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了解线程安全问题及其解决方案,掌握多线程编程和线程池的原理,深入理解线程模型和信号的关系。

一个简单的nodejs多任务线程池的实现类

原文英文,约300词,阅读约需2分钟。发表于:

不确定npm有么有类似的项目,由于本人只做一个小爬虫,所以做了这个线程池类 比较简单,记录一下,以便重复使用! ThreadPool new ThreadPool(name ,concurrency, progressCallback); name 线程池名称,可随意设置 同时执行的任务数 任务进度回调 progressCallback 接受两个参数completed 已完成任务...

这篇文章介绍了一个简单的线程池类,可以用于并发执行任务。线程池可以设置名称、同时执行的任务数和任务进度回调函数。文章还提供了使用示例和代码实现。

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动态线程池思想学习及实践

原文约14200字,阅读约需34分钟。发表于:

简单来说,动态线程池就是能在不重新部署应用的情况下动态实时变更其核心参数,并且能对其核心参数及运行状态进行监控及告警;以便开发人员可以及时感知到实际业务中因为各种随机情况导致线程池异常的场景,并依据动态变更能力快速调整并验证参数的合理性。

在后台项目开发中,线程池的参数配置是一个难题。动态线程池可以实时变更核心参数,并监控和告警运行状态。线程池监控和异常告警可以帮助开发人员及时感知线程池异常。线程拒绝难以定位,可以通过自动触发线程池堆栈打印来解决。线程池参数难以调整,可以通过动态刷新来快速修改参数。动态线程池可以提供线程池监控、异常告警、自动触发线程堆栈打印和参数动态刷新等功能。

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Webflux 线程模型理解

原文约3800字,阅读约需9分钟。发表于:

使用 Webflux/Reactor 编程,如果对其中的原理了解不够全面,容易掉坑里。 引子 一个业务系统是用 Webflux 写的,发现后台在做

Webflux线程模型是使用Webflux/Reactor编程的重要概念。Reactive Streams规范定义了发布者和订阅者之间的交互逻辑,解决了异步流式处理中的背压问题。Reactor提供了subscribeOn和publishOn方法来控制request和onNext方法的执行线程。同时使用subscribeOn和publishOn时,subscribeOn的作用会穿过publishOn。

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.NET中的线程安全问题及其解决方案

原文约1400字,阅读约需4分钟。发表于:

在.NET开发中,多线程编程是提高程序性能和响应速度的重要手段。然而,多线程环境也带来了一系列线程安全问题。线程安全是指在并发执行环境中,代码的正确性不受多个线程同时访问和修改共享数据的影响。本文将讨论.NET中常见的线程安全问题,并提供相应的解决方案。线程安全问题数据竞争(Race Condition)当多个线程同时访问和修改同一数据时,可能会导致数据的不一致性。例如,两个线程同时更新一个计数器...

多线程编程在.NET开发中是提高性能和响应速度的重要手段,但也带来了线程安全问题。解决方案包括同步原语、原子操作、并发集合、异步编程模型、读写锁和合理分配线程池资源。

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Python3下dict和list的线程安全性分析

原文约4300字,阅读约需11分钟。发表于:

简述 很多人说python的list和dict对象是线程安全的。呵呵我不信。 首先我们把线程安全定义一下,省得抬杠。线程不安全有以下几种形态。如果发生其中之一,则肯定是线程不安全的。以下是充分非必要条件。 多个线程竞争访问时,发生内存访问异常。 多个线程竞争访问时,发生异常。 多个线程竞争访问时,数据某种程度上不一致。...

Python的list和dict对象在多线程环境下并不是线程安全的。虽然GIL锁住了解释器,避免了大部分内存访问异常,但仍存在组合不安全问题。例如在多线程状态下,对list和dict对象进行keys/values/iterms调用可能导致数据不一致。因此,在多线程编程中应当注意这些问题。

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Python中的多线程与多进程编程:线程池与进程池的应用

原文约5500字,阅读约需13分钟。发表于:

Python中的多线程与多进程编程:线程池与进程池的应用 Python作为一种高级编程语言,提供了多种并发编程的方式,其中多线程与多进程是最常见的两种方式之一。在本文中,我们将探讨Python中多线程

本文介绍了Python中多线程和多进程编程的概念和区别,以及如何使用线程池和进程池来提高并发性能。线程池适用于I/O密集型任务,而进程池适用于CPU密集型任务。通过示例代码,展示了如何使用线程池和进程池来执行一组任务,并比较了它们的性能差异。文章还提到了并发编程中需要注意的问题,如资源同步、内存消耗和上下文切换等,并给出了一些最佳实践和建议。线程池和进程池是Python中强大的工具,可以帮助开发者实现并发编程,提高应用性能和用户体验。

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你真的懂Linux线程和信号的关系吗?

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在讨论信号时,我们通常更多地从进程的角度去理解,但当一个进程包含多个线程时,进程、线程、信号之间的关系会是怎样呢?

本文讨论了进程中线程和信号的关系,包括线程组内共享信号处理函数,独立的信号阻塞集,私有和共享的未决信号队列。还介绍了设置线程阻塞信号集和处理收到信号的方式。致命信号会导致线程组退出。

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Java中CompletableFuture与虚拟线程比较

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异步编程是现代 Java 应用程序的基石,允许它们在不阻塞主线程的情况下处理任务。但Java 21带来了新的挑战者:虚拟线程。这些传统操作系统线程的轻量级替代方案有望显着提高性能。然而,熟悉的 CompletableFuture 仍然是异步操作的强大工具。本文深入探讨了这两种方法的优点和缺点,帮助您为 Java...

Java中的CompletableFuture和虚拟线程是异步编程的两种方法。CompletableFuture是Java 8中引入的结构化处理异步任务的类,而虚拟线程是Java 21中引入的轻量级替代方案,具有更高的性能和资源利用率。选择使用哪种方法取决于项目需求,CompletableFuture适用于简单的异步任务和现有代码库,而虚拟线程适用于高并发性和资源效率的应用程序。

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— 线程安全和互斥量

原文约6200字,阅读约需15分钟。发表于:

线程的主要优势在于能够通过全局变量来共享信息,但这种便捷的共享方式也伴随着一定的风险,需要确保多个线程不会同时修改同一变量。可以用一个公厕的例子来说明,比如甲占用公厕时,乙就必须等甲离开才能占用,这个例子很形象地说明了问题。

线程的主要优势在于能够通过全局变量来共享信息,但需要确保多个线程不会同时修改同一变量。为了确保线程安全,可以使用互斥锁来保护共享资源。互斥锁有两种状态:已锁定和未锁定。多个线程试图执行临界区代码时,必须先锁定互斥锁才能进入临界区。实现线程安全需要实现互斥行为、只允许一个线程进入临界区、不在临界区的线程不能阻止其他线程进入临界区。互斥锁的类型和属性可以通过相关函数进行设置和获取。避免死锁的方法是定义互斥锁的层级关系。

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Android 线程栈压缩方案

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背景 公司项目一直以来存在一个Firebase Push的崩溃问题,如下图所示 创建线程数 1357 个,问题的原因在于应用离线,Firebase Message 积压,导致当应用启动时...

本文讨论了Firebase Push导致线程溢出和内存溢出的原因,介绍了线程管理和线程栈空间设置的流程,讨论了线程栈空间的分配和优化,以及通过hook技术处理线程栈空间问题。最后提出了线程栈空间压缩的测试和风险控制建议。

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