linux線程池的實現原理

⑴ linux下一個線程佔用多少內存

Linux中線程本身是有自己的棧的，這個空間默認是10240，單位是K，所以默認佔用10M的內存，但是這是最少的，如果線程中敬正，程序員亮穗悔也是用了內存，那就是大族裂於10M，所以線程最低佔用的內存通過ulimit -s查看。

⑵ 學習Linux的步驟是怎樣的

對於Linux的學習，可以分為四個階段，Linux初級入門階段→Linux中級進階→Linux高級進階→Linux資深方向細化階段
第一階段：初級階段
初級階段需要把linux學習路線搞清楚，任何學習都是循序漸進的，所以學linux也是需要有一定的路線。
1. Linux基礎知識、基本命令；
2. Linux用戶及許可權基礎；
3. Linux系統進程管理進階；
4. linux高效文本、文件處理命令；
5. shell腳本入門
第二階段:中級進階
中級進階需要在充分了解linux原理和基礎知識之後，對上層的應用和服務進行深入學習，其中說到服務肯定涉及到網路的相關知識，是需要花時間學習的。
1. TCP/IP網路基礎；
2. Linux企業常用服務；
3. Linux企業級安全原理和防範技巧；
4. 加密/解密原理及數據安全、系統服務訪問控制及服務安全基礎；
5. iptables安全策略構建；
6. shell腳本進階；
7. MySQL應用原理及管理入門
第三階段：Linux高級進階
1. http服務代理緩存加速；
2. 企業級負載集群；
3. 企業級高可用集群；
4. 運維監控zabbix詳解；
5. 運維自動化學習；
第四階段：Linux資深方向細化
1. 大數據方向；
2. 雲計算方向；
3. 運維開發；
4. 自動化運維；
5. 運維架構師
以上是Linux的一個學習方向和路線，對於Linux學習是一個需要堅持的過程，也許通過自學或者培訓，3至6個月都可以把基本知識學會，但是重在實踐，深入的思考和不斷的摸索，你會發現Linux更多的美！

⑶ java開發工程師必須要學的技術有哪些

學習內容：

初級部分
Java 程序設計基礎，包括 J2sdk基礎、Java面向對象基礎、Java API使用、數據結構及演算法基礎、Java AWT圖形界面程序開發；
J2SE平台Java程序設計，包括Swing圖形程序設計, Socket網路應用程序設計,對象序列化，Java 常用數據結構，Applet，流和文件，多線程程序設計；
Java桌面系統項目開發，4~5人組成一個項目組，項目大小為（15人*工作日）；
Linux的基本操作，Linux下的Java程序開發，Linux系統的簡單管理；
Oracle資料庫，包括SQL/PLSQL;資料庫和資料庫設計；簡單掌握ORACLE9i 資料庫的管理；[2]
中級部分
Java Web應用編程，包括 Java Oracle 編程，即JDBC；JavaWeb編程，包括JSP、Servlet,JavaBean；Java應用編程，包括Weblogic、Websphere、Tomcat；以及利用Jbuilder開發Java程序；
MVC與Struts，學習業界通用的MVC設計模式和Struts架構；
Java B/S商務項目開發，4~5人一個項目組，項目大小為（25人*工作日左右）
高級部分
J2ME程序設計，包括J2EE程序、J2ME；Java高級程序設計（J2EE），包括J2EE體系結構和J2EE技術、EJB；Weblogic使用、 JBuilder開發；
Java和XML，包括Java Web Service，JavaXML, 業界主流XML解析器程序設計；
軟體企業規范和軟體工程，包括UML系統建模型和設計(Rational Rose 200x)軟體工程和業界開發規范；CVS版本控制、Java Code書寫規范；
J2EE商務應用系統項目開發，4~5人一個項目組，項目大小為（25人*工作日左右）。
………………………………………………………………………………………………

