[容量调度器 Capacity Sched...]的搜索结果

...cemanager.scheduler.class和yarn.scheduler.capacity.root.queues等属性，确保目标队列已被正确创建并启用。 4.2 确认权限问题 其次，检查提交作业的用户是否有权访问指定队列。在容量调度器这个系统里，每个队列都有一份专属的“通行证名单”——也就是ACL（访问控制列表）。为了保险起见，得确认一下您是不是已经在这份名单上，拥有对当前队列的访问权限。 4.3 正确指定队列名 在提交Pig作业时，请务必准确无误地指定队列名。例如，如果你在YARN中有名为"data_processing"的队列，应如此提交作业： shell pig -x mapreduce -param yarn_queue_name=data_processing script.pig 4.4 调整资源请求 最后，根据队列的实际资源配置情况，适当调整作业的资源请求（如vCores、内存等）。如果资源请求开得太大，即使队列里明明有资源并且存货充足，作业也可能抓不到自己需要的那份资源，导致无法顺利完成任务。 5. 总结与思考 理解并解决Pig作业在YARN上无法获取队列资源的问题，不仅需要我们熟悉Apache Pig和YARN的工作原理，更要求我们在实践中细心观察、细致排查。当你碰到这类问题的时候，不妨先从最基础的设置开始“摸底”，一步步地往里探索。同时，得保持像猫捉老鼠那样的敏锐眼神和逮住问题不放的耐心，这样你才能在海量数据这座大山中稳稳当当地向前迈进。毕竟，就像生活一样，处理大数据问题的过程也是充满挑战与乐趣的探索之旅。

