因为大家是来看东西的,所以暂且叫做官人吧(灵感来自于民间流传的四大名著之一《金瓶梅》)
无锁的Compare and Swap(CAS)操作是一种高效的并发编程技术,通过原子性的比较和交换操作,实现了无锁的线程同步。在我之前的文章《简单理解CAS》
标题有些吸引眼球了,但并不浮夸,甚至还会远远超过百万,现在的平均响应时间在1ms内,0.08ms左右
上一篇文章Flow VS RxJava2曾讲述过 onCompletion 操作符。
React Native 性能优化之可取消的异步操作 本文出自《React Native 研究与实践》系列文章。 概述 在项目开发中离不了的需要进行一些异步操作,这些异步操作在改善用户体验的同时也带来了一些性能隐患。 比如,在某页面进行异步操作,异步操作还没有完成时,该页面已经关闭,这时由于异步操作的存在,导致系统无法及时的回收资源,从而导致性能的降低,甚至出现oom。 总而言之,异步操作在改善用户体验,增强系统灵活性的同时也带来了一些性能隐患,如果使用不当则会带来一些副作用。 那么如何在使用异步操作的同时
因为数据源是事务提交和回滚的关键,只有对它进行扩展,才有后面的增强。 2.如何增强?
https://beeth0ven.github.io/RxSwift-Chinese-Documentation/content/more_demo/calculator.html
所谓原子操作是指不会被线程调度机制打断的操作;这种操作一旦开始,就一直运行到结束,中间不会有任何context switch,也就是切换到另一个线程。
一个TCC事务框架需要解决的当然是分布式事务的管理。关于TCC事务机制的介绍,可以参考TCC事务机制简介。http://www.bytesoft.org/tcc-intro TCC事务模型虽然说起来简单,然而要基于TCC实现一个通用的分布式事务框架,却比它看上去要复杂的多,不只是简单的调用一下Confirm/Cancel业务就可以了的。
一个TCC事务框架需要解决的当然是分布式事务的管理。关于TCC事务机制的介绍,可以参考TCC事务机制简介。
Promise对象的.catch()方法用于处理Promise链中的错误。当Promise链中的某个Promise对象被拒绝时,控制权会传递到最近的.catch()方法,以便处理该错误。.catch()方法返回一个新的Promise对象,因此您可以在后续的.then()方法中继续链式调用。
目前暂时只接入了微信,如果大家对这个问答系统感兴趣的话可以在我的主页里找到我的微信号
AtomicInteger类是java.util.concurrent.atomic包中的一个类,它提供了一种线程安全的整数类型。在多线程环境下,可以使用AtomicInteger来进行原子性的整数操作,而不需要使用显式的锁。
针对不同的业务场景,实际选用的缓存的读写策略也不同。为方便讨论,这里假定更新数据库、缓存都成功。
多线程在提高我们程序的并发度的同时,也引入线程的安全问题,即多个线程对共享变量的操作是非线程安全的,为了解决线程安全问题,我们引入了锁。锁大体分为两类:
许多人在更新缓存时,先删除缓存,然后再更新数据库,而后续的操作会把数据再装载入缓存中。
首先,我将带大家入门 RxJava,主要介绍其作用、基础使用等,解决的是:初学者不理解Rxjava原理 & 不懂得如何使用的问题。
技术是为了解决问题而生的,通过 CAS 我们可以以无锁的方式,保证对共享数据进行 “读取 - 修改 - 写回” 操作序列的正确性。
前言 和NSThread、GCD一样,NSOperation也是Apple提供的一项多线程并发编程方案。和GCD不同的是,NSOperation是对GCD在OC层面的封装,NSOperation完全面向对象。 默认情况下,NSOperation并不具备封装操作的能力,NSOperation是一个基类,要想封装操作,必须使用它的子类。使用NSOperation子类的方式有3种: 1> NSInvocationOperation(系统提供) 2> NSBlockOperation (系统提供) 3> 自定
