系统目录： 本系列分为项目集成、项目部署、架构演进三个方向，后续会根据情况调整文章目录。 开源地址：https://github.com/cyq1162/Taurus.MVC 本系列第一篇：Taurus.MVC V3.0.3 微服务开源框架发布：让.NET 架构在大并发的演进过程更简单。 Taurus.MVC 微服务框架 入门开发教程：项目集
上篇关于流程引擎的文章还是快两年以前的《微服务业务生命周期流程管控引擎》，这中间各种低代码平台层出不穷，虽然有些仅仅是OA+表单的再度包装，但有些的确是在逻辑和操作单元层面进行了真正的高度抽象，形成产品底座，上层支持更大灵活程度的自定义应用搭建。当然这个不是本篇文章的
Task是一个更高级的抽象概念，它代表了一个并发操作，而该操作并不一定依赖线程来完成。Task是可以组合的（可以将它们通过延续（continuation）操作串联在一起）。它们可以使用线程池减少启动延迟，也可以通过TaskCompletionSource采用回调的方式避免多个线程同时等待I/O密集型操作。 Task类是F
前言小半年没用 Virtualbox 了，切换到了 VMware，今天又切换回去（无聊），但是安装虚拟机出现这个错误。 解决方法根据 Virtualbox 论坛的讨论[1]和[2]，首先明确 系统必须关闭了 Windows 自带的 Hyper-v 虚拟化而且之后重启了CPU 必须开启虚拟化支持我们要做的也很简单，我们先调大虚拟机的 C
有关Id 以下说明各种Id存在的必要性以及设计方法 MapTaskId：MapTask随着程序的运行，其状态也会相应变化（未分配、已分配、已完成），MapTaskId可以标识MapTask，同时，还可以为临时文件、中间文件、输出文件的命名提供方便。由于实验内容比较特殊（每个单独的文件作为一个task），可以将输入文件名
原文 https://www.cnblogs.com/netry/p/coravel-for-task-scheduling.html 前段时间需要在一个新项目里添加两个后台任务，去定时请求两个供应商的API来同步数据；由于项目本身只是一个很小的服务，不太希望引入太重的框架，同时也没持久化要求；于是我开始寻找在Quartz.Net、Hangfire之外，是
一.多核使用 1.ESP32共有两个核 2.程序设计 多核函数比单核函数多了一个核编号参数 1 /* 2 // 多线程基于FreeRTOS，可以多个任务并行处理； 3 // ESP32具有两个32位Tensilica Xtensa LX6微处理器； 4 // 实际上我们用Arduino进行编程时只使用到了第一个核（大核），第0核并没有使用
前段时间和同事一块追一个多线程下栈溢出的bug，究其原因是引用的外部静态库中某个局部的字符串buffer太大导致（1MB），而程序中反复review并没有申请太大的栈空间，当时有怀疑栈空间本身太小，最后通过修改静态库的该buffer大小定义解决，问题看似
E (5264) task_wdt: Task watchdog got triggered. The following tasks did not reset the watchdog in time:E (5264) task_wdt: - IDLE (CPU 0)E (5264) task_wdt: Tasks currently running:E (5264) task_wdt: CPU 0: mainE (5264) task_wdt: Print CPU 0 (current core)
经常我们需要设置一个程序运行以后 开机自动启动。代码实现如下 定时任务型 public static _TASK_STATE AutoStartup(string creator, string taskName, string path) { try { //实例化任务对象 TaskSchedulerClass scheduler = new TaskSchedulerCl
目录FutureWake & Context为什么需要 executor ？什么是 waker ？async/awaitExecutorWaker struct 到 ArcWake traitFuturesUnordered单线程 executor线程池 executor总结 异步编程在 Rust 中的地位非常高，很多 crate 尤其是多IO操作的都使用了 async/await. 首先弄清楚异步编程的几个
接口测试中可以可以使用httpx进行异步调用，下面对比一下异步调用和同步调用的速度异步调用的代码如下 async ==》发音athink、表示异步 await ==》饿威特 # 异步调用 import httpx import asyncio import time async def request(client): resp = await client.get('http://h