看你問的問題，應該是對java很感興趣，其實你可以自學java。關於如何學習java，我剛才看到一篇很不錯的文章，是一個農民工介紹自己如何自學java，並找到Java的工作，裡面介紹了他的學習方法和學習過程，希望對你有幫助。
我是一名地地道道的農民工，生活在經濟落後的農村，有一個哥哥和一個弟弟，父母都是地道的農民，日出而作，日落而息，我從小到大學習一直很好，從小學到高一都，成績在全級一直名列前茅，這樣我也順利了考上省的重點高中，然而，每個學期開學是家裡最為難的時候，每次交學費都讓父母發愁許久，家裡為了給我籌錢讀書，都借了不少錢，才讓我讀上高中。我知道我讀到高中家裡已經欠了好多債，為了減輕家裡的負擔，我選擇了退學。
2009年我高一退學，為了給家裡還債，干過建築工地的小工，搞過塑料製品加工，送水工等等。很工資都很低，一個月也就1000多，加上加班費一個月能拿2000多一點，我每個月都向家裡寄回800-1000元，到了2011年末，一次偶然的機會我接觸了Java，聽說Java的前景挺不錯，工資相對於我一個農民工來說簡直是天文數字，於是我在新華書店買了幾本Java的書，盡管白天辛苦工作，晚上回來還是堅持看書，但有於基礎太差很多都很不明白，但還是堅持看，一有看1-2個小時Java的書，看著看著許多基礎都慢慢的學會了，但那些比較難的還是看不懂，後來還買了有些關於框架的書，還是看不懂，這樣斷斷續續的持續了半年多，覺得自己Java的基礎都差不多懂了，但框架還是看不懂，還有最缺的項目經驗，看了很多招聘Java程序員的簡介都要項目經驗，相對我一個農民工來連框架都弄不明白，想找一份Java工作對我來說簡直是奢侈。我只想學Java，並不敢想以後能從事Java的工作。
有一次，在網路上看到一篇讓我很鼓舞的文章，是一個Java高手介紹在沒有基礎的朋友怎麼自學入門Java，文章寫的很好，包含了如何學習，該怎麼學習，他提到一個方法就是看視頻，因為看書實在太枯燥和費解的，不少是我們也看不懂，這點我真的很認同，我自己看書都看了很久才學會基礎。曾經有想過參加培訓，但是上萬元的培訓費讓我望而卻步，我工資這么低，每個月還有向家裡匯錢，加上城市消費比較高，雖然每個月只有幾百剩下，但是相對於上萬萬學費和四個月的吃住費用逼我連想不敢想。 於是我決定看視頻，我就去搜索Java的視頻，雖然我零星的找到一些Java的視頻，但是都不系統。最重要連項目都沒有。後來我找到一份很好的視頻，是IT學習聯盟這個網站一套視頻叫<<零基礎Java就業班>>的教程還不錯，很完整。還贈送11個頂級企業項目。價格很合理，於是我買下來。
於是開始了我的自學Java的路，收到光碟後，我就開始學習，剛開始學習還不錯，是從零基礎教起，老師幽默風趣而又輕松的課堂教課，使我發現原來學習JAVA並不是一件很難的事情。因為我本來基礎還不錯，前面的基礎看一篇我就過去了，到了框架，我覺不又不是很難，可能老師太牛了，他能把復雜的問題講的比較通俗易懂，有些難點的地方我還是連續看了五六次，把他弄懂。每天下午6點下班後，吃了飯，馬上跑回家。看視頻，買了幾本筆記本。當時，為了編程還花幾百元了台二手的台式電腦，配置一般，但編程是足夠的。一邊看視頻，一邊記筆記，把重點都記下來，還一邊跟著老師敲代碼，為了能盡早學會Java。每天都堅持學5-6個小時。經常學到晚上一點多才睡覺。星期六，日不用上班，每天7點多起床，學到晚上11,12點。那段時間特別辛苦，特別累。在學習Java的三個多月里，除了吃飯睡覺工作，剩餘的時間都在學習，因為我知道自己的計算機基礎不是很好，也沒有學過什麼計算機，只是學了些Java基礎，相對於那些科班的人來說我要比他們付出更多的努力。我只能咬緊牙關，堅持下去，我不能放棄，我要完成我的夢想，我要讓我的家人過上好日子。終於三個多月後我把Java教程里的內容和項目都學完了，在學項目的過程中我發現項目特別重要，他能把你學過的知識全部聯系起來，能更好的理解你所學的知識。還有學習過程中，動手很重要，要經常跟著老師動手敲，動手吧，跟著做，一行一行的跟著敲，再試著加一些自己的功能，按照自己的思路敲一些代碼，收獲遠比干聽大的多。 如果遇到暫時對於一些思路不能理解的，動手寫，先寫代碼，慢慢你就會懂了。這套視頻還贈送了11個頂級企業項目，對於我沒有任何經驗的人來說，這個太重要了，還有在學習項目是提升能力最快的方法。項目能把所有的知識點全都連到一起了，不再是分散的，而是形成一個整體了。那種感覺是僅僅深入鑽研知識點而不寫真實項目的人所不能體會的。一個項目就是一根繩子可以把大片的知識串到一起。 就這樣，我用了兩個月也把項目給學完了。其實學完教程差不錯就達到就業水平，但是我可能覺得自己學歷低還是把那11個頂級企業項目才去找工作。
接著我就到51job瘋狂的投簡歷，因為我的學歷問題，初中畢業，說真的，大公司沒有人會要我。所以我頭的都是民營的小公司，我希望自己的努力有所回報。沒有想過幾天後，就有面試了，但是第一次面試我失敗了，雖然我自認為筆試很好，因為我之前做了准備，但是他們的要求比價嚴格，需要有一年的項目經驗，所以我沒有被選中。 後來陸續面試了幾加公司，終於功夫不負有心人，我終於面試上了一家民營的企業。公司規模比較小，我的職務是Java程序員。我想我比較幸運，經理看中我的努力，就決定呂勇我，開的工資是3500一個月，雖然我知道在北京3500隻能過溫飽的生化，但是我想我足夠了，比起以前的工資好了些，以後可以多寄些錢回家。我想只要我繼續努力。我工資一定會翻倍的。 把本文寫出來，希望能讓和我一樣的沒有基礎的朋友有信心，其實我們沒有自卑，我們不比別人笨，只有我們肯努力，我們一樣會成功。

⑷ 多線程都是什麼

你可以簡單把一個程序看做一個進程，我們現在的程序都可以同時進行多項操作，舉個栗子QQ，可以一邊接受別人傳輸燃余的文件，一邊聊天。我們都知道一個線程肯定是順序執行皮攔滾衡此的，但是有了多線程就可以一個線程傳輸文件，一個線程聊天

⑸ linux 啟動tomcat運行後 有多個進程 線程池

那是你每次者者啟動tomcat後，早嫌鎮沒有正確結束進程導致的。

啟動tomcat用tomcat目錄中的腳本startup.sh，但結束時，用自帶的shutdown.sh卻是有問題的；如果不會修改shutdown.sh腳本，可以如下結束：

1. 查看陸粗Java進程：ps -ef|grep java，得到tomcat進程的進程號；

2. 殺死tomcat進程號：kill -9 xxxx
   

⑹ Linux下C/C++ 手寫一個線程池-

在我們日常生活中會遇到許許多多的問題，如果一個服務端要接受很多客戶端的數據，該怎麼辦？多線程並發內存不夠怎麼辦？所以我們需要了解線程池的相關知識。

1.線程池的簡介

線程池是一種多線程處理形式，處理過程中將任務添加到隊列，然後在創建線程後自動啟動這些任務。線程池線程都是後台線程。每個線程都使用默認的堆棧大小，以默認的優先順序運行，並處於多線程單元中。如果某個線程在託管代碼中空閑（如正在等待某個事件）,則線程池將插入另一個輔助線程來使所有處理器保持繁忙。如果所有線程池線程都始終保持繁忙，但隊列中包含掛起的工作，則線程池將在一段時間後創建另一個輔助線程但線程的數目永遠不會超過最大值。超過最大值的線程可以排隊，但他們要等到其他線程完成後才啟動。

2.線程池的組成

1、線程池管理器（ThreadPoolManager）:用於創建並管理線程池

2、工作線程（WorkThread）: 線程池中線程

3、任務介面（Task）:每個任務必須實現的介面，以供工作線程調度任務的執行。

4、任務隊列:用於存放沒有處理的任務。提供一種緩沖機制。

3.線程池的主要優點

1.避免線程太多，使得內存耗盡

2.避免創建與銷毀線程的代價

3.任務與執行分離

1.線程池結構體定義

代碼如下（示例）：

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學習地址：C/C++Linux伺服器開發/後台架構師【零好陸聲教友前頃育】-學習視頻教程-騰訊課堂

需要更多C/C++ Linux伺服器架構師學習資料加qun 812855908 （資料包括C/C++，Linux，golang技術，內核，Nginx，ZeroMQ，MySQL，Redis，fastdfs，MongoDB，ZK，流媒體，CDN，P2P，K8S，Docker，TCP/IP，協程，DPDK，ffmpeg，大廠面試題 等）

