RTOS 系统的核心就是任务管理，FreeRTOS 也不例外，而且大多数学习 RTOS 系统的工程师或者学生主要就是为了使用 RTOS 的多任务处理功能，初步上手 RTOS 系统首先必须掌握的也是任务的创建、删除、挂起和恢复等操作，由此可见任务管理的重要性。本文学习一下 FreeRTOS的任务基础知识，分为如下几部分：
作者简介 胡健，携程框架高级研发经理，目前负责多媒体服务的构建和研发工作。 近些年携程业务突飞猛进，用户遍及世界各地。公司对用户体验也越来越重视，每一个小的功能改动、页面改版的背后，都有大量的A/B实验提供保障。与此同时，与用户体验息息相关的媒体文件的应用质量也被放到重要位置，如图片加载延时、成功率、清晰度等数据。 本文将分享携程图片服务架构，包括服务架构的演变过程，以及在生产上实际遇到的一些问题，避免大家重复踩坑。 一、服务架构 1、初始阶段 携程图片的服务架构主要经历了三次比较大的调整。早些年为了满足
作者简介:胡健，携程框架高级研发经理，目前负责多媒体服务的构建和研发工作。 近些年携程业务突飞猛进，用户遍及世界各地。公司对用户体验也越来越重视，每一个小的功能改动、页面改版的背后，都有大量的A/B实验提供保障。与此同时，与用户体验息息相关的媒体文件的应用质量也被放到重要位置，如图片加载延时、成功率、清晰度等数据。 本文将分享携程图片服务架构，包括 服务架构的演变过程，以及在生产上实际遇到的一些问题，避免大家重复踩坑。 一、服务架构 1、初始阶段 携程图片的服务架构主要经历了三次比较大的调整。早些年为了
要是对GO 中 swaggo 的应用还有点兴趣的话，可以查看文章 工作中后端是如何将API提供出去的？swaggo很不错
信道是实现 Go 协程间的通信的桥梁，信道可以想像成 Go 协程之间通信的管道。如同管道中的水会从一端流到另一端，通过使用信道，数据也可以从一端发送，在另一端接收。
孟文超，携程技术中心框架研发部高级经理。2016年加入携程，目前负责框架数据（数据库，缓存）及相关项目。此前曾在大众点评工作，任基础架构部门通信团队负责人。
(原创出处：https://cloud.tencent.com/developer/user/1148436/activities) 前序： 因为打算自己搞个基于Golang的IM服务器，所以复习
GOMAXPROCS 用默认的，就是CPU的硬件线程数目， 对于大部分File IO密集的应用是不合适的。 至少应该配置到硬件线程数目的5倍以上, 最大1024。 具体参见。 这是为什么呢？ 我们来复
在gevent里使用tiem.sleep会失效，需要使用gevent.sleep，或者使用monkey补丁实现替换
先谈谈任务调度 ，大部分操作系统(如Windows、Linux)的任务调度是采用时间片轮转的抢占式调度方式，对于单核CPU来讲，并行执行两个任务，实际上是CPU在进行着快速的切换，对用户来讲感觉不到有切换停顿，就好比220V交流电灯光显示原理一样，也就是说一个任务执行一小段时间后强制暂停去执行下一个任务，每个任务轮流执行。
作者简介 孟文超，携程技术中心框架研发部高级经理。2016年加入携程，目前主要负责Redis多数据中心项目XPipe。此前曾在大众点评工作，任基础架构部门通信团队负责人。 Redis在携程内部得到了广泛的使用，根据客户端数据统计，整个携程全部Redis的读写请求在200W QPS/s，其中写请求约10W QPS/S，很多业务甚至会将Redis当成内存数据库使用。 这样，就对Redis多数据中心提出了很大的需求，一是为了提升可用性，解决数据中心DR(DisasterRecovery)问题；二是提升访问性能，每
使用Unity已经有一段时间了，对于Component、GameObject之类的概念也算是有所了解，而脚本方面从一开始就选定了C#，目前来看还是挺明智的：Boo太小众，而且支持有限；JS（或着说UnityScript）的话稍稍自由散漫了些，不太符合我们这些略显严谨的程序猿；相比之下，C#各方面都十分沁人心腑，使用起来还是相当舒畅的 ：）
