0x01：ps -ef只打印进程，而ps -eLf会打印所有的线程 [root@centos6 ~]# ps -ef | grep rsyslogd root 1470 1 0 2011...ef只有一行，而ps -eLf就有5行 ps -eLf各字段含义 UID：用户ID PID：process id 进程id PPID: parent process id 父进程id LWP：表示这是个线程...；要么是主线程(进程)，要么是线程 NLWP: num of light weight process 轻量级进程数量，即线程数量 STIME: start time 启动时间 TIME: 占用的CPU...总时间 TTY：该进程是在哪个终端运行的;pts/0255代表虚拟终端，一般是远程连接的终端;tty1tty7 代表本地控制台终端 CMD：进程的启动命令 0x02：top -H -p ${pid} 或者...其中Threads后面跟的就是线程数 ? 0x04：pstree -p ${pid} ?
当我们使用多线程的时候，程序的CPU time是各个线程的CPU time之和。那么如何从wall time 和CPU time这两个数据理解多线程程序的并行效率呢？ 我们考虑最简单的情形。...我们把一个多线程程序分为两个部分：可并行的部分和串行的部分。可并行的部分可以由多个线程同时执行从而降低用户等待的时间。而串行的部分只能由一个线程执行。...如下图所示，我们使用3个线程，P代表的每个线程并行执行的时间，S代表的串行执行所需的时间。...以有限元中对稀疏矩阵的组装为例，每个线程可以独立计算每个单元的刚度矩阵，但是把单元刚度矩阵组装到总体矩阵的时候就需要引入同步点，从而保证不会有多个线程在更新总体矩阵的同一个位置。...在这种情况下，每个线程等待获取锁的时间随着线程数目的增加而增加。这种情形往往是造成多线程程序并行效率不高的一个主要原因，也往往是我们最关心的部分。
当线程完成一次对该semaphore对象的等待（wait）时，该计数值减一 当线程完成一次对semaphore对象的释放（release）时，计数值加一 当计数值为0，则线程等待该semaphore对象不再能成功直至该...在系统中，给予每一个进程一个信号量，代表每个进程目前的状态，未得到控制权的进程会在特定地方被强迫停下来，等待可以继续进行的信号到来。...，可以开进这条马路，后面的车会看到红灯，不能驶入XX马路，但是如果前一百辆中有五辆车已经离开了XX马路，那么后面就允许有5辆车驶入马路，这个例子里说的车就是线程，驶入马路就表示线程在执行，离开马路就表示线程执行完成...Semaphore的构造方法Semaphore(int permits) 接受一个整型的数字，表示可用的许可证数量。Semaphore(10)表示允许10个线程获取许可证，也就是最大并发数是10。...其他方法 Semaphore还提供一些其他方法： int getQueueLength()：返回正在等待获取许可证的线程数。
这篇文章我们主要介绍Java基础入门之自定义异常、形参个数可变的方法、水仙花数知识，一起来学习下吧！...再定义个div()方法实现两个整数相除，使用throws关键字声明抛出自定义异常，判断这个b的值是不是小于0,，如果是throw关键字抛出异常。...四、总结 本文主要介绍了自定义异常、形参个数可变的方法、水仙花数。 用户自定义异常，但自定义的异常类必须是继承自Exception或其子类。...介绍了自定义异常的语法格式，通过一个案例是如何使用自定义异常。 形参个数可变的方法是在定义方法时,在最后一个形参的类型后增加三点…,表示这个该形参接受多个参数值,多个参数值被当成数组传入。...水仙花数是一个三位数，其各位数字立方和等于该数本身。 希望大家通过本文的学习，对你们有所帮助！
测试机器共有8个核，因此我们分别使用4，8，16，32个线程来进行测试。对每个任务而言，我们还会测试下单线程的版本，不过这个在图中并没有标出来，因为它的时间要长得多。...如果涉及到IO操作的话，不要使用默认的线程池大小 测试中使用默认线程池大小（默认值是机器的CPU核数，在这里是8）的并行流，跟使用16个线程相比要慢上2秒。也就是说使用默认的池大小则要慢了7%。...所有的Fork/Join任务都会共用同一个线程池，线程的数量等于CPU的核数。...好处就是当线程空闲下来时可以收来处理其它任务。） 或者，你还可以用下这个小技巧，用一个自定义的Fork/Join池来运行并行流。...vCPU是因为这里用到了超线程技术，因此实际上只有4个物理核，但每个核模拟成了两个。对操作系统的调度器而言，认为我们一共有8个核。
