最近在测试连接池dbcp和Hikaricp速度时,为了弄清楚Hikaricp速度优势的原因,阅读了二者的源码,源码不是很难,类也没有多少,联想到很多知识,现在来总结一下.…

   thread_pool 和 connection_pool 当客户端请求的数据量比较大的时候,使用线程池可以节约大量的系统资源,使得更多的CPU时间和内存可以高效地利用起来.而数据库连接池的使用则将大大提高程序运行效率,同时,我们可以通过其自身的管理机制来监视数据库连接的数量.使用情况等.本文我们主要就介绍一下线程池和数据库连接池的原理,接下来我们一起来了解一下这一部分内容. 首先介绍什么是mysql thread pool,干什么用的?使用线程池主要可以达到以下两个目的:1.在大并发的时…

更多技术分享可关注我 前言 原文:Netty服务端接收的新连接是如何绑定到worker线程池的? 前面分析Netty服务端检测新连接的过程提到了NioServerSocketChannel读完新连接后会循环调用服务端Channel绑定的pipeline.fireChannelRead()方法,将每条新连接打包当做参数传入,然后通过这个方法将其沿着服务端Channel的pipeline传递下去,即在Channel的handler链条上流动,这部分细节后续会详细分解. 下面看下,新连接在服务端Cha…

原文地址:http://blog.zhaojie.me/2009/07/thread-pool-2-dedicate-pool-and-io-pool.html 在上一篇文章中,我们简单讨论了线程池的作用,以及CLR线程池的一些特性.不过关于线程池的基本概念还没有结束,这次我们再来补充一些必要的信息,有助于我们在程序中选择合适的使用方式. 独立线程池 上次我们讨论到,在一个.NET应用程序中会有一个CLR线程池,可以使用ThreadPool类中的静态方法来使用这个线程池.我们只要使用QueueU…

原文地址:http://blog.zhaojie.me/2009/07/thread-pool-1-the-goal-and-the-clr-thread-pool.html 线程池是一个重要的概念.不过我发现,关于这个话题的讨论似乎还缺少了点什么.作为资料的补充,以及今后文章所需要的引用,我在这里再完整而又简单地谈一下有关线程池,还有.NET中各种线程池的基础.更详细的内容就不多作展开了,有机会我们再详细讨论这方面的细节.这次,还是一个"概述"性质的,希望可以说明白这方面问题的一些概…

1.什么是线程池:  java.util.concurrent.Executors提供了一个 java.util.concurrent.Executor接口的实现用于创建线程池 多线程技术主要解决处理器单元内多个线程执行的问题,它可以显著减少处理器单元的闲置时间,增加处理器单元的吞吐能力.         假设一个服务器完成一项任务所需时间为:T1 创建线程时间,T2 在线程中执行任务的时间,T3 销毁线程时间. 如果:T1 + T3 远大于 T2,则可以采用线程池,以提高服务器性能. 一个线程…

这周的作业是写一个线程池,python的线程一直被称为鸡肋,所以它也没有亲生的线程池,但是竟然被我发现了野生的线程池,简直不能更幸运~~~于是,我开始啃源码,实在是虐心,在啃源码的过程中,我简略的了解了python线程的相关知识,感觉还是很有趣的,于是写博客困难症患者一夜之间化身写作小能手,完成了一系列线程相关的博客,然后恍然发现,python的多线程是一个鸡肋哎...这里换来了同事们的白眼若干→_→.嘻嘻,但是鸡肋归鸡肋,看懂了一篇源码给我带来的收获和成就感还是不能小视,所以还是分享下~~~…

背景:面试中会要求对5中线程池作分析.所以要熟知线程池的运行细节,如CachedThreadPool会引发oom吗? java线程池与五种常用线程池策略使用与解析 可选择的阻塞队列BlockingQueue详解 首先看一下新任务进入时线程池的执行策略: 如果运行的线程少于corePoolSize,则 Executor始终首选添加新的线程,而不进行排队.(如果当前运行的线程小于corePoolSize,则任务根本不会存入queue中,而是直接运行) 如果运行的线程大于等于 corePoolSize…

一:自定义线程池的实现 前戏: 在进行自定义线程池前,先了解下Queue队列 队列中可以存放基础数据类型,也可以存放类,对象等特殊数据类型 from queue import Queue class T: def __init__(self,num): self.num = num def printf(self): print(self.num,id(self.num)) if __name__ == "__main__": queue = Queue() num = queue.p…

你创建线程池最好分为两种线程池,io密集型线程池,或者cpu密集型线程池. 否则,如果只用一个线程池的话,不管是iO密集的线程,或者cpu消耗大的都放在同一个线程池的话,会发生线程池被撑满的情况…