在《Elastic-Job-Lite 源码分析 —— 作业配置》的「3.1」读取作业配置 已经解析。 3.2 获取作业执行线程池 作业每次执行时，可能分配到多个分片项，需要使用线程池实现并行执行。...考虑到不同作业之间的隔离性，通过一个作业一个线程池实现。...调用 JobNodeStorage#removeJobNodeIfExisted(…) 方法移除分配的作业分片项正在运行中的标记，表示作业分片项不在运行中状态。...下一次作业执行时，会补充执行被错过执行的作业分片项。...防御性编程，#isExecuteMisfired(…) 判断使用内存缓存的数据，而该数据的更新依赖 Zookeeper 通知进行异步更新，可能因为各种情况，例如网络，数据可能未及时更新导致数据不一致。
我还将介绍一些需要注意的问题，即在单例类中使用作用域服务。...以下来自他们的网站的描述： Quartz.NET是功能齐全的开源作业调度系统，适用于从最小型的应用程序到大型企业系统。...使用上述实现，仅对创建单例（或瞬态）的IJob实现是安全的。 配置作业 我在IJob这里仅显示一个实现，但是我们希望Quartz托管服务是适用于任何数量作业的通用实现。...在作业中使用作用域服务 这篇文章中描述的实现存在一个大问题：您只能创建Singleton或Transient作业。这意味着您不能使用注册为作用域服务的任何依赖项。...这篇文章中显示的示例最适合单例或瞬时作业，这并不理想，因为使用作用域服务显得很笨拙。
不幸的是，由于Quartz.NET API的工作方式，在Quartz作业中使用Scoped依赖项注入服务有些麻烦。说明下这篇文章部分采用机翻。...回顾-自定义JobFactory和单例的IJob 在上篇博客的最后，我们有一个实现了IJob接口并向控制台简单输出信息的HelloWorldJob。...作业可以直接使用作用域服务 由于作业实例是从IServiceProvder作用域中解析来的，因此您可以在作业实现的构造函数中安全地使用作用域服务。...例如，假设您有一个需要更新数据库并将事件发送到消息总线的服务。您可以在每个单独的IJob实现中处理所有这些问题，也可以将跨领域的“提交更改”和“调度消息”操作移到QuartzJobRunner中。...当作业成功执行后（即未抛出异常），我们将所有未提交的更改保存在中DbContext，并在消息总线上调度事件。
Jenkins 构建失败时的排查检查日志：查看 Jenkins 控制台输出和构建日志。检查配置：确保构建和部署配置正确。依赖检查：确认所有依赖项和环境变量正确配置。...Python单例模式单例模式确保一个类只有一个实例。...Goroutine 是比线程更轻量的协程，通过 go 关键字启动，并且由 Go 运行时管理，利用 调度器 在多个线程间调度 Goroutine 执行。...常见的 Go 语言设计模式单例模式：通过 sync.Once 实现单例，保证线程安全。生产者-消费者模式：通过 channel 轻松实现生产者-消费者模式，进行数据的异步处理。12....VUE双向数据绑定Vue.js 的双向数据绑定通过 v-model 指令实现，结合 getter 和 setter 自动更新 UI 和数据。2.
