ThreadPoolExecutor的线程池控制策略

本文解析了ThreadPoolExecutor的管理策略,包括如何根据corePoolSize、maximumPoolSize和workQueue调整线程池大小。当线程数量少于corePoolSize时,优先创建新线程而非排队;若等于或超过corePoolSize,则优先将任务排队而不增加新线程。

ThreadPoolExecutor有三个参数是用来管理内部池的大小,分别是corePoolSize,maximumPoolSize,workQueue

public void execute(Runnable command) { if (command == null) throw new NullPointerException(); for (;;) { if (runState != RUNNING) { reject(command); return; } if (poolSize < corePoolSize && addIfUnderCorePoolSize(command)) return; if (workQueue.offer(command)) return; Runnable r = addIfUnderMaximumPoolSize(command); if (r == command) return; if (r == null) { reject(command); return; } // else retry } }

从源码可以看出,池控制的策略如下:

1. 如果当前池容量小于corePoolSize时,启动新的线程去执行command任务

2. 当前池容量大于corePoolSize,但是小于maximumPoolSize时,将任务加入到workQueue中,直至队列满;这种情况下,任务会由线程池中的空闲线程取出执行

3. 当线程队列workQueue也满了的情况下,若池容量尚未达到maximumPoolSize时,则将处于workQueue的队列头的任务取出,并启动新的线程来执行;此时应用要求执行的command任务既没有放入队列,也没有在线程中执行,而是再次进入这个池控制流程,直至该command任务被处理

下面是JAVA API中对线程队列的一段描述:

  • If fewer than corePoolSize threads are running, the Executor always prefers adding a new thread rather than queuing.
  • If corePoolSize or more threads are running, the Executor always prefers queuing a request rather than adding a new thread.
  • If a request cannot be queued, a new thread is created unless this would exceed maximumPoolSize, in which case, the task will be rejected.
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化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应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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