jvm线程池ThreadPoolExecutor使用

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自定义线程池ThreadPoolExecutor详解
Hello, New World!
03-01 721
ThreadPoolExecutor 线程池的工作主要是控制运行的线程的数量，处理过程中将任务放入队列，然后在线程创建后启动这些任务，如果线程数量超过了最大数量，那么超出数量的线程排队等候，等其他线程执行完毕再从队列中取出任务来执行。
Java高并发解决方案：线程池ThreadPoolExecutor详解
Java大师兄的博客
06-09 940
在电商大促、秒杀活动等高并发场景中，系统可能需要同时处理数万甚至数十万的请求。如果为每个请求都新建一个线程，就像每次客人进门都临时招一个服务员——**招人的成本（线程创建）、管理的混乱（线程失控）、资源的浪费（线程空闲）**会让系统瞬间崩溃。本文将聚焦Java标准库中最核心的线程池实现，覆盖其设计原理、参数含义、执行流程、实战配置及常见问题，帮助开发者在高并发场景下“管好线程，用好资源”。用“餐厅服务”类比线程池核心参数；拆解ThreadPoolExecutor的工作流程（附Mermaid流程图）
actuator+prometheus+grafana实现服务监控
qq_26462567的博客
09-09 3379
actuator+prometheus+grafana实现服务监控 对Spring Boot监控能力有过了解的小伙伴都应该知道Spring Boot Actuator这个子项目，它为应用提供了强大的监控能力。从Spring Boot 2.x开始，Actuator将底层改为Micrometer，提供了更强、更灵活的监控能力。Micrometer是一个监控门面，可以类比成监控界的 Slf4j 。借助Micrometer，应用能够对接各种监控系统，例如本文所要介绍的：Prometheus Prometheu
Java并发编程 之线程池ThreadPoolExecutor详解
const_
04-15 7860
文章目录线程池定义使用案例ThreadPoolExecutor 参数详解Executors 线程池工厂工具类 线程池定义 java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor 使用案例 package fireland.yangqian.thread; import java.util.Random; import java.util.concurrent.Execu...
spring-prometheus的指标含义
ssehs的博客
04-05 1万+
前言 spring-boot作为一个长时间运行的服务，需要也应该能采集到一些指标来反映系统自身的运行状态。下面就spring-boot输出的一些指标分类说明。 依赖 spring-boot开启指标采集需要加入prometheus依赖。 指标处理 name type data http_server_requests_seconds summary http_server_requests_seconds_count{exception=“None”,method=“GET”,outcome=
线程池的使用（ThreadPoolExecutor详解）
lipc_的博客
07-25 4万+
为什么要使用线程池？ 线程是一个操作系统概念。操作系统负责这个线程的创建、挂起、运行、阻塞和终结操作。而操作系统创建线程、切换线程状态、终结线程都要进行CPU调度——这是一个耗费时间和系统资源的事情。  另一方面，大多数实际场景中是这样的：处理某一次请求的时间是非常短暂的，但是请求数量是巨大的。这种技术背景下，如果我们为每一个请求都单独创建一个线程，那么物理机的所有资源基本上都被操
记一次ThreadPoolExecutor使用不当导致JVM死掉的问题
Andy的博客
11-07 939
业务场景： http接口中为了加快大量数据的处理速度，使用了ThreadPoolExecutor线程池进行并发处理。 性能测试时，对比使用线程池与不使用线程池接口响应速度确实有很大提升，但是后续的接口压力测试，却暴露出了ThreadPool使用不当造成的灾难。 测试场景： 接口压力测试时，有一步骤叫做数据库的启停测试。就是在压力测试脚本稳定运行过程中，要把系统正在使用的数据库服务关闭一段时间后重新启动，要求脚本运行除在数据库关闭阶段有报错外，当数据库重新启动后，脚本要恢复稳定运行至少90%以上。
Java线程池ThreadPoolExecutor背后的秘密与实践
热门推荐
张彦峰的博客
05-12 170万+
本文深入分析了Java线程池ThreadPoolExecutor的工作原理、核心参数以及配置策略。通过详细讲解线程池的创建、任务调度和线程管理机制，帮助开发者理解如何高效使用线程池来处理并发任务。文章还探讨了常见的性能瓶颈和优化方法，如合理配置线程池参数、选择适当的拒绝策略等，旨在提升应用的并发处理能力和稳定性。最终，读者将能够根据不同场景灵活调整线程池配置，从而有效提升系统性能。
java线程池ThreadPoolExecutor使用
qq_43456605的博客
05-22 2406
java线程池
线程池 ThreadPoolExecutor 参数详解
XT4625的专栏
04-22 1200
提到 Java 线程池，就不得不说 ThreadPoolExecutor，它是 Java 并发包 java.util.concurrent 中的一个类，提供一个高效、稳定、灵活的线程池实现，用于实现多线程并发执行任务，提高应用程序的执行效率。当线程池中的线程数量超过 核心线程数 或者 允许核心线程超时 时，线程将使用此超时时间。如果当前池中有多于核心数量的线程，在等待这段时间而没有处理任务之后，多余的线程将会被终止。上述截图代码可以看出： 如果运行的线程数少于核心线程数，则为当前任务启动一个新的核心线程。
线程池ThreadPoolExecutor的深入解析
字节王德发
03-24 770
ThreadPoolExecutor是Java中实现线程池的核心类。它的主要任务是管理线程的创建、调度和资源的回收。通过线程池，我们可以复用已经创建的线程，避免频繁的创建和销毁线程带来的性能损耗。这样一来，程序的响应速度和处理能力都会得到提升。
Java基础-线程池ThreadPoolExecutor
fgt优快云的博客
07-14 928
线程池源码解析，ThreadPoolExecutor
Java线程池ThreadPoolExecutor参数讲解、实例助记 保证你过目不忘
weixin_43275484的博客
08-22 887
Java线程池ThreadPoolExecutor参数讲解、实例助记 保证你过目不忘
使用小波、EMD、SVD 分析进行手部运动检测.zip
最新发布