如 最大线程数，怎么控制并发数，类加载器，线程上下文变化，ForkJoinPool 的 execute、submit、invoke 方法的区别 等。...并行度 并行度 不等于 最大线程数(maximumPoolSize)，下图 commonPool 有49个线程，但是 并行度为1 默认的 并行度为 CPU核数 - 1，最小为 1 可通过 -Djava.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism...最大线程数 并行度 不等于 最大线程数(maximumPoolSize) 即使 并行度 parallelism 为1，还有 备用线程(maximumPoolSize、COMMON_MAX_SPARES)...这样看，比较少会出现 线程数不够的情况。undefined图片 4....ForkJoinPool 的 execute、submit、invoke 方法的区别 有些简单的任务，不想单独创建线程池，可以用 ForkJoinPool.commonPool() execute()：
int numOfCores = Runtime.getRuntime().availableProcessors(); 每个核心可以并发执行一个线程，超过 CPU 核数的线程会导致过多的上下文切换，从而降低性能...这些任务通常受到 CPU 速度的限制，而不是 I/O 设备的速度，例如： 对音频或视频文件进行编码或解码 编译和链接软件 进行复杂的模拟仿真 执行机器学习或数据挖掘任务 玩电子游戏 CPU 密集型任务的优化方法一般是多线程并行处理...并行处理是一种将较大的任务划分为较小的子任务并将这些子任务分布在多个 CPU 核或处理器上以利用并发执行并提高总体性能的技术。 假设有一个很大的数字数组，要对每个元素进行平方计算。...利用并行处理的优势，可以使用多个线程并行计算每个数字的平方。...线程池大小计算的统一方法 确定线程池大小的公式如下: 线程数 = 可用内核数 * 目标 CPU 利用率 * (1 + 等待时间/服务时间) 其中： 可用内核数量: 这是应用程序可用的 CPU 内核数量。
，输出如下： 本计算机的核数：8 655028378 单线程计算耗时：4159 655028378 多线程计算耗时：540 并行流的内部使用了默认的 ForkJoinPool 分支/合并框架，它的默认线程数量就是你的处理器数量...Stream并行执行时用到ForkJoinPool.commonPool()得到的线程池，为控制并行度我们使用Linux的taskset命令指定JVM可用的核数。 测试数据由程序随机生成。...并行迭代性能跟可利用的核数有关，上图中的并行迭代使用了全部 12 个核，为考察使用核数对性能的影响，我们专门测试了不同核数下的Stream并行迭代效果： ?...分析，对于对象类型： 使用Stream并行API在单核情况下性能比for循环外部迭代差； 随着使用核数的增加，Stream并行效果逐渐变好，多核带来的效果明显。...分析，对于复杂的归约操作： 使用Stream并行归约在单核情况下性能比串行归约以及手动归约都要差，简单说就是最差的； 随着使用核数的增加，Stream并行效果逐渐变好，多核带来的效果明显。
start()方法启动线程 /** * 1.继承Thread类，自定义线程类 */ class MyThread extends Thread { /** * 重写run方法，将并发任务写入...，可以理解为将两个线程的关系由并行变为串行，但是并不影响其他线程的并行执行 /** * join */ void getJoin() { Thread t1 = new Thread(()...对于CPU密集型的计算场景，理论上线程的数量=CPU核数就是最合适的。...不过在工程上，线程的数量一般会设置为CPU核数+1，这样的话，当线程因为偶尔的内存页失效或其他原因导致阻塞时，这个额外的线程可以顶上，从而保证CPU的利用率 对于I/O密集型的计算场景，最佳线程数=1+...(I/O耗时/CPU耗时) 针对多核CPU，我目前见过两种比较合理的公式： 最佳线程数=CPU核数×[1+(I/O耗时/CPU耗时)] 线程数=CPU核数×目标CPU利用率×(1+平均等待时间/平均工作时间
task是最终运行spout或bolt中代码的单元（注：1个task即为spout或bolt的1个实例，executor线程在执行期间会调用该task的nextTuple或execute方法）。...注意：如果worker使用完的话再提交topology就不会执行，因为没有可用的worker，只能处于等待状态，把之前运行的topology停止一个之后这个就会继续执行了， 这里项目中存在3个脱坡，两个...CPU核数，有可能反而会影响其性能，所以最终设置每个拓扑中的worker数最大不超过40，此处不一定设置大于40要不好，有了解的可以留言讨论一下）； ?...每个worker进程会启动1个executor，每个executor启动1个task。 Ok，这几个参数都可以使用一些方法进行增加。 ?...在这设置多个实例主要是为了下面执行rebalance的时候用到，因为rebalance不需要修改代码，就可以动态修改topology的并行度，这样的话就必须提前配置好多个实例，在rebalance的时候主要是对之前设置多余的任务实例分配线程去执行
