大纲 线程基础 线程控制 线程的同步 Java 应用与开发 线程编程 王晓东 wangxiaodong@ouc.edu.cn 中国海洋大学 November 6, 2018 大纲 线程基础 线程控制 线程的同步 学习目标 1. 线程基础：理解任务调度、进程和线程，掌握其联系和区别； 掌握 Java 的线程模型，以及如何创建线程；理解后台线程。 2. 线程控制：理解线程的生命周期，明白各阶段的含义；掌握 掌握 线程控制方法，理解各线程控制方法对线程状态切换的作 用。 3. 线程的同步：理解临界资源问题，进一步明白线程安全的意 义；了解关键字 synchronized 的用法；了解死锁的概念；通 过生产者—消费者问题分析理解线程同步。 大纲 线程基础 线程控制 线程的同步 大纲 线程基础 相关知识回顾 线程的概念模型 创建线程 后台线程 线程控制 线程生命的周期 线程优先级 线程串行化 线程串行化 线程休眠 线程让步 线程挂起与恢复 线程等待与通知 线程的同步 大纲 线程基础 线程控制 线程的同步 ���� 线程基础 相关知识回顾 线程的概念模型 创建线程 后台线程 线程控制 线程生命的周期 线程优先级 线程串行化 线程休眠 线程让步 线程挂起与恢复 线程等待与通知 线程的同步 大纲 线程基础 线程控制 线程的同步 相关知识回顾 ���� 线程基础 相关知识回顾 线程的概念模型

C++11 开始的多线程编 程 by 彭于斌（ @archibate ） 往期录播： https://www.bilibili.com/video/BV1fa411r7zp 课程 PPT 和代码： https://github.com/parallel101/course 高性能并行编程与优化 - 课程大纲 • 分为前半段和后半段，前半段主要介绍现代 C++ ，后半段主要介绍并行编程与优化。 git 入门 2.现代 C++ 入门：常用 STL 容器， RAII 内存管理 3.现代 C++ 进阶：模板元编程与函数式编程 4.编译器如何自动优化：从汇编角度看 C++ 5.C++11 起的多线程编程：从 mutex 到无锁并行 6.并行编程常用框架： OpenMP 与 Intel TBB 7.被忽视的访存优化：内存带宽与 cpu 缓存机制 8.GPU 专题： wrap 调度，共享内存， 流体求解 12.C++ 在 ZENO 中的工程实践：从 primitive 说起 13.结业典礼：总结所学知识与优秀作业点评 I 硬件要求： 64 位（ 32 位时代过去了） 至少 2 核 4 线程（并行课…） 英伟达家显卡（ GPU 专题） 软件要求： Visual Studio 2019 （ Windows 用户） GCC 9 及以上（ Linux 用户） CMake 3.12 及以上（跨平台作业）

UAS-点评侧用户行为检索系统 57 ...................................................................... 美团DB数据同步到数据仓库的架构与实践 66 ...................................................................... 不可不说的Java“锁”事 这里我们对底层数据划分为三个不同域：后台数据，相当于草稿数据，运营人员所有的操作都记录在这 里；流程数据，运营人员操作完成后，提供发布流程，预览及审核都在流程数据里进行；线上数据，审核 通过后，数据同步到线上数据，最终C端用户获取到的数据都是来源于线上数据。 谈到数据层，这里我们遇到了存储上的一个小问题。按城市运营的每条数据，都需要存储具体的城市ID列 表，其在数据库里的存储为 “1,2,3,4…… 流程数据：当用户后台数据编辑完成后，对数据提交一个发布流程，数据进入流程数据区域；这时可对数 据进行测试预览、审核等操作。 线上数据：这块数据是C端用户真正获取到的数据，当流程数据审核通过后，数据会自动同步到线上数据 域，完成上线操作。 上线流程 上线流程 整个上线流程如下： 1. 运营同学对后台数据进行修改，提交发布流程，同时进行预览测试。 2. 审核同学对提交的发布流程进行审核。 3.

