- (十六)Flink 状态管理
springk
Flink全景解析flink大数据实时数据实时数据处理状态管理flink状态管理
目录状态类型KeyedStateKeyedState分类状态有效期(TTL)过期数据的清理OperatorStateBroadcastState状态存储StateBackends分类设置StateBackendRocksDBStateBackend详解在Flink架构体系中,状态(State)计算是其重要的特性之一。状态用来保存中间计算结果或缓存数据。比如:当应用程序搜索某些事件模式时,状态将存储
- Rocksdb Tuning
MOONICK
数据库
Rocksdb配置选项尤其繁多,想要获得真正的高性能,需要进行详细的调优,这是项复杂的工作,需要在实践中积累经验:https://www.jianshu.com/p/8e0018b6a8b6https://cloud.tencent.com/developer/article/2329992调优RocksDB通常就是在三个amplification之间做取舍:Writeamplification-
- 翻译 Basic Operations Compaction Filter
i_need_job
原文地址:https://github.com/facebook/rocksdb/wiki/Compaction-Filter(有道)RocksDBprovidesawaytodeleteormodifykey/valuepairsbasedoncustomlogicinbackground.Itishandyforimplementingcustomgarbagecollection,liker
- Flink大状态和Checkpoint调优
orange大数据技术探索者
#flink迁移flink大数据
文章迁移,待整理2.状态和Checkpoint调优2.1大状态调优我们生产大多数会使用fsState,memState程序挂了状态就丢了,应该没人会在生产使用,但是涉及到一些大状态,fsState效率很低,这时候会选择rocksDbState1.RocksDb为什么效率高基于LSMTree实现,类似Hbase的读写方式,state.backend.local-recovery:true写数据内存即
- SpanDB: A Fast, Cost-Effective LSM-tree Based KV Store on Hybrid Storage——论文泛读
妙BOOK言
论文阅读论文阅读KV存储lsm-tree
FAST2021Paper论文阅读笔记整理问题键值(KV)存储支持许多关键的应用和服务。它们在内存中执行快速处理,但通常受到I/O性能的限制。最近出现的高速NVMeSSD推动了新KV系统设计,以利用其低延迟和高带宽。挑战当前基于LSM树的KV存储未能充分发挥NVMeSSD的全部潜力。例如,在OptaneP4800X上部署RocksDB,相对于SATASSD,对于50%写入的工作负载,吞吐量仅提高了
- MatrixOne---MatrixKV产品体验
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docker容器java
MatrixKvMatrixKV是一个简单的分布式强一致KV存储系统,采用Pebble作为底层的存储引擎,MatrixCube作为分布式组件,以及自定义了最简单的读写请求接口。用户可以非常简单的在任意一个节点发起读写数据的请求,也可以从任意一个节点读到需要的数据。如果对TiDB架构比较熟悉的同学可以把MatrixKV等同于一个TiKV+PD,而MatrixKV其中使用的RocksDB换成了Pebb
- ledger-rocksdb
浪迹天涯1188
RocksDBisahighperformancembeddeddatabaseforkey-valuedata。https://crates.io/crates/rocksdb
- 【图文详解】一文全面彻底搞懂HBase、LevelDB、RocksDB等NoSQL背后的存储原理:LSM-tree 日志结构合并树
禅与计算机程序设计艺术
LSM树广泛用于数据存储,例如RocksDB、ApacheAsterixDB、Bigtable、HBase、LevelDB、ApacheAccumulo、SQLite4、Tarantool、WiredTiger、ApacheCassandra、InfluxDB和ScyllaDB等。在这篇文章中,我们将深入探讨LogStructuredMergeTree,又名LSM树:许多高度可扩展的NoSQL分布
- 翻译 BlobDB
i_need_job
网址:https://github.com/facebook/rocksdb/wiki/BlobDBBlobDBisessentiallyRocksDBforlarge-valueusecases.Thebasicidea,whichwasproposedintheWiscKeypaper,iskey-valueseparation:bystoringlargevaluesindedicatedb
- RocksDB是如何实现存算分离的
archimekai
微服务分布式架构
