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jenkins并行构建
通过仔细分析你会发现，这些测试是可以并行执行的。就像原来只有一个测试人员，要测试4个浏览器，他只能测试完一个浏览器，再测试另一个浏览器，但是现在有4个测试人员，他们就可以同时进行测试。 很明显，Jenkins pipeline插件支持这种并行构建，并且使用起来也非常简单。 位于parallel块下的阶段都并行执行，而且并行阶段还可以被分到不同的Jenkins agent上执行。 如果希望所有并行阶段中的某个阶段失败后，就让其他正在执行的阶段都中止，那么只需要在与parallel块同级的位置加入failFast true就可以了。
2K10发布于 2021-06-01 - 来自专栏每月技术成长
CNB 环境构建加速 -- 并行 job
上文CNB 环境构建实践总结提到通过编写 script 而非直接修改 .cnb.yml 或构建镜像的方式，进行环境配置。 利用 CNB 的并行 job 特性，可以在开发环境配置时间从 2 min 降低至46 s，实现高达 66%的开发环境配置时间优化的同时，确保 log 保持相应结构便于debug，从而提升云原生开发使用体验 串行/并行 jobCNB pipeline 中，stages 是串行执行的，但每个 stage 中的 job 可以串行/并行运行，因此可以将环境配置 script 拆解为多个 script，通过并行 job script: echo "job2" 并行 job： : echo "job2" 串行 job + 并行 job：
27610编辑于 2025-11-30 - 来自专栏GreatSQL出品技术文章
MySQL 8.0.31并行构建索引特性管窥
测试效率提升36% ~ 100%，相当可观 本文目录 并行构建索引测试 进一步提高索引构建效率 并行构建索引的限制 ---- MySQL 8.0.31于2022.10.11发布了，比我预计的日期早了一周 简言之，就是支持并行构建索引，提升索引构建性能。 并行构建索引测试 还是直接做个测试看看吧。 的作用），用于提升辅助索引构建的效率。 5 done # 调整ddl threads = 8 exec 3>&1 4>&2 1>> parallel-index-build-${dbp}m-8th.log 2>&1 for i in $( /$db/mysql.sock -e "select @@global.innodb_ddl_threads" test done 并行构建索引的限制 最后，再来看下并行构建索引新特性都有哪些限制：
88820编辑于 2023-02-22 - 来自专栏MySQL修行 | 老叶茶馆
MySQL 8.0.31并行构建索引特性管窥
测试效率提升36% ~ 100%，相当可观 本文目录 并行构建索引测试 进一步提高索引构建效率 并行构建索引的限制 MySQL 8.0.31于2022.10.11发布了，比我预计的日期早了一周，先赞一个 简言之，就是支持并行构建索引，提升索引构建性能。 并行构建索引测试 还是直接做个测试看看吧。 的作用），用于提升辅助索引构建的效率。 5 done # 调整ddl threads = 8 exec 3>&1 4>&2 1>> parallel-index-build-${dbp}m-8th.log 2>&1 for i in $( /$db/mysql.sock -e "select @@global.innodb_ddl_threads" test done 并行构建索引的限制 最后，再来看下并行构建索引新特性都有哪些限制：
98120编辑于 2022-12-02 - 来自专栏我是攻城师
如何使用Spark大规模并行构建索引
使用Spark构建索引非常简单，因为spark提供了更高级的抽象rdd分布式弹性数据集，相比以前的使用Hadoop的MapReduce来构建大规模索引，Spark具有更灵活的api操作，性能更高，语法更简洁等一系列优点 :String, @(Field@field)("t1") t1:String, @(Field@field)("t2" )t2:String, @(Field@field)("t3")t3:String, @(Field@field)(" dtime") dtime:String ) /*** * Spark构建索引==>Solr */ object SparkIndex new Record("row2","title","content","1","01","57","58","45"); val d3=new Record("row3","title",
1.8K40发布于 2018-05-14 - 来自专栏Android&Java技术
RxJava2.x 的并行编程
