import threading
import contextlib
from queue import Queue
import time
class ThreadPool(object):
def __init__(self, max_num):
self.StopEvent = 0 # 线程任务终止符，当线程从队列获取到StopEvent时，代表此线程可以销毁。
背景线程池是一种基于池化思想管理线程的工具，使用线程池可以减少创建销毁线程的开销，避免线程过多导致系统资源耗尽。在高并发的任务处理场景，线程池的使用是必不可少的。在双11主图价格表达项目中为了提升处理性能，很多地方使用到了线程池。随着线程池的使用，逐渐发现一个问题，线程池的参数如何设置？线程池参数中有三个比较关键的参数，分别是corePoolSize（核心线程数）、maximumPoolSize（
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2023-10-20 10:41:17
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python 中只为我们定了进程池，没有实现进程池，需要我们自己实现1.简单版的线程池，通过队列来实现import threading
import time
import queue
#简单版的线程池
class ThreadPool(object):
def __init__(self,maxsize=10):
self.queue = queue.Queue(max
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2023-06-15 21:26:41
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1 线程池的优势2 线程池的使用3 线程池的工作原理4 线程池的参数4.1 任务队列（workQueue）4.2 线程工厂（threadFactory）4.3 拒绝策略（handler）5 功能线程池5.1 定长线程池（FixedThreadPool）5.2 定时线程池（ScheduledThreadPool）5.3 可缓存线程池（CachedThreadPool）5.4 单线程化线程池（Sing
# 如何在Java线程池中修改线程名称
在Java中，线程池是管理和使用线程的一个高效工具。修改线程的名称对于调试和监控应用程序时非常有用。本篇文章将详细介绍如何在Java线程池中修改线程名称，并提供逐步的指导和代码示例。
## 整体流程
为了顺利完成这个任务，我们可以将其拆分为以下步骤：
| 步骤 | 操作描述 |
|------|
原创
2024-11-02 05:50:11
31阅读
在高并发环境下，数据库性能的优化尤为重要。在这篇文章中，我们将深入探讨如何“修改MySQL中的线程池线程数”，以满足业务高效处理需求的同时，确保系统的稳定性。
### 背景定位
近年来，各种线上业务的迅猛发展，导致数据库的并发请求量不断增加，这直接影响了业务的响应速度和用户体验。例如，在某次促销活动中，因数据库连接数达到上限，导致用户无法正常下单，损失了大量的销售机会。具体演进过程如下：
-
总结一下最近工作中遇到的线程池相关问题 背景：在业务代码中，新建线程池的代码如下：ThreadPoolExecutor myThreadPool = new ThreadPoolExecutor(0, 100, 0L,
TimeUnit.MILLISECONDS, new LinkedBlockingQueue<>());我们的配置是 corePoolSize=0；
maximum
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2024-05-29 10:56:08
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一 netty的线程模型在netty中存在两种线程：boss线程和worker线程。1 boss线程作用：accept客户端的连接；将接收到的连接注册到一个worker线程上个数：通常情况下，服务端每绑定一个端口，开启一个boss线程2 worker线程作用：处理注册在其身上的连接connection上的各种io事件个数：默认是：核数+1注意：一个worker线程可以注册多个connection一
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2024-03-25 20:50:18
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## 动态修改 Java 中 Nacos 的线程池
在现代的服务架构中，线程池的管理对于提升系统的性能和响应速度至关重要。Nacos 是一个开源的服务发现、配置管理和服务管理平台，允许我们在运行时动态地改变服务的配置，包括线程池的参数。本文将指导你如何实现 Java Nacos 动态修改线程池的功能。
### 流程概述
下面的表格展示了实现 Nacos 动态配置线程池的基本步骤：
| 步骤
原创
2024-09-10 06:24:19
177阅读
## 动态修改线程池参数在 Java 中的应用
在现代软件开发中，尤其是多线程环境下，线程池作为一种重要的资源管理机制，广泛应用于提升系统性能和资源利用率。Java 提供了强大的线程池支持，可以通过 `java.util.concurrent` 包中的 `ThreadPoolExecutor` 类实现。但是，线程池的参数在程序运行时可以根据需求动态调整，这一特性对于改善系统性能极为重要。
##
JAVA线程池之executors创建线程池四种个线程池之代码解析2.1 newSingleThreadExecutor2.2 newFixedThreadPool2.3 newCachedThreadPool2.4 ScheduledThreadPoolExecutor 四种个线程池之代码解析2.1 newSingleThreadExecutor创建一个单线程化的线程池，它只会用唯一的工作线程
