本文为原创,转载请注明:http://www.cnblogs.com/gistao/ Atomic的两点背景 看下这个场景,老张去厕所,发现门是锁着的,他就在门口等着里边人出来,此时小王也来了,他想了想,决定去楼上的厕所碰碰运气. 如果把门类比为一种竞争资源的话,老张就像mutex,而小王更像atomic,注意是像而已. atomic跟传统的通过临界区加锁来避免竞争的多线程处理方式来说,它更像是一种状态机编程,根据当前的状态做出相应的逻辑. 而至于是小王还是老张谁先解决内急,无从得知,同样,mu

哈希表(Hash Table,又叫散列表),是存储键值对(Key-value)的表,之所以不叫它Map(键值对一起存储一般叫做Map),是因为它下面的特性:它能把关键码(key)映射到表中的一个位置来直接访问,这样访问速度就非常快.其中的映射函数称为散列函数(Hash function). 1) 对于关键字key, f(key)是其存储位置,f则是散列函数 2) 如果key1 != key2 但是 f(key1) == f(key2),这种现象称为冲突(collison).冲突不可避免,这是因为

目录 go微服务框架kratos学习笔记五(kratos 配置中心 paladin config sdk [断剑重铸之日,骑士归来之时]) 静态配置 flag注入 在线热加载配置 远程配置中心 go微服务框架kratos学习笔记五(kratos 配置中心 paladin config sdk [断剑重铸之日,骑士归来之时]) 本节看看kratos的配置中心paladin(骑士). kratos对配置文件进行了梳理,配置管理模块化,如redis有redis的单独配置文件.bm有bm的单独配置文件,

概述 简而言之,所谓并发编程是指在一台处理器上"同时"处理多个任务. 随着硬件的发展,并发程序变得越来越重要.Web服务器会一次处理成千上万的请求.平板电脑和手机app在渲染用户画面同时还会在后台执行各种计算任务和网络请求.即使是传统的批处理问题--读取数据,计算,写输出--现在也会用并发来隐藏掉I/O的操作延迟以充分利用现代计算机设备的多个核心.计算机的性能每年都在以非线性的速度增长. 宏观的并发是指在一段时间内,有多个程序在同时运行. 并发在微观上,是指在同一时刻只能有一条指令执行

c_cpp_properties.json { "configurations": [ { "name": "MinGW", "includePath": ["${workspaceFolder}/**"], "defines": ["_DEBUG", "UNICODE", "_UNICODE"], "compiler

paladin https://v1.go-kratos.dev/#/config-paladin example Service(在线配置热加载配置) # service.go type Service struct { ac *paladin.Map } func New() *Service { // paladin.Map 通过atomic.Value支持自动热加载 var ac = new(paladin.TOML) if err := paladin.Watch("applicati

前言:刚学习了一段机器学习,最近需要重构一个java项目,又赶过来看java.大多是线程代码,没办法,那时候总觉得多线程是个很难的部分很少用到,所以一直没下决定去啃,那些年留下的坑,总是得自己跳进去填一次. 思路:大概看了线程相关的一些知识,对线程的运行机制,同步机制,以及整个系统都做一个全面的了解.在深入每一个部分去看一下线程及其相关包的源码做深入了解. 目标:线程,并发包(线程池,并发的数据结构,锁,原子类). 通过一些资料的查看最终把目标定位在线程和并发包上,线程是核心,并发包是辅助工具,

Microsoft Win32 to Microsoft .NET Framework API Map .NET Development (General) Technical Articles     Microsoft .NET Framework and Microsoft Visual Studio User Education TeamsMicrosoft Corporation January 2004 Applies to:    Microsoft® .NET Framework

paip.提升性能---并行多核编程哈的数据结构list,set,map vector/copyonwritearraylist 都是线程安全的. 或者经过包装的list ::: collections.sysnchronizedList(list); 作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com 来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax 以读为主.copyonwritearraylist 性能高..大概高一倍.

目前项目中需要将XML转换为Map,下面给出了自己的代码实现. 后续将为大家提供Dom版本的实现. 请各路大神给予各种优良实现. 场景: 在项目中需要解析XML文本字符串,需要将XML文本字符串映射为Map格式的对象. 需求: 1.为了提高性能,需要使用Stax进行解析 2.Map结构内部需要支持List.Map.String三种数据格式 示例: 例一:字符串直接转换为Map结构 * 字符串:<name>BurceLiu</name><age>18</age>

Relative atomic mass Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others) Total Submission(s): 66    Accepted Submission(s): 59 Problem Description Relative atomic mass is a dimensionless physical quantity, the ratio of

选择一个map进行软件基础数据初始化操作,要求第一次初始化后,不修改数据,可能会出现静态类被回收,然后在进行初始化操作? 1.Map :接口 /** * A {@code Map} is a data structure consisting of a set of keys and values * in which each key is mapped to a single value. The class of the objects * used as keys is declared

