一、GCD概述GCD（Grand Central Dispatch）是 Apple 开发的一个多核编程的较新的解决方法。它主要用于优化应用程序以支持多核处理器以及其他对称多处理系统。它是一个在线程池模式的基础上执行的并发任务。使用 GCD 的好处:GCD 可用于多核的并行运算；GCD 会自动利用更多的 CPU 内核（比如双核、四核）；GCD 会自动管理线程的生命周期（创建线程、调度任务、销毁线程）
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2024-10-25 10:45:49
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本文是对以往学习的多线程中知识点的一个整理。多线程中的队列有：串行队列，并发队列，全局队列，主队列。执行的方法有：同步执行和异步执行。那么两两一组合会有哪些注意事项呢？提到多线程，也就是四种，pthread，NSthread，GCD，NSOperation 其中phtread是跨平台的。GCD和NSOperation都是常用的，后者是基于前者的。但是两者区别：GCD的核心概念是将一个任
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2023-07-19 22:48:05
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原文1、dispatch_group#define OPERATION_COUNT 10000#define OPERATION_SLEEP_TIME 0.01f- (void)myOperation:(NSInteger)index { [NSThread sleepForTimeInterval:OPERATION_SLEEP_TIME]; }...
原创
2021-08-04 10:29:50
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# iOS实现并发下载任务
iOS开发中，经常会遇到需要同时下载多个文件的需求。为了提高用户体验和效率，我们可以使用并发下载任务来实现。本文将介绍如何在iOS中实现并发下载任务，并提供代码示例供参考。
## 1. 并发下载任务的需求
在某些场景下，我们需要同时下载多个文件，比如同时下载多个图片或者多个音频文件。如果使用串行下载任务，会导致用户等待时间过长，无法快速获取所有文件。为了解决这个问
原创
2024-01-31 04:01:29
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在iOS7中，Apple官方为开发者提供了两个可以在后台更新应用程序界面和内容的API。第一个API是后台获取（Background Fetch)，该API允许开发者在一个周期间隔后进行特定的动作，如获取网络内容、更新程序界面等等。第二个API是远程通知 （Remote Notification)，它是一个新特性，它在当新事件发生时利用推送通知（Push Notifications）去告知程序。这
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2024-07-15 15:35:14
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Python的并发处理能力臭名昭著。先撇开线程以及GIL方面的问题不说，我觉得多线程问题的根源不在技术上而在于理念。大部分关于Pyhon线程和多进程的资料虽然都很不错，但却过于细节。这些资料讲的都是虎头蛇尾，到了真正实际使用的部分却草草结束了。传统例子在DDG搜索“Python threadingtutorial”关键字，结果基本上却都是相同的类+队列的示例。标准线程多进程，生产者/消费者示例：这
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精选
2014-01-11 12:00:27
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1.概述 在iOS开发中：
•耗时操作，例如网络图片、视频、歌曲、书籍等资源下载
•游戏中的声音播放
•充分发挥多核处理器的优势，并发（同时执行）执行任务让系统运行的更快、更流畅
•一个运行的程序就是
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2023-07-13 20:05:49
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一、简介ansible是新出现的自动化运维工具，基于Python开发，集合了众多运维工具（puppet、cfengine、chef、func、fabric）的优点，实现了批量系统配置、批量程序部署、批量运行命令等功能。ansible是基于模块工作的，本身没有批量部署的能力。真正具有批量部署的是ansible所运行的模块，ansible只是提供一种框架。主要特点：模块化，调用特定的模块，完成特定的任
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2024-04-11 12:39:26
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概述本文以Spark实践经验和Spark原理为依据，总结了Spark性能调优的一些方法。这些总结基于Spark-1.0.0版本。对于最近推出的Spark-1.1.0版本，本文介绍了几个版本增强。Spark性能调优Executor和分区Executor是一个独立的JVM进程，每个任务会有独立的线程来执行，Executor最大可并发任务数量与其拥有的核心数量相同，执行过程中的数据缓存放在Executo
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2024-04-02 15:52:18
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GCD中有一个重要的概念，派发队列(dispatch queue)。派发队列是一个对象，它可以接受任务，并将任务以先到先执行的顺序来执行。派发队列可以是并发的或串行的。并发队列可以执行多任务，串行队列同一时间只能执行单一任务。1、3中类型的派发队列（1）串行队列，串行队列通常用于同步访问一个特定的资源，每次只能执行一个任务。使用函数dispatch_queue_create，可以黄建串行队列。（2
