Eltax Atomic A-15.2R инструкция обслуживания
Хорошее руководство по эксплуатации
Законодательство обязывает продавца передать покупателю, вместе с товаром, руководство по эксплуатации Eltax Atomic A-15.2R. Отсутствие инструкции либо неправильная информация, переданная потребителю, составляют основание для рекламации в связи с несоответствием устройства с договором. В законодательстве допускается предоставлении руководства в другой, чем бумажная форме, что, в последнее время, часто используется, предоставляя графическую или электронную форму инструкции Eltax Atomic A-15.2R или обучающее видео для пользователей. Условием остается четкая и понятная форма.
Что такое руководство?
Слово происходит от латинского «instructio», тоесть привести в порядок. Следовательно в инструкции Eltax Atomic A-15.2R можно найти описание этапов поведения. Цель инструкции заключается в облегчении запуска, использования оборудования либо выполнения определенной деятельности. Инструкция является набором информации о предмете/услуге, подсказкой.
К сожалению немного пользователей находит время для чтения инструкций Eltax Atomic A-15.2R, и хорошая инструкция позволяет не только узнать ряд дополнительных функций приобретенного устройства, но и позволяет избежать возникновения большинства поломок.
Из чего должно состоять идеальное руководство по эксплуатации?
Прежде всего в инструкции Eltax Atomic A-15.2R должна находится: — информация относительно технических данных устройства Eltax Atomic A-15.2R — название производителя и год производства оборудования Eltax Atomic A-15.2R — правила обслуживания, настройки и ухода за оборудованием Eltax Atomic A-15.2R — знаки безопасности и сертификаты, подтверждающие соответствие стандартам
Почему мы не читаем инструкций?
Как правило из-за нехватки времени и уверенности в отдельных функциональностях приобретенных устройств. К сожалению само подсоединение и запуск Eltax Atomic A-15.2R это слишком мало. Инструкция заключает ряд отдельных указаний, касающихся функциональности, принципов безопасности, способов ухода (даже то, какие средства стоит использовать), возможных поломок Eltax Atomic A-15.2R и способов решения проблем, возникающих во время использования. И наконец то, в инструкции можно найти адресные данные сайта Eltax, в случае отсутствия эффективности предлагаемых решений. Сейчас очень большой популярностью пользуются инструкции в форме интересных анимаций или видео материалов, которое лучше, чем брошюра воспринимаются пользователем. Такой вид инструкции позволяет пользователю просмотреть весь фильм, не пропуская спецификацию и сложные технические описания Eltax Atomic A-15.2R, как это часто бывает в случае бумажной версии.
Почему стоит читать инструкции?
Прежде всего здесь мы найдем ответы касательно конструкции, возможностей устройства Eltax Atomic A-15.2R, использования отдельных аксессуаров и ряд информации, позволяющей вполне использовать все функции и упрощения. После удачной покупки оборудования/устройства стоит посвятить несколько минут для ознакомления с каждой частью инструкции Eltax Atomic A-15.2R. Сейчас их старательно готовят или переводят, чтобы они были не только понятными для пользователя, но и чтобы выполняли свою основную информационно-поддерживающую функцию.
Многопоточное программирование в Java 8. Часть третья. Атомарные переменные и конкурентные таблицы
Перевод статьи «Java 8 Concurrency Tutorial: Atomic Variables and ConcurrentMap»
Рассказывает Бенджамин Винтерберг, Software Engineer
Добро пожаловать в третью часть руководства по параллельному программированию в Java 8. В первой части мы рассматривали, как выполнять код параллельно с помощью потоков, задач и сервисов исполнителей. Во второй разбирались с тем, как синхронизировать доступ к изменяемым объектам с помощью ключевого слова synchronized, блокировок и семафоров. Сегодня, в заключительной части, я расскажу о двух очень важных частях Concurrency API: об атомарных переменных и о конкурентных таблицах (Concurrent Maps).
AtomicInteger
Пакет java.concurrent.atomic содержит много полезных классов для выполнения атомарных операций. Операция называется атомарной тогда, когда её можно безопасно выполнять при параллельных вычислениях в нескольких потоках, не используя при этом ни блокировок, ни synchronized, как мы это делали в предыдущем уроке.
Внутри атомарные классы очень активно используют сравнение с обменом (compare-and-swap, CAS), атомарную инструкцию, которую поддерживает большинство современных процессоров. Эти инструкции работают гораздо быстрее, чем синхронизация с помощью блокировок. Поэтому, если вам просто нужно изменять одну переменную с помощью нескольких потоков, лучше выбирать атомарные классы.
Приведу несколько примеров с использованием AtomicInteger, одного из атомарных классов:
AtomicInteger atomicInt = new AtomicInteger(0); ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2); IntStream.range(0, 1000) .forEach(i -> executor.submit(atomicInt::incrementAndGet)); stop(executor); System.out.println(atomicInt.get()); // => 1000
Как видите, использование AtomicInteger вместо обычного Integer позволило нам корректно увеличить число, распределив работу сразу по двум потокам. Мы можем не беспокоиться о безопасности, потому что incrementAndGet() является атомарной операцией.
