假设一个服务器完成一项任务，创建线程时间T1 ，在线程中执行任务的时间T2，销毁线程时间为T3。如果：T1 + T3 远大于 T2，则可以采用线程池，大大缩短T1、T3时间，以提高服务器性能。...分析一般从几个角度考虑： 任务的性质：CPU密集型的任务、IO密集型任务、混合型任务。 任务的优先级：高、中、低 任务执行时间：长、中、短 任务的依赖性：是否依赖其它系统资源，如数据库的连接等。...当一个线程的时间片用完的时候就会重新处于就绪状态让其他线程使用，这个过程就属于一次上下文切换。 ...当线程池中的核心线程数量过少时，如果统一时间有大量任务需要处理，可能会导致大量任务在任务队列中排队等待执行，甚至会出现队列满了之后任务无法执行的情况，或者大量任务堆积在任务队列导致内存溢出（OOM）。...调用线程池的shutdown()接口时，线程池由RUNNING -> SHUTDOWN。 STOP：线程池处在STOP状态时，不接收新任务，不处理已添加的任务，并且会中断正在处理的任务。
让我们通过一个例子详细说明这个概念： 2.1 情景 假设你正在开发一个处理传入HTTP请求的Web应用程序。每个请求可能涉及从数据库处理数据并调用外部第三方服务。...超过CPU核心数的线程可能导致过多的上下文切换，从而降低性能。 3 CPU密集型任务和I/O密集型任务 CPU密集型任务是那些需要大量处理能力的任务，例如执行复杂计算或运行模拟。...一个常见的经验法则是使用可用的CPU核心数。 视频编码 想象一下，你正在开发一个视频处理应用程序。视频编码是一个CPU密集型任务，你需要对视频文件应用复杂的算法进行压缩。你有一个多核CPU可用。...如果设置目标CPU利用率过高，你的应用程序可能会变得无响应*。如果设置得太低，你的应用程序将无法充分利用可用的CPU资源。 Wait time: 这是***线程等待I/O操作完成的时间***。...你的应用程序有两类任务：I/O密集型任务和CPU密集型任务。 I/O密集型任务的阻塞系数为0.5，意味着它们花费50%的时间等待I/O操作完成。
其好处是，因为在请求到达时线程已经存在，所以无意中也消除了线程创建所带来的延迟。这样，就可以立即为请求服务，使应用程序响应更快。...，然后重新尝试执行任务。...如果线程池的大小超过了处理任务所需要的线程，那么就会回收部分空闲（60秒不执行任务）的线程，当任务数增加时，此线程池又可以智能的添加新线程来处理任务。...在创建了线程池后，等待提交过来的任务请求 当调用execute（）方法添加一个请求任务时，线程池会做如下判断： 如果正在运行的线程数量小于corePoolSize，那么马上创建马上创建线程运行这个任务...当一个线程完成任务时，它会从队列中取下一个任务来执行 当一个线程无事可做超过一定的时间（keepAlilveTime）时，线程池会判断： 如果当前运行的线程数大于corePoolSize，那么这个线程就被停掉
，当线程池的大小为N+1时，通常能实现最优的效率。...(即使当计算密集型的线程偶尔由于缺失故障或者其他原因而暂停时，这个额外的线程也能确保CPU的时钟周期不会被浪费。...; 当然了我们一般可以设置为 CPU逻辑核数+1 ; 这个1 的原因是：即使当计算密集型的线程偶尔由于缺失故障或者其他原因而暂停时，这个额外的线程也能确保CPU的时钟周期不会被浪费 IO密集型 如果是...之后CPU可以回过头再处理之前被挂起任务。上下文切换就是这样一个过程，它允许CPU记录并恢复各种正在运行程序的状态，使它能够完成切换操作。...这种消耗可以分为两种 损耗种类 描述 直接损耗 CPU寄存器需要保存和加载, 系统调度器的代码需要执行, TLB实例需要重新加载, CPU 的pipeline需要刷掉 间接损耗 多核的cache之间得共享数据
当调用 execute() 方法添加一个任务时，线程池会做如下判断： 如果正在运行的线程数量小于 corePoolSize，那么马上创建线程运行这个任务； 如果正在运行的线程数量大于或等于 corePoolSize...当一个线程完成任务时，它会从队列中取下一个任务来执行。...使用场景 FixedThreadPool 适用于处理CPU密集型的任务，确保CPU在长期被工作线程使用的情况下，尽可能的少的分配线程，即适用执行长期的任务。...我们可以对正在处理和阻塞队列的任务做事务管理或者对阻塞队列中的任务持久化处理，并且当断电或者系统崩溃，操作无法继续下去的时候，可以通过回溯日志的方式来撤销正在处理的已经执行成功的操作。...然后重新执行整个阻塞队列。 也就是：阻塞队列持久化；正在处理任务事务控制；断电之后正在处理任务的回滚，通过日志恢复该次操作；服务器重启后阻塞队列中的数据再加载。 参考： [1].
