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来源:kiz挖矿源码 发表时间:2024-12-22 15:06:32

1.什么叫rbq何谓rbq
2.线程池newCachedThreadPool
3.Kotlin语言(十二):Channel
4.线程池工作流程为什么是源码corepoolsize-->blockqueue-->maxp

blockqueue源码

什么叫rbq何谓rbq

       1、rbq的意思是:最常见的意思是惹不起,通常是萌新、菜鸟遇到大佬级别时使用的一个词汇。但也有哲学向的解释。这个解释意思大多指可以被容易使用玩弄的道具、玩具,一旦大佬不开心就可以随便丢弃rbq。

       2、RBQ的另一个意思是“热兵器”或者”请求信息组队列“的意思。热兵器又名火器,古时也称神机,与冷兵器相对。指一种利用推进燃料快速燃烧后产生的高压气体推进发射物的射击武器。传统的推进燃料为黑火药或无烟炸药。请求信息组队列全称RequestBlockQueue,是计算机专用术语,不用事先声明,就可以在JSP网页中使用,在编译为Servlet之后,它会转换为javax.servlet.http.HttpServletRequest形态的对象。

线程池newCachedThreadPool

       新线程池newCachedThreadPool的源码揭示了其独特设计和功能。它的源码核心特点在于动态创建和重用线程,以提高执行短暂异步任务的源码程序性能。此池允许在先前构造的源码线程可用时重复使用它们,且最大线程数为Integer.MAX_VALUE,源码意味着资源使用相对灵活。源码抢挂号源码

       在newCachedThreadPool中,源码线程的源码存活时间设置为秒,超过此时间未使用的源码线程将被终止并从池中移除。这一特性有助于避免资源浪费,源码保持空闲时间足够长的源码池不会消耗任何资源。此外,源码新线程池不包含核心线程,源码其操作基于SynchronousQueue队列,源码确保线程间高效同步。源码

       使用newCachedThreadPool时,程序执行到大约秒后自动终止,手机交易源码因为线程池已完成所有任务。存活线程在超过秒的闲置后被终止和移除,这体现了其设计原理。

       为何newCachedThreadPool选择SynchronousQueue而不是其他线程池通常采用的LinkedBlockQueue?SynchronousQueue是一个特殊的阻塞队列,旨在实现线程间高效同步。它没有内部容量,且插入操作需等待相应的删除操作。此特性使其成为切换设计的拳王iOSaap源码理想选择,允许线程在需要时安全地传递信息、事件或任务,尤其适用于需要多线程间同步的应用场景。

       SynchronousQueue通过实现Collection和Iterator接口支持所有可选方法,包括支持可选的公平性策略。默认情况下,不保证生产者和使用者线程的FIFO顺序访问,但通过将公平性策略设置为true,OAuth认证源码可以确保按此顺序授予访问权限。

       总之,newCachedThreadPool通过动态线程重用和SynchronousQueue的高效同步机制,提供了一种灵活且高效的处理短暂异步任务的方法。其设计旨在优化资源使用,通过在任务完成后的秒内自动清理资源,保持系统性能高效。

Kotlin语言(十二):Channel

        (1)Channel翻译过来为通道或者管道,实际上就是个队列,网校预约源码 是一个面向多协程之间数据传输的 BlockQueue ,用于协程间通信;

        (2)Channel使用 send 和 receive 两个方法往管道里面写入和读取数据,这两个方法是非阻塞的挂起函数;

        (3)Channel是热流,不管有没有订阅者,上游都会发射数据。

        (1)我们发现,这种方式,实际上是我们一直在等待读取 Channel 中的数据,只要有数据到了,就会被读取到;

        (2)最后一行 Done! 没有打印出来,表示程序没有结束,一直处于等待读取数据的状态。

        (1)调用 close 方法就像向通道发送了一个特殊的关闭指令,这个迭代停止,说明关闭指令已经被接收了;

        (2)这里能够保证所有先前发送出去的元素都能在通道关闭前被接收到;