...tz 是个开源的作业调度框架，为在 Java 应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制。Quartz 允许开发人员根据时间间隔（或天）来调度作业。它实现了作业和触发器的多对多关系，还能把多个作业与不同的触发器关联。整合了 Quartz 的应用程序可以重用来自不同事件的作业，还可以为一个事件组合多个作业。虽然可以通过属性文件（在属性文件中可以指定 JDBC 事务的数据源、全局作业和/或触发器侦听器、插件、线程池，以及更多）配置 Quartz，但它根本没有与应用程序服务器的上下文或引用集成在一起。结果就是作业不能访问 Web 服务器的内部函数；例如，在使用 WebSphere 应用服务器时，由 Quartz 调度的作业并不能影响服务器的动态缓存和数据源。 二、java中实现定时任务分类 从实现的技术上来分类，目前主要有三种技术（或者说有三种产品）： Java自带的java.util.Timer类，这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务。使用这种方式可以让你的程序按照某一个频度执行，但不能在指定时间运行。一般用的较少，这篇文章将不做详细介绍。 使用Quartz，这是一个功能比较强大的的调度器，可以让你的程序在指定时间执行，也可以按照某一个频度执行，配置起来稍显复杂，稍后会详细介绍。 Spring3.0以后自带的task，可以将它看成一个轻量级的Quartz，而且使用起来比Quartz简单许多，稍后会介绍。 从作业类的继承方式来讲，可以分为两类： 作业类需要继承自特定的作业类基类，如Quartz中需要继承自org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean；java.util.Timer中需要继承自java.util.TimerTask。 作业类即普通的java类，不需要继承自任何基类。 注:个人推荐使用第二种方式，因为这样所以的类都是普通类，不需要事先区别对待。 从任务调度的触发时机来分，这里主要是针对作业使用的触发器，主要有以下两种： 每隔指定时间则触发一次，在Quartz中对应的触发器为：org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean 每到指定时间则触发一次，在Quartz中对应的调度器为：org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean 注：并非每种任务都可以使用这两种触发器，如java.util.TimerTask任务就只能使用第一种。Quartz和spring task都可以支持这两种触发条件。 三、Quartz与Spring的集成 第一种，作业类继承自特定的基类：org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean。 第一步：定义作业类 Java代码 import org.quartz.JobExecutionContext; import org.quartz.JobExecutionException; import org.springframework.scheduling.quartz.QuartzJobBean; public class Job1 extends QuartzJobBean { private int timeout; private static int i = 0; //调度工厂实例化后，经过timeout时间开始执行调度 public void setTimeout(int timeout) { this.timeout = timeout; } / 要调度的具体任务 / @Override protected void executeInternal(JobExecutionContext context) throws JobExecutionException { System.out.println("定时任务执行中…"); } } 第二步：spring配置文件中配置作业类JobDetailBean Xml代码 <bean name="job1" class="org.springframework.scheduling.quartz.JobDetailBean"> <property name="jobClass" value="com.gy.Job1" /> <property name="jobDataAsMap"> <map> <entry key="timeout" value="0" /> </map> </property> </bean> 说明：org.springframework.scheduling.quartz.JobDetailBean有两个属性，jobClass属性即我们在java代码中定义的任务类，jobDataAsMap属性即该任务类中需要注入的属性值。 第三步：配置作业调度的触发方式（触发器） Quartz的作业触发器有两种，分别是 org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean 第一种SimpleTriggerBean，只支持按照一定频度调用任务，如每隔30分钟运行一次。 配置方式如下： Xml代码 <bean id="simpleTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean"> <property name="jobDetail" ref="job1" /> <property name="startDelay" value="0" /><!-- 调度工厂实例化后，经过0秒开始执行调度 --> <property name="repeatInterval" value="2000" /><!-- 每2秒调度一次 --> </bean> 第二种CronTriggerBean，支持到指定时间运行一次，如每天12:00运行一次等。 配置方式如下： Xml代码 <bean id="cronTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean"> <property name="jobDetail" ref="job1" /> <!—每天12:00运行一次 --> <property name="cronExpression" value="0 0 12 ?" /> </bean> 关于cronExpression表达式的语法参见附录。 第四步：配置调度工厂 Xml代码 <bean class="org.springframework.scheduling.quartz.SchedulerFactoryBean"> <property name="triggers"> <list> <ref bean="cronTrigger" /> </list> </property> </bean> 说明：该参数指定的就是之前配置的触发器的名字。 第五步：启动你的应用即可，即将工程部署至tomcat或其他容器。 第二种，作业类不继承特定基类。 Spring能够支持这种方式，归功于两个类： org.springframework.scheduling.timer.MethodInvokingTimerTaskFactoryBean org.springframework.scheduling.quartz.MethodInvokingJobDetailFactoryBean 这两个类分别对应spring支持的两种实现任务调度的方式，即前文提到到java自带的timer task方式和Quartz方式。这里我只写MethodInvokingJobDetailFactoryBean的用法，使用该类的好处是,我们的任务类不再需要继承自任何类，而是普通的pojo。 第一步：编写任务类 Java代码 public class Job2 { public void doJob2() { System.out.println("不继承QuartzJobBean方式-调度进行中..."); } } 可以看出，这就是一个普通的类，并且有一个方法。 第二步：配置作业类 Xml代码 <bean id="job2" class="org.springframework.scheduling.quartz.MethodInvokingJobDetailFactoryBean"> <property name="targetObject"> <bean class="com.gy.Job2" /> </property> <property name="targetMethod" value="doJob2" /> <property name="concurrent" value="false" /><!-- 作业不并发调度 --> </bean> 说明：这一步是关键步骤，声明一个MethodInvokingJobDetailFactoryBean，有两个关键属性：targetObject指定任务类，targetMethod指定运行的方法。往下的步骤就与方法一相同了，为了完整，同样贴出。 第三步：配置作业调度的触发方式（触发器） Quartz的作业触发器有两种，分别是 org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean 第一种SimpleTriggerBean，只支持按照一定频度调用任务，如每隔30分钟运行一次。 配置方式如下： Xml代码 <bean id="simpleTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.SimpleTriggerBean"> <property name="jobDetail" ref="job2" /> <property name="startDelay" value="0" /><!-- 调度工厂实例化后，经过0秒开始执行调度 --> <property name="repeatInterval" value="2000" /><!-- 每2秒调度一次 --> </bean> 第二种CronTriggerBean，支持到指定时间运行一次，如每天12:00运行一次等。 配置方式如下： Xml代码 <bean id="cronTrigger" class="org.springframework.scheduling.quartz.CronTriggerBean"> <property name="jobDetail" ref="job2" /> <!—每天12:00运行一次 --> <property name="cronExpression" value="0 0 12 ?" /> </bean> 以上两种调度方式根据实际情况，任选一种即可。 第四步：配置调度工厂 Xml代码 <bean class="org.springframework.scheduling.quartz.SchedulerFactoryBean"> <property name="triggers"> <list> <ref bean="cronTrigger" /> </list> </property> </bean> 说明：该参数指定的就是之前配置的触发器的名字。 第五步：启动你的应用即可，即将工程部署至tomcat或其他容器。 到此，spring中Quartz的基本配置就介绍完了，当然了，使用之前，要导入相应的spring的包与Quartz的包，这些就不消多说了。 其实可以看出Quartz的配置看上去还是挺复杂的，没有办法，因为Quartz其实是个重量级的工具，如果我们只是想简单的执行几个简单的定时任务，有没有更简单的工具，有！ 四、Spring-Task 上节介绍了在Spring 中使用Quartz，本文介绍Spring3.0以后自主开发的定时任务工具，spring task，可以将它比作一个轻量级的Quartz，而且使用起来很简单，除spring相关的包外不需要额外的包，而且支持注解和配置文件两种 形式，下面将分别介绍这两种方式。 第一种：配置文件方式 第一步：编写作业类 即普通的pojo，如下： Java代码 import org.springframework.stereotype.Service; @Service public class TaskJob { public void job1() { System.out.println(“任务进行中。。。”); } } 第二步：在spring配置文件头中添加命名空间及描述 Xml代码 <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:task="http://www.springframework.org/schema/task" 。。。。。。 xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/task http://www.springframework.org/schema/task/spring-task-3.0.xsd"> 第三步：spring配置文件中设置具体的任务 Xml代码 <task:scheduled-tasks> <task:scheduled ref="taskJob" method="job1" cron="0 ?"/> </task:scheduled-tasks> <context:component-scan base-package=" com.gy.mytask " /> 说明：ref参数指定的即任务类，method指定的即需要运行的方法，cron及cronExpression表达式，具体写法这里不介绍了，详情见上篇文章附录。 <context:component-scan base-package="com.gy.mytask" />这个配置不消多说了，spring扫描注解用的。 到这里配置就完成了，是不是很简单。 第二种：使用注解形式 也许我们不想每写一个任务类还要在xml文件中配置下，我们可以使用注解@Scheduled，我们看看源文件中该注解的定义： Java代码 @Target({java.lang.annotation.ElementType.METHOD, java.lang.annotation.ElementType.ANNOTATION_TYPE}) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Documented public @interface Scheduled { public abstract String cron(); public abstract long fixedDelay(); public abstract long fixedRate(); } 可以看出该注解有三个方法或者叫参数，分别表示的意思是： cron：指定cron表达式 fixedDelay：官方文档解释：An interval-based trigger where the interval is measured from the completion time of the previous task. The time unit value is measured in milliseconds.即表示从上一个任务完成开始到下一个任务开始的间隔，单位是毫秒。 fixedRate：官方文档解释：An interval-based trigger where the interval is measured from the start time of the previous task. The time unit value is measured in milliseconds.即从上一个任务开始到下一个任务开始的间隔，单位是毫秒。 下面我来配置一下。 第一步：编写pojo Java代码 import org.springframework.scheduling.annotation.Scheduled; import org.springframework.stereotype.Component; @Component(“taskJob”) public class TaskJob { @Scheduled(cron = "0 0 3 ?") public void job1() { System.out.println(“任务进行中。。。”); } } 第二步：添加task相关的配置： Xml代码 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:aop="http://www.springframework.org/schema/aop" xmlns:context="http://www.springframework.org/schema/context" xmlns:tx="http://www.springframework.org/schema/tx" xmlns:task="http://www.springframework.org/schema/task" xsi:schemaLocation=" http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/aop http://www.springframework.org/schema/aop/spring-aop-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/context http://www.springframework.org/schema/jdbc/spring-jdbc-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/tx http://www.springframework.org/schema/tx/spring-tx-3.0.xsd http://www.springframework.org/schema/task http://www.springframework.org/schema/task/spring-task-3.0.xsd" default-lazy-init="false"> <context:annotation-config /> <!—spring扫描注解的配置 --> <context:component-scan base-package="com.gy.mytask" /> <!—开启这个配置，spring才能识别@Scheduled注解 --> <task:annotation-driven scheduler="qbScheduler" mode="proxy"/> <task:scheduler id="qbScheduler" pool-size="10"/> 说明：理论上只需要加上<task:annotation-driven />这句配置就可以了，这些参数都不是必须的。 Ok配置完毕，当然spring task还有很多参数，我就不一一解释了，具体参考xsd文档http://www.springframework.org/schema/task/spring-task-3.0.xsd。 附录： cronExpression的配置说明，具体使用以及参数请百度google 字段 允许值 允许的特殊字符 秒 0-59 , - / 分 0-59 , - / 小时 0-23 , - / 日期 1-31 , - ? / L W C 月份 1-12 或者 JAN-DEC , - / 星期 1-7 或者 SUN-SAT , - ? / L C 年（可选） 留空, 1970-2099 , - / - 区间 通配符 ? 你不想设置那个字段 下面只例出几个式子 CRON表达式 含义 "0 0 12 ?" 每天中午十二点触发 "0 15 10 ? " 每天早上10：15触发 "0 15 10 ?" 每天早上10：15触发 "0 15 10 ? " 每天早上10：15触发 "0 15 10 ? 2005" 2005年的每天早上10：15触发 "0 14 ?" 每天从下午2点开始到2点59分每分钟一次触发 "0 0/5 14 ?" 每天从下午2点开始到2：55分结束每5分钟一次触发 "0 0/5 14,18 ?" 每天的下午2点至2：55和6点至6点55分两个时间段内每5分钟一次触发 "0 0-5 14 ?" 每天14:00至14:05每分钟一次触发 "0 10,44 14 ? 3 WED" 三月的每周三的14：10和14：44触发 "0 15 10 ? MON-FRI" 每个周一、周二、周三、周四、周五的10：15触发 Cron 表达式包括以下 7 个字段： 秒 分 小时 月内日期 月 周内日期 年（可选字段） 特殊字符 Cron 触发器利用一系列特殊字符，如下所示： 反斜线（/）字符表示增量值。例如，在秒字段中“5/15”代表从第 5 秒开始，每 15 秒一次。 问号（?）字符和字母 L 字符只有在月内日期和周内日期字段中可用。问号表示这个字段不包含具体值。所以，如果指定月内日期，可以在周内日期字段中插入“?”，表示周内日期值无关紧要。字母 L 字符是 last 的缩写。放在月内日期字段中，表示安排在当月最后一天执行。在周内日期字段中，如果“L”单独存在，就等于“7”，否则代表当月内周内日期的最后一个实例。所以“0L”表示安排在当月的最后一个星期日执行。 在月内日期字段中的字母（W）字符把执行安排在最靠近指定值的工作日。把“1W”放在月内日期字段中，表示把执行安排在当月的第一个工作日内。 井号（）字符为给定月份指定具体的工作日实例。把“MON2”放在周内日期字段中，表示把任务安排在当月的第二个星期一。 星号（）字符是通配字符，表示该字段可以接受任何可能的值。 字段 允许值 允许的特殊字符 秒 0-59 , - / 分 0-59 , - / 小时 0-23 , - / 日期 1-31 , - ? / L W C 月份 1-12 或者 JAN-DEC , - / 星期 1-7 或者 SUN-SAT , - ? / L C 年（可选） 留空, 1970-2099 , - / 表达式意义 "0 0 12 ?" 每天中午12点触发 "0 15 10 ? " 每天上午10:15触发 "0 15 10 ?" 每天上午10:15触发 "0 15 10 ? " 每天上午10:15触发 "0 15 10 ? 2005" 2005年的每天上午10:15触发 "0 14 ?" 在每天下午2点到下午2:59期间的每1分钟触发 "0 0/5 14 ?" 在每天下午2点到下午2:55期间的每5分钟触发 "0 0/5 14,18 ?" 在每天下午2点到2:55期间和下午6点到6:55期间的每5分钟触发 "0 0-5 14 ?" 在每天下午2点到下午2:05期间的每1分钟触发 "0 10,44 14 ? 3 WED" 每年三月的星期三的下午2:10和2:44触发 "0 15 10 ? MON-FRI" 周一至周五的上午10:15触发 "0 15 10 15 ?" 每月15日上午10:15触发 "0 15 10 L ?" 每月最后一日的上午10:15触发 "0 15 10 ? 6L" 每月的最后一个星期五上午10:15触发 "0 15 10 ? 6L 2002-2005" 2002年至2005年的每月的最后一个星期五上午10:15触发 "0 15 10 ? 63" 每月的第三个星期五上午10:15触发 每天早上6点 0 6 每两个小时 0 /2 晚上11点到早上8点之间每两个小时，早上八点 0 23-7/2，8 每个月的4号和每个礼拜的礼拜一到礼拜三的早上11点 0 11 4 1-3 1月1日早上4点 0 4 1 1 本篇文章为转载内容。原文链接：https://zhanghaiyang.blog.csdn.net/article/details/51397459。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...延时队列（按时间进行调度，就是隔多长时间运行，谁隔的少，谁先） 以下例子中，我们添加线程到队列顺序为t12345，正常情况下，会按照顺序运行，但是这里有了延时时间，也就是时间越短，越先执行 步骤很简单，拿到延时队列 指定构造方法 继承 implements Delayed 重写 compareTo和getDelay import java.util.Calendar;import java.util.Random;import java.util.concurrent.BlockingQueue;import java.util.concurrent.DelayQueue;import java.util.concurrent.Delayed;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T07_DelayQueue {static BlockingQueue<MyTask> tasks = new DelayQueue<>();static Random r = new Random();static class MyTask implements Delayed {String name;long runningTime;MyTask(String name, long rt) {this.name = name;this.runningTime = rt;}@Overridepublic int compareTo(Delayed o) {if(this.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS) < o.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS))return -1;else if(this.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS) > o.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS)) return 1;else return 0;}@Overridepublic long getDelay(TimeUnit unit) {return unit.convert(runningTime - System.currentTimeMillis(), TimeUnit.MILLISECONDS);}@Overridepublic String toString() {return name + " " + runningTime;} }public static void main(String[] args) throws InterruptedException {long now = System.currentTimeMillis();MyTask t1 = new MyTask("t1", now + 1000);MyTask t2 = new MyTask("t2", now + 2000);MyTask t3 = new MyTask("t3", now + 1500);MyTask t4 = new MyTask("t4", now + 2500);MyTask t5 = new MyTask("t5", now + 500);tasks.put(t1);tasks.put(t2);tasks.put(t3);tasks.put(t4);tasks.put(t5);System.out.println(tasks);for(int i=0; i<5; i++) {System.out.println(tasks.take());//获取的是toString方法返回值} }} 7、特殊的阻塞队列2：PriorityQueque 优先队列（二叉树算法，就是排序） import java.util.PriorityQueue;public class T07_01_PriorityQueque {public static void main(String[] args) {PriorityQueue<String> q = new PriorityQueue<>();q.add("c");q.add("e");q.add("a");q.add("d");q.add("z");for (int i = 0; i < 5; i++) {System.out.println(q.poll());} }} 8、特殊的阻塞队列3：SynchronusQueue 同步队列(线程池用处非常大) 此队列容量为0，当插入元素时，必须同时有个线程往外取 就是说，当你往这个队列里面插入一个元素，它就拿着这个元素站着(阻塞)，直到有个取元素的线程来，它就把元素交给它 就是用来同步数据的，也就是线程间交互数据用的一个特殊队列 package com.mashibing.juc.c_025;import java.util.concurrent.BlockingQueue;import java.util.concurrent.SynchronousQueue;public class T08_SynchronusQueue { //容量为0public static void main(String[] args) throws InterruptedException {BlockingQueue<String> strs = new SynchronousQueue<>();new Thread(()->{//这个线程就是消费者，来取值try {System.out.println(strs.take());//和同步队列要值} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }).start();strs.put("aaa"); //阻塞等待消费者消费，就拿着aaa站着，等线程来取//strs.put("bbb");//strs.add("aaa");System.out.println(strs.size());} } 9、特殊的阻塞队列4：TransferQueue 传递队列 此队列加入了一个方法transfer()用来向队列添加元素 但是和put()方法不同的是，put添加完元素就走了 而这个方法，添加完自己就阻塞了，直到有人将这个元素取走，它才继续工作(省去我们手动阻塞) import java.util.concurrent.LinkedTransferQueue;public class T09_TransferQueue {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {LinkedTransferQueue<String> strs = new LinkedTransferQueue<>();new Thread(() -> {try {System.out.println(strs.take());} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }).start();strs.transfer("aaa");//放东西到队列，同时阻塞等待消费者线程，取走元素//strs.put("aaa");//如果用put就和普通队列一样，放完东西就走了/new Thread(() -> {try {System.out.println(strs.take());} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }).start();/} } 3、线程池 线程池 由于单独创建线程，十分影响效率，而且无法对线程集中管理，一旦疏落，可能线程无限执行，浪费资源 线程池就是一个存储线程的游泳池，而每个线程就是池子里面的赛道 池子里的线程不执行任何任务，只是提供一个资源 而谁提交了任务，比如我想来游泳，那么池子就给你一个赛道，让你游泳 比如它想练憋气，那么给它一个赛道练憋气 当他们用完，走了，那么后面其它人再过来继续用 这就是线程池，始终只有这几个线程，不做实现，而是借用这几个线程的用户，自己掌控用这些线程资源做什么（提交任务给线程,线程空闲就帮他们完成任务） 线程池的两种类型（两类，不是两个） ThreadPoolExecutor（简称TPE） ForkJoinPool（分解汇总任务(将任务细化，最后汇总结果)，少量线程执行多个任务（子任务，TPE做不到先执行子任务），CPU密集型） Executors（注意这后面有s） 它可以说是线程池工厂类，我们一般通过它创建线程池，并且它为我们封装了线程 1、常用类 Executor ExecutorService 扩展了execute方法，具有一个返回值 规定了异步执行机制，提供了一些执行器方法，比如shutdown()关闭等 但是它不知道执行器中的线程何时执行完 Callable 对Runnable进行了扩展,实现Callable的调用，可以有返回值，表示线程的状态 但是无法返回线程执行结果 Future 获得未来线程执行结果 由此，我们可以得知线程池基本的一个使用步骤 其中service.submit（）:为异步提交，也就是说，主线程该干嘛干嘛，我是异步执行的，和同步不一样（当前线程执行完，主线程才能继续执行，叫同步） futuer.get():获取结果集结果，此时因为异步，主线程执行到这里，结果集可能还没封装好，所以此时如果没有值，就阻塞，直到结果集出来 public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {Callable<String> c = new Callable() {@Overridepublic String call() throws Exception {return "Hello Callable";} };ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();Future<String> future = service.submit(c); //异步System.out.println(future.get());//阻塞service.shutdown();} 2、FutureTask 可充当任务的结果集 上面我们介绍Future是用来得到任务的执行结果的 而FutureTask，可以当做一个任务用，并且返回任务的结果，也就是可以跑线程，然后还可以得到线程结果 public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {FutureTask<Integer> task = new FutureTask<>(()->{TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(500);return 1000;}); //new Callable () { Integer call();}new Thread(task).start();System.out.println(task.get()); //阻塞} 3、CompletableFuture 非常灵活的任务结果集 一个非常灵活的结果集 他可以将很多执行不同任务的线程的结果进行汇总 比如一个网站，它可以启动多个线程去各大电商网站，比如淘宝，京东，收集某些或某一个商品的价格 最后，将获取的数据进行整合封装 最终，客户就可以通过此网站，获取某类商品在各网站的价格信息 / 假设你能够提供一个服务 这个服务查询各大电商网站同一类产品的价格并汇总展示 @author 马士兵 http://mashibing.com/import java.io.IOException;import java.util.Random;import java.util.concurrent.CompletableFuture;import java.util.concurrent.ExecutionException;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T06_01_CompletableFuture {public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {long start, end;/start = System.currentTimeMillis();priceOfTM();priceOfTB();priceOfJD();end = System.currentTimeMillis();System.out.println("use serial method call! " + (end - start));/start = System.currentTimeMillis();CompletableFuture<Double> futureTM = CompletableFuture.supplyAsync(()->priceOfTM());CompletableFuture<Double> futureTB = CompletableFuture.supplyAsync(()->priceOfTB());CompletableFuture<Double> futureJD = CompletableFuture.supplyAsync(()->priceOfJD());CompletableFuture.allOf(futureTM, futureTB, futureJD).join();//当所有结果集都获取到，才汇总阻塞CompletableFuture.supplyAsync(()->priceOfTM()).thenApply(String::valueOf).thenApply(str-> "price " + str).thenAccept(System.out::println);end = System.currentTimeMillis();System.out.println("use completable future! " + (end - start));try {System.in.read();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();} }private static double priceOfTM() {delay();return 1.00;}private static double priceOfTB() {delay();return 2.00;}private static double priceOfJD() {delay();return 3.00;}/private static double priceOfAmazon() {delay();throw new RuntimeException("product not exist!");}/private static void delay() {int time = new Random().nextInt(500);try {TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(time);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.printf("After %s sleep!