核心参考文献:Dong,S.,P,S.S.,Pan,S.,Ananthabhotla,A.,Ekambaram,D.,Sharma,A.,Dayal,S.,Parikh,N.V.,Jin,Y.,Kim,A.,Patil,S.,Zhuang,J.,Dunster,S.,Mahajan,A.,Chelluri,A.,Datye,C.,Santana,L.V.,Garg,N.,&Gawde,O.(202
- Flink问题解决及性能调优-【Flink rocksDB读写state大对象导致背压问题调优】
PONY LEE
Flink问题解决及性能调优flink大数据
RocksDB是Flink中用于持久化状态的默认后端,它提供了高性能和可靠的状态存储。然而,当处理大型状态并频繁读写时,可能会导致背压问题,因为RocksDB需要从磁盘读取和写入数据,而这可能成为瓶颈。遇到的问题Flink开发中遇到读写state大对象的问题,FlinkwebUI火焰图表现如下:从图上看,瓶颈卡在序列化与反序列化,结合业务逻辑代码,业务涉及state大对象的读写,并且是ValueS
- flink通过状态快照实现容错
m0_66520412
flink大数据
状态后端#Flink管理的键控状态是一种分片的键/值存储,以及每个键/值存储的工作副本键控状态的项保留在负责该键的TaskManager的本地某个位置。算子state也是需要它的计算机的本地状态。Flink管理的这种状态存储在状态后端中。有两种状态后端的实现可用——一种基于RocksDB,一种嵌入式键/值存储,可保持其工作状态disk,以及另一个基于堆的状态后端,该后端将其工作状态保存在Java堆
- Flink问题解决及性能调优-【Flink根据不同场景状态后端使用调优】
PONY LEE
Flink问题解决及性能调优flink大数据
Flink实时groupby聚合场景操作时,由于使用的是rocksdb状态后端,发现CPU的高负载卡在rocksdb的读写上,导致上游算子背压特别大。通过调优使用hashmap状态后端代替rocksdb状态后端,使吞吐量有了质的飞跃(20倍的性能提升),并分析整理。实例代码--SETtable.exec.state.ttl=86400s;--24hour,默认:0msSETtable.exec.s
- Flink State backend状态后端
小枫@码
Flinkflink大数据
概述Flink在v1.12到v1.14的改进当中,其状态后端也发生了变化。老版本的状态后端有三个,分别是MemoryStateBackend、FsStateBackend、RocksDBStateBackend,在flink1.14中,这些状态已经被废弃了,新版本的状态后端是HashMapStateBackend、EmbeddedRocksDBStateBackend。1、检查点有状态流应用中的检
- Flink 源码:TM 端恢复及创建 KeyedState 的流程
longLiveData
本文仅为笔者平日学习记录之用,侵删原文:https://mp.weixin.qq.com/s/eaALnpd_qHQg6fxI12fQjg本文会详细分析TM端恢复及创建KeyedState的流程,恢复过程会分析RocksDB和Fs两种StateBackend的恢复流程,创建流程会介绍Checkpoint处恢复的State如何与代码中创建的State关联起来。一、RocksDBKeyedStateB
- ADOC: Automatically Harmonizing Dataflow Between Components in Log-Structured Key-Value Sto...——论文泛读
妙BOOK言
论文阅读论文阅读lsm-tree
FAST2023Paper论文阅读笔记整理问题基于Log-StructureMerge-tree(LSM-tree)的键值(KV)系统被广泛部署。LSM-KV系统普遍存在的问题是写入停顿,指的是在大量写入压力下突然性能下降。先前的研究将写入停顿归因于资源短缺或调度问题。图1显示了RocksDB在各种存储设备上运行写密集型工作负载的结果。写停顿是普遍的,发生在所有类型的设备上,但触发条件不同;写停顿
- Flink TaskManager 内存管理机制介绍与调优总结
腾讯云大数据
flinkjvmjava
作者:董伟柯,腾讯CSIG高级工程师概要Flink的新版内存管理机制,要追溯到2020年初发布的Flink1.10版本。当时Flink社区为了实现三大目标:流和批模式下内存管理的统一,即同一套内存配置既可用于流作业也可用于批作业管控好RocksDB等外部组件的内存,避免在容器环境下用量不受控导致被KILL消除不同部署模式下配置参数的歧义,消除cut-off等参数语义模糊的问题提出了两个设计提案FL
- TaskExecutor统一内存配置(FLink FLIP-49翻译)
LS_ice
flink
文章目录目的:(1)解决流、批配置差异大(2)解决Streaming方式RocksDB配置复杂(3)去掉复杂、不确定、难以理解的配置公共接口修改建议统一流处理和批处理内存管理内存使用场景及特点统一显式和隐式内存申请将托管的堆上内存池和堆外内存池分离MemoryPools和配置方式框架堆内存(FrameworkHeapMemory)用户堆内存(TaskHeapMemory)用户堆外内存(TaskOf