关键优化点 第一次做压测，给定的压力就是当时线上生产环境峰值的压力情况（1000节点、1000作业并发、500队列、单Container执行时间40秒）。...独立的线程池处理所有队列的排序，其中每个线程处理一个队列的排序。 排序之前，通过深度克隆队列/作业中用于排序部分的信息，保证排序过程中队列/作业的数据结构不变。 ?...在并行运行1万作业，集群1.2万的节点，队列个数2000，单Container执行时间40秒的压力下，调度CPS达到5万，在一分钟内可以将整个集群资源打满，并持续打满。 ? 并发作业数 ?...这里的关键问题是：系统通过配置加载线程更新了调度器某个参数的值，而调度线程也同时在按照这个参数值进行工作。在一次调度过程中可能多次查看这个参数的值，并且根据参数值来执行相应的逻辑。...调度线程在一次调度过程中观察到的参数值发生变化，就会导致系统异常。 处理办法是通过复制资源的方式，避免多线程共享资源引起数据不一致的问题。
，或者说，是在脱离主机的情况下进行的 优点： 减少了CPU空闲时间 提高了I/O速度 1.2.2 单道批处理系统 单道批处理系统的处理过程： 通过作业控制语言将磁带（或卡片）上的若干个作业编成作业执行序列...：常用信号量机制 进程通信 调度： （1）作业调度：从后备队列中按照一定的算法选择除若干个作业，为它们分配资源，将其调入内存后，为其建立进程，将它们插入就绪队列 （2）进程调度：从进程的就绪队列中按照一定的算法选出一个进程...，带权周转时间可能非常的大 适用于作业调度和进程调度 短作业有限的调度算法（SJF）： 按照作业的长短来计算优先级，作业越短，其优先级越高 缺点： （1）必须预知作业的运行时间 （2）对长作业非常不利...，算法退化为FCFS 3.3.3 优先级调度算法 优先级调度算法分类： （1）非抢占式优先级调度算法：优先级低的正在运行时，优先级高的不能抢占CPU （2）抢占式优先级调度算法 优先级的类型： （...，在索引中为每组的第一个记录建立一个索引项，其中含有该记录的关键字值和指向该记录的指针 （4）直接文件（查找文件）Hash File：通过哈希函数直接决定记录地址 目录结构： 单级：全部文件都放在一个目录下
关键优化点 第一次做压测，给定的压力就是当时线上生产环境峰值的压力情况（1000节点、1000作业并发、500队列、单Container执行时间40秒）。...独立的线程池处理所有队列的排序，其中每个线程处理一个队列的排序。 排序之前，通过深度克隆队列/作业中用于排序部分的信息，保证排序过程中队列/作业的数据结构不变。...在并行运行1万作业，集群1.2万的节点，队列个数2000，单Container执行时间40秒的压力下，调度CPS达到5万，在一分钟内可以将整个集群资源打满，并持续打满。...这里的关键问题是：系统通过配置加载线程更新了调度器某个参数的值，而调度线程也同时在按照这个参数值进行工作。在一次调度过程中可能多次查看这个参数的值，并且根据参数值来执行相应的逻辑。...调度线程在一次调度过程中观察到的参数值发生变化，就会导致系统异常。 处理办法是通过复制资源的方式，避免多线程共享资源引起数据不一致的问题。
作业注册表 作业注册表( JobRegistry )，维护了单个 Elastic-Job-Lite 进程内作业相关信息，可以理解成其专属的 Spring IOC 容器。因此，其本身是一个单例。...省略方法 } instance 是一个单例，通过 #getInstance() 方法获取该单例。该单例的创建方式为双重检验锁模式。...Map集合属性全部以作业名称作为 KEY，通过作业名称，可以获得作业相关信息。 省略的方法，下文在实际调用时，进行解析。 3....(false); } 从《Elastic-Job 源码分析 —— 作业配置》的「3.2 持久化作业配置」，调用 ConfigService#persist(…) 方法也不一定会更新作业配置，因此调用 ConfigService...原因：一个作业( ElasticJob )的调度，需要配置独有的一个作业调度器( JobScheduler )，两者是 1 : 1 的关系。