\n", time);} } 4、TPE型线程池1：ThreadPoolExecutor 原理及其参数 线程池由两个集合组成，一个集合存储线程，一个集合存储任务 存储线程：可以规定大小，最多可以有多少个，以及指定核心线程数量（不会被回收） 任务队列：存储任务 细节：初始线程池没有线程，当有一个任务来，线程池起一个线程，又有一个任务来，再起一个线程，直到达到核心线程数量 核心线程数量达到时，新来的任务将存储到任务队列中等待核心线程处理完成，直到任务队列也满了 当任务队列满了，此时再次启动一个线程（非核心线程，一旦空闲，达到指定时间将会消失），直到达到线程最大数量 当线程容器和任务容器都满了，又来了线程，将会执行拒绝策略 上面的细节涉及的所有步骤内容，均由创建线程池的参数执行 下面是ThreadPoolExecutor构造方法参数的源码注释 / 用给定的初始值，创建一个新的线程池 @param corePoolSize 核心线程数量 @param maximumPoolSize 最大线程数量 @param keepAliveTime 当线程数大于核心线程数量时，空闲的线程可生存的时间 @param unit 时间单位 @param workQueue 任务队列，只能包含由execute提交的Runnable任务 @param threadFactory 工厂，用于创建线程给线程池调度的工厂，可以自定义 @param handler 拒绝策略(可以自定义，JDK默认提供4种)，当线程边界和队列容量已经满了，新来线程被阻塞时使用的处理程序/public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,BlockingQueue<Runnable> workQueue,ThreadFactory threadFactory,RejectedExecutionHandler handler) JDK提供的4种拒绝策略，不常用，一般都是自己定义拒绝策略 Abort：抛异常 Discard：扔掉，不抛异常 DiscardOldest：扔掉排队时间最久的（将队列中排队时间最久的扔掉，然后让新来的进来） CallerRuns：调用者处理任务（谁通过execute方法提交任务，谁处理） ThreadPoolExecutor继承关系 继承关系：ThreadPoolExecutor->AbstractExectorService类->ExectorService接口->Exector接口 Executors（注意这后面有s） 它可以说是线程池工厂类，我们一般通过它创建线程池，并且它为我们封装了线程 看看下面创建线程池，哪里用到了它 使用实例 import java.io.IOException;import java.util.concurrent.;public class T05_00_HelloThreadPool {static class Task implements Runnable {private int i;public Task(int i) {this.i = i;}@Overridepublic void run() {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " Task " + i);try {System.in.read();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();} }@Overridepublic String toString() {return "Task{" +"i=" + i +'}';} }public static void main(String[] args) {ThreadPoolExecutor tpe = new ThreadPoolExecutor(2, 4,60, TimeUnit.SECONDS,new ArrayBlockingQueue<Runnable>(4),Executors.defaultThreadFactory(),new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());//创建线程池，核心2个，最大4个，空闲线程存活时间60s，任务队列容量4，使用默认线程工程，创建线程。拒绝策略是JDK提供的for (int i = 0; i < 8; i++) {tpe.execute(new Task(i));//供提交8次任务}System.out.println(tpe.getQueue());//查看任务队列tpe.execute(new Task(100));//提交新的任务System.out.println(tpe.getQueue());tpe.shutdown();//关闭线程池} } 5、TPE型线程池2：SingleThreadPool 单例线程池(只有一个线程) 为什么有单例线程池 有任务队列，有线程池管理机制 Executors（注意这后面有s） 它可以说是线程池工厂类，我们一般通过它创建线程池，并且它为我们封装了线程 看看下面哪里用到了它 /创建单例线程池，扔5个任务进去，查看输出结果，看看有几个线程执行任务/import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;public class T07_SingleThreadPool {public static void main(String[] args) {ExecutorService service = Executors.newSingleThreadExecutor();for(int i=0; i<5; i++) {final int j = i;service.execute(()->{System.out.println(j + " " + Thread.currentThread().getName());});} }} 6、TPE型线程池3：CachedPool 缓存，存储线程池 此线程池没有核心线程，来一个任务启动一个线程（最多Integer.MaxValue，不会放在任务队列，因为任务队列容量为0），每个线程空闲后，只能活60s 实例 import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;public class T07_SingleThreadPool {public static void main(String[] args) {ExecutorService service = Executors.newSingleThreadExecutor();//通过Executors获取池子for(int i=0; i<5; i++) {final int j = i;service.execute(()->{//提交任务System.out.println(j + " " + Thread.currentThread().getName());});}service.shutdown();} } 7、TPE型线程池4：FixedThreadPool 固定线程池 此线次池，用于创建一个固定线程数量的线程池，不会回收 实例 import java.util.ArrayList;import java.util.List;import java.util.concurrent.Callable;import java.util.concurrent.ExecutionException;import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;import java.util.concurrent.Future;public class T09_FixedThreadPool {public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {//并发执行long start = System.currentTimeMillis();getPrime(1, 200000); long end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);//输出并发执行耗费时间final int cpuCoreNum = 4;//并行执行ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(cpuCoreNum);MyTask t1 = new MyTask(1, 80000); //1-5 5-10 10-15 15-20MyTask t2 = new MyTask(80001, 130000);MyTask t3 = new MyTask(130001, 170000);MyTask t4 = new MyTask(170001, 200000);Future<List<Integer>> f1 = service.submit(t1);Future<List<Integer>> f2 = service.submit(t2);Future<List<Integer>> f3 = service.submit(t3);Future<List<Integer>> f4 = service.submit(t4);start = System.currentTimeMillis();f1.get();f2.get();f3.get();f4.get();end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);//输出并行耗费时间}static class MyTask implements Callable<List<Integer>> {int startPos, endPos;MyTask(int s, int e) {this.startPos = s;this.endPos = e;}@Overridepublic List<Integer> call() throws Exception {List<Integer> r = getPrime(startPos, endPos);return r;} }static boolean isPrime(int num) {for(int i=2; i<=num/2; i++) {if(num % i == 0) return false;}return true;}static List<Integer> getPrime(int start, int end) {List<Integer> results = new ArrayList<>();for(int i=start; i<=end; i++) {if(isPrime(i)) results.add(i);}return results;} } 8、TPE型线程池5：ScheduledPool 预定，延时线程池 根据延时时间（隔多长时间后运行），排序，哪个线程先执行,用户只需要指定核心线程数量 此线程池返回的池对象，和提交任务方法都不一样，比较涉及到时间 import java.util.Random;import java.util.concurrent.Executors;import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T10_ScheduledPool {public static void main(String[] args) {ScheduledExecutorService service = Executors.newScheduledThreadPool(4);service.scheduleAtFixedRate(()->{//提交延时任务try {TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(new Random().nextInt(1000));} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println(Thread.currentThread().getName());}, 0, 500, TimeUnit.MILLISECONDS);//指定延时时间和单位，第一个任务延时0毫秒，之后的任务，延时500毫秒} } 9、手写拒绝策略小例子 import java.util.concurrent.;public class T14_MyRejectedHandler {public static void main(String[] args) {ExecutorService service = new ThreadPoolExecutor(4, 4,0, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(6),Executors.defaultThreadFactory(),new MyHandler());//将手写拒绝策略传入}static class MyHandler implements RejectedExecutionHandler {//1、继承RejectedExecutionHandler@Overridepublic void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {//2、重写方法//log("r rejected")//伪代码，表示通过log4j.log()报一下日志，拒绝的时间，线程名//save r kafka mysql redis//可以尝试保存队列//try 3 times //可以尝试几次，比如3次，重新去抢队列，3次还不行就丢弃if(executor.getQueue().size() < 10000) {//尝试条件，如果size>10000了,就执行拒绝策略//try put again();//如果小于10000，尝试将其放到队列中} }} } 10、ForkJoinPool线程池1：ForkJoinPool 前面我们讲过线程分为两大类，TPE和FJP ForkJoinPool（分解汇总任务(将任务细化，最后汇总结果)，少量线程执行多个任务（子任务，TPE做不到先执行子任务），CPU密集型） 适合将大任务切分成多个小任务运行 两个方法，fork()：分子任务，将子任务分配到线程池中 join()：当前任务的计算结果，如果有子任务，等子任务结果返回后再汇总 下面实例实现，一百万个随机数求和，由两种方法实现，一种ForkJoinPool分任务并行，一种使用单线程做 import java.io.IOException;import java.util.Arrays;import java.util.Random;import java.util.concurrent.ForkJoinPool;import java.util.concurrent.RecursiveAction;import java.util.concurrent.RecursiveTask;public class T12_ForkJoinPool {//1000000个随机数求和static int[] nums = new int[1000000];//一堆数static final int MAX_NUM = 50000;//分任务时，每个任务的操作量不能多于50000个，否则就继续细分static Random r = new Random();//使用随机数将数组初始化static {for(int i=0; i<nums.length; i++) {nums[i] = r.nextInt(100);}System.out.println("---" + Arrays.stream(nums).sum()); //stream api 单线程就这么做，一个一个加}//分任务，需要继承，可以继承RecursiveAction(不需要返回值，一般用在不需要返回值的场景)或//RecursiveTask(需要返回值，我们用这个，因为我们需要最后获取求和结果)两个更好实现的类，//他俩继承与ForkJoinTaskstatic class AddTaskRet extends RecursiveTask<Long> {private static final long serialVersionUID = 1L;int start, end;AddTaskRet(int s, int e) {start = s;end = e;}@Overrideprotected Long compute() {if(end-start <= MAX_NUM) {//如果任务操作数小于规定的最大操作数，就进行运算，long sum = 0L;for(int i=start; i<end; i++) sum += nums[i];return sum;//返回结果} //如果分配的操作数大于规定，就继续细分（简单的重中点分，两半）int middle = start + (end-start)/2;//获取中间值AddTaskRet subTask1 = new AddTaskRet(start, middle);//传入起始值和中间值，表示一个子任务AddTaskRet subTask2 = new AddTaskRet(middle, end);//中间值和结尾值，表示一个子任务subTask1.fork();//分任务subTask2.fork();//分任务return subTask1.join() + subTask2.join();//最后返回结果汇总} }public static void main(String[] args) throws IOException {/ForkJoinPool fjp = new ForkJoinPool();AddTask task = new AddTask(0, nums.length);fjp.execute(task);/ForkJoinPool fjp = new ForkJoinPool();//创建线程池AddTaskRet task = new AddTaskRet(0, nums.length);//创建任务fjp.execute(task);//传入任务long result = task.join();//返回汇总结果System.out.println(result);//System.in.read();} } 11、ForkJoinPool线程池2：WorkStealingPool 任务偷取线程池 原来的线程池，都是有一个任务队列，而这个不同，它给每个线程都分配了一个任务队列 当某一个线程的任务队列没有任务，并且自己空闲，它就去其它线程的任务队列中偷任务，所以叫任务偷取线程池 细节：当线程自己从自己的任务队列拿任务时，不需要加锁，但是偷任务时，因为有两个线程，可能发生同步问题，需要加锁 此线程继承FJP 实例 import java.io.IOException;import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T11_WorkStealingPool {public static void main(String[] args) throws IOException {ExecutorService service = Executors.newWorkStealingPool();System.out.println(Runtime.getRuntime().availableProcessors());service.execute(new R(1000));service.execute(new R(2000));service.execute(new R(2000));service.execute(new R(2000)); //daemonservice.execute(new R(2000));//由于产生的是精灵线程（守护线程、后台线程），主线程不阻塞的话，看不到输出System.in.read(); }static class R implements Runnable {int time;R(int t) {this.time = t;}@Overridepublic void run() {try {TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(time);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println(time + " " + Thread.currentThread().getName());} }} 12、流式API：ParallelStreamAPI 不懂的请参考：https://blog.csdn.net/grd_java/article/details/110265219 实例 import java.util.ArrayList;import java.util.List;import java.util.Random;public class T13_ParallelStreamAPI {public static void main(String[] args) {List<Integer> nums = new ArrayList<>();Random r = new Random();for(int i=0; i<10000; i++) nums.add(1000000 + r.nextInt(1000000));//System.out.println(nums);long start = System.currentTimeMillis();nums.forEach(v->isPrime(v));long end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);//使用parallel stream apistart = System.currentTimeMillis();nums.parallelStream().forEach(T13_ParallelStreamAPI::isPrime);//并行流，将任务切分成子任务执行end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);}static boolean isPrime(int num) {for(int i=2; i<=num/2; i++) {if(num % i == 0) return false;}return true;} } 13、总结 总结 Callable相当于一Runnable但是它有返回值 Future：存储执行完产生的结果 FutureTask 相当于Future+Runnable，既可以执行任务，又能获取任务执行的Future结果 CompletableFuture 可以多任务异步，并对多任务控制，整合任务结果，细化完美，比如可以一个任务完成就可以整合结果，也可以所有任务完成才整合结果 4、ThreadPoolExecutor源码解析 依然只讲重点，实际还需要大家按照上篇博客中看源码的方式来看 1、常用变量的解释 // 1. ctl，可以看做一个int类型的数字，高3位表示线程池状态，低29位表示worker数量private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0));// 2. COUNT_BITS，Integer.SIZE为32，所以COUNT_BITS为29private static final int COUNT_BITS = Integer.SIZE - 3;// 3. CAPACITY，线程池允许的最大线程数。1左移29位，然后减1，即为 2^29 - 1private static final int CAPACITY = (1 << COUNT_BITS) - 1;// runState is stored in the high-order bits// 4. 线程池有5种状态，按大小排序如下：RUNNING < SHUTDOWN < STOP < TIDYING < TERMINATEDprivate static final int RUNNING = -1 << COUNT_BITS;private static final int SHUTDOWN = 0 << COUNT_BITS;private static final int STOP = 1 << COUNT_BITS;private static final int TIDYING = 2 << COUNT_BITS;private static final int TERMINATED = 3 << COUNT_BITS;// Packing and unpacking ctl// 5. runStateOf()，获取线程池状态，通过按位与操作，低29位将全部变成0private static int runStateOf(int c) { return c & ~CAPACITY; }// 6. workerCountOf()，获取线程池worker数量，通过按位与操作，高3位将全部变成0private static int workerCountOf(int c) { return c & CAPACITY; }// 7. ctlOf()，根据线程池状态和线程池worker数量，生成ctl值private static int ctlOf(int rs, int wc) { return rs | wc; }/ Bit field accessors that don't require unpacking ctl. These depend on the bit layout and on workerCount being never negative./// 8. runStateLessThan()，线程池状态小于xxprivate static boolean runStateLessThan(int c, int s) {return c < s;}// 9. runStateAtLeast()，线程池状态大于等于xxprivate static boolean runStateAtLeast(int c, int s) {return c >= s;} 2、构造方法 public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,BlockingQueue<Runnable> workQueue,ThreadFactory threadFactory,RejectedExecutionHandler handler) {// 基本类型参数校验if (corePoolSize < 0 ||maximumPoolSize <= 0 ||maximumPoolSize < corePoolSize ||keepAliveTime < 0)throw new IllegalArgumentException();// 空指针校验if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)throw new NullPointerException();this.corePoolSize = corePoolSize;this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;this.workQueue = workQueue;// 根据传入参数unit和keepAliveTime，将存活时间转换为纳秒存到变量keepAliveTime 中this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);this.threadFactory = threadFactory;this.handler = handler;} 3、提交执行task的过程 public void execute(Runnable command) {if (command == null)throw new NullPointerException();/ Proceed in 3 steps: 1. If fewer than corePoolSize threads are running, try to start a new thread with the given command as its first task. The call to addWorker atomically checks runState and workerCount, and so prevents false alarms that would add threads when it shouldn't, by returning false. 2. If a task can be successfully queued, then we still need to double-check whether we should have added a thread (because existing ones died since last checking) or that the pool shut down since entry into this method. So we recheck state and if necessary roll back the enqueuing if stopped, or start a new thread if there are none. 3. If we cannot queue task, then we try to add a new thread. If it fails, we know we are shut down or saturated and so reject the task./int c = ctl.get();// worker数量比核心线程数小，直接创建worker执行任务if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {if (addWorker(command, true))return;c = ctl.get();}// worker数量超过核心线程数，任务直接进入队列if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {int recheck = ctl.get();// 线程池状态不是RUNNING状态，说明执行过shutdown命令，需要对新加入的任务执行reject()操作。// 这儿为什么需要recheck，是因为任务入队列前后，线程池的状态可能会发生变化。if (! isRunning(recheck) && remove(command))reject(command);// 这儿为什么需要判断0值，主要是在线程池构造方法中，核心线程数允许为0else if (workerCountOf(recheck) == 0)addWorker(null, false);}// 如果线程池不是运行状态，或者任务进入队列失败，则尝试创建worker执行任务。// 这儿有3点需要注意：// 1. 线程池不是运行状态时，addWorker内部会判断线程池状态// 2. addWorker第2个参数表示是否创建核心线程// 3. addWorker返回false，则说明任务执行失败，需要执行reject操作else if (!addWorker(command, false))reject(command);} 4、addworker源码解析 private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {retry:// 外层自旋for (;;) {int c = ctl.get();int rs = runStateOf(c);// 这个条件写得比较难懂，我对其进行了调整，和下面的条件等价// (rs > SHUTDOWN) || // (rs == SHUTDOWN && firstTask != null) || // (rs == SHUTDOWN && workQueue.isEmpty())// 1. 线程池状态大于SHUTDOWN时，直接返回false// 2. 线程池状态等于SHUTDOWN，且firstTask不为null，直接返回false// 3. 线程池状态等于SHUTDOWN，且队列为空，直接返回false// Check if queue empty only if necessary.if (rs >= SHUTDOWN &&! (rs == SHUTDOWN &&firstTask == null &&! workQueue.isEmpty()))return false;// 内层自旋for (;;) {int wc = workerCountOf(c);// worker数量超过容量，直接返回falseif (wc >= CAPACITY ||wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize))return false;// 使用CAS的方式增加worker数量。// 若增加成功，则直接跳出外层循环进入到第二部分if (compareAndIncrementWorkerCount(c))break retry;c = ctl.get(); // Re-read ctl// 线程池状态发生变化，对外层循环进行自旋if (runStateOf(c) != rs)continue retry;// 其他情况，直接内层循环进行自旋即可// else CAS failed due to workerCount change; retry inner loop} }boolean workerStarted = false;boolean workerAdded = false;Worker w = null;try {w = new Worker(firstTask);final Thread t = w.thread;if (t != null) {final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;// worker的添加必须是串行的，因此需要加锁mainLock.lock();try {// Recheck while holding lock.// Back out on ThreadFactory failure or if// shut down before lock acquired.// 这儿需要重新检查线程池状态int rs = runStateOf(ctl.get());if (rs < SHUTDOWN ||(rs == SHUTDOWN && firstTask == null)) {// worker已经调用过了start()方法，则不再创建workerif (t.isAlive()) // precheck that t is startablethrow new IllegalThreadStateException();// worker创建并添加到workers成功workers.add(w);// 更新largestPoolSize变量int s = workers.size();if (s > largestPoolSize)largestPoolSize = s;workerAdded = true;} } finally {mainLock.unlock();}// 启动worker线程if (workerAdded) {t.start();workerStarted = true;} }} finally {// worker线程启动失败，说明线程池状态发生了变化（关闭操作被执行），需要进行shutdown相关操作if (! workerStarted)addWorkerFailed(w);}return workerStarted;} 5、线程池worker任务单元 private final class Workerextends AbstractQueuedSynchronizerimplements Runnable{/ This class will never be serialized, but we provide a serialVersionUID to suppress a javac warning./private static final long serialVersionUID = 6138294804551838833L;/ Thread this worker is running in. Null if factory fails. /final Thread thread;/ Initial task to run. Possibly null. /Runnable firstTask;/ Per-thread task counter /volatile long completedTasks;/ Creates with given first task and thread from ThreadFactory. @param firstTask the first task (null if none)/Worker(Runnable firstTask) {setState(-1); // inhibit interrupts until runWorkerthis.firstTask = firstTask;// 这儿是Worker的关键所在，使用了线程工厂创建了一个线程。传入的参数为当前workerthis.thread = getThreadFactory().newThread(this);}/ Delegates main run loop to outer runWorker /public void run() {runWorker(this);}// 省略代码...} 6、核心线程执行逻辑-runworker final void runWorker(Worker w) {Thread wt = Thread.currentThread();Runnable task = w.firstTask;w.firstTask = null;// 调用unlock()是为了让外部可以中断w.unlock(); // allow interrupts// 这个变量用于判断是否进入过自旋（while循环）boolean completedAbruptly = true;try {// 这儿是自旋// 1. 如果firstTask不为null，则执行firstTask；// 2. 如果firstTask为null，则调用getTask()从队列获取任务。// 3. 阻塞队列的特性就是：当队列为空时，当前线程会被阻塞等待while (task != null || (task = getTask()) != null) {// 这儿对worker进行加锁，是为了达到下面的目的// 1. 降低锁范围，提升性能// 2. 保证每个worker执行的任务是串行的w.lock();// If pool is stopping, ensure thread is interrupted;// if not, ensure thread is not interrupted. This// requires a recheck in second case to deal with// shutdownNow race while clearing interrupt// 如果线程池正在停止，则对当前线程进行中断操作if ((runStateAtLeast(ctl.get(), STOP) ||(Thread.interrupted() &&runStateAtLeast(ctl.get(), STOP))) &&!wt.isInterrupted())wt.interrupt();// 执行任务，且在执行前后通过beforeExecute()和afterExecute()来扩展其功能。// 这两个方法在当前类里面为空实现。try {beforeExecute(wt, task);Throwable thrown = null;try {task.run();} catch (RuntimeException x) {thrown = x; throw x;} catch (Error x) {thrown = x; throw x;} catch (Throwable x) {thrown = x; throw new Error(x);} finally {afterExecute(task, thrown);} } finally {// 帮助gctask = null;// 已完成任务数加一 w.completedTasks++;w.unlock();} }completedAbruptly = false;} finally {// 自旋操作被退出，说明线程池正在结束processWorkerExit(w, completedAbruptly);} } 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/grd_java/article/details/113116244。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...tes可以帮助管理和调度定时任务服务的容器实例。 Prometheus , 一个开源的监控系统，用于收集、存储和查询时间序列数据。在微服务架构中，它有助于追踪和分析定时任务的性能指标。 Jaeger , 一个分布式追踪系统，用于收集和展示服务间调用链路的信息。在微服务环境中，Jaeger有助于诊断和优化服务间的通信性能。