NSOperation是基于Object-C封装的一套管理与执行线程操作的类。这个类是一个抽象类,通常情况下,我们会使用NSInvocationOperation和NSBlockOperation这两个子类进行多线程的开发,当然我们也可以写继承于NSOperation的类,封装我们自己的操作类。
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://louluan.blog.csdn.net/article/details/42425105
对LongAdder的最初了解是从Coolshell上的一篇文章中获得的,但是一直都没有深入的了解过其实现,只知道它相较于AtomicLong来说,更加适合写多读少的并发情景。今天,我们就研究一下LongAdder的原理,探究一下它如此高效的原因。
如果多个线程对同一个共享数据进行访问而不采取同步操作的话,那么操作的结果是不一致的。
6 内存屏障(Memory Barriers) 6.1 What Memory Barriers? 内存屏障,也称内存栅栏,内存栅障,屏障指令等,是一类同步屏障指令,是CPU或编译器在对内存随机访问的操作中的一个同步点,使得此点之前的所有读写操作都执行后才可以开始执行此点之后的操作。大多数现代计算机为了提高性能而采取乱序执行,这使得内存屏障成为必须。语义上,内存屏障之前的所有写操作都要写入内存;内存屏障之后的读操作都可以获得同步屏障之前的写操作的结果。因此,对于敏感的程序块,写操作之后、读操作之前可以
In-place操作用在推理的时候可以显著节省内存,但是训练的时候一定要小心使用。
这篇文章来讲优化规则HiveIntersectMergeRule,主要功能是把多个Intersect操作合并为一个Intersect操作。具体逻辑是把多个Intersect子输入RelNode收集到一个RelNode列表inputs中,使inputs作为子输入创建一个新Intersetc操作对象,这样就把多个Intersect操作合并为一个Intersec操作。
在前面的文章中已经分析过 kubernetes 中多个组件的源码了,本章会继续解读 kube-controller-manager 源码,kube-controller-manager 中有数十个 controller,本文会分析最常用到的 deployment controller。
CAS就是compare and swap(比较交换),是一种很出名的无锁的算法,就是可以不使用锁机制实现线程间的同步。使用CAS线程是不会被阻塞的,所以又称为非阻塞同步。CAS算法涉及到三个操作:三个操作数——内存位置、预期原值及新值
云中的资源相互都有关系。操作一个资源通常会引发连锁反应;例如,当删除一个集群的时候,是非常合理地去删除属于该集群的所有主机并停止所有在这些主机上运行的虚拟机。传统的IaaS软件要么硬编码连锁反应,要么简单地禁止这些操作,例如,禁止用户删除有虚拟机运行的集群。ZStack提供一个级联框架,用以散布本来只对一个资源的操作到所有相关的资源。资源可以通过实现一个简单的扩展点以加入级联框架,使得资源的业务逻辑与框架解耦。
Lua中每个值都可具有元表。 元表是普通的Lua表,定义了原始值在某些特定操作下的行为。你可通过在值的原表中设置特定的字段来改变作用于该值的操作的某些行为特征。例如,当数字值作为加法的操作数时,Lua检查其元表中的"__add"字段是否有个函数。如果有,Lua调用它执行加法。
因为在阻塞队列中LinkedBlockingQueue中对容量的维护使用了Atomic类,所以需要对该类学习下,如何使用AtomicInteger来保证线程操作的原子性。
从操作系统的角度, page cache也称为disk cache, 是操作系统对硬盘(HDD or SSD)的缓存. OS 使用当前空闲的RAM来保存page cache, 用来加速对硬盘的访问. page cache在内核实现, 对应用程序几乎是透明的.
