《并发编程》专题

如果一个具有静态存储持续时间的对象的构造函数的完成或动态初始化在另一个对象的完成之前被排序，则第二个对象的析构函数的完成将在第一个对象的析构函数的启动之前被排序。[注：此定义允许并发销毁。-结束注] 第二个和第一个的完成析构函数可能在不同的线程中吗？

我有一个Spring Boot2.1.6.Release应用程序，其中我有一个用 但它似乎没有工作，因为它仍然在等待一个执行结束，然后再开始下一个。 在@scheduled注释中使用cron进行并行执行的正确方法是什么？

我想创建一个并发的，它可以处理多个主题，每个主题都有不同数量的分区。 我注意到，对于大多数分区的主题，Spring Kafka每个分区只初始化一个使用者。 示例：我已经将并发设置为8。我得到了一个听以下主题的。主题A有最多的分区-5，所以Spring-Kafka初始化了5个消费者。我期望Spring-Kafka初始化8个消费者，这是根据我的并发属性允许的最大值。 主题A有5个分区 没有初始化更多消

活跃度（Liveness） 一个并行应用程序的及时执行能力被称为它的活跃度（liveness）。本节将介绍最常见的一种活跃度的问题——死锁，以及另外两个活跃度的问题——饥饿和活锁。 死锁（Deadlock） 死锁是指两个或两个以上的线程永远被阻塞,一直等待对方的资源。 下面是一个例子。 Alphonse 和 Gaston 是朋友,都很有礼貌。礼貌的一个严格的规则是,当你给一个朋友鞠躬时,你必须保持

进程 进程是一个具有独立功能的程序关于某个数据集合的一次运行活动。它可以申请和拥有系统资源，是一个动态的概念，是一个活动的实体。它不只是程序的代码，还包括当前的活动，通过程序计数器的值和处理寄存器的内容来表示。 进程的概念主要有两点： 进程是一个实体，每一个进程都有它自己的地址空间，一般情况下，包括文本区域（text region）、数据区域（data region）和堆栈（stack regio

一、概述： 在SQLite中，锁和并发控制机制都是由pager_module模块负责处理的，如ACID(Atomic, Consistent, Isolated, and Durable)。在含有数据修改的事务中，该模块将确保或者所有的数据修改全部提交，或者全部回滚。与此同时，该模块还提供了一些磁盘文件的内存Cache功能。 事实上，pager_module模块并不关心数据库存储的细节，如B-Tr

Http 协议是目前互联网应用最广泛的网络通信协议，在服务端编程中大量使用 Http+JSON 作为 RPC 服务。实际上 Http 协议有一个缺陷就是无法支持单连接并发，必须是请求应答式的。调用 Http 接口时一般使用 TCP 短连接方式。 Http 1.1版本虽然支持了Keep-Alive，在一定程度上解决了短连接的问题，服务调用方和被调方可以使用Keep-Alive来维持TCP长连接，降低

不同于顺序服务器，并发服务器 就要能在一个时间为多个客户端提供服务。 例如，一个聊天服务器可能服务一个特定的客户端数小时 ──在停止为这个客户端服务之前服务器不能等待， 除非是在等待一下个客户端到来之前的间隙才能等待。 这需要在我们的流程图中做一个重要的更改： 我们将提供服务从 守护进程移至它自己的服务进程。 然而，因为每个子进程都继承所有打开的文件(套接字被像文件一样处理)， 新进程不仅继承“a

一般来说，一个系列的主角挂了之后，往往就是结束的时候 比如《冰雪奇幻》里，故事的最后，姐姐横刀夺爱，两个菇凉蕾丝了，男猪脚只好和畜生在一起（赖着不死的下场往往比较悲催） 不过鉴于这是小说，并且之前还有过先例，《Rework》中也提到“修改一个 BUG 往往引入一个新的 BUG” 无奈之下，我们默认小法师是可以复活的 但小法师受的打击实在太大，以至于突破了等级复活时间，呆在祭坛里迟迟不愿意出来，只好

一种写法同时支持 Curl 和 Swoole use \Yurun\Util\YurunHttp\Co\Batch; use \Yurun\Util\HttpRequest; $result = Batch::run([ (new HttpRequest)->url('https://www.imiphp.com'), (new HttpRequest)->url('https:

由来 很多时候，我们需要简单模拟N个线程调用某个业务测试其并发状况，于是Hutool提供了一个简单的并发测试类——ConcurrencyTester。 使用 ConcurrencyTester tester = ThreadUtil.concurrencyTest(100, () -> { // 测试的逻辑内容 long delay = RandomUtil.randomLong(

典型的UNIX系统都支持一个进程创建多个线程(thread)。在Linux进程基础中提到，Linux以进程为单位组织操作，Linux中的线程也都基于进程。尽管实现方式有异于其它的UNIX系统，但Linux的多线程在逻辑和使用上与真正的多线程并没有差别。 多线程 我们先来看一下什么是多线程。在Linux从程序到进程中，我们看到了一个程序在内存中的表示。这个程序的整个运行过程中，只有一个控制权的存在。

主要内容：1.Disruptor介绍,2.Disruptor 的核心概念,3.demo1.Disruptor介绍 Disruptor是一个开源的Java框架，它被设计用于在生产者—消费者（producer-consumer problem，简称PCP）问题上获得尽量高的吞吐量（TPS）和尽量低的延迟。 从功能上来看，Disruptor 是实现了“队列”的功能，而且是一个有界队列。那么它的应用场景自然就是“生产者-消费者”模型的应用场合了。 其实Disruptor与其说是一个框架，不

主要内容：1.算法,2.单机限流器,3.分布式限流器,4.接入层限流器1.算法 计数器 漏桶算法 令牌桶算法 滑动窗口算法 1.1 计数器法 实现简单, 就是临界值问题 指在指定的时间里累加访问量,达到阈值后,触发限流策略,在下一周期访问数量清除 使用redis的incr和key过期 问题:在相邻的一个时间段20s内,请求超过100。 这个算法通常用于QPS限流和统计总访问量，对于秒级以上的时间周期来说，会存在一个非常严重的问题，那就是临界问题。 假设1min内服务

待定