java线程池的使用

Java 线程池的作用以及该如何使用 服务端应用程序(如数据库和 Web 服务器)需要处理来自客户端的高并发、耗时较短的请求任务,所以频繁的创建处理这些请求的所需要的线程就是一个非常消耗资源的操作。常规的方法是针对一个新的请求创建一个新线程,虽然这种方法似乎易于实现,但它有重大缺点。为每个请求创建新线程将花费更多的时间,在创建和销毁线程时花费更多的系统资源。因此同时创建太多线程的 JVM 可能会导致系统内存不足,这就需要限制要创建的线程数,也就是需要使用到线程池。 一、什么是 Java 中的线程池? 线程池技术就是线程的重用技术,使用之前创建好 阅读详情

原文:http://cuisuqiang.iteye.com/blog/2019372

Java通过Executors提供四种线程池,分别为:

  • newCachedThreadPool创建一个可缓存线程池,如果线程池长度超过处理需要,可灵活回收空闲线程,若无可回收,则新建线程。
  • newFixedThreadPool 创建一个定长线程池,可控制线程最大并发数,超出的线程会在队列中等待。
  • newScheduledThreadPool 创建一个定长线程池,支持定时及周期性任务执行。
  • newSingleThreadExecutor 创建一个单线程化的线程池,它只会用唯一的工作线程来执行任务,保证所有任务按照指定顺序(FIFO, LIFO, 优先级)执行。

 

(1) newCachedThreadPool
创建一个可缓存线程池,如果线程池长度超过处理需要,可灵活回收空闲线程,若无可回收,则新建线程。示例代码如下:

Java代码  收藏代码
  1. package test;  
  2. import java.util.concurrent.ExecutorService;  
  3. import java.util.concurrent.Executors;  
  4. public class ThreadPoolExecutorTest {  
  5.  public static void main(String[] args) {  
  6.   ExecutorService cachedThreadPool = Executors.newCachedThreadPool();  
  7.   for (int i = 0; i < 10; i++) {  
  8.    final int index = i;  
  9.    try {  
  10.     Thread.sleep(index * 1000);  
  11.    } catch (InterruptedException e) {  
  12.     e.printStackTrace();  
  13.    }  
  14.    cachedThreadPool.execute(new Runnable() {  
  15.     public void run() {  
  16.      System.out.println(index);  
  17.     }  
  18.    });  
  19.   }  
  20.  }  
  21. }  

 

线程池为无限大,当执行第二个任务时第一个任务已经完成,会复用执行第一个任务的线程,而不用每次新建线程。
 
(2) newFixedThreadPool
创建一个定长线程池,可控制线程最大并发数,超出的线程会在队列中等待。示例代码如下:

Java代码  收藏代码
  1. package test;  
  2. import java.util.concurrent.ExecutorService;  
  3. import java.util.concurrent.Executors;  
  4. public class ThreadPoolExecutorTest {  
  5.  public static void main(String[] args) {  
  6.   ExecutorService fixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(3);  
  7.   for (int i = 0; i < 10; i++) {  
  8.    final int index = i;  
  9.    fixedThreadPool.execute(new Runnable() {  
  10.     public void run() {  
  11.      try {  
  12.       System.out.println(index);  
  13.       Thread.sleep(2000);  
  14.      } catch (InterruptedException e) {  
  15.       e.printStackTrace();  
  16.      }  
  17.     }  
  18.    });  
  19.   }  
  20.  }  
  21. }  

 
因为线程池大小为3,每个任务输出index后sleep 2秒,所以每两秒打印3个数字。
定长线程池的大小最好根据系统资源进行设置。如Runtime.getRuntime().availableProcessors()

 

(3)  newScheduledThreadPool
创建一个定长线程池,支持定时及周期性任务执行。延迟执行示例代码如下:

Java代码  收藏代码
  1. package test;  
  2. import java.util.concurrent.Executors;  
  3. import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;  
  4. import java.util.concurrent.TimeUnit;  
  5. public class ThreadPoolExecutorTest {  
  6.  public static void main(String[] args) {  
  7.   ScheduledExecutorService scheduledThreadPool = Executors.newScheduledThreadPool(5);  
  8.   scheduledThreadPool.schedule(new Runnable() {  
  9.    public void run() {  
  10.     System.out.println("delay 3 seconds");  
  11.    }  
  12.   }, 3, TimeUnit.SECONDS);  
  13.  }  
  14. }  

 
表示延迟3秒执行。

定期执行示例代码如下:

Java代码  收藏代码
  1. package test;  
  2. import java.util.concurrent.Executors;  
  3. import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;  
  4. import java.util.concurrent.TimeUnit;  
  5. public class ThreadPoolExecutorTest {  
  6.  public static void main(String[] args) {  
  7.   ScheduledExecutorService scheduledThreadPool = Executors.newScheduledThreadPool(5);  
  8.   scheduledThreadPool.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {  
  9.    public void run() {  
  10.     System.out.println("delay 1 seconds, and excute every 3 seconds");  
  11.    }  
  12.   }, 1, 3, TimeUnit.SECONDS);  
  13.  }  
  14. }  

 
表示延迟1秒后每3秒执行一次。

 

(4) newSingleThreadExecutor
创建一个单线程化的线程池,它只会用唯一的工作线程来执行任务,保证所有任务按照指定顺序(FIFO, LIFO, 优先级)执行。示例代码如下:

Java代码  收藏代码
  1. package test;  
  2. import java.util.concurrent.ExecutorService;  
  3. import java.util.concurrent.Executors;  
  4. public class ThreadPoolExecutorTest {  
  5.  public static void main(String[] args) {  
  6.   ExecutorService singleThreadExecutor = Executors.newSingleThreadExecutor();  
  7.   for (int i = 0; i < 10; i++) {  
  8.    final int index = i;  
  9.    singleThreadExecutor.execute(new Runnable() {  
  10.     public void run() {  
  11.      try {  
  12.       System.out.println(index);  
  13.       Thread.sleep(2000);  
  14.      } catch (InterruptedException e) {  
  15.       e.printStackTrace();  
  16.      }  
  17.     }  
  18.    });  
  19.   }  
  20.  }  
  21. }  

 
结果依次输出,相当于顺序执行各个任务。

利用LDA进行主题建模,用困惑度和一致性曲线选取最优主题数 如果困惑度和一致性曲线效果图较好,确定了主题数量后,再单独跑一下2里面的程序。2中topic为5是我主观设置的,不一定为最优。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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瓶子君的博客 315
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赖波0795
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