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

CPU密集型(CPU-bound) CPU密集型也叫计算密集型,指的是系统的硬盘.内存性能相对CPU要好很多,此时,系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%,CPU要读/写I/O(硬盘/内存),I/O在很短的时间就可以完成,而CPU还有许多运算要处理,CPU Loading很高. 在多重程序系统中,大部份时间用来做计算.逻辑判断等CPU动作的程序称之CPU bound.例如一个计算圆周率至小数点一千位以下的程序,在执行的过程当中绝大部份时间用在三角函数和开根号的计算,便是属于CPU

我们常说的多任务或者单任务分为两种: IO密集型的任务  计算密集型的任务   IO密集型的任务或:有阻塞的状态,就是不一直会运行CPU(中间就一个等待状态,就告诉CPU 等待状态,这个就叫IO密集型),例如:sleep 状态等   这个上面代表了IO密集型.    计算密集型的任务: 反过来没有等待状态就是计算密集型,从上到下执行,没有任何等待    cpython无法同时利用多个CPU运行:我们用的主流python叫cpython,在同一时刻,多个线程运行是相互抢占资源允许的,cpython

day35 一丶GIL锁 什么是GIL锁:    存在Cpython解释器,全名:全局解释器锁.(解释器级别的锁) ​   GIL是一把互斥锁,将并发运行变成串行. ​   在同一个进程下开启的多个线程,同时只能有一个线程执行,无法利用多核优势 GIL锁的作用: ​   保证同一时间内,共享数据只能被一个任务修改.保证数据的完整性和安全性 ​   自动上锁和解锁,不需要人为的添加.减轻开发人员的负担 所谓诟病:单进程的多线程不能利用多核    通常有人会认为GIL锁不能利用多核处理任务,是Pyt

http://ifeve.com/how-to-calculate-threadpool-size/ 任务一般可分为:CPU密集型.IO密集型.混合型,对于不同类型的任务需要分配不同大小的线程池. CPU密集型任务 尽量使用较小的线程池,一般为CPU核心数+1. 因为CPU密集型任务使得CPU使用率很高,若开过多的线程数,只能增加上下文切换的次数,因此会带来额外的开销. IO密集型任务 可以使用稍大的线程池,一般为2*CPU核心数. IO密集型任务CPU使用率并不高,因此可以让CPU在等待IO的

线程池的作用 减少资源的开销 减少了每次创建线程.销毁线程的开销. 提高响应速度 每次请求到来时,由于线程的创建已经完成,故可以直接执行任务,因此提高了响应速度. 提高线程的可管理性 线程是一种稀缺资源,若不加以限制,不仅会占用大量资源,而且会影响系统的稳定性. 因此,线程池可以对线程的创建与停止.线程数量等等因素加以控制,使得线程在一种可控的范围内运行,不仅能保证系统稳定运行,而且方便性能调优. 线程池的实现原理 线程池一般由两种角色构成:多个工作线程 和 一个阻塞队列. 工作线程 工作线程是

线程池究竟设成多大是要看你给线程池处理什么样的任务,任务类型不同,线程池大小的设置方式也是不同的. 任务一般可分为:CPU密集型.IO密集型.混合型,对于不同类型的任务需要分配不同大小的线程池. CPU密集型任务 尽量使用较小的线程池,一般为CPU核心数+1. 因为CPU密集型任务使得CPU使用率很高,若开过多的线程数,只能增加上下文切换的次数,因此会带来额外的开销. IO密集型任务 可以使用稍大的线程池,一般为2*CPU核心数. IO密集型任务CPU使用率并不高,因此可以让CPU在等待IO的时

阻塞队列与非阻塞队 阻塞队列与普通队列的区别在于,当队列是空的时,从队列中获取元素的操作将会被阻塞,或者当队列是满时,往队列里添加元素的操作会被阻塞.试图从空的阻塞队列中获取元素的线程将会被阻塞,直到其他的线程往空的队列插入新的元素.同样,试图往已满的阻塞队列中添加新元素的线程同样也会被阻塞,直到其他的线程使队列重新变得空闲起来,如从队列中移除一个或者多个元素,或者完全清空队列. 1.ArrayDeque, (数组双端队列)  2.PriorityQueue, (优先级队列)  3.Concur

目录 python day 20: 线程池与协程 2. 线程 3. 进程 4. 协程:gevent模块,又叫微线程 5. 扩展 6. 自定义线程池 7. 实现多进程TCP服务器 8. 实现多线程TCP服务器 9. 协程greenlet和gevent python day 20: 线程池与协程 2019/11/1 资料来自老男孩教育 2. 线程 线程适用于IO密集流操作,线程是最小的执行单元 线程之间数据是共享的,共用一块内存 import threading :导入线程模块 t = thread

并发队列 阻塞队列与非阻塞队 ConcurrentLinkedQueue BlockingQueue ArrayBlockingQueue LinkedBlockingQueue PriorityBlockingQueue SynchronousQueue 使用BlockingQueue模拟生产者与消费者 线程池 什么是线程池 线程池作用 线程池四种创建方式 newCachedThreadPool newFixedThreadPool newScheduledThreadPool newSing

合理的控制线程池的大小: 下面内容来自网络.不过跟作者说的一致.不想自己敲了.留个记录. 要想合理的配置线程池的大小,首先得分析任务的特性,可以从以下几个角度分析: 任务的性质:CPU密集型任务.IO密集型任务.混合型任务. 任务的优先级:高.中.低. 任务的执行时间:长.中.短. 任务的依赖性:是否依赖其他系统资源,如数据库连接等. 性质不同的任务可以交给不同规模的线程池执行. 对于不同性质的任务来说,CPU密集型任务应配置尽可能小的线程,如配置CPU个数+1的线程数,IO密集型任务应配置尽可