前言 对于ThreadLocal.Volatile.synchronized.Atomic这四个关键字,我想一提及到大家肯定都想到的是解决在多线程并发环境下资源的共享问题,但是要细说每一个的特点.区别.应用场景.内部实现等,却可能模糊不清,说不出个所以然来,所以,本文就对这几个关键字做一些作用.特点.实现上的讲解. 1.Atomic 作用 对于原子操作类,Java的concurrent并发包中主要为我们提供了这么几个常用的:AtomicInteger.AtomicLong.AtomicBoole

Go 1.9 sync.Map揭秘 目录 [−] 有并发问题的map Go 1.9之前的解决方案 sync.Map Load Store Delete Range sync.Map的性能 其它 在Go 1.6之前, 内置的map类型是部分goroutine安全的,并发的读没有问题,并发的写可能有问题.自go 1.6之后, 并发地读写map会报错,这在一些知名的开源库中都存在这个问题,所以go 1.9之前的解决方案是额外绑定一个锁,封装成一个新的struct或者单独使用锁都可以. 本文带你深入到s

由于map在gorountine 上不是安全的,所以在大量并发读写的时候,会出现错误. 在1.9版的时候golang推出了sync.Map. sync.Map 通过阅读源码我们发现sync.Map是通过冗余的两个数据结构(read.dirty),实现性能的提升. 为了提升性能,load.delete.store等操作尽量使用只读的read: 为了提高read的key命中概率,只有当read中读取不到的累计miss次数大于等于dirty的长度时,将dirty数据提升为read: 对于数据的删除,采

前言 对于ThreadLocal.Volatile.synchronized.Atomic这四个关键字,我想一提及到大家肯定都想到的是解决在多线程并发环境下资源的共享问题,但是要细说每一个的特点.区别.应用场景.内部实现等,却可能模糊不清,说不出个所以然来,所以,本文就对这几个关键字做一些作用.特点.实现上的讲解. 1.Atomic 作用 对于原子操作类,Java的concurrent并发包中主要为我们提供了这么几个常用的:AtomicInteger.AtomicLong.AtomicBoole

主要内容: 1. 内置函数.递归函数.闭包2. 数组与切片3. map数据结构4. package介绍 5. 排序相关 1. 内置函数.递归函数.闭包 1)内置函数 (1). close:主要用来关闭channel 1). close函数是一个内建函数,用来关闭channel,这个channel要么是双向的, 要么是只写的(chan<- Type).             2). 这个方法应该只由发送者调用, 而不是接收者.             3). 当最后一个发送的值都被接收者从关闭的

前言:刚学习了一段机器学习,最近需要重构一个java项目,又赶过来看java.大多是线程代码,没办法,那时候总觉得多线程是个很难的部分很少用到,所以一直没下决定去啃,那些年留下的坑,总是得自己跳进去填一次. 思路:大概看了线程相关的一些知识,对线程的运行机制,同步机制,以及整个系统都做一个全面的了解.在深入每一个部分去看一下线程及其相关包的源码做深入了解. 目标:线程,并发包(线程池,并发的数据结构,锁,原子类). 通过一些资料的查看最终把目标定位在线程和并发包上,线程是核心,并发包是辅助工具,

一.总体内容 1.内置函数.递归函数.闭包 2.数组和切片 3.map数据结构 4.package介绍 一.内置函数 注意:值类型用new来分配内存,引用类型用make来分配内存 1.close:主要用来关闭channel 2.len:用来求长度,比如string.array.slice.map.channel 3.new:用来分配内存,主要用来分配值类型,比如int.struct.浮点型.返回的是指针 代码案例 package main import( "fmt" ) func ma

golang并发 一:只有写操作 var ( count int l = sync.Mutex{} m = make(map[int]int) ) //全局变量并发写 导致计数错误 func vari() { for i := 0; i < 10000; i++ { go func(i int) { //defer l.Unlock() //l.Lock() count++ }(i) } fmt.Println(count) } //map 并发写 不加锁 fatal error: concur

导读:题目中提到的几个关键字,分别是解决并发问题中,加锁所使用到的几个关键字,每个关键字代表的锁的粒度 不同,本篇博客,主要是从概念定义上,区分这几个关键字的应用场景.(PS:睡梦中,依稀记得有回面试的时候,问了我一个问题:你们在加锁的时候,加多大的锁? 哇塞,当时愣了一下,压根儿就没有这个大小的概念,我真的以为都是一样的) 话说,就像加锁日记本的锁是个很小的艺术锁,保险箱一般是密码锁(或者什么指纹人脸瞳孔识别之类的),锁铁门的一般都是那种大号锁,所以,仅从生活考虑,这个锁也是分大小的,唉,为毛