线程是操作系统中比较稀缺的资源，大量创建线程池，不仅消耗系统资源，还会导致系统稳定性降低，在JVM中，最终导致OOM发生。通过使用线程池，限制线程数目的创建，可重复利用已创建的线程。
线程数的设置的最主要的目的是为了充分并合理地使用 CPU 和内存等资源，从而最大限度地提高程序的性能，因此让我们一起去探索吧！
线程池需要设置合适的大小，假如设置的太大，线程上线文切换过于频繁，造成大量资源开销，反而会使性能降低。假如设置的太小，存在很多可用的处理器资源却未在工作，会造成资源的浪费和对吞吐量造成损失。
大家都知道多线程可以提高程序整体执行效率，但是为什么多线程可以执行效率呢？线程是越多越好吗？如何估算线程数以使程序执行吞吐量达到最优呢？
机器之心原创 作者：思 CPU 不适合模型推理和训练？那已经是老刻板印象了，英特尔® 至强® 可扩展处理器搭配 AVX-512 指令集，单核一次能同时进行 128 次 BF16 浮点运算，这对于一般的深度学习模型不论在训练还是推理已经是足够的了。 说到模型训练，很多算法工程师首先想到的就是各种深度学习框架，以及 CUDA、cuDNN、NCCL 等 GPU 训练环境，似乎我们很少优先考虑在 CPU 上直接训练模型。这可能是在潜意识里，我们将 CPU 视为不适合并行计算的设备，思考着，也许 CPU 训练模型不仅
它是一个ExecutorService，使用线程池中的线程执行提交的任务。通常我们使用Executors框架，定义使用。
Java中的线程创建会带来显著的开销。创建线程消耗时间，增加了请求处理的延迟，并涉及JVM和操作系统的大量工作。为了减轻这些开销，引入了线程池的概念。
作为一个程序员，线程，进程，协程这些是我们必须要掌握的最基础的知识，这就好比数学家必须要学习的基本几何原理一样，没有它们，我们在编程的世界里寸步难行。
线程的使用目的是提高运行速度，提高运行的速度是要充分提用CPU和I/O 的利用率。
编者按：文章来源自 Mapd，作者 Jonathan Symonds，AI 研习社编译。 █ 英伟达在 2016 年的强势崛起，GPGPU （GPU 通用计算）功不可没。 有许多原因使 2016 称得上是 GPU 之年。但事实上，除了在核心领域（深度学习、VR、自动驾驶），为什么把 GPU 用于通用计算仍然很模糊。 搞清楚 GPU 的作用，要先从 CPU 开始。大多数人对计算机 CPU 并不陌生，这可能要归功于英特尔——作为在事实上垄断了 PC、服务器平台 CPU 近十年的供应商，英特尔的巨幅广告支出，直接
Java 为我们提供了 ThreadPoolExecutor 来创建一个线程池，其完整构造函数如下所示：
基本上来说，大部分项目都需要跟数据库做交互，那么，数据库连接池的大小设置成多大合适呢？
CPU密集型也叫计算密集型，指的是系统的硬盘、内存性能相对CPU要好很多，此时，系统运作大部分的状况是CPU Loading 100%，CPU要读/写I/O(硬盘/内存)，I/O在很短的时间就可以完成，而CPU还有许多运算要处理，CPU Loading很高。
在使用PyTorch进行深度学习训练时，我们通常会使用DataLoader来加载和处理数据。其中一个重要的参数是num_workers，它定义了用于数据加载的线程数。然而，一些开发者可能会发现，在某些情况下，将num_workers设置为较高的值会导致训练阻塞。本文将分析这个问题的原因，并提供解决方法。
谈到Redis缓存，我们描述其性能时会这么说：支持1万并发连接，几万QPS。而我们描述Nginx的高性能时，则会宣示：支持C10M（1千万并发连接），百万级QPS。Nginx用C语言开发，而Redis是用同一家族的C++语言开发的，C与C++在性能上是同一级数的。Redis与Nginx同样使用了事件驱动、异步调用、Epoll这些机制，为什么Nginx的并发连接会高出那么多呢？（本文不讨论Redis分布式集群）
如果并发的线程数量很多，并且每个线程都是执行一个时间很短的任务就结束了，这样频繁创建线程就会大大降低系统的效率，因为频繁创建线程和销毁线程需要时间。 那么有没有一种办法使得线程可以复用，就是执行完一个任务，并不被销毁，而是可以继续执行其他的任务？
自研业务存储平台-是 QQ 的富媒体（图片、视频、语音、文件等）数据传输、存储、处理等全链路解决方案的平台。致力于为用户提供稳定快速的群聊 、单聊图片上传和下载服务。为了面对突发热点也能快速响应，作者团队决定对其进行上云处理。本文着重以 QQ 聊天图片（简称：QQ 图片）为例讲述整个上云的过程及调优。