单核与多线程 假设现在有两个任务，任务A和任务B，每个任务需要的计算时间都是5分钟，那么无论是任务A和任务B串行执行还是放到两个线程中并行执行，在单核环境下执行完这两个任务总需要10分钟，因此有的同学觉得单核下多线程没什么用...线程这个概念很好的解决了上述问题，开始成为多核时代的主角，要想充分利用多核资源，线程是程序员的首选工具。 真正的并行 有了多核后，运行在两个线程中的任务A和任务B实现了真正的并行。...，因为在单核时代，所有的任务都不是在同时向前推进，而是“交错”前进，A前进一点，然后B前进一点，线程并不是实现这种“伪并行”唯一的方法，状态机也可以。...如果你的场景是想充分利用多核，那么这时你的确需要知道系统内有多少核数，一般来说你创建的线程数需要与核数保持线性关系。 也就是说，如果你的核数翻倍，那么创建的线程数也要翻倍。 需要多少线程？...但当你需要利用线程充分发挥多核威力时，通常情况下你创建的线程数与核数要保持一种线性关系，最佳系数通常需要测试才能得到。
，输出如下： 本计算机的核数：8 655028378 单线程计算耗时：4159 655028378 多线程计算耗时：540 并行流的内部使用了默认的 ForkJoinPool 分支/合并框架...Stream并行执行时用到ForkJoinPool.commonPool()得到的线程池，为控制并行度我们使用Linux的taskset命令指定JVM可用的核数。 测试数据由程序随机生成。...并行迭代性能跟可利用的核数有关，上图中的并行迭代使用了全部 12 个核，为考察使用核数对性能的影响，我们专门测试了不同核数下的Stream并行迭代效果： ?...分析，对于对象类型： 使用Stream并行API在单核情况下性能比for循环外部迭代差； 随着使用核数的增加，Stream并行效果逐渐变好，多核带来的效果明显。...分析，对于复杂的归约操作： 使用Stream并行归约在单核情况下性能比串行归约以及手动归约都要差，简单说就是最差的； 随着使用核数的增加，Stream并行效果逐渐变好，多核带来的效果明显。
ArrayList，并不是线程安全的，在执行 add 操作时，可能正好赶上扩容或者线程被占用，会覆盖其他线程的赋好的值。...Stream并行执行时用到ForkJoinPool.commonPool()得到的线程池，为控制并行度我们使用Linux的taskset命令指定JVM可用的核数。 测试数据由程序随机生成。...并行迭代性能跟可利用的核数有关，上图中的并行迭代使用了全部12个核，为考察使用核数对性能的影响，我们专门测试了不同核数下的Stream并行迭代效果： ?...image 分析，对于对象类型： 使用Stream并行API在单核情况下性能比for循环外部迭代差； 随着使用核数的增加，Stream并行效果逐渐变好，多核带来的效果明显。...image 分析，对于复杂的归约操作： 使用Stream并行归约在单核情况下性能比串行归约以及手动归约都要差，简单说就是最差的； 随着使用核数的增加，Stream并行效果逐渐变好，多核带来的效果明显。
ArrayList，并不是线程安全的，在执行 add 操作时，可能正好赶上扩容或者线程被占用，会覆盖其他线程的赋好的值。...Stream并行执行时用到ForkJoinPool.commonPool()得到的线程池，为控制并行度我们使用Linux的taskset命令指定JVM可用的核数。 测试数据由程序随机生成。...并行迭代性能跟可利用的核数有关，上图中的并行迭代使用了全部12个核，为考察使用核数对性能的影响，我们专门测试了不同核数下的Stream并行迭代效果： [2020-12-03-074833.jpg] 分析...，对于基本类型： 使用Stream并行API在单核情况下性能很差，比Stream串行API的性能还差； 随着使用核数的增加，Stream并行效果逐渐变好，比使用for循环外部迭代的性能还好。...； 随着使用核数的增加，Stream并行效果逐渐变好，多核带来的效果明显。
在这里又看到了ThreadPoolExecutor，它的核心线程数是5个，线程池允许创建的最大线程数为128，非核心线程空闲等待新任务的最长时间为10秒。...THREAD_POOL_EXECUTOR指的就是threadPoolExecutor，他的核心线程和线程池允许创建的最大线程数都是由CPU的核数来计算出来的。...Android 3.0及以上版本用SerialExecutor作为默认的线程，它将任务串行的处理保证一个时间段只有一个任务执行，而3.0之前版本是并行处理的。...关于3.0之前版本的缺点在3.0之后版本也不会出现，因为线程是一个接一个执行的，不会出现超过任务数而执行饱和策略。如果想要在3.0及以上版本使用并行的线程处理可以使用如下的代码： ?...其中asyncTask是我们自定义的AsyncTask，当然也可以传入Java提供的线程池，比如传入CachedThreadPool。 ? 也可以传入自定义的线程池： ?
