这段时间对网络爬虫比较感兴趣,实现起来实际上比较简单.无非就是http的web请求,然后对返回的html内容进行内容筛选.本文的重点不在于这里,而在于多线程做http请求.例如我要实现如下场景:我有N个对象集合,需要通过http的方式获取每个对象的相关信息.废话不多说,直接上代码 实现方式一:依次循环遍历对象集合,这种方式最为普通 ; i < videoInfoList.Count; i++) { //普通方式 directRun(videoInfoList[i]); } private voi

背景 最近小伙伴解决了一个工单,描述为"手工推送案件无法推,提示token失效",当前工单状态为待关闭,解决方案为"东软接口不稳定造成的,东软的接口恢复正常后,问题解决",然后找现场让他们关闭工单,现场反馈:今天现场又出现相同的问题了!!!依然是token失效,工单关不了了. 过程 确认问题应用及版本 让对方把错误截图发了一下,发现好像不是卷宗自己的应用,跟卷宗团队小伙伴确认了一下,这是个定制的小工具.要到源码看了下,版本很干净,也不需要跟现场要版本号了,直接看当前

线程池应该设置多少线程合适,怎么样估算出来.最近接触到一些相关资料,现作如下总结. 最开始接触线程池的时候,没有想到就仅仅是设置一个线程池的大小居然还有这么多的学问,汗颜啊. 首先,需要考虑到线程池所进行的工作的性质: IO密集型 CPU密集型 简单的分析来看,如果是CPU密集型的任务,我们应该设置数目较小的线程数,比如CPU数目加1.如果是IO密集型的任务,则应该设置可能多的线程数,由于IO操作不占用CPU,所以,不能让CPU闲下来.当然,如果线程数目太多,那么线程切换所带来的开销又会对系统的

来源:ifeve.com/how-to-calculate-threadpool-size/ 在我们日常业务开发过程中,或多或少都会用到并发的功能.那么在用到并发功能的过程中,就肯定会碰到下面这个问题 并发线程池到底设置多大呢? 通常有点年纪的程序员或许都听说这样一个说法 (其中 N 代表 CPU 的个数) CPU 密集型应用,线程池大小设置为 N + 1 IO 密集型应用,线程池大小设置为 2N 这个说法到底是不是正确的呢? 其实这是极不正确的.那为什么呢? 首先我们从反面来看,假设这个说法是

想要合理配置线程池线程数的大小,需要分析任务的类型,任务类型不同,线程池大小配置也不同. 配置线程池的大小可根据以下几个维度进行分析来配置合理的线程数: 任务性质可分为:CPU密集型任务,IO密集型任务,混合型任务. 任务的执行时长. 任务是否有依赖--依赖其他系统资源,如数据库连接等. CPU密集型任务 尽量使用较小的线程池,一般为CPU核心数+1. 因为CPU密集型任务使得CPU使用率很高,若开过多的线程数,只能增加上下文切换的次数,因此会带来额外的开销. IO密集型任务 可以使用稍大的线程

背景 在我们的日常开发中都涉及到使用tomcat做为服务器,但是我们该设置多大的线程池呢?以及根据什么原则来设计这个线程池呢? 接下来,我将介绍本人是怎么设计以及计算的. 目标 确定tomcat服务器线程池大小 具体方法 众所周知,tomcat接受一个request后处理过程中,会涉及到cpu和IO时间.其中IO等待时,cpu被动放弃执行,其他线程就可以利用这段时间片进行操作. 所以我们可以采用服务器IO优化的通用规则: 线程大小 = ( (线程io时间 + 线程cpu)  / 线程cpu ti

在部署 web 应用到生产环境,或者在对 web 应用进行性能测试的时候,经常会有人问:如何决定 web 应用线程池大小?决定一个 IO 阻塞型 web 应用的线程池大小是一项很艰巨的任务.通常是通过进行大量的性能测试来完成.在一个 web 应用中同时拥有多个线程池会让决定最优线程池大小的过程变得更加复杂.本文将就这个常见的问题进行一些讨论和建议. 线程池 web 应用中的线程池大小决定了在指定时间内能够处理的并发请求数.如果一个 web 应用接收到的请求数高于线程池大小,多出来的请求将进入队列

线程池(Thread Pool)在Web应用中线程池的大小决定了在任何一个时间点应用可以处理请求的并发数.如果一个系统收到的请求数超过了线程池的大小,那么超出的请求要么进入等待队列要么被拒绝.请注意,并发和并行是不同的.并发请求是指在任何一个时间点,所有被处理的请求中只有只有很少一部分占用CPU(译者注:轮流使用CPU).并行是指在任何一个时间点,所有被处理的请求同时在CPU上运行.在非阻塞式(NO-Blocking)应用中(如NodeJs),一个单独的线程或进程可以并发处理多个请求.而在多核C

发一个可伸缩线程池大小的线程池. 当任务不多时候,不开那么多线程,当任务多的时候开更多线程.当长时间没任务时候,将线程数量减小到一定数量. java的Threadpoolexcutor可以这样,py的不行,修改成具备这样特性的线程池. """ 可自动实时调节线程数量的线程池. """ import atexit import queue import sys import threading import time import weakref

工作中多处接触到了ThreadPoolExecutor.趁着现在还算空,学习总结一下. 前记: jdk官方文档(javadoc)是学习的最好,最权威的参考. 文章分上中下.上篇中主要介绍ThreadPoolExecutor接受任务相关的两方面入参的意义和区别,池大小参数corePoolSize和maximumPoolSize,BlockingQueue选型(SynchronousQueue,LinkedBlockingQueue,ArrayBlockingQueue):中篇中主要聊聊与keepA