2.介面定義

代碼如下（示例）：

3.回調函數

代碼如下（示例）：

4.全部代碼（加註釋）

代碼如下（示例）：

關於線程池是基本代碼就在上面了，關於編程這一部分內容，我建議大家還是要自己去動手實現，如果只是單純的看了一遍，知識這塊可能會記住，但是操作起來可能就比較吃力，萬事開頭難，只要堅持下去，總會有結果的。

⑺ 怎樣用 filesystem java api 來實現查看文件系統空間總量 就相當於linux命令： hadoop fs - 的操作

眾所周知，java在處理數據量比較大的時候，載入到內存必然會導致內存溢出，而在一些數據處理中我們不得不去處理海量數據，在做數據處理中，我們常見的手段是分解，壓縮，並行，臨時文件等方法;

例如，我們要將資料庫(不論是什麼資料庫)的數據導出到一個文件，一般是Excel或文本格式的CSV;對於Excel來講，對於POI和JXL的介面，你很多時候沒有辦法去控制內存什麼時候向磁碟寫入，很惡心，而且這些API在內存構造的對象大小將比數據原有的大小要大很多倍數，所以你不得不去拆分Excel，還好，POI開始意識到這個問題，在3.8.4的版本後，開始提供cache的行數，提供了SXSSFWorkbook的介面，可以設置在內存中的行數，不過可惜的是，他當你超過這個行數，每添加一行，它就將相對行數前面的一行寫入磁碟(如你設置2000行的話，當你寫第20001行的時候，他會將第一行寫入磁碟)，其實這個時候他些的臨時文件，以至於不消耗內存，不過這樣你會發現，刷磁碟的頻率會非常高，我們的確不想這樣，因敬姿源為我們想讓他達到一個范圍一次性將數據刷如磁碟，比如一次刷1M之類的做法，可惜現在還沒有這種API，很痛苦，我自己做過測試，通過寫小的Excel比使用目前提供刷磁碟的API來寫大文件，效率要高冊隱一些，而亮態且這樣如果訪問的人稍微多一些磁碟IO可能會扛不住，因為IO資源是非常有限的，所以還是拆文件才是上策;而當我們寫CSV，也就是文本類型的文件，我們很多時候是可以自己控制的，不過你不要用CSV自己提供的API，也是不太可控的，CSV本身就是文本文件，你按照文本格式寫入即可被CSV識別出來;如何寫入呢？下面來說說。。。

在處理數據層面，如從資料庫中讀取數據，生成本地文件，寫代碼為了方便，我們未必要1M怎麼來處理，這個交給底層的驅動程序去拆分，對於我們的程序來講我們認為它是連續寫即可;我們比如想將一個1000W數據的資料庫表，導出到文件;此時，你要麼進行分頁，oracle當然用三層包裝即可，mysql用limit，不過分頁每次都會新的查詢，而且隨著翻頁，會越來越慢，其實我們想拿到一個句柄，然後向下游動，編譯一部分數據(如10000行)將寫文件一次(寫文件細節不多說了，這個是最基本的)，需要注意的時候每次buffer的數據，在用outputstream寫入的時候，最好flush一下，將緩沖區清空下;接下來，執行一個沒有where條件的SQL，會不會將內存撐爆？是的，這個問題我們值得去思考下，通過API發現可以對SQL進行一些操作，例如，通過：PreparedStatement statement = connection.prepareStatement(sql)，這是默認得到的預編譯，還可以通過設置：

PreparedStatement statement = connection.prepareStatement(sql，ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY，ResultSet.CONCUR_READ_ONLY);

來設置游標的方式，以至於游標不是將數據直接cache到本地內存，然後通過設置statement.setFetchSize(200);設置游標每次遍歷的大小;OK，這個其實我用過，oracle用了和沒用沒區別，因為oracle的jdbc API默認就是不會將數據cache到java的內存中的，而mysql里頭設置根本無效，我上面說了一堆廢話，呵呵，我只是想說，java提供的標准API也未必有效，很多時候要看廠商的實現機制，還有這個設置是很多網上說有效的，但是這純屬抄襲;對於oracle上面說了不用關心，他本身就不是cache到內存，所以java內存不會導致什麼問題，如果是mysql，首先必須使用5以上的版本，然後在連接參數上加上useCursorFetch=true這個參數，至於游標大小可以通過連接參數上加上：defaultFetchSize=1000來設置，例如：

jdbc：mysql：//xxx.xxx.xxx.xxx：3306/abc？zeroDateTimeconvertToNull&useCursorFetch=true&defaultFetchSize=1000< /span>

上次被這個問題糾結了很久(mysql的數據老導致程序內存膨脹，並行2個直接系統就宕了)，還去看了很多源碼才發現奇跡竟然在這里，最後經過mysql文檔的確認，然後進行測試，並行多個，而且數據量都是500W以上的，都不會導致內存膨脹，GC一切正常，這個問題終於完結了。

我們再聊聊其他的，數據拆分和合並，當數據文件多的時候我們想合並，當文件太大想要拆分，合並和拆分的過程也會遇到類似的問題，還好，這個在我們可控制的范圍內，如果文件中的數據最終是可以組織的，那麼在拆分和合並的時候，此時就不要按照數據邏輯行數來做了，因為行數最終你需要解釋數據本身來判定，但是只是做拆分是沒有必要的，你需要的是做二進制處理，在這個二進制處理過程，你要注意了，和平時read文件不要使用一樣的方式，平時大多對一個文件讀取只是用一次read操作，如果對於大文件內存肯定直接掛掉了，不用多說，你此時因該每次讀取一個可控范圍的數據，read方法提供了重載的offset和length的范圍，這個在循環過程中自己可以計算出來，寫入大文件和上面一樣，不要讀取到一定程序就要通過寫入流flush到磁碟;其實對於小數據量的處理在現代的NIO技術的中也有用到，例如多個終端同時請求一個大文件下載，例如視頻下載吧，在常規的情況下，如果用java的容器來處理，一般會發生兩種情況：

其一為內存溢出，因為每個請求都要載入一個文件大小的內存甚至於更多，因為java包裝的時候會產生很多其他的內存開銷，如果使用二進制會產生得少一些，而且在經過輸入輸出流的過程中還會經歷幾次內存拷貝，當然如果有你類似nginx之類的中間件，那麼你可以通過send_file模式發送出去，但是如果你要用程序來處理的時候，內存除非你足夠大，但是java內存再大也會有GC的時候，如果你內存真的很大，GC的時候死定了，當然這個地方也可以考慮自己通過直接內存的調用和釋放來實現，不過要求剩餘的物理內存也足夠大才行，那麼足夠大是多大呢？這個不好說，要看文件本身的大小和訪問的頻率;

