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本书从并发和线程安全的基本概念出发,介绍如何使用类库提供的基本并发构建块来避免并发风险、构造线程安全类和验证线程安全规则。
如何将较小的线程安全类组合成较大的线程安全类,如何使用线程提高并发应用程序的吞吐量,如何识别可并行执行的任务,如何提高单行程序子系统的响应能力,如何确保并发程序执行预期的任务,以及如何提高并发代码的性能和可扩展性。
最后,介绍了一些高级主题,如显式锁定、原子变量、非阻塞算法以及如何开发自定义同步工具类。
总之,本书介绍完整,原理分析透彻。我希望我的回答能帮助你。
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谢谢!笔者刚刚签了一份大数据挖掘工程师的合同,到了研究生阶段才转向大数据方向。目前大数据火爆,很多学生都想上交,但自学的学习路线因人而异。
以我自己为例,作者出生于Python数据分析领域,具有通用编程能力。因此,在此基础上,他首先学习了Linux的基本操作命令,安装了Ubuntu的双系统,并进一步安装了Hadoop和spark组件。在此基础上,他利用pypark操作spark大数据框架进行学习。您可以推荐以下书籍:
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