当前位置: 首页 > news >正文

Java并发编程—JUC线程池架构

Java并发编程(JUC,Java Utilities Concurrency)中的线程池架构是Java提供的一种用于管理和复用线程的机制。线程池的主要目标是减少线程创建和销毁的开销,提高系统的响应速度,并通过合理的线程管理和资源分配,实现系统的稳定性和高效性。

Java中的线程池主要位于java.util.concurrent包中,其中ExecutorService是线程池的主要接口。线程池的具体实现类有ThreadPoolExecutorScheduledThreadPoolExecutorForkJoinPool等。

ThreadPoolExecutor是线程池中最核心的实现类,它提供了丰富的配置选项,允许你根据应用的特性定制线程池的行为。以下是ThreadPoolExecutor的主要构造参数:

  1. corePoolSize:线程池的基本大小,即在没有任务需要执行时线程池的大小。
  2. maximumPoolSize:线程池允许的最大线程数。
  3. keepAliveTime:当线程数大于核心线程数时,这是多余的空闲线程在终止前等待新任务的最长时间。
  4. unitkeepAliveTime参数的时间单位。
  5. workQueue:用于保存等待执行的任务的队列。
  6. threadFactory:用于创建新线程的线程工厂。
  7. handler:当线程池无法处理新任务时使用的饱和策略。

线程池的工作流程大致如下:

  1. 当提交一个新任务到线程池时,线程池会首先尝试在核心线程池中找一个空闲的线程来执行这个任务。如果找不到,则尝试将任务添加到工作队列中。
  2. 如果工作队列已满,那么线程池会尝试创建新的线程来执行任务,但是线程数不能超过maximumPoolSize
  3. 如果线程数已经达到maximumPoolSize,并且工作队列也满了,那么线程池会调用饱和策略handler来处理这个任务。

ScheduledThreadPoolExecutor是一个能处理定时或周期性任务的线程池。它允许你安排任务在未来的某个时间运行,或者定期地运行。

ForkJoinPool是一个为可以分解为子任务的工作设计的线程池,它使用工作窃取算法来平衡负载。

在使用线程池时,需要注意以下几点:

  1. 合理地设置线程池的大小,避免过大或过小。线程池过大可能会导致系统资源耗尽,线程池过小则可能导致任务处理速度过慢。
  2. 选择合适的工作队列。不同的工作队列有不同的特性,比如ArrayBlockingQueue是有界的,而LinkedBlockingQueue是无界的。选择何种队列取决于你的应用需求。
  3. 合理地设置拒绝策略。当线程池无法处理新任务时,需要有一个合理的策略来处理这种情况,比如记录日志、抛出异常或者丢弃任务等。
  4. 正确地关闭线程池。当不再需要线程池时,应该调用其shutdownshutdownNow方法来关闭它,以释放系统资源。

相关文章:

Java并发编程—JUC线程池架构

Java并发编程(JUC,Java Utilities Concurrency)中的线程池架构是Java提供的一种用于管理和复用线程的机制。线程池的主要目标是减少线程创建和销毁的开销,提高系统的响应速度,并通过合理的线程管理和资源分配&#xff…...

Android input输入子系统

一.Android input输入子系统简介 Input系统是Android系统中负责处理用户输入操作的核心组件,它负责从各种输入设备(如屏幕、键盘、鼠标等)获取原始的输入事件(如按键、触摸、滑动等),并将其转换为Android应…...

如何在webapp中于动发布一个应用

目录 第一步:在webapp文件夹内自定义文件夹第二步:生成一个文本,并把后缀改为 .html第三步:进入bin文件夹打开服务第四步:打开方式选择java第六步:输入你想输出的东西第七步:双击运行即可 第一步…...

部署一个本地的ChatGPT(Ollama)

一 下载Ollama Ollama下载地址:https://ollama.com/download 下载完后 二 安装运行 双击下载好的OllamaSetup.exe开发 安装Ollama: 安装完成后,多了一个Ollama的菜单如下图 : Ollama安装好默认是配置开机运行,如果没有运行可以在…...

Vue 3中的reactive:响应式状态的全面管理

🤍 前端开发工程师、技术日更博主、已过CET6 🍨 阿珊和她的猫_CSDN博客专家、23年度博客之星前端领域TOP1 🕠 牛客高级专题作者、打造专栏《前端面试必备》 、《2024面试高频手撕题》 🍚 蓝桥云课签约作者、上架课程《Vue.js 和 E…...

