Python中利用强大的threading模块可以很容易的实现多线程开发,提高运行速度.这一般是对某个进行大量计算操作的的函数进行多线程处理,然后合并各线程的结果.获取函数返回值的方法可以如下: 1). 利用multiprocessing.pool类 import time import random def test1(): # run without multi-thread t = time.time() list = [] for i in range(10000000): list.a
CyclicBarrier 接着讲多线程下的其他组件,第一个要讲的就是CyclicBarrier.CyclicBarrier从字面理解是指循环屏障,它可以协同多个线程,让多个线程在这个屏障前等待,直到所有线程都达到了这个屏障时,再一起继续执行后面的动作.看一下CyclicBarrier的使用实例: public static class CyclicBarrierThread extends Thread { private CyclicBarrier cb; private int sleep
前言 本章节继上章节继续梳理:线程相关的基础理论和工具.多线程程序下的性能调优和电商场景下多线程的使用. 多线程J·U·C ThreadLocal 概念 ThreadLocal类并不是用来解决多线程环境下的共享变量问题,而是用来提供线程内部的共享变量.在多线程环境下,可以保证各个线程之间的变量互相隔离.相互独立. 使用 ThreadLocal实例一般定义为private static类型的,在一个线程内,该变量共享一份,类似上下文作用,可以用来上下传递信息. public class T