线程池文章收藏

最新推荐文章于 2025-09-21 08:02:27 发布
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http://www.oschina.net/question/565065_86540
通用线程池封装与异步化实践：提升小红书发现页的响应速度
张彦峰的博客
03-20 5万+
实现异步通用线程池封装的同时，考虑了业务场景下的任务执行需求，提供了灵活的线程池配置和任务执行方式，并且对任务执行过程中的异常进行了处理和日志记录，整体设计合理。。在此基础上，结合小红书发现页业务逻辑来实现上面的设计。
【C++ 线程池设计 】从零开始 深入理解与实践：C++ 线程池的高级设计
探索C++编程的奥秘，分享深入的技术见解和实践，旨在激发读者创造力与解决问题的思维。
01-09 2473
线程池是一种软件设计模式，它维护一个待办任务队列和一个工作线程集合。在这种模式下，线程不是对每个任务单独创建和销毁，而是从池中重复使用。这种方法可以减少线程创建和销毁的开销，提高任务处理的效率。
深入理解和使用定时线程池ScheduledThreadPoolExecutor
每个人都是独一无二的，把握好自己的节奏，跟着自己的心走。
02-05 1502
本文通过案例与源码解析，深入讲解Java中定时线程池的使用、原理及常见应用场景，助力开发者高效实现任务调度。 精炼核心简介：本文介绍了定时线程池的概念、基本API使用方法，对比了scheduleAtFixedRate与scheduleWithFixedDelay的区别，通过案例展示了定时任务的实现，并深入分析了ScheduledThreadPoolExecutor的源码实现，包括任务队列DelayedWorkQueue和任务封装ScheduledFutureTask的机制。
Java线程池newCachedThreadPool详解
JavaCodePro的博客
09-20 709
在当今的软件开发领域，高并发已经成为一个不可忽视的关键问题。尤其是在处理大量用户请求或执行耗时任务时，合理地管理线程资源显得尤为重要。以Java为例，其提供的线程池实现为我们提供了一种高效、灵活的并发处理方式。其中，newCachedThreadPool线程池作为一种常见的线程池类型，其概念、优势和应用场景值得我们深入探讨。在接下来的内容中，我们将首先介绍newCachedThreadPool线程池的基本概念，随后分析其相较于其他线程池的优势，并探讨其在实际开发中的应用场景。
线程池（值得收藏）
martin-Cao
05-29 314
1.说一说你使用的是什么样的线程池，自定义线程池的几个参数是什么 一般使用默认线程池， 有四种线程池： newCacheThreadPool 缓存线程池，超出部分如果有空闲部分则回收，如果没有则新建 newFixedThreadPool （共享无界）提交一个开辟一个新线程，如果满了就进入到线程池队列 newSingleThreadPool 单线程线程池，确保FIFO线程执行，一个线程结束会顺序执行下一个 newScheduleThreadPool 定长线程池，支持定时的周期的执行线程策略 注意如
Java newSingleThreadExecutor线程池深度解析
我是Java程序员廖志伟，感谢朋友们的支持！
09-20 900
在当今的软件开发领域，高并发已经成为一个不可忽视的关键问题。尤其是在处理大量用户请求或进行复杂计算时，如何有效地管理线程资源，提高系统性能，成为了开发人员必须面对的挑战。Java作为一门广泛应用于企业级应用开发的语言，提供了丰富的并发工具和类库。其中，newSingleThreadExecutor作为一个重要的线程池实现，在处理特定场景下的并发任务时发挥着至关重要的作用。
Java newScheduledThreadPool线程池深度解析
我是Java程序员廖志伟，感谢朋友们的支持！
09-21 593
在当今的软件开发领域，高并发已经成为一个不可忽视的关键问题。尤其是在处理大量用户请求或执行长时间运行的任务时，如何有效地管理线程资源，提高系统的响应速度和稳定性，成为了开发者必须面对的挑战。Java作为一门广泛应用于企业级应用开发的语言，提供了丰富的并发工具和类库。其中，方法便是Java并发编程中的一个重要知识点。想象一下，在一个电商平台上，高峰时段会有成千上万的用户同时访问，系统需要处理大量的订单请求，这时，合理地使用线程池来管理任务执行就变得尤为重要。