Senior Software Engineer
Wisebits, Лимассол, Кипр, можно удалённо, 4000 €
tproger.ru
Вакансии на tproger.ru
Класс AtomicInteger поддерживает много разных атомарных операций. Метод updateAndGet() принимает в качестве аргумента лямбда-выражение и выполняет над числом заданные арифметические операции:
AtomicInteger atomicInt = new AtomicInteger(0); ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2); IntStream.range(0, 1000) .forEach(i -> { Runnable task = () -> atomicInt.updateAndGet(n -> n + 2); executor.submit(task); }); stop(executor); System.out.println(atomicInt.get()); // => 2000
Метод accumulateAndGet() принимает лямбда-выражения типа IntBinaryOperator. Вот как мы можем использовать его, чтобы просуммировать все числа от нуля до тысячи:
AtomicInteger atomicInt = new AtomicInteger(0); ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2); IntStream.range(0, 1000) .forEach(i -> { Runnable task = () -> atomicInt.accumulateAndGet(i, (n, m) -> n + m); executor.submit(task); }); stop(executor); System.out.println(atomicInt.get()); // => 499500
Среди других атомарных классов хочется упомянуть такие как AtomicBoolean, AtomicLong и AtomicReference.
LongAdder
Класс LongAdder может выступать в качестве альтернативы AtomicLong для последовательного сложения чисел.
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2); IntStream.range(0, 1000) .forEach(i -> executor.submit(adder::increment)); stop(executor); System.out.println(adder.sumThenReset()); // => 1000
Так же, как и у других атомарных чисел, у LongAdder есть методы increment() и add(). Но вместо того, чтобы складывать числа сразу, он просто хранит у себя набор слагаемых, чтобы уменьшить взаимодействие между потоками. Узнать результат можно с помощью вызова sum() или sumThenReset(). Этот класс используется в ситуациях, когда добавлять числа приходится гораздо чаще, чем запрашивать результат (часто это какие-то статистические исследование, например подсчёт количества запросов). Несложно догадаться, что, давая прирост в производительности, LongAdder требует гораздо большего количества памяти из-за того, что он хранит все слагаемые.
LongAccumulator
Класс LongAccumulator несколько расширяет возможности LongAdder. Вместо простого сложения он обрабатывает входящие значения с помощью лямбды типа LongBinaryOperator, которая передаётся при инициализации. Выглядит это так:
LongBinaryOperator op = (x, y) -> 2 * x + y; LongAccumulator accumulator = new LongAccumulator(op, 1L); ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2); IntStream.range(0, 10) .forEach(i -> executor.submit(() -> accumulator.accumulate(i))); stop(executor); System.out.println(accumulator.getThenReset()); // => 2539
В этом примере при каждом вызове accumulate() значение аккумулятора увеличивается в два раза, и лишь затем суммируется с i. Так же, как и LongAdder, LongAccumulator хранит весь набор переданных значений в памяти. прим. переводчика На самом деле, пример не совсем корректный; согласно документации, LongAccumulator не гарантирует порядка выполнения операций. Корректной формулой была бы, например x+2*y, т.к. при любом порядке выполнения в конце будет получаться одно и то же значение.
ConcurrentMap
Интерфейс ConcurrentMap наследуется от обычного Map и предоставляет описание одной из самой полезной коллекции для конкурентного использования. Чтобы продемонстрировать новые методы интерфейса, мы будем использовать вот эту заготовку:
ConcurrentMap map = new ConcurrentHashMap<>(); map.put(«foo», «bar»); map.put(«han», «solo»); map.put(«r2», «d2»); map.put(«c3», «p0»);
Метод forEach() принимает лямбду типа BiConsumer. Этой лямбде будут передаваться в качестве аргументов все ключи и значения таблицы по очереди. Этот метод может использоваться как замена for-each циклам с итерацией по всем Entry. Итерация выполняется последовательно, в текущем потоке.
map.forEach((key, value) -> System.out.printf(«%s = %s\n», key, value));
Метод putIfAbsent() помещает в таблицу значение, только если по данному ключу ещё нет другого значения. Этот метод является потокобезопасным (о крайней мере, в реализации ConcurrentHashMap), поэтому вам не нужно использовать synchronized, когда вы хотите использовать его в нескольких потоках (то же самое справедливо и для обычного put()):
String value = map.putIfAbsent(«c3», «p1»); System.out.println(value); // p0
Метод getOrDefault() работает так же, как и обычный get(), с той лишь разницей, что при отсутствии значения по данному ключу он вернёт значение по-умолчанию, передаваемое вторым аргументом:
String value = map.getOrDefault(«hi», «there»); System.out.println(value); // there
Метод replaceAll() принимает в качестве аргумента лямбда-выражение типа BiFunction. Этой лямбде по очереди передаются все комбинации ключ-значения из карты, а результат, который она возвращает, записывается соответствующему ключу в качестве значения:
map.replaceAll((key, value) -> «r2».equals(key) ? «d3» : value); System.out.println(map.get(«r2»)); // d3
Если же вам нужно изменить таким же образом только один ключ, это позволяет сделать метод compute():
map.compute(«foo», (key, value) -> value + value); System.out.println(map.get(«foo»)); // barbar
Кроме обычного compute(), существуют так же методы computeIfAbsent() и computeIfPresent(). Они изменяют значение только если значение по данному ключу отсутствует (или присутствует, соответственно).
