spring线程池最大

spring线程池最大相关知识

• .NET线程池最大线程数的限制-记一次IIS并发瓶颈

  .NET ThreadPool 最大线程数的限制IIS并发瓶颈，有几个地方，IIS线程池的最大队列数，工作进程数，最大并发数。这些这里就不展开。主要是最近因为过度使用Task 导致的线程数占用过多，所以实验了一下 .net线程池 的限制，分享一下。注意IIS线程池与.NET线程池不是同一个东西，下面详解。 W3 Thread Pool(W3TP)当处于内核模式的http.sys接收到来自用户的请求之后，会将请求放入队列中。那处于用户模式的w3wp进程如何从内核模式的队列中取出请求呢？w3wp中有专门干这个的——w3dt+w3tp。当请求被w3tp通过w3dt从http.sys的队列中取出来后，接下来的工作就会转交给ASP.NET，线程池——.NET Thread Pool。 为了检验.net 线程池 最大线程数的限制，在MVC中新增一个Action 如下  每个task sleep 1s ，这样线程池就会被占用最多20W条线程。  设置.net线程
• java线程池和关闭线程池中的线程

  如果线程经常喜欢去new的话是不对的，你需要一个池子管理。 newCachedThreadPool 这个一个带缓存的线程池，是个可以无限大的线程池，新建的线程放倒这个池子里，当线程停掉了的时候，下个个线程进来，可以复用这个线程。 newFixedThreadPool 是个有长度的线程池，与上一个不同的是，当线程超越某个长度的时候，新进来的线程就会排队。线程池的大小最好匹配系统资源。按照系统资源来设置大小最好。 newScheduledThreadPool 可以执行周期性任务的定长线程池 newSingleThreadExecutor 任务
• 线程池最佳实践！安排！

  大家好，我是 Guide 哥，一个三观比主角还正的技术人。今天再来继续聊聊线程池~ 线程池最佳实践 这篇文章篇幅虽短，但是绝对是干货。标题稍微有点夸张，嘿嘿，实际都是自己使用线程池的时候总结的一些个人感觉比较重要的点。 为什么要使用线程池？ 池化技术相比大家已经屡见不鲜了，线程池、数据库连接池、Http 连接池等等都是对这个思想的应用。池化技术的思想主要是为了减少每次获取资源的消耗，提高对资源的利用率。 线程池提供了一种限制和管理资源（包括执行一个任务）。 每个线程
• 【九月打卡】第14天 线程池【治理线程的最大法宝】

  课程名称：玩转Java并发工具，精通JUC，成为并发多面手 课程章节：第3章 线程池【治理线程的最大法宝】 课程讲师： 悟空 课程内容 一、线程池介绍 软件中的”池“，可以理解为计划经济 1.1、如果不使用线程池，每个任务都新开一个线程处理 一个线程简单 线程比较多时，for循环创建线程 当任务数量上升到1000 这样开销太大，对于Java语言来说，每一个Java中的线程都会直接对应到操作系统中的线程，在操作系统中创建1000个线程开销太大。 我们希望有固定数量的线程，来执行这1000个任