其二為假如內存足夠大，無限制大，那麼此時的限制就是線程，傳統的IO模型是線程是一個請求一個線程，這個線程從主線程從線程池中分配後，就開始工作，經過你的Context包裝、Filter、攔截器、業務代碼各個層次和業務邏輯、訪問資料庫、訪問文件、渲染結果等等，其實整個過程線程都是被掛住的，所以這部分資源非常有限，而且如果是大文件操作是屬於IO密集型的操作，大量的CPU時間是空餘的，方法最直接當然是增加線程數來控制，當然內存足夠大也有足夠的空間來申請線程池，不過一般來講一個進程的線程池一般會受到限制也不建議太多的，而在有限的系統資源下，要提高性能，我們開始有了new IO技術，也就是NIO技術，新版的裡面又有了AIO技術，NIO只能算是非同步IO，但是在中間讀寫過程仍然是阻塞的(也就是在真正的讀寫過程，但是不會去關心中途的響應)，還未做到真正的非同步IO，在監聽connect的時候他是不需要很多線程參與的，有單獨的線程去處理，連接也又傳統的socket變成了selector，對於不需要進行數據處理的是無需分配線程處理的;而AIO通過了一種所謂的回調注冊來完成，當然還需要OS的支持，當會掉的時候會去分配線程，目前還不是很成熟，性能最多和NIO吃平，不過隨著技術發展，AIO必然會超越NIO，目前谷歌V8虛擬機引擎所驅動的node.js就是類似的模式，有關這種技術不是本文的說明重點;

將上面兩者結合起來就是要解決大文件，還要並行度，最土的方法是將文件每次請求的大小降低到一定程度，如8K(這個大小是經過測試後網路傳輸較為適宜的大小，本地讀取文件並不需要這么小)，如果再做深入一些，可以做一定程度的cache，將多個請求的一樣的文件，cache在內存或分布式緩存中，你不用將整個文件cache在內存中，將近期使用的cache幾秒左右即可，或你可以採用一些熱點的演算法來配合;類似迅雷下載的斷點傳送中(不過迅雷的網路協議不太一樣)，它在處理下載數據的時候未必是連續的，只要最終能合並即可，在伺服器端可以反過來，誰正好需要這塊的數據，就給它就可以;才用NIO後，可以支持很大的連接和並發，本地通過NIO做socket連接測試，100個終端同時請求一個線程的伺服器，正常的WEB應用是第一個文件沒有發送完成，第二個請求要麼等待，要麼超時，要麼直接拒絕得不到連接，改成NIO後此時100個請求都能連接上伺服器端，服務端只需要1個線程來處理數據就可以，將很多數據傳遞給這些連接請求資源，每次讀取一部分數據傳遞出去，不過可以計算的是，在總體長連接傳輸過程中總體效率並不會提升，只是相對相應和所開銷的內存得到量化控制，這就是技術的魅力，也許不要太多的演算法，不過你得懂他。

類似的數據處理還有很多，有些時候還會將就效率問題，比如在HBase的文件拆分和合並過程中，要不影響線上業務是比較難的事情，很多問題值得我們去研究場景，因為不同的場景有不同的方法去解決，但是大同小異，明白思想和方法，明白內存和體系
架構，明白你所面臨的是沈陽的場景，只是細節上改變可以帶來驚人的效果。

⑻ 如何看懂《Linux多線程服務端編程

一：進程和線程
每個進程有自己獨立的地址空間。「在同一個進程」還是「不在同一個進程」是系統功能劃分的重要決策點。《Erlang程序設計》[ERL]把進程比喻為人：
每個人有自己的記憶（內存），人與人通過談話（消息傳遞）來交流，談話既可以是面談（同一台伺服器），也可以在電話里談（不同的伺服器，有網路通信）。面談和電話談的區別在於，面談可以立即知道對方是否死了（crash,SIGCHLD），而電話談只能通過周期性的心跳來判斷對方是否還活著。
有了這些比喻，設計分布式系統時可以採取「角色扮演」，團隊里的幾個人各自扮演一個進程，人的角色由進程的代碼決定（管登錄的、管消息分發的、管買賣的等等）。每個人有自己的記憶，但不知道別人的記憶，要想知道別人的看法，只能通過交談（暫不考慮共享內存這種IPC）。然後就可以思考：
·容錯：萬一有人突然死了
·擴容：新人中途加進來
·負載均衡：把甲的活兒挪給乙做
·退休：甲要修復bug，先別派新任務，等他做完手上的事情就把他重啟
等等各種場景，十分便利。

線程的特點是共享地址空間，從而可以高效地共享數據。一台機器上的多個進程能高效地共享代碼段(操作系統可以映射為同樣的物理內存)，但不能共享數據。如果多個進程大量共享內存，等於是把多進程程序當成多線程來寫，掩耳盜鈴。
「多線程」的價值，我認為是為了更好地發揮多核處理器(multi-cores)的效能。在單核時代，多線程沒有多大價值（個人想法：如果要完成的任務是CPU密集型的，那多線程沒有優勢，甚至因為線程切換的開銷，多線程反而更慢；如果要完成的任務既有CPU計算，又有磁碟或網路IO，則使用多線程的好處是，當某個線程因為IO而阻塞時，OS可以調度其他線程執行，雖然效率確實要比任務的順序執行效率要高，然而，這種類型的任務，可以通過單線程的」non-blocking IO+IO multiplexing」的模型（事件驅動）來提高效率，採用多線程的方式，帶來的可能僅僅是編程上的簡單而已）。Alan Cox說過：」A computer is a state machine.Threads are for people who can』t program state machines.」（計算機是一台狀態機。線程是給那些不能編寫狀態機程序的人准備的）如果只有一塊CPU、一個執行單元，那麼確實如Alan Cox所說，按狀態機的思路去寫程序是最高效的。

二：單線程伺服器的常用編程模型
據我了解，在高性能的網路程序中，使用得最為廣泛的恐怕要數」non-blocking IO + IO multiplexing」這種模型，即Reactor模式。
在」non-blocking IO + IO multiplexing」這種模型中，程序的基本結構是一個事件循環（event loop），以事件驅動（event-driven）和事件回調的方式實現業務邏輯：
[cpp] view plain
//代碼僅為示意，沒有完整考慮各種情況
while(!done)
{
int timeout_ms = max(1000, getNextTimedCallback());
int retval = poll(fds, nfds, timeout_ms);
if (retval<0){
處理錯誤，回調用戶的error handler
}else{
處理到期的timers,回調用戶的timer handler
if(retval>0){
處理IO事件，回調用戶的IO event handler
}
}
}

