mysql复制中最常见的问题就是主从复制延迟问题，mysql从一开始不支持并行复制，到一步一步的优化改进多线程复制，下面介绍一下mysql复制单线程到多线程复制的历程
数据库复制的主要性能问题就是数据延时 为了优化复制性能，Mysql 5.6 引入了 “多线程复制” 这个新功能 但 5.6 中的每个线程只能处理一个数据库，所以如果只有一个数据库，或者绝大多数写操作都是集中在某一个数据库的，那么这个“多线程复制”就不能充分发挥作用了 Mysql 5.7 对 “多线程复制” 进行了改善，可以按照逻辑时钟的方式来分配线程，大大提高了复制性能 下面看一下在5.7中如何配置 “多线程复制” 01 对两个 mysql 实例配置好主从复制 配置过程可以参考以前的一篇文章 配置成功后，
在Python中，多线程是一种使程序能够同时执行多个任务的技术。🚀尽管Python的全局解释器锁（GIL）限制了线程的并行执行，但多线程仍然是IO密集型任务和提升用户界面响应性的有效手段。本文将深入探讨Python中多线程的高级用法，从基本知识点到高级技巧，助力开发者充分利用多线程的强大功能。
大家所熟悉的性能测试工具有Loadrunner、JMeter，以及其他小众一些的工具，如Locust、Ngrinder、Gatling等等，那么你们知道这些工具有什么不同吗？为什么有的工具能模拟数千上几万的并发，有的工具单机只能模拟一两千的并发，这其中的原因是什么呢？那么这节课我就来告诉大家，你所不了解性能测试工具的一面：并发模式。
多线程编程在Java中是一个常见的需求，它可以提高程序的性能和响应能力。然而，多线程编程也带来了一系列的线程安全与并发问题。在本文中，我们将深入探讨这些问题，以及如何解决它们，适用于Java初学者和基础用户。
MySQL的复制原理：Master上面事务提交时会将该事务的Binlog Events写入Binlog文件，然后Master将Binlog Events传到Slave上面，Slave应用该Binlog Events实现逻辑复制。
在这个 Python 多线程教程中，您将看到创建线程的不同方法，并学习实现线程安全操作的同步。这篇文章的每个部分都包含一个示例和示例代码，以逐步解释该概念。
MySQL的主从复制是一项重要功能，可以利用其实现读写分离、高可用，及备份等目的。众所周知，MySQL是一个单进程、多线程的数据库，在各项工作中调用了不同的线程，本篇将介绍在主从复制中所使用的线程。
当前主流的VM垃圾收集都采用“分代收集“算法，这种算法会根据对象存活周期的不同将内存划分为几块，
Shenandoah 低延迟垃圾回收器 标记回收过程更复杂 ZGC Region大小细化
如果此时在主上有大量的insert操作，可以在slave上执行> select * from mysql.slave_worker_info\G 应该可以查看到worker_id在不断变化，说明是多线程复制在起作用了。
小编最近收集整理到一份非常全面的学习进阶资料，就迫不及待来与大家分享了，大概有四万字，篇幅太长不利于文章阅读，下面将是以图片形式进行一一展示。
昨天花了点时间整理了下并行复制在5.6,5.7中的一些差别和测试，MySQL 5.6, 5.7并行复制测试(r12笔记第9天),当然只是一个开始，因为里面还有不少需要完善的部分，总体的感觉来看MySQL 5.7里的并行复制改进很大，能够极大提高效率，充分利用资源。 那我们来简单回顾一下MySQL的复制里的一些事情，然后继续展开测试。 首先借丁奇大师总结的一个经典的主从复制的流程图来展开。 整个复制的流程中，看似存在多个节点会存在延迟的可能，而如果把这些工作都细化，那么就会有一个很本质的原因，那
java中有很多list，但是原生支持并发的并不多，我们在多线程的环境中如果想同时操作同一个list的时候，就涉及到了一个并发的过程，这时候我们就需要选择自带有并发属性的list，那么java中的并发list到底有哪些呢？今天要给大家介绍的是ArrayList、CopyOnWriteArrayList、ConcurrentLinkedDeque这几个。
