java执行groovy shell脚本 <dependency> <groupId>org.codehaus.groovy</groupId> <artifactId>groovy-all</artifactId> <version>2.4.0-beta-1</version> </dependency> 添加groovy jar包支持 =============================

工作中多处接触到了ThreadPoolExecutor。趁着现在还算空,学习总结一下。   前记:   jdk官方文档(javadoc)是学习的最好,最权威的参考。 文章分上中下。上篇中主要介绍ThreadPoolExecutor接受任务相关的两方面入参的意义和区别,池大小参数corePoolSize和maximumPoolSize,BlockingQueue选型(SynchronousQueue

工作中多处接触到了ThreadPoolExecutor。趁着现在还算空,学习总结一下。   前记:   jdk官方文档(javadoc)是学习的最好,最权威的参考。 文章分上中下。上篇中主要介绍ThreadPoolExecutor接受任务相关的两方面入参的意义和区别,池大小参数corePoolSize和maximumPoolSize,BlockingQueue选型(SynchronousQueue

引言 最近恰好在组内分享线程池,又看了看四年前自己写的线程池文章,一是感叹时光荏苒,二是感叹当时的理解太浅薄了,三是感叹自己这么多年依然停留在浅薄的理解当中,没有探究其实现,羞愧难当。遂把分享的内容整理出来,希望能够让读者对线程池有一个全新的认识。 池化 这里池化并不是深度学习中的池化,而是将资源交给池来管理的这一过程。我们在开发中经常回接触到池化资源的技术,最常见的当然是数据库连接池,以及我们今

     首先说明ThreadLocal存放的值是线程内共享的,线程间互斥的,主要用于线程内共享一些数据,避免通过参数来传递,这样处理后,能够优雅的解决一些实际问题,比如hibernate中的OpenSessionInView,就是使用ThreadLocal保存Session对象,还有我们经常用ThreadLocal存放Connection,代码如: [java]  view plain  cop

并行计算在处处都有大数据的今天已经不是一个新鲜的词汇了,现在已经有单机多核甚至多机集群并行计算,注意,这里说的是并行,而不是并发。严格的将,并行是指系统内有多个任务同时执行,而并发是指系统内有多个任务同时存在,不同的任务按时间分片的方式切换执行,由于切换的时间很短,给人的感觉好像是在同时执行。  Java在JDK7之后加入了并行计算的框架Fork/Join,可以解决我们系统中大数据计算的性能问题。

前言        在Java并发包中有这样一个包,java.util.concurrent.atomic,该包是对Java部分数据类型的原子封装,在原有数据类型的基础上,提供了原子性的操作方法,保证了线程安全。下面以AtomicInteger为例,来看一下是如何实现的。 [java]  view plain  copy  print ? public final int incrementAnd

在Mysql数据库中,Merge表有点类似于视图。mysql的merge引擎类型允许你把许多结构相同的表合并为一个表。之后,你可以执行查询,从多个表返回的结果就像从一个表返回的结果一样。每一个合并的表必须有完全相同表的定义和结构。 Mysql Merge表的优点: A. 分离静态的和动态的数据 B. 利用结构接近的的数据来优化查询 C. 查询时可以访问更少的数据 D. 更容易维护大数据集 E. 可

merge:http://www.linuxidc.com/Linux/2012-08/67797.htm Mysql分库分表方案 1.为什么要分表: 当一张表的数据达到几千万时,你查询一次所花的时间会变多,如果有联合查询的话,我想有可能会死在那儿了。分表的目的就在于此,减小数据库的负担,缩短查询时间。 mysql中有一种机制是表锁定和行锁定,是为了保证数据的完整性。表锁定表示你们都不能对这张表进

单库单表 单库单表是最常见的数据库设计,例如,有一张用户(user)表放在数据库db中,所有的用户都可以在db库中的user表中查到。  单库多表  随着用户数量的增加,user表的数据量会越来越大,当数据量达到一定程度的时候对user表的查询会渐渐的变慢,从而影响整个DB的性能。如果使用mysql, 还有一个更严重的问题是,当需要添加一列的时候,mysql会锁表,期间所有的读写操作只能等待。 

2 3 4 5 6 7 8 9 10