学习持久化之前，肯定会去连接数据库来进行数据的各种操作，今天学习了多线程，所以决定写一个多线程模拟工具类连接数据库。1 import com.sun.org.apache.xpath.internal.SourceTree;
2 import jdk.internal.util.xml.impl.Input;
3
4 import java.sql.*;
5 import java.sq
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2023-06-09 22:19:48
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多线程是实现多任务的一种方式，当我们执行一些耗时操作时，为了避免主线程被阻塞住，从而影响用户的体验，我就要将这类操作放在子线程中运行。一、线程的基本用法Android多线程编程基本上沿用了Java多线程编程的用法，语法大致上是相同的。比如，定义一个线程只需要新建一个类继承自Thread，然后重写父类的run()方法，并在里面编写耗时逻辑即可，代码如下：class MyThread extends
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2023-06-06 15:24:13
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一、背景达梦数据库使用的是单进程、多线程架构，服务器在运行时由各种内存数据结构和一系列的线程组成，线程分为多种类型，不同类型的线程完成不同的任务。线程通过一定的同步机制对数据结构进行并发访问和处理，以完成客户提交的各种任务。DM 数据库服务器是共享的服务器，允许多个用户连接到同一个服务器上，服务器进程称为共享服务器进程。要了解达梦数据库的线程管理，我们可以先了解一下达梦数据库大致的体系结构，如图所
一、数据库连接与线程的关系在实际项目中，数据库连接是很宝贵的资源，以MySQL为例，一台MySQL服务器最大连接数默认是100, 最大可以达到16384。但现实中最多是到200，再多MySQL服务器就承受不住了。因为mysql连接用的是tcp协议，稳定的同时意味着需要消耗更多时间和性能去建立维持连接。为了能最大利用如此宝贵的数据库连接，我们希望数据库连接能被复用而不需要频繁创建，所以利用池化技术建
1、线程内注册与连接数据库的竞争问题从 addDatabase / database到 open 的部分，要保证其原子性，问题再也没有出现。2、数据库连接意外断裂后，恢复连接的问题 在MFC 中，一旦中途TCP连接断裂，直接重新 Open 就可以了。在Qt 里，这一招不好使了。即便 调用了 close ，再次open 也是不行的。处理方法： &n
一、线程池的概念大家用jdbc操作过数据库应该知道，操作数据库需要和数据库建立连接，拿到连接之后才能操作数据库，用完之后销毁。数据库连接的创建和销毁其实是比较耗时的，真正和业务相关的操作耗时是比较短的。每个数据库操作之前都需要创建连接，为了提升系统性能，后来出现了数据库连接池，系统启动的时候，先创建很多连接放在池子里面，使用的时候，直接从连接池中获取一个，使用完毕之后返回到池子里面，继续给其他需要
这两天正好接触python对sql的多线程问题，于是写了个demo以供参考。首先安装MySQLdb，指令是：pip install mysql-python1.存入数据：1 import MySQLdb
2 import datetime
3 import time
4 def insert(io):
5 while True:
6 time_now = date
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2023-05-30 15:39:40
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常见概念多线程：指的是这个程序（一个进程）运行时产生了不止一个线程。 并行与并发： 并行：多个cpu实例或者多台机器同时执行一段处理逻辑，是真正的同时。并发：通过cpu调度算法，让用户看上去同时执行，实际上从cpu操作层面不是真正的同时。并发往往在场景中有公用的资源，那么针对这个公用的资源往往产生瓶颈，我们会用TPS或者QPS来反应这个系统的处理能力。线程安全：经常用来描绘一段代码。指在并发的情况
我的任务是将mysql里的 3044457 条数据导入到es中。其中六十五万的那个是主表，其他的是关联表。也就是说，最后es里需要有 654251 条数据。 我的处理思路是将所有数据 使用多线程 全部读到内存里，预处理。然后使用多线程遍历、聚合主表数据，将数据批量插入到es中。在dev环境，mysql在本机，大概需要花三分钟。 在测试和生产环境，mysql 不在本机，大概需要十几二十分钟。 内存的
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2023-06-08 09:32:05
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最近公司需要一个新的需求，需要一个接口去跑数据。数据量还蛮大的，大约50-60万数据（一条一条执行），其中还涉及到与其他接口的交互，因此这些数据跑下来要耗时很久，因此设计了一个方案，使用多线程的方式进行处理。方案1 每次重数据库表中取一定量的数据（自己按实际情况定义）放在线程池缓存队列里，启动10个线程去线程池里去取数据。（相当于生产者和消费者的关系），这里需要有一个触发点
作为Android开发的组成部分，多线程的作用举足轻重，先来说说应用场景1多线程使用场景1.1正常使用中，经常有子线程来更新界面UI的需求，但是安卓不允许子线程更新UI使用子线程处理UI，若线程需要较长的时间，势必造成UI没有反应，从而导致程序ANR(Application is not responding),使用户体验很差。1.2多线程执行的需求与其他编程开发一样，多线程可以增加程序的并发性，
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2023-06-12 16:47:11
