并发--我的噩梦

最新推荐文章于 2025-12-01 16:49:22 发布
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本文探讨了项目中遇到的并发编程难题及应对策略。作者面对复杂的并发场景感到困惑，并表达了希望找到有效的解决方案来完成任务的愿望。

项目中遇到并发，该如何写呢  网上关于线程的资料太多啦，都不知道该怎么写啦，毕竟以前用的少

心沉不下来，代码lou不出来该如何交差啊/抓狂

iOS结构化并发---喵神出品。
m0_60543356的博客
12-06 2631
ios结构化并发
Web高并发-秒杀场景浅谈
Pony Chen's Blog
02-26 1001
一、大规模并发带来的挑战[电商秒杀与抢购]:在过去的工作中，我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能，在这个过程中，整个Web系统遇到了很多的问题和挑战。如果Web系统不做针对性的优化，会轻而易举地陷入到异常状态。我们现在一起来讨论下，优化的思路和方法哈。1. 请求接口的合理设计[电商秒杀与抢购]:一个秒杀或者抢购页面，通常分为2个部分，一个是静态的HTML等内容，另一个就是参与秒杀的Web后台请求接...
高并发 - 优化处理思路
weixin_38287328的博客
06-20 722
1. 请求接口的合理设计 一个秒杀或者抢购页面，通常分为2个部分，一个是静态的HTML等内容，另一个就是参与秒杀的Web后台请求接口。 通常静态HTML等内容，是通过CDN的部署，一般压力不大，核心瓶颈实际上在后台请求接口上。这个后端接口，必须能够支持高并发请求，同时，非常重要的一点，必须尽可能“快”，在最短的时间里返回用户的请求结果。为了实现尽可能快这一点，接口的后端存储使用内存级别的操
Go语言并发--传统锁与channel的选择
ghostloda
09-20 2122
Go语言并发–传统锁与channel的选择 虽然go语言同时支持CSP原语和内存访问同步。但是更推崇使用channel编写高水平并发。 “不要通过共享内存进行通信，相反，通过通信来共享内存。” Go语言在sync包中提供了传统的锁机制，大多数的锁问题都可以通过channel或者传统的锁来解决，所以，我该用哪个？ 你想要转让数据的所有权么？ 如果你有一块产生的计算结果并想共享这个结果给其它代码块的代码，你所做的就是传递了数据的所有权。 数据拥有所有权者，并发程序安全就是保证同时只有一个并发上下文拥有数据
Seed-Coder-8B-Base模型处理并发编程代码的可靠性
weixin_42515842的博客
12-01 757
Seed-Coder-8B-Base是一款专注于生成可靠并发代码的大模型，通过高质量训练数据和上下文感知能力，有效避免竞态条件、死锁等问题。它能在Python、Java等语言中自动生成线程安全代码，并嵌入开发流程实现静默审查，提升系统稳定性。
Go语言并发编程1 - 基础
yunfan
10-30 701
0 并发编程基础 并发编程是一种现代计算机编程技术。它的含义比较宽泛，可以是多进程编程、也可以是多线程编程、还可以是编写分布式程序。并发编程思想来源于多任务操作系统，它允许同时运行多个程序。在早起的单用户操作系统中，任务是一个接一个地运行，各个任务的执行完全是串行的。只有在一个任务运行完成之后，另一个任务才会被读取并执行。而多任务操作系统则允许终端用户同时运行多个程序。当一个程序暂时不需要使用CPU时，系统会把该程序挂起或中断，以便其他程序可以使用CPU。而Go语言最明显的优势在于拥有基于多线程的并发编程
web系统大规模并发--电商秒杀与抢购
dear_zx的博客
07-07 1402
电商的秒杀和抢购，对我们来说，都不是一个陌生的东西。然而，从技术的角度来说，这对于Web系统是一个巨大的考验。当一个Web系统，在一秒钟内收到数以万计甚至更多请求时，系统的优化和稳定至关重要。这次我们会关注秒杀和抢购的技术实现和优化，同时，从技术层面揭开，为什么我们总是不容易抢到火车票的原因？  一、大规模并发带来的挑战  在过去的工作中，我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能，
AliOS-Things云端一体方案设计
weixin_42599908的博客
11-16 741
本文深入解析AliOS-Things如何通过操作系统级整合实现端云协同，涵盖安全连接、设备影子、OTA升级等核心能力，显著降低IoT开发门槛，提升系统稳定性与用户体验。
【并发系列-06】分布式任务调度系统设计实现
专注后端技术架构，AI技术分享
09-04 1691
分布式任务调度系统设计摘要 本文系统阐述了分布式任务调度系统的设计与实现，从电商平台的实际业务痛点出发，分析了传统单机调度方案在性能、可靠性和扩展性上的不足。文章构建了完整的知识体系，包括理论基础、架构设计、关键问题解决方案和生产实践指导。重点解析了分布式调度系统的核心组件（调度中心、任务存储、执行器集群、协调服务）及其交互关系，提出五大设计原则（高可用性、一致性、扩展性、隔离性、可观测性），并对比分析了不同业务场景下的CAP权衡策略。最后梳理了任务调度技术从单机时代到云原生时代的演进历程，为构建企业级分布
【Java并发陷阱】告别 SimpleDateFormat 的线程安全噩梦，拥抱 DateTimeFormatter！
weixin_43835210的博客
04-25 373
本文深入探讨了在多线程环境中使用 `java.text.SimpleDateFormat` 可能引发的日期/时间转换错误（如 `NumberFormatException` 或结果不一致），并详细介绍了如何使用 Java 8 引入的线程安全的 `java.time.format.DateTimeFormatter` 来彻底解决这个问题。
大辉谈-用redis和CDN实现百万并发架构
何辉
11-06 1184
