异步队列

>>返回《C# 并发编程》 1. 概述 2. 同步上下文 的必要性 2.1. ISynchronizeInvoke 的诞生 2.2. SynchronizationContext 的诞生 3. 同步上下文 的概念 4. 同步上下文 的实现 4.1. WinForm 同步上下文 4.2. Dispatcher 同步上下文 4.3. Default 同步上下文 4.4. 上下文捕获和执行 4.5. AspNetSynchronizationContext 5. 同步上下实现类 的注意事项 6. AsyncOperationManager 和 AsyncOperation 7. 同步上下文 的Library支持示例 7.1. WCF 7.2. Workflow Foundation (WF) 7.3. Task Parallel Library (TPL) 7.4. Reactive Extensions (Rx) 7.5. 异步编程 Async 8. 限制和功能 1. 概述 无论是什么平台（ASP.NET 、WinForm 、WPF 等），所有 .NET 程序都包含 同步上下文 概念，并且所有多线程编程人员都可以通过理解和应用它获益。 2. 同步上下文 的必要性 2.1. ISynchronizeInvoke 的诞生 原始多线程 多线程程序在 .NET Framework

>>返回《C# 并发编程》 1. 概述 2. 报告进度 3. 等待一组任务完成 4. 异常处理 5. 等待任意一个任务完成 6. 避免上下文延续 7. async void 1. 概述 前面的文章介绍了标识了 async 和 await 的代码，是怎么被线程执行的。 >>同步上下文-7.5 异步编程(Async) 下面介绍一些 类库 和常用的 API 。 2. 报告进度 使用 IProgress<T> 和 Progress<T> 类型 构造 Progress<T> 实例时捕获当前 同步上下文 实例； Progress<T> 实例的 ProgressChanged 事件被调用时使用上面捕获的 同步上下文 ； 如果在执行构造函数的线程没有同步上下文时（隐含使用的Default同步上下文），则将在 ThreadPool 中调用事件 static async Task DoProgressAsync(int count, IProgress<int> progress = null) { for (int i = 0; i < count; i++) { await Task.Delay(200); if (progress != null) progress.Report(i + 1); } } static async Task CallProgressAsync() { int

Spring增加了event事件机制，方便了日常项目中需要业务解藕的开发场景，也支持异步和重试机制，很多场景都可以使用 目前开发的项目中需要记录一些异常单据信息的记录，主流程中正常单据接单的流程不动，在识别出某种异常后记录，但是这种记录不应该影响主流程，所以考虑用Spring的event异步事件处理 1.什么是事件机制 Java的设计模式中有两种设计模式，观察者模式和监听者模式 监听者模式： 当有一个事件发生时，通知关注此事件的对象，告诉事件发生了就发布这个事件，那怎么知道通知谁呢，所以需要知道谁关心这个事件，那么就需要对这个事件关心的对象中定义一个事件，如果事件发生了，关心的这个对象就监听到了，可以执行相应的操作。 观察者模式： 一对多的模式，一个被观察者Observable和多个观察者Observer，被观察者中存储了所有的观察者对象，当被观察者接收到一个外界的消息，就会遍历广播推算消息给所有的观察者 例如日常生活中的订阅报纸，报纸老板A，现在小明和老板打招呼说我要订报纸（这个过程就相当于观察者的注册），老板A就会拿出自己的小本本记下小明，下次小王、小芳也是类似的操作，现在老板A就有了三个观察者了，然后老板会自动的把报纸送到三位的家里，突然有一天小明说不想订报纸了，老板就在自己的小本本上划掉小明的名字（观察者的取消注册），等到送报纸的时候就不再送到小明家里。 2