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SQLite是支持多线程操作的， 需要在初始化database是做一个线程安全的config很多iOS项目中都使用FMDB这个第三方开源库，但FMDB不能在多个线程中共同一个FMDatabase对象，因为这个类本身不是线程安全的，如果这样使用会造成数据混乱等问题。如要需要多线程操作数据库，那么就需要使用FMDatabaseQueue来保证线程安全了。 首先用一个数据库文件地址来初使化FM
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2023-06-12 14:55:34
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目录文章素材数据库1、认识一下SQLiteOpenHelper2、创建单例模式SQLiteOpenHelper3、单例模式下的增删改查线程池1、示列2、调用总结 文章素材 本文素材来源于作者（玉念聿辉）的愚蠢操作，最近在一个项目有使用到本地数据库，一段猛如虎的操作下来后发现没法进行多线程操作，大致是报一个数据库被占
这几天在做采集器的时候.涉及到了多线程.也是关于网络蜘蛛的文章或者是正则表达式.以前教师教过我们多线程,.当时自己没动手.这次动手运到到了许多问题.一个就是线程池...等.在多线程操作数据库的时候一个问题纠结了哦.就是多线程的话.他们就是抢占资源来进行数据处理.那么在打开同一个数据库的时候另外一个线程也在用...导致程序执行到一部分的时候就报错了 无法继续执行了.在网上看到两个办法1共用一个连接就
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2023-06-06 13:54:45
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1、方法一在使用多线程更新 MongoDB 数据时，需要注意以下几个方面：确认您的数据库驱动程序是否支持多线程。在 PyMongo 中，默认情况下，其内部已经实现了线程安全。将分批次查询结果，并将每个批次分配给不同的工作线程来处理。这可以确保每个线程都只操作一小部分文档，从而避免竞争条件和锁定问题。在更新 MongoDB 数据时，请确保使用适当的 MongoDB 更新操作符（例如 $set、$un
一.背景： 当数据量过大时，一个程序的执行时间就会主要花费在等待单次查询返回结果，在这个过程中cpu无疑是处于等待io的空闲状态的，这样既浪费了cpu资源，又花费了大量时间（当然这里主要说多线程，批量查询不在考虑范围，总会存在不能批量查询的情况），在这种非密集型运算（及大量占用cpu资源）的情况下在python中无疑运用多线程是一个
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2023-07-28 08:52:00
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背景多线程：顾名思义，它就是指的多个线程同时存在，在Android开发中我们经常需要在一些子线程（非UI线程）中去处理一些耗时操作。对于线程还不太了解的小伙伴可以看一下你真的了解线程吗。OK，那么多线程到底有什么优缺点呢？ 优点： 1）适当的提高程序的执行效率（多个线程同时执行）。 2）适当的提高了资源利用率（CPU、内存等）。 缺点： 1）占用一定的内存空间。 2）线程越多CPU的调
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2023-08-31 08:52:17
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安卓多线程一.前言二.线程的生命周期三.多线程的几种实现方法四.终止线程的方法五.跨线程更新UI六.Handler多线程1.异步信息处理机制2.Handler介绍3.简单的Handler示例4.Handler优缺点 一.前言Android是单线程模型，这意味着Android UI操作并不是线程安全的并且这些操作必须在UI线程中执行，所以你单纯的new一个Thread并且start()是不行的，因
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2023-06-12 17:18:13
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Python脚本会交给解释器的GIL机制进行调度，不管CPU有多少个核心，在同一时刻，只有一个线程片段能在解释器中运行。就是说脚本是同步(串行)运行的，除非遇到阻塞，比如I/O作业，此时其他线程会抢到GIL调用CPU等运行非阻塞任务。Python的多线程意味着可以让多个任务交替运行，这样能够避免执行阻塞任务时，非阻塞任务被阻塞，比如白白让CPU出现大量空闲。任务交替运行，特别要注意加锁，需要保护特
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2023-05-31 15:26:48
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改进前分析：由于之前做的项目占用sqlserver太多，程序运行时，导致sqlserver占用CPU 60%左右，内存占用1.6G左右，这种情况下可能会导致服务器的宕机或其它软件无法正常运行。而程序本身并没有占用太多CPU和内存。于是为减少sqlserver的占用，先后使用了两个解决办法：数据库连接池和数据缓冲池。由于是在多线程环境下，必须要保证数据同步。而本人对EF没有深入研究，所以只好自己写。
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2023-09-05 16:54:48
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