多线程同步机制摘要

Critical Section

Critical section(临界区)用来实现“排他性占有”。适用范围是单一进程的各线程之间。它是:

·         一个局部性对象,不是一个核心对象。

·         快速而有效率。

·         不能够同时有一个以上的critical section被等待。

·         无法侦测是否已被某个线程放弃。

Mutex

Mutex是一个核心对象,可以在不同的线程之间实现“排他性占有”,甚至几十那些现成分属不同进程。它是:

·         一个核心对象。

·         如果拥有mutex的那个线程结束,则会产生一个“abandoned”错误信息。

·         可以使用Wait…()等待一个mutex。

·         可以具名,因此可以被其他进程开启。

·         只能被拥有它的那个线程释放(released)。

Semaphore

Semaphore被用来追踪有限的资源。它是:

·         一个核心对象。

·         没有拥有者。

·         可以具名,因此可以被其他进程开启。

·         可以被任何一个线程释放(released)。

Event Object

Event object通常使用于overlapped I/O,或用来设计某些自定义的同步对象。它是:

·         一个核心对象。

·         完全在程序掌控之下。

·         适用于设计新的同步对象。

·         “要求苏醒”的请求并不会被储存起来,可能会遗失掉。

·         可以具名,因此可以被其他进程开启。

Interlocked Variable

如果Interlocked…()函数被使用于所谓的spin-lock,那么他们只是一种同步机制。所谓spin-lock是一种busy loop,被预期在极短时间内执行,所以有最小的额外负担(overhead)。系统核心偶尔会使用他们。除此之外,interlocked variables主要用于引用技术。他们:

·         允许对4字节的数值有些基本的同步操作,不需动用到critical section或mutex之类。

·         在SMP(Symmetric Multi-Processors)操作系统中亦可有效运作。

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像(User Profile)是大数据领域关键概念,是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具,能助企业深度理解用户,实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容:一是数据收集,需大量数据支撑,常借助Flume、Kafka等日志收集系统,实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据;二是数据处理与清洗,因数据源杂乱,需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理,去除噪声数据,统一格式,保障数据质量;三是特征工程,为构建用户画像关键,要挑选有意义特征,像用户年龄、性别、消费频率等,且对特征编码、标准化、归一化;四是用户聚类,用K-means、DBSCAN等算法将用户分组,找出行为模式相似用户群体;五是用户建模,借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模,预测其行为或需求;六是用户画像生成,把分析结果转为可视化用户标签,如“高消费能力”、“活跃用户”等,方便业务人员理解。 其说明文档包含:一是项目背景与目标,阐述构建用户画像原因及期望效果;二是技术选型,说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由;三是数据架构,描述数据来源、存储方式(如HDFS、数据库)及数据流图等;四是实现流程,详述各步骤操作方法和逻辑,含代码解释及关键函数功能;五是模型评估,介绍度量用户画像准确性和有效性方式,像准确率、召回率、F1分数等指标;六是应用场景,列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用;七是注意事项,分享开发中遇问题、解决方案及优化建议;八是结果展示,以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果,展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大,既可助人深入理解构建过程,又能通过源码洞察大数据处
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