- 翻译 RocksDB Overview
i_need_job
网址https://github.com/facebook/rocksdb/wiki/RocksDB-Overview有道RocksDBOverviewhttps://github.com/facebook/rocksdb.wiki.git1.IntroductionRocksDBstartedatFacebookasastorageengineforserverworkloadsonvariou
- Flink实例:状态管理State 过期时间TTL
大数据供成屎
flink大数据java
1State过期时间TTL使用flink进行实时计算中,会遇到一些状态数不断累积,导致状态量越来越大的情形。例如,作业中定义了超长的时间窗口,或者在动态表上应用了无限范围的GROUPBY语句,以及执行了没有时间窗口限制的双流JOIN等等操作。对于这些情况,经常导致堆内存出现OOM,或者堆外内存(RocksDB)用量持续增长导致超出容器的配额上限,造成作业的频繁崩溃。从Flink1.6版本开始引入了
- flink双流ioin的大状态如何解决和调优
暴走的贼宇
flinkjava大数据
Flink中的双流ioin操作(双流连接)通常涉及大状态的处理,这可能导致一些性能和状态管理的挑战。以下是解决和调优Flink中双流ioin大状态的一些建议:解决方案:增大任务管理器的堆内存:对于处理大状态的任务,增加Flink任务管理器的堆内存可以提供更多的内存空间来存储状态,减缓状态溢出的可能性。使用RocksDB状态后端:将Flink配置为使用RocksDB作为状态后端,RocksDB可以更
- 翻译 Terminology
i_need_job
原文网址:https://github.com/facebook/rocksdb/wiki/TerminologyNOTEforfutureedits:Pleasemaintainentriesinalphabeticalorder2PC(Two-phasecommit)Thepessimistictransactionscouldcommitintwophases:firstPrepareand
- 常见技术选型
独处人
MQRocketMQ,RabbitMQ,Kafka,ActiveMQNoSQLRedis,Memcache分布式计算Blink,Storm,SparkDB关系型TiDB,MySQL,MongoDB,CassandraKVLevelDB,Rocksdb,PalDB文件BerkeleyDB,MapDB,ChronicleQueue,SQLite,RSocket时序型Influxdb,HiTSDB,Op
- 数据库Database
StoneLiu999
dbsqlDatabase
文章目录关系型数据库数据库对比SQLite示例代码SQL语言运算符非关系型数据库键值对数据库文档型数据库RocksDB示例代码数据库(Database)是用于存储和管理数据的系统。它提供了一种结构化的方式来组织、存储、检索和更新数据,以满足不同应用程序的需求。数据库可以分为两类:关系型数据库和非关系型数据库。关系型数据库(RelationalDatabase):关系型数据库使用表格(表)来组织数据
- kafka 增量快照的使用
pekingK
kafka
增量快照RocksDB支持增量快照。不同于产生一个包含所有数据的全量备份,增量快照中只包含自上一次快照完成之后被修改的记录,因此可以显著减少快照完成的耗时。一个增量快照是基于(通常多个)前序快照构建的。由于RocksDB内部存在compaction机制对sst文件进行合并,Flink的增量快照也会定期重新设立起点(rebase),因此增量链条不会一直增长,旧快照包含的文件也会逐渐过期并被自动清理。
- RocksDB系列十四:Partitioned Index Filters
薛少佳
随着DB/mem使用越来越多,filter/indexblock的内存空间变得不可忽视。虽然cache_index_and_filter_blocks配置只允许filter/indexblock数据的一部分cache在blockcache中,但是还是会因为数据量的庞大影响RocksDB的性能。占据了过多的blockcache空间,这些空间本来可以用于缓存data当访问cachemiss时需要l
- flink的三个state backend的选择
gegeyanxin
flink大数据
flink的三个状态MemoryStateBackend默认,小状态,本地调试使用FsStateBackend大状态,长窗口,高可用场景RocksDBStateBackend超大状态,长窗口,高可用场景,可增量checkpoint
- 【flink配置系列】FLink配置大全
BigDataMLApplication
flinkflink大数据
FLink配置文章目录FLink配置配置基本设置常见设置选项主机和端口容错可重试的清理检查点和状态后端高可用性内存配置杂项选项安全性SSL与外部系统进行身份验证资源编排框架YARNKubernetesStateBackendsRocksDBStateBackendMetricsRocksDB本地指标历史服务器配置所有配置都在conf/flink-conf.yaml中完成,这个文件应该是一个扁平的Y
