WorkerPool组件也是通过google.gears.factory.create 方法来创建的: var wp = google.gears.factory.create('beta.workerpool', '1.0');他相当于线程， WorkerPool里Workers使用sendMessage() 方法来通信, 这
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原创
2009-03-06 11:52:05
1921阅读
# WorkerPool BatchEventProcessor 性能
在并发编程中，常常需要处理大量的任务。如果每个任务都单独处理，可能会导致性能问题。为了解决这个问题，可以使用WorkerPool和BatchEventProcessor。
## WorkerPool
WorkerPool是一种常用的线程池模型，用于处理任务队列。它由多个工作者线程和一个任务队列组成。每个工作者线程从任务队
原创
2024-01-19 20:05:07
45阅读
较多，一起来看下。原文如下：工作池是这样一个池子，会创建指定数量
原创
2022-11-10 12:35:34
70阅读
# 如何解决 "nested exception is java.lang.NoClassDefFoundError WorkerPool" 错误
## 介绍
在开发过程中，我们有时会遇到 "nested exception is java.lang.NoClassDefFoundError WorkerPool" 这样的错误。这个错误通常是由于缺少相关类或jar包引起的。本文将介绍解决这个问题
原创
2023-07-21 13:57:44
80阅读
如何使用 workerPool 解决实际业务问题？
原创
2021-12-20 10:59:50
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在多个路由中声明的 WorkerPool 可以保持其 CPU 使用率，而不关心阈值。WorkerPool 是一种并发编程模型，它可以在多个线程或进程中同时执行任务，从而提高程序的并发性和性能。
在多个路由中声明的 WorkerPool 可以共享同一个线程池或进程池，从而提高资源利用率和性能。在这种情况下，WorkerPool 会根据任务的数量和优先级自动调整线程或进程的数量，以确保系统的性能和稳定
原创
2024-09-02 08:11:59
17阅读
golang开源的协程池项目：github.com/gammazero/workerpool 下面是一段使用 demo package main import ( "fmt" "github.com/gammazero/workerpool" "time" ) func main() { wp :=
原创
2022-05-17 09:34:54
1542阅读
今天进行一个协程操作demo时总是报错 //workerpool.go package main import ( "fmt" "time" ) //工作线程 func workerPool(jobs <-chan int, results chan<- int) { for j := range ...
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2021-07-14 23:22:00
2402阅读
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离线应用有不同的架构，我采用的架构需要在后台实时判断用户是否在线，也就是说，判断用户的网络是否通畅。 基本思路是：1. 使用一个WorkerPool实时的向服务端发出请求
2. 把是否在线状态保存到浏览器数据库里供其他WorkerPool使用。之下是代码：1. 父WorkerPool, 负责在页面显示是否在线的图标：/**
* The ParentWorkerPool
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原创
2009-04-01 00:01:53
2290阅读
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代码放在 https://github.com/bigben0123/workerPool 安装完go软件后。执行目录中的install.cmd即可。
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2018-03-30 17:55:00
89阅读
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单一的生产者，消费者有多个，使用WorkerPool来管理多个消费者； RingBuffer在生产Sequencer中记录一个cursor，追踪生产者生产到的最新位置，通过WorkSequence和sequence记录整个workpool消费的位置和每个WorkProcessor消费到位置，来协调生产和消费程序 1、定义事件package com.ljq.disruptor;import jav
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2017-08-27 11:51:00
143阅读
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最重要的特征是,有两个数组存对象,忙的数组和闲的数组.当使用对象后,不是立即销毁对象,而是放回池子闲的数组里面,下次使用直接拿,拿到后放到忙的数组里.当拿不到的时候就再创建新 class WorkerPool { /** * @var 忙的数组 */ private array $occupiedW
原创
2021-06-17 19:08:39
261阅读
如果找不到泄漏源，可以通过让每个工人只处理有限数量的任务来解决它。一旦它们达到任务限制，就可以让它们退出，并用新的工作进程替换它们。内置的multiprocessing.Pool对象通过^{}关键字参数支持这一点。你可以做类似的事情：import multiprocessing
import threading
class WorkerPool(object):
def __init__(self
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2023-06-20 01:20:19
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