多线程相关问题：充分使用cpu 并发去做多个事情单核cpu也适合利用多线程（如果是单线程的话，线程中需要等待IO时，cpu就空闲了也属于是一种浪费）线程在阻塞状态，wait，await，sleep，等待IO，yield，结束了 会让出cpu我认为线程是 一组代码的执行流，完成一组代码的执行 一组代码就可以相当与是一个任务线程也并不是越多越好 1.线程在java中是一个对象，
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2024-02-02 15:30:16
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<div class="quote_title">galaxystar 写道</div>
<div class="quote_div"><strong><span style="font-size: small;">内存模型 (memory model)</span><br /
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2024-02-05 12:15:37
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在 Python 中使用多线程时，由于 Python 的全局解释器锁（Global Interpreter Lock，简称 GIL）的存在，多个线程无法真正并行执行。GIL 是 Python 解释器中的一个机制，它保证同一时刻只有一个线程可以执行 Python 字节码，即同一时刻只有一个线程可以占用 CPU。这意味着，即使我们使用多线程创建了多个线程，这些线程也只能在同一时刻依次执行，而不能真正地
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2023-10-06 09:18:37
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简介 早已进入多核时代的计算机，怎能不用多线程和多进程进行加速。 我在使用python的过程中，用到过几次多线程和多进程加速，觉得 充分利用CPU节省时间是一种很有“延长生命”的感觉。现将网络上看到的python的 多线程和多进程编程常用的知识点汇总在这里。 线程与进程 线程与进程是操作系统里面的术语，简单来讲，每一个应用程序都有一个自己的进程。 操作系统会为这些进程分配一些执行资源，例如内存空
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2024-04-16 07:17:04
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线程耗内存问题解决问题提出为了解决其它的问题，不得不加一个线程，程序不卡在那里，之前加了一个线程实际测试发现占用了 非常多的内存。解决：多线程内存占用分析参考链接：linux多线程内存占用分析分析的结论，每多起一个线程，会多占用一些内存空间，多出来的内存空间实际是 为每个线程默认分配的栈空间，（线程和进程的资源是共用的，但是栈空间是要重新 分配的。）虽然多线程在运行时是共享内存空间的，但是各个线程
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2024-08-26 23:13:00
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近期java应用，CPU使用率一直很高，经常达到100%，通过以下步骤完美解决，分享一下。方法一：1.jps 获取Java进程的PID。 2.jstack pid >> java.txt 导出CPU占用高进程的线程栈。 3.top -H -p PID 查看对应进程的哪个线程占用CPU过高。 4.echo “obase=16; PID” | bc 将线程的PID转换为16进制,大写转换为
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2023-07-31 20:39:33
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我们知道，java程序一般都很耗资源，动辄都是好几G的内存，甚至几十G。对外，java进程是一个整体，而且java是共享内存模型，所以很难分析单个线程，但是我们还是可以分析java线程消耗cpu的情况。1 首先得到要分析的java程序进程id，可以通过jps命令：[make@master ~]$ jps -l
10242 com.intellij.idea.Main
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2023-06-06 15:32:58
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并发编程一般来说，主要有两个目的：程序对并发效果的需求和提高程序运行效率。本文所讲的内容是针对提高程序运行效率这个话题的，因此对于多线程还是多进程的选择，后面将围绕如何提高程序运行效率展开。目录一、任务的执行时间拆分二、线程、进程和CPU调度三、全局解释器锁（GIL）四、python线程和进程的区别五、python中选择多线程和多进程的判断方法
前言在分析ThreadLocal导致的内存泄露前，需要普及了解一下内存泄露、强引用与弱引用以及GC回收机制，这样才能更好的分析为什么ThreadLocal会导致内存泄露呢？更重要的是知道该如何避免这样情况发生，增强系统的健壮性。内存泄露内存泄露为程序在申请内存后，无法释放已申请的内存空间，一次内存泄露危害可以忽略，但内存泄露堆积后果很严重，无论多少内存,迟早会被占光，广义并通俗的说，就是：不再会被
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2023-08-31 15:29:57
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java虚拟机允许应用程序并发的运行多个线程，在java语言中，多线程的实现一般有三种方法，其中前两种为最常用的方式：1.继承Thread类，重写run()方法。2.实现Runnable接口，并实现该接口的run()方法 其实，不管是通过继承Thread类还是通过使用Runnable接口来实现多线程的方法，最终还是通过THread的对象的API来控制线程的3.
