我使用Spring异步调用一个方法，使用@Async.这个方法调用另一个用@PreAuthorize注释的方法。，Spring安全注解。为了使授权工作，我必须设置SecurityContextHolder模式为MODE_INHERITABLETHREADLOCAL，以便将身份验证信息传递给异步调用。到目前为止一切正常。但是，当我注销并以其他用户身份登录时，SecurityContextHolder在异步方法中存储已注销的旧用户的身份验证信息。它当然会导致不需要的AccessDenied异常(exception)。同步调用不存在这样的问题。我已经定义了,那么执行器池中的线程一旦初始化就不
我使用Spring异步调用一个方法，使用@Async.这个方法调用另一个用@PreAuthorize注释的方法。，Spring安全注解。为了使授权工作，我必须设置SecurityContextHolder模式为MODE_INHERITABLETHREADLOCAL，以便将身份验证信息传递给异步调用。到目前为止一切正常。但是，当我注销并以其他用户身份登录时，SecurityContextHolder在异步方法中存储已注销的旧用户的身份验证信息。它当然会导致不需要的AccessDenied异常(exception)。同步调用不存在这样的问题。我已经定义了,那么执行器池中的线程一旦初始化就不
根据WWDC2012视频“核心数据最佳实践”，dispatch_sync应该用于在上下文的performBlock中运行某种回调，创建为一种NSPrivateQueueConcurrencyType。这是为什么？我可以使用dispatch_async(dispatch_get_main_queue(),0)...在私有(private)队列上下文的performBlock中调用一些与UI相关的回调吗？ 最佳答案 没有。NSPrivateQueueConcurrencyType管理它自己的内部队列，并且不喜欢你试图离开它的线程之一去做
所以当使用dispatch_async...例如，假设您正在建立网络连接...dispatch_queue_totherQ=dispatch_queue_create(NULL,0);__weakMyClass*myself=self;dispatch_async(otherQ,^{myself.searchResultsRA=[myselfdataFrom:happyUrlifError:nil];dispatch_async(dispatch_get_main_queue(),^{if(after)after();});});dispatch_release(otherQ);请注意
我尝试使用NSStream从Socket读取数据或向Socket写入数据。这是我的连接代码:-(void)connect{[NSStreamgetStreamsToHostNamed:APIC_HOST_ADDRport:APIC_HOST_PORTinputStream:&inStreamoutputStream:&outStream];[inStreamscheduleInRunLoop:[NSRunLoopcurrentRunLoop]forMode:NSRunLoopCommonModes];[outStreamscheduleInRunLoop:[NSRunLoopcurre
我有一些使用GCD实现并发和删除显式锁和线程的经验。C++11提供了std::async，似乎也提供了一些类似的功能(我不是C++专家，错了不要怪我)。抛开关于风格和语言偏好的争论，是否有任何基准来比较两者的性能，尤其是对于像iOS这样的平台？从实用的角度来看，c++11的std::async值得一试吗？编辑:正如stackmonster回答的那样，C++11本身并没有提供与调度队列完全相同的东西。但是，是否可以创建一个具有原子数据结构(和可争论的lambda函数)的临时串行队列来实现这一点？ 最佳答案 C++11std::asyn
我有以下数据包:({(key1,value1),(key1,value2)})({(key2,value1),(key2,value1)})上述数据存储在一个文件/关系中，它有两行数据，每行是一个包。有没有一种方法可以读取每个袋子并从袋子中发出每个元组？例如:我想在这里发出(键1，值1)(键1，值2)(键2，值1)(key2,value2)请帮忙。PIG快把我逼疯了:(:( 最佳答案 FLATTEN()应该可以解决问题:)http://pig.apache.org/docs/r0.12.1/basic.html#flatten
我是Python新手，正在尝试从hadoop流中读取数据。这是我的python代码，var_list=get_config()工作正常。if__name__=="__main__":var_list=get_config()dat=pd.read_table(lines,delimiter=',',header=0)#print(dat)print(dat.dtypes)#print(dat['var8'])这是我传递的文件，第一行作为标题。$catdataclient_id,var1,var2,var3,var4,var5,var6,var7,var8121,1,2,3,4,5,6,
我陷入了一个非常奇怪的境地。例如，我有一个包含这三个JSON的文件。{"uploadTimeStamp":"1500618037189","ID":"123ID","data":[{"Data":{"unit":"rpm","value":"0"},"EventID":"E1","Timestamp":1500618037189,"pii":{}},{"Data":{"heading":"N","loc1":"false","loc2":"13.022425","loc3":"77.760587","loc4":"false","speed":"10"},"EventID":"E2",
在网上找不到足够的信息所以在这里问:假设我正在将一个巨大的文件写入磁盘，数百TB，这是mapreduce(或spark或其他)的结果。mapreduce如何将这样的文件高效地(可能是并行的？)写入HDFS，以便稍后以并行方式读取？我的理解是HDFS只是基于block(例如128MB)。因此，为了写入第二个block，您必须已经写入了第一个block(或者至少确定哪些内容将进入block1)。假设它是一个CSV文件，文件中的一行很可能会跨越两个block——我们如何将这样的CSV读取到mapreduce中的不同映射器？它是否必须执行一些智能逻辑来读取两个block、连接它们并读取正确的行
