上个示例中我提到的应用场景是解耦和通知，再接着扩展，因其具备良好的缓冲性质，所以还有一个非常适合的应用场景那就是削峰。对于突如其来的极高并发请求，我们可以先瞬速地将其加入队列并回复用户一个友好提示，然后服务器可在其能承受的范围内慢慢处理，以此来防止突发的 CPU 和内存 “爆
在写有的多线程业务时，可能需要收集子线程的数据，但是这时主线程已经跑完，如何阻塞是一个问题。 下面写一个 主线程和 线程池组合的阻塞； 1 主线程等待线程池 Java线程池java.util.concurrent.ExecutorService是很好用的多线程管理方式。ExecutorService的一个方法boolean awaitT
DefaultSqlSessionFactory final Executor executor = configuration.newExecutor(tx, execType); 通过Configuration创建一个executor Configuration executor = (Executor) interceptorChain.pluginAll(executor); 动态代理executor （target） InterceptorChain =pluginAll(Object
看某些可能发生异常的方法 RPC层 当其他域调用本系统的时候，需要看有可能的HSF调用 Mybatis层 看执行的SQL和对应参数 watch org.apache.ibatis.executor.SimpleExecutor doQuery '{params[4].sql,params[4].parameterObject}' -x 3 看执行的返回值 watch org.apache.ibatis.execu
我们在开发过程中经常会碰到一些比较复杂的操作，这些操作可能不必及时相应结果，一般这个时候我们希望触发后，让其自己去慢慢执行，最后我们只需要查询到相关结果即可，这个时候一般就是采用异步操作的形式。通常大家为了并行操作，会选用创建一个线程去执行，这样就需要书写比较多的线
主要来看看FutureTask的done方法的运用。 public class ExecutorCompletionService<V> implements CompletionService<V> { //执行任务的线程池 private final Executor executor; //用于调用AbstractExecutorService的newTaskFor方法，来实例化一个实现了RunnableFut
前言 本文隶属于专栏《Spark异常问题汇总》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！ 本专栏目录结构和参考文献请见 Spark异常问题汇总 问题描述 spark submit 报错： org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task
1、Python标准模块——concurrent.futures concurrent.futures模块提供了高度封装的异步调用接口 ThreadPoolExecutor：线程池，提供异步调用 ProcessPoolExecutor：进程池，提供异步调用 2、基本方法 submit(fn, *args, **kwargs)：异步提交任务 map(func, *iterables, timeout=Non
使用线程池的好处 池化技术相比大家已经屡见不鲜了，线程池、数据库连接池、Http 连接池等等都是对这个思想的应用。池化技术的思想主要是为了减少每次获取资源的消耗，提高对资源的利用率。 线程池提供了一种限制和管理资源（包括执行一个任务）。 每个线程池还维护一些基本统计信息，例
将Handler封装为包装对象 newCtx = newContext(group, filterName(name, handler), handler); 这里比较难理解的就是这个，我们进入到newContext方法里面: private AbstractChannelHandlerContext newContext(EventExecutorGroup group, String name, ChannelHandler ha
将Handler封装为包装对象 newCtx = newContext(group, filterName(name, handler), handler); 这里比较难理解的就是这个，我们进入到newContext方法里面: private AbstractChannelHandlerContext newContext(EventExecutorGroup group, String name, ChannelHandler
Concurrent包是jdk1.5所提供的一个针对高并发进行编程的包，也是多线程并发编程最喜欢问的，特别是从线程，线程池的使用做为最简单的切入点，先看个不太好理解的类图 接下来我们从头往下，一步步拆分开来研究： Executor：多线程框架的主要接口，它底层就是一个execute执行方法。它代表着
