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海量数据处理:从并发编程到分布式系统

本系列文章主要围绕高并发这一话题展开,分享笔者在并发处理上的学习思路以及踩过的坑。具体思路大体分为三部分: Java多线程编程;高并发的解决思路;分布式架构中Redis、Zookeeper分布式锁的应用。 本文将重点讲解第一部分——Java多线程编程。 一、Java内存模型与线程 并发编程主要讨论以下几点: 多个线程操作相同资源 保证线程安全 合理使用资源 通常我们可以将物理计算机中出现的并发问题类比到JVM中的并发。 物理计算机处理器、高速缓存、主内存间交互关系如图: 处理器和内存的运行速度存在几个数量级别的差距,因此为解决此矛盾引入了“高速缓存”这一概念。当多个处理器的运行任务都涉及到同一块主内存区域时,就可能导致各自缓存数据的不一致问题。为解决一致性问题,需要各个处理器访问缓存时都遵循一些协议,在读写时要根据协议来进行操作。(MSI、MESI、MOSI、Synapse、Firefly及Dragon Protocol等) 处理器为提高性能,会对输入代码乱序执行(Out-Of-Order Execution) 优化。 类比Java内存模型,线程、主内存、工作内存交互关系如图: JMM...

Python常见数据框操作①

import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame ser = Series(np.arange(3.)) data = DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz')) data['w'] #选择表格中的'w'列,使用类字典属性,返回的是Series类型 data.w #选择表格中的'w'列,使用点属性,返回的是Series类型 data[['w']] #选择表格中的'w'列,返回的是DataFrame类型 data[['w','z']] #选择表格中的'w'、'z'列 data[0:2] #返回第1行到第2行的所有行,前闭后开,包括前不包括后 data[1:2] #返回第2行,从0计,返回的是单行,通过有前后值的索引形式 如果采用data[1]则报错 data.ix[1:2] #返回第2行的第三种方法,返回的是DataFrame,跟data[1:2]同 data['a':'b']...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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