        (3)调用了 close 会立即停止接受新元素, isClosedForSend 会立即返回 true ,而由于 Channel 缓冲区的存在,这时候可能还有一些元素没有被处理完,所以要等所有的元素都被读取之后 isClosedForReceive 才会返回 true 。

        (1)Channel 是一个接口,它继承了 SendChannel 和 ReceiveChannel 两个接口

        (2)SendChannel 提供了发射数据的功能,有如下重点接口:

          - send 是一个挂起函数,将指定的元素发送到此通道,在该通道的缓冲区已满或不存在时挂起调用者。如果通道已经关闭,调用发送时会抛出异常;

          - trySend 如果不违反其容量限制,则立即将指定元素添加到此通道,并返回成功。否则,返回失败或关闭;

          - close 关闭通道;

          - isClosedForSend 判断通道是否已经关闭,如果关闭,调用 send 会引发异常。

        (3)ReceiveChannel 提供了接收数据的功能,有如下重点接口:

           - receive 如果此通道不为空,则从中检索并删除元素;如果通道为空,则挂起调用者;如果通道未接收而关闭,则引发 ClosedReceiveChannel 异常;

           - tryReceive 如果此通道不为空,则从中检索并删除元素,返回成功结果;如果通道为空,则返回失败结果;如果通道关闭,则返回关闭结果;

           - receiveCatching 如果此通道不为空,则从中检索并删除元素,返回成功结果;如果通道为空,则返回失败结果;如果通道关闭,则返回关闭的原因;

           - isEmpty 判断通道是否为空;

           - isClosedForReceive 判断通道是否已经关闭,如果关闭,调用 receive 会引发异常;

           - cancel(cause: CancellationException? = null) 以可选原因取消接收此频道的剩余元素,此函数用于关闭通道并从中删除所有缓冲发送的元素;

           - iterator() 返回通道的迭代器。

        (4)创建不同类型的 Channel

           - Rendezvous channel 0尺寸 buffer (默认类型)

           - Unlimited channel 无限元素, send 不被挂起

           - Buffered channel 指定大小, 满了之后 send 挂起

           - Conflated channel 新元素会覆盖旧元素, receiver 只会得到最新元素, send 永不挂起

        (1)通过 produce 这个方法启动一个生产者协程,并返回一个 ReceiveChannel ,其他协程就可以拿着这个 Channel 来接收数据了;

        (2)通过 actor 可以用来构建一个消费者协程,并返回一个 SendChannel ,其他协程就可以拿着这个 Channel 来发送数据了。

        (1) BroadcastChannel 被标记为过时了,请使用 SharedFlow 和 StateFlow 替代它;

        (2)1中例子提到一对多的情形,从数据处理本身来讲,有多个接收端的时候,同一个元素只会被一个接收端读到;而 BroadcastChannel 则不然,多个接收端不存在互斥现象。

        使用 broadcast() 扩展函数可以将 Channel 转换成 BroadcastChannel

线程池工作流程为什么是corepoolsize-->blockqueue-->maxp

       理解线程池工作流程的关键在于找到最合适的线程数,这个值被称作 corePoolSize。在实际应用中,任务并非全为阻塞或计算型,且不同进程间竞争处理器。因此,核心线程数是基于估计得出的最优值。

       若 corePoolSize 作为最优线程数,那么将任务放入队列等待这些线程处理是合理的。然而,我们需判断 corePoolSize 是否准确,可能偏大或偏小。如果设定偏大,通过工作队列限制线程创建是合理的。反之,当工作队列积累,表明 corePoolSize 过小,需要创建更多线程以接近理想值。

       ThreadPoolExecutor 设计旨在保持高效,需要压力稳定,线程池足够大以反映 corePoolSize 的影响。一旦 corePoolSize 和工作队列满载,线程创建不受限制,此时效率不再依赖估计。

       虽然可以借助多个线程池实现更精细的性能估算,但这仍属治标不治本。理想情况下,阻塞任务应更多创建线程,计算型任务应较少,这要求提高任务内聚性,通过异步处理实现。这虽能优化资源利用,但会增加代码复杂性。

       Go、Kotlin 等语言支持的协程在高并发场景下表现优于 Java 线程池。

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