多线程性能问题指的是在使用多线程进行程序设计时，可能会遇到的性能下降、资源争用、上下文切换开销等问题。这些问题可能会导致程序运行效率降低，响应时间增加，甚至引发程序的不稳定性。
开始之前，我们先澄清两个概念，「多核」指的是有效利用 CPU 的多核提高程序执行效率，「并行」和「并发」一字之差，但其实是两个完全不同的概念，「并发」一般是由 CPU 内核通过时间片或者中断来控制的，遇到 IO 阻塞或者时间片用完时会交出线程的使用权，从而实现在一个内核上处理多个任务，而「并行」则是多个处理器或者多核处理器同时执行多个任务，同一时间有多个任务在调度，因此，一个内核是无法实现并行的，因为同一时间只有一个任务在调度。
在我所在的团队Node主要是用于提供接口数据和页面渲染。既然文章标题是和node接口耗时相关的，我先讲一下我们node是如何做接口数据提供的。
我们应对单台应用服务器做压力测试，你只有知道了单台能够承受多少才能知道集群能承受多少。
为了加快程序处理速度，我们会将问题分解成若干个并发执行的任务。并且创建线程池，将任务委派给线程池中的线程，以便使它们可以并发地执行。在高并发的情况下采用线程池，可以有效降低线程创建释放的时间花销及资源开销，如不使用线程池，有可能造成系统创建大量线程而导致消耗完系统内存以及“过度切换”（在JVM中采用的处理机制为时间片轮转，减少了线程间的相互切换） 。
为了最大程度利用CPU的多核性能，并行运算的能力是不可或缺的。通过线程池管理线程获取并发性是一个非常基础的操作，让我们来看两个典型的使用线程池获取并发性的场景。
前面了解了协程的有关基础知识，了解了CPS并发模型，见识了Golang的百万级并发，下面我们来实现一下出让协程资源和设置可用CPU核心数。
【引子】周末，读了一篇同事推荐的论文《STUN: Reinforcement-Learning-Based Optimization of Kernel Scheduler Parameters for Static Workload Performance》，很有启发，遂加入个人思考编译成文。
北京时间1月17日晚间，苹果召开2023年的首场新品发布会，正式发布了2023款MacBook Pro，拥有多个版本，将分别搭载全新的M2 Pro和M2 Max芯片，将MacBook Pro的性能提升到了新的高度。
根据你的需要，有各种各样的关于你的CPU处理器信息你需要了解，比如CPU供应商名、模型名、时钟频率、插槽/内核的数量, L1/L2/L3缓存配置、可用的处理器能力(比如：硬件虚拟化、AES, MMX
MONGODB 在不少公司应用的场景越来越多,实际上有这样一个观念, MONGODB 无法存储核心数据, 无法接触核心业务,核心的数据还应该是传统数据库的天下. REALLY ? 首先要弄清这个问题
9月17日消息，新发布的苹果iPhone 15 Pro系列的最大亮点当属A17 Pro处理器，这是全球首款基于台积电3nm工艺的处理器，这也使得外界对于A17 Pro具体细节和性能表现非常关注。
1 继承 Thread 类并重写 run 方法。实现简单，但不符合里氏替换原则，不可以继承其他类。步骤：
说到超线程技术，大家应该都不陌生了，Intel早在2002年推出的Northwood奔腾4 HT处理器就把这一技术带入到消费级市场，虽然随后的酷睿2处理器超线程被抛弃，不过到了2008年推出的Nehalem架构Core i7处理器又把超线程技术带回到市场上，并一直沿用至今，现在的Core i7/i3、部分奔腾与Atom、还有移动版的双核Core i5与Core M处理器都有超线程技术，AMD最新推出的Ryzen系列除最低端的Ryzen 3外都带有SMT多线程技术，与Intel的超线程技术类似。
近些年，各家公司都在不断推出各种新的 App，百万 DAU 成为各种 App 的最基本目标。本文将详解如何通过大规格服务器 +K8s 的方案简化这些新项目的成本评估、服务部署等管理工作，并在流量增长时进行快速扩容。同时，本文还介绍了微博核心业务采用此方案部署时遇到的问题以及对应的解决方案。
亲爱的读者朋友们，大家好！线程池是多线程编程中常用的工具，通过合理的设置线程池参数，可以有效地管理线程，提高程序性能，避免资源浪费。其中，线程池的最大线程数、核心线程数和队列大小是决定线程池行为的关键参数。本文将深入探讨如何设置这些参数，以便更好地满足应用程序的需求。
