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  1. Java Modelling Tools(JMT)

  2. Java Modelling Tools(JMT)是一套基于队列理论(queueing theory)的系统建模与性能分析的开源工具(jmt.sourceforge.net),现由米兰理工大学(Politecnico di Milano)和伦敦帝国学院(Imperial College London)的研究人员共同维护和开发。JMT的最新版本支持队列网络(queueing network)和Petri网(Petri net)混合模型的仿真分析,并且难能可贵的是其开发者为用户提供了十分详尽的使用
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2017-01-22
    • 文件大小:19byte
    • 提供者:u013295283
  1. 线程池与工作队列--Java 理论与实践

  2. 几乎在每个服务器应用程序中都会出现线程池和工作队列问题。本文中,Brian Goetz 探讨了线程池的动机、一些基本实现和调优技术以及一些要避免的常见危险。
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2009-02-12
    • 文件大小:274kb
    • 提供者:fany0928
  1. 线程池&&队列各类区别使用场景

  2. 线程池各类区别使用场景, 工作久了才知道理论的重要性。
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2018-03-14
    • 文件大小:36mb
    • 提供者:emailscott
  1. 分布式事务现有方案 实现思路 ppt理论讲解

  2. 分布式事务实现思路、目前可选的解决方案、ppt展示素材, 课程介绍 第02节--解决方案的效果演示 第03节--常用的分布式事务解决方案介绍 第04节--消息发送一致性 第05节--消息发送一致性的异常流处理 第06节 常规MQ队列消息的处理流程和特点
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2020-04-15
    • 文件大小:6mb
    • 提供者:m0_37985112
  1. 随机网络优化理论在移动通信和排队系统中的应用

  2. 随机网络优化理论在移动通信和排队系统中的应用,重点介绍移动通信网络优化中的常用方法--李雅普诺夫优化方法在队列稳定性方面的应用
  3. 所属分类:3G/移动开发

  1. Java理论与实践:线程池与工作队列

  2. 线程池远不是服务器应用程序内使用多线程的唯一方法。如同上面所提到的,有时,为每个新任务生成一个新线程是十分明智的。然而,如果任务创建过于频繁而任务的平均处理时间过短,那么为每个任务生成一个新线程将会导致性能问题。另一个常见的线程模型是为某一类型的任务分配一个后台线程与任务队列。AWT和Swing就使用这个模型,在这个模型中有一个GUI事件线程,导致用户界面发生变化的所有工作都必须在该线程中执行。然而,由于只有一个AWT线程,因此要在AWT线程中执行任务可能要花费相当长时间才能完成,这是不可取的。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-03-04
    • 文件大小:50kb
    • 提供者:weixin_38501610
  1. 数据库系统的优化与调优:从理论到实践

  2. 数据库系统的优化与调优:从理论到实践。网易杭研——何登成Outline 数据库性能优化与调优:从理论到实践 理论篇 ·从串行到并行 从畅通无阻到排队 必须了解的硬件知识 实践篇 MYSQL各版本的优化 MySQL使用中的调优 理论篇 理论篇 从串行到并行 欢迎来到并行世界: Moores law 并行世界,串行的副作用: Amdahl's law 从畅通无阻到排队 并发的世界,充满排队: Queueing Theory 必须了解的硬件知识 CPU/Cache/Memory/Disk 欢迎来到
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-03-23
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:virtualpc
  1. 基于队列稳定性的联合资源优化算法

  2. 为了解决无线虚拟化网络中的多种资源动态分配问题,保证系统队列稳定性的前提下提高网络资源利用率,提出一种基于队列稳定性的联合资源优化算法。首先,该算法考虑了每个虚拟运营商的缓存资源限制,对不同的虚拟运营商采取不同的定价机制,将多种虚拟资源分配作为一个联合优化问题,以最大化虚拟运营商收益为目标建立效用函数。然后,运用Lyapunov随机优化方法,根据当前系统用户的数据积压量设计了一种分布式调度算法,对虚拟网络收益的最优性与系统队列的稳定性进行权衡控制。最后,利用Lagrange理论对模型进行迭代求解
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-16
    • 文件大小:733kb
    • 提供者:weixin_38535221
  1. 深入探讨《Small RTOS51中消息队列的一处隐患》