- Rocksdb参数调优指南
xiannvlei
数据库
本指南的目的是提供你足够的信息用于根据自己的工作负载和系统配置调优RocksDB。RocksDB非常灵活,这有好也有坏。你可以真多很多工作场景和存储技术进行调优。在Facebook,我们使用相同的代码跑内存工作压力,闪盘设备和机械硬盘。然而,灵活性不总是对用户友好的。我们引入了大量的调优参数,让人疑惑不解。我们希望这个指南会帮助你压榨你的系统的最后一滴性能并且完全利用你的资源。我们假设你有一定的基
- Rocksdb sst_dump工具的安装和使用
Mint6
rocksdbrocksdbsstsst_dumpkey-valuekv
macos系统安装#安装$brewinstallrocksdb#使用命令$rocksdb_ldb$rocksdb_sst_dumplinux系统安装找到rocksdb仓库:Releases·facebook/rocksdb·GitHub找到对应版本的二进制,比如:https://github.com/facebook/rocksdb/archive/refs/tags/v6.10.1.tar.gz
- 项目中 枚举与注解的结合使用
飞翔的马甲
javaenumannotation
前言:版本兼容,一直是迭代开发头疼的事,最近新版本加上了支持新题型,如果新创建一份问卷包含了新题型,那旧版本客户端就不支持,如果新创建的问卷不包含新题型,那么新旧客户端都支持。这里面我们通过给问卷类型枚举增加自定义注解的方式完成。顺便巩固下枚举与注解。
一、枚举
1.在创建枚举类的时候,该类已继承java.lang.Enum类,所以自定义枚举类无法继承别的类,但可以实现接口。
- 【Scala十七】Scala核心十一:下划线_的用法
bit1129
scala
下划线_在Scala中广泛应用,_的基本含义是作为占位符使用。_在使用时是出问题非常多的地方,本文将不断完善_的使用场景以及所表达的含义
1. 在高阶函数中使用
scala> val list = List(-3,8,7,9)
list: List[Int] = List(-3, 8, 7, 9)
scala> list.filter(_ > 7)
r
- web缓存基础:术语、http报头和缓存策略
dalan_123
Web
对于很多人来说,去访问某一个站点,若是该站点能够提供智能化的内容缓存来提高用户体验,那么最终该站点的访问者将络绎不绝。缓存或者对之前的请求临时存储,是http协议实现中最核心的内容分发策略之一。分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这是受控于对该内容所声明的缓存策略。接下来将讨web内容缓存策略的基本概念,具体包括如如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确处理的您的内容,并谈论下
- crontab 问题
周凡杨
linuxcrontabunix
一: 0481-079 Reached a symbol that is not expected.
背景:
*/5 * * * * /usr/IBMIHS/rsync.sh
- 让tomcat支持2级域名共享session
g21121
session
tomcat默认情况下是不支持2级域名共享session的,所有有些情况下登陆后从主域名跳转到子域名会发生链接session不相同的情况,但是只需修改几处配置就可以了。
打开tomcat下conf下context.xml文件
找到Context标签,修改为如下内容
如果你的域名是www.test.com
<Context sessionCookiePath="/path&q
- web报表工具FineReport常用函数的用法总结(数学和三角函数)
老A不折腾
Webfinereport总结
ABS
ABS(number):返回指定数字的绝对值。绝对值是指没有正负符号的数值。
Number:需要求出绝对值的任意实数。
示例:
ABS(-1.5)等于1.5。
ABS(0)等于0。
ABS(2.5)等于2.5。
ACOS
ACOS(number):返回指定数值的反余弦值。反余弦值为一个角度,返回角度以弧度形式表示。
Number:需要返回角
- linux 启动java进程 sh文件
墙头上一根草
linuxshelljar
#!/bin/bash
#初始化服务器的进程PId变量
user_pid=0;
robot_pid=0;
loadlort_pid=0;
gateway_pid=0;
#########
#检查相关服务器是否启动成功
#说明:
#使用JDK自带的JPS命令及grep命令组合,准确查找pid
#jps 加 l 参数,表示显示java的完整包路径
#使用awk,分割出pid
- 我的spring学习笔记5-如何使用ApplicationContext替换BeanFactory
aijuans
Spring 3 系列
如何使用ApplicationContext替换BeanFactory?
