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C++并发编程(C++11到C++17)

为什么要并发编程 大型的软件项目常常包含非常多的任务需要处理。例如:对于大量数据的数据流处理,或者是包含复杂GUI界面的应用程序。如果将所有的任务都以串行的方式执行,则整个系统的效率将会非常低下,应用程序的用户体验会非常的差。 另一方面,自上个世纪六七十年代英特尔创始人之一 Gordon Moore 提出 摩尔定义 以来,CPU频率以每18个月翻一番的指数速度增长。但这一增长在最近的十年已经基本停滞,大家会发现曾经有过一段时间CPU的频率从3G到达4G,但在这之后就停滞不前了。因此最近的新款CPU也基本上都是3G左右的频率。相应的,CPU以更多核的形式在增长。目前的Intel i7有8核的版本,Xeon处理器达到了28核。并且,最近几年手机上使用的CPU也基本上是4核或者8核的了。 由此,掌握并发编程技术,利用多处理器来提升软件项目的性

Flink实时计算指标对数方案

对于一个实时数据产品人员、或者开发人员来说,产品上展示的实时数据,pv、uv、gmv等等,怎么知道这些数据是不是正确的呢?当其他的小组开发的产品的数据(或者其他的数据提供方)又是另外一个数字,那么究竟该如何判断自己的数据还是别人的数据是正确的呢?这就需要一套实时数据对数方案,本文主要从背景、实时数据计算方案、对数方案、总结四方面来介绍,说服老板或者让其他人相信自己的数据是准确的、无误的。 一、背景: 相信做过实时数据统计的朋友,肯定会遇到一个问题,怎么知道自己算的数据是不是对的呢?比如:pv、uv、dau、gmv、订单等等统计数据。 二、实时数据统计方案 上述流程图描述了一般的实时数据计算流程,接收日志或者MQ到kafka,用Flink进行处理和计算,将最终计算结果存储在redis中,最后查询出redis中的数据给大屏、看板等展示。 但是在整个过程中,不得不思考一下,最后计算出来的存储在redis中指标数据是不是正确的呢?怎么能给用户或者老板一个信服的理由呢?相信这个问题一定是困扰所有做实时数据开发的朋友。 比如说:离线的同事说离线昨天的数据订单是1w,实时昨天的数据确实2w,存在这么...

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