作者 | 微博研发中心基础架构部 孙云晨 编辑 | 蔡芳芳 近些年，各家公司都在不断推出各种新的 App，百万 DAU 成为各种 App 的最基本目标。本文将详解如何通过大规格服务器 +K8s 的方案简化这些新项目的成本评估、服务部署等管理工作，并在流量增长时进行快速扩容。同时，本文还介绍了微博核心业务采用此方案部署时遇到的问题以及对应的解决方案。 问题与挑战 以一个常见的社交 App 后端服务为例，如果采用主流微服务架构进行设计，通常会包含用户、关系、内容、提醒、消息等多个模块；每个模块又会分别包含各自
什么是多线程 多线程也叫并发编程，那么在写多线程之前，我们先来了解一下并发编程的基础概念。 ①CPU核心数和线程数的关系 核心即CPU，多核就是将多个CPU集成到一个芯片内，每个处理器都是单独的，核心数和线程数是一比一的关系，Interl使用超线程技术，将一个物理CPU模拟成两个逻辑CPU核心数和线程数实现一比二。 即如果一个4核CPU使用超线程技术，就可以同时运行8个线程，未使用超线程技术的话，则同时运行4个线程。 ②CPU时间轮转机制 也叫RR调度，可以理解为将CPU的运行时间进行切片，每一
概述 广告粗排训练是一个小模型、低延时的业务场景。在此场景下，我们基于于云帆Oteam中的Light通用训练加速框架，根据广告粗排训练特性定制化地构建了GPU上同步分布式的模式进行数据并行的训练模式，将存储在HDFS上的训练数据，读取到本地，然后输入到模型中，进行前向计算。该训练方式不存在PS，每个worker上有全量的参数。Light框架下的各个worker前向计算获得梯度后，使用LightCC进行梯度规约通信，并将获得的梯度更新到本地的参数上。我们在上述训练方式下，进行了系统瓶颈分析和性能优化。本系列
研发部门，是企业的核心部门，企业的大部分知识产权，都是跟研发部门相关的，比如发明专利、实用新型专利、软件著作权、作品著作权、集成电路布图设计等，都是研发部门的智慧成果。尤其是软件开发类、游戏、手机等企业的源代码、技术专利等，都是企业尤为重要的核心数据。
前言 从0到1构建分布式秒杀系统案例的代码已经全部上传至码云，文章也被分发到各个平台。其中也收到了不少小伙伴喜欢和反馈，有网友如是说： 说实话，能用上的不多，中小企业都不可能用到，大型企业也不是一个人就能搞起的，大部分人一辈子都用不上，等有这个需要再搞吧。 我的观点是赞同但不支持，基本上任何事物都是呈金字塔分布，互联网也不例外，也就是说大部分可能都是普通人，接触不到所谓大厂的应用场景。但是，书到用时方恨少，机会总是留给有准备的人的，除非有钱难买我乐意，只能说大千世界，每个人都有自己的生活方式，尊重并活着。
从0到1构建分布式秒杀系统案例的代码已经全部上传至码云，文章也被分发到各个平台。其中也收到了不少小伙伴喜欢和反馈，有网友如是说：
（2）、提高系统响应速度，当有任务到达时，通过复用已存在的线程，无需等待新线程的创建便能立即执行；
谷歌的最佳实践告诉你，重要服务一定要配置 Guaranteed 的，这样在资源不足的时候可以保证你的重要服务不被驱逐。
随着“无服务器”这个流行术语变得越来越普遍，IT人员与硬件联系将越来越不紧密。当然，这并不意味着企业业务中没有服务器，只是IT运营人员不再担心自己的服务器或IT硬件的运营和维护问题。只需运行几行代码，就可以确保云中的服务器运行。
Go 的调度机制相当于我们微服务里的基础组件。很多运行时操作都涉及到了调度的关联。本文会细聊调度概念，策略，以及它的机制。当然，也少不了最常提及的 GMP 模型。
10月31日早间消息，苹果公司定于美国太平洋时间10月30日17点举行一场名为“来势迅猛”(Scary Fast)的产品发布会，正式发布了最新的M3系列处理器，这也业界首款采用3nm工艺制造的个人计算机芯片，包括M3、M3 Pro和M3 Max。全新的24英寸iMac将过渡至M3系列芯片、14英寸和16英寸的MacBook Pro也将获得M3系列芯片所带来性能大幅提升。
随着荣耀Play“很吓人的 技术”——GPU Turbo浮出水面，不少黑粉就坐不住了，什么能量守恒定律啊，不可能在提升功效60%的同时省电30%。与此同时，一个个测评大咖，科技头条也发布了相关测评文章，客观评价。
本文目录 前言 真吓人还是吹牛X? 谬论 GPU Turbo原理试分析 随着荣耀Play“很吓人的 技术”——GPU Turbo浮出水面，不少黑粉就坐不住了，什么能量守恒定律啊，不可能在提升功效60%
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