1.1需求 数据库300 万条用户数据 ,遍历获取所有用户, 各种组合关联, 获取到一个新的json ,存到redis 上. 1.2 难点 数据库比较多, 不可能单线程查询所有的数据到内存. 1.3解决办法 多线程读取, 生产者 每次获取200 条数据, 消费者去消费.(这里 主要是根据MySQL分页去获取下一个200 条数据) 1.4 代码 1.4.1 调用方法 /** * 线程启动 */ public void update() { //redis操作类 HashRedisUtil redi

// 在数组arr中随机获取count数量的元素; const getRandomArrayElements = (arr, num) => { // 新建一个数组,将传入的数组复制过来,用于运算,而不要直接操作传入的数组; let temp_array = new Array(); for (let index in arr) { temp_array.push(arr[index]); } // 取出的数值项,保存在此数组 let return_array = new Array(); fo

# -*- coding:utf-8 -*- #python 2.7 #XiaoDeng #http://tieba.baidu.com/p/2460150866 #标签操作 from bs4 import BeautifulSoup import urllib.request import re #如果是网址,可以用这个办法来读取网页 #html_doc = "http://tieba.baidu.com/p/2460150866" #req = urllib.request.Req

前言:有时候我们可能会遇到这样一个问题:需要遍历一个包含极多文件的文件夹,首先想到的肯定是使用File.list()方法,该方法返回一个String[],但是如果文件达到几亿呢?这个时候我们就需要分批获取文件夹中的文件了 解决方法:分批获取文件,每次获取一定数量 而File类中没有直接筛选数量的方法和参数,但是有list(FilenameFilter)方法,FilenameFilter一般是用来过滤返回文件列表的文件类型的,这里我们借助他来实现返回一定数量文件的功能. 首先创建一个类,实现Fil

查看本章节 查看作业目录 需求说明: 对比显示每条线路的价格和该类型线路的平均价格 分别使用子查询和 exists 获取线路数量超过"出境游"线路数的线路类型信息,要求按照线路数升序显示线路类型编号和线路数 实现思路: 需求说明(1)的解决思路 在 from 子句中显示当前线路所属类型的平均价格 需求说明(2)的解决思路 单行子查询:从线路类型表获取线路名为"出境游"的线路类型编号 多行子查询:使用 count( 线路编号 ) 从线路表获取"出境游&quo

之前有一篇文章详细介绍了如何获取网页在Facebook,Twitter和LinkedIn社交平台上分享的数量,点击这里查看.这里再扩充一下! Twitter GET URL: http://cdn.api.twitter.com/1/urls/count.json?url=http://stylehatch.co 返回结果: { "count":528, "url":"http://stylehatch.co/" } Facebook GET U

var keleyijson={"plug1":"myslider","plug2":"zonemenu"} function JSONLength(obj) { var size = 0, key; for (key in obj) { if (obj.hasOwnProperty(key)) size++; } return size; }; document.write("json对象的元素个数是:"

方法一:新增models的Manager方法 下面就直接发代码了 class RandomManager(models.Manager): def get_queryset(self): return super(RandomManager, self).get_queryset().order_by('?') 使用的时候 class TrainWord(models.Model): ''' User train word ''' word = models.CharField(max_leng

方式一: /** * 两个线程要是可见的所以要加上votalile */public class Test_01 { public static void main(String[] args) { final Test_01_Container t = new Test_01_Container(); new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { for(int i = 0; i < 10; i++){ System.out

1.sql <select id="getTypeNum" resultType="TypeNum" > select count(*) as allNum, ' or null) as num1, ' or null) as num2, ' or null) as num3, ' or null) as num4, ' or null) as num4 from supplier_patent a </select> 2,对象 3,显示

说明1:假设有一个放商品的盘子(此盘子只能放下一个商品).生产者每次生产一个商品之后,放到这个盘子里,然后唤醒消费者来消费这个面包.消费者消费完这个商品之后,就唤醒生产者生产下一个商品.前提是,只有盘子里没有商品时,生产者才生产商品,只有盘子里有商品时,消费者才来消费.因此第一个程序是一个“单生产”  “单消费” 的问题.代码如下所示: import java.util.concurrent.locks.Condition; import java.util.concurrent.locks.L

z- (void)application:(UIApplication *)application didRegisterForRemoteNotificationsWithDeviceToken:(NSData *)deviceToken { NSString *token = [[[[deviceToken description] stringByReplacingOccurrencesOfString:@"<" withString:@""] stri