思考 https://www.zhihu.com/question/270387939/answer/360487647 https://blog.csdn.net/isea533/category_2092001.html Mybatis 客户端调用过程 // 加载配置 InputStream inputStream = Resources.getResourceAsStream("mybatis-config.xml"); // 构建核心工厂 SqlSessionFact
1.创建线程 创建对象，仅仅在jvm堆里分配一块内存 创建线程，调用操作系统内核api，操作系统为线程分配一系列资源，线程是重量级对象，应该避免频繁创建和销毁 2.线程池 线程池和一版池化资源不同，一般池化资源是acquire申请资源，release释放资源 java提供的线程池里没有申请线程和释放线程的
在开发完Spark作业之后，就该为作业配置合适的资源了。Spark的资源参数，基本都可以在spark-submit命令中作为参数设置。很多Spark初学者，通常不知道该设置哪些必要的参数，以及如何设置这些参数，最后就只能胡乱设置，甚至压根儿不设置。资源参数设置的不合理，可能会导致没有充分利用集群资
[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (8) --- on spark 目录[源码解析] 深度学习分布式训练框架 horovod (8) --- on spark0x00 摘要0x01 Spark相关知识1.1 为什么整合 Spark1.2 Spark 简单架构1.3 Pyspark 原理1.3.1 架构修改1.3.2 Driver端1.3.3 Executor端1.3.4 流程0x0
有一个数据分析的接口特别耗时，请求一次要大约半小时才能出结果。 于是，我对它这样处理：请求这个接口后，将其直接异步执行，并直接向前端返回true。当其执行完成后，自动向管理员邮箱发送一封邮件。 这时候我发现，常规添加@Transactional注解，异步事务无法生效。于是就有了下面的解决方法。
解压后重命名 keytool -keystore keystore -alias jetty -genkey -keyalg RSA在 azkaban目录下生成keystore文件，然后mv到/lib/azkaban/azkaban-web /lib/azkaban/azkaban-web/conf/azkaban.properties #Azkaban Personalization Settings azkaban.name=Test azkaban.labe
Spark作业提交后，在driver上运行init()方法时报错： java.lang.OutOfMemoryError: GC overhead limit exceeded 报错原因是代码中使用了HashMap而且数据量很大，所以导致GC overhead，调整JVM的启动参数-Xms和-Xmx，这个参数配置Java堆的大小，因为代码运行时hashmap对象存放在堆中，故需调大改
时间：2019年10月14日 spark程序按照如下提交任务后报错 ./spark-submit --class com.idengyun.HiveToEs2 \ --conf spark.yarn.executor.memoryOverhead=6144 \ --conf spark.shuffle.io.maxRetries=100 \ --conf spark.shuffle.io.retryWait=60 \ --conf spark.task.maxFailures=1
目录 概述准备环境执行器编写step1step2 进入管理界面查看结果官网文档对配置的说明 概述 XXL-JOB是一个分布式任务调度平台，其核心设计目标是开发迅速、学习简单、轻量级、易扩展。现已开放源代码并接入多家公司线上产品线，开箱即用。 准备环境 文档地址: https://www.xu
前言 《设计模式自习室》系列，顾名思义，本系列文章带你温习常见的设计模式。主要内容有： 该模式的介绍，包括： 引子、意图（大白话解释） 类图、时序图（理论规范） 该模式的代码示例：熟悉该模式的代码长什么样子 该模式的优缺点：模式不是万金油，不可以滥用模式 该模式的应用案例：了解它在哪些重
感谢以下博文的作者，本文对下博文内容进行了参考 https://zhuanlan.zhihu.com/p/123328822 线程池的优势： 降低资源消耗：通过池化技术重复利用已创建的线程，降低线程创建和销毁造成的损耗。 提高响应速度：任务到达时，无需等待线程创建即可立即执行。 提高线程的可管理性：线程是稀缺资源
目录 共享变量 累加器(分布式只写变量) 广播变量(分布式只读变量) 广播变量的一些原理 参考 共享变量 Spark提供的两种共享变量（广播变理和累加器）的一种。为什么要使用共享变量呢？通常情况下，当向Spark操作(如map,reduce)传递一个函数时，它会在一个远程集群节点上执行，它会使
