背景

之前接手一个项目的时候,发现到处是

new Thread(()=>{
//do something
}).Start();

  



这么做的目的,无非是为了减少页面等待时间提高用户体验,把一些浪费时间的操作放到新线程中在后台运行。

问题

但是这样带来的问题是大量的创建线程,非常影响项目的性能,尤其是在一些大并发量访问的时候,经常导致后果是cpu 100%。

当然,如果你的项目到处是这样写的,然后,没挂,至少说明这个方法没几个人再用。

解决方法

于是下意识的想着给项目优化下, 第一想法是走队列,但是发现项目压根没有使用队列,很多操作还停留在 有个任务表,有任务的时候,往里面加内容,然后有个定时任务,每分钟执行一次,定时的去消费任务;

于是想着怎么先最少的改动,先把问题解决,后面的事情在做考虑。

其实问题的本质是new 太多Thread了,那么最简单的方法就是限制数量。

于是 ThreadPool.QueueUserWorkItem就登场了。

对于线程队列 ThreadPool.QueueUserWorkItem 很多人应该都不陌生,下边看微软的解释:

将方法排入队列以便执行,并指定包含该方法所用数据的对象。此方法在有线程池线程变得可用时执行。

方法如下

 
  protected static Logger Logger = LogManager.GetCurrentClassLogger();
public ActionResult Index()
{
// Logger.Debug("执行了 开始 ");
ThreadPool.QueueUserWorkItem(new WaitCallback(InsertNewsInfoExt), "param");
// Logger.Debug("执行了 结束 ");
return View();
}
private void InsertNewsInfoExt(object info)
{
// Logger.Debug("执行了 InsertNewsInfoExt 开始");
Thread.Sleep(1000*200);
Logger.Debug("执行了 InsertNewsInfoExt 结束 ");
new Thread(t =>
{
try
{
Logger.Debug("执行了 Thread "); }
catch (Exception ex)
{
Logger.Error(ex.Message);
} }).Start(); }
 

根据msdn描述:线程池的默认大小为每个可用处理器有 25 个线程。使用 SetMaxThreads 方法可以更改线程池中的线程数

  //工作者线程最大数目,I/O线程的最大数目
ThreadPool.SetMaxThreads(1000, 1000);
//启动工作者线程
ThreadPool.QueueUserWorkItem(new WaitCallback(InsertNewsInfoExt), "param");
 

相关参数

GetAvailableThreads 剩余空闲线程数

GetMaxThreads 最多可用线程数,所有大于此数目的请求将保持排队状态,直到线程池线程变为可用

GetMinThreads 检索线程池在新请求预测中维护的空闲线程数。

QueueUserWorkItem 启动线程池里得一个线程(队列的方式,如线程池暂时没空闲线程,则进入队列排队)

SetMaxThreads 设置线程池中的最大线程数

SetMinThreads 设置线程池最少需要保留的线程数

这样就解决了无限制 new Thread 的问题,实现了最少改动。

 

UP技术控

江东子弟多才俊,卷土重来未可知。——唐·杜牧
481篇原创内容
公众号

解决new Thread().Start导致高并发CPU 100%的问题的更多相关文章

  1. Java高并发--CPU多级缓存与Java内存模型

    Java高并发--CPU多级缓存与Java内存模型 主要是学习慕课网实战视频<Java并发编程入门与高并发面试>的笔记 CPU多级缓存 为什么需要CPU缓存:CPU的频率太快,以至于主存跟 ...

  2. PHP如何解决网站大流量与高并发的问题(四)

    动态语言的并发处理 相关概念 什么是进程.线程.协程 什么是多进程.多线程 同步阻塞模型 异步非阻塞模型 php并发编程实践 什么是进程.线程.协程 进程 进程是一个执行中的程序 进程的三态模型:多道 ...

  3. 应对Memcached缓存失效,导致高并发查询DB的四种思路(l转)

    当Memcached缓存失效时,容易出现高并发的查询DB,导致DB压力骤然上升. 这篇blog主要是探讨如何在缓存将要失效时,及时地更新缓存,而不是如何在缓存失效之后,如何防止高并发的DB查询. 解决 ...

