单进程单线程：一个人在一个桌子上吃菜。 单进程多线程：多个人在同一个桌子上一起吃菜。 多进程单线程：多个人每个人在自己的桌子上吃菜。
我该为我的物理服务器分配多少虚拟CPU给虚机才合理，分配比1:1，2:1，听说还可以到8:1？
原因是Jenkins没有加载/etc/profile导致，Jenkins默认情况下执行shell脚本是使用非登录方式，然而非登录方式不会加载 /etc/profile 文件，因此在Jenkins任务的Execute shell 中 添加如 #!/bin/sh -l 命令修改为登录方式即可解决问题
概念解释 1. 执行任务的函数：在GCD中，任务是通过 block来封装的，并且任务的block没有参数也没有返回值。 同步：你必须把我的代码执行完你再走，一定要执行完同步里的代码再执行下面的代码 void dispatch_sync(dispatch_queue_t queue, dispatch_block_t block); 异步：你先走执行我下面的代码，我找人、找线程去执行我里面的代码 void dispatch_async(dispatch_queue_t queue, dispatch_bloc
OpenGL2）新开 buffer 同时新开线程时，对应的流水线变为：线程 1：采集 → buffer 1 → 线程 2：滤镜 → buffer 2 → 主线程：渲染。这种方案当然是更好的方案，它使得各个模块可以并行，而且性能兼容性更好。因为在实际需求中，我们采集后的图像数据处理，除了滤镜，可能会增加人脸识别、磨皮、美白、特效等更复杂功能，这时候处理耗时就可能较长了，放在主线程可能卡住主线程，更可能会影响到渲染的帧率。此外，我们采集的图像数据除了预览渲染，一般是需要编码封装后存储本地或推流上传网络的，编码模块的速度与特效处理的速度不匹配时，这就需要增加 buffer 了。 这样一来整个流程就相当于两个生产者消费者模型了，而每个 buffer 就是对应的生产者和消费者线程的临界区。保证线程安全其实就是确保生产者线程和消费者线程对 buffer 数据的互斥访问，这里使用信号量即可。在 iOS 中可以用 dispatch_semaphore_t。
距离上一个版本v3.31.3发布，已经过去3个多月，对yasio的维护并没有停歇，v3.33.0主要更新内容如下：
1. 想在主线程执行setImage怎么办？ 思路1：采用 performSelector 相关的API: 这么多API，可以采用一个适合的，例如： - (void)performSelecto
Spring Boot 能支持的最大并发量主要看其对Tomcat的设置。由于现在都使用的是springboot服务，配置文件中也没有配置Tomcat 相关参数，基本都是使用默认的Tomcat的线程配置。
当程序启动时，系统就会在内存创建一个新进程。进程是构成程序的资源的集合，资源包括虚拟地址、文件句柄等。
看起来任务执行的是顺序的。是因为线程的耗时差不多。最重要原因是，线程取任务是顺序取的。
下面继续分析线程池如何管理运行线程，其实就一句话，维护一个线程队列，然后对这个线程队列进行存取操作
与线程休眠类似，线程的优先级仍然无法保障线程的执行次序。只不过，优先级高的线 程获取 CPU 资源的概率较大，优先级低的并非没机会执行。线程的优先级用 1-10 之 间的整数表示，数值越大优先级越高，默认的优先级为 5。 在一个线程中开启另外一 个新线程，则新开线程称为该线程的子线程，子线程初始优先级与父线程相同。
nlist=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] def evaitem(x): rs=count(x) print("item "+str(x)+" reuslt"+str(rs)) def count(x): for i in range(0,10000000): i=i+1 return i*x if name=="main": stime=time.clock() for item in nlist: evaitem(item) print("sequential execution in "+str(time.clock()-stime),"seconds") stime1=time.clock() with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor: for item in nlist: executor.submit(evaitem,item) print("thread execution in "+str(time.clock()-stime1),"seconds") stime2 = time.clock() with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor(max_workers=5) as executor: for item in nlist: executor.submit(evaitem, item) print("process execution in " + str(time.clock() - stime2), "seconds")
