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  • 在工作中您是否遇到过如何快速高效的处理Job任务列表、如何通过多线程批量处理订单、如何多线程群发短信、如何批量上传图片到远程图片服务器或者云存储图片服务器、如何通过多线程让应用程序提高对CPU的利用率从而...

    一、多线程技术应用场景介绍

    本期同样带给大家分享的是阿笨在实际工作中遇到的真实业务场景,请跟随阿笨的视角去如何采用基于开源组件SmartThreadPool线程池技术实现多任务批量处理。在工作中您是否遇到过如何快速高效的处理Job任务列表、如何通过多线程批量处理订单、如何多线程群发短信、如何批量上传图片到远程图片服务器或者云存储图片服务器、如何通过多线程让应用程序提高对CPU的利用率从而增加应用程序的处理效率,等等。如果您有遇到类似的业务场景的而感到烦恼的话,那么今天您看完阿笨的分享课后下次碰到这类疑难杂症的问题一定不再困惑,思绪一下子会豁然开朗。如果您对本期的教程内容感兴趣,那么大家跟着阿笨一起学习吧!

    废话不多说,直接上干货,我们不生产干货,我们只是干货的搬运工。



    三、线程池处理多任务原理图


    原理图

    四、涉及覆盖的知识点

    4.1、WinForm桌面应用程序开发小技术和技能。如下:

    1、比如System.Threading.Timer定时器在实际项目中的大量灵活运行。

    2、如何快速的通过阿笨提供的控件库实现桌面应用程序的UI美化和人性化布局。

    3、C#中使用Settings.settings来存储用户自定义配置文件。

    4、C#如何快速的创建Windows服务应用程序。

    5、C#如何支持批处理文件(bat)以及如何通过批处理指令连接远程服务器建立本地映射盘。

    等等......

    4.2、阿笨本次分享课将给大家带来在实际项目中的三种技术解决办案如何采用多线程技术来实现多任务的批量处理。以后碰到这样的通用的业务场景时,你会感觉到“手到擒来,得心应手”。如下:

    1、如何使用SmartThreadPool线程池技术实现多任务的批量处理。(强烈推荐)

    2、如何使用.NET默认自带的ThreadPool线程池技术实现多任务的批量处理。

    3、如何使用.NET 4.5异步编程Task技术实现多任务的批量处理。

    4.3、第三方开源组件的基本使用

    1、日志框架,Nlog和Log4net。

    2、序列化组件json.net。

    2、如何使用开源Topshelf组件创建Windows服务

    五、SmartThreadPool基本使用

    5.1、github源码地址:

    https://github.com/amibar/SmartThreadPool

    5.2、NuGet进行在线下载:

    Install-Package SmartThreadPool.dll

    5.3、演示SmartThreadPool如何实现等待多个Job任务执行完成


    六、源代码在线演示和解读

    源代码在线演示和解读

    作者:阿笨 

          官方QQ群:422315558 跟着阿笨一起玩NET 574187616跟着阿笨一起玩NET(二) 

          个人讲师课堂主页:http://study.163.com/provider/2544628/index.htm 

          个人微信公众号课程主页:http://dwz.cn/ABenNET





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  • 在工作中您是否遇到过如何快速高效的处理Job任务列表、如何通过多线程批量处理订单、如何多线程群发短信、如何批量上传图片到远程图片服务器或者云存储图片服务器、如何通过多线程让应用程序提高对CPU的利用率从而...

    一、多线程技术应用场景介绍

    本期同样带给大家分享的是阿笨在实际工作中遇到的真实业务场景,请跟随阿笨的视角去如何采用基于开源组件SmartThreadPool线程池技术实现多任务批量处理。在工作中您是否遇到过如何快速高效的处理Job任务列表、如何通过多线程批量处理订单、如何多线程群发短信、如何批量上传图片到远程图片服务器或者云存储图片服务器、如何通过多线程让应用程序提高对CPU的利用率从而增加应用程序的处理效率,等等。如果您有遇到类似的业务场景的而感到烦恼的话,那么今天您看完阿笨的分享课后下次碰到这类疑难杂症的问题一定不再困惑,思绪一下子会豁然开朗。如果您对本期的教程内容感兴趣,那么大家跟着阿笨一起学习吧!

