工作队列也叫任务队列，主要思想就是避免立即执行资源密集型任务，必须等待完成，才能继续下一个任务，你可以运行多个工人，队列里的工作他们可以共同不重复的完成。1：队列优点之一就是能够轻松平行的工作。如果积压工作，我们可以增加更多的工人。默认情况下，rabbitMQ将按顺序将每条消息发送给下一个工作者。平均而言工作者将获得相同的数量消息。这种分发消息的方式成为循环法。2：一般rabbitMQ像工作者
# 如何使用Java ExecutorService获取队列任务数量
作为一名经验丰富的开发者，你经常需要使用ExecutorService来管理线程池中的任务。在某些情况下，你可能需要获取线程池中的任务数量，以便进行监控或其他操作。现在让我们来教你如何使用Java ExecutorService获取队列任务数量。
## 流程步骤
以下是获取ExecutorService队列任务数量的流程步
Demo代码下载地址简单的单线程队列 -- 工作的时候遇到劣质打印机。给打印机发消息，打印机就会打印，如果在打印机还在打印的时候，就再发消息打印，就会出现消息丢失。所以需要给上一个任务一些处理的间隔时间.单线程的消息队列示例package demo1;
import java.util.LinkedList;
public class Main {
/**
* @param args
Springboot+rabbitmq实现延时队列的两种方式什么是延时队列，延时队列应用于什么场景利用TTL DLX实现延时队列的方式TTL DLX是什么Springboot集成rabbitmq实现第一种方式利用Rabbitmq的插件x-delay-message实现x-delay-message安装Springboot集成rabbitmq实现第二种方式 什么是延时队列，延时队列应用于什么场景延
着，我们上次解决了部分问题，但没有彻底解决，还存在一部分问题。所以这次彻底的把这个问题好好梳理一下。 再次确认一下TIME_WAIT进程的所属服务：sudo netstat -anp | grep TIME_WAIT | awk '{print $5}' | sort | uniq -c | sort -nr | less &n
线程基本方法1 线程等待（wait）调用该方法的线程进入 WAITING 状态，只有等待另外线程的通知或被中断才会返回。需要注意的是调用 wait()方法后，会释放对象的锁。因此，wait 方法一般用在同步方法或同步代码块中。2 线程睡眠（sleep）sleep 导致当前线程休眠，与 wait 方法不同的是 sleep 不会释放当前占有的锁，sleep(long)会导致线程进入 TIMED-WAT
Spark相关知识spark的四大核心组件Spark Task 数量设置 参数调优建议： Spark作业的默认task数量为500~1000个较为合适。 很多同学常犯的一个错误就是不去设置这个参数，那么此时就会导致Spark自己根据底层HDFS的block数量来设置task的数量，默认是一个HDFS block对应一个task。 通常来说，Spark默认设置的数量是偏少的（比如就几十个task），
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2023-07-26 22:08:20
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一、ThreadPoolExecutor的重要参数corePoolSize：核心线程数核心线程会一直存活，及时没有任务需要执行
当线程数小于核心线程数时，即使有线程空闲，线程池也会优先创建新线程处理
设置allowCoreThreadTimeout=true（默认false）时，核心线程会超时关闭queueCapacity：任务队列容量（阻塞队列）当核心线程数达到最大时，新任务会放在队列中排队等待
本章主要对Java中Thread类的基本方法进行学习。1.序言Thread类作为线程的基类，提供了一系列方法，主要有：Thread.sleep(long)：强制线程睡眠一段时间。Thread.activeCount()：获取当前程序中存活的线程数。thread.start()：启动一个线程。Thread.currentThread()：获取当前正在运行的线程。thread.getThreadGro
#Author:'haijing'
#date:2018/12/20
import threading
import time
#通过类创建多线程
class MyThread(threading.Thread): #MyThread类继承threading.Thread类
def __init__(self, num):
threading.Thread.__init
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2023-08-24 14:56:44
