在使用调度器Quartz来进行数据归档的时候,当我们开的定时任务很多的时候,就会出现一些定时任务不会被触发的现象,这就是线程阻塞.那到底什么叫线程阻塞呢? 线程阻塞,顾名思义就是说线程被阻塞了,没有按时执行,即定时任务没有被触发.那么为什么会出现中定时任务没被触发的现象呢? 通过对调取器的调度原理的分析,我们可以知道:当正在执行的调度任务个数超过了调度器中设置的最大值时,就会出线程阻塞,调度任务延迟执行的现象. 那么我们如何修改这个线程池中线程的最大个数,以满足我们的调度需求呢?通过查看其jar

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

一般来说池中总线程数是核心池线程数量两倍,只要确保当核心池有线程停止时,核心池外能有线程进入核心池即可. 我们所需要关心的主要是核心池线程的数量该如何设置. 自定义线程池代码 package com.lc.concurrent; import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue; import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor; import java.util.concurrent.TimeUnit; p

线程池应该设置多少线程合适,怎么样估算出来.最近接触到一些相关资料,现作如下总结. 最开始接触线程池的时候,没有想到就仅仅是设置一个线程池的大小居然还有这么多的学问,汗颜啊. 首先,需要考虑到线程池所进行的工作的性质: IO密集型 CPU密集型 简单的分析来看,如果是CPU密集型的任务,我们应该设置数目较小的线程数,比如CPU数目加1.如果是IO密集型的任务,则应该设置可能多的线程数,由于IO操作不占用CPU,所以,不能让CPU闲下来.当然,如果线程数目太多,那么线程切换所带来的开销又会对系统的

背景 在我们的日常开发中都涉及到使用tomcat做为服务器,但是我们该设置多大的线程池呢?以及根据什么原则来设计这个线程池呢? 接下来,我将介绍本人是怎么设计以及计算的. 目标 确定tomcat服务器线程池大小 具体方法 众所周知,tomcat接受一个request后处理过程中,会涉及到cpu和IO时间.其中IO等待时,cpu被动放弃执行,其他线程就可以利用这段时间片进行操作. 所以我们可以采用服务器IO优化的通用规则: 线程大小 = ( (线程io时间 + 线程cpu)  / 线程cpu ti

1.new Thread的弊端 执行一个异步任务你还只是如下new Thread吗? 1 2 3 4 5 6 7 8 new Thread(new Runnable() {     @Override   public void run() {     // TODO Auto-generated method stub     }   } ).start(); 那你就out太多了,new Thread的弊端如下: a. 每次new Thread新建对象性能差.b. 线程缺乏统一管理,可能无限制

发一个可伸缩线程池大小的线程池. 当任务不多时候,不开那么多线程,当任务多的时候开更多线程.当长时间没任务时候,将线程数量减小到一定数量. java的Threadpoolexcutor可以这样,py的不行,修改成具备这样特性的线程池. """ 可自动实时调节线程数量的线程池. """ import atexit import queue import sys import threading import time import weakref

在部署 web 应用到生产环境,或者在对 web 应用进行性能测试的时候,经常会有人问:如何决定 web 应用线程池大小?决定一个 IO 阻塞型 web 应用的线程池大小是一项很艰巨的任务.通常是通过进行大量的性能测试来完成.在一个 web 应用中同时拥有多个线程池会让决定最优线程池大小的过程变得更加复杂.本文将就这个常见的问题进行一些讨论和建议. 线程池 web 应用中的线程池大小决定了在指定时间内能够处理的并发请求数.如果一个 web 应用接收到的请求数高于线程池大小,多出来的请求将进入队列

背景 最近小伙伴解决了一个工单,描述为"手工推送案件无法推,提示token失效",当前工单状态为待关闭,解决方案为"东软接口不稳定造成的,东软的接口恢复正常后,问题解决",然后找现场让他们关闭工单,现场反馈:今天现场又出现相同的问题了!!!依然是token失效,工单关不了了. 过程 确认问题应用及版本 让对方把错误截图发了一下,发现好像不是卷宗自己的应用,跟卷宗团队小伙伴确认了一下,这是个定制的小工具.要到源码看了下,版本很干净,也不需要跟现场要版本号了,直接看当前

在访问mysql数据库时,如果在连接字符串中设置使用连接池,同时设置连接池大小,经测试,可以显著提高访问数据库时的速度. 连接字符串: connectionStrings>    <add name="connectionstr" connectionString="Database=userDB;Data Source=localhost;User Id=root;Password=abcabc;CharSet=utf8;port=3306;Pooling=tr

