我的原则：先会用再说，内部慢慢来。 学以致用，根据场景学源码
文章目录一、架构1.1 UML 图1.2 Executors返回的线程池对象的弊端二、 ThreadPoolExecutor 剖析2.1 参数说明2.2 线程池规则2.3 线程池处理 UML 图2.4 总结 （ 超级重点）三、代码 Demo四、Executors 的 4 个常见方法底层4.1 Executors 的四个常用方法4
线程池的作用 :避免大量的线程强占资源避免大量的线程创建和销毁带来的开销线程池的原理 : 创建线程池的时候,可以使用executors的静态方法,也可以使用new ThreadPoolExecutor的方式手动创建线程池,通过在线程池中指定参数达到创建不同类型的线程池的效果 其中,executors底层其实也是调用的new ThreadPoolExecutor()的方式创建的,是对不同线程池的封装
elasticsearch 性能调优
所有的修改都可以在elasticsearch.yml里面修改，也可以通过api来修改。推荐用api比较灵活
1.不同分片之间的数据同步是一个很大的花费，默认是1s同步，如果我们不要求实时性，我们可以执行如下:$ curl -XPUT 'http://localhost:9200/twitter/' -d '{
"settings" : {
1、数据预处理2、数据导入es集群3、优化3-1、多线程读写文件小练习——写3-1-1、synchronized与Lock的区别与使用3-2、多线程读写文件小练习——读3-2-1、单线程读3-2-2、拆分文件3-2-3、多线程读3-2-4、控制父子线程顺序，CountDownLatch与join的区别4、多线程同步写ES4-1、切分文件4-2、备注5、多线程异步写ES参考 1、数据预处理1、网站
每个Elasticsearch节点内部都维护着多个线程池，如index、search、get、bulk等，用户可以修改线程池的类型和大小，线程池默认大小跟CPU逻辑一致 一、查看当前线程组状态curl -XGET 'http://localhost:9200/_nodes/stats?pretty' "thread_pool" : {
"bulk" : {
在上一章节中已经说明了esr-leaflet是如何加载ArcGIS Server提供的各种服务，这些都是服务本身来决定的，API脚本只是非常简单的调用。但如果要做一列的地图交互操作或者动态渲染等，那就必须使用地图区域跳转、查询结果渲染、动态添加图形等多种交互手段。而这些交互手段基本上离不开一些非服务类型的数据加载，我们可以将其成为动态要素。动态要素一般是在
ThreadPool部分Elasticsearch 内部使用了线程池，通过这些线程池之间的合作完成工作，在需要时传递工作。一般来说你不需要调整和优化线程池。但是有时候你看着这些线程池的状态，对你掌握你的集群行为是很有帮助的。这有十几个线程池，他们的格式都是类似的： "index": {
"threads": 1,
"queue": 0,
"active"
es中通过一个优先级的线程池PrioritizedEsThreadPoolExecutor来根据线程的优先级来控制优先顺序。
类的继承关系非常的清楚，继承自EsThreadPoolExecutor。
PrioritizedEsThreadPoolExecutor中的线程任务优先级先后关系通过一个队列来实现，当两个线程的优先级一样的时候根据FIF
归并线程配置segment 归并的过程，需要先读取 segment，归并计算，再写一遍 segment，最后还要保证刷到磁盘。可以说，这是一个非常消耗磁盘 IO 和 CPU 的任务。所以，ES 提供了对归并线程的限速机制，确保这个任务不会过分影响到其他任务。在 5.0 之前，归并线程的限速配置 indices.store.throttle.max_bytes_per_sec&
工作中要用到jersey来实现restful风格的webservice。对于webservice另一定的认知(能够觉得是一种服务,远程调用的组件),可是对于restful笔者根本就木有了解过,restful究竟是什么,是一种技术?规范?于是笔者花了些时间查询了下资料,看了下书,总算有点眉目了。什么是REST &nb
每个Elasticsearch节点内部都维护着多个线程池，如index、search、get、bulk等，用户可以修改线程池的类型和大小，线程池默认大小跟CPU逻辑一致 一、查看当前线程组状态curl -XGET 'http://localhost:9200/_nodes/stats?pretty' "thread_pool" : {
"bulk" : {
原创
2023-08-03 22:36:24
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探究ElasticSearch中的线程池实现ElasticSearch里面各种操作都是基于线程池+回调实现的，所以这篇文章记录一下java.util.concurrent涉及线程池实现和ElasticSearch中如何自定义自己的线程池的。因为我们自己开发写代码，也经常会用到线程池，一般很少有机会自己去扩充实现一个自己的线程池，比如下面是我经常用的套路，其中SidSearchExceptionHa
最近在作学习epoll,也看了很多的资料，关于epoll的原理就不多说了，很简单，需要注意的是，如果仅仅的采用epoll来处理网络服务器的话，感觉性能不会提高太大，毕竟io的处理相对于epoll或者poll的检测来说，时间消耗是比较多的。这个话说得可能比较的绕口，简单说就是你每次的epoll_wait所花费的时间，相对于你得到事件后所作的read,writ
ElasticSearch 线程池类型分析之 ResizableBlockingQueue在上一篇文章 ElasticSearch 线程池类型分析之 ExecutorScalingQueue的末尾，谈到了处理ES 搜索操作(search)的线程池的一些实现细节，本文就以下几个问题分析SEARCH操作的线程池。如何统计一个线程池中的任务的排队等待时间、执行时间？排队等待时间是指任务提交给了线程池，但
详述：1 _riverStatus Import_fail问题描述： 发现有个索引的数据同步不完整，在 http://192.168.1.17:9200/_plugin/head/ 在browse - river里看到 _riverStatus Import_fail查看 elasticsearch 的log发现 有几条数据由于异常造成同步失败，处理好数据好重新建索引数据同步正
线程池的 execute() 方法是如何执行的？执行流程一般情况下，我们使用线程池经常会用到它的 execute() 方法去提交任务，那么你知道它的执行流程吗？我们首先来看下源码实现：public void execute(Runnable command) {
if (command == null)
throw new NullPointerExcept
线程池源码解析—excute()方法execute()execute 方法是线程池的核心方法，所有的方法，包括包装的 FutureTask，都是调用这个方法。大致流程这里只是总结了一遍大致的流程，一些细节问题见下面的流程图或者参考源码。当提交任务时，首先判断当前线程池内的线程数是否达到了核心线程，没有达到核心线程数就开线程去执行任务，如果达到了核心线程数，就尝试将任务加入阻塞队列中。如果说队列也满
一、线程池简介1.线程池状态1）Running:运行中2）ShuttingDown：关闭中3）Termitnaed：已关闭2.线程池是进程级的重量级资源。生命周期默认和JVM一致。3.线程池优缺点 线程复用机制 1）降低系统资源消耗。通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。 2）提高响应速度。当任务到达时，任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。
Elasticsearch中各种线程池分析最近看完了ElasticSearch线程池模块的源码，感触颇深，然后也自不量力地借鉴ES的 EsThreadPoolExecutor 重新造了一把轮子(源码在这里)，对线程池的理解又加深了一些。在继承 ThreadPoolExecutor实现自定义的线程池时，ES先重写了Runnable接口，提供了更灵活的任务运行过程中出现异常处理逻辑。简而言之，它采用回
#（单线程情况）对于单线程来说，只需要重写UncaughtException就好了，如下: /**
* Author: scw
* Time: 16-11-24
*/
public
