在使用调度器Quartz来进行数据归档的时候,当我们开的定时任务很多的时候,就会出现一些定时任务不会被触发的现象,这就是线程阻塞.那到底什么叫线程阻塞呢? 线程阻塞,顾名思义就是说线程被阻塞了,没有按时执行,即定时任务没有被触发.那么为什么会出现中定时任务没被触发的现象呢? 通过对调取器的调度原理的分析,我们可以知道:当正在执行的调度任务个数超过了调度器中设置的最大值时,就会出线程阻塞,调度任务延迟执行的现象. 那么我们如何修改这个线程池中线程的最大个数,以满足我们的调度需求呢?通过查看其jar

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

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 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

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

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

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

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

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

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

阅读更多 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

http://stackoverflow.com/questions/14556037/number-of-processor-core-vs-the-size-of-a-thread-pool http://stackoverflow.com/questions/12951112/what-is-optimum-thread-pool-size-for-simple-program-running-cpu-based-tasks-in-j http://stackoverflow.com/qu

线程池究竟设成多大是要看你给线程池处理什么样的任务,任务类型不同,线程池大小的设置方式也是不同的. 任务一般可分为:CPU密集型.IO密集型.混合型,对于不同类型的任务需要分配不同大小的线程池. 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池,一般为2*CPU核心数. IO密集型任务CPU使用率并不高,因此可以让CPU在等待IO的时

来源:ifeve.com/how-to-calculate-threadpool-size/ 在我们日常业务开发过程中,或多或少都会用到并发的功能.那么在用到并发功能的过程中,就肯定会碰到下面这个问题 并发线程池到底设置多大呢? 通常有点年纪的程序员或许都听说这样一个说法 (其中 N 代表 CPU 的个数) CPU 密集型应用,线程池大小设置为 N + 1 IO 密集型应用,线程池大小设置为 2N 这个说法到底是不是正确的呢? 其实这是极不正确的.那为什么呢? 首先我们从反面来看,假设这个说法是

前一篇文章Java中实现多线程关键词整理中介绍了Java中创建多线程的各种办法,里面提到了线程池,这里对Java中的线程池做一个总结. 1. 关于ThreadPoolExecutor 为了更好地控制多线程,JDK提供了一套Executor框架,帮助开发人员有效的进行线程控制,其本质就是一个线程池.其中ThreadPoolExecutor是线程池中最核心的一个类,后面提到的四种线程池都是基于ThreadPoolExecutor实现的. ThreadPoolExecutor提供了四个构造方法,我们看

前言 多线程的异步执行方式,虽然能够最大限度发挥多核计算机的计算能力,但是如果不加控制,反而会对系统造成负担.线程本身也要占用内存空间,大量的线程会占用内存资源并且可能会导致Out of Memory.即便没有这样的情况,大量的线程回收也会给GC带来很大的压力. 为了避免重复的创建线程,线程池的出现可以让线程进行复用.通俗点讲,当有工作来,就会向线程池拿一个线程,当工作完成后,并不是直接关闭线程,而是将这个线程归还给线程池供其他任务使用. 接下来从总体到细致的方式,来共同探讨线程池. 总体的架构

使用Spring的注解(@Scheduled)声明多个调度的时候,由于其默认实现机制,将导致多个调度方法之间相互干扰(简单理解就是调度不按配置的时间点执行). 为了解决该问题尝试了修改线程池大小,但是治标不治本,原因就是Spring注解方式都在一个相同的线程池抢夺线程资源并且还存在线性执行的问题(这个不是很确定,但是感觉存在这问题). 由于以上原因,决定自行实现简单的调度机制,目前该机制已经上线,经过几次修正,截止目前已经稳定的为系统提供服务. 实现多线程互不干扰的调度需要解决如下几个关键点:

前言: Java SE 5.0引入了ThreadPoolExecutor.ScheduledThreadPoolExecutor.Spring 2.x借助ConcurrentTaskExecutor和ThreadPoolTaskExecutor能够通过IoC配置形式自定义它们暴露的各个属性. 多线程并发处理起来通常比较麻烦,如果你使用spring容器来管理业务bean,事情就好办了多了.spring封装了java的多线程的实现,你只需要关注于并发事物的流程以及一些并发负载量等特性,具体来说如何使

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

java线程池和五种常用线程池策略使用与解析 一.线程池 关于为什么要使用线程池久不赘述了,首先看一下java中作为线程池Executor底层实现类的ThredPoolExecutor的构造函数 public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue, ThreadFactory th

一 使用线程池的好处 池化技术相比大家已经屡见不鲜了,线程池.数据库连接池.Http 连接池等等都是对这个思想的应用.池化技术的思想主要是为了减少每次获取资源的消耗,提高对资源的利用率. 线程池提供了一种限制和管理资源(包括执行一个任务). 每个线程池还维护一些基本统计信息,例如已完成任务的数量. 这里借用<Java 并发编程的艺术>提到的来说一下使用线程池的好处: 降低资源消耗.通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗. 提高响应速度.当任务到达时,任务可以不需要的等到线程创建就