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• 3.3 线程池配置模块详解 参数名称：coreSize参数说明：该属性用来设置核心线程池的大小，默认为 10 。参数名称：maximumSize参数说明：该属性是用来设置线程池的最大线程数量，默认为 10 ，在 1.5.9 版本之前，线程池的核心线程数量总是与线程池的最大线程数量保持一致。参数名称：allowMaximumSizeToDivergeFromCoreSize参数说明：该属性是用来设置，是否启用 maximumSize ，即设置线程池的 coreSize 和 maximumSize 的值不一致，当被设置为 true 时，该属性生效，即线程池的最大线程数量大于或等于线程池的核心线程数量。该属性的默认值为 false 。参数名称：keepAliveTimeMinutes参数说明：该参数是用来设置线程的存活时间，即在线程池的核心线程数量小于线程池的最大线程数量时，一个线程的可运行时长。该属性的默认值为 1 分钟。
• 2.3 线程池 假设您要处理数百个项目，为每个项目启动一个线程将破坏您的系统资源。它看起来像这样：pages_to_crawl = %w( index about contact ... )pages_to_crawl.each do |page| Thread.new { puts page }end如果这样做，您将与服务器启动数百个连接，因此这可能不是一个好主意。一种解决方案是使用线程池。线程池使您可以在任何给定时间控制活动线程的数量。您可以建立自己的池，但是我不建议你这样去做，Ruby有一个Gem可以为您完成这个操作。实例：require 'celluloid'class Worker include Celluloid def process_page(url) puts url endendpages_to_crawl = %w( index about contact products ... )worker_pool = Worker.pool(size: 5)# If you need to collect the return values check out 'futures'pages_to_crawl.each do |page| worker_pool.process_page(page)end这次只有5个线程在运行，完成后他们将选择下一个项目。
• 3. 线程池模型 线程池模型的结构如下：从图中可以看出，线程池模型的程序结构如下：创建一个监听线程，通常会采用 Java 主线程作为监听线程。创建一个 java.net.ServerSocket 实例，调用它的 accept 方法等待客户端的连接。服务器预先创建一组线程，叫做线程池。线程池中的线程，在服务运行过程中，一直运行，不会退出。当有新的客户端和服务器建立连接，accept 方法会返回 java.net.Socket 对象，表示新的连接。服务器一般会创建一个处理 java.net.Socket 逻辑的任务，并且将此任务投递给线程池去处理。然后，监听线程返回，继续调用 accept 方法，等待新的客户端连接。线程池调度空闲的线程去处理任务。在新新任务中调用 java.net.Socket 的 recv 和 send 方法和客户端进行数据收发。当数据收发完成后，调用 java.net.Socket 的 close 方法关闭连接，任务完成。线程重新回归线程池，等待调度。下来，我们同样通过示例代码演示一下线程池模型的编写方法。程序功能和每线程模型完全一致，所以我们只编写服务端程序，客户端程序采用每线程模型的客户端。示例代码如下：import java.io.*;import java.net.ServerSocket;import java.net.Socket;import java.util.concurrent.Callable;import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;public class TCPServerThreadPool{ // 服务监听端口号 private static final int PORT =56002; // 开启线程数 private static final int THREAD_NUMS = 20; private static ExecutorService pool = null; // 创建一个 socket Task 类，处理数据收发 private static class SockTask implements Callable<Void> { private Socket sock = null; public SockTask(Socket sock){ this.sock = sock; } @Override public Void call() throws Exception { try { while (true){ // 读取客户端数据 DataInputStream in = new DataInputStream( new BufferedInputStream(sock.getInputStream())); int msgLen = in.readInt(); byte[] inMessage = new byte[msgLen]; in.read(inMessage); System.out.println("Recv from client:" + new String(inMessage) + "length:" + msgLen); // 向客户端发送数据 String rsp = "Hello Client!\n"; DataOutputStream out = new DataOutputStream( new BufferedOutputStream(sock.getOutputStream())); out.writeInt(rsp.getBytes().length); out.write(rsp.getBytes()); out.flush(); System.out.println("Send to client:" + rsp + " length:" + rsp.getBytes().length); } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } finally { if (sock != null){ try { sock.