...场景，可考虑使用APScheduler库。该库除了支持基本的定时任务外，还具备cron风格的表达式调度，并且兼容多种后台运行模式，如配合Celery进行异步任务队列管理或结合Django等框架实现Web环境下的定时任务调度。 此外，深入探究Python定时任务的实际运用案例，例如NASA就利用Python定时任务技术对其空间站的数据采集系统进行定期维护与更新。通过灵活设定每日、每周甚至每月的任务计划，确保了系统能够按照预设时间点准确无误地完成数据同步及分析工作。 综上所述，在Python中实现高效稳定的定时任务方案，既可以借助如schedule这样的轻量级工具快速搭建原型，也可以根据实际需求选用更为强大的调度库如schedule-ext或APScheduler，从而在不同的业务场景下发挥关键作用。同时，众多现实应用的成功案例也证明了Python定时任务功能在各行业自动化流程中的重要价值。

...现异步编程和延迟任务调度。在本文中，setTimeout与闭包的结合使用展示了如何在回调函数中维持外部作用域的状态。 闭包（Closure） , 闭包是一种特殊的函数，它可以访问并保持对其定义时所在的作用域（包括变量和函数）的引用，即使该函数在原始作用域之外被执行。在JavaScript和Java示例中，通过闭包机制，即使在setTimeout回调函数或Lambda表达式等异步执行环境中，也能正确访问并保留循环变量的值。 Lambda表达式 , Lambda表达式是Java 8及更高版本引入的一种简洁的、功能强大的函数式编程特性。它允许开发者以匿名函数的形式编写简短的、可传递的代码块，并能够捕获其外部作用域的变量（即形成闭包）。在模拟setTimeout场景时，Java利用Lambda表达式创建了一个能记住每次循环迭代状态的任务单元。 ScheduledExecutorService , ScheduledExecutorService是Java并发包（java.util.concurrent）中提供的一种服务，用于管理和调度周期性或延迟执行的任务。在Java代码示例中，通过ScheduledExecutorService可以安排任务在未来某个时间点执行，这与JavaScript中的setTimeout有异曲同工之妙。同时，在这个过程中，ScheduledExecutorService配合Lambda表达式实现了类似闭包的效果，确保了每个任务都能正确访问到各自循环迭代时的变量副本。

