线程

sleep：是Thread类的一个静态方法，该方法会让当前正在 执行的线程暂停执行，从而将执行机会让给其他线程执行。sleep(long mills)参数指定当前线程暂停执行的时间，经过这段阻塞时间后，该线程会进入就绪状态，等候线程调度器的调度。sleep方法声明抛出了InterruptedException异常，所以调用sleep方法时要么在方法开始处抛出异常要么使用try{}..catch{}块进行捕获。 yield方法只会给优先级相同或更高优先级的线程执行机会。yield不会将线程转入阻塞状态，只是强制当前线程进入就绪状态。因此完全有可能某个线程调用yield方法暂停后，立即又获得处理器资源被执行。yield方法没有声明抛出任何异常。 sleep比yield方法有更好的可移植性， 通常，不要依靠yield控制并发线程的执行。 code： sleep public class SleepDemo extends Thread { public SleepDemo(String name) { super(name); } public void run() { for(int i=0;i<50;i++) { System.out.println(getName()+"----"+i); if(i==20) { try { Thread.sleep(1000*10); }

Linux从内核2.6开始使用NPTL （Native POSIX Thread Library）支持，但这时线程本质上还是轻量级进程（LWP）。 Java里的线程是由JVM来管理的，它如何对应到操作系统的线程是由JVM的实现来确定的。Linux 2.6上的HotSpot使用了NPTL机制， JVM线程跟内核轻量级进程有一一对应的关系 。线程的调度完全交给了操作系统内核，当然jvm还保留一些策略足以影响到其内部的线程调度，举个例子，在linux下，只要一个Thread.run就会调用一个fork产生一个线程。 Java线程在Windows及Linux平台上的实现方式，现在看来，是内核线程的实现方式。 这种方式实现的线程，是直接由操作系统内核支持的——由内核完成线程切换，内核通过操纵调度器（Thread Scheduler）实现线程调度，并将线程任务反映到各个处理器上。 内核线程是内核的一个分身。程序一般不直接使用该内核线程，而是使用其高级接口，即轻量级进程（LWP），也即线程。这看起来可能很拗口。看图： （说明：KLT即内核线程Kernel Thread，是“内核分身”。每一个KLT对应到进程P中的某一个轻量级进程LWP（也即线程），期间要经过用户态、内核态的切换，并在Thread Scheduler 下反应到处理器CPU上。） 这种线程实现的方式也有它的缺陷

//出处已不明 一.基础知识：线程和进程 按照教科书上的定义，进程是资源管理的最小单位，线程是程序执行的最小单位。在操作系统设计上，从进程演化出线程，最主要的目的就是更好的支持SMP以及减小（进程/线程）上下文切换开销。 无论按照怎样的分法，一个进程至少需要一个线程作为它的指令执行体，进程管理着资源（比如cpu、内存、文件等等），而将线程分配到某个cpu上执行。一个进程当然可以拥有多个线程，此时，如果进程运行在SMP机器上，它就可以同时使用多个cpu来执行各个线程，达到最大程度的并行，以提高效率；同时，即使是在单cpu的机器上，采用多线程模型来设计程序，正如当年采用多进程模型代替单进程模型一样，使设计更简洁、功能更完备，程序的执行效率也更高，例如采用多个线程响应多个输入，而此时多线程模型所实现的功能实际上也可以用多进程模型来实现，而与后者相比，线程的上下文切换开销就比进程要小多了，从语义上来说，同时响应多个输入这样的功能，实际上就是共享了除cpu以外的所有资源的。 针对线程模型的两大意义，分别开发出了核心级线程和用户级线程两种线程模型，分类的标准主要是线程的调度者在核内还是在核外。前者更利于并发使用多处理器的资源，而后者则更多考虑的是上下文切换开销。在目前的商用系统中，通常都将两者结合起来使用，既提供核心线程以满足smp系统的需要，也支持用线程库的方式在用户态实现另一套线程机制

