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
本文基于OSDI-18收录的《Arachne: Core-Aware Thread Management》翻译整理而成。
结合上面的异常信息，我们可以知道dispatcher的默认配置值为all（AllChannelHandler来处理消息请求），因为测试环境上部署了好几个应用，如果每个应用都占用了500个线程，那Linux机器中默认配置的线程数是不够用的，所以就导致java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread
进程有独立的地址空间，一个进程崩溃后，在保护模式下不会对其它进程产生影响，而线程只是一个进程中的不同执行路径。线程有自己的堆栈和局部变量，但线程之间没有单独的地址空间，一个线程死掉就等于整个进程死掉，所以多进程的程序要比多线程的程序健壮，但在进程切换时，耗费资源较大，效率要差一些。
哈喽，我是子牙。十余年技术生涯，一路披荆斩棘从技术小白到技术总监到JVM专家到创业。技术栈如汇编、C语言、C++、Windows内核、Linux内核。特别喜欢研究虚拟机底层实现，对JVM有深入研究。分享的文章偏硬核，很硬的那种。
我一直在想是从上往下讲Binder架构，还是从下往上讲，最后还是决定从下往上讲，那我们先来聊聊Binder驱动，这里不和你讲太多的源码，比如用户空间拷贝数据到内核空间具体实现，Binder线程池的具体实现。我们从宏观角度来分析一下Binder驱动要怎么设计。
template机制是比较有用的，特别是管理大量索引的时候。先给一个template的demo。
最近公司压测，业务系统压测效果一直不是很好，细问之下才知道，在业务系统中会调用很多下游服务。为了控制调用下游服务的时间，防止太长的响应时间拖垮应用，他们针对每一个下游应用的调用处都使用hystrix进行线程池隔离来进行保护应用。而在使用时加入了execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds来控制每次请求的超时熔断降级，其主要目的是用于处理系统rpc调用中的慢调用，在rpc调用超时的时候会进入fallback逻辑。这种模式虽然在一定程度上能保护应用，而且能够达到超时快速失败的效果，但是在高并发场景下，稍微慢一些的慢调用多起来之后，整个线程池很快就会打满，对系统产生影响。虽然与本文的重点内容无关，但我还是想先来分析一下hystrix线程池隔离超时熔断降级的原理。
Java 8给大家带来了一个非常便捷的多线程工具：并行流，一改往日Java多线程繁琐的编程规范，只需要一行代码，就可以让一个多线程跑起来，似乎让很多人忘记了被多线程支配的恐惧，这篇文章给大家分享一个真实的生产故障，由于在消费消息的处理器中使用了Java 8的并行流，导致集群消费消息的能力急速下降，造成线上消息堆积，引发故障。可能有朋友会好奇，到底是什么场景让并行流起了反作用？
诸如 Web 服务器、数据库服务器、文件服务器或邮件服务器之类的许多服务器应用程序都面向处理来自某些远程来源的大量短小的任务。请求以某种方式到达服务器，这种方式可能是通过网络协议（例如 HTTP、FTP 或 POP）、通过 JMS 队列或者可能通过轮询数据库。不管请求如何到达，服务器应用程序中经常出现的情况是：单个任务处理的时间很短而请求的数目却是巨大的。
线程池必须手动通过 ThreadPoolExecutor 的构造函数来声明，避免使用Executors 类创建线程池，会有 OOM 风险。
从业以来其实我一直对线程池接触的比较少，了解的比较潜，最近也看了看相关的知识，今天呢总结一下线程池的知识。 线程池能有效的处理多个线程的并发问题，避免大量的线程因为互相强占系统资源导致阻塞现象，能够有效的降低频繁创建和销毁线程对性能所带来的开销。
首先简述下Signal Catcher，Signal Catcher线程接受到kernel系统底层的消息进行dump当前虚拟机的信息并且设置每个线程的标志位(check_point)和请求线程状态为挂起，当线程运行过程中进行上下文切换时会检查该标记。等到线程都挂起后，开始遍历Dump每个线程的堆栈和线程数据后再唤醒线程。关于ANR的更多内容在我的其他博客中进行查阅~~.
