Java的Executors框架提供的定长线程池内部默认使用LinkedBlockingQueue作为任务的容器,这个队列是没有限定大小的,可以无限向里面submit任务. 当线程池处理的太慢的时候,队列里的内容会积累,积累到一定程度就会内存溢出.即使没有内存溢出,队列的延迟势必会变大,而且如果进程突然遇到退出信号,队列里的消息还没有被处理就被丢弃了,那必然会对系统的消息可靠性造成重大影响. 那如何解决线程池的过饱问题呢?从队列入手,无外乎两种方法 增加消费者,增加消费者处理效率 限制生产者生产

线程池线程忙碌且阻塞队列也满了时给一个拒接的详细报告.下面是一个自定义的终止策略类,继承了ThreadPoolExecutor.AbortPolicy类并覆盖了rejectedExecution方法把当前线程及线程池的状态给做了一个详细的报告. 默认抛出的异常消息比较简单: /** * Always throws RejectedExecutionException. * * @param r the runnable task requested to be executed * @param

  样本说明: tensorflow经典实例之手写数字识别.MNIST数据集. 数据集dir名称 每个文件夹代表一个标签label,每个label中有820个手写数字的图片 标签label为0的文件夹中部分bmp图片示例 import tensorflow as tf import os from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np from sklearn.utils import shuffle 相关模块 def load_s

1.线程的其他方法 from threading import Thread,current_thread import time import threading def f1(n): time.sleep(1) print('子线程名称',current_thread().getName())#获取线程名 if __name__=='__main__': t1=Thread(target=f1,args=(1,)) t1.start() print('主线程名称',current_threa

1. 线程的其他方法 import threading import time from threading import Thread,current_thread def f1(n): time.sleep(1) print('子线程名称', current_thread().getName()) # 获取线程名 print('%s号线程任务'%n) if __name__ == '__main__': t1 = Thread(target=f1,args=(1,)) t1.start()

生成检查点文件(chekpoint file),扩展名.ckpt,tf.train.Saver对象调用Saver.save()生成.包含权重和其他程序定义变量,不包含图结构.另一程序使用,需要重新创建图形结构,告诉TensorFlow如何处理权重.生成图协议文件(graph proto file),二进制文件,扩展名.pb,tf.tran.write_graph()保存,只包含图形结构,不包含权重,tf.import_graph_def加载图形. 模型存储,建立一个tf.train.Saver(

1 package com.liuhuan.study.config; 2 3 import com.google.common.util.concurrent.ThreadFactoryBuilder; 4 import org.springframework.context.annotation.Bean; 5 import org.springframework.context.annotation.Configuration; 6 7 import java.util.concurren

一.说说Java创建多线程的方法 1. 通过继承Thread类实现run方法   2. 通过实现Runnable接口 3. 通过实现Callable接口 4. 通过线程池获取 二. 可以写一个Callable的案例吗?如何调用Callable接口 /*是一个带返回值的多线程类,如果需要有线程返回的结果,就需要使用此类*/ class MyThread implements Callable<Integer> { @Override public Integer call() { return

Set不安全  package com.kuang.unsafe; ​ import java.util.*; import java.util.concurrent.CopyOnWriteArraySet; ​ /**  * 同理可证:ConcurrentModificationException并发修改异常  * 解决方法:  * //1.Set<String> set = Collections.synchronizedSet(new HashSet<>());工具类的写法 

主要练习了队列数据结构,对象序列化和反序列化,多线程操作 import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.InputStream; import java.io.InputStreamReader; import java.io.ObjectInputStream; import j

一. 堵塞队列与普通队列: 队列是一种主要的数据类型,其典型特征是先进先出. 堵塞队列和普通队列的差别在于: 当队列为空时.从队列中获取元素的线程会被堵塞.直到其它的线程往空的队列里插入新的元素: 当队列是满的时.往队列里加入元素的操作会被堵塞.直到其它的线程从队列移除一个或多个元素. 上图中:线程1往堵塞队列里加入元素,而线程2从堵塞队列里移除元素 /** * 堵塞队列的简单实现 */ public class BlockingQueue<T> { private List<T>

一.线程队列 队列:1.Queue 先进先出 自带锁 数据安全 from queue import Queue from multiprocessing import Queue (IPC队列)2.LifoQueue后进先出 后进先出 自带锁 数据安全 from queue import LifoQueue lq=LifoQueue(5) lq.put(123) lq.put(666) lq.put(888) lq.put(999) lq.put("love") print(lq.pu