一般来说池中总线程数是核心池线程数量两倍,只要确保当核心池有线程停止时,核心池外能有线程进入核心池即可. 我们所需要关心的主要是核心池线程的数量该如何设置. 自定义线程池代码 package com.lc.concurrent; import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue; import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor; import java.util.concurrent.TimeUnit; p

阅读更多 工作中多处接触到了ThreadPoolExecutor.趁着现在还算空,学习总结一下. 前记: jdk官方文档(javadoc)是学习的最好,最权威的参考. 文章分上中下.上篇中主要介绍ThreadPoolExecutor接受任务相关的两方面入参的意义和区别,池大小参数corePoolSize和maximumPoolSize,BlockingQueue选型(SynchronousQueue,LinkedBlockingQueue,ArrayBlockingQueue):中篇中主要聊聊与

Hutool工具包中使用线程池的API是: ThreadUtil.execute() /** * 直接在公共线程池中执行线程 * * @param runnable 可运行对象 */ public static void execute(Runnable runnable) { GlobalThreadPool.execute(runnable); } 内部使用的一个名为 GlobalThreadPool的线程池,该线程池使用ExecutorBuilder建造者模式去创建,其线程池的默认参数如下

http://stackoverflow.com/questions/14556037/number-of-processor-core-vs-the-size-of-a-thread-pool http://stackoverflow.com/questions/12951112/what-is-optimum-thread-pool-size-for-simple-program-running-cpu-based-tasks-in-j http://stackoverflow.com/qu

一.线程池执行任务的流程 如果线程池工作线程数<corePoolSize,创建新线程执行task,并不断轮训t等待队列处理task. 如果线程池工作线程数>=corePoolSize并且等待队列未满,将task插入等待队列. 如果线程池工作流程数>=corePoolSize并且等待队列已满,且工作线程数<maximumPoolSize,创建新线程执行task. 如果线程池工作流程数>=corePoolSize并且等待队列已满,且工作线程数=maximumPoolSize,执行

问题描述 线上突然出现Dubbo超时调用,时间刚好为Consumer端设置的超时时间. 有好几个不同的接口都报超时了 第1次调用超时,第2次(或第3次)重试调用非常快(正常水平) Dubbo调用超时的情况集中出现了3次,每次都是过一会自动恢复 排查 排查日志 看到调用超时,首先就拿着traceId去服务提供方查日志. 奇怪的是,在服务提供方的业务日志里面,只有正常的调用日志(耗时正常),没有超时调用的日志. 从正常的调用日志里面看,一切都是正常的,看不出所以然. 给人的感觉就是超时那次请求的调用

线程池究竟设成多大是要看你给线程池处理什么样的任务,任务类型不同,线程池大小的设置方式也是不同的. 任务一般可分为:CPU密集型.IO密集型.混合型,对于不同类型的任务需要分配不同大小的线程池. CPU密集型任务 尽量使用较小的线程池,一般为CPU核心数+1. 因为CPU密集型任务使得CPU使用率很高,若开过多的线程数,只能增加上下文切换的次数,因此会带来额外的开销. IO密集型任务 可以使用稍大的线程池,一般为2*CPU核心数. IO密集型任务CPU使用率并不高,因此可以让CPU在等待IO的时

一个Elasticsearch节点会有多个线程池,但重要的是下面四个: 索引(index):主要是索引数据和删除数据操作(默认是cached类型) 搜索(search):主要是获取,统计和搜索操作(默认是cached类型) 批量操作(bulk):主要是对索引的批量操作(默认是cached类型) 更新(refresh):主要是更新操作(默认是cached类型) 可以通过给设置一个参数来改变线程池的类型(type),例如,把索引的线程池改成blocking类型: threadpool: index:

elasticsearch 配置 线程池  一个Elasticsearch节点会有多个线程池,但重要的是下面四个:  索引(index):主要是索引数据和删除数据操作(默认是cached类型)  搜索(search):主要是获取,统计和搜索操作(默认是cached类型)  批量操作(bulk):主要是对索引的批量操作(默认是cached类型)  更新(refresh):主要是更新操作(默认是cached类型)  可以通过给设置一个参数来改变线程池的类型(type),例如,把索引的线程池改成blo

原文:http://www.talkwithtrend.com/Article/207511 池(Pool)是WebSphere中最常涉及的概念之一.从网络.Web 服务器.Web 容器.EJB 容器,一直到数据源,每一个环节都线程池.连接池的影子.要想恰当配置这些池的大小,首先要了解漏斗模型. 通常,WebSphere应用中的一个请求到达服务器,到真正开始处理,要经过一系列的连接池.广域网上可能有大量的并发用户同时访问Web服务器,Web服务器上同时活动(Active)的连接可能高达10000

前言 在我们日常业务开发过程中,或多或少都会用到并发的功能.那么在用到并发功能的过程中,就肯定会碰到下面这个问题 并发线程池到底设置多大呢? 通常有点年纪的程序员或许都听说这样一个说法 (其中 N 代表 CPU 的个数) CPU 密集型应用,线程池大小设置为 N + 1 IO 密集型应用,线程池大小设置为 2N 这个说法到底是不是正确的呢? 其实这是极不正确的.那为什么呢? 首先我们从反面来看,假设这个说法是成立的,那我们在一台服务器上部署多少个服务都无所谓了.因为线程池的大小只能服务器的核数有