前言 Java中的线程池是一个很重要的概念,它的应用场景十分广泛,可以被广泛的用于高并发的处理场景.J.U.C提供的线程池:ThreadPoolExecutor类,可以帮助我们管理线程并方便地并行执行任务.因此了解并合理使用线程池非常重要. 本文对线程池采用 3W 的策略结合源码进行思考逐层分析,即是什么为什么怎么做. 什么是线程池 线程池的本质是对任务和线程的管理,做到了将任务和线程两者解耦.线程池对任务的管理可看作生产者消费者的关系,通过阻塞队列的存与取.阻塞队列缓存待执行的任务,工作线程从

作者:小傅哥 博客:https://bugstack.cn 沉淀.分享.成长,让自己和他人都能有所收获! 一.前言 五常大米好吃! 哈哈哈,是不你总买五常大米,其实五常和榆树是挨着的,榆树大米也好吃,榆树还是天下第一粮仓呢!但是五常出名,所以只认识五常. 为什么提这个呢,因为阿里不允许使用 Executors 创建线程池!其他很多大厂也不允许,这么创建的话,控制不好会出现OOM. 好,本篇就带你学习四种线程池的不同使用方式.业务场景应用以及如何监控线程. 二.面试题 谢飞机,小记!,上次从面试官

作者:小傅哥 博客:https://bugstack.cn 沉淀.分享.成长,让自己和他人都能有所收获! 一.前言 五常大米好吃! 哈哈哈,是不你总买五常大米,其实五常和榆树是挨着的,榆树大米也好吃,榆树还是天下第一粮仓呢!但是五常出名,所以只认识五常. 为什么提这个呢,因为阿里不允许使用 Executors 创建线程池!其他很多大厂也不允许,这么创建的话,控制不好会出现OOM. 好,本篇就带你学习四种线程池的不同使用方式.业务场景应用以及如何监控线程. 二.面试题 谢飞机,小记!,上次从面试官

本文转载自Java线程池实现原理及其在美团业务中的实践 导语 随着计算机行业的飞速发展,摩尔定律逐渐失效,多核CPU成为主流.使用多线程并行计算逐渐成为开发人员提升服务器性能的基本武器.J.U.C提供的线程池:ThreadPoolExecutor类,帮助开发人员管理线程并方便地执行并行任务.了解并合理使用线程池,是一个开发人员必修的基本功. 本文开篇简述线程池概念和用途,接着结合线程池的源码,帮助读者领略线程池的设计思路,最后回归实践,通过案例讲述使用线程池遇到的问题,并给出了一种动态化线程池解

线程池各个参数讲解 public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, //线程池核心工作线程数量,比如newFixedThreadPool中可以自定义的线程数量就是这个参数 int maximumPoolSize, //线程池所有工作线程的数量,比如newFixedThreadPool中的最大工作线程就是核心线程数,newCachedThreadPool中的最大工作线程数是Integer.MAX_VALUE long keepAliveTime, //非核心

想要合理配置线程池线程数的大小,需要分析任务的类型,任务类型不同,线程池大小配置也不同. 配置线程池的大小可根据以下几个维度进行分析来配置合理的线程数: 任务性质可分为:CPU密集型任务,IO密集型任务,混合型任务. 任务的执行时长. 任务是否有依赖--依赖其他系统资源,如数据库连接等. CPU密集型任务 尽量使用较小的线程池,一般为CPU核心数+1. 因为CPU密集型任务使得CPU使用率很高,若开过多的线程数,只能增加上下文切换的次数,因此会带来额外的开销. IO密集型任务 可以使用稍大的线程

转自美团技术团队:https://tech.meituan.com/2020/04/02/java-pooling-pratice-in-meituan.html 随着计算机行业的飞速发展,摩尔定律逐渐失效,多核CPU成为主流.使用多线程并行计算逐渐成为开发人员提升服务器性能的基本武器.J.U.C提供的线程池:ThreadPoolExecutor类,帮助开发人员管理线程并方便地执行并行任务.了解并合理使用线程池,是一个开发人员必修的基本功. 本文开篇简述线程池概念和用途,接着结合线程池的源码,帮

Node.js异步处理CPU密集型任务 Node.js擅长数据密集型实时(data-intensive real-time)交互的应用场景.然而数据密集型实时应用程序并非仅仅有I/O密集型任务,当碰到CPU密集型任务时,比方要对数据加解密(node.bcrypt.js),数据压缩和解压(node-tar),或者要依据用户的身份对图片做些个性化处理,在这些场景下,主线程致力于做复杂的CPU计算,IO请求队列中的任务就被堵塞. Node.js主线程的event loop在处理全部的任务/事件时,都是

作者:何甜甜在吗 juejin.im/post/5dc41c165188257bad4d9e69 看阿里巴巴开发手册并发编程这块有一条:线程池不允许使用Executors去创建,而是通过ThreadPoolExecutor的方式,通过源码分析禁用的原因 写在前面 首先感谢大家在盖楼的间隙阅读本篇文章,通过阅读本篇文章你将了解到: 线程池的定义 Executors创建线程池的几种方式 ThreadPoolExecutor对象 线程池执行任务逻辑和线程池参数的关系 Executors创建返回Thre