开发中使用线程池的几个优势：降低资源消耗：通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁带来的消耗。提高响应速度：当任务到达时，任务可以不需要等待线程创建就能立即执行。提高线程可管理性：使用线程池可以统一进行线程分配，调度和监控。线程池实现原理：线程池的一个核心类：public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSi
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2024-05-30 10:27:37
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本文主要来介绍一下其中比较简单的线程池的实现原理，希望读者们可以举一反三，通过对线程池的理解，学习并掌握所有编程中池化技术的底层原理。创建一个线程在Java的并发编程中，线程是十分重要的，在Java中，创建一个线程比较简单： public class App {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Linux 系统中单个进程的最大线程数有其最大的限制 PTHREAD_THREADS_MAX。这个限制可以在/usr/include/bits/local_lim.h中查看 ，对 linuxthreads 这个值一般是 1024，对于 nptl 则没有硬性的限制，仅仅受限于系统的资源。这个系统的资源主要就是线程的 stack 所占用的内存，用 ulimit -s 可以查看默认的线程栈大小，一般...
原创
2022-01-20 14:09:14
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Linux 系统中单个进程的最大线程数有其最大的限制 PTHREAD_THREADS_MAX。这个限制可以在/usr/include/bits/local_lim.h中查看 ，对 linuxthreads 这个值一般是 1024，对于 nptl 则没有硬性的限制，仅仅受限于系统的资源。这个系统的资源主要就是线程的 stack 所占用的内存，用 ulimit -s 可以查看默认的线程栈大小，一般...
原创
2021-07-04 18:39:49
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为什么要设置线程数量我们在开发中使用线程池是为了避免线程反复创建和销毁的开销，而线程池中的线程数也应该设置成合适的数量，才能合理且充分的利用CPU以及内存资源，使程序的性能得到提高。直接看一个公式《Java并发编程实战》的作者Brain Goetz推荐的计算合适线程数量的方法如下：线程数 = CPU 核心数 *（1+平均等待时间/平均工作时间）一般情况下，直接参照这个计算公式来设置线程数量就好了。
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2024-02-23 18:28:26
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在某些项目中可能会遇到如每个账户同时只能有一个人登录或几个人同时登录，如果同时有多人登录：要么不让后者登录；要么踢出前者登录（强制退出）。比如spring security就直接提供了相应的功能；Shiro的话没有提供默认实现，不过可以很容易的在Shiro中加入这个功能。 示例代码基于《第十六章 综合实例》完成，通过Shiro Filter机制扩展KickoutSes
前言前段时候学习单例模式的时候，有用到多线程并发数去测试单例模式的线程安全。但是当时时间比较紧没有进行记录，今天特地记录一下。1、先看代码import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
imp
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2023-07-22 13:39:03
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最近连续更新了好几款「TikTok」，基本上是刚更新没两天就掉签。大家也知道，苹果的软件不像安卓。未上架App Store的软件只能签名后才能正常安装。不过，好在国民手机管理软件「爱思助手」客户端也加入了「IPA签名」功能。虽然，利用「Apple ID」生成的个人证书有效期仅为7天，但是，到期还能重签嘛，比之前四处寻找可用版本还是要好得多。必备工具：爱思助手版本要求：V7.98.15以上使用App
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2023-07-25 17:15:42
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## 实现 Redis Map 数量上限
### 概述
在 Redis 中，Map 数据结构被称为 Hash。在默认情况下，Redis 的 Hash 数据结构没有数量上限，但是可以通过一些策略来限制其最大元素数量。本文将介绍如何实现 Redis Map 的数量上限。
### 实现步骤
下面的表格展示了实现 Redis Map 数量上限的步骤和相应的代码。
| 步骤 | 代码 | 描述 |
原创
2023-12-17 10:48:12
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iOS App线程数量的管理对于开发者来说是个重要话题，尤其是在高并发和实时响应的场景下。控制线程数量不仅能提升应用性能，还能有效降低内存使用，保证用户体验。本文将逐步讲解如何对iOS app线程数量进行优化，具体流程包括协议背景、抓包方法、报文结构、交互过程、性能优化和逆向案例。
