一、Executor框架1.1 介绍Executor框架包括3大部分：任务。也就是工作单元，包括被执行任务需要实现的接口：Runnable接口或者Callable接口；任务的执行。也就是把任务分派给多个线程的执行机制，包括Executor接口及继承自Executor接口的ExecutorService接口。异步计算的结果。包括Future接口及实现了Future接口的FutureTask类。Exe
加载缩略图步骤这个 Session 通过加载缩略图片为我们演示了 async/await 的使用。加载缩略图片分为以下几个步骤：• 从 URL 字符串创建一个 URLRequest 对象；• URLSession 的 dataTask(with:completion:) 方法获取要请求图片数据；• UIImage(data:) 从图片数据中创建一个图像；• UIImage 的 prep
LimitedTaskScheduler： using System; using System.Collections.Concurrent; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Runtime.Int
原创
2022-04-30 12:12:35
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Python多线程编程时，经常会用到join()和setDaemon()方法，今天特地研究了一下两者的区别。1、join ()方法：主线程A中，创建了子线程B，并且在主线程A中调用了B.join()，那么，主线程A会在调用的地方等待，直到子线程B完成操作后，才可以接着往下执行，那么在调用这个线程时可以使用被调用线程的join方法。原型：join([timeout])里面的参数时可选的，代表线程运行
一.指定spark executor 数量的公式executor 数量 = spark.cores.max/spark.executor.coresspark.cores.max 是指你的spark程序需要的总核数spark.executor.cores 是指每个executor需要的核数二.指定并行的task数量
spark.default.parallelism参数说明：该参数用于设置每个st
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2023-08-11 10:30:10
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spark work task 源码分析spark 的task 主要以ShuffleMapTask为主，这个类就是在 任务的driver中进行生成然后序列化传输到 work 的CoarseGrainedExecutorBackend进程中进行执行。源码如下// 这个对象是通过序列化的方式传到work进程中进行业务处理的
/** A constructor used only in test
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2024-09-21 23:12:34
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C#5.0的时候引入了async和await两个修饰符，成为异步编程的核心关键字。 async 是修饰符，表明方法含有异步操作，但并不是说整个方法是异步的。async修饰的方法会先同步执行到第一处await的地方而后开始异步。 await可以理解为一种异步特有的“return”。即返回一个正在运行的异步过程。并且等待该异步过程结束后再继续向await的下一句运行。 例如下方法private sta
Semaphore
（信号量）是用来控制同
时访问
特定
资
源的
线
程数量，它通
过协调
各个
线
程，以 保
证
合理的使用公共
资
源。 计数信号灯。从概念上讲，信号量维护一组许可。每个{@link#acquire}都会在必要时阻塞，直到有许可证可用，然后再获取它。每个{@link#release}都会添加一个许可证，可能会释
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2023-08-16 17:37:28
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# 使用 Axios 控制并发请求数量的实现指南
在现代的前端开发中，使用 Axios 进行网络请求已经成为一种流行的做法。然而，处理大量并发请求时，如果不加以控制，可能会导致性能问题或请求超时。因此，本文将向你展示如何使用 Axios 控制并发请求的数量。
## 整体流程
为确保对每个步骤的理解，我们将整体流程分解成以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-02 05:50:24
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# Java 微服务控制并发数量的实现指南
## 引言
在现代架构中，微服务逐渐成为开发的主流。随着服务数量的增加，服务之间的并发访问也越来越频繁，这就要求我们具备一定的能力来控制并发数量，以确保服务的稳定性和可用性。本文将详细介绍如何在 Java 微服务中控制并发数量的步骤、代码实现以及相关的状态和类图。
## 流程概览
在实现 Java 微服务控制并发数量的过程中，我们可以将其拆分为以
原创
2024-08-17 06:57:54
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# Java数据出库数量并发控制
在现代的企业级应用中，数据的并发处理是一个常见的挑战，特别是在数据出库的场景下。当多个线程或请求同时尝试更新或读取同一数据时，可能会导致数据的不一致性和错误。本文将讨论如何在Java中实现数据出库数量的并发控制，并提供代码示例和最佳实践。
## 什么是数据出库？
数据出库是指从数据库中提取数据并进行一定处理的过程。在电商系统中，数据出库通常包括库存信息的更新
Java如何控制某个方法允许并发访问的线程个数----Semaphore
在Java中，提供了对信号量Semaphore的支持。Semaphore类是一个计数信号量，必须由获取它的线程释放，通常可以用于限制并发访问的线程数目。Semaphore的使用获得Semaphore对象public Semaphore(int permits, boolean fa
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2023-09-05 15:08:57
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# 如何在Swift中实现延迟任务
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，你将教会一位刚入行的小白如何在Swift中实现延迟任务。这是一个常见的需求，通过本文的指导，他将能够轻松掌握这个技能。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start(开始) --> Step1(导入Foundation库)
Step1 --> Step2(使用DispatchQ
原创
2024-05-25 05:52:25
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# Swift Task 延时实现指南
在 Swift 中，使用 `Task` 来实现延时操作是很常见的需求。本文将引导你一步一步地了解如何使用 Swift 的异步功能实现一个延时的任务，并提供示例代码。
## 流程概览
在实现 Swift Task 的延时操作之前，我们可以将整个过程分为几个步骤。请参考下表：
| 步骤 | 描述
在Spark中，一个应用程序要想被执行，肯定要经过以下的步骤： 从这个路线得知，最终一个job是依赖于分布在集群不同节点中的task，通过并行或者并发的运行来完成真正的工作。由此可见，一个个的分布式的task才是Spark的真正执行者。下面先来张task运行框架整体的对Spark的task运行有个大概的了解。 task运行之前
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2023-08-11 14:18:10
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前言 作者：JetTsang前言现在面试过程当中 ，手写题必然是少不了的，其中碰到比较多的无非就是当属 请求并发控制了。现在基本上前端项目都是通过axios来实现异步请求的封装，因此这其实是考你对Promise以及异步编程的理解了。引出题目：// 设计一个函数，可以限制请求的并发，同时请求结束之后，调用callback函数// sendRequest(requestList:,limits,ca
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2024-07-31 06:46:28
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每个task处理一个partition，一个文件的大小/128M就是task的数量 Task的最大并发数 当task被提交到executor之后，会根据executor可用的cpu核数，决定一个executor中最多同时运行多少个task。 默认情况下一个task对应cpu的一个核。如果一个exec
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2021-02-01 18:54:00
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今天闲来无事，就来总结一下iOS中的多线程开发吧。iOS有三种多线程编程的技术，分别是：1.NSThread------每个NSThread对象对应一个线程，量级较轻（真正的多线程）2.NSOperation------NSOperation/NSOperationQueue 面向对象的线程技术3.GCD------Grand Central Dispatch（派发） 是基于C语言的框架，可以充分
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2024-09-17 22:56:10
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Java优先队列API用法PriorityQueue<Integer> queue = new PriorityQueue<>(new Comparator<Integer>() {
@Override
public int compare(Integer o1, Integer o2) {
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2024-10-30 15:24:07
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1 并发过高导致程序崩溃 我们首先看一个非常简单的例子： func main() { var wg sync.WaitGroup for i := 0; i < math.MaxInt32; i++ { wg.Add(1) go func(i int) { defer wg.Done() fmt.P ...
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2021-08-23 15:44:00
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