线程池的概念及实现原理
本篇是对前面线程池具体实现过程的补充,实现过程可参考
线程池的实现全过程v1.0版本(手把手创建,看完必掌握!!!)_竹烟淮雨的博客-CSDN博客
线程池的实现v2.0(可伸缩线程池)_竹烟淮雨的博客-CSDN博客
什么是线程池
线程池是一种使用多个线程来执行任务的机制,其中线程的数量是固定的。线程池中的线程可以通过排队或等待的方式执行任务,从而避免了创建和销毁线程的开销。线程池适用于大量重复的任务,这些任务可以在不同的时间点执行,并且执行时间很短。线程池可以提高程序的效率和性能,因为它们可以重用已经存在的线程,而不需要为每个任务创建新的线程。
为什么需要线程池
线程池是指在程序中预先创建一组线程,这些线程可以被重复利用,以减少线程创建和销毁的开销,并且可以提高多线程程序的效率。下面我们将详细介绍为什么需要使用线程池。
- 减少线程创建和销毁开销
创建和销毁线程都需要开销,特别是对于短生命周期的线程而言,这些开销可能比线程运行时间的开销还要高。而使用线程池可以预先创建一组线程,重复利用这些线程,从而减少线程的创建和销毁开销,提高程序的效率。
2.提高多线程程序的效率
在多线程程序中,线程之间的切换和通信会产生额外的开销。而使用线程池可以将任务分配给池中的线程,避免了频繁的线程创建和销毁,减少了线程间的通信开销,从而提高了多线程程序的效率。
3.可控制并发数
线程池可以设置最大并发数,当任务数超过最大并发数时,任务会等待,从而避免了过多的并发导致系统负载过重。
4.更方便的任务管理
线程池中的任务可以统一管理,可以根据任务的性质进行分类和调度,并且可以方便地终止或暂停某些任务。
总之,使用线程池可以提高多线程程序的效率和可维护性,减少线程创建和销毁的开销,并可控制并发数,方便任务管理。因此,在开发多线程程序时,可以考虑使用线程池来提高程序的性能和稳定性。
线程池可以解决什么问题
- 创建和销毁线程的开销:通过重复使用已创建的线程,避免了频繁创建和销毁线程的开销,降低了内存消耗和提高了系统性能。
- 处理任务的效率:线程池中的线程已经被预先创建和初始化,所以可以快速响应并处理任务,提高了系统的响应速度和吞吐量。
- 资源利用:线程池可以根据系统资源的实际情况动态地调整线程数量,避免了资源的浪费,提高了资源利用率。
- 任务调度:线程池可以提供更加灵活的任务调度,可以根据任务的优先级、执行时间等条件进行合理的分配和调度。
- 异常处理:线程池可以更好地处理异常,避免了因为异常导致整个程序的崩溃,提高了程序的稳定性和可靠性。
线程池的概念
通俗举例来说,如开学新生报到,学校让100个老生来接待1000个新生,每来一个新生就分派一个老生去接待,接待完老生就回到接待处等待其它新生到来。如果100个新生全部分配出去,还有新的新生到来,就让新生在校门口等待老生空余。
线程池的实现原理,假设现在有一个服务器,当服务器运行起来的时候会创建一个线程池,我们规定线程池里面有100个线程。我们还需要设置一个任务队列,服务器将要处理的事情放在任务队列中。
假设有一个客户端:C1,C1连接上服务器,假设C1要读取服务器数据,服务器就把C1的任务放在任务队列里。有多个客户端连接,服务器就把多个客户端任务添加到任务队列里。有多少个任务就让线程池中多少个线程去处理,任务被处理完就从任务队列里删除。
线程池的两个要素:线程池和任务队列。
线程池实现原理
线程池要实现的功能:(1)创建线程池(2)创建任务队列并新增任务
服务器在接收到客户端的响应,将需要做的事情都放在任务队列里,线程池中的线程就实时去处理任务队列中的任务。这个过程中可能出现以下几种情况:
(1)任务队列为空时:线程池里的线程需要阻塞等待
(2)任务队列为满:不能再新增任务
(3)任务队列不为空:线程池里的线程处理任务
相关文章:

线程池的概念及实现原理
本篇是对前面线程池具体实现过程的补充,实现过程可参考 线程池的实现全过程v1.0版本(手把手创建,看完必掌握!!!)_竹烟淮雨的博客-CSDN博客 线程池的实现v2.0(可伸缩线程池…...

iOS App逆向之:iOS应用砸壳技术
在iOS逆向,有一项关键的技术叫做“iOS砸壳”(iOS App Decryption)。自iOS 5版本以来,苹果引入了应用程序加密机制,使得大部分应用都需要进行砸壳操作才能进行逆向分析。因此作为开发者、逆向工程师和安全研究人员都需要…...
【高性能计算】opencl安装及相关概念
目录 从异构计算讲起opencl安装的相关说明查看linux系统cpu及gpu型号方法安装opencl helloword程序运行 从异构计算讲起 异构计算是一种利用多种不同类型的计算资源来协同解决计算问题的方法。它的核心思想是将不同特性和能力的计算设备(例如CPU、GPU、FPGA等&…...