## 协议背景
在讨论具体的线程数量管理之前，我们首先需要了解iOS应用的工作原理及其与网络协议的关系。
##
目录多线程--NSThread基本使用多线程--GCD任务队列dispatch_sync 同步执行dispatch_queue_t 创建方法dispatch_barrier_async 栅栏函数dispatch_apply 快速迭代dispatch_after 延时执行方法dispatch_group_notify 队列组dispatch_semaphore 信号量dispatch_source_
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2023-07-24 23:59:47
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inode说明inode查看命令stat功能：列出文件大小，文件所占的块数，块的大小，主设备号和次设备号，inode number，链接数，访问权限，uid,gid,atime,mtime,ctimeruanyang@ruanyang-HP-ProDesk-680-G2-MT:~$ stat go
文件："go"
大小：3657 块：8 IO 块：4096
原创
2024-06-26 10:27:21
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键重命名#重命名
#注意：如果newkey本身存在，这种重命名会覆盖存在的key
rename key newkey
#确保只有newkey不存在时候才被覆盖
renamenx key newkey注意：于重命名键期间会执行del命令删除旧的键，如果键对应的值比较大，会存在阻塞Redis的可能性如果rename和renamenx中的key和newkey如果是相同的，在Redis3.2之后（返回OK
# Hadoop支持Mapper数量上限的探讨
Apache Hadoop是一个开源的分布式计算框架，广泛应用于大数据处理。Hadoop的核心组成部分Hadoop MapReduce使得用户可以通过Map和Reduce任务来处理海量数据。在进行大规模数据处理时，Mapper的数量对整个任务的执行速度和效率有着重要的影响。本文将探讨Hadoop支持Mapper数量的上限及其影响因素，并提供相关代码
原创
2024-08-11 06:42:11
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# 如何实现Python字典数量上限4000
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我们经常会遇到各种技术问题，其中包括如何实现Python字典数量上限4000。在本文中，我将向你展示如何实现这一需求，让你能够更好地理解和掌握这个技术知识。
## 实现流程
为了让你更好地理解整个实现过程，我将首先列出实现“Python字典数量上限4000”的步骤，并通过表格展示出来。
| 步骤 | 描述
原创
2024-05-01 04:13:28
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Query q = NumericRangeQuery.newLongRange("idField", 1L, 10L, true, true);对数值类型建索引的时候，会把数值转换成多个 lexicographic sortable string ，然后索引成 trie 字典树结构。例如：假设num1 拆解成 a ,ab,abc ;num2 拆解成 a,ab,abd
列表Python的列表对象是这个语言提供的最通用的序列，他没有大小，类型的限制，可以随意修改其内容。
序列操作由于列表是序列的一种，所以对字符串的序列操作这里都适用，但是不同的就是结果有可能是列表，列表有点像其他语言的数组，只是他可以有不同类型的存在。>>> line=[123,'abc']
>>> line
[123, 'abc']列表还支持像多
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2024-10-14 17:14:20
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iOS有三种多线程编程的技术，分别是：一 NSThread二 Cocoa NSOperation三 GCD（全称：Grand Central Dispatch）这三种编程方式从上到下，抽象度层次是从低到高的，抽象度越高的使用越简单，也是Apple最推荐使用的。三种方式的优缺点介绍：1）NSThread:优点：NSThread 比其他两个轻量级缺点：需要自己管理线
1，operationQueue 里边应该可以同时添加多个operation吧？ 不只是一个线程。 而且我们可以设置这个队列每次被处理的“操作”数量 NSOperationQueue *aQ = [[NSOperationQueue alloc] init];
[aQ setMaxConcurrentOperationCount:10]; 这里的setMaxConcurrentOpera
# Java线程上限实现方法
## 引言
本文将介绍如何实现Java线程上限。对于刚入行的小白开发者，了解如何控制线程数量是非常重要的，因为线程数量的合理控制可以提高程序的性能和稳定性。
## 思路和步骤
下面是实现Java线程上限的步骤和相应的代码：
步骤 | 代码 | 说明
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1. 创建线程工厂 | `ThreadFactory threadFactory
原创
2023-12-29 12:26:54
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