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(一)Java并发学习笔记

一、课程导学 二、基本概念 并发:同时拥有两个或者多个线程,如果程序在单核处理器上运行,多个线程将交替地换入或者换出内存,这些线程是同时“存在”的,每个线程都处于执行过程中的某个状态,高速切换感觉同时执行。如果运行多核处理器上,此时,程序中的每个线程将分配到一个处理器核上,因此可以真正的同时运行。 高并发:高并发(High Cuncurrency)是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,通过设计保证系统能够 同时并发处理 很多请求。 其实当我们讨论并发时主要关注的是以下几点: 多线程操作相同的资源 保证线程安全 合理分配和使用资源 而在讨论高并发是关注的是以下几点: 服务器能同时处理很多个请求 提高程序性能 比如在12306抢票,淘宝双11等都需要考虑高并发 三、并发编程基础 在单核时代处理器做出的乱序优化不会导致执行结果远离预期目标,但在多核环境下却并非如此。在多核时代,由多核cpu同时执行指令,同时还引入的l1、l2等缓存机制,每个核都有自己的缓存,就导致了逻辑顺序上后写入的数据未必真的最后写入。如果我们不做任何防护措施,就会出现处理器得出的结果和我们逻辑得出的...

Python-装饰器

一、什么是装饰器 装饰器就是用来为被修饰对象添加上新功能的工具 注意:装饰器本身可以是任意可调用对象,被装饰器的对象也可以是任意可调用对象 那为什么要用装饰器呢? 这里我们需要知道开放封闭原则:封闭指的是对修改封闭,对扩展开放 装饰器的实现必须遵循两大原则: 1.不修改被装饰对象的源代码 2.不修改被装饰对象的调用方式 装饰的目标:就是在满足1和2的前提下为被修饰对象添加上新功能 简单的装饰器: import time def index(): print('welcome to index page') time.sleep(3) def outter(func): # func=最原始那个index的内存地址 def wrapper(): start=time.time() func() #最原始的那个index的内存地址() stop=time.time() print('run time is %s' %(stop - start)) return wrapper index=outter(index) #index=outter(最原始那个index的内存地址) #index...

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