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线程池ThreadPoolExecutor源码深度解析|得物技术

一、引 言 为什么进行源码角度的深度解析? 大家在项目中到处都在使用线程池做一些性能接口层次的优化,原先串行的多个远程调用,因为rt过高,通过线程池批量异步优化,从而降低rt。还有像RocketMQ中broker启动时,同时通过ScheduledThreadPoolExecutor线程池执行其他组件的定时任务,每隔一段时间处理相关的任务。线程池广泛的应用在外面各种实际开发场景中,我们很多同学可能在项目里只是简单的copy了一些前人的代码参数并不知道其中的含义,从而导致生产级别的bug。所以本篇文章,旨在帮助还不熟悉或者想要熟悉线程池的同学,分享我自己在学习线程池源码上的一些内容来更简单、快速的掌握线程池。 二、为什么使用线程池? 并发编程中,对于常见的操作系统,线程都是执行任务的基本单元,如果每次执行任务时都创建新的线程,任务执行完毕又进行销毁,会出现以下的问题: 资源开销:比如在Linux系统中,频繁的创建和销毁线程,一个是频繁的进行一个系统调用,另外是一些内存和CPU资源调度的占用。虽然有一些写时复制的策略防止lwp的创建时的内存占用,但是实际写入还是会申请系统内存的,何况一些...

Elasticsearch 插件用于 UBI:在 Kibana 中分析用户数据

作者:来自 ElasticEduard Martin及Alexander Dávila Elasticsearch 新手?加入我们的Elasticsearch 入门网络研讨会。您还可以开始免费的云试用或立即在您的机器上试用 Elastic。 在本文中,我们将向您展示如何使用 Elasticsearch 中的UBI(用户行为洞察)标准捕获和分析用户分析数据。 您可以在本文中了解有关 UBI 的更多信息。 使用 UBI 收集器收集的数据可以在 Kibana 上用于构建仪表板,从而打开了解用户在我们应用程序中的行为的窗口。在本博客中,我们将探讨如何分析 Kibana 中的 UBI 数据,以深入了解我们的应用程序是如何使用的。 演示设置 我们可以按照以下步骤轻松重现本博客中的演示: 1)克隆代码库 git clone https://github.com/Alex1795/ubi-dashboard-elasticsearch_blog.git cd ubi-dashboard-elasticsearch_blog 2)安装所需的库: pip install -r requirement...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。