...commitlog.capacity参数决定的。默认情况下，这个值是比较小的，可能只有几兆字节。想象一下，你的应用像一个忙碌的快递站，接到了无数订单（也就是那些请求）。但要是快递小哥忙得顾不上送货，订单就会越堆越多，很快整个站点就塞满了，连下一份订单都没地方放了！ 其次，网络环境也是一个重要因素。有时候，客户端和服务端之间的网络延迟会导致请求堆积。就算客户端那边请求没那么频繁，但要是服务端反应慢了，照样会出问题啊。 最后，还有一个容易被忽视的原因就是客户端的连接数过多。每个连接都会占用一定的资源，包括内存和CPU。要是连上的用户太多了，但服务器的“体力”又不够强（比如内存、CPU之类的资源有限），那它就很容易“忙不过来”，导致请求都排着队等着，根本处理不完。 说到这里，我忍不住想吐槽一下自己曾经犯过的错误。嘿，有次我在测试环境里弄了个能扛大流量的程序，结果发现ZooKeeper老是蹦出个叫“CommitQueueFullException”的错误，烦得不行！我当时就纳闷了：“我明明设了个挺合理的线程池大小啊，怎么还出问题了呢？”后来一查才发现，坏事了，是客户端的连接数配少了，结果请求都堵在那儿了，就像高速公路堵车一样。真是教训深刻啊！ --- 三、如何优雅地处理CommitQueueFullException？ 既然知道了问题的根源，那接下来就要谈谈具体的解决办法了。我觉得可以从以下几个方面入手： 1. 调整队列大小 最直接的办法当然是增大队列的容量。通过修改zookeeper.commitlog.capacity参数，可以让ZooKeeper拥有更大的缓冲空间。其实嘛，这个方法也不是啥灵丹妙药，毕竟咱们手头的硬件资源就那么多，要是傻乎乎地把队列弄得太长，说不定反而会惹出别的麻烦，比如让系统跑得更卡之类的。 代码示例： properties zookeeper.commitlog.capacity=10485760 上面这段配置文件的内容表示将队列大小调整为10MB。你可以根据实际情况进行调整。 2. 优化客户端逻辑 很多时候，CommitQueueFullException并不是因为服务器的问题，而是客户端的请求模式不合理造成的。比如说，你是否可以合并多个小请求为一个大请求？或者是否可以采用批量操作的方式减少请求次数？ 举个例子，假设你在做一个日志采集系统，每天需要向ZooKeeper写入成千上万个临时节点。与其每次都往一个节点里写东西，不如一口气往多个节点里写，这样能大大减少你发出的请求次数，省事儿又高效！ 代码示例： java List nodesToCreate = Arrays.asList("/node1", "/node2", "/node3"); List createdNodes = zk.create("/batch/", new byte[0], ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.EPHEMERAL_SEQUENTIAL, nodesToCreate.size()); System.out.println("Created nodes: " + createdNodes); 在这段代码中，我们一次性创建了三个临时节点，而不是分别调用三次create()方法。这样的做法不仅减少了请求次数，还提高了效率。 3. 增加服务器资源 如果以上两种方法都不能解决问题，那么可能就需要考虑升级服务器硬件了。比如增加内存、提升CPU性能，甚至更换更快的磁盘。当然，这通常是最后的选择，因为它涉及到成本和技术难度。 4. 使用异步API ZooKeeper提供了同步和异步两种API，其中异步API可以在一定程度上缓解CommitQueueFullException的问题。异步API可酷了！你提交个请求，它立马给你返回结果，根本不用傻等那个响应回来。这样一来啊，就相当于给任务队列放了个假，压力小了很多呢！ 代码示例： java import org.apache.zookeeper.AsyncCallback.StringCallback; public class AsyncExample implements StringCallback { @Override public void processResult(int rc, String path, Object ctx, String name) { if (rc == 0) { System.out.println("Node created successfully at path: " + name); } else { System.err.println("Failed to create node with error code: " + rc); } } public static void main(String[] args) throws Exception { ZooKeeper zk = new ZooKeeper("localhost:2181", 5000, null); zk.createAsync("/asyncTest", "data".getBytes(), ZooDefs.Ids.OPEN_ACL_UNSAFE, CreateMode.PERSISTENT, new AsyncExample(), null); } } 在这段代码中，我们使用了createAsync()方法来异步创建节点。相比于同步版本，这种方式不会阻塞主线程，从而降低了队列满的风险。 --- 四、总结与展望 通过今天的探讨，我相信大家都对CommitQueueFullException有了更深刻的理解。嘿，别被这个错误吓到！其实啊，它也没那么可怕。只要你找到对的方法，保证分分钟搞定，就跟玩儿似的！ 回顾整个过程，我觉得最重要的是要保持冷静和耐心。遇到技术难题的时候啊，别慌！先搞清楚它到底是个啥问题，就像剥洋葱一样，一层层搞明白本质。接着呢，就一步一步地去找解决的办法，慢慢来，总能找到出路的！就像攀登一座高山一样，每一步都需要脚踏实地。 最后，我想鼓励大家多动手实践。理论固然重要，但真正的成长来自于不断的尝试和失败。希望大家能够在实际项目中运用今天学到的知识，创造出更加优秀的应用！ 好了，今天的分享就到这里啦！如果你还有什么疑问或者想法，欢迎随时交流哦～