单核与多线程 假设现在有两个任务，任务A和任务B，每个任务需要的计算时间都是5分钟，那么无论是任务A和任务B串行执行还是放到两个线程中并行执行，在单核环境下执行完这两个任务总需要10分钟，因此有的同学觉得单核下多线程没什么用...真正的并行 有了多核后，运行在两个线程中的任务A和任务B实现了真正的并行。...，因为在单核时代，所有的任务都不是在同时向前推进，而是“交错”前进，A前进一点，然后B前进一点，线程并不是实现这种“伪并行”唯一的方法，状态机也可以。...如果你的场景是想充分利用多核，那么这时你的确需要知道系统内有多少核数，一般来说你创建的线程数需要与核数保持线性关系。 也就是说，如果你的核数翻倍，那么创建的线程数也要翻倍。 需要多少线程？...但当你需要利用线程充分发挥多核威力时，通常情况下你创建的线程数与核数要保持一种线性关系，最佳系数通常需要测试才能得到。
文章目录 一、自定义线程池使用流程 二、自定义任务拒绝处理策略 三、完整代码示例 在博客 【Android 异步操作】线程池 ( 线程池简介 | 线程池初始化方法 | 线程池种类 | AsyncTask...( 线程池 execute 方法源码解析 ) 中 , 讲解 线程池 ThreadPoolExecutor 的 execute 方法时 , 有两个重要的核心方法 ; 两个核心的操作 : 添加任务 : addWorker...执行任务 : 调用线程池的 execute 方法执行任务 ; THREAD_POOL_EXECUTOR.execute( new Runnable...(); /** * 线程池核心线程数 * 线程池中最少 2 个线程 , 最多 4 个线程 , * 最好是选择 CPU 核数 - 1 个 , 避免后台任务使 CPU...new LinkedBlockingQueue(128); /** * 并行执行任务的线程池执行者 */ public
此外，如果每个任务都创建一个线程去处理，这样线程会越来越多。我们知道每个线程默认情况下占1M的内存空间，如果线程非常多，内存资源将会被耗尽。...Executors类的newSingleThreadExecutor方法创建了的一个单线程池，他里面会执行Callable线程任务。...这四个方法创建线程池返回值是ExecutorService，通过它的execute方法执行线程。...TimeUnit.SECONDS); } finally { scheduledExecutorService.shutdown(); } } } 以上两个方法创建的线程池返回值是...IO密集型配置线程数经验值是：2N，其中N代表CPU核数。 CPU密集型配置线程数经验值是：N + 1，其中N代表CPU核数。 如果获取N的值？
此外，还有逻辑CPU，逻辑CPU数怎么算呢？ 物理CPU数 * 每个CPU核数，如果支持超线程的话，再乘个2。 这些概念先记一下，后面要用。 多个物理CPU，CPU通过总线进行通信，效率比较低。...L1 是最接近CPU的, 它容量最小，速度最快，每个核上都有一个 L1 缓存，L1 缓存每个核上其实有两个 L1 缓存, 一个用于存数据的 L1d Cache，一个用于存指令的 L1i Cache。...3、多核心技术是将多个一样的CPU放置于一个封装内（或直接将两个CPU做成一个芯片），而英特尔的HT技术（超线程技术）是在CPU内部仅复制必要的资源、让一个核模拟成两个线程；也就是一个实体核心，两个逻辑线程...4、一个进程最多在一个物理CPU上运行（能拿到资源不错了），如果这个CPU的空闲的核大于等于进程的线程数，就安排了，如果不够，那就先安排一部分线程，其余的等着。...---- 多核CPU，可以并行执行多进程、多线程。多线程应该不用我解释了，多进程参考nginx架构。 多个CPU，可以并行执行多进程，自然可以并行多线程。怎么并行多进程呢？
阅读完前两篇文章后，相信读者应该能够将一些简单的CPU代码修改成GPU并行代码，但是对计算密集型任务，仅仅使用前文的方法还是远远不够的，GPU的并行计算能力未能充分利用。...并行计算数大于线程数 这里仍然以[2, 4]的执行配置为例，该执行配置中整个grid只能并行启动8个线程，假如我们要并行计算的数据是32，会发现后面8号至31号数据共计24个数据无法被计算。 ?...使用网格跨步的优势主要有： 扩展性：可以解决数据量比线程数大的问题 线程复用：CUDA线程启动和销毁都有开销，主要是线程内存空间初始化的开销；不使用网格跨步，CUDA需要启动大于计算数的线程，每个线程内只做一件事情...多流 之前我们讨论的并行，都是线程级别的，即CUDA开启多个线程，并行执行核函数内的代码。GPU最多就上千个核心，同一时间只能并行执行上千个任务。...总结 一般情况下，我们主要从“增大并行度”和“充分利用内存”两个方向对CUDA来进行优化。本文针对这两种方向，分别介绍了多流和共享内存技术。
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