10分钟理解JS引擎的执行机制 javascript 阅读约 7 分钟 深入理解JS引擎的执行机制 1.灵魂三问 : JS为什么是单线程的? 为什么需要异步? 单线程又是如何实现异步的呢? 2.JS中的event loop(1) 3.JS中的event loop(2) 4.说说setTimeout 首先,请牢记2点: (1) JS是单线程语言 (2) JS的Event Loop是JS的执行机制。深入了解JS的执行,就等于深入了解JS里的event loop 1.灵魂三问 : JS为什么是单线程的? 为什么需要异步? 单线程又是如何实现异步的呢? 技术的出现,都跟现实世界里的应用场景密切相关的。 同样的,我们就结合现实场景,来回答这三个问题 (1) JS为什么是单线程的? JS最初被设计用在浏览器中,那么想象一下,如果浏览器中的JS是多线程的。 场景描述: 那么现在有2个线程,process1 process2,由于是多线程的JS,所以他们对同一个dom,同时进行操作 process1 删除了该dom,而process2 编辑了该dom,同时下达2个矛盾的命令,浏览器究竟该如何执行呢? 这样想,JS为什么被设计成单线程应该就容易理解了吧。 (2) JS为什么需要异步? 场景描述: 如果JS中不存在异步,只能自上而下执行,如果上一行解析时间很长,那么下面的代码就会被阻塞。 对于用户而言

先来看一份伪代码和生产者消费者模式 生产者---消费者模式 首先安装celery 再看看大体步骤 下面在自己具体实现一次 Linux下启动Celery服务: celery -A celery文件夹下的main文件 worker -l info Windows下启动celery服务: celery -A 自己定义的celery任务的main文件 worker -l info -P eventlet 如果是在Windows下, 需要再安装一个包 叫: eventlet pip install eventlet 启动命令后面要加 -P eventlet 否则会报错 自己实现 1首先定义一个celery包 包里面是这样: 注意: 任务包里的任务文件只能叫tasks.py, 这是固定的, 不能起别的名字!!! 任务包里的任务文件只能叫tasks.py, 这是固定的, 不能起别的名字!!! 任务包里的任务文件只能叫tasks.py, 这是固定的, 不能起别的名字!!! 重要事情说三遍 再来看每一个文件夹里的内容 首先看main文件: 再来看config配置文件 最后看任务包中的tasks文件 最后启动celery, 之后在调用就可以了 在terminal启动命令: celery -A 自己定义的celery任务的main文件 worker -l info -P eventlet

前言也许有同学很迷惑:tornado不是标榜异步非阻塞解决10K问题的嘛?但是我却发现不是torando不好，而是你用错了 比如最近发现一个事情:某网 前言 也许有同学很迷惑:tornado不是标榜异步非阻塞解决10K问题的嘛?但是我却发现不是torando不好，而是你用错了.比如最近发现一个事情:某网站打开页面很慢,服务器cpu/内存都正常.网络状态也良好. 后来发现，打开页面会有很多请求后端数据库的访问，有一个mongodb的数据库业务api的rest服务.但是它的tornado却用错了,一步步的来研究问题: 说明 以下的例子都有2个url,一个是耗时的请求，一个是可以或者说需要立刻返回的请求,我想就算一个对技术不熟，从道理上来说的用户， 他希望的是他访问的请求不会影响也不会被其他人的请求影响 #!/bin/env python import tornado.httpserver import tornado.ioloop import tornado.options import tornado.web import tornado.httpclient import time from tornado.options import define, options define("port", default=8000, help="run on the given port

1.先执行执行栈中的同步任务 2.异步任务（回调函数）放入任务队列中 3.当执行栈中的所有同步任务执行完毕后，就会依次读取任务队列中的异步任务，于是被读取的异步任务结束等待状态，随后进入执行栈，开始执行。 来源： CSDN 作者： 木子雨吧 链接： https://blog.csdn.net/qq_44162474/article/details/104101907

