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）

gz模块安装包一样打包我们的源代码并执行setup.py去安装我们 的代码模块，可以使用distu�ls模块里的setup函数去打包 例如，我们写的代码有cof.py及lee.py两个模块，main.py只是用于测试 的主函数 现在需要把cof.py及lee.py打包成一个安装包 在我们的源程序目录下再创建一个setup.py文件，内容如下： from distutils.core import setup setup(name='cof' 用于安装和管理软件包的 包管理器，维护多个环境难度较大。 virtualenv是 用于创建一个独立的Python环境 的工具。 不同的py程序需要不同的python版本及不同版本的依赖包，在共享主 机时，无法在全局site-packages目录中安装依赖包。 virtualenv将会为它自己的安装目录创建一个环境，这并不与其他 virtualenv环境共享库；同时也可以选择性地不连接已安装的全局库。 tstamp=time.mktime(t) #时间结构体转为时间戳 print(tstamp) #结果 1649168535.0 ⑥暂停线程的运行 import time time.sleep(5) #单位为 秒 ★os操作系统接口模块 import os cdir = os.getcwd()

CWinApp::InitApplication / 372 CMyWinApp::InitInstance / 374 CFrameWnd::Create 產生主視窗（並註冊視窗類別） / 376 * 奇怪的視窗類別名稱 Afx:b:14ae:6:3e8f / 387 視窗顯示與更新 / 389 類別？ / 423 Document Template 的意義 / 430 Scribble 的 Document/View 設計 / 436 主視窗的誕生 / 438 工具列和狀態列的誕生（Toolbar & Status bar） / 440 滑鼠拖放（Drag and Drop） / 442 所附范例），从第七章开始，分章探讨每一个MFC 应用技术主题。第13 章另有三个程序，示范Multi-View 和Multi-Document 的情况。 14 章~16 章是第二版新增内容，主题分别是MFC 多线程程序设计、Custom AppWizard、 以及如何使用Component Gallery 提供的ActiveX controls 和components。 第０章 你㆒定要知道（導讀） 29

作者简介 丁威，《RocketMQ 技术内幕》作者，RocketMQ 官方社区优秀布道师，荣获 CSDN2020 博客之星亚军；担任中通快递研发中心资深架构师，维护『中间件兴趣圈』公 众号，主打成体系剖析 Java 主流中间件，尝试从源码分析、架构设计、实战、故障分析等 维度深刻揭晓中间件技术，已覆盖 RocketMQ、Dubbo、Sentienl、Kafka、Canal、 MyCat 1. 扎实的 Java 基础功底 一个开源项目的底层都会涉及到存储，这就要求具备一定的数据结构基础，JAVA 集 合框架中的类自然成为了我们突破数据结构最好的老师，其次是 java 并发，即多线程、并 发容器、锁等课题，这方面可以好好学习一下 JUC 框架。最后最好是具备一些网络方面的 知识，例如 NIO、Netty。 2. 持续输出能力 成为一个开源项目的 contributions Nameserver 集群中数据一致性采取的最终一致性。 2. Broker 消息存储服务器，分为两种角色：Master 与 Slave，上图中呈现的就是 2 主 2 从的部 署架构，在 RocketMQ 中，主服务承担读写操作，从服务器作为一个备份，当主服务器存 在压力时，从服务器可以承担读服务（消息消费）。所有 Broker，包含 Slave 服务器每隔 30s 会向 Nameserver 发送心跳包，心跳包中会包含存在在

，满足高 QPS 场景，提供超高性价比。 双机热备架构：系统工作时主节点（Master）和备节点（Slave）数据实时同步，主节点故障时系统 自动秒级切换，备节点接管业务，全程自动且对业务无影响，主备架构保障系统服务具有高可用性。 集群架构：集群（cluster）实例采用分布式架构，每个节点都采用一主一从的高可用架构，自动容灾 切换，故障迁移，多种集群规格可适配不同的业务压力，无线扩展数据库性能。 如说一个 hash 里有1000万条数据），其他连接可能要等待很久。为了兼容已有的 del 语义，Redis 4.0 引入 unlink 命令，效果以及用法和 del 完全一样，但内存释放动作放到后台线程中执行。 flushdb/flushall flushdb/flushall 在 Redis 4.0 中引入了新选项，可以指定是否使用 Lazyfree 的方式来清空整个内存。 数据异步交换 在内存将要跑满的时候，Redis混合存储型实例从最近访问时间、访问频率、Value大小这三个维度综 合考虑挑选出一些数据，通过后台线程将之存储到磁盘上。 当用户访问数据时，如果该数据对应的 Value在磁盘上，后台线程会从磁盘中交换数据到内存中。在此过程中，其它请求不受影响。 存储引擎 Redis混合存储型实例底层存储采用阿里自研下一代高性能全用户态存储引擎Alibaba