這里select(2)/poll(2)有伸縮性方面的不足（描述符過多時，效率較低），Linux下可替換為epoll(4)，其他操作系統也有對應的高性能替代品。
Reactor模型的優點很明顯，編程不難，效率也不錯。不僅可以用於讀寫socket，連接的建立(connect(2)/accept(2))，甚至DNS解析都可以用非阻塞方式進行，以提高並發度和吞吐量(throughput)，對於IO密集的應用是個不錯的選擇。lighttpd就是這樣，它內部的fdevent結構十分精妙，值得學習。
基於事件驅動的編程模型也有其本質的缺點，它要求事件回調函數必須是非阻塞的。對於涉及網路IO的請求響應式協議，它容易割裂業務邏輯，使其散布於多個回調函數之中，相對不容易理解和維護。

三：多線程伺服器的常用編程模型
大概有這么幾種：
a：每個請求創建一個線程，使用阻塞式IO操作。在Java 1.4引人NIO之前，這是Java網路編程的推薦做法。可惜伸縮性不佳（請求太多時，操作系統創建不了這許多線程）。
b：使用線程池，同樣使用阻塞式IO操作。與第1種相比，這是提高性能的措施。
c：使用non-blocking IO + IO multiplexing。即Java NIO的方式。
d：Leader/Follower等高級模式。
在默認情況下，我會使用第3種，即non-blocking IO + one loop per thread模式來編寫多線程C++網路服務程序。

1：one loop per thread
此種模型下，程序里的每個IO線程有一個event loop，用於處理讀寫和定時事件（無論周期性的還是單次的）。代碼框架跟「單線程伺服器的常用編程模型」一節中的一樣。
libev的作者說：
One loop per thread is usually a good model. Doing this is almost never wrong, some times a better-performance model exists, but it is always a good start.

這種方式的好處是：
a：線程數目基本固定，可以在程序啟動的時候設置，不會頻繁創建與銷毀。
b：可以很方便地在線程間調配負載。
c：IO事件發生的線程是固定的，同一個TCP連接不必考慮事件並發。

Event loop代表了線程的主循環，需要讓哪個線程幹活，就把timer或IO channel（如TCP連接）注冊到哪個線程的loop里即可：對實時性有要求的connection可以單獨用一個線程；數據量大的connection可以獨佔一個線程，並把數據處理任務分攤到另幾個計算線程中（用線程池）；其他次要的輔助性connections可以共享一個線程。
比如，在dbproxy中，一個線程用於專門處理客戶端發來的管理命令；一個線程用於處理客戶端發來的MySQL命令，而與後端資料庫通信執行該命令時，是將該任務分配給所有事件線程處理的。

對於non-trivial（有一定規模）的服務端程序，一般會採用non-blocking IO + IO multiplexing，每個connection/acceptor都會注冊到某個event loop上，程序里有多個event loop，每個線程至多有一個event loop。
多線程程序對event loop提出了更高的要求，那就是「線程安全」。要允許一個線程往別的線程的loop里塞東西，這個loop必須得是線程安全的。
在dbproxy中，線程向其他線程分發任務，是通過管道和隊列實現的。比如主線程accept到連接後，將表示該連接的結構放入隊列，並向管道中寫入一個位元組。計算線程在自己的event loop中注冊管道的讀事件，一旦有數據可讀，就嘗試從隊列中取任務。

2：線程池
不過，對於沒有IO而光有計算任務的線程，使用event loop有點浪費。可以使用一種補充方案，即用blocking queue實現的任務隊列：
[cpp] view plain
typedef boost::function<void()>Functor;
BlockingQueue<Functor> taskQueue; //線程安全的全局阻塞隊列

//計算線程
void workerThread()
{
while (running) //running變數是個全局標志
{
Functor task = taskQueue.take(); //this blocks
task(); //在產品代碼中需要考慮異常處理
}
}

// 創建容量（並發數）為N的線程池
int N = num_of_computing_threads;
for (int i = 0; i < N; ++i)
{
create_thread(&workerThread); //啟動線程
}

//向任務隊列中追加任務
Foo foo; //Foo有calc()成員函數
boost::function<void()> task = boost::bind(&Foo::calc，&foo);
taskQueue.post(task);

除了任務隊列，還可以用BlockingQueue<T>實現數據的生產者消費者隊列，即T是數據類型而非函數對象，queue的消費者從中拿到數據進行處理。其實本質上是一樣的。

3：總結
總結而言，我推薦的C++多線程服務端編程模式為：one (event) loop per thread + thread pool：
event loop用作IO multiplexing，配合non-blockingIO和定時器；
thread pool用來做計算，具體可以是任務隊列或生產者消費者隊列。

以這種方式寫伺服器程序，需要一個優質的基於Reactor模式的網路庫來支撐，muo正是這樣的網路庫。比如dbproxy使用的是libevent。
程序里具體用幾個loop、線程池的大小等參數需要根據應用來設定，基本的原則是「阻抗匹配」（解釋見下），使得CPU和IO都能高效地運作。所謂阻抗匹配原則：
如果池中線程在執行任務時，密集計算所佔的時間比重為 P (0 < P <= 1)，而系統一共有 C 個 CPU，為了讓這 C 個 CPU 跑滿而又不過載，線程池大小的經驗公式 T = C/P。（T 是個 hint，考慮到 P 值的估計不是很准確，T 的最佳值可以上下浮動 50%）
以後我再講這個經驗公式是怎麼來的，先驗證邊界條件的正確性。
假設 C = 8，P = 1.0，線程池的任務完全是密集計算，那麼T = 8。只要 8 個活動線程就能讓 8 個 CPU 飽和，再多也沒用，因為 CPU 資源已經耗光了。
假設 C = 8，P = 0.5，線程池的任務有一半是計算，有一半等在 IO 上，那麼T = 16。考慮操作系統能靈活合理地調度 sleeping/writing/running 線程，那麼大概 16 個「50%繁忙的線程」能讓 8 個 CPU 忙個不停。啟動更多的線程並不能提高吞吐量，反而因為增加上下文切換的開銷而降低性能。
如果 P < 0.2，這個公式就不適用了，T 可以取一個固定值，比如 5*C。

