线程与线程池（一）

最新推荐文章于 2025-05-27 11:22:10 发布
原创 最新推荐文章于 2025-05-27 11:22:10 发布 · 119 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#多线程

在Java5.0之前Java里的多线程主要是通过Thread类和Runnable接口，Object对象的wait()、notify()、notifyAll()等方法和synchronized的关键字实现的。这些工具虽然在大多数情况下能解决共享资源的管理和线程间的调度，但处在一下问题：
精选资源
多线程与线程池技术详解
06-12
多线程允许应用程序同时执行多个任务，而线程池则是一种管理和控制线程的有效手段，有助于提高系统的效率和稳定性。 一、多线程 1. **定义**：多线程是指一个进程中可以有多个执行线程，每个线程都有自己的程序...
精选资源
多线程与线程池技术详解（图书配套）
07-01
多线程与线程池是Java编程中至关重要的概念，特别是在处理高并发场景时，它们的作用尤为突出。本文将深入探讨这两个主题，并结合标签中的"排它锁"、"重入锁"、"共享锁"等概念进行讲解。 首先，线程是操作系统分配...
线程与线程池详解
weixin_53755148的博客
08-30 2189
当需要自定义线程的名字，线程的优先级，精灵线程状态时，需要自定义线程工厂。如何自定义线程工厂自定义工厂类，实现ThreadFactory接口，重写方法在创建线程池对象时，传递上述线程工厂对象5,15,});实现，当前线程池能力不足时，交给另一个线程池来执行。自定义拒绝策略类，创建线程池对象时，传递自定义拒绝策略对象。
线程及线程池
2301_80365603的博客
05-27 1846
本文章主要讲解线程及线程池部分的相关知识
线程与线程池（一条龙详解）
qq_48508278的博客
02-08 2104
一:前言 一个问题引出的学习笔记 并发类库提供的线程池实现有哪些? 其实Executors已经为我们封装好了 4 种常见的功能线程池，如下： 定长线程池（FixedThreadPool） 定时线程池（ScheduledThreadPool ） 可缓存线程池（CachedThreadPool） 单线程化线程池（SingleThreadExecutor） 那么接下来就复习一波线程和线程池 二:线程 1:关于线程的理解 自我理解:（这是在javaweb中的文件上传部分 实际用到的线程 来帮助理解线程）
Android线程与线程池：高效编程的基石
顾林海
03-13 4562
线程和线程池在 Android 开发中扮演着不可或缺的角色，是实现高效、稳定应用的关键技术。线程作为进程中的执行单元，通过多线程并发执行，能够将耗时操作从主线程分离，避免主线程阻塞，确保界面的流畅响应，极大地提升了用户体验。同时，多线程还能充分利用多核处理器的优势，提高 CPU 利用率，加速任务的处理，实现多任务的并发执行。线程池则是线程管理的利器，它通过复用线程，显著降低了线程创建和销毁的开销，提高了资源利用率和任务响应速度。
1、【java线程及线程池系列】java线程及线程池概念详解
alanchanchn的专栏
06-12 7万+
缓冲队列长度的设置，按照一般的理解应该设置成maximumPoolSize的5倍，因为单个线程在不切换cpu的情况下是单个cpu运算一个线程，corePoolSize设置成和cpu一样的数量，maximumPoolSize设置成cpu的2倍，避免cpu处于空闲状态则直接加入一旦cpu空闲理解执行的线程数量，同时由于cpu的速度较快以及有请求执行的线程加入缓冲队列中减少cpu等待时间，故将缓冲队列设置大一些。线程池存在的目的在于提前创建好需要的线程，减少临时创建线程带来的资源消耗。
【多线程】线程池
weixin_62848751的博客
08-02 2470
说起池，我们就会联想到之前学过的字符串常量池，数据库连接池等，关于“池”还是很常见的，池的目的就是为了减少每次获取资源的消耗，提高对资源的利用率。线程池就是提前将线程准备好，创建线程不再是从系统中申请，而是直接从线程池中取，线程不用了也是还给线程池。
异步处理优化：多线程线程池与消息队列的选择与应用
热门推荐
张彦峰的博客
12-01 169万+
本文讨论了两种常见的异步处理方式：多线程线程池和消息队列（MQ）。通过将非核心逻辑异步化，可以提升系统的性能和响应速度。多线程线程池适用于本地并发任务，适合需要快速响应的场景，但无法处理跨服务任务。消息队列则适用于分布式系统，能够解耦服务并保证任务的可靠性和顺序性，适合处理高并发和高可靠性要求的任务。文章提供了实际代码示例，帮助开发者根据业务需求选择合适的异步处理方式。
Java_多线程：线程池
2401_83326044的博客
07-02 2497
线程池不允许使用Executors去创建，而是通过ThreadPoolExecutor的方式，这样的处理方式让写的同学更加明确线程池的运行规则，规避资源耗尽的风险。
Python多线程与线程池（python线程池ThreadPoolExecutor）concurrent.futures高级别异步执行封装
Dontla的博客
08-15 1万+
线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。
java多线程和线程池
一直走，不要回头
07-23 8631
目录 零、java线程理解 0.1 两种线程模型 0.1.1 用户级线程 ULT 0.1.2 内核级线程 KLT——JAVA虚拟机使用的线程模型（KLT） 0.2 java线程与系统内核线程 0.3 线程池的意义 0.4 线程 0.4.1线程五种状态 0.4.2 高并发下，线程池如何保证线程安全 0.4.3 多线程的使用场景 0.4.4 多线程的创建方式 0.4.4 多线程的停止 0.4.5控制多线程的运行顺序——join方法 一、线程池基本概念和使用示例 1.1 基本...
精选资源
Java中的线程与线程池.pptx
01-20
2. newSingleThreadExecutor：创建一个单线程线程池，所有任务都在一个线程中顺序执行，保证了任务的执行顺序。 3. newFixedThreadPool：创建一个固定大小的线程池，线程数量保持不变，任务排队等待执行。 4. ...
【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
C++多线程与线程池实战案例解析
### 知识点一：多线程概念与实现 #### 1. 多线程基本概念 多线程指的是在一个程序中同时运行多个线程来执行多个任务。线程是操作系统能够进行运算调度的最小单位，它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。 #...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值