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2023-09-23 21:11:49
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2.1synchronized同步方法非线程安全 会在多个线程对同一个对象中的实例变量进行并发访问时发生 产生的后果就是脏读也就是读到的数据其实是被改过的。 而线程安全就是以获得的实例变量的值是经过同步处理的 不会出现脏读现象2.1.1 方法内的变量为线程安全public class MethodSelf {
public static class ThreadA extends Th
# Python无法修改线程池任务队列长度
在Python中，线程池是一种用于管理和调度线程的机制，可以更有效地处理并发任务。线程池通常由一个固定数量的线程组成，在池中有一个任务队列，线程从队列中取出任务执行。然而，有时候我们可能会想要修改线程池任务队列的长度，以控制任务的并发数量，但是在Python中却无法直接修改线程池任务队列的长度。接下来我们将介绍为什么Python无法修改线程池任务队列长
原创
2024-03-29 05:03:42
37阅读
一、线程池遇到的挑战我们上一篇 《一文读懂线程池的实现原理 》已经从线程池如何维护自身状态、线程池如何管理任务、线程池如何管理线程三个维度来深入剖析线程池的底层原理与源码剖析，这让我们对线程池的原理有了较为深入的理解。这对我们多线程编程有很大的帮助，但在使用线程池时还是会面临几个棘手的问题。开发人员个人经验与水平参差不齐，配置线程池参数都是按照自己想法来，没有统一的一个配置标准。线程池执行情况与任
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2023-12-20 09:57:56
282阅读
前言线程池ThreadPoolExecutor在运行的过程中，业务并发量变动，需要不停服务调整线程池的线程数，ThreadPoolExecutor支持动态调整corePoolSize与maximumPoolSize的值。1. 示例demopublic class ThreadChangeTest {
public static void main(String[] args) throws
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2024-02-03 22:25:06
558阅读
线程池都经常用，但是具体的参数和具体的参数设置一定要知道，要不然很容易被问蒙。高并发尽量不要用java提供的FixedThreadPool和SingleThreadExecutor ，直接用ThreadPoolExecutor自己定义参数，合理的配置参数。通用的设置： * 具体的参数设置需要根据几个值来决定 - tasks ：希望每秒
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2023-12-14 13:10:57
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什么是线程池？为什么要用线程池？ 降低资源的消耗。降低线程创建和销毁的资源消耗；提高响应速度：线程的创建时间为T1，执行时间T2,销毁时间T3，免去T1和T3的时间提高线程的可管理性。JDK中的线程池和工作机制线程池的创建ThreadPoolExecutor，jdk所有线程池实现的父类 各个参数含义int corePoolSize ：线程池中核心线程数，<
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2024-04-02 14:28:08
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最近在测试的时候由于业务需要，需要对系统的并发进行控制，因为之前是线程池的方式，多线程处理任务。但是需要每次调整后都要发版，很麻烦。所以采用动态的线程池进行动态修改线程数量，从而达到控制并发处理的目的。参考美团的技术文章，介绍主要的技术点。1、线程池基础知识线程池的代码如图所示，创建时需要这些参数，分别简单介绍下每个参数的含义。1.coreP
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2023-09-22 07:22:39
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线程池-动态更新线程池参数import java.util.concurrent.*;
public class ThreadChangeDemo {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
dynamicModifyExecutor();
}
/**
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2023-11-06 12:43:30
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调整线程池的大小
调整线程池的大小基本上就是避免两类错误：线程太少或线程太多。幸运的是，对于大多数应用程序来说，太多和太少之间的余地相当宽。
在应用程序中使用线程有两个主要优点，尽管在等待诸如 I/O 的慢操作，但允许继续进行处理，并且可以利用多处理器。在运行于具有 N 个处理器机器上的计算限制的应用程序中，在线程数目接近
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2023-11-21 07:30:18
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