过多的driver推测：我们发现Spark驱动程序在管理大量任务时花费了大量时间进行推测。在短期内，禁止对该job进行推测执行。目前正在努力改变Spark驱动程序，以减少推测时间。...仅这一变化就提供了大约10％的CPU改进。 减少随机写入延迟 （SPARK-5581） （最多加速50％）：在map侧，当将随机数据写入磁盘时，map任务是为每个分区打开和关闭相同的文件。...修复由于fetch失败导致的重复任务运行问题 （SPARK-14649）：Spark driver在发生fetch失败时重新提交已在运行的任务，从而导致性能不佳。...我们通过避免重新运行正在运行的任务来修复该问题，并且我们看到在发生获取失败时作业更稳定。...深入研究这个问题，我们发现shuffle服务正在为每次shuffle fetch打开/关闭shuffle索引文件。
我们必须解决如下问题： 使用某种调度算法安排多个进程顺序执行 对于目前正在休息的进程，需要让它在重新运行时，知道自己挂起之前的状态。...非抢占式当已经在CPU上运行的任务结束或阻塞时，从候选任务中选择执行时间最短的进程来执行。而抢占式则是每增加一个新的进程就需要对所有进程（包括正在CPU上运行的进程）进行检查，谁的时间短就运行谁。...当CPU接收到中断请求时，会在正在运行的程序和发起中断请求的程序之间进行一次上下文切换。...如果机器只有一个CPU，那么当某个应用程序进入无穷循环，那个唯一的CPU就会忙着跑无穷循环而无暇照顾其他应用程序，形同锁住。于是，用户会发现每个应用程序都无法响应了，无论鼠标点在哪里都不起作用。...从CPU角度线程无法提升性能，但如果某些线程涉及到等待资源（比如IO，等待输入）时，多线程允许进程中的其它线程继续执行而不是整个进程被阻塞，因此提高了CPU的利用率，从这个角度会提升性能（和多道程序设计相同
当涉及到网络硬件的选择时，智能网卡（SmartNIC）和标准网卡（NIC）是两个备受关注的选项。本文将深入探讨这两种网卡的特性、差异以及如何在特定用例中选择合适的选项。目录：TOC1....CPU负担过重传统基于NIC的架构将网络任务交给服务器的CPU来处理，这导致CPU负担过重，无法应对高强度网络工作负载。难以满足高性能需求计算密集型应用程序需要更高的性能和低延迟。...虽然智能网卡也执行这些任务，但它们在卡本身上实现了更复杂的网络功能，如数据包过滤、负载平衡和服务质量（QoS）实施，从而从主机CPU上卸载了这些任务。...它们可以卸载远程直接内存访问（RDMA）、iSCSI和NVMe over Fabrics等存储功能，从而提高数据传输速度并减少CPU开销。相比之下，标准网卡缺乏这些存储密集型任务所需的硬件和处理能力。...通过将这些任务转移到智能网卡，主机CPU可以腾出时间来专注于应用程序特定的处理，从而提高应用程序性能并减少服务器蔓延。4.
