并行处理

TPL 数据流库向具有高吞吐量和低滞后时间的占用大量 CPU 和 I/O 操作的应用程序的并行化和消息传递提供了基础。 它还能显式控制缓存数据的方式以及在系统中移动的方式。 为了更好地了解数据流编程模型，请考虑一个以异步方式从磁盘加载图像并创建复合图像的应用程序。 传统编程模型通常需要使用回调和同步对象（例如锁）来协调任务和访问共享数据。 通过使用数据流编程模型，您可以从磁盘读取时创建处理图像的数据流对象。 在数据流模型下，您可以声明当数据可用时的处理方式，以及数据之间的所有依赖项。 由于运行时管理数据之间的依赖项，因此通常可以避免这种要求来同步访问共享数据。 此外，因为运行时计划基于数据的异步到达，所以数据流可以通过有效管理基础线程提高响应能力和吞吐量。 System.Threading.Tasks.Dataflow 命名空间提供基于角色的编程模型，用以支持粗粒度数据流和流水线操作任务的进程内消息传递。TDP的主要作用就是Buffering Data和Processing Data，在TDF中，有两个非常重要的接口，ISourceBlock<T> 和ITargetBlock<T>接口。继承于ISourceBlock<T>的对象时作为提供数据的数据源对象-生产者，而继承于ITargetBlock<T>接口类主要是扮演目标对象-消费者。在这个类库中，System.Threading

各位博客网的朋友大家好,我是石头,现在由我带来《C#并行编程》这门课程。 相信大家对并行编程都有一定的了解，比如多线程、异步等等。 这次课程内容来自《C#并发编程经典实例》--- Stephen Cleary 这本书，有兴趣的同学可以阅读本书，可以获取更丰富的知识。 学习目录如下 并发编程相关概念 同步上下文线程调度 线程池概念 异步编程基础 数据流块处理 Rx事件处理 互操作 线程安全集合 取消任务 任务调度 来源： https://www.cnblogs.com/BigBrotherStone/p/12237433.html

一、进程 进程的出现是为了更好的利用CPU资源使到并发成为可能。 假设有两个任务A和B，当A遇到IO操作，CPU默默的等待任务A读取完操作再去执行任务B，这样无疑是对CPU资源的极大的浪费。聪明的老大们就在想若在任务A读取数据时，让任务B执行，当任务A读取完数据后，再切换到任务A执行。注意关键字切换，自然是切换，那么这就涉及到了状态的保存，状态的恢复，加上任务A与任务B所需要的系统资源（内存，硬盘，键盘等等）是不一样的。自然而然的就需要有一个东西去记录任务A和任务B分别需要什么资源，怎样去识别任务A和任务B等等。登登登，进程就被发明出来了。通过进程来分配系统资源，标识任务。如何分配CPU去执行进程称之为调度，进程状态的记录，恢复，切换称之为上下文切换。进程是系统资源分配的最小单位，进程占用的资源有： 地址空间 全局变量 文件描述符 各种硬件资源 相比线程和协程，进程是比较重量级的，它需要的资源很多。进程之间不共享内存变量，所以进程间的通信方式也多种多样： TCP REDIS等数据库 管道，文件等 二、线程 线程的出现是为了降低上下文切换的消耗，提高系统的并发性，并突破一个进程只能干一样事的缺陷，使得进程内并发成为可能。假设，一个文本程序，需要接受键盘输入，将内容显示在屏幕上，还需要保存信息到硬盘中。若只有一个进程，势必造成同一时间只能干一样事的尴尬（当保存时，就不能通过键盘输入内容

1、什么是并发？ 并发指的是两个或多个独立的活动在同一时段内发生。生活中并发的例子并不少，例如在跑步的时候你可能同时在听音乐；在看电脑显示器的同时你的手指在敲击键盘。这时我们称我们大脑并发地处理这些事件，只不过我们大脑的处理是有次重点的：有时候你会更关注你呼吸的频率，而有时候你更多地被美妙的音乐旋律所吸引。这时我们可以说大脑是一种并发设计的结构。这种次重点在计算机程序设计中，体现为某一个时刻只能处理一个操作。 2、什么是并行？ 与并发相近的另一个概念是 并行 。它们两者存在很大的差别。并行就是 同时执行 ，计算机在 同一时刻 ，在某个时间点上处理两个或以上的操作。判断一个程序是否并行执行，只需要看某个时刻上是否多两个或以上的工作单位在运行。一个程序如果是单线程的，那么它无法并行地运行。利用多线程与多进程可以使得计算机并行地处理程序（当然 ，前提是该计算机有多个处理核心）。 3、并发与并行的显著区别： 并发：同一时间段内可以交替处理多个操作。 并行：同一时刻内同时处理多个操作。 并发的程序设计，提供了一种方式让我们能够设计出一种方案将问题（非必须地）并行地解决。如果我们将程序的结构设计为可以并发执行的，那么在支持并行的机器上，我们可以将程序并行地执行。因此，并发重点指的是程序的设计结构，而并行指的是程序运行的状态。并发编程，是一种将一个程序分解成小片段独立执行的程序设计方法。 . 4

