最近做的一些客户项目需要每天给accountexecutive每天发数据，因自己懒的每天去发送所以写了一个小工具，实现了远程SSH连接服务器后从数据库导出数据为Excel并发送到指定邮箱。用linux做了一个定时器，每天固定时间点发送，偷个懒，下边是关键代码，其他用到的工具类都是简单使用，所以就不贴了。import java.sql.C

当排他网关的判断条件中出现多个条件时，需要注意，设置判断条件时，可能遇到，流向相同的任务，而判断条件的变量个数不同那么，必须在后面的运行任务时，将所有的涉及到的变量都设置进任务中，只不过，如果这个任务没有涉及到这个变量的话，将该变量的值设为null!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/62a25808a83433

一、简单认识　　Celery是由Python开发、简单、灵活、可靠的分布式任务队列，其本质是生产者消费者模型，生产者发送任务到消息队列，消费者负责处理任务。Celery侧重于实时操作，但对调度支持也很好，其每天可以处理数以百万计的任务。它的特点有：简单：熟悉了它的流程后，配置使用简单；高可用

Celery(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fwww.celeryproject.org%2F) （芹菜）是基于Python开发的分布式任务队列。它支持使用任务队列的方式在分布的机器／进程／线程上执行任务调度。架构设计!(http://s

通常在自动化测试中，我们需要对自动化测试用例定时构建，并生成报告并通过邮件发给指定的人。最佳工具选择莫过于Jenkins了。通过Jenkins集成robotframework插件，我们能非常方便的定时从git/svn上拉取最新的自动化测试用例，然后执行用例并把最终结果以测试报告的形式发给指定的人群。下面我就来详细为大家介绍一下Jenkins集成RF插件

简介今天我们要介绍的是Reactor中的多线程模型和定时器模型,Reactor之前我们已经介绍过了，它实际上是观察者模式的延伸。所以从本质上来说，Reactor是和多线程无关的。你可以把它用在多线程或者不用在多线程。今天将会给大家介绍一下如何在Reactor中使用多线程和定时器模型。Thread多线程先看一下之前

分析MapReduce执行过程MapReduce运行的时候，会通过Mapper运行的任务读取HDFS中的数据文件，然后调用自己的方法，处理数据，最后输出。Reducer任务会接收Mapper任务输出的数据，作为自己的输入数据，调用自己的方法，最后输出到HDFS的文件中。整个流程如图：!image

启动新线程，需要和操作系统进行交互，成本比较高。使用线程池可以提高性能——线程池会提前创建大量的空闲线程，随时待命执行线程任务。在执行完了一个任务之后，线程会回到空闲状态，等待执行下一个任务。（这个任务，就是Runnable的run()方法，或Callable的call()方法）。Java5之前需要手动实现线程池，Java5之

emm，又又又踩坑啦。这次的需求主要是对逾期计算的需求任务进行优化，现有的计算任务运行时间太长了。

以下是Java爬虫实现分布式部署的关键要点及示例代码片段辅助理解：一、任务分配与管理划分任务：根据要爬取的目标网站结构和数据量，将爬取任务拆分成多个小的子任务。例如，如果要爬取一个大型电商网站的所有商品信息，可以按照商品类别进行划分，每个类别作为一个独立的