本文基于OSDI-18收录的《Arachne: Core-Aware Thread Management》翻译整理而成。
Redis在携程内部得到了广泛的使用，根据客户端数据统计，整个携程全部Redis的读写请求在每秒200W，其中写请求约每秒10W，很多业务甚至会将Redis当成内存数据库使用。 这样，就对Redis多数据中心提出了很大的需求，一是为了提升可用性，解决数据中心DR（Disaster Recovery）问题；二是提升访问性能，每个数据中心可以读取当前数据中心的数据，无需跨机房读数据。在这样的需求下，XPipe应运而生 。 从实现的角度来说，XPipe主要需要解决三个方面的问题，一是数据复制，同时在复制的过程中保
作者：刘若愚，腾讯 WXG 后台开发工程师 定时器（Timer）是一种在业务开发中常用的组件，主要用在执行延时通知任务上。本文以笔者在工作中的实践作为基础，介绍如何使用平时部门最常用的组件快速实现一个业务常用的分布式定时器服务。同时介绍了过程中遇到问题的一些解决方案，希望能够给类似场景提供一些解决思路。 1.什么是定时器 定时器（Timer）是一种在指定时间开始执行某一任务的工具（也有周期性反复执行某一任务的Timer，我们这里暂不讨论）。它常常与延迟队列这一概念关联。那么在什么场景下我才需要使用定时
定时器（Timer）是一种在业务开发中常用的组件，主要用在执行延时通知任务上。本文以笔者在微信工作中的实践作为基础，介绍如何使用平时部门最常用的组件快速实现一个业务常用的分布式定时器服务。同时介绍了过程中遇到问题的一些解决方案，希望能够给类似场景提供一些解决思路。
高性能和高并发，听着就有点类似，并且他们还经常一起提及，比如提高我们的并发性能，显然，高性能可以提高我们的并发，但是细化来看，他们是有区别的，他们的考量点的维度不同。高性能需要我们从单机维度到整体维度去考虑，更多的是先从编码角度、架构使用角度去让我们的单机（单实例）有更好的性能，然后再从整个系统层面来拥有更好的性能；高并发则直接是全局角度来让我们的系统在全链路下都能够抗住更多的并发请求。
1.协程没办法在不继承自MonoBehaviour的类中开启或调用，例如不需要挂载为Unity组件的类，无法开启协程；因为协程原本就是MonoBehaviour类中的方法
作者简介 本文作者为携程基础业务研发部呼叫中心团队，其在传统呼叫中心基础上，结合软交换、智能分配、自动语音语义处理等技术，为携程用户提供人性化、人机互动、便捷的电话语音服务。 一、前言 智能手机早已成为日常生活中不可或缺的一部分，随着移动互联网的快速发展，人们的生活习惯与工作方式也在不断发生改变。从移动通信、移动支付，再到移动办公，“移动化”已渗透至各行各业，并逐步成为企业业务发展的趋势。 携程呼叫中心研发团队根据业务的需求，研发完成了一套完整的呼叫中心移动坐席解决方案，使业务坐席不再受制于工作时间、办公地
光传输网络（简称OTN）是一种基于光纤技术的通信网络。它利用光纤作为传输介质，将信息以光的形式进行传输。其凭借DWDM（密集型波分复用）技术以及保护倒换技术，可以实现大带宽、低延迟、高可靠的数据传输，因此广泛应用于多个数据中心互联场景。国内外大型互联网公司通过租用运营商光纤自建传输网络，能够大大降低IDC之间数据传输的成本。同样，携程也拥有自建的光传输网络（简称TOTN），主要用于承载骨干网跨数据中心流量以及IT办公上网流量。
随着携程海外酒店业务的发展，遍布全球的海外供应商与携程总部IDC之间的数据传输量快速增长。技术上，这种日益增长的数据量对跨境网络专线的带宽、延迟等提出了更高的要求；业务上，由于当前有限的跨境网络专线资源对业务处理效率及用户体验也造成了一定的影响；成本上，跨境网络专线作为一种昂贵的资源，通过单纯的专线扩容又会给IT成本造成巨大压力。所以我们开始思考是否可以通过公有云结合酒店直连的业务特性来解决日益增长的带宽压力和供应商接口延迟的问题。