？稍后会说明。 • 运行以后，就会在 GPU 上执行 printf 了。 • 这里的 kernel 函数在 GPU 上执行，称为核 函数，用 __global__ 修饰的就是核函数。 没有反应？同步一下！ • 然而如果直接编译运行刚刚那段代码，是不会打印出 Hello, world! 的。 • 这是因为 GPU 和 CPU 之间的通信，为了高效，是异 步的。也就是 CPU 调用 kernel<<<1 我们不考虑韭菜情怀的话不用管，我们只需要指定架构的版本号是多少就行啦。 • 毕竟一个 72 这样一个单调的整数，听起来没有“高大上地致敬科学家们的名字以彰显其高 尚人文情怀的超绝境界”吸引投资人嘛。 第 1 章：线程与板块 三重尖括号里的数字代表什么意思？ • 刚刚说了 CUDA 的核函数调用时需要用 kernel<<<1, 1>>>() 这种奇怪的语法，这里面 的数字代表什么意思呢？ • 不妨把 <<<1 时所用 GPU 的线程数量。 • GPU 是为并行而生的，可以开启很大数量的 线程，用于处理大吞吐量的数据。 获取线程编号 • 可以通过 threadIdx.x 获取当前线程的编 号，我们打印一下试试看。 • 这是 CUDA 中的特殊变量之一，只有在 核函数里才可以访问。 • 可以看到线程编号从 0 开始计数，打印出 了 0 ， 1 ， 2 。这也是我们指定了线程数 量为 3 的缘故。

.......................................... 89 第七章 多线程与线程通信 ......................................................................... 91 7.1 线程 ..................................................... 7.1.1 不同语言的线程实现 ............................................................. 91 7.1.2 使用 spawn 创建新线程 ......................................................... 92 7.1.3 使用 join 等待所有线程结束 ......... ........................................... 92 7.1.4 线程与 move闭包 ................................................................ 93 7.2 消息传递 .......................................................

 微服务API设计：支持Swagger API规范  开发方式：支持透明RPC、Spring MVC风格的微服务开发  编程模型：同时支持同步、异步的编程模型  性能：支持原生的Reactive模式（EventLoop），相比于传 统的同步服务调用，性能更高（吞吐量N倍+提升、时延降低 为原来的50%-）  轻量级、易集成：可以方便的与Spring MVC、Tomcat等 已 业务熟悉的模式，可以更好的重用已有代码和开发经验，提升重构 效率 实践-同步和异步 Website: http://servicecomb.incubator.apache.org/ Gitter: https://gitter.im/ServiceCombUsers/Lobby 不一刀切，根据业务实际需要选择同步或者异步微服务调用 微服务消费端 业务 线程 池 异步 I/O线 程池 NIO异步通信 NIO异步通信 业务线程阻塞， 同步等待 唤醒等待的业务线程， 获取响应 1 2 微服务同步调用问题： 1、同步服务调用：业务线程将请求消息交给I/O线程之后， 无论I/O线程是同步还是异步发送请求消息，业务线程都会 同步阻塞，等待响应 2、异步I/O通信：I/O通信方式与服务调用方式没关联关 系，无论是同步服务调用还是异步服务调用，I/O通信都 可以采用异步非阻塞模式 同步服务调用的几个缺点：

Nacos 1.1.2 升级 1.4.1 最佳实践 267 服务发现最佳实践 281 Eureka 平滑迁移 Nacos 方案 281 Nacos 打通 CMDB 实现就近访问 288 跨注册中心服务同步实践 298 配置管理最佳实践 310 Nacos 限流最佳实践 310 Nacos 无缝支持 confd 配置管理 320 结语 326 结语 326 作者 < 6 作者 李艳林（彦林） 配置集（Configuration Set） ⼀组相关或者不相关的配置项的集合称为配置集。在系统中，⼀个配置文件通常就是⼀个配置集， 包含了系统各个方面的配置。例如，⼀个配置集可能包含了数据源、线程池、日志级别等配置项。 命名空间（Namespace） 用于进行租户粒度的配置隔离。不同的命名空间下，可以存在相同的 Group 或 Data ID 的配置。 Namespace 的常用场景之 存储数据的⼀个组件，因此，为了实现这个目标，就需要在 Nacos 内部实现数据存储。单机下其 实问题不大，简单的内嵌关系型数据库即可；但是集群模式下，就需要考虑如何保障各个节点之间 的数据⼀致性以及数据同步，而要解决这个问题，就不得不引入共识算法，通过算法来保障各个节 点之间的数据的⼀致性。 为什么 Nacos 选择了 Raft 以及 Distro 为什么 Nacos 会在单个集群中同时运行 CP

