CPU密集型和IO密集型(判断最大核心线程的最大线程数) CPU密集型 1.CPU密集型获取电脑CPU的最大核数,几核,最大线程数就是几Runtime.getRuntime().availableProcessors()--->获取电脑的CPU核数 IO密集型 2.IO密集型判断程序中,十分耗IO的线程,最大线程一般设置成大于大型IO项目的两倍 代码实现 public class Demo02 {    public static void main(String[] args) {      …
点我跳过黑哥的卑鄙广告行为,进入正文. Java多线程系列更新中~ 正式篇: Java多线程(一) 什么是线程 Java多线程(二)关于多线程的CPU密集型和IO密集型这件事 Java多线程(三)如何创建线程 Java多线程(四)java中的Sleep方法 Java多线程(五)线程的生命周期 番外篇(神TM番外篇): Java 过一下基础 转载:java中Thread.sleep()函数使用 Java多线程 Socket使用 CPU密集型 CPU密集型会消耗掉大量的CPU资源,例如需要大量的计算…
对于Python如果是CPU密集型应该用多进程模型(大量的计算)   如果是IO密集型应该用多线程模型(数据的读取写入.网络IO数据传输) 由于GIL的存在,CPython不能有效的利用多核处理器,表现为任意时间一个进程只有一个线程在跑:而IO密集型运算,多数是在IO读写将线程堵塞掉了,这个时候线程切换是很合理的,反正线程只是单纯地等待,在这个等待的时候去做其他的事情,资源利用率就上去了. python的多线程只能使用一个cpu核心,io密集型应用,本来cpu占用率就很低(主要原因还是GIL锁)…
CPU计算密集型和IO密集型 第一种任务的类型是计算密集型任务,其特点是要进行大量的计算,消耗CPU资源,比如计算圆周率.对视频进行高清解码等等,全靠CPU的运算能力.这种计算密集型任务虽然也可以用多任务完成,但是任务越多,花在任务切换的时间就越多,CPU执行任务的效率就越低,所以,要最高效地利用CPU,计算密集型任务同时进行的数量应当等于CPU的核心数. 计算密集型任务由于主要消耗CPU资源,因此,代码运行效率至关重要.Python这样的脚本语言运行效率很低,完全不适合计算密集型任务.对于计算…
from threading import Thread from multiprocessing import Process import time 计算密集型 def work1(): res=0 for i in range(100000000): #1+8个0 res*=i if __name__ == '__main__': t_list = [] start = time.time() for i in range(4): # t = Thread(target=work1) t…
1.ThreadPoolExecutor的重要参数 1.corePoolSize:核心线程数 * 核心线程会一直存活,及时没有任务需要执行 * 当线程数小于核心线程数时,即使有线程空闲,线程池也会优先创建新线程处理 * 设置allowCoreThreadTimeout=true(默认false)时,核心线程会超时关闭 2.queueCapacity:任务队列容量(阻塞队列) * 当核心线程数达到最大时,新任务会放在队列中排队等待执行 3.maxPoolSize:最大线程数 * 当线程数>=cor…
前言:最近项目中与融360项目中接口对接,有反馈接口(也就是我们接收到请求,需要立即响应,并且还要有一个接口推送给他们其他计算结果),推送过程耗时.或者说两个接口不能是同时返回,有先后顺序. 这时我想到了把自己Controller立即返回接受成功,中间添加一个新的线程去做其他耗时的操作(线程池配置和参数测试讲解请阅读第5步). 1.Controller代码如下: @Autowiredprivate CallThreadDemo worker; @RequestMapping("/bandBank…
Spring线程池ThreadPoolTaskExecutor配置及详情 1. ThreadPoolTaskExecutor配置 <!-- spring thread pool executor --> <bean id="taskExecutor" class="org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor"> <!-- 线程池维护线程的最少数量 --…
上一篇我们介绍了如何使用@Async注解来创建异步任务,我可以用这种方法来实现一些并发操作,以加速任务的执行效率.但是,如果只是如前文那样直接简单的创建来使用,可能还是会碰到一些问题.存在有什么问题呢?先来思考下,下面的这个接口,通过异步任务加速执行的实现,是否存在问题或风险呢? @RestController public class HelloController { @Autowired private AsyncTasks asyncTasks; @GetMapping("/hello&…
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…