虚拟线程与线程池的协同应用：技术原理与实践
没事学AI的博客
08-21 1012
本文对比分析了Java虚拟线程与传统线程池的技术原理与应用场景。虚拟线程是Java 19引入的轻量级线程，适合I/O密集型任务，具有百万级并发、低内存占用和用户态调度的特点；而线程池更适用于CPU密集型任务，通过内核态调度提供稳定的资源控制。文章通过HTTP请求和视频转码两个代码示例，分别展示了两种技术的典型应用场景，并指出虚拟线程在高并发I/O处理中的优势，以及线程池在计算密集型任务中的持续价值。开发者可根据任务类型选择合适方案。
Java多线程案例之线程池
未见花闻的博客
04-14 1988
本篇文章将介绍多线程案例，线程池，线程在Linux中也叫做轻量级线程，尽管线程比进程较轻，但是如果线程的创建和销毁频率高了，开销也还是有的，为了进一步提高效率，引入了线程池，和字符串常量池类似，把线程提前创建好，放到一个“池子”里面，后面使用的时候，速度就快了，但是代价就是空间，线程池本质上也还是空间换时间。
线程池终极详解：原理 + 实战 + 最佳实践，一篇全搞懂！
遇见伯灵说的博客
04-17 640
Java线程池是后端开发的高频知识点，不但面试常考，线上系统也广泛应用。本文将从基础讲起，结合源码与实战，一次性搞懂线程池的底层原理、使用方式和避坑指南。
大话Java系列-线程池的应用，固定大小线程池，缓存线程池，单一线程线程池，定时线程池
横竖撇折点
10-29 1347
但是，这些新增加的成员并不是永远存在的，如果一段时间内没有新的任务，这些成员就会自动消失，以节省资源。如果没有空闲的成员，则新来的任务必须等待，直到有成员完成了手头的工作。单一线程线程池就像是阿里最信任的助手，无论有多少任务，这个助手一次只会做一件事，并且严格按照任务提交的顺序来执行。通过使用缓存线程池，阿里能够快速响应未知数量的任务请求，即使任务突然增多也能迅速应对，确保了故事收集工作的顺利进行。通过这次经历，阿里深刻体会到了不同类型的线程池各自的优势与适用场景，也更加明白了合理选择工具的重要性。
编程深水区之并发⑥：C#的线程池
2401_85195613的博客
08-09 1102
绝大多数情况下，我们都应该使用CLR线程池，而不是直接操作Thread，本章节介绍直接操作线程池的ThreadPool，但实际开发中也很少直接使用它。
线程池还能这样玩？一款可以可视化操作线程池、进行线程调优的开源项目
04-03 853
小白线程池调优必备工具！
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
11-26
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
【大数据搜索技术】Elasticsearch7.8安装部署与集群管理：基于CentOS的分布式搜索引擎配置及性能优化实践
11-26
内容概要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.8的安装部署及核心功能应用，涵盖环境准备、解压配置、启动优化、集群搭建、分片管理、健康监控等内容，并结合Kibana和Logstash构建完整的ELK日志分析体系。文章还讲解了中文分词器IK的使用、快照备份与恢复机制，以及如何通过Filebeat采集Nginx等服务的日志数据并进行可视化展示，系统性地呈现了Elasticsearch在实际生产环境中的部署与运维流程。; 适合人群：具备Linux基础和一定运维经验的技术人员，尤其是从事日志分析、搜索系统搭建或中间件维护的开发与运维工程师；适合初学者入门Elasticsearch及相关生态组件。; 使用场景及目标：①掌握Elasticsearch单节点与集群环境的安装与配置；②理解索引、分片、副本等核心概念并应用于实际业务；③构建基于Filebeat+Logstash+ES+Kibana的日志采集与分析链路；④实现数据的备份恢复与中文检索功能； 阅读建议：建议按照文档顺序逐步操作，重点关注配置参数调优与常见错误处理（如权限、虚拟内存限制），动手实践集群部署与日志采集流程，结合Kibana进行数据验证与可视化分析，加深对ELK生态协同工作的理解。
commonapi-dbus-demo
11-26
commonapi-dbus-demo
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