博客
关于我
线程池的七大参数
阅读量:709 次
发布时间:2019-03-21

本文共 1015 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

线程池配置参数是理解线程池功能和优化的重要基础。以下是对各参数的深入分述:

  • corePoolSizecorePoolSize 是线程池的常驻核心线程数。如果有更多任务请求而线程池中的核心线程还未释放,则新任务将被分配给非核心线程,直至核心线程释放。如果核心线程没有被释放,线程池可能需要扩展到 maximumPoolSize。适当设置 corePoolSize 可以平衡吞吐量和资源消耗,避免线程池过于稀疏或拥挤。

  • maximumPoolSizemaximumPoolSize 是线程池能够同时运行的最大线程数。超过此数值后,新任务会按拒绝策略处理。对于-big-traffic大流量系统,设置较高的 maximumPoolSize 有助于处理高峰期流量,确保系统的响应性和稳定性。然而,过高的 maximumPoolSize 可能加重系统负载,影响性能。

  • keepAliveTimekeepAliveTime 是空闲线程的存活时间。线程池中的线程在空闲时长超过该值后,会被销毁,从而释放内存。合理设置 keepAliveTime 可以防止线程堆积,优化内存使用。但过低的值会增加线程频率,影响系统效率,需根据系统负载和应用需求选择适当的保留时间。

  • unitkeepAliveTime 的单位通常为秒或毫秒。根据具体应用场景选择合适的时间单位。例如,短时间内要求高频率处理的系统可能需要较低的 keepAliveTime,以确保响应灵活性。

  • workQueueworkQueue 是用于接收和存储待处理任务的阻塞队列。线程池中的工作线程会从队列中获取任务进行处理。队列的类型、大小和容量直接影响线程池的吞吐量和处理效率。选择合适的队列策略有助于优化线程池性能。

  • threadFactorythreadFactory 负责创建线程。不同的 threadFactory 实现可能影响线程的创建效率和资源消耗。高质量的 threadFactory 提供高效率的线程管理,可以提升线程池性能。

  • handlerhandler 作为线程池的拒绝策略,用于处理无法处理的任务。适当设计 handler 策略可以防止资源浪费,确保系统正确运行。

  • 线程池的优化需要根据具体应用需求进行参数调校。推荐通过测试和监控线程池性能,找到最佳的 parameter 设置,以确保系统高效稳定运行。建议采用负载测试工具,结合日志分析来验证和调整线程池配置参数。

    转载地址:http://tlzrz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    NLog类库使用探索——详解配置
    查看>>
    NLP 基于kashgari和BERT实现中文命名实体识别(NER)
    查看>>
    NLP 时事和见解【2023】
    查看>>
    NLP 模型中的偏差和公平性检测
    查看>>
    Vue3.0 性能提升主要是通过哪几方面体现的?
    查看>>
    NLP 项目:维基百科文章爬虫和分类【01】 - 语料库阅读器
    查看>>
    NLP_什么是统计语言模型_条件概率的链式法则_n元统计语言模型_马尔科夫链_数据稀疏(出现了词库中没有的词)_统计语言模型的平滑策略---人工智能工作笔记0035
    查看>>
    NLP、CV 很难入门?IBM 数据科学家带你梳理
    查看>>
    NLP三大特征抽取器:CNN、RNN与Transformer全面解析
    查看>>
    NLP入门(六)pyltp的介绍与使用
    查看>>
    NLP学习笔记:使用 Python 进行NLTK
    查看>>
    NLP度量指标BELU真的完美么?
    查看>>
    NLP的不同研究领域和最新发展的概述
    查看>>
    NLP的神经网络训练的新模式
    查看>>
    NLP采用Bert进行简单文本情感分类
    查看>>
    NLP问答系统:使用 Deepset SQUAD 和 SQuAD v2 度量评估
    查看>>
    NLP项目:维基百科文章爬虫和分类【02】 - 语料库转换管道
    查看>>
    NLP:从头开始的文本矢量化方法
    查看>>
    NLP:使用 SciKit Learn 的文本矢量化方法
    查看>>
    NLTK - 停用词下载
    查看>>