一.概念 生产者与消费者问题是一个金典的多线程协作的问题.生产者负责生产产品,并将产品存放到仓库:消费者从仓库中获取产品并消费.当仓库满时,生产者必须停止生产,直到仓库有位置存放产品:当仓库空时,消费者必须停止消费,直到仓库中有产品. 解决生产者/消费者问题主要用到如下几个技术:1.用线程模拟生产者,在run方法中不断地往仓库中存放产品.2.用线程模拟消费者,在run方法中不断地从仓库中获取产品.3 .仓库类保存产品,当产品数量为0时,调用wait方法,使得当前消费者线程进入等待状态,当有新产品

随着职务转变,代码荒废很久了,很多时间都是在沟通需求,作为一名技术员,不写代码就感觉是在自废武功,慢慢颓废了很多,今天重新回顾了下JAVA线程知识,基础知识就不梳理了,网上也很多,主要关键几个状态位(新建.可运行.正在运行.阻塞等)和几个关键方法(sleep.yield.wait.notify.notifyAll等)搞清楚,基础应用知识应该了解的就差不多了,想深入了解的推荐看<JAVA并发编程实战>.废话不多说了,直接上例子,看了下网上的大致思路,结合实际应用时的场景,自己编写了一个例子,不到

一.进程锁(同步锁/互斥锁) 进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是没有问题的, 而共享带来的是竞争,竞争带来的结果就是错乱,如何控制,就是加锁处理. 例子 #并发运行,效率高,但竞争同一打印终端,带来了打印错乱 from multiprocessing import Process import os,time def work(): print('%s is running' %os.getpid()) time.sleep(2) print('

参考博客 https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/9025072.html#autoid-1-1-0 进程同步(multiprocess.Lock.Semaphore.Event) 锁 —— multiprocess.Lock 通过刚刚的学习,我们千方百计实现了程序的异步,让多个任务可以同时在几个进程中并发处理,他们之间的运行没有顺序,一旦开启也不受我们控制.尽管并发编程让我们能更加充分的利用IO资源,但是也给我们带来了新的问题. 当多个进程使用同一份数据

进程同步: 1. 锁 (重点)    锁通常被用来实现对共享资源的同步访问.为每一个共享资源创建一个Lock对象,当你需要访问该资源时,调用acquire方法来获取锁对象(如果其它线程已经获得了该锁,则当前线程需等待其被释放),待资源访问完后,再调用release方法释放锁 Lock  先异步, 到共同区域的时候同步, 一次只能有一个进程执行加锁的程序, 避免错乱.  由并发变成串行, 牺牲效率, 保证了数据的安全. import json from multiprocessing import

producer_plugin是控制区块生产的关键插件. 关键字:producer_plugin,同步区块的处理,pending区块,生产区块,最后不可逆区块,生产循环,生产安排,水印轮次,计时器,确认数 producer_plugin生命周期 EOS的所有plugin都有共同的基类,因此每个plugin的研究都可以从生命周期入手. ①set_program_options 向config.ini文件中增加属于producer_plugin的配置项.这些配置项如下表所示. 配置项 解释 enab

昨日内容回顾 python中启动子进程并发编程并发 :多段程序看起来是同时运行的ftp 网盘不支持并发socketserver 多进程 并发异步 两个进程 分别做不同的事情 创建新进程join :阻塞 直到 子进程结束守护进程 daemon :子(守护)进程随着主进程代码的结束而结束进程之间数据隔离使用类来开启一个进程 :自定义类 继承Process 重写run方法 传参数需要重写init属性 pid name方法 terminate is_alive 作业讲解: socket聊天并发实例,使用

一.posix 信号量 信号量的概念参见这里.前面也讲过system v 信号量,现在来说说posix 信号量. system v 信号量只能用于进程间同步,而posix 信号量除了可以进程间同步,还可以线程间同步.system v 信号量每次PV操作可以是N,但Posix 信号量每次PV只能是1.除此之外,posix 信号量还有命名和匿名之分(man 7 sem_overview): 1.命名信号量 名字以/somename 形式分辨,只能有一个/ ,且总长不能超过NAME_MAX - 4(一

生产消费模型初步 #产生两个子进程,Queue可以在子进程之间传递消息 from multiprocessing import Queue,Process import random import time #队列是进程安全的,队列里的数据只能被一个进程获取,所有q.put(None)只对应一个进程,所以要放两个q.put(None) def producer(name, food, q): for i in range(10): time.sleep(random.randint(1,3))