爬虫技术在数据采集和信息挖掘方面起着至关重要的作用，而如何提高批量采集的效率则成为我们关注的焦点。今天我将分享五个实用的爬虫小技巧，帮助大家提升批量采集的效率，让数据获取更加高效、稳定，一起来学习一下吧。
协程不是系统级线程，很多时候协程被称为“轻量级线程”、“微线程”、“纤程(fiber)”等。简单来说可以认为协程是线程里不同的函数，这些函数之间可以相互快速切换
陈超，腾讯云TVP（腾讯云最具价值专家），历任百度凤巢某业务团队技术负责人、丁丁租房基础架构与运维部负责人，现猫眼娱乐基础架构负责人。参与国内最大的商业广告平台“凤巢系统”服务化过程，从 0-1 搭建丁丁租房整体业务微服务架构和基础架构体系，从 0-1 搭建猫眼娱乐基础架构体系。具备 8 年互联网工作经验，在服务治理领域具备丰富经验。
处理指令的最简单方式包括两个步骤：cpu先从内存中读取一条指令，然后执行，这样单条指令的处理过程称为一个“指令周期”，程序的执行就是由许多指令周期组成。
p1 = multiprocessing.Process(target = movietheaters)
本文比较长，绕的也比较快，需要慢慢跟着敲代码并亲自运行一遍，并发编程本身来说就是编程里面最为抽象的概念，单纯的理论确实很枯燥，但这是基础，基础不牢，地洞山摇，在概念这节里面还需要好好的品味一番。
首先简单介绍一下机票的搜索业务：大家可能都用过携程，当你去输入目的地，然后点击搜索的时候，我们的后台就开始了紧张的工作。我们基本上会在一两秒的时间，将最优的结果反馈给用户。这个业务存在以下业务特点。
阻塞协程是种特殊的协程启动方式，一般是用 runBlocking{} 扩起来一段协程。
Kotlin-Native 的定位略显尴尬，为什么这么说呢？因为现在的编程语言实在太多了，新语言出来必然要解决现有某个语言的痛点，这样才能快速切入该语言所覆盖的领域。Kotlin 也是这样在当年崭露头角的，要不是 Android 上没有很好的替代语言，估计 Kotlin 也不会这么快进入大家的视野。
最近，上线的采集器忽然时有OOM。采集器本质上是一个grpc服务，网络设备通过grpc协议将数据上报后，采集器进行格式等整理后，发往下一个系统（比如分析，存储）。
10月19日，云+社区开发者大会·北京站「5G 探索：核心技术与挑战」在北京同程艺龙运营总部举办，此次大会邀请了腾讯云、同程艺龙、贝壳金服等多位业内技术大咖，与大家共同探讨 5G 时代下，如何面对飞速更迭的新业务与挑战。
比如你的双手可以同时做两件事,比如吃饭这件事就是并发,吃饭这个过程中,可以同时吃几种菜,甚至喝汤,这个过程就是一个多任务并发的过程,但是并发在时间上是不能同时进行的
https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/10237551.html
可以看出CoroutineScope的代码很简单，主要作用是提供CoroutineContext，协程运行的上下文 我们常见的实现有GlobalScope,LifecycleScope,ViewModelScope等
前些日子写过几篇关于线程和进程的文章，概要介绍了Python内置的线程模块（threading）和进程模块（multiprocessing）的使用方法，侧重点是线程间同步和进程间同步。随后，陆续收到了不少读者的私信，咨询进程、线程和协程的使用方法，进程、线程和协程分别适用于何种应用场景，以及混合使用进程、线程和协程的技巧。归纳起来，核心的问题大致有以下几个：
一般有两种方式，参考http://blog.csdn.net/zmhinzaghi/article/details/5837735的资料给出了一下说明
client-go中有很多比较有意思的实现，如定时器，同步机制等，可以作为移植使用。下面就遇到的一些技术讲解，首先看第一个：
这阵子一有空就在研究Unity3D网络通讯，使用过程中访问通过协程的方式收到返回的数据直接更新Text的显示值都没有问题，结果在处理Socket通讯TCP方式采用异步时遇到了问题，本章主要就是记录一下测试的过程和处理方法，关于Unity3D与后台的网络通讯这块后面会有一个系列发出来。