我的本意是抛砖引玉，针对每个题目给出我自己的理解和解释型的答案，然后背诵版本需要你们自行去总结和记忆。
为什么要用线程池？ 诸如 Web 服务器、数据库服务器、文件服务器或邮件服务器之类的许多服务器应用程序都面向处理来自某些远程来源的大量短小的任务。请求以某种方式到达服务器，这种方式可能是通过网络协议（例如 HTTP、FTP 或 POP）、通过 JMS 队列或者可能通过轮询数据库。不管请求如何到达，服务器应用程序中经常出现的情况是：单个任务处理的时间很短而请求的数目却是巨大的。 构建服务器应用程序的一个过于简单的模型应该是：每当一个请求到达就创建一个新线程，然后在新线程中为请求服务。实际上，对于原型开发这种方
背景： 211渣硕，电气专业转JAVA后台，看书很少多数是在刷面经，能找到工作实属侥幸，现献上自己的面经，希望能帮助到别人 部分面试结果： 📷 先上总结： 如果实力不够硬建议还是海投，会很累，但机会多一些，我投了200+家，笔试100家左右，面试三四十家，过了7家，那段时间每天少则3场多则7场。 心态一定要稳住，提前批能试就试，过不了也别气馁，毕竟厉害的人很多，就当攒经验了； 感觉上华为小米海康比纯互联网公司的难度要低一些，也是不错的选择 Offer意向书、口头offer统统别信，“hr面不刷人”和“hr面
关于Java 的线程问题，我们上大学的时候，计算机专业的学生肯定会遇到这两个名词–线程和进程，老师和我们说一个进程里面可以有多个线程，这里也引出了多线程的概念。
整体来说，一面的基础性问题比较多，所以博主基本都答出来了，准备过还是有些用处的。所以一面完了感觉还不错，接着第二天下午就二面了。
前面用了几篇文章内容分析了Hystrix执行fallback的逻辑以及导致降级的各种情况，但是作为正常执行的逻辑均还没涉及。比如需要知道：在线程池隔离下如何执行？在信号量隔离下如何执行呢？
“分而治之”一直是一个非常有效的处理大量数据的方法。著名的MapReduce也是采取了分而治之的思想。。简单地说，就是如果你要处理 1000 个数据，但是你并不具备处理 1000个数据的能力，那么你可以只处理其中的 10 个，然后分阶段处理 100 次，将 100 次的结进行合成，就是最终想要的对原始 1000 个数据的处理结果。而这就是Fork Join的基本思想。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
在内核中，为每个socket维护两个队列，一个是已建立连接的队列，也就是完成了三次握手，处于established状态，一个是还没有完全建立连接的队列，处于sync_rcvd状态。
速领：神作《凤凰架构：构建可靠的大型分布式系统》电子版 随着项目不断壮大，OOM（Out Of Memory）成为崩溃统计平台上的疑难杂症之一，大部分业务开发人员对于线上OOM问题一般都是暂不处理，一方面是因为OOM问题没有足够的log，无法在短期内分析解决，另一方面可能是忙于业务迭代、身心疲惫，没有精力去研究OOM的解决方案。 这篇文章将以线上OOM问题作为切入点，介绍常见的OOM类型、OOM的原理、大厂OOM优化黑科技、以及主流的OOM监控方案。 文章较长，请备好小板凳~ OOM问题分类 很多人对于O
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？
并发编程 多线程类的使用 java线程同步有哪些方法、各自的优缺点 synchronized 和ReentrantLock区别，可重入锁是什么？ threadlocal有什么用 Java中创建线程有几种方式？分别是？当主线程执行结束后，子线程还会继续执行下去吗？ JUC中有哪些常用的集合？（项目中用到的） CopyOnWriteArrayList的实现原理？主要应用什么场景下？优缺点分别是？ HashMap不是线程安全的，在高并发环境中做插入会出现什么情况？为什么？ jdk1.8以前ConcurrentHa
单机场景下的延迟任务或周期性的调度任务，开发者经常使用ScheduledThreadPoolExecutor来完成。尤其是Apache RocketMQ 的很多功能都利用了定时任务来完成的。
距离 TiDB Hackathon 落幕已经过去了半个多月，回忆这次比赛、获奖的经历，依然让我感到非常兴奋。我目前是华南理工大学大三的学生，我和正在 PingCAP 实习的学长奕霖一起组队参加了这次 TiDB Hackathon，比赛的主题为 “Improve”，即提升 TiDB 及相关项目的性能、易用性等。我们项目设计的切入点是：
服务器程序（如数据库和 Web 服务器）重复执行来自多个客户端的请求，这些程序旨在处理大量短任务。 构建服务器应用程序的一种方法是在每次请求到达时创建一个新线程，并在新创建的线程中为这个新请求提供服务。 虽然这种方法实施起来似乎很简单，但它也有明显的缺点。 与处理实际请求相比，为每个请求创建新线程的服务器将花费更多时间和消耗更多系统资源来创建和销毁线程。