为了控制进程的执行，内核必须有能力挂起正在CPU上运行的进程，并恢复以前挂起的某个进行执行，这个过程称为继承切换。 进程切换的过程： 保存处理机上下文，包括程序计数器和其他寄存器。...当程序打开一个现有文件或创建一个新文件时，内核向进程返回文件描述符，在程序设计中，一些涉及底层的程序编写往往围绕文件描述符展开。...推荐worker数量和cpu数量相等。 包含：接收外界信号，向各个worker发送信号，监控worker进程运行状态，worker进程异常退出，会自动重新启动worker进程。...如果套接字比较多的时候，每次select都需要便利所有的文件描述符，会浪费好多cpu，所以epoll为每个套接字注册来回调函数，当某个套接字活跃时，自动完成相关操作，避免来轮询。...nginx和apache的区别： nginx是基于事件模型，适合于IO密集型任务，比如反向代理。 apache是基于多进程/多线程模式的，适合于运行长时间计算任务的任务。
先来先服务算法 FCFS “先来先服务”翻译自“First Come First Service”，所以缩写为 FCFS，顾名思义，就是让操作系统按照任务到来的顺序顺次执行，很显然，这是各种调度算法设计中最为简单的一个...既然我们无法预知一个进程究竟会执行多久，我们就按顺序先执行第一个进程，当新的任务到来时，操作系统通过预测任务可能的运行时间，来判断新的进程的运行时间是否短于当前正在运行的任务的运行时间，从而决定是否切换到新的进程...然而，即便是这个预测是准确的，仍然存在一个很大的问题，假设系统起先执行了一个长任务一段时间后，持续不断地有新的短任务到来，那么，这个长任务将一直被这些短任务抢占，产生饥饿效应，结果这个长任务永远都无法得到执行...多级反馈队列 MLFQ 针对 RR 算法存在的问题，结合我们上一篇文章中介绍的 IO 密集型与 CPU 密集型进程的区别： IO 密集型：频繁 IO，但占用 CPU 的时间不多； CPU 密集型：进程执行过程中很少执行...在进程的持续执行中，原本低优先级的 CPU 密集型任务可能在某一时刻变成了 IO 密集型任务，从而需要进入高优先级队列。
无法从linux服务器A登录到服务器B怎么办？ 7. 如何查看正在使用的服务和端口？ 8. 如何查看服务器进程信息？ 9. 如何杀死进程？ 10. 如何查找僵尸进程？ 11....什么是linux服务器load average？ Load是用来度量服务器工作量的大小，即计算机cpu任务执行队列的长度，值越大，表明包括正在运行和待运行的进程数越多。...当服务器出现负载高的现象时（建议以15分钟平均值为参考），可能是由于CPU资源不足，I/O读写瓶颈，内存资源不足等原因造成，也可能是由于CPU正在进行密集型计算。...当服务器A无法登录服务器B时，可以使用ping IP和telnet IP 36000命令确认服务器B是否死机，ssh服务是否正常。...可以通过如下设置，使SecureCRT连接CVM时，不断开连接： 打开secureCRT选项(Options)，选择会话选项（Session Opetions），点击终端（Terminal），在右侧反空闲
2）当调用 execute() 方法添加一个任务时，线程池会做如下判断： 如果正在运行的线程数量小于 corePoolSize，那么马上创建线程运行这个任务 如果正在运行的线程数量大于或等于 corePoolSize...3）当一个线程完成任务时，它会从阻塞队列中来尝试获取下一个任务来执行，如果没有获取到，那么线程就会进入阻塞状态。...线程池由于核心线程数无限大，当任务过多的时候，会导致创建大量的线程，可能机器负载过高，导致服务宕机。...核心线程数的设置主要取决于业务是IO密集型还是CPU密集型。 CPU密集型指的是任务主要使用来进行大量的计算，没有什么导致的线程阻塞。一般这种场景的线程池核心线程数设置为CPU核心数+1。...IO密集型：当执行任务需要大量的io，比如磁盘io，网络io，可能会存在大量的阻塞，所以在IO密集型任务中使用多线程可以大大地加速任务的处理。