另外，公式里的 C 不一定是 CPU 總數，可以是「分配給這項任務的 CPU 數目」，比如在 8 核機器上分出 4 個核來做一項任務，那麼 C=4。

四：進程間通信只用TCP
Linux下進程間通信的方式有：匿名管道(pipe)、具名管道(FIFO)、POSIX消息隊列、共享內存、信號(signals)，以及Socket。同步原語有互斥器(mutex)、條件變數(condition variable)、讀寫鎖(reader-writer lock)、文件鎖(record locking)、信號量(semaphore)等等。

進程間通信我首選Sockets（主要指TCP，我沒有用過UDP，也不考慮Unix domain協議）。其好處在於：
可以跨主機，具有伸縮性。反正都是多進程了，如果一台機器的處理能力不夠，很自然地就能用多台機器來處理。把進程分散到同一區域網的多台機器上，程序改改host:port配置就能繼續用；
TCP sockets和pipe都是操作文件描述符，用來收發位元組流，都可以read/write/fcntl/select/poll等。不同的是，TCP是雙向的，Linux的pipe是單向的，進程間雙向通信還得開兩個文件描述符，不方便；而且進程要有父子關系才能用pipe，這些都限制了pipe的使用；
TCP port由一個進程獨占，且進程退出時操作系統會自動回收文件描述符。因此即使程序意外退出，也不會給系統留下垃圾，程序重啟之後能比較容易地恢復，而不需要重啟操作系統（用跨進程的mutex就有這個風險）；而且，port是獨占的，可以防止程序重復啟動，後面那個進程搶不到port，自然就沒法初始化了，避免造成意料之外的結果；
與其他IPC相比，TCP協議的一個天生的好處是「可記錄、可重現」。tcpmp和Wireshark是解決兩個進程間協議和狀態爭端的好幫手，也是性能（吞吐量、延遲）分析的利器。我們可以藉此編寫分布式程序的自動化回歸測試。也可以用tcp之類的工具進行壓力測試。TCP還能跨語言，服務端和客戶端不必使用同一種語言。

分布式系統的軟體設計和功能劃分一般應該以「進程」為單位。從宏觀上看，一個分布式系統是由運行在多台機器上的多個進程組成的，進程之間採用TCP長連接通信。
使用TCP長連接的好處有兩點：一是容易定位分布式系統中的服務之間的依賴關系。只要在機器上運行netstat -tpna|grep <port>就能立刻列出用到某服務的客戶端地址（Foreign Address列），然後在客戶端的機器上用netstat或lsof命令找出是哪個進程發起的連接。TCP短連接和UDP則不具備這一特性。二是通過接收和發送隊列的長度也較容易定位網路或程序故障。在正常運行的時候，netstat列印的Recv-Q和Send-Q都應該接近0，或者在0附近擺動。如果Recv-Q保持不變或持續增加，則通常意味著服務進程的處理速度變慢，可能發生了死鎖或阻塞。如果Send-Q保持不變或持續增加，有可能是對方伺服器太忙、來不及處理，也有可能是網路中間某個路由器或交換機故障造成丟包，甚至對方伺服器掉線，這些因素都可能表現為數據發送不出去。通過持續監控Recv-Q和Send-Q就能及早預警性能或可用性故障。以下是服務端線程阻塞造成Recv-Q和客戶端Send-Q激增的例子：
[cpp] view plain
$netstat -tn
Proto Recv-Q Send-Q Local Address Foreign
tcp 78393 0 10.0.0.10:2000 10.0.0.10:39748 #服務端連接
tcp 0 132608 10.0.0.10:39748 10.0.0.10:2000 #客戶端連接
tcp 0 52 10.0.0.10:22 10.0.0.4:55572

五：多線程伺服器的適用場合
如果要在一台多核機器上提供一種服務或執行一個任務，可用的模式有：
a：運行一個單線程的進程；
b：運行一個多線程的進程；
c：運行多個單線程的進程；
d：運行多個多線程的進程；

考慮這樣的場景：如果使用速率為50MB/s的數據壓縮庫，進程創建銷毀的開銷是800微秒，線程創建銷毀的開銷是50微秒。如何執行壓縮任務？
如果要偶爾壓縮1GB的文本文件，預計運行時間是20s，那麼起一個進程去做是合理的，因為進程啟動和銷毀的開銷遠遠小於實際任務的耗時。
如果要經常壓縮500kB的文本數據，預計運行時間是10ms，那麼每次都起進程 似乎有點浪費了，可以每次單獨起一個線程去做。
如果要頻繁壓縮10kB的文本數據，預計運行時間是200微秒，那麼每次起線程似 乎也很浪費，不如直接在當前線程搞定。也可以用一個線程池，每次把壓縮任務交給線程池，避免阻塞當前線程（特別要避免阻塞IO線程）。
由此可見，多線程並不是萬靈丹(silver bullet)。

1：必須使用單線程的場合
據我所知，有兩種場合必須使用單線程：
a：程序可能會fork(2)；
實際編程中，應該保證只有單線程程序能進行fork(2)。多線程程序不是不能調用fork(2)，而是這么做會遇到很多麻煩：
fork一般不能在多線程程序中調用，因為Linux的fork只克隆當前線程的thread of control，不可隆其他線程。fork之後，除了當前線程之外，其他線程都消失了。
這就造成一種危險的局面。其他線程可能正好處於臨界區之內，持有了某個鎖，而它突然死亡，再也沒有機會去解鎖了。此時如果子進程試圖再對同一個mutex加鎖，就會立即死鎖。因此，fork之後，子進程就相當於處於signal handler之中（因為不知道調用fork時，父進程中的線程此時正在調用什麼函數，這和信號發生時的場景一樣），你不能調用線程安全的函數（除非它是可重入的），而只能調用非同步信號安全的函數。比如，fork之後，子進程不能調用：
malloc，因為malloc在訪問全局狀態時幾乎肯定會加鎖；
任何可能分配或釋放內存的函數，比如snprintf；
任何Pthreads函數；
printf系列函數，因為其他線程可能恰好持有stdout/stderr的鎖；
除了man 7 signal中明確列出的信號安全函數之外的任何函數。