Java堆内存被划分为新生代和年老代两部分，新生代主要使用复制和标记-清除垃圾回收年老代主要使用标记-整理垃圾回收算法，因此 java 虚拟中针对新生代和年老代分别提供了多种不同的垃圾收集器，JDK1.6 中 Sun HotSpot 虚拟机的垃圾收集器如下:
线程算是相对较高级的内容，主要的原因不是说他难，而是它不可见。最近基于多线程的方式优化了一些 FLink 程序，所以这一系列，我们聊聊多线程
为什么有人会说 Python 多线程是鸡肋？知乎上有人提出这样一个问题，在我们常识中，多进程、多线程都是通过并发的方式充分利用硬件资源提高程序的运行效率，怎么在 Python 中反而成了鸡肋？
为了解决 Mark-Sweep 算法内存碎片化的缺陷而被提出的算法。按内存容量将内存划分为等大小 的两块。每次只使用其中一块，当这一块内存满后将尚存活的对象复制到另一块上去，把已使用 的内存清掉，如图：
如果垃圾回收的算法属于内存回收的方法论的话，那本文讨论的垃圾回收器就属于内存回收的具体实现。
参考 【Android 内存优化】垃圾回收算法 ( 分代收集算法 | Serial 收集器 | ParNew 收集器 | Parallel Scavenge 收集器 | CMS 并发标记清除收集器 ) 博客 ;
在Python中，你可以使用多线程来编写一个GUI界面的文件复制程序。这样可以使得文件复制过程在后台进行，而不会阻塞用户界面，提升用户体验。下面是一个使用Python的Tkinter库和多线程实现的文件复制程序的示例：
近期Redis 6.0.0稳定版发布了，是Redis有史以来最大的版本， Redis的作者在博客中介绍了该版本中的新特性，此外除了这些新特性外，Redis 6也正式支持多线程！意味着从此不能单纯的说Redis是单线程模型了。本文我们先来看看Redis 6.0.0 GA版本都有哪些新特性，然后介绍下Redis对多线程的支持。
使用@Async注解创建多线程非常的方便，还可以通过配置，实现线程池。比直接使用线程池简单太多。而且在使用上跟普通方法没什么区别，加上个@Async注解即可实现异步调用。
一、缘起 mysql主从复制，读写分离是互联网用的非常多的mysql架构，主从复制最令人诟病的地方就是，在数据量较大并发量较大的场景下，主从延时会比较严重。 为什么mysql主从延时这么大？ 回答：
Mysql 复制过程中，数据延迟是很重要的问题，无法避免，只能尽量优化，使延时尽可能的小 要想优化复制过程，我们先看下复制的整个过程，看其中哪些步骤可以优化 这个过程中有3个主要的时间点 1. 主库写
parallelStream() 是 Java 8 中新增的一个方法，它是 Stream 类的一种扩展，提供了将集合数据并行处理的能力。普通的 stream() 方法是使用单线程对集合数据进行顺序处理，而 parallelStream() 方法则可以将集合数据分成多个小块，分配到多个线程并行处理，从而提高程序的执行效率。
MySQL主从复制，读写分离是互联网常见的数据库架构，该架构最令人诟病的地方就是，在数据量较大并发量较大的场景下，主从延时会比较严重。
每个正在系统上运行的程序都是一个进程。每个进程包含一到多个线程。线程是一组指令的集合，或者是程序的特殊段，它可以在程序里独立执行。也可以把它理解为代码运行的上下文。所以线程基本上是轻量级的进程，它负责在单个程序里执行多任务。通常由操作系统负责多个线程的调度和执行。
🎉使用Collections.synchronizedList(new ArrayList); synchronizedList是标准库提供的一个基于synchronized进行线程同步的List，synchronizedList的关键操作上都带有synchronized来满足线程安全
一、概述 内存回收，分析出所以然，为什么如此设计，内存回收，如整理屋子。用户就是系统，其实和普通的系统没有大区别。 需求： 正确 高效（不能对用户线程有较大的影响） 二、设计 我来设计的话，一些基本
