简单谈一谈大并发服务器框架设计的基本思路基本的服务器框架都是C/S结构的，请求和相应流程是这样的： 这样的框架存在一个很严重的问题，当客户端大并发请求到来，服务器需要进行大量的数据库操作，假设数据库最大连接数为1000个，此时有10000个请求访问应用服务器，那么应用服务器只能处理1000个请求，剩下99000个等待1000个请求处理好后再进行访问数据库处理。可以在应用服务器和数据库服务
Java多线程编程中，常用的多线程设计模式包括：Future模式、Master-Worker模式、Guarded Suspeionsion模式、不变模式和生产者-消费者模式等。这篇文章主要讲述Master-Worker模式 1. Master-Worker模式 Master-Worker模式是常用的并行模式之一，它的核心思想是：系统由两类进程协同工作，即Master进程和Worker进
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2023-11-18 20:46:13
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iOS基于UNIX系统，iOS的系统架构分为四层，由上到下一次为：可触摸层（Cocoa Touch layer）、媒体层（Media layer）、核心服务层（Core Services layer）、核心操作系统层（Core OS layer），如图：(1)触摸层（Cocoa Touch layer）：为应用程序开发提供了各种常用的框架并且大部分框架与界面有关，本质上来说它负责用户在iOS设备上
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2023-07-08 11:04:34
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一、背景虽然目前处理器核心数已经发展到很大数目，但是按任务并发处理并不能完全充分的利用处理器资源，因为一般的应用程序没有那么多的并发处理任务。基于这种现状，考虑把一个任务拆分成多个单元，每个单元分别得到执行，最后合并每个单元的结果。Fork/Join框架是JAVA7提供的一个用于并行执行任务的框架，是一个把大任务分割成若干个小任务，最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架。二、工作窃取算法指的
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2023-12-26 19:55:26
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package com.sleep.demo;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.*;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.stream.Coll
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2023-06-27 22:48:12
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1, 保证线程安全的三种方法: a, 不要跨线程访问共享变量b, 使共享变量是final类型的c, 将共享变量的操作加上同步 2, 一开始就将类设计成线程安全的, 比在后期重新修复它,更容易. 3, 编写多线程程序, 首先保证它是正确的, 其次再考虑性能. 4, 无状态或只读对象永远是线程安全的. 5, 不要将一个共享变量裸露在多线程环境下(无同步或不可变性保护)...
原创
2011-11-14 21:32:03
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# 理解并实现 FreeRTOS 并行架构的完整指南
## 引言
FreeRTOS 是一个流行的实时操作系统，广泛应用于嵌入式系统开发。其核心功能之一是支持多任务并行处理。这篇文章将引导你逐步实现 FreeRTOS 的并行架构，适合刚入行的小白。我们将通过流程、代码示例及图表解说完整的步骤。
## 一、实施步骤
以下是实现 FreeRTOS 并行架构的流程步骤：
| 步骤 | 描述
# 并行处理架构科普
## 1. 什么是并行处理架构？
并行处理架构是指利用多个处理单元（如CPU、GPU等）同时工作，以加速计算和提升系统性能的设计模式。在现代计算中，尤其是在处理图像、视频、科学计算和大数据等任务时，使用并行处理架构能显著缩短处理时间。
### 1.1 并行处理的优点
1. **高效能**：通过同时处理多个任务，提高系统的整体吞吐量。
2. **响应速度快**：用户请求
# 实现并行推理架构的入门指南
并行推理架构（Parallel Inference Architecture）是指在机器学习或深度学习环境中，通过并行处理来提高推理速度的架构。对于刚入行的小白来说，理解这一过程的具体步骤是至关重要的。下面，我们将逐步介绍如何实现一个简单的并行推理架构。
## 流程步骤
| 步骤 | 描述
并行设计架构模式
任务线性分解架构
适用于计算逻辑维度确定性拆分的场景，将独立计算逻辑拆分为并行执行单元。电商交易成功后触发多项任务（如邮件通知、数据统计更新）是典型应用场景。关键点在于消除并行单元间的数据依赖（如使用Thread Local变量），且执行单元工作量需明确以便与硬件线程映射。
计算逻辑A、B、C在相同数据块上独立操作时，拆分为三个并行单元可减少处理时延。Observer模式或消息队
1.并行计算硬件出现2002年以前，芯片上的晶体管集成密度指数上升，性能保持1.5倍增长，但是渐渐的随着晶体管密度