盛最多水的容器——力扣11
int maxArea(vector<int>& height) {int l=0, r=height.size()...

2023年高教社杯数学建模思路 - 复盘:校园消费行为分析
文章目录 0 赛题思路1 赛题背景2 分析目标3 数据说明4 数据预处理5 数据分析5.1 食堂就餐行为分析5.2 学生消费行为分析 建模资料 0 赛题思路 (赛题出来以后第一时间在CSDN分享) https://blog.csdn.net/dc_sinor?typeblog 1 赛题背景 校园一卡通是集…...

Flink_state 的优化与 remote_state 的探索
摘要:本文整理自 bilibili 资深开发工程师张杨,在 Flink Forward Asia 2022 核心技术专场的分享。本篇内容主要分为四个部分: 相关背景state 压缩优化Remote state 探索未来规划 点击查看原文视频 & 演讲PPT 一、相关背景 1.1 业务概况 从…...

Kdab QML (part9)自由缩放时钟
文章目录 Kdab QML (part9)自由缩放时钟代码详细解释运行截图 Kdab QML (part9)自由缩放时钟 代码 import QtQuick 2.15 import QtQuick.Window 2.15Window {id: rootwidth: 500height: 500visible: truecolor: "lightgrey"title: qsTr("Hello World")It…...

Java网络编程(二)经典案例[粘包拆包]
粘包拆包 概述 TCP是面向流的协议,TCP在网络上传输的数据就是一连串的数据,完全没有分界线。 TCP协议的底层并不了解上层业务的具体定义,它会根据TCP缓冲区的实际情况进行包的划分。 在业务层面认为一个完整的包可能会被TCP拆分成多个小包进行发送,也可能把多个小的包封装成一…...
无分布式锁的ID生成
起因 TEAM GARDEN 本来ID是自增的,后面发现自增ID比较麻烦,有问题: 不可控的间隔: 如果你在插入数据时,中途删除了一些行,导致自增的ID出现间隔,那么新插入的行会填充这些间隔,可能…...

X2000 Linux UVC
参考文档:\doc\开发使用说明\USB使用说明文档\设备\USB_UVC\xburst2\USB_UVC.pdf 一、内核添加USB UVC功能 1、确定所用dts文件 进入到/tools/iconfigtool/IConfigToolApp/路径下,执行./IConfigTool 选择config文件,查看kernel默认配置 配…...

HCIP-OpenStack组件之neutron
neutron(ovs、ovn) OVS OVS(Open vSwitch)是虚拟交换机,遵循SDN(Software Defined Network,软件定义网络)架构来管理的。 OVS介绍参考:https://mp.weixin.qq.com/s?__bizMzAwMDQyOTcwOA&mid2247485088&idx1…...
数学建模-常见算法(3)
KMP算法(Knuth-Morris-Pratt算法) KMP算法是一种用于字符串匹配的算法,它的时间复杂度为O(mn)。该算法的核心思想是在匹配失败时,利用已经匹配的信息,减少下一次匹配的起始位置。 def kmp(text, pattern): n len(…...

缓存的设计方式
问题情况: 当有大量的请求到内部系统时,若每一个请求都需要我们操作数据库,例如查询操作,那么对于那种数据基本不怎么变动的数据来说,每一次都去数据库里面查询,是很消耗我们的性能 尤其是对于在海量数据…...

CH02_重构的原则(什么是重构、为什么重构、何时重构)
什么是重构 重构(名词):对软件内部结构的一种调整,目的是在不改变软件可观察行为的前提下,提高其可理解性,降低其修改成本。 重构(动词):使用一系列重构手法࿰…...
26. 删除有序数组中的重复项(简单系列)
给你一个 升序排列 的数组 nums ,请你 原地 删除重复出现的元素,使每个元素 只出现一次 ,返回删除后数组的新长度。元素的 相对顺序 应该保持 一致 。然后返回 nums 中唯一元素的个数。 考虑 nums 的唯一元素的数量为 k ,你需要做…...

【linux】基本指令(二)【man、echo、cat、cp】
目录 一、man指令二、echo指令三、cat指令二、cp指令一些常见快捷键 一、man指令 Linux的命令有很多参数,我们不可能全记住,可以通过查看联机手册获取帮助。访问Linux手册页的命令是 man 语法: man [选项] 命令 常用选项 1.-k 根据关键字搜索联机帮助 2…...