在之前的文章中，我们介绍了对象的创建过程，以及运行期的相关优化手段。本文主要介绍对象回收的判定方式以及垃圾对象的回收算法等相关知识。
下图是《Python程序设计开发宝典》第330页例12-7的代码，本意是使用多线程技术进行文件复制，重点演示嵌套函数定义、多线程编程技术以及队列在多线程同步时的用法。
如果我告诉您有一个 Redis 的分支版本，它的性能比原生的 Redis 快 5 倍，而且延迟却降低近 5 倍，你会不会想了解一下这个项目？而如果您不再需要哨兵节点并且您的副本可以接受读取和写入，这将有可能使分片数量减少 10 倍，这样对你的吸引力是不是更大了呢？
在我看百度看到的所有答案中，关于并发写出现Null值，几乎都是将原因归咎到add方法中的size++上，这里我个人认为这种回答应该是错误的，出现null值的原因应该是扩容所造成的。
写时复制是指：在并发访问的情景下，当需要修改JAVA中Containers的元素时，不直接修改该容器，而是先复制一份副本，在副本上进行修改。修改完成之后，将指向原来容器的引用指向新的容器(副本容器)。
上篇文章 我们介绍了 Java 内存运行时区域的各个部分，其中程序计数器、虚拟机栈、本地方法栈三个区域随线程而生，随线程而灭，在这几个区域内就不需要过多考虑回收的问题，因为方法结束或者线程结束时，内存自然就跟着回收了。
前两篇文章分别介绍了JVM 运行时内存划分和堆上的内存分配机制，本文将对垃圾收集器进行介绍，先来看下面这幅图：
CopyOnWriteArrayList 是一个并发容器。有很多人称它是线程安全的，我认为这句话不严谨，缺少一个前提条件，那就是非复合场景下操作它是线程安全的。
在Spring Boot应用中使用多线程，可以有效提升程序性能，特别是在处理大量并行任务或进行长时间运算的场景中。Spring Boot提供了简洁的并发编程支持，主要依赖于Spring框架的@Async注解以及Java的并发API。以下是Spring Boot中使用多线程的基本原理和实现方法。
需要提前了解的知识： JVM内存模型 JVM垃圾回收算法 HotSpot虚拟机所有的垃圾收集器如下图： HotSpot 所有垃圾收集器 上面有7种收集器，分为部分，上面为新生代收集器，下面是老年代
image.png 基本原理 Nginx 的进程模型 Nginx 服务器，正常运行过程中： 多进程：一个 Master 进程、多个 Worker 进
多线程是为了使得多个线程并行的工作以完成多项任务，以提高系统的效率。线程是在同一时间需要完成多项任务的时候被实现的。
本文介绍下，C#中的各种定时器Timer，介绍它们之间的区别，通过具体的例子学习其使用方法。有需要的朋友，可以参考下。
进程： APP 启动时，应用会启动一个新的 Linux 进程， 一个app内可以有多个进程，进程之间不共享数据。 线程： 1个进程中可以包含多个线程，线程之间数据共享。
垃圾收集常用的算法有三种。标记-清除算法，标记-复制算法，标记-整理算法。下面一个一个来看：
dump log的操作是并发的多线程操作,但是从库的I/O和SQL线程是单线程的操作,(5.6.x后I/O可以多线程操作),但是SQL线程的执行一定是串行的执行,这也就导致了主从复制的延时问题的原因.
该参数是默认打开的，在数据库启动后立即启动自动relay log恢复。在恢复过程中，创建一个新的relay log,并将IO线程初始化到SQL线程的位置。
1. 分代收集算法 : 每个对象的生命周期是不同的 , 某些对象如 Application 整个应用声明周期都存活 , 某些方法的局部变量对象 , 方法结束后 , 该局部对象就可以被回收了 , 不同声明周期的对象使用不同的垃圾回收算法 ;
以bio前缀开始的都是异步线程，用于异步执行一些耗时任务。其中，线程bio_close_file用于异步删除文件，线程bio_aof用于异步将AOF文件刷到磁盘，线程bio_lazy_free用于异步删除数据（懒删除）。
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