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2023-12-25 21:40:43
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多线程队列是装载线程任务的队形结构。(系统以先进先出的方式调度队列中的任务执行 FIFO)。在GCD中有两种队列：串行队列、并发队列。 队列 ：串行队列、并发队列，全局主对列，全局并发队列 2.1. 串行队列：线程只能依次有序的执行。 2.1.1 串行方法 1- (void)SerialQueueOne{
NSLog(@"串
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2023-07-12 15:21:12
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class SuperTask { constructor(parallelCount = 2) { this.parallelCount = parallelCount this.tasks = [] this.ruuingCount = 1 } add(task1) { return new P
原创
2024-05-08 11:11:06
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## Java并发任务Demo
在编程中，我们经常会遇到需要同时执行多个任务的情况，这就需要使用并发编程来实现。Java提供了丰富的并发工具和API，可以帮助我们实现并发任务的处理。在本文中，我们将通过一个简单的Java并发任务Demo来演示如何使用Java的并发工具来处理多个任务。
### 任务描述
我们的任务是需要处理一些数据，然后将处理后的结果输出到控制台。为了模拟真实情况，我们将创建
原创
2024-04-08 06:10:14
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[笔记][Java7并发编程实战手册]系列目录简介将启动任务和完成任务的结果分离的服务： interface CompletionService: 将启动任务和完成任务的结果分离的服务。使用submit来提交任务。使用take或则poll来获取已完成任务的future对象。可以用来管理异步io，执行读操作，当完成读操作时，可以在程序的不同部分获取结果。该服务依赖一个 ExecutorSer
# Python异步并发任务的探索
在当今的编程世界中，异步编程和并发任务已经成为了不可或缺的技能。特别是在处理I/O密集型任务的时候，Python的异步编程能够显著提升应用程序的性能和响应能力。在本文中，我们将深入探讨Python中的异步并发任务，并通过示例代码来展示其强大之处。
## 1. 什么是异步编程？
异步编程是一种编程范式，它允许程序在等待某个操作完成（如I/O操作）时去执行其他
优点：让计算任务的中间结果可以存储在内存中，不需要每次都写入HDFS参考：Spark性能优化：资源调优篇 – 过往记忆一、Spark作业基本运行原理 详细原理见上图。我们使用spark-submit提交一个Spark作业之后，这个作业就会启动一个对应的Driver进程。根据你使用的部署模式（deploy-mode）不同，Driver进程可能在本地启动，也可能
悲观锁和乐观锁并发控制当程序中可能出现并发操作的情况时，就需要保证在并发操作的情况下数据的准确性，以此确保当前用户和其他用户一起操作时，所得到的结果和某个用户单独操作时的结果是一样的。这种手段就叫做并发控制。并发控制的目的是
保证一个用户的操作不会对另一个用户的操作结果产生不合理的影响。如果没有做好并发控制，就可能导致数据脏读、幻读和不可重复读等问题。并发控制，一般都和数据库管理系统(DBMS)有
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2024-03-28 11:45:29
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一、并发和并行多任务的概念： 1.简单地说,就是操作系统可以同时运行多个任务。 并发：指的是任务数多余cpu核数，通过操作系统的各种任务调度算法，实现多个任务"一起"执行（实际上总有一个任务不在执行，因为切换任务的速度相当快，看上去一起执行而已） 例子： 就相当于好几个同学，同时提问一个老师，老师只能一个个回答。 并行：指的是任务数小于等于cpu核数，即任务真的一起执行的 例子： 就相当于好几个同
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2024-05-17 16:20:01
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目录前言一、Yarn 基础架构二、Yarn 工作机制三、作业提交全过程四、Yarn 调度器和调度算法1. 先进先出调度器 (FIFO)2. 容量调度器 (Capacity Scheduler)3. 公平调度器 (Fair Scheduler)五、Yarn 常用命令1. yarn application 查看任务2. yarn logs 查看日志3. yarn applicationattempt
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2023-07-12 13:58:17
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很多人在spark中使用默认提供的jdbc方法时，在数据库数据较大时经常发现任务 hang 住，其实是单线程任务过重导致，这时候需要提高读取的并发度。 下文以 mysql 为例进行说明。在spark中使用jdbc在 spark-env.sh 文件中加入:export SPARK_CLASSPATH=/path/mysql-connector-jav
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2024-07-24 20:55:33
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