【视频】Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析|数据分享...
全文下载链接:http://tecdat.cn/?p23544 在本文中,长短期记忆网络——通常称为“LSTM”——是一种特殊的RNN递归神经网络,能够学习长期依赖关系(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。 本文使用降雨量数据…...

2023年7月京东空气净化器行业品牌销售排行榜(京东运营数据分析)
随着科技发展,智能家具在日常生活中出现的频率越来越高,许多曾经不被关注的家电也出现在其中,包括近年来逐渐兴起的空气净化器。伴随人们对自身健康的重视度越来越高,作为能够杀灭空气污染物、有效提高空气清洁度的产品࿰…...

原生小案例:如何使用HTML5 Canvas构建画板应用程序
使用HTML5 Canvas构建绘图应用是在Web浏览器中创建交互式和动态绘图体验的绝佳方式。HTML5 Canvas元素提供了一个绘图表面,允许您操作像素并以编程方式创建各种形状和图形。本文将为您提供使用HTML5 Canvas创建绘图应用的概述和指导。此外,它还将通过解释…...

Electron 报gpu_process_host.cc(951)] GPU process launch faile错误
解决方法,在入口js文件中,添加如下代码: app.commandLine.appendSwitch(no-sandbox)...

C++实现分布式网络通信框架RPC(3)--rpc调用端
目录 一、前言 二、UserServiceRpc_Stub 三、 CallMethod方法的重写 头文件 实现 四、rpc调用端的调用 实现 五、 google::protobuf::RpcController *controller 头文件 实现 六、总结 一、前言 在前边的文章中,我们已经大致实现了rpc服务端的各项功能代…...

使用VSCode开发Django指南
使用VSCode开发Django指南 一、概述 Django 是一个高级 Python 框架,专为快速、安全和可扩展的 Web 开发而设计。Django 包含对 URL 路由、页面模板和数据处理的丰富支持。 本文将创建一个简单的 Django 应用,其中包含三个使用通用基本模板的页面。在此…...

【人工智能】神经网络的优化器optimizer(二):Adagrad自适应学习率优化器
一.自适应梯度算法Adagrad概述 Adagrad(Adaptive Gradient Algorithm)是一种自适应学习率的优化算法,由Duchi等人在2011年提出。其核心思想是针对不同参数自动调整学习率,适合处理稀疏数据和不同参数梯度差异较大的场景。Adagrad通…...
Python爬虫(二):爬虫完整流程
爬虫完整流程详解(7大核心步骤实战技巧) 一、爬虫完整工作流程 以下是爬虫开发的完整流程,我将结合具体技术点和实战经验展开说明: 1. 目标分析与前期准备 网站技术分析: 使用浏览器开发者工具(F12&…...

视频字幕质量评估的大规模细粒度基准
大家读完觉得有帮助记得关注和点赞!!! 摘要 视频字幕在文本到视频生成任务中起着至关重要的作用,因为它们的质量直接影响所生成视频的语义连贯性和视觉保真度。尽管大型视觉-语言模型(VLMs)在字幕生成方面…...
Java入门学习详细版(一)
大家好,Java 学习是一个系统学习的过程,核心原则就是“理论 实践 坚持”,并且需循序渐进,不可过于着急,本篇文章推出的这份详细入门学习资料将带大家从零基础开始,逐步掌握 Java 的核心概念和编程技能。 …...

tree 树组件大数据卡顿问题优化
问题背景 项目中有用到树组件用来做文件目录,但是由于这个树组件的节点越来越多,导致页面在滚动这个树组件的时候浏览器就很容易卡死。这种问题基本上都是因为dom节点太多,导致的浏览器卡顿,这里很明显就需要用到虚拟列表的技术&…...

如何在最短时间内提升打ctf(web)的水平?
刚刚刷完2遍 bugku 的 web 题,前来答题。 每个人对刷题理解是不同,有的人是看了writeup就等于刷了,有的人是收藏了writeup就等于刷了,有的人是跟着writeup做了一遍就等于刷了,还有的人是独立思考做了一遍就等于刷了。…...

dify打造数据可视化图表
一、概述 在日常工作和学习中,我们经常需要和数据打交道。无论是分析报告、项目展示,还是简单的数据洞察,一个清晰直观的图表,往往能胜过千言万语。 一款能让数据可视化变得超级简单的 MCP Server,由蚂蚁集团 AntV 团队…...
Mobile ALOHA全身模仿学习
一、题目 Mobile ALOHA:通过低成本全身远程操作学习双手移动操作 传统模仿学习(Imitation Learning)缺点:聚焦与桌面操作,缺乏通用任务所需的移动性和灵活性 本论文优点:(1)在ALOHA…...