spring多线程并发

spring多线程并发相关知识

• Python并发之多线程

  并发系列是一个很庞大的知识体系，要想完全弄明白是挺困难的，因为最近打算阅读Tornado源码, 其介绍谈到了内部使用了异步非阻塞的调用方式。之前也没有深入了解，这次就借此好好整理一下。线程(threading模块)    线程是应用程序运行的最小单元，在同一个进程中，可以并发开启多个线程，每个线程拥有自己的堆栈，同时相互之间是共享资源的。    Python中使用threading模块来开启多线程import threading, timedef func(n):     time.sleep(2)     print(time.time(),n)if __name__ == '__main__': for i in range(10): t =&nbsp
• Spring多线程批量发送邮件（ThreadPoolTaskExecutor）

  1，需求：使用多线程批量发送邮件需要批量发送邮件大概400封左右，但是因为发送邮件受网络限制，所以经常导致等待超时。所以就想到了使用多线程来发邮件，因为是异步的所以返回结果不受发邮件影响。2，思路：使用spring的ThreadPoolTaskExecutor，用10个线程循环400个任务，完成任务后关闭首先创建一个发邮件的Task(任务)，只是负责发邮件。然后创建一个执行任务的类，让ThreadPoolTaskExecutor循环执行创建一个ThreadPoolTaskExecutor的bean配置交给spring管理3，代码：SendEmailTask.java(任务类) SendEmailThread.java(执行任务类) email.xml(ThreadPoolTaskExecutor的配置)SendEmailTask.java:package com.XXX.core.base.utils.task;import com.XXX.core.base.uti
• Java并发指南1：并发基础与Java多线程

  什么是并发在过去单CPU时代，单任务在一个时间点只能执行单一程序。之后发展到多任务阶段，计算机能在同一时间点并行执行多任务或多进程。虽然并不是真正意义上的“同一时间点”，而是多个任务或进程共享一个CPU，并交由操作系统来完成多任务间对CPU的运行切换，以使得每个任务都有机会获得一定的时间片运行。随着多任务对软件开发者带来的新挑战，程序不在能假设独占所有的CPU时间、所有的内存和其他计算机资源。一个好的程序榜样是在其不再使用这些资源时对其进行释放，以使得其他程序能有机会使用这些资源。再后来发展到多线程技术，使得在一个程序内部能拥有多个线程并行执行。一个线程的执行可以被认为是一个CPU在执行该程序。当一个程序运行在多线程下，就好像有多个CPU在同时执行该程序。多线程比多任务更加有挑战。多线程是在同一个程序内部并行执行，因此会对相同的内存空间进行并发读写操作。这可能是在单线程程序中从来不会遇到的问题。其中的一些错误也未必会在单CPU机器上出现，因为两个线程从来不会得到真正的并行执行。然而，更现代的计算机伴随着多核
• 多线程之并发基础(四)

  Java多线程虽然知识点众多，但抓住了基础，也不难解决。接着上一篇并发基础，再说一些额外的知识点。上篇文章我们说了线程的状态，还有线程的一些属性。这次我们再说一些Thread类的用法，再说下线程组的概念。与文无关线程的操作这里说下线程的一些其它操作。中断在Java中，线程中断是一种重要的线程协作机制。中断不会使程序立刻退出，而是给线程发送一个通知，告诉目标线程，有人希望你退出了。至于目标线程收到通知后如何处理，则完全由目标线程自行决定。// 中断的方法public static boolean Thread.interrupted() //静态方法，判断是否被中断并对中断标志位进行复位public boolean Thread.interrupted() //判断是否被中断public void Thread.interrupt() //中毒线程，只改变中断标志位在线程运行的时候，若想要中断起作用，

spring多线程并发相关课程

• 玩转Java并发工具，精通JUC，成为并发多面手 本课程深度解密JUC库，对Java并发常见的工具类进行从使用到原理的详解，包括CAS+AQS+ThreadLocal+ConcurrentHashMap+线程池+各种锁+并发综合实战项目等。在掌握工具的同时，建立起整个并发工具类的知识体系。

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• 2小时搞定多线程概念 并发是程序员永恒的命题。并发易学难精，没有稳扎稳打的第一步，前路坎坷易弃坑。本课程涵盖线程、进程、多线程、并发、高并发、同步、异步、阻塞、非阻塞等，带大家快速构建清晰的理论基石。另有高频面试点拨，让你学懂、会用。

