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大数据处理概述

大数据是时下的热门话题,你不说几句大数据都不好意思出门跟人打招呼,今天就抽空理理自己对于大数据处理的理解吧。
大数据,顾名思义就是一堆非常非常大的东西丢在那边,一堆杂乱,原始的数据,然后要求我们根据自己的业务要求,抽取并分析出价值来。看起来很简单的事情吧,是的,若是时间足够的话,我们可以慢慢的处理,最简单的就是线性的,之后是就二分,树结构查找,再快点就哈希。但是,在大数据面前,简单的使用上面的手段是不能满足实际的业务要求的。只好继续探索探索。

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Exchanger的简单示例

在JDK5之后,提供了很多写并发程序的API,降低了我们写多线程程序的难度,大致上有:Semaphore,CountDownLatch,Exchanger,CyclicBarrier 四个!
四者中对于Exchanger相对陌生,今天突然看到,觉得有点意思,查了网上的资料,写的demo都不是很好,就写个demo玩玩,它的作用是负责两组线程间的通信问题(数据交换),很明显的一个例子就是生产者和消费者可用Exchanger来实现!具体代码如下所示吧:

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cache同步机制之读写

1.概念解析

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多线程基本概念

线程同步的真实意思和字面意思恰好相反。线程同步的真实意思,其实是“排队”:几个线程之间要排队,一个一个对共享资源进行操作,而不是同时进行操作。

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并发编程实践笔记

1, 保证线程安全的三种方法 :
a, 不要跨线程访问共享变量
b, 使共享变量是 final类型的
c, 将共享变量的操作加上同步

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线程模型–生产者&消费者模型

生产者/消费者模型

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