  2. 摘要:Small RTOS51是一款重要的小型实时内核,消息队列是其提供的重要任务间通信的机制。针对其消息队列实现代码中的缺陷以及可能导致的消息丢失这一严重问题,从操作系统等待与唤醒机制理论的角度出发,剖析Small RTOS51内核在消息队列甚至互斥型信号量等实现机制上的漏洞所在;进一步指出原内核实现方式的修改方法,以及《Small RTOS51中消息队列的一处隐患》作者提出的第2种修改方法的完美实现。关键词:Small RTOS51 消息队列 唤醒模型 隐患分析引言  贵刊2005年第7期《
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-10
    • 文件大小:100kb
    • 提供者:weixin_38532139
  1. 基于最大加权队列的终端到终端通信时延感知跨层设计算法

  2. 基于李雅普诺夫(Lyapunov)优化理论的最大加权队列(MWQ)控制策略是一种可以获得队列稳定性和最优时延性能的跨层控制方法。针对终端到终端(D2D)通信业务具有实时性和时延感知低时延的要求,MWQ算法综合考虑物理层的信道状态信息(CSI)和MAC层的队列状态信息(QSI),以最大系统吞吐量为目标函数,动态地控制D2D节点的功率。提出了基于D2D通信的MWQ算法,将MWQ算法与固定功率分配算法、基于CSI算法、基于QSI算法等已有算法进行比较。仿真结果表明,MWQ算法在数据包平均到达率高于10
  3. 所属分类:其它

  1. 基于Zookeeper的分步式队列系统集成案例

  2. 软件系统集成一直是工业界的一个难题,像10年以上的遗留系统集成,公司收购后的多系统集成,全球性的分步式系统集成等。虽然基于SOA的软件架构,从理论上都可以解决这些集成的问题,但是具体实施过程,有些集成项目过于复杂而失败。随着技术的创新和发展,对于分步式集群应用的集成,有了更好的开源软件的支持,像zookeeper就是一个不错的分步式协作软件平台。本文将通过一个案例介绍Zookeeper的强大。随着Hadoop的普及,越来越多的公司开始构建自己的Hadoop系统。有时候,公司内部的不同部门或不同的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-03
    • 文件大小:378kb
    • 提供者:weixin_38587705
  1. 异构多跳无线网络中基于虚拟队列的反压调度算法

  2. 基于背压的调度已被认为是一种用于改善各种通信网络吞吐量的有前途的技术。 但是,对于异构无线网络,尚未对该调度技术进行深入研究。 在本文中,我们为异构多跳无线网络提出了一种基于虚拟队列的背压调度(VQB)算法。 VQB算法为节点上的每个流引入一个简单的虚拟队列以进行背压调度,其长度取决于节点的缓存大小。 在计算流量权重并做出调度决策时,将使用虚拟队列的长度而不是实际队列的长度。 我们从理论上证明VQB是吞吐量最佳的。 仿真结果表明,VQB算法在分组传送率,分组传送时间和每个时隙所有节点的队列长度的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-25
    • 文件大小:427kb
    • 提供者:weixin_38735804
  1. 互联网业务场景下消息队列架构

  2. 消息队列作为一种基础的抽象数据结构,被广泛应用在各类编程与系统设计中。通信的一个基本问题是:发出去的消息什么时候需要被接收到?这个问题引出了两个基础概念:“同步通信”和“异步通信”。根据理论抽象模型,同步通信和异步通信最本质的差别来自于时钟机制的有无。同步通信的双方需要一个校准的时钟,异步通信的双方不需要时钟。现实的情况是,没有完全校准的时钟,所以没有绝对的同步通信。同样,绝对异步通信意味着无法控制一个发出去的消息被接收到的时间点,无期限的等待一个消息显然毫无实际意义。所以,实际编程中所有的通信
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-25
    • 文件大小:859kb
    • 提供者:weixin_38537315
  1. Raft算法原理及其在消息队列CMQ中的应用(上)

  2. Raft算法是一种分布式一致性算法。与paxos相比,它更易理解和工程化。我们完整实现了该算法并将其应用在自研的高可靠消息中间件CMQ中,同时沉淀出对外通用的Raft算法库。本文主要介绍Raft算法的原理、工程化时遇到的问题与解决方案、以及改进性能的措施。分布式系统是指一组独立的计算机,通过网络协同工作的系统,客户看来就如同单台机器在工作。随着互联网时代数据规模的爆发式增长,传统的单机系统在性能和可用性上已经无法胜任,分布式系统具有扩展性强,可用性高,廉价高效等优点,得以广泛应用。但与单机系统相
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:506kb
    • 提供者:weixin_38628830
  1. 带有重试队列的异构业务串联排队网络模型