08-16
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
【嵌入式系统】69字节帧数据解析：GPS坐标与时间戳传输协议分析
08-16
内容概要：本文档为一个名为《фреймы 69 байт.txt》的文本文件，主要记录了一系列十六进制数据帧及其对应的地理坐标和eph值。每个数据帧以“0x”开头表示十六进制数值，后面跟随具体的坐标信息（如49.9886168, 53.1024544）以及eph值（如7 eph 333）。这些数据帧共有五组，每组都包含不同的十六进制序列和坐标信息，最后还有一组异常的数据帧，其中包含大量0xFF和无效的十六进制值。; 适合人群：对十六进制数据解析、地理信息系统（GIS）、卫星通信或相关技术领域感兴趣的开发者、研究人员和技术爱好者。; 使用场景及目标：①用于研究或分析特定设备或系统传输的数据帧结构；②作为地理定位或卫星信号处理的研究样本；③帮助理解和解析类似十六进制编码的数据流。; 其他说明：文档中的数据帧可能来自某种传感器或通信设备，但具体来源和用途未明确说明。最后一组数据帧包含大量无效值，可能是设备故障或传输错误导致。建议结合实际应用场景和技术背景进行深入分析。
sssd-dbus-2.5.2-2.el8_5.3.tar.gz
08-16
# 适用操作系统：Centos8 # Step1、解压 tar -zxvf xxx.el8.tar.gz # Step2、进入解压后的目录，执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm
【编程语言领域】Kotlin函数式编程与跨平台开发详解：多范式编程特性及应用案例分析
08-16
内容概要：本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势，结合详细的代码案例，展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用，解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着，详细讲解了Kotlin Multiplatform（KMP）的实现方式，包括共享模块的创建和平台特定模块的配置，展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后，文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景，并展望了其未来发展趋势，指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群：对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者，尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标：①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景；②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式，能够在多个平台上共享业务逻辑代码，提高开发效率；③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景，为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明：本文不仅提供了理论知识，还结合了大量代码案例，帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例，以加深理解和掌握。
【多智能体系统】基于历史速度命令的仿射编队控制增强：理论分析与实验验证（含详细代码及解释）
08-16
内容概要：本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值，通过全面评估HVC对系统的影响，提出了易于测试的稳定性条件，并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案，并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外，文中还提供了详细的Python代码实现，涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想，还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略，更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群：具备一定编程基础，对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标：①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升；②掌握仿射编队控制的具体实现方法，包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验；③学习如何通过引入历史信息（如HVC）来优化群体智能系统的性能；④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明：此资源不仅提供了理论分析，还包括完整的Python代码实现，帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰，涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节，并提供了丰富的可视化工具，便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践，读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
基于天翼物联网平台的单灯控制器BootLoader系统_支持远程固件升级和OTA管理的智能路灯控制引导程序_用于城市智慧照明系统的设备固件维护和版本控制_包含STM32嵌入式开发_.zip
08-16
基于天翼物联网平台的单灯控制器BootLoader系统_支持远程固件升级和OTA管理的智能路灯控制引导程序_用于城市智慧照明系统的设备固件维护和版本控制_包含STM32嵌入式开发_.zip
Java JVM优先级线程池实现任务队列与异步处理
"本文主要探讨了如何利用JVM中的优先级线程池实现任务队列，通过具体的示例代码详细阐述了其实现方法，适用于学习和工作中对线程池及任务优先级管理的需求。" 在Java中，线程池是一种有效的资源管理工具，能够有效...
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