package onlyfun.caterpillar.device;
import org.springframework.beans.factory.BeanFactory;
import org.springframework.beans.factory.xml.XmlBeanFactory;
import
- Linux 内存使用方法详细解析
annan211
linux内存Linux内存解析
来源 http://blog.jobbole.com/45748/
我是一名程序员,那么我在这里以一个程序员的角度来讲解Linux内存的使用。
一提到内存管理,我们头脑中闪出的两个概念,就是虚拟内存,与物理内存。这两个概念主要来自于linux内核的支持。
Linux在内存管理上份为两级,一级是线性区,类似于00c73000-00c88000,对应于虚拟内存,它实际上不占用
- 数据库的单表查询常用命令及使用方法(-)
百合不是茶
oracle函数单表查询
创建数据库;
--建表
create table bloguser(username varchar2(20),userage number(10),usersex char(2));
创建bloguser表,里面有三个字段
&nbs
- 多线程基础知识
bijian1013
java多线程threadjava多线程
一.进程和线程
进程就是一个在内存中独立运行的程序,有自己的地址空间。如正在运行的写字板程序就是一个进程。
“多任务”:指操作系统能同时运行多个进程(程序)。如WINDOWS系统可以同时运行写字板程序、画图程序、WORD、Eclipse等。
线程:是进程内部单一的一个顺序控制流。
线程和进程
a. 每个进程都有独立的
- fastjson简单使用实例
bijian1013
fastjson
一.简介
阿里巴巴fastjson是一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法,把JSON Parse的性能提升到极致,是目前Java语言中最快的JSON库;包括“序列化”和“反序列化”两部分,它具备如下特征:  
- 【RPC框架Burlap】Spring集成Burlap
bit1129
spring
Burlap和Hessian同属于codehaus的RPC调用框架,但是Burlap已经几年不更新,所以Spring在4.0里已经将Burlap的支持置为Deprecated,所以在选择RPC框架时,不应该考虑Burlap了。
这篇文章还是记录下Burlap的用法吧,主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
 
- 【Mahout一】基于Mahout 命令参数含义
bit1129
Mahout
1. mahout seqdirectory
$ mahout seqdirectory
--input (-i) input Path to job input directory(原始文本文件).
--output (-o) output The directory pathna
- linux使用flock文件锁解决脚本重复执行问题
ronin47
linux lock 重复执行
linux的crontab命令,可以定时执行操作,最小周期是每分钟执行一次。关于crontab实现每秒执行可参考我之前的文章《linux crontab 实现每秒执行》现在有个问题,如果设定了任务每分钟执行一次,但有可能一分钟内任务并没有执行完成,这时系统会再执行任务。导致两个相同的任务在执行。
例如:
<?
//
test
.php
- java-74-数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
bylijinnan
java
public class OcuppyMoreThanHalf {
/**
* Q74 数组中有一个数字出现的次数超过了数组长度的一半,找出这个数字
* two solutions:
* 1.O(n)
* see <beauty of coding>--每次删除两个不同的数字,不改变数组的特性
* 2.O(nlogn)
* 排序。中间
- linux 系统相关命令
candiio
linux
系统参数
cat /proc/cpuinfo cpu相关参数
cat /proc/meminfo 内存相关参数
cat /proc/loadavg 负载情况
性能参数
1)top
M:按内存使用排序
P:按CPU占用排序
1:显示各CPU的使用情况
k:kill进程
o:更多排序规则
回车:刷新数据
2)ulimit
ulimit -a:显示本用户的系统限制参
- [经营与资产]保持独立性和稳定性对于软件开发的重要意义
comsci
软件开发
一个软件的架构从诞生到成熟,中间要经过很多次的修正和改造
如果在这个过程中,外界的其它行业的资本不断的介入这种软件架构的升级过程中
那么软件开发者原有的设计思想和开发路线
- 在CentOS5.5上编译OpenJDK6
Cwind
linuxOpenJDK
几番周折终于在自己的CentOS5.5上编译成功了OpenJDK6,将编译过程和遇到的问题作一简要记录,备查。
0. OpenJDK介绍
OpenJDK是Sun(现Oracle)公司发布的基于GPL许可的Java平台的实现。其优点:
1、它的核心代码与同时期Sun(-> Oracle)的产品版基本上是一样的,血统纯正,不用担心性能问题,也基本上没什么兼容性问题;(代码上最主要的差异是
