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

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

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

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

转自: https://www.cnblogs.com/dennyzhangdd/p/6909771.html?utm_source=itdadao&utm_medium=referral 目录 一.抛出问题 二.分析 三.实际应用 四.总结: 正文 回到顶部 一.抛出问题 关于如何计算并发线程数,一般分两派,来自两本书,且都是好书,到底哪个是对的?问题追踪后,整理如下: 第一派:<Java Concurrency in Practice>即<java并发编程实践>,如下图

一.抛出问题 关于如何计算并发线程数,一般分两派,来自两本书,且都是好书,到底哪个是对的?问题追踪后,整理如下: 第一派:<Java Concurrency in Practice>即<java并发编程实践>,如下图: 如上图,在<Java Concurrency in Practice>一书中,给出了估算线程池大小的公式: Nthreads=Ncpu*Ucpu*(1+w/c),其中 Ncpu=CPU核心数 Ucpu=cpu使用率,0~1 W/C=等待时间与计算时间的比

一.抛出问题 关于如何计算并发线程数,一般分两派,来自两本书,且都是好书,到底哪个是对的?问题追踪后,整理如下: 第一派:<Java Concurrency in Practice>即<java并发编程实践>,如下图: 如上图,在<Java Concurrency in Practice>一书中,给出了估算线程池大小的公式: Nthreads=Ncpu*Ucpu*(1+w/c),其中 Ncpu=CPU核心数 Ucpu=cpu使用率,0~1 W/C=等待时间与计算时间的比

  android获取手机cpu并判断是单核还是多核 /** * Gets the number of cores available in this device, across all processors. * Requires: Ability to peruse the filesystem at "/sys/devices/system/cpu" * @return The number of cores, or 1 if failed to get result */ p

Android 获取手机信息,设置权限,申请权限,查询联系人,获取手机定位信息 本文目录: 获取手机信息 设置权限 申请权限 查询联系人 获取手机定位信息 调用高德地图,设置显示2个坐标点的位置,以及选择路线 获取手机信息

https://yq.aliyun.com/ziliao/89096 摘要: 本文讲的是C#获取CPU处理器核心数量的方法_C#教程, 有几条不同的处理器信息,您可以获得有关的信息:物理处理器数量.核心数量和逻辑处理器数量,这些可以不同.两颗双核超线程(启用)处理器的机器情况下有:2个物理处理器.4个核心和8个逻辑处理器. 逻辑处理器数是可 有几条不同的处理器信息,您可以获得有关的信息:物理处理器数量.核心数量和逻辑处理器数量,这些可以不同.两颗双核超线程(启用)处理器的机器情况下有:2个物理处

//获取cpu的核数 System.out.println(Runtime.getRuntime().availableProcessors());

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

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

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

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

0．前言 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/seu_calvin/article/details/52415337 使用线程池可以给我们带来很多好处,首先通过线程池中线程的重用,减少创建和销毁线程的性能开销.其次,能控制线程池中的并发数,否则会因为大量的线程争夺CPU资源造成阻塞.最后,线程池能够对线程进行管理,比如使用ScheduledThreadPool来设置延迟N秒后执行任务,并且每隔M秒循环执行一次. 下面会通过介绍线程池中的真正实现者——ThreadPoolEx

0．前言 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/seu_calvin/article/details/52415337 使用线程池可以给我们带来很多好处,首先通过线程池中线程的重用,减少创建和销毁线程的性能开销.其次,能控制线程池中的并发数,否则会因为大量的线程争夺CPU资源造成阻塞.最后,线程池能够对线程进行管理,比如使用ScheduledThreadPool来设置延迟N秒后执行任务,并且每隔M秒循环执行一次. 下面会通过介绍线程池中的真正实现者——ThreadPoolEx

你可以在这里看到这个demo的源码: https://github.com/onlynight/MultiThreadDownloader 效果图 这张效果图是同时开启三个下载任务,限制下载线程数量的效果图. 多线程下载原理 多线程下载的原理就是将下载任务分割成一个个小片段再将每个小片段分配给各个线程进行下载. 例如一个文件大小为100M,我们决定使用4个线程下载,那么每个线程下载的大小即为25M,每个线程的起始以及结束位置依次如下: 0: 0-25M 1: 25-50M 2: 50-75M 3

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