本文不涉及 GCD 的概念和理论，仅记录了 GCD 在一些开发场景下的应用。嗯，欢迎大家积极留言补充。
•MapReduce写入Hbase原理：封装了一个TableOutputFormat来实现写入Hbase的数据 •要求 –写入Hbase的数据的V的类型必须为Put类型
在安装Android应用程序的时候，Android会为每个程序分配一个Linux用户ID，并设置相应的权限，这样其它应用程序就不能访问此应用程序所拥有的数据和资源了。
1>使用JDK给我们的的工具JConsole，可以通过打开cmd然后输入jconsole打开。
鉴于昨天的文章<<使用Interlocked在多线程下进行原子操作，无锁无阻塞的实现线程运行状态判断>>里面有一个封装好的无锁的类库可以判断并发下的结束状况，我们可以完成并发时，以及并发的同时做一些事，因此，今天我做了个小demo:
线程当中一般都会写循环，如果不写循环，一句话能搞定的事，就没必要再开线程来处理。 stop方法已经过时， run方法结束。 开启多线程时，运行代码通常是循环结构，只要控制住循环，就可以让run方法结束，也就是线程结束。 原理：只要循环终止了，线程也就终止了。
在现今软件开发中，网络编程是非常重要的一部分，本文简要介绍下网络编程的概念和实践。 Socket是一种网络编程接口，它是对传输层TCP、UDP通信协议的一层封装，通过友好的API暴露出去，方便在进程或多台机器间进行网络通信。
Thread.currentThread().getName()：返回主线程的名字；
ThreadPoolExecutor线程池参数设置技巧 一、ThreadPoolExecutor的重要参数 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 queueCapacity：任务队列容量（阻塞队列） 当核心线程数达到最大时，新任务会放在队列中排队等待执行 maxPoolSize：最大线程数 当线程数>=corePoolSize，且任务队列已满时。线程池会创建新线程来处理任务 当线程数=maxPoolSize，且任务队列已满时，线程池会拒绝处理任务而抛出异常 keepAliveTime：线程空闲时间 当线程空闲时间达到keepAliveTime时，线程会退出，直到线程数量=corePoolSize 如果allowCoreThreadTimeout=true，则会直到线程数量=0 allowCoreThreadTimeout：允许核心线程超时 rejectedExecutionHandler：任务拒绝处理器 两种情况会拒绝处理任务： 当线程数已经达到maxPoolSize，切队列已满，会拒绝新任务 当线程池被调用shutdown()后，会等待线程池里的任务执行完毕，再shutdown。如果在调用shutdown()和线程池真正shutdown之间提交任务，会拒绝新任务 线程池会调用rejectedExecutionHandler来处理这个任务。如果没有设置默认是AbortPolicy，会抛出异常 ThreadPoolExecutor类有几个内部实现类来处理这类情况： AbortPolicy 丢弃任务，抛运行时异常 CallerRunsPolicy 执行任务 DiscardPolicy 忽视，什么都不会发生 DiscardOldestPolicy 从队列中踢出最先进入队列（最后一个执行）的任务 实现RejectedExecutionHandler接口，可自定义处理器 二、ThreadPoolExecutor执行顺序： 线程池按以下行为执行任务
线程池的在 Java并发中使用最多的一种手段，也是性能和易用性相对来说比较均衡的方式，下面我们就一起探索先线程池的原理。
采样器：较常用HTTP请求、JDBC Request、SOAP/XML -RPC RRequest
在开发中，为了方便使用线程，需要随手开线程，最简单的做法就是采用匿名内部类方式使用多线程。 匿名内部类的格式： new 类名或者接口名() { 重写方法; } 本质：是该类的子类对象或者该接口的实现类对象。 new Thread() {代码...}.start(); new Thread(new Runnable() {代码...}) {}.start(); 示例代码如下：
阅读目录： 基础 Socket编程 多线程并发 阻塞式同步IO 基础 在现今软件开发中，网络编程是非常重要的一部分，本文简要介绍下网络编程的概念和实践。 Socket是一种网络编程接口，它是对传输层
在线程池的实际使用中，参数的配置总让人难以把握。在网上搜了一下，主要有以下的方案。跟大家分享。