在前面的内容介绍过，深度学习的训练过程主要分为以下三个部分：1）前向计算、2）计算损失、3）更新权重参数。在训练神经网络时，前向传播和反向传播相互依赖。...根据计算图中的数据流依赖关系和计算节点函数，通过先进先出队列来执行具体的计算逻辑：初始状态下，AI 框架会在运行时将计算图中入度为 0 的节点加入到 FIFO（First-In-First-Out）队列中从...FIFO 队列中选择下一个节点，分配给线程池中的一个线程执行计算；当前节点执行结束后，会将其后继节点加入就绪队列，当前节点出队；AI 框架在运行时继续处理 FIFO 队列中的剩余节点，直到遍历完所有的节点...单算子的执行方式好处在于其灵活性高，算子直接通过 Python 运行时调度：通过高级语言代码表达复杂的计算逻辑，尤其是在需要控制流以及需要高级语言的原生数据结构来实现复杂算法的场景；便于于程序进行调试，...，计算图在具体执行时退化成算子执行序列，只能按照给定的队列串行调度执行，即无法在运行时完成并行计算。
DI依赖注入，和控制反转是同一个概念的不同角度的描述，即 应用程序在运行时依赖IoC容器来动态注入对象需要的外部依赖。...（2）对于singleton作用域的Bean，所有的线程都共享一个单例实例的Bean，因此是存在线程安全问题的。...但是如果单例Bean是一个无状态Bean，也就是线程中的操作不会对Bean的成员执行查询以外的操作，那么这个单例Bean是线程安全的。...（2）通过setter方法进行依赖注入且是在多例（原型）模式下产生的循环依赖问题。 （3）通过setter方法进行依赖注入且是在单例模式下产生的循环依赖问题。...Spring在单例模式下的setter方法依赖注入引起的循环依赖问题，主要是通过二级缓存和三级缓存来解决的，其中三级缓存是主要功臣。
两种方式都要通过重写run()方法来定义线程的行为，推荐使用后者，因为Java中的继承是单继承，一个类有一个父类，如果继承了Thread类就无法再继承其他类了，显然使用Runnable接口更为灵活。...可是Java没有@Immutable这个注解符，要创建不可变类，要实现下面几个步骤：通过构造方法初始化所有成员、对变量不要提供setter方法、将所有的成员声明为私有的，这样就不允许直接访问这些成员、在...58、作业(进程)调度算法 先来先服务调度算法(FCFS) 每次调度都是从后备作业队列中选择一个或多个最先进入该队列的作业，将它们调入内存，为它们分配资源、创建进程，然后放入就绪队列。...短作业(进程)优先调度算法(SPF) 短作业优先(SJF)的调度算法是从后备队列中选择一个或若干个估计运行时间最短的作业，将它们调入内存运行。...缺点:长作业的运行得不到保证 优先权调度算法(HPF) 当把该算法用于作业调度时，系统将从后备队列中选择若干个优先权最高的作业装入内存。
失效转移目前通过Zookeeper监听分片项临时节点判断。elastic-job会经过注册中心会话过期时间才能感知任务挂掉。...主要还是使用Quartz本身的定时调度功能，为了便于控制，每个任务都使用独立的线程池。...虽然Quartz可以基于数据库实现作业的高可用，但缺少分布式并行执行作业的功能。 TBSchedule： 阿里早期开源的分布式任务调度系统。代码略陈旧，使用timer而非线程池执行任务调度。...定制化流程型任务：作业可分为简单和数据流处理两种模式，数据流又分为高吞吐处理模式和顺序性处理模式，其中高吞吐处理模式可以开启足够多的线程快速的处理数据，而顺序性处理模式将每个分片项分配到一个独立线程，用于保证同一分片的顺序性...高性能：同一服务器的批量数据处理采用自动切割并多线程并行处理。 灵活性：所有在功能和性能之间的权衡，都可通过配置开启/关闭。如：elastic-job会将作业运行状态的必要信息更新到注册中心。
ElasticJob分布式调度，分布式多个微服务执行只需要执行一个定时任务，基本概念介绍（一） 问题背景 ElasticJob简介 单节点的定时任务 分布式调度 分片的概念 Dataflow类型调度任务...，所以在这之前我看别人都是使用dangdang的依赖，Elastic-Job 是elastic-job是当当开源的作业框架，在这之前，开发定时任务一般都是使用quartz或者spring-task（ScheduledExecutorService...：订单服务中定时统计订单信息，商品服务中定时更新商品信息，用户服务定时更新用户信息 8 Elastic-Job的优点： 并行任务调度（多台服务器同时执行任务） 高可用 高扩展 任务管理和检测 避免任务重复执行...如果使用多线程、单机多进程处理，多线程并行处理可以提高单位时间的处理效率，但是单机能力有限（主要是CPU、内存和磁盘），始终会有单机处理不过来的情况 高可用：单机版的定式任务调度只能在一台机器上运行，如果程序或者系统出现异常就会导致功能不可用...– 系统架构图 从图中可以看到，通过注册中心zookeeper去监听app应用，当出现节点数据及状态变化，可以进行通知，可以进行故障转移 分片的概念 1 作业分片是指任务的分布式执行，需要将一个任务拆分为多个独立的任务项
