线程池调优

一.好处 1.通过重复利用已创建爱的线程降低线程创建和销毁造成的消耗:降低资源消耗 2.当任务到达时,任务可以不需要等到线程就能立即执行:提高响应速度 3.进行统一分配.调优和监控:提高线程的可管理性 二.Excutor 1.Executors:静态工厂类,提供了Executor.ExecutorService.ScheduledExcutorService.ThreadFactory.Callable等类的静态工厂方法. 2.ThreadPoolExecutor> 2.1.参数含义 ①.cor

最简单的单线程 我们先从基础开始.无论使用哪种应用服务器或者框架(如Tomcat.Jetty等),他们都有类似的基础实现.Web服务的基础是套接字(socket),套接字负责监听端口,等待TCP连接,并接受TCP连接.一旦TCP连接被接受,即可从新创建的TCP连接中读取和发送数据. 为了能够理解上述流程,我们不直接使用任何应用服务器,而是从零开始构建一个简单的Web服务.该服务是大部分应用服务器的缩影.一个简单的单线程Web服务大概是这样的: ServerSocket listener = ne

不论你是否关注,Java Web应用都或多或少的使用了线程池来处理请求.线程池的实现细节可能会被忽视,但是有关于线程池的使用和调优迟早是需要了解的.本文主要介绍Java线程池的使用和如何正确的配置线程池. 单线程 我们先从基础开始.无论使用哪种应用服务器或者框架(如Tomcat.Jetty等),他们都有类似的基础实现.Web服务的基础是套接字(socket),套接字负责监听端口,等待TCP连接,并接受TCP连接.一旦TCP连接被接受,即可从新创建的TCP连接中读取和发送数据. 为了能够理解上述流

不论你是否关注,Java Web应用都或多或少的使用了线程池来处理请求.线程池的实现细节可能会被忽视,但是有关于线程池的使用和调优迟早是需要了解的.本文主要介绍Java线程池的使用和如何正确的配置线程池. 单线程 我们先从基础开始.无论使用哪种应用服务器或者框架(如Tomcat.Jetty等),他们都有类似的基础实现.Web服务的基础是套接字 (socket),套接字负责监听端口,等待TCP连接,并接受TCP连接.一旦TCP连接被接受,即可从新创建的TCP连接中读取和发送数据. 为了能够理解上述

Java性能调优笔记 调优步骤:衡量系统现状.设定调优目标.寻找性能瓶颈.性能调优.衡量是否到达目标(如果未到达目标,需重新寻找性能瓶颈).性能调优结束. 寻找性能瓶颈 性能瓶颈的表象:资源消耗过多.外部处理系统的性能不足.资源消耗不多但程序的响应速度却仍达不到要求. 资源消耗:CPU.文件IO.网络IO.内存. 外部处理系统的性能不足:所调用的其他系统提供的功能或数据库操作的响应速度不够. 资源消耗不多但程序的响应速度却仍达不到要求:程序代码运行效率不够高.未充分使用资源.程序结构不合理. C

堆大小设置 JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制.32位系统 下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制.我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m. 典型设置: java -Xmx3550m -Xms3550m -Xmn2g -Xss128k -Xmx3550m:设置JVM最大可用内存为3550M. -Xms35

一 前言 截止目前,笔者在博客园上面已经发表了3篇关于网络下载的文章,这三篇博客实现了基于socket的http多线程远程断点下载实用程序.笔者打算在此基础上开发出一款分布式文件管理实用程序,截止目前,已经实现了 服务端/客户端 的上传.下载部分的功能逻辑.涉及到的知识点包括线程池技术.linux epoll并发技术.上传.下载等.JDFS的下载功能的逻辑部分与笔者前几篇关于JWebFileTrans(JDownload)比较类似.如果读者对socket网络下载不熟悉或者是只对下载功能感兴趣,请

深入Java程序性能调优(阿姆达尔定律.缓存组件.并行开发.线程池.JVM调优),刚刚入手,转一注册文件,视频的确不错,可以先下载看看:http://pan.baidu.com/s/1cvD3rw 密码:eevh 1.1. 性能概述--两个实战在线项目对比突出性能的重要性1.2. 性能概述--阿姆达尔定律解决性能的关键点2.1. 设计优化--模式在实际开发中运用012.2. 设计优化--模式在实际开发中运用02-延迟加载的核心2.3. 设计优化--模式在实际开发中运用03-基于动态代理的拦截器2

1.一个人提议引起 这虾子(153193053) 10:05:01 想写个工具类来实现线程池的自动调优,大概就是采集一些相关指标,然后利用线性回归来预测最优设置,你们觉得这个靠谱不. 2.和木的建议 1.收集数据: 2.数据建模: 3.用R语言快速验证,得出回归模型 4.用Weka的包引入到监控程序 线性回归到不复杂,不过要收集原始数据,维度比较多:有些是分类变量或者多余参数,就涉及到哑变量和多重共线性的问题. R语言有些工具,可以自动进行哑变量转换,去掉多余的维度. 这样最终得出的相关系数比较