线 程 线程与进程的比较 概述 : 进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动 , 进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位 . 线程是进程的一个实体 , 是 CPU 调度和分派的基本单位 , 它是比进程更小的能独立运行的基本单位 . 线程自己基本上不拥有系统资源 , 只拥有一点在运行中必不可少的资源 ( 如程序计数器 , 一组寄存器和栈 ), 但是它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源 . 一个线程可以创建和撤销另一个线程 ; 同一个进程中的多个线程之间可以并发执行 . 相对进程而言，线程是一个更加接近于执行体的概念，它可以与同进程中的其他线程共享数据，但拥有自己的栈空间，拥有独立的执行序列。 在串行程序基础上引入线程和进程是为了提高程序的并发度，从而提高程序运行效率和响应时间。 区别 : 进 程和线程的主要差别在于它们是不同的操作系统资源管理方式。进程有独立的地址空间，一个进程崩溃后，在保护模式下不会对其它进程产生影响，而线程只是一个 进程中的不同执行路径。线程有自己的堆栈和局部变量，但线程之间没有单独的地址空间，一个线程死掉就等于整个进程死掉，所以多进程的程序要比多线程的程序 健壮，但在进程切换时，耗费资源较大，效率要差一些。 但对于一些要求同时进行并且又要共享某些变量的并发操作，只能用线程，不能用进程。 1) 简而言之 ,

#ls命令 ls -lSh ：以长格式输出并且，按照文件大小进行排序 #locate命令 locate：在linux系统里有一个名为locate.db的数据库文件，这个文件包含系统文件的文件名及对应路径信息。故而，locate命令查找文件时就不用遍历磁盘，而是直接查找mlocate.db文件，这样可以快速给出结果。 -c ：不显示匹配到的内容，只显示匹配到的行数 -i ：匹配时忽略大小写 -r ：支持基本正则表达式匹配 --regex ：支持扩展正则表达式匹配 -c ：不输出文件名，仅计算找到的文件数量 -l ：仅输出几行 #updatedb更新mlocate数据库 updatedb ：updatedb命令可以创建或更新locate命令使用的数据库。 -U ：更新指定目录相关的数据库信息。默认是扫描整个系统。耗时较长。 -v ：显示命令执行过程 #diff命令 -y ：以并列的方式显示文件的异同之处 -c ：使用上下文的输出格式 -w ：在使用-y参数时，指定显示宽度 -u ：使用统一格式输出 #tee命令 tee ：把数据重定向到给定文件和屏幕上 -a ：向文件追加内容而不是覆盖 #grep命令 -v ：排除某些行 -n ：显示匹配行和行号 -i ：不区分大小写 -c ：只统计匹配的行数 --color ：为grep过滤的匹配字符添加颜色 -w ：只匹配过滤的单词 -o

| 如果好看，请给个赞 你有一个思想，我有一个思想，我们交换后，一个人就有两个思想 If you can NOT explain it simply, you do NOT understand it well enough 现陆续将Demo代码和技术文章整理在一起 Github实践精选 ，方便大家阅读查看，本文同样收录在此，觉得不错，还请Star 为什么要使用多线程？ 防止并发编程出错最好的办法就是不写并发程序 既然多线程编程容易出错，为什么它还经久不衰呢？ A：那还用说，肯定在某些方面有特长呗，比如你知道的【它很快，非常快】 我也很赞同这个答案，但说的不够具体 并发编程适用于什么场景？ 如果问你选择多线程的原因就是一个【快】字，面试也就不会出那么多幺蛾子了。你有没有问过你自己 并发编程在所有场景下都是快的吗？ 知道它很快，何为快？怎样度量？ 想知道这两个问题的答案，我们需要一个从【定性】到【定量】的分析过程 使用多线程就是在正确的场景下通过设置正确个数的线程来最大化程序的运行速度（我感觉你还是啥也没说） 将这句话翻译到硬件级别就是要充分的利用 CPU 和 I/O 的利用率 两个正确得到保证，也就能达到最大化利用 CPU 和 I/O的目的了。最关键是，如何做到两个【正确】？ 在聊具体场景的时候，我们必须要拿出我们的专业性来。送你两个名词 buff 加成 CPU 密集型程序 I/O