多线程： windows操作系统是多任务操作系统，它以进程为单位，一个进程是一个包含有自身地址的程序，每个正在独立执行的程序都称为进程，进程是系统进行资源分配和调用的独立单位，每个进程有自己的内存空间和系统资源。系统可以分配给每个进程一段有限的使用CPU时间，CPU在这个时间片中执行某个进程，然后下一个时间片又跳到另一个进程中去执行，由于CPU转换较快，所以使的每个进程好像同时进行，多核CPU的多核同时运行，但是进程数远远大于核数，所以还是要依靠切换进程来做。一个线程则是进程中的执行流程，一个进程中可以同时包括多个线程，每个线程也可以得到一小段程序的执行时间，这样一个进程就可以具有多个并发执行的线程，在单线程中，程序的代码按照调用顺序依次往下执行，如果需要一个进程同时完成多段代码的操作，就需要产生多线程（多条执行路径）。多线程可以提高应用程序的使用率，为了有更高的几率抢到CPU的执行权，但我们不能保证哪一个线程能够在哪一个时刻抢到，所以线程的执行有随机性。在并发编程中，我们通常会遇到以下三个问题：原子性问题，可见性问题，有序性问题。 线程的两种调度模型：平均分配每个线程占用CPU的时间片，上面说的就是这种，第二种就是抢占式调度模型：优先让优先级高的线程使用CPU，如果线程的优先级相同，会随机选一个，优先级高仅仅表示线程获取的cpu时间片的几率相对对多些

前面我们简单学习了NIO。我们知道java的I/O模型一共有四种，分别是：传统的BIO，伪异步I/O，NIO和AIO。为了澄清概念和分清区别，我们还是先简单的介绍一下他们的概念，然后再去比较优劣。以及探讨我们为什么使用netty。 1.概念澄清 1.1 BIO BIO，即Blocking I/O。网络编程的基本模型是Client/Server 模型，也就是两个进程之间进行相互通信，其中服务端提供位置信息(绑定的Ip 地址和监听端口) ，客户端通过连接操作向服务端监听的地址发起连接请求，通过三次握手建立连接，如果连接建在成功，双方就可以通过网络套接字( Socket ) 进行通信。在基于传统同步阻塞模型开发中， ServerSocket 负责绑定IP 地址，启动监听端口:Socket 负责发起连接操作。连接成功之后，双方通过输入和输出流进行 同步阻塞式通信 。 BIO通信模型图： 解释一下上图： 采用BIO通信模型的服务端，通常由一个独立的Acceptor线程负责监听客户端的连接，它接收到客户端连接请求之后为每个客户端创建一个新的线程进行链路处理，处理完成之后，通过输出流返回应答给客户端， 统程销毁。这就是典型的一请求一回答通信模型。 对于这种IO模型我们知道：用户线程发出IO请求之后，内核会去查看数据是否就绪，如果没有就绪就会等待数据就绪，而用户线程就会处于阻塞状态

目录 消息队列功能 解耦 异步 流量削峰 消息分发 不同类型的消费者 推模型DefaultMQPushConsumer 推模型实现原理 推模型流量控制 拉模型DefaultMQPullConsumer 拉模型的操作方式 不同类型的生产者 DefaultMQProducer 同步发送 异步发送 单向发送 延迟消息 分布式消息队列的协调者 NameServer 的功能 集群状态的存储结构 为何不用ZooKeeper 消息存储结构 顺序写 随机读 零拷贝 高可用 消费端的高可用 发送端的高可用 刷盘方式 异步刷盘 同步刷盘 配置方式 主从复制方式 同步复制 异步复制 配置方式 刷盘、主从复制方式小结 顺序消息 全局顺序消息 部分顺序消息 发送端 消费端 消息重复 消息优先级 创建多个Topic 创建多个MessageQueue 吞吐量优先 在Broker端进行消息过滤 通过Tag进行过滤 通过SQL表达式进行过滤 通过FilterServer进行过滤 提高Consumer处理能力 增加Consumer实例数量，增加消费线程数量 以批量方式消费 跳过非重要消息 提高Producer发送速度 通过OneWay方式发送 多个Producer同时发送 消息发送超时 消费失败 并发消费失败 顺序消费失败 死信队列 消息队列功能 解耦 异步 流量削峰 消息分发 消息分发如下，各个子系统（消费者组