正因为此特性，我们可以通过SPI机制为程序提供拓展功能，这样可以在运行时动态为接口替换实现类。...首 先 ， 我 们 通 过ExtensionLoader的getExtensionLoader方法获取一个单例实例，然后通过ExtensionLoader的getExtension方法获取拓展类对象。...我们在通过名称获取拓展类之前，需要根据配置文件解析出拓展项名称到拓展类的映射关系表（Map），之后再根据拓展项名称从映射关系表中取出相应的拓展类即可。...● Setter Dubbo IoC通过setter方法注入依赖。Dubbo首先会通过反射获取实例的所有方法，然后遍历方法列表，检测方法名是否具有setter方法特征。...若有这个特征则通过ObjectFactory获取依赖对象，最后通过反射调用setter方法将依赖设置到目标对象中。
由于单线程的缘故，一旦某个定时任务在运行时，产生未处理的异常，那么不仅当前这个线程会停止，所有的定时任务都会停止。 Timer任务执行是依赖于系统绝对时间，系统时间变化会导致执行计划的变更。...本质上是一个计划调度容器，注册了全部Trigger和对应的JobDetail， 使用线程池作为任务运行的基础组件，提高任务执行效率。...通过将任务的调度控制和任务的执行解耦，业务使用只需要关注业务逻辑的开发。...2.4.2 原理解析 2.1.0版本前核心调度模块都是基于quartz框架，2.1.0版本开始自研调度组件，移除quartz依赖 ，使用时间轮调度。...: %s, " + "当前分片项: %s.当前参数: %s," + "作业名称: %s.作业自定义参数:
作业数往往大于机器的CPU数，然而一颗CPU同时只能执行一项任务，如何让用户感觉这些任务正在同时进行呢? 操作系统的设计者 巧妙地利用了时间片轮转的方式 时间片是CPU分配给各个任务（线程）的时间！...” 线程上下文是指某一时间点 CPU 寄存器和程序计数器的内容，CPU通过时间片分配算法来循环执行任务（线程），因为时间片非常短，所以CPU通过不停地切换线程执行。...换言之，单CPU这么频繁，多核CPU一定程度上可以减少上下文切换。...java使用的线程调使用抢占式调度，Java中线程会按优先级分配CPU时间片运行，且优先级越高越优先执行，但优先级高并不代表能独自占用执行时间片，可能是优先级高得到越多的执行时间片，反之，优先级低的分到的执行时间少但不会分配不到执行时间...，如将数据的ID按照Hash取模分段，不同的线程处理不同段的数据 CAS算法，Java的Atomic包使用CAS算法来更新数据，而不需要加锁 使用最少线程 协程，单线程里实现多任务的调度，并在单线程里维持多个任务间的切换
• 调度吞吐量的改进 • 全局调度框架 • 一次查找多个节点 从CDP DC 7.1版本开始，Cloudera提供了一种转换工具，称为FS2CS Conversion Utility。...您可以在Cloudera Manager 文档中 找到有关如何配置GPU调度的详细信息。 FPGA调度支持 与GPU相似，FPGA具有广泛的用例。...有很多使用YARN的Docker容器的用例，例如，打包Spark及其依赖关系，您可以利用容器，甚至可以非常轻松地共享这些版本的框架及其依赖关系。...另一个示例是在YARN上运行ML训练工作负载时（例如Tensorflow / PyTorch），它不再需要在物理节点中安装诸如Python虚拟环境，各种Python程序包之类的依赖项，或诸如Tensorflow...此功能负责按设置的时间间隔聚合日志。该时间以秒为单位，可由用户配置。滚动日志聚合主要用于运行时间较长的应用程序，例如Spark流作业。
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