上升，空气散热已经无法解决散热问题，芯片制造商提出与其制造单块计算性能更快的芯片
不如在单块芯片上面集成更多的计算核心，由此出现多个CPU的芯片---多核。上图为典型的计算机系统硬件结构图，主要看CPU（Central Processing Unit）部分，由PC（程序计数器），寄存
一. 简介MapReduce计算框架是Google提出的一种并行计算框架，是Google云计算模型MapReduce的java开源实现，用于大规模数据集(通常1TB级以上)的并行计算。但其实，MR不仅是一种分布式的运算技术，也是简化的分布式编程模式，是用于解决问题的程序开发模型。二.MapReduce基本编程模型和框架一种分布式计算模型,解决海量数据的计算问题MapReduce 将整个并行计算过程
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2024-07-17 13:03:40
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串行串行在时间上不可能发生重叠，前一个任务没搞定，下一个任务就只能等着。并行并行在时间上是重叠的，两个任务在同一时刻互不干扰的同时执行。并行在多个CPU上同时处理多个任务。并发并发是指同一个CPU执行多个任务，按细分的时间片交替执行，通常表现为多线程同时执行。并发允许两个任务彼此干扰。统一时间点、只有一个任务运行，交替执行。并发的三大特性原子性原子性是指在一个操作中cpu不可以在中途暂停然后再调度
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2024-07-07 20:00:07
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EasyMR简介一个并行计算软件框架基于此框架的软件可以运行在多台计算机组成的计算集群上，并且每个计算机的计算任务也是多线程方式并行进行的，对于处理复杂的业务和巨量数据时非常用于。有着MapReduce血统的任务调度监控中心EasyMR的作业会由Mgr平台根据Key集切分成若干个数据集，通过RTP通信协议分配到计算Cell上，Mgr同时负责监控Cell上运行情况。任务脚本管理运行管理平台支持基于C
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2023-07-24 23:50:04
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MPI（Message Passing Interface）是一种用于并行计算的标准，它定义了一组函数和语法规则，使得多个进程可以在不同的计算机上进行通信和协作。MPI的主要目的是提高计算效率和性能，使得大规模计算任务可以更快地完成。MPI的基本原理是通过消息传递来实现进程间的通信。每个进程都有一个唯一的标识符，称为进程号（rank），可以通过MPI_COMM_WORLD中的MPI_Comm_ra
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2023-11-09 09:34:10
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GPU 的硬体架构 这里我们会简单介绍，NVIDIA 目前支援CUDA 的GPU，其在执行CUDA 程式的部份（基本上就是其shader 单元）的架构。这里的资料是综合NVIDIA 所公布的资讯，以及NV...
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2016-10-13 22:19:00
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GPU 的硬体架构 这里我们会简单介绍，NVIDIA 目前支援CUDA 的GPU，其在执行CUDA 程式的部份（基本上就是其shader 单元）的架构。这里的资料是综合NVIDIA 所公布的资讯，以及NV...
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2016-10-13 22:19:00
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1. 冯.诺依曼计算机架构 1）内存； 存储数据和代码指令； 2）控制单元； 从内存中fetch instruction/data，解码instrution，之后完成编程的任务 3）算数逻辑单元； 完成基本的算数逻辑操作。 4）IO 人机交互的接口。2. flynn 分类并行计算机的分类有很多方法，上图介绍一种由data stream和instrution stream的两个方面对并行计算机进行分
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2023-07-12 11:17:38
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1.前言并行计算，是相对于串行计算来说的。它是一种一次可执行多个指令的算法，目的是提高计算速度，及通过扩大问题求解规模，解决大型而复杂的计算问题。在当下，CPU速度提升遇到一定的瓶颈，而GPU速度很高，也在不断的去帮CPU承担更多的计算。GPU的更新换代也非常快，成为可以更好提高我们电脑性能，运行速率的。2.结构 从上图结构我们可以看出，CPU的计算单元（ALU）较复杂，但是个数较少；GPU的计算
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2023-10-14 00:15:07
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