JVM源码分析之安全点safepoint https://www.jianshu.com/p/c79c5e02ebe6 原来是这个意思.. 简书 占小狼 转载请注明原创出处，谢谢！ 上周有幸参加了一次关于JVM的小范围分享会，听完R大对虚拟机C2编译器的讲解，我的膝盖一直是肿的，能记住的实在有点少，能听进去也不多 1、什么时候进行C2编译，如何进行C2编译（这个实在太复杂） 2、C2编译的时候，是对整个方法体进行编译，而不是某个方法段 3、JVM中的safepoint 一直都知道，当发生GC时，正在执行Java code的线程必须全部停下来，才可以进行垃圾回收，这就是熟悉的STW（stop the world），但是STW的背后实现原理，比如这些线程如何暂停、又如何恢复？就比较疑惑了。 然而这一切的一切，都涉及到一个概念safepoint，openjdk的实现位于 openjdk/hotspot/src/share/vm/runtime/safepoint.cpp 什么是safepoint safepoint可以用在不同地方，比如GC、Deoptimization，在Hotspot VM中，GC safepoint比较常见，需要一个数据结构记录每个线程的调用栈、寄存器等一些重要的数据区域里什么地方包含了GC管理的指针。 从线程角度看

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[TOC] MySQL性能管理及架构设计笔记 数据库监控 要监控的内容 对数据库的可用性进行监控: 不是仅仅监控数据库进程是否存在,要通过网络连接到数据库并确定是可用的 对数据库性能进行监控: QPS TPS, 并发线程数量, innnoDB阻塞和死锁 对主从复制进行监控: 主从链路状态, 主从延迟, 主从数据一致性 对服务器资源监控: 磁盘: 且并不意味着磁盘空间大,MySQL能用的就大,因为可能分区分配的不够大. CPU使用率 内存使用情况 swap分区使用情况 网络IO使用情况 数据库可用性监控 确认数据库是否可用通过网络正常连接 要注意,如果我们在MySQL本机使用SQL来连接MySQL,这并不意味着外部也能通过tcp/ip协议来访问MySQL,因为外部面临的环境更为复杂. 比如tcp/ip被占满之类的, 所以我们必须通过远程服务器来实际的连接请求: 使用mysqladmin: # 如果数据库存活,该命令会返回mysqld is alive ~ ⌚ 23:30:42 $ mysqladmin -u root -p -h localhost ping Enter password: mysqld is alive 使用Telnet(一般作为手动使用) # telnet连接成功后,都懂得,只要不是提示连接失败,同时提供给我们可以交互式命令行,那就是成功了 ~ ⌚ 23:42

缓存使用场景 针对读多写少的高并发场景，我们可以使用缓存来提升查询速度。 当我们使用Redis作为缓存的时候，一般流程是这样的： 因为这些数据是很少修改的，所以在绝大部分的情况下可以命中缓存。但是，一旦被缓存的数据发生变化的时候，我们既要操作数据库的数据，也要操作Redis的数据，所以问题来了。现在我们有两种选择： 先操作Redis的数据再操作数据库的数据 先操作数据库的数据再操作Redis的数据到 底选哪一种？首先需要明确的是，不管选择哪一种方案，我们肯定是希望两个操作要么都成功，要么都一个都不成功。不然就会发生Redis跟数据库的数据不一致的问题。 但是，Redis的数据和数据库的数据是不可能通过事务达到统一的，我们只能根据相应的场景和所需要付出的代价来采取一些措施降低数据不一致的问题出现的概率，在数据一致性和性能之间取得一个权衡。 对于数据库的实时性一致性要求不是特别高的场合，比如T+1的报表，可以采用定时任务查询数据库数据同步到Redis的方案。 由于我们是以数据库的数据为准的，所以给缓存设置一个过期时间，是保证最终一致性的解决方案。 选择方案 一、先更新数据库，再删除缓存 正常情况： 更新数据库，成功。 删除缓存，成功。 异常情况： 1.更新数据库失败，程序捕获异常，不会走到下一步，所以数据不会出现不一致。 2.更新数据库成功，删除缓存失败。数据库是新数据，缓存是旧数据