threadpool

继续上一篇 一个简单的利用 WebClient 异步下载的示例（二） 后，继续优化它。 1. 直接贴代码了： DownloadEntry： public class DownloadEntry { public string Url { get ; set ; } public string Path { get ; set ; } /// <summary> /// 当前处理的数据 /// </summary> public object Data { get ; set ; } public DownloadEntry( string url, string savedPath) : this (url, savedPath, null ) { } public DownloadEntry( string url, string savedPath, object data) { Url = url; Path = savedPath; Data = data; } } SkyParallelWebClient 类： /// <summary> /// 并行的 WebClient /// </summary> public class SkyParallelWebClient { ConcurrentQueue <DownloadEntry> OptionDataList =

在与同事讨论async/await内部实现的时候，突然想到Task.Yeild()这个函数，为什么呢，了解一点C#async/await内部机制的都知道，在await一个异步任务（函数）的时候，它会先判断该Task是否已经完成，如果已经完成，则继续执行下去，不会返回到调用方，原因是尽量避免线程切换，因为await后面部分的代码很可能是另一个不同的线程执行，而Task.Yeild()则可以强制回到调用方，或者说主动让出执行权，给其他Task执行的机会，可以把Task理解为协程，Task.Yeild()和Thread.sleep(0)有点相同。 为了证明我的结论成立，请看代码： 1 public static async Task Test1() 2 { 3 await Task.CompletedTask; 4 Thread.Sleep( 1000 ); 5 Console.WriteLine( " Test1任务完成 " ); 6 } 7 public static async Task Test2() 8 { 9 await Task.Delay( 1 ); 10 Thread.Sleep( 1000 ); 11 Console.WriteLine( " Test2任务完成 " ); 12 } 13 public static async Task Test3() 14 { 15

摘要： 为了能加快相关任务的高效执行，TaurusDB采用多线程技术处理的方式，增加处理器单元的吞吐能力，从而提高存储端的执行效率。 1. TaurusDB背景 随着云计算进入2.0时代，数据急剧膨胀，这对实现数据库的高可靠、高性能、高吞吐的目标产生了巨大的挑战。如图1 所示，TaurusDB是华为自研的最新一代企业级具备横向扩展、海量存储能力的分布式数据库，其采用了计算存储分离，一写多读的分布式架构。将原本计算层的高密度存储相关压力下沉到存储层，极大地释放了计算层的算力。但同时将原来的存储IO转移到了网络IO，这也就是意味着，存储层将面临来自计算层风暴级的压力。如果存储层不能快速响应计算层的读写请求，会极大影响用户的使用体验。 图1 TaurusDB整体架构 图2 slice功能组件 从图2可知，TaurusDB的存储层，不单单只做存储相关的工作，也需要大量的算力，比如consolidation生成特定数据页、compation回收旧版本数据、BufferPool缓存热点数据页等任务。为了能加快这些任务的高效执行，我们首先能想到的就是能够并行执行这些任务，也就是采用多线程技术处理的方式，增加处理器单元的吞吐能力，从而提高存储端的执行效率。 2.线程池化设计思想 2.1线程为什么需要池化 首先，线程是稀缺的资源，如果频繁创建和销毁线程的开销是可观的

这三者都是java并发包的工具类，提供了比synchronized更加高级的各种同步结构，可以实现更加丰富的多线程操作。 Semaphore 信号量 ，我们应该都在操作系统课程里学过，它是解决进程间通信和同步的常用工具，也是一种常见的模型。信号量是一个确定的二元组(s, q), s是正整型变量，q是初始状态为空的队列，s代表并发状态，操作系统利用信号量的状态s管理并发进程。如果s<=0，进程阻塞，如果s>0，进程继续执行。为了实现对s值的修改，操作系统提供了P、V操作原语，P的操作包括：s值减1，若s<=0，则进程阻塞，并将该进程插入到等待队列q中，V操作：s值加1，若s<=0，从等待队列中移出一个进程，解除其阻塞状态。 Java提供了经典信号量(Semaphore)的实现，它通常用于 控制线程数 来达到限制共享资源访问的目的。 下面用信号量实现生产者消费者模型来演示下用法： public class SemaphoreDemo { private static volatile int count = 0 ; private static final Semaphore full = new Semaphore(5); private static final Semaphore empty = new Semaphore(0); private static final

目录 线程池 ThreadPool 常用属性和方法 线程池说明和示例 线程池线程数 线程池线程数说明 不支持的线程池异步委托 任务取消功能 计时器 线程池 线程池全称为托管线程池，线程池受 .NET 通用语言运行时(CLR)管理，线程的生命周期由 CLR 处理，因此我们可以专注于实现任务，而不需要理会线程管理。 线程池的应用场景：任务并行库 (TPL)操作、异步 I/O 完成、计时器回调、注册的等待操作、使用委托的异步方法调用和套接字连接。 很多人不清楚 Task、Task<TResult> 原理，原因是没有好好了解线程池。 ThreadPool 常用属性和方法 属性： 属性 说明 CompletedWorkItemCount 获取迄今为止已处理的工作项数。 PendingWorkItemCount 获取当前已加入处理队列的工作项数。 ThreadCount 获取当前存在的线程池线程数。 方法： 方法 说明 BindHandle(IntPtr) 将操作系统句柄绑定到 ThreadPool。 BindHandle(SafeHandle) 将操作系统句柄绑定到 ThreadPool。 GetAvailableThreads(Int32, Int32) 检索由 GetMaxThreads(Int32, Int32) 方法返回的最大线程池线程数和当前活动线程数之间的差值。

网罗Elasticsearch最佳实践，实际应用场景中常见错误要预知和避免，以最大化提升集群性能。 1、采用动态Mapping 如果不定义Mapping，Elasticsearch会根据输入的数据，创建对应的Mapping，这看起来非常完美，但是Elasticsearch的动态Mapping并不总是精确的。 动态Mapping对于入门很有用，但在某些时候您需要结合业务数据指定Mapping。 举例1：5.x版本之后，需要分词的字段需要设定text类型和对应的analyzer ；仅需要精确匹配的可直接设置为keyword类型。 举例2：长文本高亮需要在text类型的基础上，设置fast-vector-highlighter高亮方式，高亮效率能提升20倍以上。 2、聚合设置不当导致OOM 在某些聚合中，没有足够的内存来支持复杂的嵌套聚合，导致聚合结果超时甚至OOM。 举例说明： 现有9亿条数据，45个索引，每条数据大小为2k左右 在查询时候， 首先要按照时间进行排序，然后做三次分组操作？ https://elasticsearch.cn/question/6323 群友讨论实际问题 聚合爆炸是计算问题，可能导致某些聚合的桶生成呈指数增长，并可能导致不受控制的内存使用。 Elasticsearch“terms”字段根据您的数据构建存储桶，但无法预测将提前创建多少存储桶。

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