题目：python3多线程 import threading import time list_ticket=[] #定义票池 lock=threading.Lock() #获得多线程锁 num=30#票数 for i in range(1,num+1): #ticket_num="0"*(len(str(num))-len(str(i)))+str(i) #001,003,013 ticket_num=str(i).zfill(3) list_ticket.a
这看似一个完全没有意义的问题，但是如果你是从搜索引擎过来的话，那么说明你碰到过这个问题。 线程执行完不就退出了，说停止有什么意义？ 当然有意义，意义在于，一般创建线程后，如果是一次性的线程，执行结束就可以了，不用管它。 如果是一个一直需要保持运行，而需要在某一时刻才需要停止的线程，就需要关注线程是如何退出的。
很明显以上就是同步实现方法，在运行以上代码时，会出现UI卡住了的现象，因为耗时工作在主线程里运行，所以UI一直刷新导致假死。
VisualVM，能够监控线程，内存情况，查看方法的CPU时间和内存中的对 象，已被GC的对象，反向查看分配的堆栈(如100个String对象分别由哪几个对象分配出来的)。
这篇文章主要分享多线程部分调试技巧，在日常的开发工作中会经常遇到多线程调试的需要。在我们调试的过程中会出现断点的焦点在多个线程之间“反复横跳”根本无法集中跟踪某一个线程的操作链路。那么今天我们来看看如何调试操作。如果有其它需要的可以参考下面微软官方的文档地址。
Java NIO是为了解决高并发请求提出的设计模型，是基于IO多路复用设计出来的。底层又依赖于操作系统的支持(select、poll、epoll)。
前言 JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存，同时对物理内存的使用做了定量的分析，从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客，以飨读者。 由于物理内存定量分析部分用到了linux kernel虚拟内存管理的知识，读者如果有兴趣了解请看ulk3(《深入理解linux内核第三版》) 内存泄露Bug现场 一个线上稳定运行了三年的系统，从物理机迁移到docker环境后，运行了一段时间，突然被监控系统发出了某些实例不可用的报警。所幸有负载均衡，
nginx 是企业中最常用的 7 层负责均衡产品之一，在企业实际业务运行中起到非常重要的作用。自 2004 年推出，nginx 已经有 10 余年的历史，广泛应用于大型成熟项目。
被kill的线程不会立即停止，因为当我们对表做增删改查时，会在表上加MDL读锁，因此如果立即停止，MDL读锁将会无法释放。
JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存，同时对物理内存的使用做了定量的分析，从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客，以飨读者。
JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存，同时对物理内存的使用做了定量的分析，从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客，以飨读者。 由于物理内存定量分析部分用到了linux kernel虚拟内存管理的知识，读者如果有兴趣了解请看ulk3(《深入理解linux内核第三版》)
2、基于注解进行参数的配置 在config包下，创建PayThreadPoolConfig.java配置类：
以 Java 举例，线程的使用过程中遇到了什么痛点？池化的思想的引入，Java 中是如何用线程池来解决这样问题的？Java 线程池在使用中的问题。公司又是如何实践的？
我相信大部分人看到这些名词，都是一头雾水的，如果你去搜索引擎搜索，那么恭喜你，你又会被各种文章中的高大上的名词搞得云里雾里。那么，我们应该怎么理清这么名词之间的关系呢？
负责渲染浏览器界面，解析HTML，CSS，构建DOM树和RenderObject树，布局和绘制等。
前言 JVM的堆外内存泄露的定位一直是个比较棘手的问题。此次的Bug查找从堆内内存的泄露反推出堆外内存，同时对物理内存的使用做了定量的分析，从而实锤了Bug的源头。笔者将此Bug分析的过程写成博客，以飨读者。 由于物理内存定量分析部分用到了linux kernel虚拟内存管理的知识，读者如果有兴趣了解请看ulk3(《深入理解linux内核第三版》) 内存泄露Bug现场 一个线上稳定运行了三年的系统，从物理机迁移到docker环境后，运行了一段时间，突然被监控系统发出了某些实例不可用的报警。所幸有负载均衡，可
之前的文章中，我们知道了RocketMQ中的一些核心概念，例如Broker、NameServer、Topic和Tag等等。Producer从启动到发送消息的整个过程，从源码级别分析了Producer在发送消息到Broker的时候，是如何拿到Broker的数据的，如何从多个MessageQueue中选择对应的Queue发送消息。
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