线程池的原理和连接池的原理

本文深入探讨了线程池和连接池在软件性能优化中的关键作用。线程池通过预启动并保持一定数量的线程,确保在接收到请求时能迅速响应,避免了频繁创建和销毁线程带来的性能损耗。连接池则预先建立一定数量的数据库连接,减少客户端获取连接的等待时间,提高资源利用率和系统响应速度。两者共同作用显著提升系统的并发处理能力和整体性能。

出于性能的考虑,需要用到线程池:

线程池,先启动若数量线程,并让这些线程处于睡眠状态,当客户端有一个请求则唤醒其中一个线程,当处理完请求之后,再次让线程处于睡眠状态。

为什么需要线程池:

如果每次一个请求过来都新建一个线程,当每秒有好几百个请求时,每次都新建,将对软件的性能造成很大的影响导致运行缓慢。


连接池:

服务器启动时会建立一定数量的池连接,并一直维持不少于此数目的
池连接。 客户端程序需要连接时,池驱动程序会返回一个未使用的池连接并将
其表记为忙。如果当前没有空闲连接,池驱动程序就新建一定数量的连接,新建
连接的数量有配置参数决定。当使用的池连接调用完成后,池驱动程序将此连接
表记为空闲,其他调用就可以使用这个连接。

数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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