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Java计算两个日期相差的月数

/** * 获取两个日期相差的月数 */ public static int getMonthDiff(Date d1, Date d2) { Calendar c1 = Calendar.getInstance(); Calendar c2 = Calendar.getInstance(); c1.setTime(d1); c2.setTime(d2); int year1 = c1.get(Calendar.YEAR); int year2 = c2.get(Calendar.YEAR); int month1 = c1.get(Calendar.MONTH); int month2 = c2.get(Calendar.MONTH); int day1 = c1.get(Calendar.DAY_OF_MONTH); int day2 = c2.get(Calendar.DAY_OF_MONTH); // 获取年的差值 int yearInterval = year1 - year2; // 如果 d1的 月-日 小于 d2的 月-日 那么 yearInterval-- 这样就得到...

Java并发线程池到底设置多大?

前言 在我们日常业务开发过程中,或多或少都会用到并发的功能。那么在用到并发功能的过程中,就肯定会碰到下面这个问题并发线程池到底设置多大呢? 通常有点年纪的程序员或许都听说这样一个说法 (其中 N 代表 CPU 的个数)CPU 密集型应用,线程池大小设置为 N + 1IO 密集型应用,线程池大小设置为 2N 这个说法到底是不是正确的呢?其实这是极不正确的。那为什么呢?首先我们从反面来看,假设这个说法是成立的,那我们在一台服务器上部署多少个服务都无所谓了。因为线程池的大小只能服务器的核数有关,所以这个说法是不正确的。那具体应该怎么设置大小呢?假设这个应用是两者混合型的,其中任务即有 CPU 密集,也有 IO 密集型的,那么我们改怎么设置呢?是不是只能抛硬盘来决定呢?那么我们到底该怎么设置线程池大小呢?有没有一些具体实践方法来指导大家落地呢?让我们来深入地了解一下。Little's Law(利特尔法则) 一个系统请求数等于请求的到达率与平均每个单独请求花费的时间之乘积假设服务器单核的,对应业务需要保证请求量(QPS):10 ,真正处理一个请求需要 1 秒,那么服务器每个时刻都有 10 个请求...

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