当来自应用程序的第一个连接控制锁而第二个连接需要相冲突的锁类型时，将发生阻塞。其结果是强制第二个连接等待，而在第一个连接上阻塞。不管是来自同一应用程序还是另外一台客户机上单独的应用程序，一个连接都可以阻塞另一个连接。
说明 一些需要锁保护的操作可能不明显，例如系统目录表和索引上的锁。
大多数阻塞问题的发生是因为一个进程控制锁的时间过长，导致阻塞的进程链都在其它进程上
连接数据库SQLAlchemy通过一个url连接数据库，这个url包含了连接数据库相关的信息。数据库连接URL以MySQL为例，url的格式是mysql+{driver}://{username}:{password}@{host}:{port}/{name}，其中driver是Python的数据库驱动，比如MySQL官方的数据库驱动mysql-connector-python，driver是my
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2024-09-09 18:19:17
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SQLite 支持三种线程模式：1. 单线程模式 这种模式下，没有进行互斥，多线程使用不安全2. 多线程模式 这种模式下，在多线程中使用单个数据库连接是不安全的，否则就是安全的。（译注：即不能在多个线程中共享数据库连接）3. 串行模式 这种模式下，sqlite是线程安全的。（译注：即使在多个
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。 请回忆：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 N 时添加额外的线程可能会改善总处理能力，而在线程数目超过 N 时添加额外的线程将
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2024-03-16 07:38:25
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SQLAlchemySQLAlchemy是一个基于Python实现的ORM框架。该框架建立在 DB API之上，使用关系对象映射进行数据库操作，简言之便是：将类和对象转换成SQL，然后使用数据API执行SQL并获取执行结果。安装>: pip3 install sqlalchemy创建表import datetime
from sqlalchemy import create_engine
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2024-09-04 17:02:19
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前言着计算机行业的飞速发展，摩尔定律逐渐失效，多核CPU成为主流。使用多线程并行计算逐渐成为开发人员提升服务器性能的基本武器。J.U.C提供的线程池：ThreadPoolExecutor类，帮助开发人员管理线程并方便地执行并行任务。了解并合理使用线程池，是一个开发人员必修的基本功。线程池参数配置方案显得十分重要。一、参数设置的传统方案1. 线程池中执行的任务性质。计算密集型的任务比较占cpu，所以
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2024-06-28 19:21:17
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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）1.CPU 密集型应用，线程池大小设置为 N + 1 2.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
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2023-06-26 21:17:05
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1 线程池一、ThreadPoolExecutor的重要参数1、corePoolSize：核心线程数* 核心线程会一直存活，及时没有任务需要执行
* 当线程数小于核心线程数时，即使有线程空闲，线程池也会优先创建新线程处理
* 设置allowCoreThreadTimeout=true（默认false）时，核心线程会超时关闭2、maxPoolSize：最大线程数* 当线程数>=
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2023-10-14 22:49:45
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概述了解线程池的基础概念有利于阅读其源码，以及解决或者优化线程池导致的各种问题。线程池作用节省资源。 使用线程池可以避免每次异步操作都去创建一个线程。提高响应速度。 由于线程池本身会创建一些线程，能够节省创建线程池的时间。更好的管理线程。 线程池可以控制其线程的创建停止，存活个数等等。不仅能够保证系统的稳定运行，同时也可以更加方便的性能调优。核心参数corePoolSize 核心线程数。有新任务要
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2023-11-02 14:10:31
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线程池的关键点是：1、尽量减少线程切换和管理的开支； 2、最大化利用cpu。 对于1，要求线程数尽量少，这样可以减少线程切换和管理的开支； 对于2，要求尽量多的线程，以保证CPU资源最大化的利用。 所以对于任务耗时短的情况，要求线程尽量少，如果线程太多，有可能出现线程切换和管理的时间，大于任务执行的时间，那效率就低了； 对于耗时长的任务，要分是cpu任务，还是io等类型的任务。如果是
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2024-05-07 20:33:08
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public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
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2023-07-19 09:46:52
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今天是521，作为单身狗屌丝一枚，还是像往常一样没任何感觉，好悲哀。不多说，进入今天的redis学习之Jedis使用线程池封装redis的基本操作及spring的简单封装。例子都是整理好的，供工作学习只需一、Jedis使用线程池封装redis的基本操作redis客户端jedis常用的操作：key value,hash,list,set,zset的基本操作；package util;
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2023-08-04 22:44:40
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我们在创建自己的线程池时，会时常因为不知道给核心线程数或者最大线程数设置多少为好，其实这个时需要看你的线程池的使用场景和服务器CUP的配置，根据这些前置条件，我们再去判断如何去设置合适的线程数，并不是我们想设置多少线程数大小就可以设置多少，这样可能会导致线程发挥不到最大的性能，甚至还有可能会导致服务OOM堆栈溢出的风险。使用场景CPU密集型任务当我们遇到那种需要大量使用CUP的任务时，比如加密、解
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2024-05-17 10:31:44
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我们如何自定义一个线程池？线程池的参数怎么设置？废话不多说直接上代码int cpuNum = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
//线程大小：这一点要看我们执行的任务是cpu密集型，还是io密集型
//如果有关于计算机计算，比较消耗资源的是cpu密集型，线程大小应该设置为cpu核数+1
//如果有
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2023-07-19 09:48:04
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设置线程池的大小线程池的理想大小取决于将要提交的任务类型和所部署系统的特性。为了正确的定制线程池的大小，你需要理解你的计算环境、资源预算和任务的自身特性。部署系统中安装了多少个CPU？多少内存？任务是计算密集型、I/O密集型还是二者皆可？它们是否需要像JDBC Connection这样的稀缺资源？如果你有不同类别的任务，它们拥有差别很大的行为，那么应该考虑使用多个不同的线程池，这样每个线程池可以根
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2024-04-07 07:44:19
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前面文章讨论了mysql做高可用的配置，而本文则是开发项目过程需要用的部分，从配置数据库到实用数据库，以及再用SQL做BI分析再到SQL优化，这些都是全栈工程师的基本功。1、连接池测试mysql默认连接配置 先出简单的测试连接池或多线程并发的脚本，这里先借用DBUtils创建连接池，文章后面会给出无须借用第三方库也可以实现实用的连接池。import time
import pymysql
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2024-03-22 14:05:45
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线程池参数（ThreadPoolExecutor）public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit uni
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2024-02-08 07:12:19
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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
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2023-05-18 13:36:56
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（接上文：《线程基础：线程池（5）——基本使用（上）》）3-4、JAVA主要线程池的继承结构我们先来总结一下上文中讨论过的内容，首先就是JAVA中ThreadPoolExecutor类的继承结构。如下图所示：ThreadPoolExecutor：这个线程池就是我们这两篇文章中介绍的重点线程池实现。程序员可以通过这个线程池中的submit()方法或者execute()方法，执行所有实现了Runnab
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2024-08-20 20:04:36
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目录一、Dubbo已有线程池二、自定义线程池1、自定义类并继承FixedThreadPool①引入pom②编写线程池类2、SPI声明，创建文件 META-INF/dubbo/org.apache.dubbo.common.threadpool.ThreadPool3、服务方①引入该依赖②设置使用该线程池生成器③service方法设置休眠4、消费方 一、Dubbo已有线程池官网说明 dubbo在使
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2024-02-08 07:05:58
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