每一次Http请求,Java线程是如何处理的?

YOLOv8【项目实战四】遥感图像目标检测:应对特殊场景的挑战,如何处理遥感图像通常具有的大尺寸、多尺度、方向多变等特点,并对 YOLOv8 进行相应调整(含源码) 遥感图像目标检测优化策略 核心挑战 图像尺寸大:遥感图像通常达数万像素,直接缩放导致小目标丢失 多尺度目标:同一图像包含几十像素的小目标和跨图像的大目标 方向多样性:目标360度任意旋转,水平框检测效果差 优化解决方案 滑动窗口分块处理: 采用1024x1024窗口大小 设置20%-30%重叠率防止边界漏检 全局坐标转换实现检测结果拼接 多尺度特征融合: 改进FPN结构增强小目标检测 自适应感受野处理不同尺寸目标 上下文信息聚合提升检测精度 旋转目标检测: 引入旋转边界框表示 角度预测分支增强方向感知 旋转 阅读详情

每一次Http请求,Java线程是如何处理的?



前言

当我们写好一个项目时,有没有深深的思考过,当前端请求后端方法时,是一个怎样的流程呢?java是如何处理的呢?计算机是如何处理的呢?今天我们以屈原这句著名诗句“路漫漫其修远兮,吾将上下而求索”的精神来探索一下这个问题。


一、Http请求处理

首先告诉大家准确的答案:一个Http请求,就是对应着java服务一个线程。
注意:这里解释一个疑问,一次请求,无论调用多少方法,都是一个线程来执行完毕!(除非方法中又开启了其他线程)
在这里插入图片描述

二、两种服务器模型及处理方式

1、两种服务:

1、阻塞服务:我们可以理解为串行服务模式,只有一个线程来处理所有请求。当收到一个请求就处理,这个时候就不能处理新的请求。
2、非阻塞服务:我们可以理解为并行服务模式,有很多线程。收到一个请求就新开一个线程去处理任务,主线程返回,继续处理下一个任务。

直观上看非阻塞服务比阻塞服务好,但是在大量的请求同时访问时,服务器需要开启大量的新线程来处理请求。这样频繁的开关线程会消耗大量的资源,一旦超过服务器最大的承受线程数,就会造成宕机。

2.更好的处理方式

1、我们在非阻塞模型上进行改进,学习数据库连接池的方式,使用线程池来处理请求。

线程池:简单来说线程池中会保存一定数量的连接,如果需要就从池里取连接,不需要则放回池中,不在频繁创建。这样会使处理请求性能比频繁创建和销毁线程高的多,但是线程池也是会阻塞的。如下图所示,当请求进来时,判断核心线程池是否已满,如果有空闲状态的核心线程,核心线程就先就执行任务,如果核心线程已满,则判断队列是否有地方存放该任务,若果有,就将任务保存在任务队列中,等待执行,如果满了,在判断最大可容纳的线程数(也就是线程池最大线程数),如果没有超过这个数量,就开创非核心线程执行任务,如果超出了,就执行饱和策略。

在这里插入图片描述

2、NIO实现服务模型

NIO:其实我们上面说的这些服务模型都可以在一定条件下阻塞(BIO),而NIO是真正的非阻塞模型。它是采用多路复用的IO模型。简单介绍一下NIO,主要有三大核心部分:Channel(通道),Buffer(缓冲区), Selector。传统IO基于字节流和字符流进行操作,而NIO基于Channel和Buffer(缓冲区)进行操作,数据总是从通道读取到缓冲区中,或者从缓冲区写入到通道中。Selector(选择区)用于监听多个通道的事件(比如:连接打开,数据到达)。因此,单个线程可以监听多个数据通道。


总结

通过以前四种处理方式,建议大家还是使用NIO模型来处理请求。
Tomcat设置:配置server.xml

<Connector port="8080" protocol="org.apache.coyote.http11.Http11NioProtocol" .../>

并发处理请求的效率服务器也是占很重要的一部分,因为到最后是由服务器的CPU去处理任务,就比如多核服务器使用串行模型也可能比单核服务器使用NIO模型处理的速度更快。我们使用NIO只是让充分的利用了CPU的处理效率,所以想根本的提升处理请求的效率问题,就要考虑服务器CPU和请求处理模型。

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