package com.doraemoney.core.utils; import java.util.Random; import java.util.concurrent.ConcurrentMap; import java.util.concurrent.TimeUnit; import java.util.concurrent.locks.Condition; import java.util.concurrent.locks.Lock; import com.google.comm
在处理大批量数据的时候，我习惯性使用Executor,将一批数据按拆分到多个线程上，每个线程保证数据隔离,每个单元都是相互独立的，使用场景：工单处理、用户额度计算。 下面，我以求一批数据最大值为例写一个多线程处理. package com.yxkong.demo.executor; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Random; import java.util.concurrent.Call
Java在JDK7之后加入了并行计算的框架Fork/Join，可以解决我们系统中大数据计算的性能问题。Fork/Join采用的是分治法，Fork是将一个大任务拆分成若干个子任务，子任务分别去计算，而Join是获取到子任务的计算结果，然后合并，这个是递归的过程。子任务被分配到不同的核上执行时，效率最高。 Fork/Join框架的核心类是ForkJoinPool，它能够接收一个ForkJoinTask，并得到计算结果。ForkJoinTask有两个子类，RecursiveTask（有
maven/setting.xml配置 （按步骤来不需要此操作）
官方WIKI：https://github.com/FasterXML/jackson-databind/wiki jackson 1.x和2.x版本的注解是放置在不同的包下的 1.x是在jackson core jar包org.codehaus.jackson.annotate下 2.x是在jackson-databind包com.fasterxml.jackson.annotation下 jackson的自动检测机制 jackson允许使用任意的构造方法或工厂方法来构造实例 使用@JsonA
今天在做一个校验的功能,为了通用,在页面上使用json字符串配置要校验的所有项和表.在后台转map的时候一层一层的转太麻烦了,就写了个通用 方法来转. 转换方法: /**
* json字符串转map集合
* @author ducc
* @param jsonStr json字符串
* @param map 接收的map
* @return
*/
public Map