  4. PHP解决网站大流量与高并发

    1:硬件方面 普通的一个p4的服务器每天最多能支持大约10万左右的IP,如果访问量超过10W那么需要专用的服务器才能解决,如果硬件不给力 软件怎么优化都是于事无补的.主要影响服务器的速度 有:网络-硬 ...

  5. 应对Memcached缓存失效,导致高并发查询DB的几种思路

    原文地址: http://blog.csdn.net/hengyunabc/article/details/20735701 当Memcached缓存失效时,容易出现高并发的查询DB,导致DB压力骤然 ...

  6. PHP如何解决网站大流量与高并发的问题(一)

    高并发的相关概念 在某个时间点,有多少个访问量 如果一个系统的日PV在千万以上,有可能是一个高并发的系统 QPS: 每秒钟请求或者查询的数量,在互联网领域,指每秒相应请求数(指HTTP请求) 吞吐量: ...

  7. 转:基础篇|PHP如何解决网站大流量和高并发

    基础篇 高并发架构基础概念和优化思路 高并发架构相关概念 并发,在操作系统中,是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间,且这几个程序都是在同一个处理机上运行,但任一个时刻点上只有一个程 ...

  8. PHP如何解决网站大流量与高并发的问题(二)

    转载:https://zhyunfe.github.io/2017/10/02/php-interview-prepare-hc-2/ 数据库缓存 相关概念 什么是数据库缓存? 为什么使用缓存 使用M ...

  9. 解决挖矿病毒【Xmrig miner 】CPU 100%服务器卡死问题

    背景: 突然有一天,服务器访问很慢很慢,进程查看发现CPU是100%,而且没有任何降低的意思 收集: 打开任务管理器,进程查看中CPU排序,发现一个System的进程,第一想法以为是空闲利用,发现结束 ...

随机推荐

  1. python开发环境软件包安装相关 failed with error code 1 in /tmp/pip-build-vn_f_e1n/psutil/

    指定源安装 pip install git+https://github.com/xxxxxx.git pip install -r requirements.txt -i https://mirro ...

  2. generating project in interactive mode

    解决方案:加个参数 -DarchetypeCatalog=internal 让它不要从远程服务器上取catalog

  3. 开发webpart时建立图像文件夹和CSS,js文件夹

    如图所示:是通过添加映射来完成,做好之后,把图像拷到文件夹时,当ascx文件里需要用到图像时,直接把图像拖到ascx文件里的位置.这样就知道该图像的路径 了.

  4. c++之折半查找(二分查找)递归与非递归的实现

    递归实现 template<typename T> int binary_search2(const T arr[], const int left, const int right, c ...

  5. 【LeetCode】142. Linked List Cycle II 解题报告(Python & C++)

    作者: 负雪明烛 id: fuxuemingzhu 个人博客: http://fuxuemingzhu.cn/ 目录 题目描述 题目大意 解题方法 双指针 set 日期 题目地址:https://le ...

  6. hud-5475 An easy problem(线段树)

    http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5475 An easy problem Time Limit: 8000/5000 MS (Java/Others ...

  7. 1226 - One Unit Machine

    1226 - One Unit Machine   PDF (English) Statistics Forum Time Limit: 2 second(s) Memory Limit: 32 MB ...

  8. 洛谷 P2397:yyy loves Maths VI (mode)(摩尔投票算法)

    题目背景 自动上次redbag用加法好好的刁难过了yyy同学以后,yyy十分愤怒.他还击给了redbag一题,但是这题他惊讶的发现自己居然也不会,所以只好找你 题目描述 [h1]udp2:第一题因为语 ...

  9. Consistency Regularization for GANs

    目录 概 主要内容 Zhang H., Zhang Z., Odena A. and Lee H. CONSISTENCY REGULARIZATION FOR GENERATIVE ADVERSAR ...

  10. Chapter 7 Confounding

    目录 7.1 The structure of confounding Confounding and exchangeability Confounding and the backdoor cri ...