【网络】详解HTTPS及探究加密过程

目录 一、什么是HTTPS1、加密解密是什么2、为什么要加密3、常见的加密方式1、对称加密2、非对称加密 二、探究HTTPS如何实现加密1、方案一----只使用对称加密2、方案二----只使用非对称加密3、方案三----双方都使用非对称加密4、方案四----非对称加密 对称加密5、中间人攻击6、…...

【C语言】字符与字符串---从入门到入土级详解

🦄个人主页:修修修也 🎏所属专栏:C语言 ⚙️操作环境:Visual Studio 2022 目录 一.字符类型和字符数组(串)简介 1.ASCII 2.定义,初始化,使用 1>字符的定义及初始化 2>字符串的定义及初始化 二.…...

Github Copilot 工具,无需账号,一键激活

① 无需账号,100%认证成功!0风险,可联网可更新,,支持copilot版本升级,支持chat ② 支持windows、mac、linux系统等设备 ③一号通用,支持所有IDE(AppCode,CLion,DataGrip,GoLand,IntelliJ IDEA …...

node: -max-old-space-size=xxx is not allowed in NODE_OPTIONS

问题描述 在启动node项目时,出现了OOM参照网上的处理方案,设置了环境变量: export NODE_OPTIONS"–max-old-space-size8192"当再次通过npm run docs:dev运行node项目的时候出现了如下错误: node: -max-old-space-siz…...

k8s编排系统

Kubernetes(简称K8s)是一个开源的容器编排系统,由Google基于其内部的Borg项目开发,并于2014年正式对外发布。目前,Kubernetes已成为云原生计算基金会(Cloud Native Computing Foundation, CNCF)…...

samba服务器的配置

需求:在Linux上搭建一个文件共享服务,创建不同的账号给予不同的权限,在windows可以直接访问该共享目录 介绍 Samba 是一个强大的工具,使得不同操作系统之间可以无缝地共享文件和资源,促进了跨平台环境下的协作和通信…...

H12-821_279

279.第三类LSA的Link ID是: A.所描述的ABR的Router ID B.所在网段上DR的端口IP地址 C.所描述的目的网段 D.生成这条LSA的路由器的Router ID 答案:C 注释: OSPF的LSA可以单独描述网络信息、拓扑信息,也可以同时描述网络信息和拓扑信息。 LSA3…...

Stable Diffusion科普文章【附升级gpt4.0秘笈】

随着人工智能技术的飞速发展,我们越来越多地看到计算机生成的艺术作品出现在我们的生活中。其中,Stable Diffusion作为一种创新的图像生成技术,正在引领一场艺术创作的革命。本文将为您科普Stable Diffusion的相关知识,带您走进这…...

Lua 如何在Lua中调用C/C++函数

Lua调用C函数有两种方式 程序主体在C中运行,C函数注册到Lua中。C调用Lua,Lua调用C注册的函数,C或者Lua得到函数的执行结果。程序主体在Lua中运行,C函数作为库函数供Lua使用。 C的代码如下 如何在Lua脚本中调用这个C语言函数(ad…...

JVM学习-类加载

目录 1.类文件结构 2.类加载器 3.类加载的三个阶段 3.1加载 3.2链接 3.2.1验证 3.2.2准备阶段 3.2.3解析阶段 3.3初始化 4.拓展:反射 4.1获取类对象 4.2创建实例 4.3获取方法 4.4方法调用 1.类文件结构 2.类加载器 类加载器用来将类文件的二进制字节码加载到JV…...

PyCharm中如何使用不同的虚拟环境

1. 简介 有些项目用老的运行环境,而有些项目用新的运行环境,那么我们在运行这些代码(比如跑对比实验的时候)如何进行切换呢,这时候就可以使用虚拟环境啦 2. 虚拟环境的创建 首先启动Anaconda Prompt 并在其中执行如…...

Unity Live Capture 中实现面部捕捉同步模型动画

Unity Face Capture 是一个强大的工具,可以帮助你快速轻松地将真实人脸表情捕捉到数字模型中。在本文中,我们将介绍如何在 Unity Face Capture 中实现面部捕捉同步模型动画。 安装 |实时捕获 |4.0.0 (unity3d.com) 安装软件插件 安装 Live Capture 软件…...

Codeforces Round 932(div2)||ABD

A-Entertainment in MAC 题意 可以对一个字符串进行两种操作: 将字符串反转将该字符串反转后接在原串的后面。 可以进行任意次上述操作,获得字典序最小的字符串。 数据范围 t ( 1 ≤ t ≤ 500 ) t(1≤t≤500) t(1≤t≤500) n ( 2 ≤ n ≤ 1 0 9 ) n…...

