pg_background是PostgreSQL的扩展，支持在后台异步执行SQL，避免主会话阻塞。1.9版本新增工作标签、结构化错误返回、结果元数据和批量操作，提升了可观察性和操作体验，适用于维护、审计日志和ETL等场景。

pg_background 是一个 PostgreSQL 扩展，支持在后台异步执行 SQL 命令，避免阻塞客户端连接。它适用于长查询和数据修复，最新版本 v2 增强了安全性和监控功能，支持基于 cookie 的身份验证。

Celery 是一个分布式任务队列系统，支持异步执行和耗时操作。其架构包括生产者、队列和消费者，具备任务持久化、重试和定时处理功能。Celery 通过消息代理管理任务，确保任务的可靠性和可追踪性。

Celery 是一个分布式任务队列系统，支持异步执行耗时任务。其架构包括生产者、队列和消费者，具备任务持久化、重试和调度功能。Celery 通过消息基础设施和 Worker 系统管理任务，确保任务的可靠性和可追踪性。

LiteRT是谷歌基于TensorFlow Lite开发的轻量级推理运行时，适用于资源受限的边缘设备。V1兼容经典TFLite API，V2引入异步执行和自动加速器选择，支持多平台。其主要特点包括跨平台支持、硬件加速、异步高效I/O和生态系统兼容性，适合移动实时推理、嵌入式设备和生成模型加速。

C++26的重要里程碑已达成，ISO C++委员会已冻结新特性，包括编译时反射、契约和异步执行等。反射功能简化了代码生成，其他新特性还包括并行算法和资源管理。目前，GCC和Clang已支持大部分新特性，C++26的开发仍在继续。

贾伊和维鲁是童年好友，作为软件工程师，他们开发个人财务应用。因同时修改数据导致程序崩溃，贾伊解释了竞争条件。为解决问题，他们引入同步机制，使用ExecutorService管理线程，并通过CompletableFuture实现异步执行，提升了程序效率。

Node.js通过事件驱动和非阻塞架构高效处理并发。文章介绍了调用栈、Web API、微任务队列、宏任务队列和事件循环，阐述了异步执行机制及其优先级，帮助理解如何编写高效的非阻塞代码。

本文探讨了构建可靠、可扩展的事件调度系统，以处理异步执行和定时任务。分析了订阅管理的挑战，提出了确保任务按时执行的调度机制，避免重复和遗漏。系统设计涵盖功能需求、非功能需求及工具选择，强调可维护性和可扩展性，最终目标是实现高效的任务调度，确保系统在高负载下的稳定性和可靠性。

使用“火并忘”方法可以提升.NET Core应用程序的响应性和性能。通过Task.Run将任务排入线程池，实现异步执行，避免主线程阻塞，从而提高响应时间，特别是在后台处理日志等任务时。

在现代Spring应用中，@Async与@Transactional结合使用可能导致事务上下文无法传播，从而影响事务的正常工作。为了解决这个问题，可以将异步执行与事务逻辑分开，创建一个同步服务来处理事务，再通过@Async调用该服务，以确保事务管理的正确性并保持异步行为。

GCD（Grand Central Dispatch）是iOS开发中常用的多线程管理工具，简便易用。它通过队列管理任务，支持串行和并行执行，任务可异步处理，并使用信号量控制资源访问。任务组可管理多个任务的完成状态，任务对象则封装任务，支持取消和优先级设置。