最近项目中做到一个关于批量发短信的业务,如果用户量特别大的话,不能使用单线程去发短信,只能尝试着使用多任务来完成!我们的项目使用到了方式二,即Future的方案 Java 线程池 Java通过Executors提供四种线程池,分别为: newCachedThreadPool创建一个可缓存线程池,如果线程池长度超过处理需要,可灵活回收空闲线程,若无可回收,则新建线程. newFixedThreadPool 创建一个定长线程池,可控制线程最大并发数,超出的线程会在队列中等待. newSchedule

一.springboot开线程执行异步任务 1.Spring通过任务执行器TaskExecutor,来实现多线程和并发编程,使用ThreadPoolTaskExecutor可实现一个基于线程池的TaskExecutor; 2.异步需要在配置类上面加@EnableAsync 来开启对异步任务的支持在需要异步执行的方法上面加@Async 来声明这个方法是一个需要异步执行的方法; 3.让配置类实现AsyncConfigurer接口,并重写getAsyncExecutor方法,并返回一个ThreasPo

Spring通过任务执行器(TaskExecutor)来实现多线程和并发编程.使用ThreadPoolTaskExecutor可实现一个基于线程池的TaskExecutor.而实际开发中任务一般是非阻碍的,即异步的,所以我们要在配置类中通过@EnableAsync 开启对异步任务的支持,并通过实际执行Bean的方法中使用@Async注解来声明其是一个异步任务. 示例: 1.配置类. package com.cnpiec.ireader.config; import java.util.concu

int pageSize = 10000; int totalCount = doctorDAO.selectDatasByMapCount2(jsonArray, false, null); int m = totalCount % pageSize; int pageCount = m == 0 ? (totalCount / pageSize) : (totalCount / pageSize + 1); List<DoctorDO> resultList = new ArrayList

//配置类 package test; import org.springframework.aop.interceptor.AsyncUncaughtExceptionHandler; import org.springframework.context.annotation.ComponentScan; import org.springframework.context.annotation.Configuration; import org.springframework.schedul

前言 前几篇文章着重介绍了后端服务数据库和多线程并行处理优化,并示例了改造前后的伪代码逻辑.当然了,优化是无止境的,前人栽树后人乘凉.作为我们开发者来说,既然站在了巨人的肩膀上,就要写出更加优化的程序. SpringBoot开发案例之JdbcTemplate批量操作 SpringBoot开发案例之CountDownLatch多任务并行处理 改造 理论上讲,线程越多程序可能更快,但是在实际使用中我们需要考虑到线程本身的创建以及销毁的资源消耗,以及保护操作系统本身的目的.我们通常需要将线程限制在一定

线程组 Java中的ThreadGroup类表示线程组,在创建新线程时,可以通过构造函数Thread(group...)来指定线程组. 线程组具有以下特征 如果没有显式指定线程组,则新线程属于默认线程组,默认情况下,与创建线程所在的组相同 一旦确定了线程所在线程组之后,不允许更改线程组,直到线程死亡 对于线程组ThreadGroup的一个对象,就表示一个线程组,线程组通过ThreadGroup(group...)来初始化, 线程组可以通过interrput(), setDamemon(),set

转自:AIfred 事实证明外排序的效率主要依赖于磁盘,归并阶段采用K路归并可以显著减少IO量,最小堆并行k路归并,效率倍增. 二路归并的思路会导致非常多冗余的磁盘访问,两组两组合并确定的是当前的相对位置并不能一次确定最终的位置. K路归并,每一轮归并直接确定的是最终的位置,不用重复访问,减少IO.该排序算法需要对每个整数做2次磁盘读和2次磁盘写. 摘自维基百科: 外排序的一个例子是外归并排序(External merge sort),它读入一些能放在内存内的数据量,在内存中排序后输出为一个顺串

原文:http://www.albahari.com/threading/part5.aspx 专题:C#中的多线程 1并行编程Permalink 在这一部分,我们讨论 Framework 4.0 加入的多线程 API,它们可以充分利用多核处理器. 并行 LINQ(Parallel LINQ)或称为 PLINQ Parallel类 任务并行(task parallelism)构造 SpinLock 和 SpinWait 这些 API 可以统称为 PFX(Parallel Framework,并行

Tensorflow提供了一系列的对图像进行预处理的方法,但是复杂的预处理过程会减慢整个训练过程,所以,为了避免图像的预处理成为训练神经网络效率的瓶颈,Tensorflow提供了多线程处理输入数据的框架! 下面将一一阐述多线程处理输入数据的理论及Tensorflow的源代码! 1 队列和多线程 首先来介绍Tensorflow中定义队列的方式,在Tensorflow中,可以定义FIFOQueue和RandomShuffleQueue两种类型的队列,FIFO顾名思义是先入先出型队列,而RandomS

通俗的解释一下多线程先: 多线程用于堆积处理,就像一个大土堆,一个推土机很慢,那么10个推土机一起来处理,当然速度就快了,不过由于位置的限制,如果20个推土机,那么推土机之间会产生相互的避让,相互摩擦,相互拥挤,反而不如10个处理的好,所以,多线程处理,线程数要开的恰当,就可以提高效率. 多线程使用的目的: 吞吐量:做WEB,容器帮你做了多线程,但是它只能帮你做请求层面的,简单的说,就是一个请求一个线程(如struts2,是多线程的,每个客户端请求创建一个实例,保证线程安全),或多个请求一个线程