基于最小二乘法的太阳黑子活动模型参数辨识和预测matlab仿真

目录 1.程序功能描述 2.测试软件版本以及运行结果展示 3.核心程序 4.本算法原理 5.完整程序 1.程序功能描述 基于最小二乘法的太阳黑子活动模型参数辨识和预测matlab仿真。太阳黑子是人们最早发现也是人们最熟悉的一种太阳表面活动。因为太阳内部磁场发生变化,…...

VSCode配置cuda C++编程代码提示的详细步骤

目录 VSCode配置cuda C++编程代码提示的详细步骤: 1、cuda编译环境的安装:...

C++:std::is_convertible

C++标志库中提供is_convertible,可以测试一种类型是否可以转换为另一只类型: template <class From, class To> struct is_convertible; 使用举例: #include <iostream> #include <string>using namespace std;struct A { }; struct B : A { };int main…...

DockerHub与私有镜像仓库在容器化中的应用与管理

哈喽&#xff0c;大家好&#xff0c;我是左手python&#xff01; Docker Hub的应用与管理 Docker Hub的基本概念与使用方法 Docker Hub是Docker官方提供的一个公共镜像仓库&#xff0c;用户可以在其中找到各种操作系统、软件和应用的镜像。开发者可以通过Docker Hub轻松获取所…...

Linux云原生安全:零信任架构与机密计算

Linux云原生安全&#xff1a;零信任架构与机密计算 构建坚不可摧的云原生防御体系 引言&#xff1a;云原生安全的范式革命 随着云原生技术的普及&#xff0c;安全边界正在从传统的网络边界向工作负载内部转移。Gartner预测&#xff0c;到2025年&#xff0c;零信任架构将成为超…...

令牌桶 滑动窗口->限流 分布式信号量->限并发的原理 lua脚本分析介绍

文章目录 前言限流限制并发的实际理解限流令牌桶代码实现结果分析令牌桶lua的模拟实现原理总结&#xff1a; 滑动窗口代码实现结果分析lua脚本原理解析 限并发分布式信号量代码实现结果分析lua脚本实现原理 双注解去实现限流 并发结果分析&#xff1a; 实际业务去理解体会统一注…...

Matlab | matlab常用命令总结

常用命令 一、 基础操作与环境二、 矩阵与数组操作(核心)三、 绘图与可视化四、 编程与控制流五、 符号计算 (Symbolic Math Toolbox)六、 文件与数据 I/O七、 常用函数类别重要提示这是一份 MATLAB 常用命令和功能的总结,涵盖了基础操作、矩阵运算、绘图、编程和文件处理等…...

大数据学习(132)-HIve数据分析

​​​​&#x1f34b;&#x1f34b;大数据学习&#x1f34b;&#x1f34b; &#x1f525;系列专栏&#xff1a; &#x1f451;哲学语录: 用力所能及&#xff0c;改变世界。 &#x1f496;如果觉得博主的文章还不错的话&#xff0c;请点赞&#x1f44d;收藏⭐️留言&#x1f4…...

iview框架主题色的应用

1.下载 less要使用3.0.0以下的版本 npm install less2.7.3 npm install less-loader4.0.52./src/config/theme.js文件 module.exports {yellow: {theme-color: #FDCE04},blue: {theme-color: #547CE7} }在sass中使用theme配置的颜色主题&#xff0c;无需引入&#xff0c;直接可…...

深度学习之模型压缩三驾马车:模型剪枝、模型量化、知识蒸馏

一、引言 在深度学习中&#xff0c;我们训练出的神经网络往往非常庞大&#xff08;比如像 ResNet、YOLOv8、Vision Transformer&#xff09;&#xff0c;虽然精度很高&#xff0c;但“太重”了&#xff0c;运行起来很慢&#xff0c;占用内存大&#xff0c;不适合部署到手机、摄…...

nnUNet V2修改网络——暴力替换网络为UNet++

更换前,要用nnUNet V2跑通所用数据集,证明nnUNet V2、数据集、运行环境等没有问题 阅读nnU-Net V2 的 U-Net结构,初步了解要修改的网络,知己知彼,修改起来才能游刃有余。 U-Net存在两个局限,一是网络的最佳深度因应用场景而异,这取决于任务的难度和可用于训练的标注数…...

沙箱虚拟化技术虚拟机容器之间的关系详解

问题 沙箱、虚拟化、容器三者分开一一介绍的话我知道他们各自都是什么东西&#xff0c;但是如果把三者放在一起&#xff0c;它们之间到底什么关系&#xff1f;又有什么联系呢&#xff1f;我不是很明白&#xff01;&#xff01;&#xff01; 就比如说&#xff1a; 沙箱&#…...