　　这是海量数据的时代！互联网每天产生的数据量远远超出了我们所能想象的范围，无论是国外的Facebook、Twitter,还是国内的微博、人人，还有各种电商们，这些互联网企业在数据上是富有的，它们掌握着海量的用户数据，同时它们也需要对这些海量数据进行分析和处理。我们以前的串行化算法似乎显得力不从心，一个是计算机本身就设计为多核的，它们存在并行化问题；另一方面，更多的计算机加入到并行的行列，并行化正成为一种潮流和趋势，因为它们能用空间换取时间和性能，或者说用更多的机器来进行分析计算。 　　我知道的常用的并行计算工具大致有三种：MapReduce、MPI，还有就是本文讨论的Erlang。MapReduce最早是google设计并实施的，现在已经成为云计算中的一个火热的技术，它通过一个映射（Map)和规约（Reduce）来进行并行数据处理，实际上它是一个实时批处理再加上一些容错处理机制来保证系统的性能和可靠性；MPI我不太熟悉，它是一个库，不是一门语言，一般与C/FORTRAN结合使用；Erlang是一个基于消息传递的并发编程语言，正因为它是基于消息的，因此没有共享内存和锁机制，因此Erlang比较简单，它是函数型编程语言，我们在编写程序时写的都是函数。 　　下面我将通过一个排序实例：枚举排序来讲述Erlang并行编程！ 　　实战：并行枚举排序 　　我们先来看看其概念：枚举排序也叫秩排序

文章目录 一.MapReduce简介 1.1 MapReduce特点 扩展性强 使用起来比较简单 高容错性 1.2 MapReduce适用场景 二.MapReduce工作原理（重要） 2.1 MapReduce编程规范 Mapper Reducer Driver 2.2 MapReduce程序执行过程中的两个主要步骤 2.3 MapReduce的三类进程及其作用 2.4 MapReduce程序工作流程分析（重要） 2.4.1 MapReduce的数据切片机制及MapTask并行度 数据切片与MapTask并行度并行度的关系 数据块及数据切片 MapReduce的数据切片机制 默认切片方式 小文件数据切片方式 虚拟存储过程： 切片过程： 2.4.2 MapReduce对输入数据文件的初步处理 TextInputFormat KeyValueTextInputFormat NLineInputFormat 自定义InputFormat 2.4.3 Map阶段 Read操作： Map操作： Collect操作： Spill操作： Combine操作： 2.4.4 Reduce阶段 Copy操作： Merge操作： Sort操作： Reduce操作： 2.4.5 Shuffle机制 三.MapReduce中的序列化 3.1 Hadoop序列化特点 3.2 Hadoop中使用序列化 一

> 本文由 JavaGuide 翻译，原文地址：https://www.baeldung.com/foreach-java ## 1 概述 在Java 8中引入的*forEach*循环为程序员提供了一种新的，简洁而有趣的迭代集合的方式。 在本文中，我们将看到如何将*forEach*与集合*一起*使用，它采用何种参数以及此循环与增强的*for*循环的不同之处。 ## 2 基础知识 ```Java public interface Collection<E> extends Iterable<E> ``` Collection 接口实现了 Iterable 接口，而 Iterable 接口在 Java 8开始具有一个新的 API： ```java void forEach(Consumer<? super T> action)//对 Iterable的每个元素执行给定的操作，直到所有元素都被处理或动作引发异常。 ``` 使用*forEach*，我们可以迭代一个集合并对每个元素执行给定的操作，就像任何其他*迭代器一样。* 例如，迭代和打印字符串集合*的*for循环版本： ```java for (String name : names) { System.out.println(name); } ``` 我们可以使用*forEach*写这个 ： ```java names.forEach