- java乱码问题
dashuaifu
java乱码问题js中文乱码
swfupload上传文件参数值为中文传递到后台接收中文乱码 在js中用setPostParams({"tag" : encodeURI( document.getElementByIdx_x("filetag").value,"utf-8")});
然后在servlet中String t
- cygwin很多命令显示command not found的解决办法
dcj3sjt126com
cygwin
cygwin很多命令显示command not found的解决办法
修改cygwin.BAT文件如下
@echo off
D:
set CYGWIN=tty notitle glob
set PATH=%PATH%;d:\cygwin\bin;d:\cygwin\sbin;d:\cygwin\usr\bin;d:\cygwin\usr\sbin;d:\cygwin\us
- [介绍]从 Yii 1.1 升级
dcj3sjt126com
PHPyii2
2.0 版框架是完全重写的,在 1.1 和 2.0 两个版本之间存在相当多差异。因此从 1.1 版升级并不像小版本间的跨越那么简单,通过本指南你将会了解两个版本间主要的不同之处。
如果你之前没有用过 Yii 1.1,可以跳过本章,直接从"入门篇"开始读起。
请注意,Yii 2.0 引入了很多本章并没有涉及到的新功能。强烈建议你通读整部权威指南来了解所有新特性。这样有可能会发
- Linux SSH免登录配置总结
eksliang
ssh-keygenLinux SSH免登录认证Linux SSH互信
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265 一、原理
我们使用ssh-keygen在ServerA上生成私钥跟公钥,将生成的公钥拷贝到远程机器ServerB上后,就可以使用ssh命令无需密码登录到另外一台机器ServerB上。
生成公钥与私钥有两种加密方式,第一种是
- 手势滑动销毁Activity
gundumw100
android
老是效仿ios,做android的真悲催!
有需求:需要手势滑动销毁一个Activity
怎么办尼?自己写?
不用~,网上先问一下百度。
结果:
http://blog.csdn.net/xiaanming/article/details/20934541
首先将你需要的Activity继承SwipeBackActivity,它会在你的布局根目录新增一层SwipeBackLay
- JavaScript变换表格边框颜色
ini
JavaScripthtmlWebhtml5css
效果查看:http://hovertree.com/texiao/js/2.htm代码如下,保存到HTML文件也可以查看效果:
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>表格边框变换颜色代码-何问起</title>
</head>
<body&
- Kafka Rest : Confluent
kane_xie
kafkaRESTconfluent
最近拿到一个kafka rest的需求,但kafka暂时还没有提供rest api(应该是有在开发中,毕竟rest这么火),上网搜了一下,找到一个Confluent Platform,本文简单介绍一下安装。
这里插一句,给大家推荐一个九尾搜索,原名叫谷粉SOSO,不想fanqiang谷歌的可以用这个。以前在外企用谷歌用习惯了,出来之后用度娘搜技术问题,那匹配度简直感人。
环境声明:Ubu
- Calender不是单例
men4661273
单例Calender
在我们使用Calender的时候,使用过Calendar.getInstance()来获取一个日期类的对象,这种方式跟单例的获取方式一样,那么它到底是不是单例呢,如果是单例的话,一个对象修改内容之后,另外一个线程中的数据不久乱套了吗?从试验以及源码中可以得出,Calendar不是单例。
测试:
Calendar c1 =
- 线程内存和主内存之间联系
qifeifei
java thread
1, java多线程共享主内存中变量的时候,一共会经过几个阶段,
lock:将主内存中的变量锁定,为一个线程所独占。
unclock:将lock加的锁定解除,此时其它的线程可以有机会访问此变量。
read:将主内存中的变量值读到工作内存当中。
load:将read读取的值保存到工作内存中的变量副本中。
- schedule和scheduleAtFixedRate
tangqi609567707
javatimerschedule
原文地址:http://blog.csdn.net/weidan1121/article/details/527307
import java.util.Timer;import java.util.TimerTask;import java.util.Date;
/** * @author vincent */public class TimerTest {
 
- erlang 部署
wudixiaotie
erlang
1.如果在启动节点的时候报这个错 :
{"init terminating in do_boot",{'cannot load',elf_format,get_files}}
则需要在reltool.config中加入
{app, hipe, [{incl_cond, exclude}]},
2.当generate时,遇到:
ERROR