...要开发一个分布式任务调度系统，可以按照以下方式组织代码： go // tasks.go package task type Task struct { ID string Name string Param interface{} } func NewTask(id, name string, param interface{}) Task { return &Task{ ID: id, Name: name, Param: param, } } // scheduler.go package scheduler import "task" type Scheduler struct { tasks []task.Task } func NewScheduler() Scheduler { return &Scheduler{ tasks: make([]task.Task, 0), } } func (s Scheduler) AddTask(t task.Task) { s.tasks = append(s.tasks, t) } func (s Scheduler) Run() { for _, t := range s.tasks { fmt.Printf("Executing task %s\n", t.Name) // 执行任务逻辑... } } 通过这种方式，我们将任务管理和调度逻辑分离出来，使得代码更加清晰易懂。同时，这样的设计也方便未来扩展新的功能，比如添加日志记录、监控指标等功能。 --- 6. 总结与展望 好了，到这里咱们就差不多聊完了如何用Go语言进行高性能服务器开发。说实话，写着这篇文章的时候，我脑海里突然蹦出大学时那股子钻研劲儿，感觉就像重新回到那些熬夜敲代码的日子了，整个人都热血上头！Go这门语言真的太带感了，简单到没话说，效率还超高，稳定性又好得没话说，简直就是程序员的救星啊！ 不过，我也想提醒大家一句：技术再好，最终还是要服务于业务需求。不管你用啥法子、说啥话，老老实实问问自己：“这招到底管不管用？是不是真的解决问题了？”这才是真本事！ 希望这篇文章对你有所帮助，如果你有任何疑问或者想法，欢迎随时留言讨论！让我们一起继续探索Go的无限可能吧！

... cron格式的作业调度运行时间点,用于控制任务在什么时间执行concurrencyPolicy: 并发执行策略，用于定义前一次作业运行尚未完成时是否以及如何运行后一次的作业failedJobHistoryLimit: 为失败的任务执行保留的历史记录数，默认为1successfulJobHistoryLimit: 为成功的任务执行保留的历史记录数，默认为3startingDeadlineSeconds: 启动作业错误的超时时长jobTemplate: job控制器模板，用于为cronjob控制器生成job对象;下面其实就是job的定义metadata:spec:completions: 1parallelism: 1activeDeadlineSeconds: 30backoffLimit: 6manualSelector: trueselector:matchLabels:app: counter-podmatchExpressions: 规则- {key: app, operator: In, values: [counter-pod]}template:metadata:labels:app: counter-podspec:restartPolicy: Never containers:- name: counterimage: busybox:1.30command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 20;done"] cron表达式写法 需要重点解释的几个选项：schedule: cron表达式，用于指定任务的执行时间/1 <分钟> <小时> <日> <月份> <星期>分钟 值从 0 到 59.小时 值从 0 到 23.日 值从 1 到 31.月 值从 1 到 12.星期 值从 0 到 6, 0 代表星期日多个时间可以用逗号隔开； 范围可以用连字符给出；可以作为通配符； /表示每... 例如1 // 每个小时的第一分钟执行/1 // 每分钟都执行concurrencyPolicy:Allow: 允许Jobs并发运行(默认)Forbid: 禁止并发运行，如果上一次运行尚未完成，则跳过下一次运行Replace: 替换，取消当前正在运行的作业并用新作业替换它 1、创建cronJob 创建pc-cronjob.yaml，内容如下： apiVersion: batch/v1beta1kind: CronJobmetadata:name: pc-cronjobnamespace: devlabels:controller: cronjobspec:schedule: "/1 " 每分钟执行一次jobTemplate:metadata:spec:template:spec:restartPolicy: Nevercontainers:- name: counterimage: busybox:1.30command: ["bin/sh","-c","for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1; do echo $i;sleep 3;done"] 运行 创建cronjob[root@k8s-master01 ~] kubectl create -f pc-cronjob.yamlcronjob.batch/pc-cronjob created 查看cronjob[root@k8s-master01 ~] kubectl get cronjobs -n devNAME SCHEDULE SUSPEND ACTIVE LAST SCHEDULE AGEpc-cronjob /1 False 0 <none> 6s 查看job[root@k8s-master01 ~] kubectl get jobs -n devNAME COMPLETIONS DURATION AGEpc-cronjob-1592587800 1/1 28s 3m26spc-cronjob-1592587860 1/1 28s 2m26spc-cronjob-1592587920 1/1 28s 86s 查看pod[root@k8s-master01 ~] kubectl get pods -n devpc-cronjob-1592587800-x4tsm 0/1 Completed 0 2m24spc-cronjob-1592587860-r5gv4 0/1 Completed 0 84spc-cronjob-1592587920-9dxxq 1/1 Running 0 24s 2、删除cronjob kubectl delete -f pc-cronjob.yaml pod调度 什么是调度 默认情况下，一个pod在哪个node节点上运行，是通过scheduler组件采用相应的算法计算出来的，这个过程是不受人工控制的； 调度规则 但是在实际使用中，我们想控制某些pod定向到达某个节点上，应该怎么做呢？其实k8s提供了四类调度规则 调度方式 描述 自动调度 通过scheduler组件采用相应的算法计算得出运行在哪个节点上 定向调度 运行到指定的node节点上，通过NodeName、NodeSelector实现 亲和性调度 跟谁关系好就调度到哪个节点上 1、nodeAffinity ：节点亲和性，调度到关系好的节点上 2、podAffinity：pod亲和性，调度到关系好的pod所在的节点上 3、PodAntAffinity：pod反清河行，调度到关系差的那个pod所在的节点上 污点（容忍）调度 污点是站在node的角度上的，比如果nodeA有一个污点，大家都别来，此时nodeA会拒绝master调度过来的pod 定向调度 指的是利用在pod上声明nodeName或nodeSelector的方式将pod调度到指定的pod节点上，因为这种定向调度是强制性的，所以如果node节点不存在的话，也会向上面进行调度，只不过pod会运行失败； 1、定向调度-> nodeName nodeName 是将pod强制调度到指定名称的node节点上，这种方式跳过了scheduler的调度逻辑，直接将pod调度到指定名称的节点上，配置文件内容如下 apiVersion: v1 版本号kind: Pod 资源类型metadata: name: pod-namenamespace: devspec: containers: - image: nginx:1.17.1name: nginx-containernodeName: node1 调度到node1节点上 2、定向调度 -> NodeSelector NodeSelector是将pod调度到添加了指定label标签的node节点上，它是通过k8s的label-selector机制实现的，也就是说，在创建pod之前，会由scheduler用matchNodeSelecto调度策略进行label标签的匹配，找出目标node，然后在将pod调度到目标node； 要实验NodeSelector，首先得给node节点加上label标签 kubectl label nodes node1 nodetag=node1 配置文件内容如下 apiVersion: v1 版本号kind: Pod 资源类型metadata: name: pod-namenamespace: devspec: containers: - image: nginx:1.17.1name: nginx-containernodeSelector: nodetag: node1 调度到具有nodetag=node1标签的节点上 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_27184497/article/details/121765387。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...解操作系统层面的线程调度策略，也有助于更好地运用Java中的线程控制方法。在实际应用中，Linux内核5.x版本对CPU调度器进行了一系列调整，如CFS（完全公平调度器）算法的升级，这些底层技术更新对Java线程的执行效率有着间接但重要的影响。 同时，针对现代多核处理器环境下的并行计算需求，研究者和工程师们不断探索如何优化Java线程的性能表现。有文章专门探讨了在高并发场景下，合理结合使用join和yield等方法以及锁、信号量等并发工具，以减少上下文切换开销，提升系统整体吞吐量和响应速度。 最后，对于异常处理机制如InterruptedException的研究也不容忽视。在复杂的多线程环境中，如何正确捕获和处理这类异常，确保程序健壮性和一致性，是每个Java开发者需要深入思考的问题。建议阅读相关教程或案例分析，掌握在实际编程中妥善应对中断请求的最佳实践。

