SingleThread,MutiThread and Thread Pool(3)

本文介绍如何使用Java线程池实现服务端程序。通过创建固定大小的线程池来处理客户端请求,提高服务器性能。文章详细展示了线程池服务端的代码实现。
接上上编著, 现在简单说说线程池服务端程序的实现。线程池服务端与多线程差不多,主要不同也是在于接收请求的循环:

[code]

......
protected ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(10);
......

while(! isStopped()){
Socket clientSocket = null;
try {
clientSocket = this.serverSocket.accept();
} catch (IOException e) {
if(isStopped()) {
System.out.println("Server Stopped.") ;
return;
}
throw new RuntimeException(
"Error accepting client connection", e);
}

this.threadPool.execute(
new WorkerRunnable(clientSocket, "Thread Pooled Server"));

}

......

public class WorkerRunnable implements Runnable{

protected Socket clientSocket = null;
protected String serverText = null;

public WorkerRunnable(Socket clientSocket, String serverText) {
this.clientSocket = clientSocket;
this.serverText = serverText;
}

public void run() {
try {
InputStream input = clientSocket.getInputStream();
OutputStream output = clientSocket.getOutputStream();
long time = System.currentTimeMillis();
output.write(("HTTP/1.1 200 OK\n\nWorkerRunnable: " +
this.serverText + " - " +
time +
"").getBytes());
output.close();
input.close();
System.out.println("Request processed: " + time);
} catch (IOException e) {
//report exception somewhere.
e.printStackTrace();
}
}
}
[/code]

Java JDK1.5开始,里边的java.util.concurrent 实现的线程池。上边就创建了一个大小为10的线程池。相比于多线程服务端程序,这里是把一个socket连接封装成一个Runnable传给一个线程池来处理。在线程池里边由一个队列保存Runnable,当线程池里的一个线程空闲时,它就会出列一个Runnable并执行之。

用线程池,你可以控制服务端同时运行的最大线程数。当一个请求处理占用许多cpu,内存或者网络带宽时,如果同时处理多个请求,就会减低服务端的性能。所以你可以通过控制最大线程数,来减少服务端占用的资源,从而减低了资源不够用的风险(如OutOfMomery)。

如果有1000个请求,每个请求处理要1秒钟,要完成全部请求就要1000秒。如果每次同时只能处理10个请求,哪么第一个10个请求就会在10秒后完成。下一个10个请求就会在20秒后完成......只有最后的10个请求才会在1000秒后完成,这样服务端就能提供更好的性能/服务给客户端。
本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩,所有程序代码均通过系统性调试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心与硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用展开研究,提出了一种改进的智能优化算法以解决微电网系统中经济性、环保性和能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制,NSDBO能够有效处理多目标优化中的帕累托前沿搜索,提升解的多样性和收敛性,并结合Matlab代码实现仿真验证,展示了该算法在微电网调度中的优越性能和实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理,实现了对风、光、储能及传统机组的协同优化调度。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员;熟悉优化算法与能源系统调度的高年级本科生亦可参考。; 使用场景及目标:①应用于微电网多目标优化调度问题的研究与仿真,如成本最小化、碳排放最低与供电可靠性最高之间的平衡;②为新型智能优化算法(如蜣螂优化算法及其改进版本)的设计与验证提供实践案例,推动其在能源系统中的推广应用;③服务于学术论文复现、课题研究或毕业设计中的算法对比与性能测试。; 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NSDBO算法的核心实现步骤与微电网模型的构建逻辑,同时可对比其他多目标算法(如NSGA-II、MOPSO)以深入理解其优势与局限,进一步开展算法改进或应用场景拓展。
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