今天准备给大家讲讲我在工作中遇到的困难以及经过各种实践到认知再实践最终实现目标的过程之一: 我是如何思考动静分离架构并最终实现的 先来说说需求, 我之前所在的团队的商业方向是做电商平台saas,类似于有赞和微盟, 电商saas顾名思义, 它是电商+saas,意思就是普通的电商那一套不够,还得加上saas:) 现在不是要双十一了么? 他们都想搞私域的双十一直播,平时的那点流量一下子蹿了十几倍甚至几十倍, 怎么应对? 啊! 动静分离! 团队的研发小伙伴们和问过的朋友以及CEO特意请的顾问都这么说. o..
C++ Cache-line Alignment：内存对齐对并发性能的影响
weixin_41455464的博客
07-12 476
即使这些变量之间逻辑上没有任何关系，但由于它们共享同一个Cache-line，只要有一个线程修改了其中的一个变量，整个Cache-line就会失效，需要重新从内存里加载。但是，如果你的数据“横跨”了两个Cache-line，那CPU就得先拿第一个Cache-line，再拿第二个Cache-line，才能凑齐你想要的数据。各位观众，各位朋友，大家好！更糟糕的是，在并发环境下，如果多个线程访问的数据“挨”得很近，甚至位于同一个Cache-line里，那就会出现“伪共享”（False Sharing）问题。
基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测（Matlab代码实现）
最新发布
12-03
内容概要：本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用，并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络（CNN）在特征提取方面的优势与长短期记忆网络（LSTM）在处理时序依赖问题上的强大能力，形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参，提升了模型的预测精度与泛化能力，适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析，突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群：具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测（Matlab代码实现）础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员，尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标：①解决各类时间序列预测问题，如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等；②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合，提升模型性能；③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑，通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解，同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
（142页PPT）大型集团数字化转型智能制造SAP企业信息化ERP整体规划方案.pptx
12-03
（142页PPT）大型集团数字化转型智能制造SAP企业信息化ERP整体规划方案.pptx
基于SDN的车辆网络、调度与路由中的电动汽车（EV）最优充电方案.zip
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
6Superman6_SmartSchool_15176_1764665787679.zip
12-03
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Flask微电影网站项目是一个基于Python的Flask框架开发的在线微电影分享与观看平台_该项目专注于提供用户友好的界面和流畅的观影体验_支持用户注册登录_个人资料管理_微电影.zip
12-03
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Msmsun_ElectricPaymentSystem_5848_1764668326680.zip
12-03
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基于SpringCloudAlibaba与大数据技术栈的电影推荐系统重构项目源码及完整资料
12-03
本资源包含一套基于Spring Cloud Alibaba、Hadoop、Spark及Flink技术栈构建的电影推荐系统重构项目完整资料。项目代码结构清晰，文档齐全，已通过严格测试，各项功能运行稳定可靠。 该项目在学术评审中表现优异，获得了导师的高度认可，答辩评分达到95分。资源包内所有代码均经过充分验证，确保功能完备后方才发布，使用者可放心部署与调试。 本系统适用于计算机科学及相关领域（如人工智能、通信工程、自动化、电子信息、物联网等）的在校师生、研究人员以及行业开发者参考学习。项目既可作为毕业设计、课程实践、课题研究的实现案例，也适合用于项目初期技术方案演示，或作为初学者进阶学习的实践素材。 对于具备一定技术基础的开发者，可在现有代码框架上进行功能扩展与定制化修改，以满足特定业务需求；项目也可直接应用于毕业设计、课程作业或实际研发场景中。欢迎获取使用，期待通过技术交流共同提升。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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