...技术在网络优化、物流调度、电力系统等领域具有广泛应用价值。最近，我国电网公司成功运用改进的网络流算法解决了一项实际难题：在满足上下限供电需求的前提下，优化了跨区域电力调配，有效提升了电网运行效率。 延伸阅读一则来自《中国电力》杂志2022年最新报道，文章详细阐述了研究人员如何将有源汇上下界最大流模型应用于复杂电网场景中，通过Dinic算法的高效实现，实现了对输电线路容量限制以及各节点供电量约束条件下的最优电力分配方案。此外，报道还揭示了该算法在处理大规模数据和实时调度方面的优势，并进一步探讨了其在智能电网未来发展中的潜在作用。 另一方面，国际知名学术期刊《ACM Transactions on Algorithms》近期发布了一篇深度解读论文，作者深入剖析了有源汇上下界最大流问题的理论基础，并在此基础上提出了一种新的求解框架，不仅提高了原有Dinic算法的性能，还在特定条件下解决了最小流问题。这项研究为未来更复杂网络流问题的求解提供了新的理论工具和方法论指导，对于推动相关领域的发展具有深远意义。 总之，无论是从最新的科研进展还是现实世界的工程应用层面，有源汇上下界最大流与最小流算法都在持续展现出其强大的实用性与创新性，为我们理解和解决各类资源优化配置问题提供了强有力的数学工具和解决方案。

...ocate(int capacity) public static ByteBuffer allocateDirect(int capacity) 为什么要提供两种方式呢？这与Java的内存使用机制有关。第一种分配方式产生的内存开销是在JVM中的，而另外一种的分配方式产生的开销在JVM之外，以就是系统级的内存分配。当Java程序接收到外部传来的数据时，首先是被系统内存所获取，然后在由系统内存复制复制到JVM内存中供Java程序使用。所以在另外一种分配方式中，能够省去复制这一步操作，效率上会有所提高。可是系统级内存的分配比起JVM内存的分配要耗时得多，所以并非不论什么时候allocateDirect的操作效率都是最高的。以下是一个不同容量情况下两种分配方式的操作时间对照： 由图能够看出，当操作数据量非常小时，两种分配方式操作使用时间基本是同样的，第一种方式有时可能会更快，可是当数据量非常大时，另外一种方式会远远大于第一种的分配方式。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/fanleiym/article/details/83010016。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...导出、更加精细的时间调度设置以及自定义报告模板，满足企业对于定期数据分析报告自动化生成的需求。同时，该版本还加强了与Elastic Stack其他组件如Elasticsearch和Logstash的集成，从而确保用户在整个数据处理链路中获得无缝衔接的体验。 值得注意的是，随着云原生技术的发展，Kibana也已全面拥抱云环境，无论是在AWS、Azure还是GCP等主流云平台上，都能轻松部署并发挥效用。这也让更多的开发者和企业用户能够利用Kibana的强大功能，简化数据分析过程，提升业务决策效率。 综上所述，Kibana作为一款领先的数据可视化平台，在持续迭代更新中不断提升用户体验，为企业和个人提供了一站式的数据探索、分析及报告解决方案，是现代数据驱动型组织不可或缺的重要工具之一。

...CPU核心，提高内存容量。 五、结语 HBase服务器的CPU使用率过高并非无法解决的问题，关键在于我们如何理解和应对。懂透HBase的内部运作后，咱们就能像变魔术一样，轻轻松松地削减CPU的负担，让整个系统的速度嗖嗖提升，就像给车子换了个强劲的新引擎！你知道吗，每个问题背后都藏着小故事，就像侦探破案一样，得一点一滴地探索，才能找到那个超级定制的解决招数！

...Name: nfs capacity: storage: 1Gi nfs: path: /export/mydata 确保PV的存储类型与Pod中期望的挂载类型匹配，如NFS、HostPath等。 四、解决方案与实践 1. 更新权限 bash kubectl exec -it -- chown : /path/to/mount 2. 调整Pod配置 如果是路径冲突，可以修改Pod的subPath，或者在创建PV时指定一个特定的挂载点。 3. 修改PV类型 yaml apiVersion: v1 kind: PersistentVolume spec: ... fsType: ext4 更改为与应用兼容的文件系统类型 五、预防措施 - 定期检查集群资源和配置，确保PV与Pod之间的映射正确。 - 使用Kubernetes的健康检查机制，监控挂载状态，早期发现问题。 - 在应用部署前，先在测试环境中验证PV的挂载。 六、结语 解决“MountVolumeSetUp failed”错误并不是一次性的任务，而是一个持续的过程，需要我们对Kubernetes有深入的理解和实践经验。通过以上步骤和实例，相信你已经在处理这类问题上更加得心应手了。记住，遇到问题不要慌张，一步步分析，代码调试，总能找到答案。Happy Kubernetesing!

...数量超过连接池的最大容量时，后续的请求将被阻塞，直到有空闲连接可用。 - 性能瓶颈：如果连接池中的连接没有得到合理利用，或者连接池的大小设置不当，都会影响到应用的整体性能。 3. 优化策略 为了优化HBase客户端连接池，我们需要从以下几个方面入手： 3.1 合理设置连接池大小 连接池的大小应该根据应用的实际需求来设定。要是连接池设得太小，就会经常碰到没连接可用的情况；但要是设得太大，又会觉得这些资源有点儿浪费。你可以用监控工具来看看连接池的使用情况，然后根据实际需要调整一下连接池的大小。 java Configuration config = HBaseConfiguration.create(); config.setInt("hbase.client.connection.pool.size", 50); // 设置连接池大小为50 3.2 使用连接池管理工具 HBase提供了多种连接池管理工具，如ConnectionManager，可以帮助我们更好地管理和监控连接池的状态。通过这些工具，我们可以更容易地发现和解决连接泄露等问题。 java ConnectionManager manager = ConnectionManager.create(config); manager.setConnectionPoolSize(50); // 设置连接池大小为50 3.3 避免连接泄露 确保每次使用完连接后都正确地关闭它，避免连接泄露。可以使用try-with-resources语句来自动管理连接的生命周期。 java try (Table table = connection.getTable(TableName.valueOf("my_table"))) { // 执行一些操作... } catch (IOException e) { e.printStackTrace(); } 3.4 监控与调优 定期检查连接池的健康状态，包括当前活跃连接数、等待队列长度等指标。根据监控结果，适时调整连接池配置，以达到最优性能。 java int activeConnections = manager.getActiveConnections(); int idleConnections = manager.getIdleConnections(); if (activeConnections > 80 && idleConnections < 5) { // 调整连接池大小 manager.setConnectionPoolSize(manager.getConnectionPoolSize() + 10); } 4. 实践经验分享 在实际项目中，我曾经遇到过一个非常棘手的问题：某个应用在高峰期时总是出现连接泄露的情况，导致性能急剧下降。经过一番排查，我发现原来是由于某些异常情况下未能正确关闭连接。于是，我决定引入ConnectionManager来统一管理所有连接，并且设置了合理的连接池大小。最后，这个问题终于解决了，应用变得又稳又快，简直焕然一新！ 5. 结论 优化HBase客户端连接池对于提高应用性能和稳定性至关重要。要想搞定这些问题，咱们得合理安排连接池的大小，用上连接池管理工具，别让连接溜走，还要经常检查和调整一下。这样子，问题就轻松解决了！希望这篇分享能对你有所帮助，也欢迎各位大佬在评论区分享你们的经验和建议！ --- 好了，就到这里吧！如果你觉得这篇文章有用，不妨点个赞支持一下。如果还有其他想了解的内容，也可以留言告诉我哦！