题图：来自飞哥的图片工厂 音乐推荐：你的姑娘 文丨IT大飞说 预计阅读时间：1.2 分钟 哈喽，朋友们，之前我们学习了一些 RxJava2.x 的常用操作符，今天我们来继续学习一下RxJava 的并行编程。 2.使用 RxJava 的 flatMap 实现并行编程 我们前面学习过 flatMap 操作符，我们知道 flatMap 可以将一些数据转换成一些 Observables，然后我们可以指定它的调度器来实现并行编程的目的 -> executorService.shutdown()) .subscribe(s -> LogUtil.i(TAG, "s===" + s)); } 这 2 3.使用 ParallelFlowable 实现并行编程 Flowable 是 RxJava2.x 新增的被观察者，支持背压，因此它对应的并行被观察者为 ParallelFlowable，因为并行编程肯定涉及到异步
1.2K20发布于 2020-02-27 - 来自专栏Hadoop数据仓库
Kettle构建Hadoop ETL实践（十）：并行、集群与分区
数据行分发 2. 记录行合并 3. 记录行再分发 4. 数据流水线 5. 多线程的问题 6. 作业中的并行执行 二、Carte子服务器 1. 创建Carte子服务器 2. 定义子服务器 3. 图10-5 合并记录行 转换执行后，t2、t3表的数据如下。可以看到，每个输入线程都以分发方式并行将数据行依次发给每个输出跳，结果t2表数据为两倍的单数、而t3表数据为两倍的双数。 （2）执行的顺序 由于所有步骤并行执行，所以转换中的步骤没有特定的执行顺序，但是数据集成过程中仍然有些工作需要按某种顺序执行。 Dynamic cluster：如果设置了这个选项，Kettle会在主服务器上自动搜寻子服务器列表，来构建集群。 2. 设计集群转换 设计一个集群转换，需要先设计一个普通的转换。 深入介绍了如何使用多台子服务器构建一个集群，如何构建转换来利用这些子服务器资源。 最后介绍了如何使用Kettle的数据库分区模式来并行处理数据库的读写操作。
2.5K52发布于 2020-12-08 - 来自专栏后端开发技术
掌握并行处理：理解并构建自己的线程池
多线程（2）线程开销：随着这类任务越来越多，需要异步执行任务而开启的线程也越来越多，但是每个CPU的核心数和线程数是固定，过多的线程并不能提高效率。因此，线程资源的开销与CPU核心之间要平衡选择。 一般，CPU密集型的线程池数量等于CPU核心数；IO密集型的线程池线程数量等于2倍核心数+2。有这样一个公式： （IO等待时间+CPU运算时间）核心数/cpu运算时间。 （2）销毁线程池的接口。线程判断线程池销毁标志，如果标记了线程池销毁，线程退出；并且通知所有线程。（3）生产者线程抛出任务的接口。目的是构造一个任务，并把任务放到任务队列中，通知线程唤醒。 （2）使用线程池原因：磁盘IO读写比较耗时。nginx推荐使用sendfile、directio、aio来处理耗时的任务，线程池不是重点推荐。 （5）线程池的线程数量选择，依据业务是IO密集型还是CPU密集型；假设CPU核心数为N，IO密集型一般设置为2*N+2，CPU密集型设为N。
33610编辑于 2024-09-23 - 来自专栏腾讯云数据库(TencentDB)
如何在庞大代码库上构建并行计算能力？
本文分析如何通过关键抽象来划分层次和管理复杂性，在庞大的 MySQL 代码库上构建并行计算能力，并通过基准测试数据来体现加速效果。 具体地讲， TXSQL 内核在 8.0 上构建了并行查询基础框架，结合 MySQL 代码特点，采用计划复现方案，解决并行任务（执行计划片段）的分发难题，常规计算逻辑可以快速适配到并行计算。 TXSQL 并行查询在基本运算之上构建并行任务，支持算子内并行和算子间并行 [18]。 并行执行计划是在原始执行计划上构建的粗粒度表示，基于四个关键抽象：并行任务，数据交换，分区队列和任务依赖图。 七、项目迭代与质量保证 TXSQL 并行查询遵循迭代开发过程，先构建基础框架，然后逐步支持更多计算结构，同时进行性能优化。
94430编辑于 2023-03-30 - 来自专栏架构师成长之路
构建知识体系(2)：如何构建
构建原则：要做到系统化、流程化、可视化三点。 构建方法：这也是从道、法、术、器、势的角度去全面解决问题。 2、基础：兴趣、需求、特长 对于每个人来说，为什么构建知识体系会有各自的答案，构建怎样的知识体系也一样。但必须从自身的兴趣、需求、特长出发这样你才会有自驱动力去做这件事，或者有压力去持续构建。 （2）筛选 需要基于兴趣、需求、特长来确定吸收知识的方向，方向拆解下来就是一个个主题。接着根据主题进行分类，明确哪些信息和知识属于同类的，准备把它们放在一起。 主流的网络工具： ️（1）获取工具：知乎、豆瓣、果壳、头条、微博、微信等几乎所有的网络工具 ️（2）筛选工具：百度搜索、谷歌搜索、搜狗搜索等；豆瓣标签、百度词条类目、亚马逊智能推荐系统； ️（3）储存工具 豆瓣的豆列在一定意义上表明了这个方向，即在一个主题下，将书籍、电影、音乐进行专辑呈列，既链接了已有的数据库，也给了用户构建权。 有明确构建知识体系的工具其实是大家耳熟能详的：思维导图。
1.4K20编辑于 2022-04-14 - 来自专栏Y-StarryDreamer
『Jenkins』Jenkins中的并行构建与流水线优化
