《并发》专题

我使用了以下格式的输入数据： 我已经使用以下代码段使用多线程将RDD保存为文本文件： 在本例中，我遇到了以下例外情况

我有一个简单的过程，需要处理一个表的记录，理想情况下运行多个流程实例，而不处理同一记录。我在MySQL中这样做的方式相当常见（尽管我认为令牌字段更像是一种黑客行为）： 向表中添加几个字段： 然后是一个简单的处理脚本： 我正在使用PostgreSQL数据库的系统中实现这样的过程。我知道Pg在锁定方面可以被认为是比MySQL更成熟的，这要归功于MVCC - 我可以在Pg中使用行锁定或其他一些功能而不是

常见的并发模式 在基础知识部分，我们看到了如何使用辅助函数 takeEvery 和 takeLatest 来管理 Effects 之间的并发。 在本节中，我们将看到如何使用低阶 Effects 来实现那些辅助函数。 takeEvery function* takeEvery(pattern, saga, ...args) { while(true) { const action = y

DaoCloud 文档后台 DaoCloud 文档采用 Grav CMS，内容通过 Markdown 格式写作，并在 GitHub 上完成版本管理、协作开发等工作。 创建本地环境 下载 Grav 主程序 把 ZIP 包解压缩到您的 weboot 目录， (例如 ~/www/grav-core/) 下载 并解压缩，或者直接克隆, 把 daocloud-docs 覆盖 grav-core 的 user

1.【强制】获取单例对象需要保证线程安全，其中的方法也要保证线程安全。 说明：资源驱动类、工具类、单例工厂类都需要注意。 2.【强制】创建线程或线程池时请指定有意义的线程名称，方便出错时回溯。 正例： public class TimerTaskThread extends Thread { public TimerTaskThread(){ super.setName("

不可变对象（Immutable Objects） 如果一个对象它被构造后其，状态不能改变，则这个对象被认为是不可变的（immutable ）。不可变对象的好处是可以创建简单的、可靠的代码。 不可变对象在并发应用种特别有用。因为他们不能改变状态，它们不能被线程干扰所中断或者被其他线程观察到内部不一致的状态。 程序员往往不愿使用不可变对象，因为他们担心创建一个新的对象要比更新对象的成本要高。实际上这种

进程（Processes ）和线程（Threads） 进程和线程是并发编程的两个基本的执行单元。在 Java 中，并发编程主要涉及线程。 一个计算机系统通常有许多活动的进程和线程。在给定的时间内，每个处理器只能有一个线程得到真正的运行。对于单核处理器来说，处理时间是通过时间切片来在进程和线程之间进行共享的。 现在多核处理器或多进程的电脑系统越来越流行。这大大增强了系统的进程和线程的并发执行能力。但

8.8. 示例: 并发的目录遍历 在本小节中，我们会创建一个程序来生成指定目录的硬盘使用情况报告，这个程序和Unix里的du工具比较相似。大多数工作用下面这个walkDir函数来完成，这个函数使用dirents函数来枚举一个目录下的所有入口。 gopl.io/ch8/du1 // walkDir recursively walks the file tree rooted at dir // an

PHP语言是一个短生命周期的Web编程语言，很多PHPer已经形成了fpm下编程的思维定势。实际上在Swoole出现之后，这种串行化编程的模式早已被打破。使用Swoole完全可以轻易实现更灵活的并发编程。 场景介绍 假设我们要做一个石头剪刀布的Web游戏，3个玩家同时提交竞猜后显示胜者。在传统串行化Web编程中，我们一般思路是这样： 设置 form 表单，用户提交竞猜后保存到 MySQL/Redi

并发性经常被误解为并行性。 并发意味着调度独立代码以系统方式执行。 本章重点介绍使用Python执行操作系统的并发性。 以下程序有助于执行操作系统的并发性 - import os import time import threading import multiprocessing NUM_WORKERS = 4 def only_sleep(): print("PID: %s, Proce

本章主要内容 线程间划分数据的技术 影响并发代码性能的因素 性能因素是如何影响数据结构的设计 多线程代码中的异常安全 可扩展性 并行算法的实现 之前章节着重于介绍使用C++11中的新工具来写并发代码。在第6、7章中我们了解到，如何使用这些工具来设计可并发访问的基本数据结构。这就好比一个木匠，其不仅要知道如何做一个合页，一个组合柜，或一个桌子；并发的代码的使用，要比使用/设计基本数据结构频繁的多。要

本章主要内容 等待事件 带有期望的等待一次性事件 在限定时间内等待 使用同步操作简化代码 在上一章中，我们看到各种在线程间保护共享数据的方法。当你不仅想要保护数据，还想对单独的线程进行同步。例如，在第一个线程完成前，可能需要等待另一个线程执行完成。通常情况下，线程会等待一个特定事件的发生，或者等待某一条件达成(为true)。这可能需要定期检查“任务完成”标识，或将类似的东西放到共享数据中，但这与理

前述关于线程的栈大小问题，其实栈是可以动态增长的，只不过为了效率问题，一般都是固定的，这是一个实现相关，并非线程的原罪；不过说的第二点，线程调度需要陷入内核，这个的确非常影响效率。而协程没有这两个问题，首先所有协程本质是可以在一个线程里面执行，一个协程切换的时候是暂时返回，执行栈都是复用的，随便开个比较大的空间就行了，协程的状态在堆上申请，可以按需申请，因此协程可以开很多很多，百万级都没问题；另一

上篇末尾有个地方说错了，分时调度的yield过程应该是： env.running_queue.add(this); this.stat = STAT_YIELD; return; 需要将this加入到running_queue，否则这个线程就死了 有了分时调度，就可以实现计算密集型的程序的并发执行，不过绝大多数程序显然不是这种，程序多多少少都会进入阻塞等待，比如IO，锁，sleep等

主要内容：一、概述,二、快照读与当前读,三、隔离级别与版本链复习,四、Read View,五、举例一、概述 MVCC（Multiversion Concurrency Control），多版本并发控制。它和undo log中的版本链息息相关，MVVC通过数据行的多个版本来实现数据库的并发控制。 简单的说就是当前事务查询另一个事务正在更改的行（如果此时读取就会发生脏读），不用加锁等待，而是读取该数据的历史版本，降低响应时间。 MVVC是通过undo log和Read View两种技术实现的。 二