...为系统级别的定时任务调度器，负责按照预设的时间表执行各类脚本或命令。不过有时候，我们巴不得在电脑资源紧张的时候，让那些至关重要的任务优先跑起来，就像插队买票一样，先干重要的活儿。嘿，朋友，这篇文会带你畅游Linux定时任务的神奇天地，咱一块琢磨下如何机智地把Systemd Timer这位新秀和老牌悍将crontab联手起来，实现对定时任务优先级随心所欲的个性化设置，让你的Linux小宇宙更加井然有序、充满活力！ 1. Cron基础认知 首先，让我们回顾一下cron的基础知识。每个Linux用户都有自己的crontab文件，用于存储定时任务列表。我们可以使用crontab -e命令编辑个人的定时任务配置： bash $ crontab -e 然后，在打开的编辑器中添加一行典型的定时任务配置，比如每天凌晨2点执行某个脚本important_script.sh： bash 0 2 /path/to/important_script.sh 然而，cron本身并不直接提供任务间的优先级设置功能，所有任务基本遵循先到先执行的原则。为了解决这个问题，我们将引入Systemd Timer机制来实现更高级别的控制。 2. Systemd Timer简介 Systemd Timer是Systemd的一部分，它可以与Service配合，以时间间隔或者特定时间点触发服务运行，并且提供了丰富的配置选项，包括任务执行的优先级设定。 创建一个Systemd Timer文件，例如important_task.timer： ini /etc/systemd/system/important_task.timer [Unit] Description=High Priority Timer for Important Task [Timer] OnCalendar=daily 每天触发一次 Persistent=true 如果错过触发时间，则尽快执行一次 [Install] WantedBy=timers.target 接着，创建对应的Service文件important_task.service，指定要执行的任务： ini /etc/systemd/system/important_task.service [Unit] Description=Execute Important Script [Service] ExecStart=/path/to/important_script.sh Nice=15 可以调整任务的优先级，数值越小，优先级越高 3. 设置任务优先级 注意到在important_task.service文件中的Nice字段，这是用来设置进程优先级的。在Linux系统里，nice这个小东西就像个调度员手中的优先权令牌，它决定了各个进程抢夺CPU资源时的相对先后顺序。这个优先级数值呢，通常会从-20开始耍，代表着“最高大上”的优先级；然后一路悠哉悠哉地滑到19，这表示的是“最低调”级别的优先级啦。默认情况下，每个进程都是以0这个中间值起步的，不偏不倚，童叟无欺。在这儿，我们把那些至关重要的任务，比如像“Nice=-5”这样的，优先级调得贼高，这样一来，它们就能分到更多的系统资源，妥妥地保障完成。 此外，还可以通过LimitCPU、LimitFSIZE等配置项进一步限制其他非关键任务占用资源，间接提高重要任务的执行效率。 4. 启动并管理定时任务 启用新创建的Systemd Timer和服务，并查看状态： bash sudo systemctl enable important_task.timer sudo systemctl start important_task.timer sudo systemctl status important_task.timer 这样，我们就成功地用Systemd Timer为“重要任务”设置了优先级，即使在系统繁忙时段也能保证其顺利执行。 结语 在面对复杂的Linux系统管理问题时，灵活运用各种工具与技术手段显得尤为重要。经过对cron和Systemd Timer的深入理解，再灵活搭配使用，咱们就能在Linux系统里把定时任务管理得明明白白，还能随心所欲地调整它们执行的优先级，就像给每个任务安排专属的时间表和VIP通道一样。这种策略不仅让系统的稳定性噌噌往上涨，还为自动化运维开辟了更多新玩法和可能性，让运维工作变得更高效、更便捷。而每一次这样的实战经历，就像是我们在Linux天地间的一场头脑风暴和经验值的大丰收，真心值得我们撸起袖子深入钻研，不断去打磨提升。

...得集群资源管理和任务调度相分离，从而极大地提高了系统的扩展性和效率。 具体来说，YARN将JobTracker拆分为ResourceManager和ApplicationMaster两个组件。ResourceManager全局管理集群的所有资源，而每个应用程序则有一个专属的ApplicationMaster，负责向ResourceManager申请资源并跟踪其应用的任务状态。这样的设计显著降低了单点故障风险，并提升了任务执行的灵活性与可靠性。 此外，考虑到网络环境对分布式计算系统的重要性，最新的网络技术如RDMA（Remote Direct Memory Access）也被尝试应用于Hadoop以优化节点间通信性能，降低延迟，提高数据传输效率。同时，硬件层面的创新，如采用更稳定的SSD存储设备、增加内存容量以及提升CPU处理能力，也在不断助力Hadoop集群的整体性能提升。 综上所述，在解决类似JobTracker与TaskTracker通信问题的过程中，不仅需要从软件配置、硬件维护等传统角度出发，更要紧随技术发展趋势，关注新架构、新技术的应用，以便更好地应对大规模分布式计算环境中可能出现的各种挑战。

...细化的数据分区管理与调度，从而在不影响查询性能的前提下有效利用硬盘空间。这些前沿实践与研究不仅丰富了Kylin在实际应用中的优化手段，也为大数据技术栈的演进提供了宝贵参考。

...oroutine 的调度器进行了优化，进一步提升了并发效率，这对于Beego等框架下的异步任务处理带来了更为强大的性能支持。同时，RabbitMQ社区也不断推出新特性及优化方案，比如改进了其延迟队列功能，使得开发者能更精准地控制任务执行的延时时间，增强了应用场景的多样性和灵活性。 此外，近年来随着Kafka、NATS等消息中间件的流行，它们也被广泛应用于异步任务处理中，并且有越来越多的开源库如go-rabbitmq、go-kafka-client等为Go语言提供了便捷的接口来集成这些队列系统，为Beego框架下构建高性能分布式系统提供了更多选择。 对于深入理解异步任务处理机制的开发者而言，可以参考《C.A.R. Hoare的 CSP 理论与 Go 语言并发模型实践》一文，该文通过理论结合实践的方式，剖析了Go语言goroutine背后的设计理念以及如何在实际项目如Beego框架中更好地运用这一强大工具。 综上所述，在当今技术发展背景下，理解和掌握异步任务处理和队列系统的应用不仅有利于提高Beego框架项目的开发效能，也能紧跟行业趋势，应对复杂业务场景的挑战。

... 4. 协程上下文与调度器 最后，我们来谈谈协程的上下文和调度器。协程上下文包含了运行协程所需的所有信息，包括调度器、异常处理器等。调度器决定了协程在哪个线程上执行。Kotlin提供了多种调度器，如Dispatchers.Default用于CPU密集型任务，Dispatchers.IO用于I/O密集型任务。 kotlin import kotlinx.coroutines. fun main() = runBlocking { withContext(Dispatchers.IO) { println("Running on ${Thread.currentThread().name}") } } 在这段代码中，我们使用withContext切换到了Dispatchers.IO调度器，这样协程就会在专门处理I/O操作的线程上执行。这种方式可以帮助你更好地管理和优化协程的执行环境。 思考一下： - 你知道如何根据不同的任务类型选择合适的调度器吗？ - 这种策略对于提高应用性能有多大的影响？ 结语 好了，朋友们，这就是今天的分享。读了这篇文章后，我希望大家能对Kotlin里的协程和并发编程有个初步的认识，说不定还能勾起大家深入了解协程的兴趣呢！记住，编程不仅仅是解决问题，更是享受创造的过程。希望你们在学习的过程中也能找到乐趣！ 如果你有任何问题或者想了解更多内容，请随时留言交流。我们一起进步，一起成长！

...的goroutine调度器啦，还有那个高效给力的HTTP协程池啥的。 三、如何使用Go Iris实现高并发？ 那么，如何使用Go Iris来实现高并发呢？以下是一些具体的建议： 3.1 使用goroutine Go语言的一个重要特点就是它的goroutine。一个goroutine是Go语言的一种轻量级线程。在一个应用程序里头，你完全可以同时启动多个小家伙（goroutine），它们就像一个团队一样，共同享用同一块堆栈和内存空间，相互协作，一块干活儿。 在使用Go Iris时，我们可以利用这一点来处理高并发请求。简单来说，当服务器收到一个请求时，咱可以立马生成一个新的小线程（就叫它“goroutine”吧）去专门处理这个请求，而不是傻傻地等当前的这个goroutine把所有事情干完再动手。就像是开个新窗口服务顾客，而不是让一个窗口排队等到天荒地老。 下面是一个简单的例子： go app.Get("/", func(c iris.Context) { // 处理请求 }) 在这个例子中，当服务器接收到GET /的请求时，会立即创建一个新的goroutine来处理这个请求。 3.2 使用HTTP协程池 除了使用goroutine之外，我们还可以使用HTTP协程池来进一步提高并发能力。 在Go Iris中，我们可以使用iris.ContextPool来创建一个HTTP协程池。接下来，我们可以把HTTP协程池这块好东西挂载到iris.DefaultServer上，这样一来，每当有请求飞过来的时候，它就会从这个HTTP协程池里头拽出一个协程去处理这些请求，就像小工人们排队等候工作一样。 下面是一个使用HTTP协程池的例子： go pool := iris.NewContextPool(100) server := iris.New() server.Use(pool) server.Get("/", func(c iris.Context) { // 处理请求 }) 在这个例子中，我们创建了一个包含100个goroutine的HTTP协程池，并将其添加到了iris.DefaultServer上。这样，每次接收到请求时，都会从HTTP协程池中取出一个goroutine来处理请求。 四、结论 总的来说，通过使用Go Iris，我们可以很容易地实现高并发。无论是选择用goroutine，还是决定采用HTTP协程池的方式，都能实实在在地帮我们提升并发处理的能力，让我们的程序运行更加流畅高效。不过呢，咱们也得留心一些小细节哈。比如，得保证咱们编的代码能够妥妥地应对并发问题，什么竞态条件、死锁这些幺蛾子，都得把它们稳稳拿捏住才行。 在未来，我相信Go Iris将会继续发展和完善，为我们提供更多的工具和功能来处理高并发。我们也可以期待更多的人加入到Go Iris的社区中，共同推动Go Iris的发展。