执行spark任务居然碰到了hive中表的被锁了，导致写数据时失败，这个还真是头一次碰到过这回事。 错误信息如下： 22/09/04 21:02:28 WARN Tasks: Retrying task after failure: Waiting for lock. org.apache.iceberg.hive.HiveTableOperations$WaitingForLockException: Waiting for lo
Shuffle简介 Shuffle描述着数据从map task输出到reduce task输入的这段过程。shuffle是连接Map和Reduce之间的桥梁，Map的输出要用到Reduce中必须经过shuffle这个环节，shuffle的性能高低直接影响了整个程序的性能和吞吐量。因为在分布式情况下，reduce task需要跨节点去拉取其它节点上
前言 因为业务需要获取下一次执行时间在前端展示，查阅百度，谷歌都没能找到实现方式。通过官方文档https://django-celery-beat.readthedocs.io/en/latest/reference/django-celery-beat.tzcrontab.html了解到有相应的实现。 官方文档解读 在django_celery_beat.tzcrontab类下面有个i
本文链接地址 1.定义描述 1.1 任务办理人：assignee 办理人只能指定一个人，不能使用逗号分隔。 默认执行签收操作taskService.claim(taskId, currentUserId); 在ACT_HI_TASKINST和ACT_RU_TASK会产生数据，这两个表里面的Assignee_字段就是设置的办理人姓名或者对象的ID 1.2 候
在该方法中遇到的问题： 我的电脑是惠普暗影精灵5air，64位的，按照该操作没有效果。这一步中新建的dword默认是32位的，改成新建qword就没有问题了，个人猜测是由于位数不合适的原因造成的。
【突然想多了解一点】可以用 Task.Run() 将同步方法包装为异步方法吗？ 本文翻译自《Should I expose asynchronous wrappers for synchronous methods? - Stephen Toub》，原文地址：Should I expose asynchronous wrappers for synchronous methods?(microsoft.com) 注：我会对照原文
前言 最近做的这个项目（基于Django），需要做个功能，实现定时采集车辆定位。 这让我想起来几年前那个OneCat项目，当时我用的是Celery这个很重的组件 Celery实在是太重了，后来我做公众号采集平台的时候，又接触了Django-RQ和Django-Q这俩，前者是对RQ的封装，让RQ和Django更好的结合在一起；后者是
业务场景： 近期写的一个项目，整个项目采用的DDD（领域驱动）设计，所以刚开始设计的时候就将各个业务以聚合根的方式进行划分，以该业务场景为例，整体的业务简述为，当客户进行付款以后，创建一个付款单，然后由财务手动将付款单与发货单进行账务冲抵和关联，同时还需要针对付款的客户及企业的余额进
1 DATA:gt_task TYPE TABLE OF bapi1191_tsk_c, 2 gs_task TYPE bapi1191_tsk_c, 3 gt_materialtaskallocation TYPE TABLE OF bapi1191_mtk_c, 4 gs_materialtaskallocation TYPE bapi1191_mtk_c, 5 gt_r
滚动升级，一定听过，就比如说，现在有个服务运行了多个实例，想要对这个服务进行升级（比如：更换镜像），应该怎么弄呢？ 接下来的部分，咱们一起来看下。 在本文中，做滚动升级的一个场景是： 部署一个service，这个service使用 redis 3.0.6镜像，然后使用 redis 3.0.7版本的镜像进行升级
CancellationTokenSource source = new CancellationTokenSource(); //注册任务取消的事件 source.Token.Register(() => { Console.WriteLine("任务被取消后执行xx操作！"); }); int index = 0;
摘要 文章提出了一个 任务导向 的无监督域自适应。认为不是所有的特征都需要对齐，而是根据任务的先验知识，将源域特征分解为与任务相关的要对齐的，和与任务无关的可忽略的。使域对齐主动服务于任务。 1 介绍 以前的 UDA 方法，第一是将源域和目标域整体对齐；第二，是对齐任务和分类任务
功能简介 混流是把多路音视频流从云端混合成单流的技术。 1混流优点 降低了开发实现上的复杂性，例如当有 N 个主播进行连麦，如果采用混流，观众端不必同时拉 N 路视频流，开发实现上省去了拉 N 路流并布局的步骤。 降低了对设备的性能要求，减少设备的性能开销和网络带宽的负担。例如当