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } } return null; } } public static void main(String[] args) { ServerSocket ss = null; try { pool = Executors.newFixedThreadPool(THREAD_NUMS); // 创建一个服务器 Socket ss = new ServerSocket(PORT); while (true){ // 监听新的连接请求 Socket conn = ss.accept(); System.out.println("Accept a new connection:" + conn.getRemoteSocketAddress().toString()); pool.submit(new SockTask(conn)); } } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } finally { if (ss != null){ try { ss.close(); } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } } } }}
• 3.1 线程池隔离实现服务资源隔离 通过对处理项目中的工作线程的隔离，来避免工作线程处理接口时所产生的阻塞行为，从而保证工作线程可以顺利地调用接口来满足业务需要。而隔离工作线程的方式，就是为每个接口分配一个线程池，并在线程池中维护一定数量的线程，这样，当上述的接口 2 发生服务资源等待时，由于每个接口都分配了不同的线程池，所以不会影响到后续的 3 4 5 接口，如下图所示：线程池隔离实现原理可以看到，由于为每个服务接口均分配了不同的线程池，所以在接口 2 出现服务等待时，并不会影响后续接口的调用，从而保证了业务的顺利进行。我们继续以 hello 方法为例，来看如何实现线程池隔离。@RequestMapping(value = "hello", method = RequestMethod.GET)@HystrixCommand(threadPoolKey = "HelloHystrix", threadPoolProperties = { @HystrixProperty(name = "coresize", value = "2"), @HystrixProperty(name = "allowMaximumSizeToDivergeFromCoreSize", value = "true"), @HystrixProperty(name = "maximumSize", value = "2"), @HystrixProperty(name = "maxQueueSize", value = "2")})@ResponseBodypublic String hello() throws InterruptedException { return "helloWorld";}代码解释：第 2 行，我们通过配置 HystrixCommand 注解的 threadPoolKey 属性来为本接口分配一个名称为 HelloHystrix 的线程池。第 3 行，我们通过配置 threadPoolProperties 中的参数属性，来维护 HelloHystrix 线程池中的核心线程数量、最大线程数量。通过添加上述注解并配置其中的属性，我们就可以通过线程池隔离的方式来实现服务资源隔离。Tips: 线程池中的线程数量，一定要根据该接口所实现的业务需求来设置，设置过多，则会浪费资源空间，设置过少，则不能支撑业务需要，所以配置线程数量一定要谨慎。
• 3. 单 Reactor 多线程模型 架构图说明：Reactor 通过 Select 监听客户端请求事件，受到事件之后它本身不负责处理，而是把事件转发出去；如果是建立连接请求，则由 Acceptor 进行处理；如果不是建立连接请求，则转发给 Handler 负责处理；Handler 也不负责处理具体的业务，而是通过 read () 方法读取数据，然后再次分发给线程池去进行处理；线程池会分配一个子线程去处理具体的业务，处理完成之后把结果返回给 Handler，并释放连接给连接池。模式的优点：可以充分的利用多核 CPU 的资源，提高处理任务的性能；把业务处理从整个模型中剥离并丢给线程池去处理，避免某个业务处理或者某次业务处理太慢导致其他业务处理受到影响；相比传统 I/O 堵塞模型，如果一旦没有客户端发起请求，那么线程池将不会处于堵塞状态，而是释放并且可以处理其他的业务，对于性能调优来说，最宝贵的就是线程资源，一旦线程资源得不到释放，整个应用将会卡掉。模式的缺点：多线程之间的数据共享和访问比较复杂，比如：Handler 给 Worker 线程分发数据；Reactor 处理所有事件的监听、转发、响应，都是单线程，在高并发的情况下，负责处理业务的 Worker 可能正常，但是 Reactor 就会容易遇到性能瓶颈；Reactor 如果一旦出现故障，那么整个通讯就会故障。通过以上的分析，其实也是不推荐使用这种模式，除非客户端数量比较少，类似局域网内部的项目，但是我们还是需要了解整个模型是如何演变过来的，而不是一上来就讲解最好的那个方案。只有把整个演变过程了解了，我们才能更好的了解整个线程模型可能存在的性能瓶颈在哪里。
• 3. 池化层的原理 池化层的原理相对而言比较简单，它和卷积层一样，都包括一个算子，只不过该算子在扫描的过程之中不会经过之前扫描的部分，也就是说每个数据只会被扫描一遍。用动画形式展示来说就是 (图片来源于链接)：不同的池化方法对应着不同的池化层，我们最常使用的是最大池化与平均池化：最大池化：取扫描区域的最大值；平均池化：取扫描区域的平均值。

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