concurrent-programming

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我試圖寫一個使用兩個理髮師和三種類型的客戶誰不是僅僅等待理髮師1理髮師2熟睡的理髮師問題監測解決方案，也可以不關心哪個理髮師削減他們的頭髮。我希望爲指導，在這個問題上 - 我的想法至今都該算法將利用等候的顧客一個列表，並可以使用程序，如 try_to_get_haircut（） if_not_first（） wake_up_barber（） wait_for_haircut（）

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Python concurrent.futures調用相同的函數兩次

如果我的所有進程都是從不同的函數啓動的，那麼使用concurrent.futures是沒有問題的。但如果我想用不同的參數調用相同的函數，我似乎無法獲得正確的語法。這是我得到了這麼遠，但它不工作： tasks = ((serial_port_local, serial_options_local, serial_port_remote, serial_options_remote, "local")

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使用同步鎖時感到困惑

看到下面的代碼，這讓我感到困惑，在類DynamicPropertyFactory中，它鎖定了ConfigurationManager.class，正如我的理解，鎖只能在類或實例本身中使用。如何理解這一點？ public class *DynamicPropertyFactory*{ public static *DynamicPropertyFactory* initWithConfi

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燕尾和併發有什麼區別？

我遇到了我以前從未聽說過的Dovetailing的定義，我想到的第一件事是Concurrency。但是，我找不到有關這兩個概念的帖子。我也讀this。如果我沒有弄錯，燕尾跟圖靈機有點關係，而且理論上是相似的，但它們都直觀地關於分佈源：從這個過程中執行一些操作，並根據某些預定義的調度或一組規則。我在這裏的問題是，有什麼區別？還是他們根本沒有可比較的概念？

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多線程連接（Long millis）操作

直接提問。是Thread.join(x)開始從start()方法被調用還是從join(x)方法被調用的時間開始計數？爲了演示：以下哪種解決方案是正確的做法？ Set<Thread> myThreads=new HashSet<Thread>(); for(Task t : tasks){ try{ Thread thread=new Concurren

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同步vs線程安全集合vs原子包裝類vs鎖

我是新來的併發編程。當我正在瀏覽同步，線程安全集合，原子包裝類，鎖之間的混淆時，鎖和同步通過使一段代碼線程安全來完成相同的工作。爲什麼我們需要線程安全的集合或原子包裝類呢？由於鎖定將只允許單個線程訪問代碼，並且不會讓集合或基元類型變得不安全。

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等待，並在同一時間蟒蛇

通知多個線程我新的線程和Python，我想打一個服務器有多個（10）HTTP同時請求。我有用於發送請求的實用程序。我寫了代碼如下： import time import threading def send_req(): start = time.time() response = http_lib.request(ip,port,headers,body,url)

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ConcurrentHashMap putIfAbsent第一次

我有一個ConcurrentHashMap和一個方法，在地圖中放入一個字符串，然後我根據插入的值在一個同步塊中執行一些操作。 putIfAbsent返回與指定鍵關聯的先前值，或者null如果沒有映射的關鍵 - 根據官方文檔但是也有一些基於putIfAbsent是否返回空執行2個行動或不。現在這裏是訣竅。我想要第一個動作（當putIfAbsent返回null）首先被執行，並且所有其他線程被擱置。

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使用線程時崩潰

我想用線程編寫代碼來創建併發應用程序。當我點擊「主線程」按鈕時，「doHeavyWork」方法啓動並在用戶完成時向用戶顯示敬酒！但是當我想使用線程並單擊「單線程」按鈕時，「doHeavyWork」方法啓動，但最後程序停止並崩潰。我的問題是什麼？我使用物理電話進行調試。這是我的代碼： package khosravi.mehdi.course.app.thread_test; impo

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Spark程序性能-GC和任務的反序列化和併發執行

我有一個4臺機器的集羣，一個主機和三個工人，每個機器都有128G內存和64個內核。我在獨立模式下使用Spark 1.5.0。我的程序使用JDBC從Oracle表中讀取數據，然後執行ETL，處理數據以及執行機器學習任務，如k-means。我有一個DataFrame（myDF.cache（）），它是與其他兩個DataFrames結合並緩存的結果。 DataFrame包含2700萬行，數據大小約爲1.