Jenkins支持在流水线中配置并行构建任务。 并行构建的概念 并行构建指在一个流水线中，将多个任务分配到不同的执行节点上，同时进行构建、测试等操作，最终合并结果。 这对于多个独立模块的构建特别有效，能够减少等待时间。 在Jenkins中实现并行构建 1. 声明式流水线中的并行构建 在声明式流水线中，可以通过parallel语法来实现并行构建。 在这个例子中，Build Module 1、Build Module 2和Build Module 3这三个构建任务将会同时执行。 2. 配置并行构建的节点 为了提高并行构建的效率，Jenkins支持将不同的构建任务分配给不同的执行节点。通过agent关键字，可以指定不同的节点进行并行任务的执行。 2. 动态调整并行任务 有时并行任务的数量会根据不同的情况动态变化。在Jenkins中，可以通过变量和Groovy脚本来动态控制并行任务的数量和内容。
1.3K10编辑于 2025-02-06 - 来自专栏DevOps持续集成
微服务模式下如何实现多模块并行构建发布
用户选择要发布的微服务，然后根据服务名称并行触发每个要发布服务的流水线进行构建和发布。 我们先来看看如何使用pipeline中的parallel语法，这里列举了两个例子：并行任务、并行阶段。 tasks 并行阶段 并行stage也是一种经常用到的运行方式，我们可以使用这种方式解决不必要的时间浪费，尤其在各个平台运行自动化测试的时候，我们不必等到windows平台验证完成再进行Linux系统中的验证 def jobs = ["test2","demo-test-service"] def parallelMap = [:] def buildStatus = [:] jobs.each{ parallel parallelMap //判断状态 for ( i in buildStatus.keySet()){ currentBuild.description = "构建信息 在各个模块之间没有发布顺序的时候，我们可以使用Pipeline的Parallel语法进行项目的并行构建。加快发布速度，减少重复手工操作成本。
1.3K20发布于 2020-04-22 - 来自专栏鸿的学习笔记
聊聊并行并行编程
这个来源于摩尔定律的失效， 霍金曾经提过限制IT发展的终究会是1.光速（这个已经在分布式系统上更能看出来，通信的瓶颈限制着速度）2.物质的原子性（来源于不可测准原理） 并行编程开始了，即使很难。 并行和并发有着小小的区别：并行意味着问题的每个分区有着完全独立的处理，而不会与其他分区进行通信。并发可能是指所有的一切事务， 这可能需要紧密的，以锁的形式或其他的互相通信的方式形成的相互依赖。 因为并行编程的相对较难，导致工程师的生产率不会太高，会聚焦于更精密的细节，花费大量的时间。 并行任务变得复杂不仅仅在于之上的原因，更因为： 1.对代码，对任务的分割，这会导致错误处理以及事件处理更为复杂。如果并行程序之间会牵扯到交互，通信的时间成本，共享资源的分配和更新更为复杂。 2.并行访问控制，单线程的应用程序可以对本实例中的所有资源具有访问权，例如内存中的数据结构，文件之类的。
1.4K10发布于 2018-08-06 - 来自专栏小菜与老鸟
Xcode编译疾如风系列-2.并行编译
Xcode编译疾如风-2.并行编译 ? Xcode 编译是一个需要 CPU 运算以及大量 IO 操作的过程。我们将编译任务分配给多个 CPU 来提高单位时间内的编译速度。 执行后会获取到电脑的 CPU 核心数，PBXNumberOfParallelBuildSubtasks和IDEBuildOperationMaxNumberOfConcurrentCompileTasks则控制着并行构建任务使用的线程数 该选项允许 Xcode 编译时分析各个构建任务的彼此依赖情况，然后并行构建。 构建系统通过依赖关系，决定任务执行的顺序，以及并行运行的任务。 构建系统的第一步就是要获取构建描述，根据 Xcode 项目文件配置，分析依赖关系，最终生成一个有向图，图中描述了项目中的输入和输出文件，以及处理它们的执行任务。 ? 开启并行编译的好处不言而喻。
3.6K41发布于 2021-04-23 - 来自专栏罗西的思考
并行分布式框架 Celery 之架构 (2)
[源码解析] 并行分布式框架 Celery 之架构 (2) 0x00 摘要 Celery是一个简单、灵活且可靠的，处理大量消息的分布式系统，专注于实时处理的异步任务队列，同时也支持任务调度。 上文 [源码解析] 并行分布式框架 Celery 之架构 (1) 中，我们大致介绍了 Celery 的概念，用途和架构，现在回忆 Celery 的架构图如下： +-----------+ 对于 Consumer 来说， 1 是基本功能，这些功能组成了一个简单的非强壮的消息队列框架； 2 一般重要，可以实现一个高级一点的功能； 3 属于附加功能，同时也属于一点分布式的功能。 这就涉及到两个最重要的问题： 如何拆分计算逻辑； 如何分发计算逻辑； 于是 Spark 把所有的计算逻辑划分为这两种类型： 能够分发到各个节点上并行执行的； 需要经过一定量的结果合并之后才能继续执行的； 有些人可能会担心，分块处理会导致并行性能下降，实际上，由于避免了消息传递的开销，因此反而会大大的提高性能。