言编写的Precompiled合约，执行效率更高。 • 交易并行执行：基于DAG算法根据交易间互斥关系构建区块内交易执行流，最大化并行执行区块 内的交易。 • 交易生命周期的异步并行处理：共识、同步、落盘等各个环节的异步化以及并行处理。 1.5 安全性 考虑到联盟链的高安全性需求，除了节点之间、节点与客户端之间通信采用TLS安全协议外，FISCO BCOS还实现了一整套安全解决方案： • 版本信息 FISCO BCOS Documentation, 发布 v2.9.0 • 优化大对象析构耗时为异步 • 优化日志输出机制，降低日志输出对性能的影响 • 优化MHD和交易池模块的线程数，减少内存占用 • 优化MySQL存储适配器实现，优化ZdbStorage的代码实现 修复 • 修复同一个区块内修改Entry，后续交易查询该Entry结果出错的问题 • 修复raft共识 优化部分对象的访问方式，减少拷贝花销 2. 存储 • 限制表名最大长度，从64调整为50 • 以二进制方式对区块数据和nonce数据进行编码存储 • 移除数据落盘阶段对部分表的排序和hash计算 3. 协议 • 优化区块同步策略 • 优化PBFT消息转发策略 • 优化Prepare包结构 • 优化交易广播策略 • 优化交易转发策略 修复 • 修复特定兼容场景下的缓存bug 2.2. 更多版本 17 FISCO

言编写的Precompiled合约，执行效率更高。 • 交易并行执行：基于DAG算法根据交易间互斥关系构建区块内交易执行流，最大化并行执行区块 内的交易。 • 交易生命周期的异步并行处理：共识、同步、落盘等各个环节的异步化以及并行处理。 1.5 安全性 考虑到联盟链的高安全性需求，除了节点之间、节点与客户端之间通信采用TLS安全协议外，FISCO BCOS还实现了一整套安全解决方案： • 版本信息 FISCO BCOS Documentation, 发布 v2.9.0 • 优化大对象析构耗时为异步 • 优化日志输出机制，降低日志输出对性能的影响 • 优化MHD和交易池模块的线程数，减少内存占用 • 优化MySQL存储适配器实现，优化ZdbStorage的代码实现 修复 • 修复同一个区块内修改Entry，后续交易查询该Entry结果出错的问题 • 修复raft共识 优化部分对象的访问方式，减少拷贝花销 2. 存储 • 限制表名最大长度，从64调整为50 • 以二进制方式对区块数据和nonce数据进行编码存储 • 移除数据落盘阶段对部分表的排序和hash计算 3. 协议 • 优化区块同步策略 • 优化PBFT消息转发策略 • 优化Prepare包结构 • 优化交易广播策略 • 优化交易转发策略 修复 • 修复特定兼容场景下的缓存bug 2.2. 更多版本 17 FISCO

言编写的Precompiled合约，执行效率更高。 • 交易并行执行：基于DAG算法根据交易间互斥关系构建区块内交易执行流，最大化并行执行区块 内的交易。 • 交易生命周期的异步并行处理：共识、同步、落盘等各个环节的异步化以及并行处理。 1.5 安全性 考虑到联盟链的高安全性需求，除了节点之间、节点与客户端之间通信采用TLS安全协议外，FISCO BCOS还实现了一整套安全解决方案： • 版本信息 FISCO BCOS Documentation, 发布 v2.9.0 • 优化大对象析构耗时为异步 • 优化日志输出机制，降低日志输出对性能的影响 • 优化MHD和交易池模块的线程数，减少内存占用 • 优化MySQL存储适配器实现，优化ZdbStorage的代码实现 修复 • 修复同一个区块内修改Entry，后续交易查询该Entry结果出错的问题 • 修复raft共识 优化部分对象的访问方式，减少拷贝花销 2. 存储 • 限制表名最大长度，从64调整为50 • 以二进制方式对区块数据和nonce数据进行编码存储 • 移除数据落盘阶段对部分表的排序和hash计算 3. 协议 • 优化区块同步策略 • 优化PBFT消息转发策略 • 优化Prepare包结构 • 优化交易广播策略 • 优化交易转发策略 修复 • 修复特定兼容场景下的缓存bug 2.2. 更多版本 17 FISCO