原文:http://blog.kail.xyz/post/2019-04-21/tools/httpclient-lock.html 最近遇到一个使用 Apache HttpClient 过程中的问题,具体场景是 通过 Spring @Scheduled(cron = "..") 方式执行定时任务 定时任务中并发使用 HttpClient 拉取数据 但是定时任务只会执行一次 因为 Spring 基于注解的定时任务,在非异步的情况的,上一次任务执行完之前不会执行下一个任务 所以怀疑是第一

Mysql线程池优化我是总结了一个站长的3篇文章了,这里我整理到一起来本文章就分为三个优化段了,下面一起来看看.     Mysql线程池系列一(Thread pool FAQ) 首先介绍什么是mysql thread pool,干什么用的?使用线程池主要可以达到以下两个目的:1.在大并发的时候,性能不会因为过载而迅速下降.2.减少性能抖动 thread pool的工作原理?线程池使用分而治之的方法来限制和平衡并发性.与默认的thread_handling不同,线程池将连接和线程划分开,所以连接

摘要 深度探索 Microsoft .NET提供的线程池, 揭示什么情况下你需要用线程池以及 .NET框架下的线程池是如何实现的,并告诉你如何去使用线程池. 内容 介绍 .NET中的线程池 线程池中执行的函数 使用定时器 同步对象的执行 异步I/O操作 监视线程池 死锁 有关安全性 结束 介绍 如果你有在任何编程语言下的多线程编程经验的话,你肯定已经非常熟悉一些典型的范例.通常,多线程编程与基于用户界面的应用联系在一起,它们需要在不影响终端用户的情况下,执行一些耗时的操作.取出任何一本参考书,打

目录 ThreadFactory 监控线程池 扩展线程池 扩展线程池示例 优化线程池大小 线程池死锁 线程池异常信息捕获 ThreadFactory 线程池中的线程从哪里来呢?就是ThreadFoctory public interface ThreadFactory { Thread newThread(Runnable r); } Threadfactory里面有个接口,当线程池中需要创建线程就会调用该方法,也可以自定义线程工厂 public class ThreadfactoryText

近1年,偶尔发生应用系统启动时某些操作超时的问题,特别在使用4核心Surface以后.笔记本和台式机比较少遇到,服务器则基本上没有遇到过. 这些年,我写的应用都有一个习惯,就是启动时异步做很多准备工作.基本上确定这个问题跟它们有关. 最近两个月花了些时间分析线程池调度机制,有点绕,这里记录下来,防止以后忘了. (文章很长,时间不多的同学可以直接看最后!)  一.现象 这里以一个典型WinForm应用来分析.开发环境Surface Pro4,CPU=4 在vs中调试应用,可以明显感觉到启动时会卡3

JAVA基础再回首(二十五)--Lock锁的使用.死锁问题.多线程生产者和消费者.线程池.匿名内部类使用多线程.定时器.面试题 版权声明:转载必须注明本文转自程序猿杜鹏程的博客:http://blog.csdn.net/m366917 我们来继续学习多线程 Lock锁的使用 尽管我们能够理解同步代码块和同步方法的锁对象问题,可是我们并没有直接看到在哪里加上了锁.在哪里释放了锁.为了更清晰的表达怎样加锁和释放锁.JDK5以后提供了一个新的锁对象Lock Lock void lock():获取锁 v

一个简单的 Task 不会消耗多少时间,但如果你不合适地将 Task 转为同步等待,那么也可能很快耗尽线程池的所有资源,出现类似死锁的情况. 本文将以一个最简单的例子说明如何出现以及避免这样的问题. 本文内容 耗时的 Task.Run 最简复现代码 原因 解决 更多死锁问题 耗时的 Task.Run 谁都不会认为 Task.Run(() => 1) 这个异步任务执行会消耗多少时间. 但实际上,如果你的代码写得不清真,它真的能消耗大量的时间,这种时间消耗有点像死锁. 下图分别是 7 个这样的任务.

1:线程(理解) (1)死锁 概念: 同步中,多个线程使用多把锁之间存在等待的现象. 原因分析: a.线程1将锁1锁住,线程2将锁2锁住,而线程1要继续执行锁2中的代码,线程2要继续执行锁1中的代码, 但是此时,两个锁均处于锁死状态.最终导致两线程相互等待,进入无限等待状态. b.有同步代码块的嵌套动作. 解决方法: 不要写同步代码块嵌套. 例子:cn.itcast2.DeadLockThread;  cn.itcast2.demo package cn.itcast2; public clas

线程池 线程池,其实就是一个容纳多个线程的容器,其中的线程可以反复使用,省去了频繁创建线程对象的操作,无需反复创建线程而消耗过多资源. 除了创建和销毁线程的开销之外,活动的线程也需要消耗系统资源.线程池主要用来解决线程生命周期开销问题和资源不足问题. 使用线程池方式--Runnable接口 通常,线程池都是通过线程池工厂创建,再调用线程池中的方法获取线程,再通过线程去执行任务方法. Executors:线程池创建工厂类 public static ExecutorService newFixed

package com.ad.ssp.engine.common; import java.io.IOException; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Map; import java.util.Map.Entry; import org.apache.http.Header; import org.apache.http.entity.ByteArrayEntity; import or

day36 死锁现象与递归锁 死锁现象 是指两个或两个以上的进程或线程在执行过程中,因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去.此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁,这些永远在互相等待的进程称为死锁进程,如下就是死锁 from threading import Thread from threading import Lock import time lock_A = Lock() lock_B = Lock() class MyThread(Thread): d