608 后端 622 可视化全链路日志追踪 622 设计模式二三事 647 基于代价的慢查询优化建议 670 Java 系列 | 远程热部署在美团的落地实践 692 日志导致线程 Block 的这些坑，你不得不防 713 基于 AI 算法的数据库异常监测系统的设计与实现 775 目录 < v Replication（上）：常见复制模型 & 分布式系统挑战 792 不同模型进行模型融合，优化极值点问题，达到鲁棒效果。 备注：特别感谢共同参加 KDD Cup 2017 的陈欢、燕鹏、黄攀等同学。 2.3 自动化机器学习问题 自 动 化 机 器 学 习 问 题 [10] 主 要 包 括 KDD Cup 2019 AutoML 和 KDD Cup 2020 AutoGraph 比赛。该类问题，一般具有以下三个特性： ● 数据多样性强：15+ 个数据集，来源于不同领域问题，且不会标识数据来源， 94 > 2022年美团技术年货 3. 工程实践落地 3.1 场景图 CTR 模型主结构 在模型结构设计的过程中，我们按照”低耦合、高内聚、可插拔、无依赖“的原则， 将“行为子图拓展模块”、“元路径场景子图模块”、“特征图交叉模块”三个子方向迭 代作为独立模块接入到模型中。 图 8 场景图 CTR 模型主结构 3.2 基于子图扩展的行为图联合训练 在“基于子图扩展的行为图建模”中，对于每个请求在线模块都需要进行“行为序列

. . . . . 65 作业分片策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65 线程池策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 错误处理策略 . . . . 1 作业分片策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 78 7.2 线程池策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79 7.3 错误处理策略 . . . . . . . . . . . . 91 10.10 Windows 环 境 下， 运 行 ShardingSphere‐ElasticJob‐UI， 找 不 到 或 无 法 加 载 主 类 org.apache.shardingsphere.elasticjob.kernel.ui.Bootstrap，如何解决？ . . . . . . . . . 91 10.11 运行 Cloud

Web缓存的管理集成进SDK。如下图所示： 这样的话，无论接入再多的业务，也不会对中心服务产生过大的流量压力和容量压力。SDK同时也解决了 服务间调用的网络时延问题。所有同步数据的网络调用都是通过后台线程异步完成，不会影响业务线程的 正常处理逻辑。 不过，SDK方案也引进了如下的新问题： 1. 数据时效性和一致性如何保证？ 2. SDK本地缓存如何监控？过期数据如何删除？ 3. SDK版本如何升级？ 链表尾部数据，再将新的数据正常写入到缓存中。下图是LruCache预设上限为N时，将数据M写入后的数 据结构。 LruCache 达预设上限，添加数据 线程安全的LruCache在读写操作中，全部使用锁做临界区保护，确保缓存使用是线程安全的。 LruCache在美团DSP系统的应用场景 LruCache在美团DSP系统的应用场景 在美团DSP系统中广泛应用键值存储数据库，例如使用Redi 种情况下，引入了HashLruCache机制以解决这个问题。 LruCache在高QPS下的耗时增加原因分析： LruCache在高QPS下的耗时增加原因分析： LruCache在美团DSP系统中的应用演进 - 美团技术团队 线程安全的LruCache中有锁的存在。每次读写操作之前都有加锁操作，完成读写操作之后还有解锁操 作。在低QPS下，锁竞争的耗时基本可以忽略；但是在高QPS下，大量的时间消耗在了等待锁的操作 上，导致耗时增长。