四、线程池的拒绝策略 1、什么是拒绝策略 等待队列也满了，再也塞不下新任务了，同时线程池中的max线程也达到了，无法继续为新的任务服务。这时候就需要拒绝策略机制合理的处理这个问题。...2、当调用execute（）方法添加一个请求任务时，线程池会做如下判断： 2.1 如果正在运行的线程数量小于corePoolSize，那么马上创建马上创建线程运行这个任务。...2.4 如果队列满了且正在运行的线程数量大于或等于maximumPoolSize，那么线程池会启动饱和拒绝策略来执行。 3.当一个线程完成任务时，它会从队列中取下一个任务来执行。...（最佳线程数） CPU密集型： CPU密集的意思是该任务需要大量的运算，而没有阻塞，CPU一直全速运行。CPU密集型任务配置尽可能少的线程数量： 一般公式为：CPU核数+1个线程的线程的线程池。...IO密集型： 1、由于IO密集型任务线程并不是一直执行任务，则应配置尽可能多的线程，如CPU核数*2 2、IO密集型，即该任务需要大量的IO，即大量的阻塞。
进程所谓进程，大家可以理解为我们打开的应用程序，如微信、QQ、游戏等，但也有系统应用是我们看不见的，可以打开任务管理器一探究竟，我们写的代码程序在服务器上在不运行的情况下，它就是一个二进制文件，并不是进程...在CPU在同一时间只能处理一个任务的前提下，系统将时间划分为多个时间片，每个任务只能占用一个时间片来执行自己的任务。...CPU如何进行任务切换？当一个任务正在执行时被切换，资源如何处理？CPU如何找到下一个要执行的任务的位置？...运行->阻塞：进程调用系统服务时，无法立即获取返回值（如IO操作），进入阻塞状态。运行->就绪：如果占用的时间片已经结束了,但任务未完成，回到就绪状态。阻塞->就绪：阻塞结束后，进程回到就绪状态。...一旦内存已满，重新加载进程就变得困难。总结进程是指正在运行的程序，可以包含一个或多个线程。在早期，CPU只有一个核心，多个任务需要排队等待执行。
3.阻塞（Blocked）：当线程由于某种原因（如等待I/O操作）无法运行时，它处于阻塞状态。...当线程等待了指定的时间后，就会自动结束等待状态。6.终止（Terminated）：当线程执行完毕或被强制终止时，它处于终止状态。上面也是多线程的生命周期，6种状态是可以切换的。...当线程处于就绪状态时，它会被操作系统调度并分配CPU资源。在执行过程中，线程可能会因为某些原因而进入阻塞状态，例如等待I/O操作。当阻塞状态被解除时，线程会重新进入就绪状态，等待CPU资源的分配。...run()方法包含了线程的执行代码。创建Thread对象时，需要将实现了Runnable接口的对象作为参数传递给Thread构造函数。当线程被启动时，run()方法会被调用。...这在图形界面应用程序、Web服务等领域尤其有效。提高计算机资源的利用率：多线程可以同时利用多核处理器的优势，将任务分配到不同的线程上并行执行，提高计算机资源的利用率。这尤其适用于数据密集型计算任务。
线程chi池中任务的做多个数 当线程池中个数达到 corePoolSize & 且队列排满了 新创建线程来执行任务 当线程池中任务达到maximumPoolSize，则不再创建 keepAliveTime...方法来中断线程，所以无法响应中断的任务可能永远无法终止 调用了这两个关闭方法的其中一个，isShutdown方法就会返回true。...CPU密集型任务，IO密集型任务和混合型任务。...CPU密集型任务配置尽可能少的线程数量，如配置Ncpu+1个线程的线程池 IO密集型任务则由于需要等待IO操作，线程并不是一直在执行任务，则配置尽可能多的线程，如2*Ncpu 混合型的任务，如果可以拆分...，则将其拆分成一个CPU密集型任务和一个IO密集型任务，只要这两个任务执行的时间相差不是太大，那么分解后执行的吞吐率要高于串行执行的吞吐率，如果这两个任务执行时间相差太大，则没必要进行分解 任务的优先级