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前段时间由于一个控制方法要实现的逻辑任务太多了，无论怎么优化都还是有瓶颈。网上介绍可以使用任务队列的机制，把一些不是立即需要相应的逻辑处理放在队列中，让某个程序时时去执行。举个例子：用户上来我的网站注册，注册完后，我需要给用户的邮箱帐号推送一些邮件，这个推送邮件所发的时间可能远比注册保存用户资料所花的时间多些，也不是立即就需要响应到前端给客户知道。所以，是可以把推送邮件这
最近遇到了这样的场景：每隔一段时间，需要在后台使用队列对一批数据进行业务处理。Quartz.NET是一种选择，在 .NET Core中，可以使用IHostedService执行后台定时任务。在本篇中，首先尝试把队列还原到最简单、原始的状态，然后给出以上场景问题的具体解决方案。假设一个队列有8个元素。现在abcd依次进入队列。01234567abcdheadtailab依次出队列。01234567c
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2023-08-09 13:07:59
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（一） 因为Spark很多语法及其思想都是借鉴Scala的，所以我们先看看
Scala中map()与flatMap()函数的区别，其中顺便介绍flatten方法：
（a） 使用flatten方法把一个包含列表的列表转变为一个单列表。 创建列表的列表： scala> val lol = List(List(1,2), List(3,4))
lol
文章目录一、向Master申请启动Driver二、启动Driver三、DriverWrapper向Master申请资源(给Application) 一、向Master申请启动DriverSparkSubmit的main方法执行，首先要设置一些参数：//设置参数
val appArgs = new SparkSubmitArguments(args)接着会进行模式匹配，匹配到submit，调用su
除此之外，还可以用来： * 定义终端颜色；
* 配置终端首选项；
* 设置DPI，反锯齿，提示和其他X字体设置；
* 更改Xcursor主题；
* 主题xscreensaver；
* 配置低级X应用程序，如：xorg-xclock，xpdf，rxvt-unicode； 安装安装xrdb包即可，在Debian中安装x11-xserver-utils(apt-get install x1
1.RDD分区数Task是作用在每个分区上的，每个分区至少需要一个Task去处理改变分区数可间接改变任务的并行度，类似手动指定Reduce数量第一个RDD的分区数由切片的数量决定 默认情况下子RDD的分区数等于父RDD的分区数Shuflle类算子可手动指定RDD分区数 设置spark.default.parallelism参数可改变Shuffle类算子默认分区数通过repartition/coal
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2023-10-03 22:46:35
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1waitress 控制台命令 bat 报错不如使用 waitress 脚本内函数 bat python 触发脚本2bat@echoecho%cd%cd 3 cmdbat_file.bat本控制台执行start bat_file.bat新控制台执行4lnkecho %cd% | clipmklink 绝对路径放入启动项cd 展示 启动项的路径切换磁盘 需要先d:再cd d:\t
主要内容:1.线程的一些其他方法2.线程 -- 事件3.,线程对列4.线程池5.GIL锁6.协程1.线程的一些其他方法#Thread实例对象方法
# isAlive(): 返回线程是否活动的
# getName():返回线程名
# setName():设置线程名
#threading 模块提供的一些方法:
#threading.currentThread() #返回当前线程变量
#thread
1.linux本地执行任务队列 2.java执行pl 队列 vector list 子任务队列
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2019-05-16 23:45:00
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一般来说，软件中总会有一些长时间的操作，这类操作包括下载文件，转储数据库，或者处理复杂的运算。一种处理做法是，在主界面上提示正在操作中，有进度条，其他部分不可用。这里带来很大的问题， 使用者不知道到底执行到什么程度，无法暂停或者取消任务。而即使花了很大的力气实现了暂停和取消，也很难形成通用的模块。另一种是类似下载工具那样，有多个在任务队列中的任务，提示用户当前执行了多少，可以选择暂停或者取消任务。