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spring多线程并发相关教程

• 5. 为什么要进行多线程并发 意义：多核 CPU 时代的到来打破了单核 CPU 对多线程效能的限制。 多个 CPU 意味着每个线程可以使用自己的 CPU 运行，这减少了线程上下文切换的开销。但随着对应用系统性能和吞吐量要求的提高，出现了处理海量数据和请求的要求，这些都对高并发编程有着迫切的需求。
• 4. 多 CPU 时代的多线程 如下图所示为双 CPU 配置，线程 A 和线程 B 各自在自己的 CPU 上执行任务，实现了真正的并行运行。在多线程编程实践中，线程的个数往往多于 CPU 的个数，所以一般都称多线程并发编程而不是多线程并行编程。
• Java 多线程 本小节我们将学习 Java 多线程，通过本小节的学习，你将了解到什么是线程，如何创建线程，创建线程有哪几种方式，线程的状态、生命周期等内容。掌握多线程的代码编写，并理解线程生命周期等内容是本小节学习的重点。
• 4. 主从多线程模型 架构图分析：主要分为三个模块，分别为 Reactor 主线程、Reactor 子线程、Worker 线程池。其中 Reactor 主线程可以对应多个 Reactor 子线程，也就是说，一个 MainReactor 对应多个 SubReactor；Reactor 主线程的 MainReactor 对象通过 select 监听客户端连接事件，收到事件之后，通过 Acceptor 处理连接事件；当 Acceptor 处理连接事件之后，MainReactor 将连接事件分配给 Reactor 子线程的 SubReactor 进行处理；SubReactor 将连接加入到连接队列进行监听，并且创建 Handler 处理对应的事件。一旦有新的事件（非连接）则分配给 Handler 进行处理；Handler 通过 read () 方法读取数据，并且分发给 Worker 线程池去做业务处理；Worker 线程池分配线程去处理业务，处理完成之后把结果返回给 Handler；Handler 收到 Worker 线程返回的结果之后，再通过 send () 方法返回给客户端。方案的优点：责任明确，单一功能拆分的更细，Reactor 主线程负责接收请求，不负责处理请求；Reactor 子线程负责处理请求。并发量很高的情况，可以减轻单个 Reactor 的压力，并且提高处理速度；Reactor 子线程只负责读取数据和响应数据，耗时的业务处理则丢给 Worker 线程池去处理。这种通过把完整任务层层分发下去，每个组件需要处理的内容就会变的很简单，处理起来效率自然会很高。方案的缺点：编程复杂度非常的高；即使一个 Reactor 主线程对应多个 Reactor 子线程，Reactor 主线程还是会存在单节点故障问题，不过真实业务场景当中，如果考虑单节点故障问题的话，一般都是通过分布式集群（Netty 集群）的方式去解决，而不是靠单节点的线程模型去解决，这里大家了解一下即可。总的来说，主从多线程模型是应用比较多的一种线程模型，包括 Nginx 主从 Reactor 多线程模型、Memcached 主从多线程模型、Netty 主从多线程模型等知名开源框架的。
• Ruby 的多线程 本章节让我们来学习 Ruby 的多线程。您将会了解到：什么是多线程，Ruby 中如何创建线程等知识。
• 3. 单 CPU 时代的多线程 概念：单核 CPU 上，同一时刻只能有一条线程运行，单核 CPU 上运行的单线程程序和多线程程序，从运行效率上看没有差别。换而言之，单 CPU 时代，没有真正的多线程并发效果，从这一点来看，多线程与 CPU 硬件的升级息息相关。单 CPU 时代下的多线程：在单 CPU 时代多任务是共享一个 CPU 的，当一个任务占用 CPU 运行时，其他任务就会被挂起，当占用 CPU 的任务时间片用完后，会把 CPU 让给其他任务来使用，所以在单 CPU 时代多线程编程是没有太大意义的，并且线程间频繁的上下文切换还会带来额外开销。上图所示为在单个 CPU 上运行两个线程，线程 A 和线程 B 是轮流使用 CPU 进行任务处理的，也就是在某个时间内单个 CPU 只执行一个线程上面的任务。当线程 A 的时间片用完后会进行线程上下文切换，也就是保存当前线程 A 的执行上下文，然后切换到线程 B 来占用 CPU 运行任务。

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