协程（Coroutine）的挂起和恢复机制是其高效管理并发性的核心。这些过程涉及多个关键步骤，包括状态和上下文的保存、释放线程控制权、以及恢复时的通知等。
鹏程，携程 Android 开发工程师，Android google jetpack和kotlin语言的拥护者。
做为一个有追求的程序员，不能只满足增删改查，我们要对系统全方面无死角掌控。掌握了这些基本的网络知识后，相信一方面日常排错中会事半功倍，另一方面日常架构中不得不考虑的高并发问题，理解了这些底层协议也是会如虎添翼。
我们刚刚学线程的时候，最常见的模拟各种延时用的就是 Thread.sleep 了，而在协程里面，对应的就是 delay。 sleep 让线程进入休眠状态，直到指定时间之后某种信号或者条件到达，线程就尝试恢复执行，而 delay 会让协程挂起，这个过程并不会阻塞 CPU，甚至可以说从硬件使用效率上来讲是“什么都不耽误”，从这个意义上讲 delay 也可以是让协程休眠的一种很好的手段。
导语 | 本文主要讲述如何使用golang基于Redis实现延迟消息队列组件。希望对有需求的同学有所帮助。 一、背景 业务中经常会有这样的场景： 到期后自动执行指定操作； 查询某个任务是否完成，未完成等待一定时间再次查询； 回调通知，当回调失败时，等待后重试；等等还有其他很多类似的场景。 很多时候我们会直接通过一个本地定时器来帮我们完成这个任务。如果我们的系统是多实例分布式的，本地定时器就会面临很多问题，如：怎么保证重复处理的问题；统一管控的问题等等。面对本地定时器遇到的问题，我们可以使用分布式延迟
今天穿插一篇底软文章，“【硬件篇】VCU软件接口原理”尚未更新完，预计会在10篇以上，大家可以继续保持关注。本文介绍一种事件驱动模型“protothreads”，由瑞典SICS的Adam Dunkels开发，也是Contiki OS中的源代码，此模型适合应用于资源受限的嵌入式系统中，当然我也曾用于某项目的开发中，受益匪浅，独乐乐不如众乐乐，今天分享给大家，所讲细节不一定面面俱到，不足之处还请指教。
云原生时代需要什么样的数据库？如何构建数据库服务？腾讯云数据库技术负责人程彬认为，云数据库未来趋势会从以托管为核心升级到以极致效率为核心，助力业务降本增效。从数据库管理和应用角度来看，云厂商、资源、客户三角关系背后包含了三个维度的效率：系统效率、运营效率、业务效率，当这些效率都做到极致，成本会大幅下降。腾讯云数据库是如何围绕这三个纬度，打造极致效率来赋能业务的呢？ 本期带来腾讯云数据库技术负责人程彬在第四届云原生产业大会主论坛的分享实录： 公众号福利：本期讲师课件获取方式，腾讯云数据库公众号后台回复“615
Ctrip SRE，负责携程网站系统可靠性保障，探索和落地高可用体系的运维架构，如多活容灾、全链路压测、混沌工程、AIOPS等。
在开发项目之前之所以使用go语言是因为Go天生支持高并发，只需要go func（）就可以实现一个用户态的协程，占用的资源非常小仅仅2k左右（并且支持动态扩容），而正常采用java，c++等语言启用的线程一般都是内核态的占用的内存资源一般在4m左右，而假设我们的服务器CPU内存为4G，那么很明显才用的内核态线程的并发总数量也就是1024个，相反查看一下Go语言的协程则可以达到410241024/2=200w.这么一看就明白了为什么Go语言天生支持高并发；这样一看我们发现根本不需要考虑协程池的使用，直接go func一直启用就好了，但是万事难料，我们举一个很不好的例子那就是大量的协程创建销毁需要消耗cpu性能，为了减少这些不必要的性能损失，同时可以支持高并发我们必须想办法再去减少一些不必要的cup性能损耗。 例如Java为了减少这种不必要的线程创建销毁的性能损失，官方包提供相关的线程池方案一共有四种：
养码人B：消息写DB的话，TPS、RT 这些能接受吗？你们用的是什么消息中间件？
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