TensorFlow的Session对象是支持多线程的，可以在同一个会话（Session）中创建多个线程，并行执行。在Session中的所有线程都必须能被同步终止，异常必须能被正确捕获并报告，会话终止的时候，队列必须能被正确地关闭。TensorFlow提供了两个类来实现对Session中多线程的管理：tf.Coordinator和tf.Que

　　响应式编程是一种面向数据流和变更传播的异步编程范式（Wikipedia(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fzh.wikipedia.org%2Fwiki%2F%25E5%2593%258D%25E5%25BA%2594%25E5%25BC%258F%25E7%25BC%

Golang被证明非常适合并发编程，goroutine比异步编程更易读、优雅、高效。本文提出一个适合由Golang实现的Pipeline执行模型，适合批量处理大量数据（ETL）的情景。想象这样的应用情景：（1）从数据库A（Cassandra）加载用户评论（量巨大，例如10亿条）；（2）根据每条评论的用户ID、从数据库B（MySQL）关联用户资

Kafka作为时下最流行的开源消息系统，被广泛地应用在数据缓冲、异步通信、汇集日志、系统解耦等方面。相比较于RocketMQ等其他常见消息系统，Kafka在保障了大部分功能特性的同时，还提供了超一流的读写性能。针对Kafka性能方面进行简单分析，相关数据请参考：https://segmentfault.com/a/1190000003985468(h

简介我们在做项目的时候,往往要处理一些后台的任务.一般是两种,一种是不停的运行，比如消息队列的消费者。另一种是定时任务。在.NETFrameworkWindows环境里,我们一般会使用Windows服务处理这些情形.但在.NetCoreLinux环境里,有没有类似的解决方案呢?了解的方法有两种:1.

Kafka简介_Kafka是分布式流平台。_一个流平台有3个主要特征：发布和订阅消息流，这一点与传统的消息队列相似。以容灾持久化方式的消息流存储。在消息流发生时处理消息流。Kafka通常使用在两大类应用中：在系统或应用之间，构建实时、可靠的消息流管道。构建实时流应用

同步工具类可以是任何一个对象，只要它根据其自身的状态来协调线程控制流。阻塞队列（BlockingQueue）可以作为同步工具类，其他类型的同步工具类还包括信号量（Semaphore），栅栏（Barrier）以及闭锁（Latch）。在平台类库中还包含其他一些同步工具类的类，如果这些类还无法满足需要，那么可以创建自己的同步工具类。闭锁Latch

架构介绍Engine:引擎,处理整个系统的数据流处理,触发事物,是整个框架的核心Item:项目,他定义了爬取结果的数据结构,爬取的数据会被赋值成该Item对象Scheduler:调度器,接受引擎发过来的请求并将其加入到队列中,在引擎再次请求的时候将请求提供给引擎Downloader:下载器,下载网页内容,并将网页内容返回给spider

BlockingQueue是一个接口，它从Queue继承而来，包含了Queue的所有功能，并在Queue的基础上提供了2个新的功能：1.检索元素时等待队列变为非空2.存储元素时等待空间变得可用。下面抄录一些JDK文档中关于BlockingQueue的介绍：BlockingQueue 可以是限定容量的。它在任意给定时间都可以有一个 

1它是什么（协程和Kotlin协程）1.1协程是什么维基百科：协程，英文Coroutine\2为什么选择它（协程解决什么问题）异步场景举例：1.第一步：接口获取当前用户token及用户信息2.第二步：将用户的昵称展示界面上3.第三步：然后再通过这个toke