И, наконец, метод merge(), который может быть использован для объединения существующего ключа с новым значением. В качестве аргумента он принимает ключ, новое значение и лямбду, которая определяет, как новое значение должно быть объединено со старым:
map.merge(«foo», «boo», (oldVal, newVal) -> newVal + » was » + oldVal); System.out.println(map.get(«foo»)); // boo was bar
ConcurrentHashMap
Кроме методов, которые описаны в ConcurrencyMap, в ConcurrentHashMap было добавлено и ещё несколько своих. Так же, как и параллельные stream’ы, эти методы используют специальный ForkJoinPool, доступный через ForkJoinPool.commonPool() в Java 8. Этот пул использует свои настройки для количества потоков, основанные на количестве ядер. У меня их 4, а значит использоваться будет три потока:
System.out.println(ForkJoinPool.getCommonPoolParallelism()); // 3
Это значение может быть специально изменено с помощью параметра JVM:
-Djava.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism=5
Мы рассмотрим три новых метода: forEach, search and reduce. У каждого из них есть первый аргумент, который называется parallelismThreshold, который определяет минимальное количество элементов в коллекции, при котором операция будет выполняться в нескольких потоках. Т.е. если в коллекции 499 элементов, а первый параметр выставлен равным пятистам, то операция будет выполняться в одном потоке последовательно. В наших примерах мы будем использовать первый параметр равным в единице, чтобы операции всегда выполнялись параллельно.
Для примеров ниже мы будем использовать всё ту же таблицу, что и выше (однако объявим её именем класса, а не интерфейса. чтобы нам были доступны все методы):
ConcurrentHashMap map = new ConcurrentHashMap<>(); map.put(«foo», «bar»); map.put(«han», «solo»); map.put(«r2», «d2»); map.put(«c3», «p0»);
ForEach
Работает метод так же, как и в ConcurrentMap. Для иллюстрации многопоточности мы будем выводить названия потоков (не забывайте, что их количество для меня ограничено тремя):
map.forEach(1, (key, value) -> System.out.printf(«key: %s; value: %s; thread: %s\n», key, value, Thread.currentThread().getName())); // key: r2; value: d2; thread: main // key: foo; value: bar; thread: ForkJoinPool.commonPool-worker-1 // key: han; value: solo; thread: ForkJoinPool.commonPool-worker-2 // key: c3; value: p0; thread: main
Search
Метод search() принимает лямбда-выражение типа BiFunction, в которую передаются все пары ключ-значение по очереди. Функция должна возвращать NULL, если необходимое вхождение найдено. В случае, если функция вернёт не NULL, дальнейший поиск будет остановлен. Не забывайте, что данные в хэш-таблице хранятся неупорядоченно. Если вы будете полагаться на порядок, в котором вы добавляли данные в неё, вы можете не получить ожидаемого результата. Если условиям поиска удовлетворяют несколько вхождений, результат точно предсказать нельзя.
String result = map.search(1, (key, value) -> { System.out.println(Thread.currentThread().getName()); if («foo».equals(key)) { return value; } return NULL; }); System.out.println(«Result: » + result); // ForkJoinPool.commonPool-worker-2 // main // ForkJoinPool.commonPool-worker-3 // Result: bar
Или вот другой пример, который полагается только на значения:
String result = map.searchValues(1, value -> { System.out.println(Thread.currentThread().getName()); if (value.length() > 3) { return value; } return NULL; }); System.out.println(«Result: » + result); // ForkJoinPool.commonPool-worker-2 // main // main // ForkJoinPool.commonPool-worker-1 // Result: solo
Reduce
Метод reduce() вы могли уже встречать в Java 8 Streams. Он принимает две лямбды типа BiFunction. Первая функция преобразовывает пару ключ/значение в один объект (любого типа). Вторая функция совмещает все полученные значения в единый результат, игнорируя любые возможные NULL-значения.
tring result = map.reduce(1, (key, value) -> { System.out.println(«Transform: » + Thread.currentThread().getName()); return key + «=» + value; }, (s1, s2) -> { System.out.println(«Reduce: » + Thread.currentThread().getName()); return s1 + «, » + s2; }); System.out.println(«Result: » + result); // Transform: ForkJoinPool.commonPool-worker-2 // Transform: main // Transform: ForkJoinPool.commonPool-worker-3 // Reduce: ForkJoinPool.commonPool-worker-3 // Transform: main // Reduce: main // Reduce: main // Result: r2=d2, c3=p0, han=solo, foo=bar
На этом всё. Надеюсь, мои статьи были вам полезны