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    Executors和ThreadPoolExecutor学习整理

    参数详解与源代码分析 https://www.cnblogs.com/nullzx/p/5184164.html 线程池实例:使用Executors和ThreadPoolExecutor http class ScheduledThreadPoolExecutor extends ThreadPoolExecutor implements ScheduledExecutorService { Executors : 加了s ,相当于Arrays,Collections 等, ThreadPoolExecutor : 一个 ExecutorService,它使用可能的几个池线程之一执行每个提交的任务,通常使用 Executors – 阿里: 线程池不允许 Executors 这个去创建,通过这个 ThreadPoolExecutor 去创建,这样的处理方式让使用的同学明确线程池的运行规则,避免资源耗尽! 说明: Executors中各个方法的弊端: 1) – newFixedThreadPool 创建一个可重用固定线程数的线程池,以共享的无界队列方式来运行这些线程。

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    Java并发编程笔记——J.U.C之executors框架:executors框架设计理念

    一、executors框架简介 juc-executors框架是整个J.U.C包中类/接口关系最复杂的框架,真正理解executors框架的前提是理清楚各个模块之间的关系,高屋建瓴,从整体到局部才能透彻理解其中各个模块的功能和背后的设计思路 本文将对整个executors框架做综述,介绍各个模块的功能和联系,后续再深入探讨每个模块,包括模块中的各个工具类。 二、生产executor的工厂 通过第一部分的学习,读者应该对Executors框架有了一个初步的认识,Executors框架就是用来解耦任务本身与任务的执行,并提供了三个核心接口来满足使用者的需求: JDK1.5时,J.U.C中还提供了一个Executors类,专门用于创建上述接口的实现类对象。 Executors其实就是一个简单工厂,它的所有方法都是static的,用户可以根据需要,选择需要创建的执行器实例,Executors一共提供了五类可供创建的Executor执行器实例。 ?

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    Java并发编程的艺术(七)——Executors

    Executors框架简介 Executor框架便是Java 5中引入的,其内部使用了线程池机制,它在java.util.cocurrent 包下,通过该框架来控制线程的启动、执行和关闭,可以简化并发编程的操作 Executor框架包括:线程池,Executor,Executors,ExecutorService,CompletionService,Future,Callable等。 ExecutorsExecutors提供了一系列工厂方法用于创先线程池,返回的线程池都实现了ExecutorService接口。 Executor执行Runnable任务 通过Executors的以上四个静态工厂方法获得 ExecutorService实例,而后调用该实例的execute(Runnable command)方法即可 // 获取ExecutorService实例 ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool(); // 提交任务 executorService.execute

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    多线程(二) | 彻底搞懂线程池-Executors

    二、Executors用法 Java中提供了Executors类,本身是个工厂模式,相当于就是一个线程池工厂(注意是线程池工厂,不是线程工厂),里边提供了多种不同的线程池可供我们直接使用。 创建线程池的方法都是Executors中的静态方法,我们可以直接使用类名调用就能获取,得到线程池的类型为ExecutorService,可以调用里面的submit方法,传入Runnable类型的线程任务来执行 package com.lsqingfeng.action.knowledge.multithread.pools; import java.util.concurrent.Executors; import getName() + "正在执行任务");         };         // 提交任务:         executorService.submit(r1);     } } 好了,关于Executors 但其实在《阿里巴巴开发手册》中是不允许我们直接使用Executors中的工具类的,那么我们应该如何使用呢,下篇文章我们继续研究一个更重要的类- ThreadPoolExecutor。

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    Spark Task 的执行流程① - 分配 tasks 给 executors

    executor,有 executor lost 等) 有新的 task 提交 有 task 结束 处理 Speculatable task 等时机把处于等待状态的 tasks 分配给有空闲资源的 executors 这就是本文要探讨的内容,将通过以下四小节来进行剖析: 打散可用的 executors 对所有处于等待状态的 taskSet 进行排序 根据是否有新增的 executor 来决定是否更新各个 taskSet 的可用本地性集合 结合 taskSets 的排序及本地性集合将 tasks 分配给 executors 打散可用的 executors “把 task 分配给 executor” 这一过程是在函数 TaskSchedulerImpl workerOffers(一个 workerOffer 对应一个active executor),之后会根据这打乱后的顺序给 executor 分配 task,这样做就能避免只将 tasks 分配给少数几个 executors ---- 以上,就完成了分配 tasks 给 executors 的流程分析,细节比较多,涉及的知识点也比较多,需要扩展阅读文中给出的另几个文章,最后给出一个整体的流程图方便理解 ? ----

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