因此，多線程中調用fork，唯一安全的做法是fork之後，立即調用exec執行另一個程序，徹底隔斷子進程與父進程的聯系。

在多線程環境中調用fork，產生子進程後。子進程內部只存在一個線程，也就是父進程中調用fork的線程的副本。
使用fork創建子進程時，子進程通過繼承整個地址空間的副本，也從父進程那裡繼承了所有互斥量、讀寫鎖和條件變數的狀態。如果父進程中的某個線程佔有鎖，則子進程同樣佔有這些鎖。問題是子進程並不包含佔有鎖的線程的副本，所以子進程沒有辦法知道它佔有了哪些鎖，並且需要釋放哪些鎖。
盡管Pthread提供了pthread_atfork函數試圖繞過這樣的問題，但是這回使得代碼變得混亂。因此《Programming With Posix Threads》一書的作者說：」Avoid using fork in threaded code except where the child process will immediately exec a new program.」。

b：限製程序的CPU佔用率；
這個很容易理解，比如在一個8核的伺服器上，一個單線程程序即便發生busy-wait，占滿1個core，其CPU使用率也只有12.5%，在這種最壞的情況下，系統還是有87.5%的計算資源可供其他服務進程使用。
因此對於一些輔助性的程序，如果它必須和主要服務進程運行在同一台機器的話，那麼做成單線程的能避免過分搶奪系統的計算資源。

⑼ 怎樣判斷tomcat線程池太小

web server允許的最大線程連接數還受制於操作系統的內核參數設置,通常Windows是2000個左右，Linux是1000個左右。

1.編輯tomcat安裝目錄下的conf目錄下的server.xml文件
在tomcat配置文件server.xml中的<Connector />配置中，和連接數相關的參數有：
maxThreads="150" 表示最多同時處理150個連接,Tomcat使用線程來處理接收的每個請求。這個值表示Tomcat可創建的最大的線程數。默認值200。
minSpareThreads="25" 表示即使沒有人使用也開這么多空線程等待
maxSpareThreads="75" 表示如果最多可以空75個線程，例如某時刻有80人訪問，之後沒有人訪問了，則tomcat不會保留80個空線程，而是關閉5個空的。 （一旦創建的線程超過這個值，Tomcat就會關閉不再需要的socket線程。默認值50。
）

acceptCount="100" 當同時連接的人數達到maxThreads時，還可以接收排隊的連接數量，超過這個連接的則直接返回拒絕連接。（指定當任何能夠使用的處理請求的線程數都 被使用時，能夠放到處理隊列中的請求數，超過這個數的請求將不予處理。默認值10。 ）
其中和最大連接數相關的參數為maxThreads和acceptCount。如果要加大並發連接數，應同時加大這兩個參數。
web server允許的最大連接數還受制於操作系統的內核參數設置，通常Windows是2000個左右，Linux是1000個左右。tomcat5中的配置示例：
<Connector port="8080"
maxThreads="150" minSpareThreads="25" maxSpareThreads="75"
acceptCount="100"/>
對於其他埠的偵聽配置，以此類推。

線程池一般有三個重要參數：
1. 最大線程數。在程序運行的任何時候，線程數總數都不會超過這個數。好肢如果請求數量超過最大數時，則會等待其他線程結束後再處理。
2. 最大共享線程數，即最大空閑線程數。如果當前的空閑線程數超過該值，則多餘的線程會被殺掉。
3. 最小共享線程數，即最小空閑線程數。如果當前的空閑數小於該值，則一次性創建這個數量的空閑線程，所以它本身也是一個創建線程的步長。

線程池有兩個概念：
1. Worker線程。工作線程主要是運行執行代碼，有兩種狀態：空閑狀態和運行狀態。在空閑狀態時，類似塵滾「休眠」，等待任務；處理運行狀態時，表示正在運行任務（Runnable）。
2. 輔助線程。主要負責監控線程池的狀態：空閑線程是否超過最大空閑線程數或者小於最小空閑線程數等。如果不滿足要求，就調整之。

來 看一下線程池究竟是怎麼一回事？其實線程池的原理很簡單，類似於操作系統中的緩沖區的概念，它的流程如下：先啟動若干數量的線程，並讓這些線程都處於睡眠 狀態，當客戶端有一個新請求時，就會喚醒線程池中的某一個睡眠線程，讓它來處理客戶端的這個請求，當處理完這個請求後，線程又處於睡眠狀態。可能你也許會 問：為什麼要搞得這么麻煩，如果每當客戶端有新的請求時，我就創建一個新的線程不就完了？這也許是個不錯的方法，因為它能使得你編寫代碼相對容易一些，但 你卻忽略了一個重要的問題??性能！就拿我所在的單位來說，我的單位是一個省級數據大集中的銀行網路中心，高峰期每秒的客戶端請求並發數超過100，如果 為每個客戶端請求創建一個新線程的話，那耗費的CPU時間和內存將是驚人的，如果採用一個擁有200個線程的線程池，那將會節約大量的的系統資源，使得更 多的CPU時間和內存用來處派襪余理實際的商業應用，而不是頻繁的線程創建與銷毀。

介紹了tomcat、jetty和resin三種Java Web容器的線程池後，按照慣例應該比較它們的優缺點。不過先總結線程池的特點。

線程池作為提高程序處理數據能力的一種方案，應用非常廣泛。大量的伺服器都或多或少的使用到了線程池技術，不管是用Java還是C++實現，線程池都有如下的特點：
線程池一般有三個重要參數：
1. 最大線程數。在程序運行的任何時候，線程數總數都不會超過這個數。如果請求數量超過最大數時，則會等待其他線程結束後再處理。
2. 最大共享線程數，即最大空閑線程數。如果當前的空閑線程數超過該值，則多餘的線程會被殺掉。
3. 最小共享線程數，即最小空閑線程數。如果當前的空閑數小於該值，則一次性創建這個數量的空閑線程，所以它本身也是一個創建線程的步長。

線程池有兩個概念：
1. Worker線程。工作線程主要是運行執行代碼，有兩種狀態：空閑狀態和運行狀態。在空閑狀態時，類似「休眠」，等待任務；處理運行狀態時，表示正在運行任務（Runnable）。
2. 輔助線程。主要負責監控線程池的狀態：空閑線程是否超過最大空閑線程數或者小於最小空閑線程數等。如果不滿足要求，就調整之。

1、修改啟動時內存參數、並指定JVM時區 （在windows server 2008 下時間少了8個小時）：在Tomcat上運行j2ee項目代碼時，經常會出現內存溢出的情況，解決辦法是在系統參數中增加系統參數：window下， 在catalina.bat最前面：
set JAVA_OPTS=-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms512m -Xmx1024m;-Duser.timezone=GMT+08;
一定加在catalina.bat最前面。linux下，在catalina.sh最前面增加：