Dalvik虚拟机是google专门为android平台开发的一个java虚拟机，但它并没有使用JVM规范。Dalvik虚拟机主要完成对象生命周期的管理、线程管理、安全和异常管理以及垃圾回收等重要功能。 java虚拟机和Dalvik虚拟机的区别： java虚拟机 Dalvik虚拟机 java虚拟机基于栈。 基于栈的机器必须使用指令来载入和操作栈上数据，所需指令更多更多 dalvik虚拟机是基于寄存器的 java虚拟机运行的是java字节码。（java类会被编译成一个或多
虽然八股文背的滚瓜烂熟，但是没有在实际开发过程中写的都是业务代码，没有使用过线程池，心里还是慌得一比。
某日某晚 8 时许，一阵急促的报警电话响彻有赞分销员技术团队的工位，小虎同学，小峰同学纷纷打开监控平台一探究竟。分销员系统某核心应用，接口响应全部超时，dubbo 线程池被全部占满，并堆积了大量待处理任务，整个应用无法响应任何外部请求，处于“夯死”的状态。
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。
引用一句经典的话：“UNIX下一切皆文件”。 文件是一种抽象机制，它提供了一种方式用来存储信息以及在后面进行读取。
爬虫相信很多小伙伴都做过，大部分都是用的Python。我之前也用Python爬取过12306的数据，有兴趣的可以看看我的这篇文章：
世上知识千千万，还好有我来相伴。 大家好久不见，我是walking。今天给大家带来一个日志方面的知识——MDC，不知道大家认识不，反正我是最近刚知道的? 初见MDC 前两天看项目中的代码，无意中看到一
t讯地图 算法：非递归实现二叉树前序遍历； 手写：双重检查单例类（其中volatile关键字作用） GreenDao底层实现 binder用处和原理 messager用处和原理 Android中的内存泄露 oom原因及如何定位 如何降低程序崩溃率 okhttp源码理解，使用拦截器的用处和好处 项目中的难点 组件化、插件化 ExoPlayer源码 图片优化，如何压缩、如何缓存 b度 算法：检测字符串是否符合ipv4要求 结合各种启动模式，Activity各种情况下的生命周期 多任务栈情况下的生命周期 多任务栈
在C++中，volatile是一个关键字，用于修饰变量，告诉编译器该变量的值可能在程序流程之外被意外修改，因此编译器不应该对该变量进行优化（如缓存变量值或重排指令顺序）。
linux系统中，查看指定文件的指定内容，linux查找文件内容，linux文件关键字搜索： 查找所有 1.grep ‘异常’ catalina.out 2.cat catalina.out | grep ‘线程池计算当月理财余额异常’ 指定条件 1.匹配行上下10行 grep -10 ‘线程池计算当月理财余额异常’ catalina.out 2.匹配行前10行 grep -B 10 ‘线程池计算当月理财余额异常’ catalina.out 3.匹配行后10行 gr
熟悉java多线程的朋友一定十分了解java的线程池，jdk中的核心实现类为java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor。大家可能了解到它的原理，甚至看过它的源码；但是就像我一样，大家可能对它的作用存在误解。现在问题来了，jdk为什么要提供java线程池？使用java线程池对于每次都创建一个新Thread有什么优势？
忽略了自定义的ThreadFactory、callable和unconfigurable相关的方法
在很久很久之前，我有一段痛苦的记忆。那种被故障所驱使的感觉，在我脑海里久久无法驱散。
在.NET中，常用到的池有四个：字符串拘留池、线程池 、应用程序池、数据库连接池。
我们知道，在并发程序中，并不是启动更多的线程就能让程序最大限度地并发执行。线程数量设置太小，会导致程序不能充分地利用系统资源；线程数量设置太大，又可能带来资源的过度竞争，导致上下文切换带来额外的系统开销，今天我们就来谈下线程的上线文切换。
昨天，分析修复了一个connector的问题。下面开始陈述整个过程，依旧按照之前的陈述思路进行：
由于Web应用程序跑在Tomcat工作线程，因此Web应用对请求的处理时间也直接影响Tomcat性能，而Tomcat和Web应用在运行过程中所用到的资源都来自os，因此调优需要将服务端看作是一个整体来考虑。
211渣硕，电气专业转JAVA后台，看书很少多数是在刷面经，能找到工作实属侥幸，现献上自己的面经，希望能帮助到别人
http://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/set-statement.html
运营push发送数量较大，发送时间密集，同一时间段调用baixin发送push的数量几十万上百万不等。
http://www.mysqlperformanceblog.com/2013/03/16/simcity-outages-traffic-control-and-thread-pool-for-mysql/ 这篇文章生动的描述了线程池的妙处，它可以解决高并发数据库性能下降。 试想着如果不设置交通信号灯，没有交警的指挥，让其车辆肆意行驶，那么造成的后果就是交通瘫痪，谁都抢行，结果谁都过不去，堵死了。那么就必须采取一定的措施，先放行一部分车辆，后续的就排队等待，直到交通畅通。——这就是线程池的作用。 每
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