线程池(Thread Pool)在Web应用中线程池的大小决定了在任何一个时间点应用可以处理请求的并发数.如果一个系统收到的请求数超过了线程池的大小,那么超出的请求要么进入等待队列要么被拒绝.请注意,并发和并行是不同的.并发请求是指在任何一个时间点,所有被处理的请求中只有只有很少一部分占用CPU(译者注:轮流使用CPU).并行是指在任何一个时间点,所有被处理的请求同时在CPU上运行.在非阻塞式(NO-Blocking)应用中(如NodeJs),一个单独的线程或进程可以并发处理多个请求.而在多核C

工作中多处接触到了ThreadPoolExecutor.趁着现在还算空,学习总结一下. 前记: jdk官方文档(javadoc)是学习的最好,最权威的参考. 文章分上中下.上篇中主要介绍ThreadPoolExecutor接受任务相关的两方面入参的意义和区别,池大小参数corePoolSize和maximumPoolSize,BlockingQueue选型(SynchronousQueue,LinkedBlockingQueue,ArrayBlockingQueue):中篇中主要聊聊与keepA

阅读更多 工作中多处接触到了ThreadPoolExecutor.趁着现在还算空,学习总结一下. 前记: jdk官方文档(javadoc)是学习的最好,最权威的参考. 文章分上中下.上篇中主要介绍ThreadPoolExecutor接受任务相关的两方面入参的意义和区别,池大小参数corePoolSize和maximumPoolSize,BlockingQueue选型(SynchronousQueue,LinkedBlockingQueue,ArrayBlockingQueue):中篇中主要聊聊与

http://www.cnblogs.com/Charltsing/p/taskpoolthread.html task默认对线程的调度是逐步增加的,连续多次运行并发线程,会提高占用的线程数,而等若干秒不运行,线程数又会降低.这样,会影响程序多次运行的效率. 即使使用了TaskCreationOptions.LongRunning参数,依然效率偏低.对于一些固定执行时间的线程,我们可以提高线程池的最小线程数,来显著提高task多线程的效率. ThreadPool.SetMinThreads(10

[org.quartz.core相关类图] 可以看到核心类为QuartzScheduler [QuartzScheduler构造函数] public QuartzScheduler(QuartzSchedulerResources resources, long idleWaitTime, @Deprecated long dbRetryInterval) throws SchedulerException { this.resources = resources; if (resources.

ExecutorService Executors public class Executors // 创建一个线程池,使用固定数量的线程操作共享无界队列. public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) { return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue<Runna

问题描述: 新增一条case,create_time没有自动生成创建时间,值为空 原因 : create_time字段类型是DateTime(错误)而不是TIMESTAMP(正确)  解决办法: 把create_time字段类型设置为TIMESTAMP类型 对应的flask-sqlalchemy模型数据类型也要修改: flask-sqlalchemy TIMESTAMP数据类型的写法是: create_time=db.Column(db.TIMESTAMP(True)) 参考文档: SQLAlc

http://stackoverflow.com/questions/14556037/number-of-processor-core-vs-the-size-of-a-thread-pool http://stackoverflow.com/questions/12951112/what-is-optimum-thread-pool-size-for-simple-program-running-cpu-based-tasks-in-j http://stackoverflow.com/qu

来源:ifeve.com/how-to-calculate-threadpool-size/ 在我们日常业务开发过程中,或多或少都会用到并发的功能.那么在用到并发功能的过程中,就肯定会碰到下面这个问题 并发线程池到底设置多大呢? 通常有点年纪的程序员或许都听说这样一个说法 (其中 N 代表 CPU 的个数) CPU 密集型应用,线程池大小设置为 N + 1 IO 密集型应用,线程池大小设置为 2N 这个说法到底是不是正确的呢? 其实这是极不正确的.那为什么呢? 首先我们从反面来看,假设这个说法是

前言 在我们日常业务开发过程中,或多或少都会用到并发的功能.那么在用到并发功能的过程中,就肯定会碰到下面这个问题 并发线程池到底设置多大呢? 通常有点年纪的程序员或许都听说这样一个说法 (其中 N 代表 CPU 的个数) CPU 密集型应用,线程池大小设置为 N + 1 IO 密集型应用,线程池大小设置为 2N 这个说法到底是不是正确的呢? 其实这是极不正确的.那为什么呢? 首先我们从反面来看,假设这个说法是成立的,那我们在一台服务器上部署多少个服务都无所谓了.因为线程池的大小只能服务器的核数有

关于threadPoolKey默认值的疑问 使用SpingCloud必然会用到Hystrix做熔断降级,也必然会用到@HystrixCommand注解,@HystrixCommand注解可以配置的除了常用的groupKey.commandKey.fallbackMethod等,还有一个很关键的就是threadPoolKey,就是使用Hystrix线程隔离策略时的线程池Key /** * This annotation used to specify some methods which shou