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2023-07-27 20:21:15
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Java中的多线程如何实现？先来简单说一下，什么是多线程，举个很简单的例子，我们生活中一个人可以同时做几件事，这就是多线程啊，对应Java中的多线程也是这样，我们以前main方法中执行，其实我们java中还有一个守护进程gc垃圾回收，这个以后再说。一个进程中有很多个线程，这些线程可以同时执行，进程就相当于一个保护的角色，这些概念性的东西可以去百度百科看，这里就不多介绍了。主要还是看看如何实现多线程
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2024-06-03 12:49:59
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在 Python 中，进程/线程是个非常重要的概念，特别是 Python 还有 GIL（同一时刻只有一个线程在执行 Python bytecode）限制，使得 Python 线程并不那么好用。但 GIL 更多的是影响 CPU 密集型任务，实际业务场景更多的是 IO 密集型任务，多线程还是适用绝大多数场景。不过话又说回来，很多时候不太好判断是 IO 密集型多还是 CPU 密集型多
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2023-10-10 10:10:13
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Java中的多线程是一种可以同时执行多个任务的机制。它允许程序在同一时间段内执行多个线程，从而实现并行处理和提高程序的性能。在多线程编程中，一个常见的问题是内存的使用情况。本文将详细介绍Java多线程对堆内存的占用情况，并提供一些代码示例来说明。
在Java中，每个线程都有自己的堆栈空间用于执行任务。堆栈是一个内存区域，用于存储线程的局部变量、方法调用和执行环境等信息。与堆栈相对的是堆内存，它是
原创
2023-12-25 06:25:23
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CASCAS的全称是Compare And Swap 即比较交换，其算法核心思想如下1执行函数：CAS(V,E,N)其包含3个参数V表示要更新的变量E表示预期值N表示新值如果V值等于E值，则将V的值设为N。若V值和E值不同，则说明已经有其他线程做了更新，则当前线程什么都不做。通俗的理解就是CAS操作需要我们提供一个期望值，当期望值与当前线程的变量值相同时，说明还没线程修改该值，当前线程可以进行修改
知识点
1.线程是“轻量级”进程，因为相较于进程的创建和管理，操作系统通常会用较少的资源来创建和管理线程。操作系统要为新建的进程分配单独的内在空间和数据；相反，程序中的线程在相同的内存空间中执行，并共享许多相同的资源。多线程程序在结内存的使用效率要优于多进程程序。
2.python提供了完整的多线程处理类，如果操作系统支持多线程，就可用python的threading模
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2023-10-27 21:29:01
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一、Java内存模型JMM即Java Memory Model，它定义了主存、工作内存抽象概念，底层对应着 CPU 寄存器、缓存、硬件内存、CPU 指令优化等。JMM 体现在以下几个方面（也叫并发编程的三要素）原子性 - 保证指令不会受线程上下文切换的影响可见性 - 保证指令不会受cpu 缓存的影响有序性 - 保证指令不会受cpu 指令并行优化的影响主要是从Java的层面进行了抽象和封装，使得开发
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2023-08-09 12:12:35
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多线程任务可以由多进程完成，也可以由一个进程内的多线程完成。我们前面提到了进程是由若干线程组成的，一个进程至少有一个线程。由于线程是操作系统直接支持的执行单元，因此，高级语言通常都内置多线程的支持，Python也不例外，并且，Python的线程是真正的Posix Thread，而不是模拟出来的线程。Python的标准库提供了threading模块。创建在python中多线程的实现方法有2种。将要执
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2024-08-06 14:25:10
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# 如何实现 Java 线程内存占用的监控
在 Java 编程中，了解线程的内存占用情况对于性能优化和资源管理非常重要。本文将为刚入行的小白开发者提供一份详细的指导，帮助你实现对 Java 线程内存占用的监控。我们将分步进行，并提供每一步的代码示例与解释。
## 一、整体流程
下面的表格概述了我们实现监控 Java 线程内存占用的整体步骤：
| 步骤 | 描述
一、概念 java 给多线程编程提供了内置的支持。 一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。多线程是多任务的一种特别的形式，但多线程使用了更小的资源开销。这里定义和线程相关的另一个术语 &n
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2023-11-10 12:19:21
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了解相关概念之前，我们先来看一张图 进程：优点：同时利用多个cpu，能够同时进行多个操作缺点：耗费资源（重新开辟内存空间）线程：优点：共享内存，IO操作时候，创造并发操作缺点：抢占资源通过对比，我们可以得出：由于计算多用到cpu，所以多进程适合计算密集型由于IO操作不用到cpu，所以多线程适合IO密集型进程不是越多越好，cpu个数=进程个数线程也不是越多越好，具体案例具体分析，请求上下文切换耗
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2023-10-04 10:43:27
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