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Java7任务并行执行神器:Fork&Join框架

Fork/Join是什么? Fork/Join框架是Java7提供的并行执行任务框架,思想是将大任务分解成小任务,然后小任务又可以继续分解,然后每个小任务分别计算出结果再合并起来,最后将汇总的结果作为大任务结果。其思想和MapReduce的思想非常类似。对于任务的分割,要求各个子任务之间相互独立,能够并行独立地执行任务,互相之间不影响。 Fork/Join的运行流程图如下: image 我们可以通过Fork/Join单词字面上的意思去理解这个框架。Fork是叉子分叉的意思,即将大任务分解成并行的小任务,Join是连接结合的意思,即将所有并行的小任务的执行结果汇总起来。 image 工作窃取算法 ForkJoin采用了工作窃取(work-stealing)算法,若一个工作线程的任务队列为空没有任务执行时,便从其他工作线程中获取任务主动执行。为了实现工作窃取,在工作线程中维护了双端队列,窃取任务线程从队尾获取任务,被窃取任务线程从队头获取任务。这种机制充分利用线程进行并行计算,减少了线程竞争。但是当队列中只存在一个任务了时,两个线程去取反而会造成资源浪费。 工作窃取的运行流程图如下: im...

TableStore Timeline:轻松构建千万级IM和Feed流系统

场景 移动互联网时代,微信和微博已经成为这个时代的两大支柱类社交应用。这两类应用,其中一个是IM产品,一个是Feed流产品,微信的朋友圈也属于Feed流。如果再细心去发现,会发现基本所有移动App都有Feed流的功能:消息广场、个人关注、通知、新闻聚合和图片分享等等。各种各样的Feed流产品占据了我们生活的方方面面。 现状 IM和Feed流功能已经基本成为所有App标配,如何开发一个IM或者Feed流功能是很多架构师、工程师要面临的问题。虽然是一个常见功能,但仍然是一个巨大的挑战,要考虑的因素非常多,比如: 存储系统里面如何选型才能支持大量数据存储,而且价格便宜。 同步系统使用何种架构、推送模型和系统才能保证高并发的同时延迟稳定? 为了解决上述问题,我们之前推出了三篇文章来阐述: 现代IM系统中消息推送和存储架构的实现:介绍了IM系统的传统架构

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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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