    废话不多说,直接上干货,我们不生产干货,我们只是干货的搬运工。


    三、线程池处理多任务原理图

    原理图

    四、涉及覆盖的知识点

    4.1、WinForm桌面应用程序开发小技术和技能。如下:

    1、比如System.Threading.Timer定时器在实际项目中的大量灵活运行。

    2、如何快速的通过阿笨提供的控件库实现桌面应用程序的UI美化和人性化布局。

    3、C#中使用Settings.settings来存储用户自定义配置文件。

    4、C#如何快速的创建Windows服务应用程序。

    5、C#如何支持批处理文件(bat)以及如何通过批处理指令连接远程服务器建立本地映射盘。

    等等......

    4.2、阿笨本次分享课将给大家带来在实际项目中的三种技术解决办案如何采用多线程技术来实现多任务的批量处理。以后碰到这样的通用的业务场景时,你会感觉到“手到擒来,得心应手”。如下:

    1、如何使用SmartThreadPool线程池技术实现多任务的批量处理。(强烈推荐)

    2、如何使用.NET默认自带的ThreadPool线程池技术实现多任务的批量处理。

    3、如何使用.NET 4.5异步编程Task技术实现多任务的批量处理。

    4.3、第三方开源组件的基本使用

    1、日志框架,Nlog和Log4net。

    2、序列化组件json.net。

    2、如何使用开源Topshelf组件创建Windows服务

    五、SmartThreadPool基本使用

    5.1、github源码地址:

    https://github.com/amibar/SmartThreadPool

    5.2、NuGet进行在线下载:

    Install-Package SmartThreadPool.dll

    5.3、演示SmartThreadPool如何实现等待多个Job任务执行完成

    六、源代码在线演示和解读

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  • 算法题要注意的是合法性校验、边界条件以及异常的处理。另外,如果要写测试⽤例,⼀定要保证测试覆盖场景尽可能全。加上平时刷刷算法题,这种考核应该没问题的。 蚂蚁二面 ⾃我介绍下呗 开源项⽬贡献过代码么?...

    蚂蚁一面

    ⼀⾯就做了⼀道算法题,要求两⼩时内完成,给了⻓度为N的有重复元素的数组,要求输出第10⼤的数。典型的TopK问题,快排算法搞定。算法题要注意的是合法性校验、边界条件以及异常的处理。另外,如果要写测试⽤例,⼀定要保证测试覆盖场景尽可能全。加上平时刷刷算法题,这种考核应该没问题的。

    蚂蚁二面

    • ⾃我介绍下呗
    • 开源项⽬贡献过代码么?(Dubbo提过⼀个打印accesslog的bug算么)
    • ⽬前在部⻔做什么,业务简单介绍下,内部有哪些系统,作⽤和交互过程说下
    • Dubbo踩过哪些坑,分别是怎么解决的?(说了异常处理时业务异常捕获的问题,⾃定义了⼀个异常拦截器)
    • 开始进⼊正题,说下你对线程安全的理解(多线程访问同⼀个对象,如果不需要考虑额外的同步,调⽤对象的⾏为就可以获得正确的结果就是线程安全)
    • 事务有哪些特性?(ACID)
    • 怎么理解原⼦性?(同⼀个事务下,多个操作要么成功要么失败,不存在部分成功或者部分失败的情况)
    • 乐观锁和悲观锁的区别?(悲观锁假定会发⽣冲突,访问的时候都要先获得锁,保证同⼀个时刻只有线程获得锁,读读也会阻塞;乐观锁假设不会发⽣冲突,只有在提交操作的时候检查是否有冲突)这两种锁在Java和MySQL分别是怎么实现的?(Java乐观锁通过CAS实现,悲观锁通过synchronize实现。mysql乐观锁通过MVCC,也就是版本实现,悲观锁可以通过select… forupdate加上排它锁)
    • HashMap为什么不是线程安全的?(多线程操作⽆并发控制,顺便说了在扩容的时候多线程访问时会造成死锁,会形成⼀个环,不过扩容时多线程操作形成环的问题再JDK1.8已经解决,但多线程下使⽤HashMap还会有⼀些其他问题⽐如数据丢失,所以多线程下不应该使⽤HashMap,⽽应该使⽤ConcurrentHashMap)怎么让HashMap变得线程安全?(Collections的synchronize⽅法包装⼀个线程安全的Map,或者直接⽤ConcurrentHashMap)两者的区别是什么?(前者直接在put和get⽅法加了synchronize同步,后者采⽤了分段锁以及CAS⽀持更⾼的并发)
    • jdk1.8对ConcurrentHashMap做了哪些优化?(插⼊的时候如果数组元素使⽤了红⿊树,取消了分段锁设计,synchronize替代了Lock锁)为什么这样优化?(避免冲突严重时链表多⻓,提⾼查询效率,时间复杂度从O(N)提⾼到O(logN))
    • redis主从机制了解么?怎么实现的?
    • 有过GC调优的经历么?(有点虚,答得不是很好)
    • 有什么想问的么?

