异步队列

我们知道，Node是基于Chrome V8 引擎的，也就是说它也有js引擎的事件循环也就是 Event Loop 机制。但是Node是运行在服务端的，是有区别于浏览器端的。比如比浏览器的异步API多了 setImmediate, process.nextTick 等。那么事件循环的机制也肯定是不一样的。下面我们就来看下 Node 的事件循环是怎么样的一个运作。 Node 事件循环 1. Node 的事件循环可以简单地看成是由一个 线程(即js主线程) 跟 好几个队列(比如nextTickQueue, microTaskQueue 等)组成的。主线程在不停地从队列中获取任务并执行，类似于在 while(true) {} 里面一直不断地循环 2. 事件循环是在主线程上面完成的 3. 事件循环包括同步任务跟异步任务，同步任务的执行优先级大于异步任务，也就是同步任务永远是在异步任务之前执行的： 1 console.log('我是同步任务，第一个输出') 2 process.nextTick(() => { 3 console.log('我是异步任务，第三个输出') 4 }) 5 setTimeout(() => { 6 console.log('我是异步任务，第四个输出') 7 }) 8 setImmediate(() => { 9 console.log('我是异步任务，第五个输出')

CLR - I/O限制的异步操作 windows是如何执行I/O操作的？计算机的每个模块都有自己的微型处理器，当写文件到磁盘中时，操作系统将写文件的任务交给磁盘的处理单元就可以做其他的了。还有需要TCP/IP 与另一台电脑通信时，系统只要将发送的数据写入TCP的缓存区就可以做其他的了，发送数据由网卡处理单元完成。 但是这些模块的处理单元的计算能力远不如CPU快，如果将CPU的计算资源总是和这些模块的处理单元同步的话，就会影响应用程序的性能，给用户带来不好的体验。这一节就讲解如何执行计算限制的操作，利用线程池在多个CPU 内核上调度任务，使多个线程并发工作，从而高效使用系统资源。 1 Windows 如何执行I/O 操作 用一个从磁盘中读取文件中的数据为例： 1 程序通过构造一个 FileStream 对象来打开磁盘文件，然后调用 Read 方法从文件读取数据。 2 调用 FileStream 的Read 方法时，你的线程从托管代码转变为本机/用户模式代码，Read 内部调用 Win32 ReadFile 函数。 3 ReadFile 分配一个小的数据结构，称为 I/O 请求包 （I/O Request Packet，IRP）。 然后 ReadFile 将你的线程从本机/ 用户模式代码转变成本机/内核模式代码，向内核传递 IRP 数据结构，从而调用 Windows 内核。 4 根据

先进先出队列： tf.FIFOQueue 先进先出队列，按顺序出队列 同步： # 模拟一下同步先处理数据，然后才能取数据训练 # tensorflow当中，运行操作有依赖性 import tensorflow as tf import os os . environ [ 'TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL' ] = '2' # 1、首先定义队列 Q = tf . FIFOQueue ( 3 , tf . float32 ) # 放入一些数据 enq_many = Q . enqueue_many ( [ [ 0.1 , 0.2 , 0.3 ] , ] ) # 2、定义一些处理数据的螺距，取数据的过程 #取数据 out_q = Q . dequeue ( ) #+1 data = out_q + 1 #入队列 en_q = Q . enqueue ( data ) with tf . Session ( ) as sess : # 初始化队列 sess . run ( enq_many ) # 处理数据 for i in range ( 100 ) : sess . run ( en_q ) # 训练数据 for i in range ( Q . size ( ) . eval ( ) ) : print ( sess . run ( Q . dequeue ( ) ) )

一、异步事件的处理机制 1、事件队列机制 2、中断机制 二、异常、异步与执行流 1、异常： 异常是切换到新的执行流以后，原来的执行流不再保存。 2、异步： 异步是切换到新的执行流，执行完毕后再切换到原来的执行流。 三、两个核心： 1、上下文： 保存了执行流的上下文（先后顺序）；上下文是执行流信息的结构化描述。 2、执行流： 执行逻辑。 四、处理机制与线程 1、线程的事件循环： 新的执行流的上下文作为消息，进入消息的派发队列； 2、中断 原来的执行流上线文由中断栈保存。 执行新的指令流。 执行完毕后切换到原来的中断栈。 五、其它补充 Linux 中有几种栈？各种栈的内存位置？ 介绍完栈的工作原理和用途作用后，我们回归到 Linux 内核上来。内核将栈分成四种： 进程栈 线程栈 内核栈 中断栈 四、中断栈 进程陷入内核态的时候，需要内核栈来支持内核函数调用。中断也是如此，当系统收到中断事件后，进行中断处理的时候，也需要中断栈来支持函数调用。由于系统中断的时候，系统当然是处于内核态的，所以中断栈是可以和内核栈共享的。但是具体是否共享，这和具体处理架构密切相关。 https://blog.csdn.net/yangkuanqaz85988/article/details/52403726 来源： https://www.cnblogs.com/feng9exe/p/11726240