1. 线程的一些其他方法 threading.current_thread()  # 线程对象 threading.current_thread().getName()  # 线程名称 threading.current_thread().ident   # 当前线程ID threading.get_ident()  #  当前线程ID threading.enumerate()  # 连同主线程在内的正在运行的线程名称 threading.active_count()  # 活跃的线程数 fr

一.Gil锁(Global Interpreter Lock) python全局解释器锁,有了这个锁的存在,python解释器在同一时间内只能让一个进程中的一个线程去执行,这样python的多线程就无法利用多核优势,但是这并不是python语言本身的缺点,是解释器的缺点,这个问题只存在于Cpython解释其中,像Jpython就没有.但是Cpthon是python官方解释器(算目前运行效率最高的吧),所以多数人都以为Gil锁是python语言的弊端. #GIL锁图解 过程解释: 1.加载pyth

1 线程的其他方法 threading.current_thread().getName()    查询当前线程对象的名字 threading.current_thread().ident             查询当前进程对象的ID threading.enumerate()                            目前正在活动中的线程 threading.active_count()                         目前有几条活动中的线程 2 线程队列 (数据

线程池为线程生命周期开销问题和资源不足问题提供了解决方案.通过对多个任务重用线程,线程创建的开销被分摊到了多个任务上.其好处是,因为在请求到达时线程已经存在,所以无意中也消除了线程创建所带来的延迟.这样,就可以立即为请求服务,使应用程序响应更快.而且,通过适当地调整线程池中的线程数目,也就是当请求的数目超过某个阈值时,就强制其它任何新到的请求一直等待,直到获得一个线程来处理为止,从而可以防止资源不足. 具体的线程池详细见解 如: http://www.importnew.com/19011.ht

1.    全局解释器锁GIL Python代码的执行由Python虚拟机(也叫解释器主循环)来控制.Python在设计之初就考虑到要在主循环中,同时只有一个线程在执行.虽然 Python 解释器中可以“运行”多个线程,但在任意时刻只有一个线程在解释器中运行. 对Python虚拟机的访问由全局解释器锁(GIL)来控制,正是这个锁能保证同一时刻只有一个线程在运行. 在多线程环境中,Python 虚拟机按以下方式执行: a.设置 GIL: b.切换到一个线程去运行: c.运行指定数量的字节码指令或者

主要内容: 线程的一些其他方法 线程事件 线程队列 线程池 GIL锁 协程 Greenlet Gevent 一. 线程(threading)的一些其他方法 from threading import Thread import threading import time def work(): time.sleep(1) print("子线程对象>>>", threading.current_thread()) # 子线程对象 print("子线程名称>

show processlist;发现有200多个队列,select cardnum from table where xxxid = 31 order by abc_time desc 这样的一个排序,把服务器堆住了.怎么回事? abc_time已经加了索引.       评论 (2) • 分享 • 链接 • 2011-11-28   0 xxxid有索引吗? – 何远伦 2011-11-28 0 有索引啊~~~ – 尚兴跃 2011-11-30   3个答案 票 数  胡加杰 4 票 652

该文章主要详细具体的介绍Goroutine调度器过程及原理,包括如下几个章节. 第一章 Golang调度器的由来 第二章 Goroutine调度器的GMP模型及设计思想 第三章 Goroutine调度场景过程全图文解析 一.Golang"调度器"的由来? (1) 单进程时代不需要调度器 我们知道,一切的软件都是跑在操作系统上,真正用来干活(计算)的是CPU.早期的操作系统每个程序就是一个进程,知道一个程序运行完,才能进行下一个进程,就是"单进程时代" 一切的程序只能

目录 1. 前言 1.1 Goroutine 调度器的 GMP 模型的设计思想 1.2 GMP 模型 1.3. 有关M和P的个数问题 1.4 P 和 M 何时会被创建 2. 调度器的设计策略 3. go fucn() 调度流程 4. 调度器的生命周期 4.1 特殊的 M0 和 G0 4.2 示例代码说明 5. 可视化 GMP 编程 5.1 方式 1:go tool trace 5.3 方式 2:Debug trace 6. 参考 1. 前言 GMP调度应该是被面试的时候问的频率最高的问题! 我们