Redis 官方在 2020 年 5 月正式推出 6.0 版本,提供很多振奋人心的新特性,所以备受关注. 码老湿,提供了啥特性呀?知道了我能加薪么? 主要特性如下: 多线程处理网络 IO: 客户端缓存: 细粒度权限控制(ACL): RESP3 协议的使用: 用于复制的 RDB 文件不在有用,将立刻被删除: RDB 文件加载速度更快: 其中备受关注的就是「多线程模型 + 客户端缓存」,我们只有掌握了新特性原理,才能判断什么时候使用 6.0 版本,如何用的更好更快,不踩坑. 本篇先从 Redis 多

Redis 官方在 2020 年 5 月正式推出 6.0 版本,提供很多振奋人心的新特性,所以备受关注. 主要特性如下: 多线程处理网络 IO: 客户端缓存: 细粒度权限控制(ACL): RESP3 协议的使用: 用于复制的 RDB 文件不在有用,将立刻被删除: RDB 文件加载速度更快: 其中备受关注的就是「多线程模型 + 客户端缓存」,我们只有掌握了新特性原理,才能判断什么时候使用 6.0 版本,如何用的更好更快,不踩坑. 本篇先从 Redis 多线程模型开始,至于客户端缓存.等且听下回分解

序言 对于定时任务,在SpringBoot中只需要使用@Scheduled 这个注解就能够满足需求,它的出现也给我们带了很大的方便,我们只要加上该注解,并且根据需求设置好就可以使用定时任务了. 但是,我们需要注意的是,@Scheduled 并不一定会按时执行. 因为使用@Scheduled 的定时任务虽然是异步执行的,但是,不同的定时任务之间并不是并行的!!!!!!!! 在其中一个定时任务没有执行完之前,其他的定时任务即使是到了执行时间,也是不会执行的,它们会进行排队. 也就是如果你想你不同的定

java 里的 pandas tablesaw DataFrame 再有就是 spark 了 java 代码规范 Java8特性详解 lambda表达式 Stream Sonar 规则检测 springboot官方 java有时间没用就会容易生疏,这篇就来记录自己平时java的练习 观察者模式 // 定义观察者接口 public interface Observer { void callBack(String message,String name); // 调用MTB 接口发送数据过去 }

​ 同步操作如果遇到一个耗时的方法,需要阻塞等待,那么我们有没有办法解决呢?让它异步执行,下面我会详解异步及实现@mikechen 目录 什么是异步? 一.线程异步 二.Future异步 三.CompletableFuture异步 四.SpringBoot @Async异步 五.Guava异步 Java异步编程小结 什么是异步? 首先我们先来看看一个同步的用户注册例子,流程如下: 在同步操作中,我们执行到插入数据库的时候,我们必须等待这个方法彻底执行完才能执行"发送短信"这个操作,如果

通过一段时间的学习和了解以及前面几篇关于Slick的讨论后对Slick这个函数式数据库编程工具有了些具体的了解.回顾我学习Slick的目的,产生了许多想法,觉着应该从实际的工作应用角度把我对Slick目前能够达到的目的以及在现有功能优势和特点下如何进一步改进才能正真符合IT系统对数据库程序编程和运行效率的要求.想通过这篇博客把想法提出来跟大家分享一下,看看是否能够引起大家的共鸣,为我下一步的工作制定一个方向性的框架. 首先谈谈Slick的特点:主体方面Slick为函数式编程模式带来了SQL编程,

1. #ifdef FD_SETSIZE #define __DARWIN_FD_SETSIZE FD_SETSIZE #else /* !FD_SETSIZE */ #define __DARWIN_FD_SETSIZE 1024 #endif /* FD_SETSIZE */ #define __DARWIN_NBBY 8 /* bits in a byte */ #define __DARWIN_NFDBITS (sizeof(__int32_t) * __DARWIN_NBBY) /*

达梦7的试用 与SQLSERVER的简单技术对比 达梦数据库公司推出了他们的数据库服务管理平台,可以在该平台使用达梦数据库而无须安装达梦7数据库 地址:http://online.dameng.com/ 说实话,第一眼看到还是感到很高大上的,毕竟ORACLE.MYSQL.SQLSERVER都没有推出数据库试用的云平台 其实其他数据库也应该学习一下达梦,做一个平台让大家有机会学习自家的数据库知识,虽然现在这个时代下载安装包比较容易,不过提供一个平台也是有好处的 达梦数据库文档下载:http://f

测试 1.第一点 这一点 代码块 @requires_authorization def somefunc(param1='', param2=0): '''A docstring''' if param1 > param2: # interesting print 'Greater' return (param2 - param1 + 1) or None class SomeClass: pass >>> message = '''interpreter ... prompt'

CPU时间片 为了提高程序执行效率,大家在很多应用中都采用了多线程模式,这样可以将原来的序列化执行变为并行执行,任务的分解以及并行执行能够极大地提高程序的运行效率. 但这都是代码级别的表现,而硬件是如何支持的呢? 那就要靠CPU的时间片模式来说明这一切. 程序的任何指令的执行往往都会要竞争CPU这个最宝贵的资源,不论你的程序分成了多少个线程去执行不同的任务,他们都必须排队等待获取这个资源来计算和处理命令. 先看看单CPU的情况.下面两图描述了时间片模式和非时间片模式下的线程执行的情况: 图1非时