持续创作,加速成长!这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第12天,点击查看活动详情
在《究竟先操作缓存,还是数据库?》,有同学在评论提出,相关方案违背了“Cache Aside Pattern”的原则,故今天聊一聊Cache Aside Pattern。
在多线程编程中,控制并发访问共享资源是一项重要的任务。而CAS(Compare and Swap)同步机制作为一种高效的并发控制手段,广泛应用于各种并发编程场景中。本文将深入解析CAS同步机制,并通过代码demo展示其实际应用,帮助读者理解CAS的原理和优势,以及如何正确使用CAS来保障并发安全。
在并发编程中,CAS算法和原子变量是实现并发控制的关键技术之一。本文将详细介绍CAS算法和原子变量的原理、使用方法和注意事项,包括它们的优点、缺点和适用范围。同时,本文还将利用代码案例介绍如何使用CAS算法和原子变量来解决并发问题。
看到好些人在写更新缓存数据代码时,先删除缓存,然后再更新数据库,而后续的操作会把数据再装载的缓存中。然而,这个是逻辑是错误的。试想,两个并发操作,一个是更新操作,另一个是查询操作,更新操作删除缓存后,查询操作没有命中缓存,先把老数据读出来后放到缓存中,然后更新操作更新了数据库。于是,在缓存中的数据还是老的数据,导致缓存中的数据是脏的,而且还一直这样脏下去了。 我不知道为什么这么多人用的都是这个逻辑,当我在微博上发了这个贴以后,我发现好些人给了好多非常复杂和诡异的方案,所以,我想写这篇文章说一下几个缓存更新的
看到好些人在写更新缓存数据代码时,先删除缓存,然后再更新数据库,而后续的操作会把数据再装载的缓存中。然而,这个是逻辑是错误的。试想,两个并发操作,一个是更新操作,另一个是查询操作,更新操作删除缓存后,查询操作没有命中缓存,先把老数据读出来后放到缓存中,然后更新操作更新了数据库。于是,在缓存中的数据还是老的数据,导致缓存中的数据是脏的,而且还一直这样脏下去了。
有些成熟的技术方案,用不着创新,固化下来的模式(pattern),学就完了。例如,穿透类缓存的使用,“Cache Aside Pattern”就是很好的实践沉淀,故今天聊一聊Cache Aside Pattern。
select.go这个文件是Go语言运行时(runtime)中的一个模块,主要负责实现Go语言中的select语句。Select语句是Go语言中一种用于处理多个通道并发操作的语句,可以让程序阻塞等待多个通道中的任意一个有可读取的数据或可写入的空间,从而实现对多个并发操作的统一控制。
CAS乐观锁(原子操作)
为了解决多线程访问Integer变量导致结果不正确所设计的一个基于多线程并且支持原子操作的Integer类 AtomicInteger内部有一个变量UnSafe: Unsafe类是一个可以执行不安全、
对 LongAdder的最初了解是从Coolshell上的一篇文章中获得的,但是一直都没有深入的了解过其实现,只知道它相较于 AtomicLong来说,更加适合写多读少的并发情景。今天,我们就研究一下 LongAdder的原理,探究一下它如此高效的原因。
多线程环境下,为了保证数据不受到并发操作的影响,通常会采用加锁的策略保证一致性。除了加锁之外,还有一种方式就是采用无锁编程。
Java 8 引入了 「 函数接口 」 ( funtional interface ) 的概念,「 函数接口 」就是那些有且只有显式定义一个方法的接口。
在java语言之前,并发就已经广泛存在并在服务器领域得到了大量的应用。所以硬件厂商老早就在芯片中加入了大量直至并发操作的原语,从而在硬件层面提升效率。在intel的CPU中,使用cmpxchg指令。
这篇文章来讲优化规则HiveFilterSortTransposeRule,主要功能是Filter操作和SortLimit操作位置调换或Filter操作下推到HiveSortLimit操作之下,此规则也属于Filter过滤器下推的一种,只是下推到Sort排序操作之下,都是提前过滤掉不必要的数据,减少排序算力的浪费,以达优化目的。操作符树等价变换如下:
通过《重新认识下JVM级别的本地缓存框架Guava Cache——优秀从何而来》一文,我们知道了Guava Cache作为JVM级别的本地缓存组件的诸多暖心特性,也一步步地学习了在项目中集成并使用Guava Cache进行缓存相关操作。Guava Cache作为一款优秀的本地缓存组件,其内部很多实现机制与设计策略,同样值得开发人员深入的掌握与借鉴。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云