当自己自定义线程池实例时，使用这个策略一定要处理好触发策略时抛的异常，因为他会打断当前的执行流程。 CallerRunsPolicy 调用执行自己的线程运行任务。...如果您的应用程序可以承受此延迟并且你不能丢弃任何一个任务请求的话，你可以选择这个策略； 功能：当触发拒绝策略时，只要线程池没有关闭，就由提交任务的当前线程处理。...即线程池线程数与(CPU密集型任务和I/O密集型任务)的关系 CPU密集型: 这种任务一般不占用大量IO，所以后台服务器可以快速处理，压力落在CPU上。...I/O密集型:常有大数据量的查询和批量插入操作，此时的压力主要在I/O上。 与CPU密集型的关系：一般情况下，CPU核心数 == 最大同时执行线程数。...在这种情况下(设CPU核心数为n)，大量客户端会发送请求到服务器，但是服务器最多只能同时执行n个线程。
任务执行的一小段时间叫做时间片，任务正在执行时的状态叫运行状态，任务执行一段时间后强制暂停去执行下一个任务，被暂停的任务就处于就绪状态等待下一个属于它的时间片的到来。...进程 计算机的核心是CPU，它承担了所有的计算任务；而操作系统是计算机的管理者，它负责任务的调度、资源的分配和管理，统领整个计算机硬件；应用程序侧是具有某种功能的程序，程序是运行于操作系统之上的。...后来，随着计算机的发展，对CPU的要求越来越高，进程之间的切换开销较大，已经无法满足越来越复杂的程序的要求了。...而进程由内存空间(代码、数据、进程空间、打开的文件)和一个或多个线程组成。 线程的生命周期 当线程的数量小于处理器的数量时，线程的并发是真正的并发，不同的线程运行在不同的处理器上。...当CPU密集型的线程优先级较高时，其它低优先级的线程就很可能出现饿死的情况；当IO密集型线程优先级较高时，其它线程相对不容易造成饿死的，因为IO线程有大量的等待时间。
只要不打算在半打开连接上传输数据，仍处于连接状态的一方就不会检测另一方已经出现异常。 半打开连接的一个常见原因是，当客户主机突然掉电，而不是正常的结束客户应用程序后再关机。...当服务器由于异常断电停止服务后，consumer 不会接收到 AMQP 协议层面的终止信令，所以无法感知对端的情况。...这才明白，我重构的部分是 CPU 密集型的任务，这恰恰是 Node.js 最软肋的地方。...解决 显然对于 CPU 密集型任务，我们一般有这几种方案： fork 一个进程去处理，父进程负责 RabbitMQ 通信，子进程负责跑任务； setImmediate，分拆 CPU 任务； 换语言，用...当RabbitMQ代理耗尽某些资源（例如内存和磁盘空间）时，它可能会阻止执行资源消耗操作的连接，例如发布消息。
所以，假如CPU大部分消耗在IO等待（wa）上时，即便CPU空闲率（id）是0%，也并不意味着CPU资源完全耗尽了，如果有新的任务来了，CPU仍然有精力执行任务。如下图： ?...这时就需要较多的线程数量，当一部分线程因为IO问题被阻塞时，其他空闲线程还能继续接收并执行其他请求任务。这样cpu利用率就会更高。同时还要考虑线程间上下文切换带来的性能开销，线程数量不能太高。...但是当CPU核数不足4个时，比如CPU核数为2个，CMS对用户程序的影响就可能变得很大，此时需要分配1个核的资源去执行垃圾收集任务，如果本来CPU负载就比较大，还要分出一半的计算能力去执行垃圾收集任务，...就可能导致应用程序的执行速度大幅下降，甚至忽然降低50%以上，着实让人无法接受。...在单核CPU环境下，并发标记和并发清除阶段是无法真正做到并发的，当垃圾收集线程执行标记和清除任务时，单核CPU唯一的核就无法执行用户线程，这样就会造成严重的用户线程阻塞问题，导致应用程序响应超慢。
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