近来，分布式调度系统正受到越来越多的重视。基于单线程调度是一种有效的方法，它可以实现有效和可靠的调度系统。本文将重点讨论特定环境下基于redis阻塞队列的单线程调度研究背景，主体架构，调度算法等。
明确研究背景和问题。为了更好地实现可靠的调度系统，基于单线程调度架构通常被用于有限资源的系统。当前任务的调度至关重要，特别是考虑到互斥访问问题。由于任务的增多，有效地调度任务将越来越困难。解决方案应该具有完全利用系统资源的能力，同时实现任务的及时处理。基于此，本文提出了基于Redis阻塞队列的单线程调度研究。
接下来，介绍系统架构设计。本系统主要分为三个模块：调度器，异步任务处理器和Redis阻塞队列。调度器可以根据任务的特殊性来定制化，这样可以更好地适应不同场景下的调度需求。同时，调度器需要监控任务的处理情况实现动态调度。异步任务处理器可以实现可靠的任务处理。它可以监控任务的处理情况，如果任务处理失败，处理器可以自动恢复任务。Redis阻塞队列可以使任务在线程间无缝传递，保证调度效率。
介绍调度算法实现。为了尽可能充分利用系统资源，本文采用自适应算法实时调整任务的执行情况。本文采用的算法可以根据任务队列的大小自动调整调度的速度。更新调度参数的频率可以实时监控任务的执行情况，为任务分配优先级，有效的利用系统资源。
基于Redis阻塞队列的单线程调度可以实现有效且可靠的调度系统。运用自适应调度算法可以实时调整调度参数，保证尽可能多地实用系统资源，实现准确可靠的任务调度。
// 调度器
@Component
class SchedulerTask {
// 调度任务
@Scheduled(cron = “0/20 * * * * *”)
public void Scheduler(){
// 获取任务列表
List list = getTaskList();
// 采用自适应调度算法根据任务队列大小动态调整调度数量
int adjustNum = getAdjustNum(list.size());
// 调度任务
list.stream().limit(adjustNum).forEach(task -> {
taskProcessor.execute(task);
// 异步任务处理器
@Component
class TaskProcessor {
// 执行任务
public void execute(Task task) {
executorService.execute(() -> {
// 执行任务业务逻辑
// 任务执行成功移除Redis阻塞队列
if (success) {
redisBlockingQueue.remove(task);
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Java线程池几个参数
corePollSize：核心线程数。 maximumPoolSize：最大线程数。 keepAliveTime：空闲的线程保留的时间。 TimeUnit：空闲线程的保留时间单位。 BlockingQueue：阻塞队列，存储等待执行的任务。 ThreadFactory：线程工厂，用来创建线程。 RejectedExecutionHandler：队列已满，而且任务量大于最大线程的异常处理策略。
memcached和redis的区别
medis与Memcached的区别传统MYSQL+ Memcached架构遇到的问题 实际MySQL是适合进行海量数据存储的，通过Memcached将热点数据加载到cache，加速访问，很多公司都曾经使用过这样的架构，但随着业务数据量的不断增加，和访问量的持续增长，我们遇到了很多问题： 需要不断进行拆库拆表，Memcached也需不断跟着扩容，扩容和维护工作占据大量开发时间。 与MySQL数据库数据一致性问题。 数据命中率低或down机，大量访问直接穿透到DB，MySQL无法支撑。 4.跨机房cache同步问题。 众多NoSQL百花齐放，如何选择 最近几年，业界不断涌现出很多各种各样的NoSQL产品，那么如何才能正确地使用好这些产品，最大化地发挥其长处，是我们需要深入研究和思考的问题，实际归根结底最重要的是了解这些产品的定位，并且了解到每款产品的tradeoffs，在实际应用中做到扬长避短，总体上这些NoSQL主要用于解决以下几种问题 1.少量数据存储，高速读写访问。 此类产品通过数据全部in-momery 的方式来保证高速访问，同时提供数据落地的功能，实际这正是Redis最主要的适用场景。 2.海量数据存储，分布式系统支持，数据一致性保证，方便的集群节点添加/删除。 3.这方面最具代表性的是dynamo和bigtable 2篇论文所阐述的思路。 前者是一个完全无中心的设计，节点之间通过gossip方式传递集群信息，数据保证最终一致性，后者是一个中心化的方案设计，通过类似一个分布式锁服务来保证强一致性,数据写入先写内存和redo log，然后定期compat归并到磁盘上，将随机写优化为顺序写，提高写入性能。 free，auto-sharding等。 比如目前常见的一些文档数据库都是支持schema-free的，直接存储json格式数据，并且支持auto-sharding等功能，比如mongodb。 面对这些不同类型的NoSQL产品,我们需要根据我们的业务场景选择最合适的产品。 Redis适用场景，如何正确的使用 前面已经分析过，Redis最适合所有数据in-momory的场景，虽然Redis也提供持久化功能，但实际更多的是一个disk-backed的功能，跟传统意义上的持久化有比较大的差别，那么可能大家就会有疑问，似乎Redis更像一个加强版的Memcached，那么何时使用Memcached,何时使用Redis呢?如果简单地比较Redis与Memcached的区别，大多数都会得到以下观点： 1Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。 2Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 3Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。 抛开这些，可以深入到Redis内部构造去观察更加本质的区别，理解Redis的设计。 在Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的。 这是和Memcached相比一个最大的区别。 Redis只会缓存所有的 key的信息，如果Redis发现内存的使用量超过了某一个阀值，将触发swap的操作，Redis根据“swappability = age*log(size_in_memory)”计 算出哪些key对应的value需要swap到磁盘。 然后再将这些key对应的value持久化到磁盘中，同时在内存中清除。 这种特性使得Redis可以 保持超过其机器本身内存大小的数据。 当然，机器本身的内存必须要能够保持所有的key，毕竟这些数据是不会进行swap操作的。 同时由于Redis将内存 中的数据swap到磁盘中的时候，提供服务的主线程和进行swap操作的子线程会共享这部分内存，所以如果更新需要swap的数据，Redis将阻塞这个 操作，直到子线程完成swap操作后才可以进行修改。 使用Redis特有内存模型前后的情况对比： VM off: 300k keys, 4096 bytes values: 1.3G used VM on:300k keys, 4096 bytes values: 73M used VM off: 1 million keys, 256 bytes values: 430.12M used VM on:1 million keys, 256 bytes values: 160.09M used VM on:1 million keys, values as large as you want, still: 160.09M used当 从Redis中读取数据的时候，如果读取的key对应的value不在内存中，那么Redis就需要从swap文件中加载相应数据，然后再返回给请求方。 这里就存在一个I/O线程池的问题。 在默认的情况下，Redis会出现阻塞，即完成所有的swap文件加载后才会相应。 这种策略在客户端的数量较小，进行 批量操作的时候比较合适。 但是如果将Redis应用在一个大型的网站应用程序中，这显然是无法满足大并发的情况的。 所以Redis运行我们设置I/O线程 池的大小，对需要从swap文件中加载相应数据的读取请求进行并发操作，减少阻塞的时间。 如果希望在海量数据的环境中使用好Redis，我相信理解Redis的内存设计和阻塞的情况是不可缺少的。
select和epoll的区别
下面是select的函数接口： int select (int n, fd_set *readfds, fd_set *writefds, fd_set *exceptfds, struct timeval *timeout); select 函数监视的文件描述符分3类，分别是writefds、readfds、和exceptfds。调用后select函数会阻塞，直到有
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