IO的方式通常分为几种，同步阻塞的BIO、同步非阻塞的NIO、异步非阻塞的AIO。 一、BIO 在JDK1.4出来之前，我们建立网络连接的时候采用BIO模式，需要先在服务端启动一个ServerSocket，然后在客户端启动Socket来对服务端进行通信，默认情况下服务端需要对每个请求建立一堆线程等待请求，而客户端发送请求后，先咨询服务端是否有线程相应，如果没有则会一直等待或者遭到拒绝请求，如果有的话，客户端会线程会等待请求结束后才继续执行。 二、NIO NIO本身是基于事件驱动思想来完成的，其主要想解决的是BIO的大并发问题： 在使用同步I/O的网络应用中，如果要同时处理多个客户端请求，或是在客户端要同时和多个服务器进行通讯，就必须使用多线程来处理。也就是说，将每一个客户端请求分配给一个线程来单独处理。这样做虽然可以达到我们的要求，但同时又会带来另外一个问题。由于每创建一个线程，就要为这个线程分配一定的内存空间（也叫工作存储器），而且操作系统本身也对线程的总数有一定的限制。如果客户端的请求过多，服务端程序可能会因为不堪重负而拒绝客户端的请求，甚至服务器可能会因此而瘫痪。 NIO基于Reactor，当socket有流可读或可写入socket时，操作系统会相应的通知引用程序进行处理，应用再将流读取到缓冲区或写入操作系统。 也就是说，这个时候，已经不是一个连接就要对应一个处理线程了

导语 ：在开发Android应用的过程中，我们需要时刻注意保障应用的稳定性和界面响应性，因为不稳定或者响应速度慢的应用将会给用户带来非常差的交互体验。在越来越讲究用户体验的大环境下，用户也许会因为应用的一次Force Close(简称FC)或者延迟严重的动画效果而卸载你的应用。由于现在的应用大多需要异步连接网络，本系列文章就以构建网络应用为例，从稳定性和响应性两个角度分析多线程网络任务的性能优化方法。 概述 ：为了不阻塞UI线程（亦称主线程），提高应用的响应性，我们经常会使用新开线程的方式，异步处理那些导致阻塞的任务(如要了解Android异步处理的实现方式和原理，请先阅读 《Android异步处理系列文章索引》 )。 AsyncTask是Android为我们提供的方便编写异步任务的工具类，但是，在了解AsyncTask的实现原理之后，发现AsyncTask并不能满足我们所有的需求，使用不当还有可能导致应用FC。 本文主要通过分析AsyncTask提交任务的策略和一个具体的例子，说明AsyncTask的不足之处，至于解决办法，我们将在下篇再讲解。 分析 ： AsyncTask类包含一个全局静态的线程池，线程池的配置参数如下： private static final int CORE_POOL_SIZE =5;//5个核心工作线程 private static final int

术语定义 同步与异步 同步（synchronous）意味着同时在一起工作。例如聊天室和在线会议就是同步的好例子，在聊天室中，人们对彼此的对话会立即得到反应。 同步相对来说比较简单，但开销相对较大。 异步（asynchronous) 表明事情相互独立地发生， 异步双方不需要共同的时钟，也就是接收方不知道发送方什么时候发送。例如论坛和电子邮件就是采用异步通信的一个好例子，这样沟通的双方都会有足够的时间去思考。 异步增加了复杂性以及更加麻烦的调试过程。如果你没有同时执行多个活动， 那么异步就没有什么优势。 如果你开始了一个异步活动， 然后什么也不做等待它结束， 则你并没有从异步那儿获得太多好处。 并发与并行 并发（concurrency ) 的意思是指事情同时发生。 也是指让实际上可能串行发生的事情好像同时发生一样。 并发描述了单处理器系统中线程或进程的行为特点。在 POSIX 中，并发的定义要求“延迟调用线程的函数不应 该导致其他线程的无限期延迟。 并行（parallelism) 指并发序列同时执行， 换言之，软件中的“并行”语言中的“并发”是相同的意思， 而区別于软件中的“并发”。指事情在相同的方向上独立进行（没有交错）。 真正的并行只能在多处理器系统中存在， 但是并发可以在单处理器系统和多处理器系统中都存在。 并发能够在单处理器系统中存在是因为并发实际上是并行的假象。

