jar文件:spring3.1jar,以及 项目src路径下文件:config.properties 读取config.properties文件JAVA类: package com.lejob.lejobmy.config; import java.io.FileNotFoundException;import java.io.FileOutputStream;import java.io.IOException;import java.io.InputStream;import java.ut…

ActiveMQ 的线程池实质上也是 ThreadPoolExecutor,不过它的任务模型有自己的特点,我们先看一个例子: public static void main(String[] args) throws InterruptedException { // TaskRunnerFactory 的作用是创建线程池 TaskRunnerFactory factory = new TaskRunnerFactory(); factory.init(); // 创建 PooledTaskRu…

引言 并发是什么?企业在进行产品开发过程中为什么需要考虑这个问题?想象一下天猫的双11和京东的618活动,一秒的点击量就有几十万甚至上百万,这么多请求一下子涌入到服务器,服务器需要对这么多的请求逐个进行消化掉,假如服务器一秒的处理能力就几万,那么剩下的不能及时得到处理的这些请求作何处理?总不能让用户界面一直等着,因此消息队列应运而生,所有的请求都统一放入消息队列,工作线程从消息队列不断的消费,消息队列相当于一个缓冲区,可达到解藕.异步和削峰的目的. Kafka.ActiveMQ.RabbitMQ…

文章目录 借助spring实现业务分离(…

前面的章节,我们已经把RocketMQ的环境搭建起来了,是一个两主两从的异步集群.接下来,我们就看看怎么去使用RocketMQ,在使用之前,先要在NameServer中创建Topic,我们知道RocketMQ是基于Topic的消息队列,在生产者发送消息的时候,要指定消息的Topic,这个Topic的路由规则是怎样的,这些都要在NameServer中去创建. Topic的创建 我们先看看Topic的命令是如何使用的,如下: ./bin/mqadmin updateTopic -h usage: m…

现状 业务部门反应网站访问特别慢,负责运维监控的同事说MQ消息队列积压了,中间件的说应用服务器内存占用很高,GC 一直回收不了内存,GC 线程占了近 100% 的 CPU,其他的基本上都在等待,数据库很正常,完全没压力.没啥办法,线程.堆 dump 出来后,重启吧,然后应用又正常了. 分析 这种故障之前其实也碰到过了,分析了当时 dump 出来的堆后发现,处理 MQ 消息的线程池的队列长度达百万级别,占用了超过 1.3G 内存,这些内存都是没法回收的. 程序的实现目前是这样的:关联系统把消息推送…

伪异步IO编程 BIO主要的问题在于每当有一个新的客户端请求接入时,服务端必须创建一个新的线程处理新接入的客户端链路,一个线程只能处理一个客户端连接.在高性能服务器应用领域,往往需要面向成千上万个客户端的并发连接,这种模型显然无法满足高性能.高并发接入的场景.为了改进一线程一连接模型,后来又演进出了一种通过线程池或者消息队列实现1个或者多个线程处理N个客户端的模型,由于它的底层通信机制依然使用同步阻塞I/O,所以被称为"伪异步". 为了解决同步阻塞I/O面临的一个链路需要一个线程处理的…

0.使用线程池的必要性 在生产环境中,如果为每个任务分配一个线程,会造成许多问题: 线程生命周期的开销非常高.线程的创建和销毁都要付出代价.比如,线程的创建需要时间,延迟处理请求.如果请求的到达率非常高并且请求的处理过程都是轻量级的,那么为每个请求创建线程会消耗大量计算机资源. 资源消耗. 活跃的线程会消耗系统资源,尤其是内存.如果可运行的线程数量多于处理器数量,那么有些线程会闲置.闲置的线程会占用内存,给垃圾回收器带来压力,大量线程在竞争CPU时,还会产生其他的性能开销. 稳定性. 如果线程数…

并发编程系列: 高并发编程系列:4种常用Java线程锁的特点,性能比较.使用场景 线程池的缘由 java中为了提高并发度,可以使用多线程共同执行,但是如果有大量线程短时间之内被创建和销毁,会占用大量的系统时间,影响系统效率. 为了解决上面的问题,java中引入了线程池,可以使创建好的线程在指定的时间内由系统统一管理,而不是在执行时创建,执行后就销毁,从而避免了频繁创建.销毁线程带来的系统开销. 线程池如何使用,以及实现原理,处理步骤,有什么使用注意事项等,今天主要从这几个方面详细介绍Java线程…

通过micrometer实时监控线程池的各项指标 前提 最近的一个项目中涉及到文件上传和下载,使用到JUC的线程池ThreadPoolExecutor,在生产环境中出现了某些时刻线程池满负载运作,由于使用了CallerRunsPolicy拒绝策略,导致满负载情况下,应用接口调用无法响应,处于假死状态.考虑到之前用micrometer + prometheus + grafana搭建过监控体系,于是考虑使用micrometer做一次主动的线程池度量数据采集,最终可以相对实时地展示在grafana的…