JAVA_OPTS="-XX:PermSize=64M -XX:MaxPermSize=128m -Xms512m -Xmx1024m -Duser.timezone=Asia/Shanghai"注意：前後二者區別，有無set，有無雙引號。

2、線程池配置（Tomcat6下）

使用線程池，用較少的線程處理較多的訪問，可以提高tomcat處理請求的能力。使用方式：

首先。打開/conf/server.xml，增加

<Executor name="tomcatThreadPool" namePrefix="catalina-exec-"
maxThreads="500" minSpareThreads="20" maxIdleTime="60000" />

最大線程500（一般伺服器足以），最小空閑線程數20，線程最大空閑時間60秒。

然後，修改<Connector ...>節點，增加executor屬性，如:

<Connector executor="tomcatThreadPool"
port="80"

protocol="HTTP/1.1"

maxThreads="600"

minSpareThreads="100"

maxSpareThreads="300"
connectionTimeout="60000"
keepAliveTimeout="15000"
maxKeepAliveRequests="1"
redirectPort="443"
....../>

maxThreads:Tomcat可創建的最大的線程數，每一個線程處理一個請求；

minSpareThreads:最小備用線程數，tomcat啟動時的初始化的線程數；

maxSpareThreads:最大備用線程數，一旦創建的線程超過這個值，Tomcat就會關閉不再需要的socket線程；

acceptCount:指定當所有可以使用的處理請求的線程數都被使用時，可以放到處理隊列中的請求數，就是被排隊的請求數，超過這個數的請求將拒絕連接。

connnectionTimeout:網路連接超時，單位：毫秒。設置為0表示永不超時，這樣設置有隱患的。通常可設置為30000毫秒。
enableLookups:是否允許DNS查詢注意：可以多個connector公用1個線程池。3、調整連接相關Connector的參數：

<Connector executor="tomcatThreadPool"
port="80" protocol="HTTP/1.1"
connectionTimeout="60000"
keepAliveTimeout="15000"
maxKeepAliveRequests="1"
redirectPort="443"
maxHttpHeaderSize="8192" URIEncoding="UTF-8" enableLookups="false" acceptCount="100" disableUploadTimeout="true"/>參數說明：

connectionTimeout - 網路連接超時，單位：毫秒。設置為0表示永不超時，這樣設置有隱患的。通常可設置為30000毫秒。
keepAliveTimeout - 長連接最大保持時間（毫秒）。此處為15秒。
maxKeepAliveRequests - 最大長連接個數（1表示禁用，-1表示不限制個數，默認100個。一般設置在100~200之間） the maximum number of HTTP requests that can be held in the pipeline until the connection is closed by the server. Setting this attribute to 1 disables HTTP/1.0 keep-alive, as well as HTTP/1.1 keep-alive and pipelining. Setting this to -1 allows an unlimited number of pipelined or keep-alive HTTP requests. If not specified, this attribute is set to 100.
maxHttpHeaderSize - http請求頭信息的最大程度，超過此長度的部分不予處理。一般8K。
URIEncoding - 指定Tomcat容器的URL編碼格式。
acceptCount - 指定當所有可以使用的處理請求的線程數都被使用時，可以放到處理隊列中的請求數，超過這個數的請求將不予處理，默認為10個。defines the maximum queue length for incoming connection requests when all possible request processing threads are in use. Any requests received when the queue is full are refused. The default value is 10.
disableUploadTimeout - 上傳時是否使用超時機制
enableLookups - 是否反查域名，取值為：true或false。為了提高處理能力，應設置為false
bufferSize - defines the size (in bytes) of the buffer to be provided for input streams created by this connector. By default, buffers of 2048 bytes are provided.
maxSpareThreads - 做多空閑連接數，一旦創建的線程超過這個值，Tomcat就會關閉不再需要的socket線程 the maximum number of unused request processing threads that are allowed to exist until the thread pool starts stopping the unnecessary threads. The default value is 50.
maxThreads - 最多同時處理的連接數，Tomcat使用線程來處理接收的每個請求。這個值表示Tomcat可創建的最大的線程數。。 the maximum number of request processing threads to be created by this Connector, which therefore determines the maximum number of simultaneous requests that can be handled. If not specified, this attribute is set to 200.
minSpareThreads - 最小空閑線程數，Tomcat初始化時創建的線程數 the number of request processing threads that are created when this Connector is first started. The connector will also make sure it has the specified number of idle processing threads available. This attribute should be set to a value smaller than that set for maxThreads. The default value is 4.
minProcessors - 最小空閑連接線程數，用於提高系統處理性能，默認值為10。（用於Tomcat4中）
maxProcessors - 最大連接線程數，即：並發處理的最大請求數，默認值為75。（用於Tomcat4中）
備註：

Tomcat4中可以通過修改minProcessors和maxProcessors的值來控制線程數。

在Tomcat5+主要對以下參數調整
maxThreads
Tomcat使用線程來處理接收的每個請求。這個值表示Tomcat可創建的最大的線程數。
acceptCount
指定當所有可以使用的處理請求的線程數都被使用時，可以放到處理隊列中的請求數，超過這個數的請求將不予處理。
connnectionTimeout
網路連接超時，單位：毫秒。設置為0表示永不超時，這樣設置有隱患的。通常可設置為30000毫秒。
minSpareThreads
Tomcat初始化時創建的線程數。
maxSpareThreads
一旦創建的線程超過這個值，Tomcat就會關閉不再需要的socket線程。

⑽ 線程池哪個語言用的多

Java語言
Java語言對於多線程的支持十分豐富，JDK本身提供了很多性能優良的庫，包括ThreadPoolExecutor和ScheleThreadPoolExecutor等。
使用線程池原因：因為線程的創建、和清理都是需要耗費系統資源的。我們知道Linux中線程實際上是由輕量級進程實現的，相對於純理論上的線程這個開銷還是有的。含洞假設某個線程的創建、運行和銷毀的時間分別為T1、T2、T3，當T1+T3的時旁宴間相對於T2不可忽略時，線程池的就有必要引入了，尤其是處理數百萬級的高並發處理時。線程池提升了多線程程序的性能，因為線程池裡面的線程都是現成的而且能夠重復使用，我們不需要臨時創建大量線程，然後在任務結束時又銷毀大量線程。一個理想的線程池能夠談啟枯合理地動態調節池內線程數量，既不會因為線程過少而導致大量任務堆積，也不會因為線程過多了而增加額外的系統開銷。