一堆锁 死锁现象 (重点) 死锁指的是某个资源被占用后,一直得不到释放,导致其他需要这个资源的线程进入阻塞状态. 产生死锁的情况 对同一把互斥锁加了多次 一个共享资源,要访问必须同时具备多把锁,但是这些锁被不同线程或者进程所持有,就会导致相互等待对方释放从而程序就卡死了 第二种情况的解决方法: 抢锁一定按照相同的顺序去抢 给抢锁加上超时,如果超时则放弃执行 递归锁 (了解) 与普通的区别 相同: 多线程之间都有互斥的效果 不同: 同一个线程可以对这个锁执行多次acquire 解决方法 同一个线程

Python并发编程05 /死锁现象.递归锁.信号量.GIL锁.计算密集型/IO密集型效率验证.进程池/线程池 目录 Python并发编程05 /死锁现象.递归锁.信号量.GIL锁.计算密集型/IO密集型效率验证.进程池/线程池 1. 死锁现象 2. 递归锁 3. 信号量 4. GIL全局解释器锁 1. 背景 2. 加锁的原因: 3. GIL与Lock锁的区别 4. 为什么GIL保证不了自己数据的安全? 5. 验证计算密集型.IO密集型的效率 6. 多线程实现socket通信 7. 进程池,线程

1.死锁 定义; 类似两个人分别被囚禁在两间房子里,A手上拿着的是B囚禁房间的钥匙,而B拿着A的钥匙,两个人都没法出去,没法给对方开锁,进而造成死锁现象.具体例子代码如下: # -*-coding:utf-8 -*- from threading import Thread,Lock,RLock import time muxeA=Lock() muxeB=Lock() class MyThread(Thread): def run(self): self.func1() self.func2(

死锁 多个线程各自占有一些共享资源,并且互相等待其他线程占有的资源才能运行,而导致两个或者多个线程都在等待对方释放资源,都停止执行的情形.某一个同步块同时拥有"两个以上对象的锁"时,可能会发生"死锁"的问题. 死锁避免方法 产生死锁的四个必要条件: 1.互斥条件:一个资源每次只能被一个进程使用. 2.请求与保持条件:一个进程因请求资源而阻塞时,对已获得的资源保持不放. 3.不剥夺条件:进程已获得的资源,在未使用完之前,不能强行剥夺. 4.循环等待条件:若干进程之间形

/** * 多线程共享数据 * 线程同步:多个线程在同一个时间段只能有一个线程执行其指定代码,其他线程要等待此线程完成之后才可以继续执行. * 多线程共享数据的安全问题,使用同步解决. * 线程同步两种方法: * 1.同步代码块 * synchronized(要同步的对象){ 要同步的操作 } * 2.同步方法 * public synchronized void method(){ 要同步的操作 } */ public class Main { public static void main(

1.Properties集合 1.1 概述: Properties类表示了一个持久的属性集.Properties可保存在流中或从流中加载.属性列表中每个键及其对应值都是一个字符串 一个属性列表可包含另一个属性列表作为它的"默认值":如果未能在原有的属性列表中搜索到属性值,则搜索第二个属性列表 因为Properties继承于Hashtable,所以可以对Properties对象应用put和putAll方法.但不建议使用这两个方法,因为它们允许调用者插入其键或值不是String的项.相反,

昨日内容回顾 僵尸进程与孤儿进程 # 僵尸进程: 所有的进程在运行结束之后并不会立刻销毁(父进程需要获取该进程的资源) # 孤儿进程: 子进程正常运行 但是产生该子进程的父进程意外死亡 # 守护进程: 守护进程的结束取决于被守护的对象的进程何时结束 互斥锁 # 锁: 将并发变成串行 牺牲了效率 但是保证了数据的安全 # 代码: mutex.require() 抢锁 mutux.release() 释放锁 ''' 锁虽然好用 但是不要轻易使用 容易造成死锁现象(今后也不会让我们自己处理锁 但是要理

GIL与普通互斥锁区别 GIL锁和互斥锁的异同点 相同: 都是为了解决解释器中多个线程资源竞争的问题 异: 1.互斥锁是Python代码层面的锁,解决Python程序中多线程共享资源的问题(线程数据共共享,当各个线程访问数据资源时会出现竞争状态,造成数据混乱): 2.GIL是Python解释层面的锁,解决解释器中多个线程的竞争资源问题(多个子线程在系统资源竞争是,都在等待对象某个部分资源解除占用状态,结果谁也不愿意先解锁,然后互相等着,程序无法执行下去). GIL对程序的影响: 1.Python

1 多线程入门 1.1 多线程相关的概念 并发与并行 并行:在同一时刻,有多个任务在多个CPU上同时执行. 并发:在同一时刻,有多个任务在单个CPU上交替执行. 进程与线程 进程:就是操作系统中正在运行的一个应用程序. 线程:就是应用程序中做的事情.比如:360软件中的杀毒,扫描木马,清理垃圾. 多线程的概念 是指从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术. 具有多线程能力的计算机因有硬件支持而能够在同一时间执行多个线程,提升性能. 好处 : 提高任务的执行性能 1.2 多线程的创建方式 多线程

项目中异步调用 ping 和 nmap 实现对目标 ip 和所在网关的探测 Subprocess.STREAM 不用担心进程返回数据过大造成的死锁, Subprocess.PIPE 会有这个问题. import tornado.gen from tornado.process import Subprocess @tornado.gen.coroutine def run_command(command): """run command""" p