    蚂蚁三面

    • 简单⾃我介绍下
    • 监控系统怎么做的,分为哪些模块,模块之间怎么交互的?⽤的什么数据库?(MySQL)使⽤什么存储引擎,为什么使⽤InnnoDB?(⽀持事务、聚簇索引、MVCC)
    • 订单表有做拆分么,怎么拆的?(垂直拆分和⽔平拆分)
    • ⽔平拆分后查询过程描述下
    • 如果落到某个分⽚的数据很⼤怎么办?(按照某种规则,⽐如哈希取模、range,将单张表拆分为多张表)
    • 哈希取模会有什么问题么?(有的,数据分布不均,扩容缩容相对复杂 )
    • 分库分表后怎么解决读写压⼒?(⼀主多从、多主多从)
    • 拆分后主键怎么保证位置?(UUID、Snowflake算法)
    • Snowflake⽣成的ID是全局递增唯⼀么?(不是,只是全局唯⼀,单机递增)
    • 怎么实现全局递增的唯⼀ID?(讲了TDDL的⼀次取⼀批ID,然后再本地慢慢分配的做法)
    • Mysql的索引结构说下(说了B+树,B+树可以对叶⼦结点顺序查找,因为叶⼦结点存放了数据结点且有序)
    • 主键索引和普通索引的区别(主键索引的叶⼦结点存放了整⾏记录,普通索引的叶⼦结点存放了主键ID,查询的时候需要做⼀次回表查询)⼀定要回表查询么?(不⼀定,当查询的字段刚好是索引的字段或者索引的⼀部分,就可以不⽤回表,这也是索引覆盖的原理)
    • 你们系统⽬前的瓶颈在哪⾥?
    • 你打算怎么优化?简要说下你的优化思路
    • 有什么想问我么?

    蚂蚁四面

    • 介绍下⾃⼰
    • 为什么要做逆向?
    • 怎么理解微服务?
    • 服务治理怎么实现的?(说了限流、压测、监控等模块的实现)
    • 这个不是中间件做的事么,为什么你们部⻔做?(当时没有单独的中间件团队,微服务刚搞不久,需要进⾏监控和性能优化)
    • 说说Spring的⽣命周期吧
    • 说说GC的过程(说了young gc和full gc的触发条件和回收过程以及对象创建的过程)
    • CMS GC有什么问题?(并发清除算法,浮动垃圾,短暂停顿)
    • 怎么避免产⽣浮动垃圾?(记得有个VM参数设置可以让扫描新⽣代之前进⾏⼀次young gc,但是因为gc是虚拟机⾃动调度的,所以不保证⼀定执⾏。但是还有参数可以让虚拟机强制执⾏⼀次young gc)
    • 强制young gc会有什么问题?(STW停顿时间变⻓)
    • 知道G1么?(了解⼀点 )
    • 回收过程是怎么样的?(young gc、并发阶段、混合阶段、full gc,说了Remember Set)
    • 你提到的Remember Set底层是怎么实现的?
    • 有什么想问的么?

    ⼩结

    蚂蚁⾯试⽐较重视基础,所以Java那些基本功⼀定要扎实。蚂蚁的⼯作环境还是挺赞的,因为我⾯的是稳定性保障部⻔,还有许多单独的⼩组,什么三年1班,很有⻘春的感觉。⾯试官基本⽔平都⽐较⾼,基本都P7以上,除了基础还问了不少架构设计⽅⾯的问题,收获还是挺⼤的。

    拼多多

    • ⾯试前
    • ⼀⾯
    • ⼆⾯
    • 三⾯
    • ⼩结

    凭借这些Java知识文档我收获了蚂蚁、拼多多、字节跳动Offer

    ⾯试前

    ⾯完蚂蚁后,早就听闻拼多多这个独⻆兽,决定也去⾯⼀把。⾸先我在脉脉找了⼀个拼多多的HR,加了微信聊了下,发了简历便开始我的拼多多⾯试之旅。这⾥要⾮常感谢拼多多HR⼩姐姐,从⾯试内推到offer确认⼀直都在帮我,⼈真的很nice。