我们在找工作时，经常在招聘信息上看到有这么一条:有构建大型互联网服务及高并发等经验，你第一时间想到的是媒体常说的双十一吗？带着问题，我们一起思考技术…. 高并发高并发 它是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，通常是指，保证系统能够同时并行化处理海量请求 同步和异步 同步：发送一个请求，等待返回，然后再发送下一个请求。提交请求 -> 等待服务器处理 -> 处理完返回，此期间客户端浏览器不能干任何事 异步：发送一个请求，不等待返回，随时可以再发送下一个请求。提交请求 -> 服务器处理（这时浏览器仍然可以做其他事情）-> 处理完毕 从上图可以知道，随着实时间的轨迹，同步一步一步的执行着，在异步中，当一个异步过程调用发出后，调用者不能立即得到结果，实际上会开启一个线程执行这部分内容，这个线程处理完了之后，通过状态，通知和回调来通知调用者来处理。 并发和并行 单核CPU(单处理器)上，只可能存在并发而不可能存在并行。 并行在多处理器系统中存在，而并发可以在单处理器和多处理器系统中都存在，并发能够在单处理器系统中存在是因为并发是并行的假象，并行要求程序能够同时执行多个操作，而并发只是要求程序假装同时执行多个操作（每个小时间片执行一个操作，多个操作快速切换执行 临界区 临界区用来表示一种公共资源或者说是共享数据，可以被多个线程使用，但是每一次，只能有一个线程使用它，一旦临界去资源被占用

/*--> */ /*--> */ 并发编程的几种形式 在并发编程中我们经常听到以下一些概念，今天我将尝试进行阐述。 一、并发 同时干多件事情，这就是并发的作用。 web 服务器可以利用并发同时处理大量用户的请求。 只要我们需要程序同时干多件事情，我们就需要并发。 二、多线程 并发编程的一种形式，其采用多个线程执行程序。 线程是一个独立的运行单元 , 每个进程内部有多个线程 , 每个线程可以各自同时执行指令。 每个线程有自己独立的栈 , 但是与进程内的其他线程共享内存。 线程池是线程更广泛的一种应用形式，其维护着一定数量的工作线程 , 这些线程等待着执行分配下来的任务。线程池可以随时监测线程的数量 线程池催生了另外一种重要的并发形式：并行处理。 多线程并不是并发编程的唯一形式，虽然 .NET 和 Java 等语言框架都对底层线程类型提供了支持，但是对开发人员并不友好，最新的 .NET 和 Java 都提供了更高级别的抽象，让我们开发并发程序更加方便高效。 三、并行处理 将大块的任务分割成相互独立的小块，并分配给多个同时运行的线程处理。 并行处理采用多线程，提高了处理器的利用效率。 并行编程通常不适合服务器系统，服务器本身都具有并发处理能力。 数据并行可以处理大量的彼此独立的数据，比如 Hadoop 等大数据处理框架。 任务并行可以将彼此独立的拆分任务同时执行。 下边看下 .NET

漫谈并行，串行，流水线，线程和进程 在说并行串行流水线时，我们先要说一个概念双核四程，四核八程代表什么。 双核四程 指处理器中有两个核心， 但是利用了超线程技术，一个核心就有2个线程，所以两个核心就有4个线程。一般来说，两个核心就只有2线程。 超线程技术 就是利用特殊的硬件指令，把两个逻辑内核模拟成两个物理芯片，让单个处理器都能使用线程级并行计算，进而兼容多线程操作系统和软件，减少了CPU的闲置时间，提高的CPU的运行效率。因此支持Intel超线程技术的cpu，打开超线程设置，允许超线程运行后，在操作系统中看到的cpu数量是实际物理cpu数量的两倍，就是1个cpu可以看到两个，两个可以看到四个。有超线程技术的CPU需要芯片组、软件支持，才能比较理想的发挥该项技术的优势。 上述是一种减少命令执行时间的一种方式，Linux自从2.6内核开始，就会把不同的线程交给不同的核心去处理。Windows也从NT.4.0开始支持这一特性。 然后说下：并行，串行，流水线 并行： 时间片机制（ 也有其他的机制，自己百度 ），让每个进程占用相同的cpu时间，在宏观上，可以实现多个进程同时完成。 串行： 一个进程完成，在执行下一个进程 流水线： 在A命令在执行时，B命令在解析，C命令在读取。这样子循环。 再说下线程和进程关系 我们开发应用程序，基本上分为2种进程：io消耗（文件读写）；cpu消耗