  2. 基于串联排队网络理论,建立了端到端无线、有线级联通信网络串联排队分析模型.针对时延不敏感的海量机器对机器(M2M)小数据业务,提出无线链路上的重试排队分析模型,研究延时服务机制.用带有随机早期检测(RED)机制有限缓存的离散时间串联队列建模IP承载网络,模拟了多节点联合拥塞控制的通信场景.在概率生成函数域,推导了带有重试机制、具有异构业务到达排队系统的离去过程,并将其拟合为下一个节点的到达过程.研究结果表明,重试队列的引入,有效提高了无线链路的吞吐量,减小了阻塞率,提高了有线链路的到达率.给出了
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:331kb
    • 提供者:weixin_38548434
  1. 互联网业务场景下消息队列架构

  2. 消息队列作为一种基础的抽象数据结构,被广泛应用在各类编程与系统设计中。通信的一个基本问题是:发出去的消息什么时候需要被接收到?这个问题引出了两个基础概念:“同步通信”和“异步通信”。根据理论抽象模型,同步通信和异步通信最本质的差别来自于时钟机制的有无。同步通信的双方需要一个校准的时钟,异步通信的双方不需要时钟。现实的情况是,没有完全校准的时钟,所以没有绝对的同步通信。同样,绝对异步通信意味着无法控制一个发出去的消息被接收到的时间点,无期限的等待一个消息显然毫无实际意义。所以,实际编程中所有的通信
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-20
    • 文件大小:859kb
    • 提供者:weixin_38612648
  1. queue-model:用于在延迟的作业队列中建模等待时间的工具-源码

  2. 队列模型 用于在延迟的作业队列中建模延迟的工具。 可能有人比我能更好地理解队列理论,我可以用单个数学函数实现代替所有这些代码。 注意:这是一个公共资源库; 不要向其提交财产信息。 总体思路是: 您有一个排队的工作项进入。 它的建模如下: 您关心的是最小时间增量,即1分钟。 数据集提供入口函数,以每时间增量的CSV数量表示。 这意味着您可以基于历史量查询。 每个时间增量都有一个近似线性的最大出口速率。 根据队列中的时间增量跟踪队列中的数量。 使用入口数据集,我们遍历每个时间增量:
  3. 所属分类:其它

  1. 基于Zookeeper的分步式队列系统集成案例

  2. 软件系统集成一直是工业界的一个难题,像10年以上的遗留系统集成,公司收购后的多系统集成,全球性的分步式系统集成等。虽然基于SOA的软件架构,从理论上都可以解决这些集成的问题,但是具体实施过程,有些集成项目过于复杂而失败。随着技术的创新和发展,对于分步式集群应用的集成,有了更好的开源软件的支持,像zookeeper就是一个不错的分步式协作软件平台。本文将通过一个案例介绍Zookeeper的强大。随着Hadoop的普及,越来越多的公司开始构建自己的Hadoop系统。有时候,公司内部的不同部门或不同的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-30
    • 文件大小:378kb
    • 提供者:weixin_38677260
  1. 队列动作训练

  2. 军人队列动作讲解示范体会练习评比竞赛范景刚;一立正稍息跨立?二停止间转法?三敬礼?四步法的行进与停止?五步法变换?六行进间转法七脱帽戴帽;第一个训练内容立正稍息跨立?理论提示?立正是军人的基本姿态是队
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:24mb
    • 提供者:weixin_38734008
  1. Java理论和实践:线程池和工作队列

  2. Java 多线程编程论坛中常见的一个问题是各种版本的 我怎么样才可以创建一个线程池? 几乎在每个服务器应用里,都会出现关于线程池和工作队列的问题。本文中,Brian Goetz 线程池原理、基本实现和调优技术、需要避开的一些常见误区等方面进行共享。   为何要用线程池?   有很多服务器应用,比如 Web 服务器,数据库服务器,文件服务器,或者邮件服务器,都会面对处理大量来自一些远程请求的小任务。请求可能会以很多种方式到达服务器,比如通过一种网络协议(比如 HTTP,FTP 或者 POP),
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:113kb
    • 提供者:weixin_38599712
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