    拼多多一面:

    • Java中的HashMap、TreeMap解释下?(TreeMap红⿊树,有序,HashMap⽆序,数组+链表)
    • TreeMap查询写⼊的时间复杂度多少?(O(logN))
    • HashMap多线程有什么问题?(线程安全,死锁)怎么解决?( jdk1.8⽤了synchronize + CAS,扩容的时候通过CAS检查是否有修改,是则重试)重试会有什么问题么?(CAS(Compare And Swap)是⽐᫾和交换,不会导致线程阻塞,但是因为重试是通过⾃旋实现的,所以仍然会占⽤CPU时间,还有ABA的问题)怎么解决?(超时,限定⾃旋的次数,ABA可以通过原理变量AtomicStampedReference解决,原理利⽤版本号进⾏⽐᫾)超过重试次数如果仍然失败怎么办?(synchronize互斥锁)
    • CAS和synchronize有什么区别?都⽤synchronize不⾏么?(CAS是乐观锁,不需要阻塞,硬件级别实现的原⼦性;synchronize会阻塞,JVM级别实现的原⼦性。使⽤场景不同,线程冲突严重时CAS会造成CPU压⼒过⼤,导致吞吐量下降,synchronize的原理是先⾃旋然后阻塞,线程冲突严重仍然有向滔的吞吐量,因为线程都被阻塞了,不会占有CPU )
    • 如果要保证线程安全怎么办?(ConcurrentHashMap)
    • ConcurrentHashMap怎么实现线程安全的?(分段锁)
    • get需要加锁么,为什么?(不⽤,volatile关键字)
    • volatile的作⽤是什么?(保证内存可⻅性)
    • 底层怎么实现的?(说了主内存和⼯作内存,读写内存屏障,happen-before,并在纸上画了线程交互图)
    • 在多核CPU下,可⻅性怎么保证?(思考了⼀会,总线嗅探技术)
    • 聊想聊,系统之间是怎么交互的?
    • 系统并发多少,怎么优化?
    • 给我⼀张纸,画了⼀个九⽅格,都填了数字,给⼀个MN矩阵,从1开始逆时针打印这MN个数,要求时间复杂度尽可能低(内⼼OS:之前貌似碰到过这题,最优解是怎么实现来着)思考中。。。
    • 可以先说下你的思路(想起来了,说了什么时候要变换⽅向的条件,向右、向下、向左、向上,依此循环)
    • 有什么想问我的?

    拼多多二面:

    • ⾃我介绍下
    • ⼿上还有其他offer么?(拿了蚂蚁的offer)
    • 部⻔组织结构是怎样的?(这轮不是技术⾯么,不过还是⽼⽼实实说了)
    • 系统有哪些模块,每个模块⽤了哪些技术,数据怎么流转的?(⾯试官有点秃顶,⼀看级别就很⾼)给了我⼀张纸,我在上⾯简单画了下系统之间的流转情况
    • 链路追踪的信息是怎么传递的?(RpcContext的attachment,说了Span的结构:parentSpanId +curSpanId)
    • SpanId怎么保证唯⼀性?(UUID,说了下内部的定制改动)
    • RpcContext是在什么维度传递的?(线程)
    • Dubbo的远程调⽤怎么实现的?(讲了读取配置、拼装url、创建Invoker、服务导出、服务注册以
    • 及消费者通过动态代理、filter、获取Invoker列表、负载均衡等过程(哗啦啦讲了10多分钟),我可以喝⼝⽔么
    • Spring的单例是怎么实现的?(单例注册表)
    • 为什么要单独实现⼀个服务治理框架?(说了下内部刚搞微服务不久,主要对服务进⾏⼀些监控和性能优化)
    • 谁主导的?内部还在使⽤么?
    • 你向有想过怎么做成通航么?
    • 有什么想问的么?