1.2K10发布于 2021-04-01 - 来自专栏IT当时语_青山师_JAVA技术栈
并行的2个重要定律Amdahl、Gustafson定律
死锁： 比如在双车道高速公路上并行的两辆车A、B，A想拐到B车道，B想转到A车道。现在则会发现互相等待对方开走，但是对方一直往这边转过来，一直僵持。。。这在程序中的多个线程互相等待就是死锁。 有关并行地两大定律 阿姆达尔定律 阿姆达尔定律是计算机并行重要的定律。定义了串行系统并行化后的加速比的计算公式和理论上限。 如果串行比例占2/3，则无论处理器再多，最大加速比也只能达到1.5。 理想效果是，全部并行，最大加速比为 n。可以根据增加处理器无上限增强程序效率。 古斯塔夫森定律 古斯塔夫森定律也是在表明处理器个数、并行比例和加速比之间的关系。 两个定律最低点、最高点都是一致的结论： 无可并行的程序，加速比就是1. 全部是并行程序，加速比就是n。
91610编辑于 2023-05-04 - 来自专栏js
使用elementUI构建复杂表格，合并行或列，多级表头等
项目场景： 前端开发过程中常常会遇到各种开发表格的场景，有时候有的表格比较简单有的比较复杂（如下图简单示例所示，有合并项和多级表头），Elementui的el-table控件也可以支持构建复杂的表格 , { name:'李四', }, { name:'王五', }, { name:'孙七', }])</script>2、 合并行或列通过给table传入span-method方法可以实现合并行或列，方法的参数是一个对象，里面包含当前行row、当前列column、当前行号rowIndex、当前列号columnIndex四个属性 == 2 &&columnIndex!==9&&columnIndex! " scoped>.tableQualityProject { height: 100vh; width: 100%; overflow: auto; background-image: #f2f2f2
7.1K10编辑于 2024-06-24 - 来自专栏yaphetsfang
数据并行和任务并行
OpenCL并行加减乘除示例——数据并行与任务并行 版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/zhouxuanyuye/article/details/79949409 OpenCL并行加减乘除示例——数据并行与任务并行 关键词：OpenCL; data parallel; task parallel 数据并行化计算与任务并行化分解可以加快程序的运行速度。 图2. = A[base+2] * B[base+2]; C[base+3] = A[base+3] / B[base+3]; } 2、任务并行(task parallel
2.3K30发布于 2020-07-30 - 来自专栏码农阿宇
.Net Core中利用TPL（任务并行库）构建Pipeline处理Dataflow
TPL的目的是通过简化向应用程序添加并行性和并发性的过程来提高开发人员的工作效率,TPL动态地扩展并发度，以最有效地使用所有可用的处理器。 TPL的目的是通过简化向应用程序添加并行性和并发性的过程来提高开发人员的工作效率,TPL动态地扩展并发度，以最有效地使用所有可用的处理器。 { MaxDegreeOfParallelism = _maxDegreeOfParallelism } 5.构建 ISourceBlock<TOutput>.LinkTo(ITargetBlock<TOutput> target, DataflowLinkOptions linkOption) 方法，可以把Block连接起来，即构建 我来解释一下，为什么是这么运行的，因为把管道的并行度设置为2，所以每个Block可以同时处理两个任务，所以,如果给管道传入四个字符 ，每个字符作为一个任务，假设传入 “码农阿宇”四个任务，会时这样的一个过程
84210发布于 2018-10-11 - 来自专栏码农阿宇
.Net Core中利用TPL（任务并行库）构建Pipeline处理Dataflow
TPL的目的是通过简化向应用程序添加并行性和并发性的过程来提高开发人员的工作效率,TPL动态地扩展并发度，以最有效地使用所有可用的处理器。 TPL的目的是通过简化向应用程序添加并行性和并发性的过程来提高开发人员的工作效率,TPL动态地扩展并发度，以最有效地使用所有可用的处理器。 { MaxDegreeOfParallelism = _maxDegreeOfParallelism } 5.构建 ISourceBlock<TOutput>.LinkTo(ITargetBlock<TOutput> target, DataflowLinkOptions linkOption) 方法，可以把Block连接起来，即构建 _startBlock.Post(input); } _startBlock.Complete(); } Pipeline构建好后
1.9K10发布于 2018-10-08
腾讯云开发者
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