目录 一、 操作系统发展 1. 手工操作——穿孔卡片 2.批处理——磁带存储 2.1联机批处理系统 2.2 脱机批处理系统 3. 多道程序系统 3.1 多道程序设计技术 3.2 单道的程序运行 3.3 多道的程序运行 3.4 小结： 3.5 多道批处理系统 4. 分时系统 5. 实时系统 6. 通用操作系统 7. 操作系统的进一步发展 7.1 个人计算机操作系统 7.2 网络操作系统 7.3 分布式操作系统 二、进程基础 1. 必备理论基础 2. 什么是进程 3. 进程与程序的区别 三、进程的调度 1.先来先服务调度算法（FCFS） 2.短作业优先调度算法（SJ/PF） 3. 时间片轮转法（RR） 4. 多级反馈队列 四、进程的并发和并行 五、同步异步阻塞非阻塞 1. 状态介绍 2. 同步和异步 2.1 例子 3. 阻塞和非阻塞 3.1 例子 4. 同步异步 和 阻塞非阻塞 4.1 同步阻塞形式 4.2 异步阻塞形式 4.3 同步非阻塞形式 4.4 异步非阻塞形式 五、进程的创建 1. 4种形式创建新的进程： 2. UNIX和Windows创建进程 六、进程的结束 一、 操作系统发展 1. 手工操作——穿孔卡片 处理机与输入输出设备分别直接连接 。因输入、输出效率最低，导致处理机的利用率最低（资源浪费） 2.批处理——磁带存储 2.1联机批处理系统

简介 Advoid coupling the sender of a reuest to its receiver by giving more than one object a chance to handle the request. Chain the receiving objects and pass the request along the chain until an object handles it. 使多个对象都有机会处理请求，从而避免了请求的发送者和接收者之间的耦合关系。将这些对象连成一条链，并沿着这条链传递该请求，直到有一个对象处理它为止。 异步处理模型 当业务逻辑比较复杂且是异步请求时，我们可以使用责任链模型来划分职责，分工明确，减轻业务逻辑复杂度；可以使用异步模型来优化责任链的处理性能。 1.定义一个业务请求 import lombok.Data; /** * <p> * Request * </p> * * @author: kancy * @date: 2019/10/21 9:42 **/ @Data public class Request { private long Id; private String name; } 2.定义责任链接口 /** * <p> * ITaskProcesser * </p> * * @author:

转载: https://www.cnblogs.com/xiashengwang/archive/2012/08/18/2645588.html 不管我们使用thread，threadPool，task，还是APM异步，本质都是在使用多线程。对于新手来说，不太敢用多线程的原因，就我个人的体验来说，就是对多线程的异常捕获方式或时机缺乏了解，而一旦出现异常没有捕获，将会带来难以发现的bug，进而造成系统崩溃。而多线程本身也不是一朝一夕就能学好的，必须不断的去学习总结，所以我个人认为你要用一种线程模型，首先要对它有足够的了解，特别是对异常的捕获。如果你没有完全的把握，最好在实际开发中谨慎的用多线程。 1，APM异步编程模型。 采用BeginXXX和EndXXX方法。关于异常的捕捉，对于刚调用BeginXXX抛出的异常，异步操作可能还没有进入队列。这种异常一般可以忽略。对于进入异步操作时发生的异常，会将错误码放入IAsyncResult对象中，在我们调用EndXXX方法时，会将这个错误码转换成一个恰当的Exception再次抛出。所以对于APM编程模型来说，我们只用对EndXXX方法进行异常捕捉。伪代码： Try { Result = someObj.EndXXX(IAsyncResult); } Catch(xxxException e) { //异常处理 } 注意事项： 1）