    拼多多三面:

    ⼆⾯⽼⼤⾯完后就直接HR⾯了,主要问了些职业发展、是否有其他offer、以及⼊职意向等问题,顺便说了下公司的福利待遇等,都⽐较常规啦。不过要说的是⼿上有其他offer或者⼤⼚经历会有⼀定加分

    拼多多的⾯试流程就简单许多,毕竟是⼀个成⽴四年多的公司。⾯试难度中规中矩,只要基础扎实应该不是问题。但不得不说⼯作强度很⼤,开始⾯试前HR就提前和我确认能否接受这样强度的⼯作,想来的⽼铁还是要做好准备

    最后

    俗话说,好学者临池学书,不过网络时代,对于大多数的我们来说,我倒是觉得学习意识的觉醒很重要,这是开始学习的转折点,比如看到对自己方向发展有用的信息,先收藏一波是一波,比如如果你觉得我这篇文章ok,先点赞收藏一波。这样,等真的沉下心来学习,不至于被找资料分散了心神。慢慢来,先从点赞收藏做起,加油吧!

    好啦,由于文章篇幅限制,面试题答案详解我就不在这里展示出来了,如果你需要这份完整版的面试题答案详解资料点击这里免费领取

    另外,给大家安排了一波学习面试资料:

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    以上就是本文的全部内容,希望对大家的面试有所帮助,祝大家早日升职加薪迎娶白富美走上人生巅峰!

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  • 一种情况是拆分订单,比如你的应用收到一个批量订单,此时如果要求最快的处理订单,那么需要并发处理,并发的结果如果收集,这个问题如果自己去编程将非常繁琐,此时可以使用CompletionService解决这个问题。...

    java 中Future是一个未来对象,里面保存这线程处理结果,它像一个提货凭证,拿着它你可以随时去提取结果。在两种情况下,离开Future几乎很难办。一种情况是拆分订单,比如你的应用收到一个批量订单,此时如果要求最快的处理订单,那么需要并发处理,并发的结果如果收集,这个问题如果自己去编程将非常繁琐,此时可以使用CompletionService解决这个问题。CompletionService将Future收集到一个队列里,可以按结果处理完成的先后顺序进队。另外一种情况是,如果你需要并发去查询一些东西(比如爬虫),并发查询只要有一个结果返回,你就认为查询到了,并且结束查询,这时也需要用CompletionService和Future来解决。直接上代码更直观:

    import java.util.ArrayList;
    import java.util.List;
    import java.util.Random;
    import java.util.concurrent.Callable;
    import java.util.concurrent.CompletionService;
    import java.util.concurrent.ExecutorCompletionService;
    import java.util.concurrent.ExecutorService;
    import java.util.concurrent.Executors;
    import java.util.concurrent.Future;
    
    public class CompletionServiceTest {
    	
    	static int numThread =100;
    	static ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(numThread);
    
    	public static void main(String[] args) throws Exception{
    		//data表示批量任务
    		int[] data =new int[100];
    		for(int i=1;i<100000;i++){
    			int idx =i % 100;
    			data[idx] =i;
    			if(i%100==0){ 
    				testCompletionService(data);
    				data =new int[100];
    			}
    		}
    	}
    	
    	private static void testCompletionService(int [] data) throws Exception{		
    		CompletionService<Object> ecs = new ExecutorCompletionService<Object>(executor);
    		for(int i=0;i<data.length;i++){
    			final Integer t=data[i];
    			ecs.submit(new Callable<Object>() {
    				public Object call() {
    					try {
    						Thread.sleep(new Random().nextInt(1000));
    					} catch (InterruptedException e) {
    						e.printStackTrace();
    					}
    					return t;
    				}
    			});
    		}
    		//CompletionService会按处理完后顺序返回结果
    		List<Object> res =new ArrayList<Object>();
    		for(int i = 0;i<data.length;i++ ){
    			Future<Object> f = ecs.take();
    			res.add(f.get());
    		}				
    		System.out.println(Thread.currentThread().getName()+":"+res);
    	}
    	
    	private static void testBasicFuture(int [] data) throws Exception{		
    		List<Future<Object>> res =new ArrayList<Future<Object>>();
    		for(int i=0;i<data.length;i++){
    			final Integer t=data[i];
    			Future<Object> future=executor.submit(new Callable<Object>() {
    				public Object call() {
    					return t;
    				}
    			});
    			res.add(future);
    		}		
    		
    		for(int i = 0;i<res.size();i++ ){
    			Future<Object> f = res.get(i);
    			Object rObject =f.get();
    			System.out.print(":"+rObject);
    		}				
    		System.out.println("LN");
    	}
    }
    

      

    转载于:https://www.cnblogs.com/skyblog/p/6145299.html

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多线程批量处理订单