Concurrency on the JVM: Beyond Thread.start()
by Tomasz Nurkiewicz Several techniques for running programs concurrently and tools for asynchronous programming Despite popular belief, Moore's law is still holding. However, due to physical limits hardware manufacturers are no longer increasing the frequency of single-core CPUs. Instead we see more cores and more CPUs, even on mobile devices. Java is not behind with respect to this trend. In thi
FutureTaskのコンストラクタと魔法のバインド - プログラマーの脳みそ
java.util.concurrent.FutureTaskのコンストラクタの定義が public FutureTask(Callable callable) http://docs.oracle.com/javase/jp/8/docs/api/java/util/concurrent/FutureTask.html#FutureTask-java.util.concurrent.Callable- とCallable<V>となっていてCallable<? extends V>じゃないのが不便だという話題。 これにより Thread Safe な汎用オブジェクトCache - がくぞーのメモ のキャッシュ機構のコンストラクタをCallable<? extends V>に出来ないのだとがくぞさん(@gakuzzzz)が嘆いていたので、小手先のテクニックで対応したのが以下のコード。 imp
Javaのスレッドダンプの読み方 - ablog
あなたとスレッドダンプ - スレッドダンプ入門 - この国では犬が が非常にわかりやすく、自分でブログエントリを書く必要はないが、Oracle Database や Linux の性能分析に携わる者の観点から Java のスレッドダンプについて整理してみた。具体的なスレッドダンプの分析方法はサポートエンジニアが語るWebLogic Serverトラブルシュートのノウハウがとてもわかりやすい。 WebLogic のスレッドダンプの見方については id:yamadamn さんの スレッドダンプから見るWebLogic Serverの世界 #javaee - yamadamnのはてな日記 がわかりやすい。 スレッドダンプとは Javaのスレッドのスナップショット。 取得した瞬間のJava仮想マシン(JVM)内に存在するスレッド（ID、名前、状態、タイプなど）とコールスタックを見ることができる。
Java並行・並列・非同期処理チートシート
Java 1.5以降では Executorsフレームワーク 利用を優先検討のこと。 遅延実行（タイマー） クラス / メソッド 概要 Since
Futureを使う時にJavaのExecutorServiceを利用する - CLOVER🍀
ScalaのFutureといえば、 import scala.concurrent._ import scala.concurrent.ExecutionContext.Implicits.global をimportしてfuture関数を使うんだよみたいな話だと思いますが、Javaのjava.util.concurrent.ExecutorServiceやjava.util.concurrent.Executorも使用することができます。 まあ、そんなに面白い話しでもないですし、知ってはいましたが試してみたくなったので。 とりあえず、普通にScalaのFutureを使う簡単な例は、こんな感じ。 import scala.concurrent._ import scala.concurrent.ExecutionContext.Implicits.global import scala.c
内部から見たVert.xとNode.jsとの比較 - uehaj's blog
socket.ioがJavaやGrailsから扱えるかを調べている関係でvert.xを調べていて興味深かったので、こちらにあるVert.xの記事を翻訳してみました。JGGUG G*Workshopにおける杉浦さんのVert.x資料もお奨めです。 Vert.xは急速に発達つつあるサーバ・フレームワークです。 世にあまたあるサーバ・フレームワークのいずれもが、多様なプロトコルをサポートし、高速であることが特長であると主張していますが、Vert.xはそれらよりも一歩抜きん出ています。例えば、Vert.xは、サーバサイドのネットワーク環境の確立と操作も対象としています。言いかえれば、Vert.xは、単一サーバ上のデーモン実行だけでなく、クラスタリング環境での複数サーバデーモンの実行を考慮しているのです。 したがって、Vert.xを調査するにあたっては、どのように高性能を実現しているかだけではなく、
Infinispan Map Reduce Framework - CLOVER🍀
Distributed Execution Frameworkに続いて、今度はMapReduceです。 Map Reduce Framework https://docs.jboss.org/author/display/ISPN/Map+Reduce+framework 名前はGoogleやらHadoopやらで有名ですが、これをサポートしたプロダクトをあんまり触ったことがありません…。3年くらい前に、Hadoop StreamingでWordCountしたことがあるくらいかな…？ 概要 オフィシャルドキュメントのIntroductionからすると、だいたいこんな感じみたいです。 MapReduceは、Data Grid上の巨大なデータを分散されていることを意識せずに、分散処理できることを可能にする MapフェーズとReduceフェーズの、2つの異なる計算処理の考え方が名前の由来 Mapフ
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How Java thread maps to OS thread?
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Fork/Join Framework vs. Parallel Streams vs. ExecutorService: The Ultimate Fork/Join Benchmark | Harness
Service Reliability Management | Harness
ThreadSafe Concurrency Static Analysis Tool Announces First Public Release
Java Concurrent Animated
Modern threading for not-quite-beginners