1.Java 线程池详解 和 最佳实践
2.Java并发编程：Fork/Join框架解释
3.Java高并发编程实战5，并发编程异步注解@Async自定义线程池
4.Python基础语法入门(第二十二天)——并发编程
5.Python:并发编程之Future
6.七天杀上GitHub榜首！线程析并Java并发编程深度解析实战，池源程线程池JUC底层原理揭秘
Java 线程池详解 和 最佳实践
线程池详解和最佳实践
线程池基于池化思想，码解减少每次获取资源的发编方法消耗，提高对资源的源码python扫号源码利用率。在Java并发编程中，解析线程池、并发编程数据库连接池、线程析并HTTP连接池都是池源程线程池基于此思想实现的。
Executor框架是码解Java5后引入的重要并发工具，它提供了一种更高效、发编方法更易管理的源码线程启动方式，避免了“this逃逸问题”。解析Executor框架包括线程池管理、并发编程线程工厂、队列和拒绝策略等核心组件，简化了并发编程过程。
核心类ThreadPoolExecutor是Executor框架的核心实现，提供了一系列参数配置，如核心线程数、最大线程数、任务队列、拒绝策略等。使用ThreadPoolExecutor创建线程池时，需谨慎选择参数以避免资源争抢和内存溢出等问题。
常见的阻塞队列包括FIFO、LFU、LIFO、Priority等，它们在ThreadPoolExecutor内部的使用有助于平衡任务处理和线程资源的分配。
线程池的原理涉及任务提交、线程调度和线程回收等多个过程，其核心在于通过合理管理线程和任务队列，确保并发任务的高效执行和资源的有效利用。
最佳实践包括：正确声明线程池、圣邦理财源码监测线程池运行状态、根据不同业务类型使用不同的线程池、给线程池命名、正确配置参数，以及在使用线程池时考虑内存泄漏、线程死锁等问题。实践时还需注意避免将耗时任务放入线程池，以防影响整体性能。
Java并发编程：Fork/Join框架解释
分治算法是一种策略，将复杂问题分解为较小、相似的子问题，递归解决后合并解。步骤包括分解、解决子问题与合并。
Fork/Join框架在Java中实现分治思想，用以高效执行并行任务。传统线程池存在效率瓶颈，Fork/Join框架提供了解决方案。
ForkJoin框架的核心是ForkJoinTask抽象类，它用于定义任务。此框架主要特点包括任务的分解、并行执行与结果合并。
以查找最大数组值为例，该过程可直观展示Fork/Join框架的运用。
方法流程如下：首先使用fork方法将任务分解，然后调用join方法等待结果，invoke方法则代表fork与join的结合，即先分解后等待结果。
具体步骤：invoke方法等同于fork后调用join，join负责检查任务是否完成，若有结果立即返回，否则阻塞至任务完成。若不先执行fork直接join，则任务将无限阻塞。
Java高并发编程实战5，qt源码分析信号槽异步注解@Async自定义线程池
@Async注解的作用是异步处理任务。
在使用@Async时，如果不指定线程池的名称，默认线程池是Spring默认的线程池SimpleAsyncTaskExecutor。
默认线程池的配置如下：
从最大线程数可以看出，在并发情况下，会无限制地创建线程。
也可以通过yml重新配置：
也可以自定义线程池，下面通过简单的代码来实现@Async自定义线程池。
二、代码实例
导入POM
配置类AsyncTaskConfig
UserController
UserService
UserServiceImpl
三、为什么在文件内执行异步任务，还是一个线程，没有实现@Async效果？
在众多尝试中，找到了@Async失效的几个原因：
四、配置中使用了ThreadPoolTaskExecutor和ThreadPoolExecutor，这两个有什么区别？
ThreadPoolTaskExecutor是spring core包中的，而ThreadPoolExecutor是JDK中的JUC。
1、initialize()
查看ThreadPoolTaskExecutor的initialize()方法
2、initializeExecutor抽象方法
再查看initializeExecutor抽象方法的具体实现类，其中有一个就是ThreadPoolTaskExecutor类，查看它的initializeExecutor方法，使用的就是ThreadPoolExecutor。
因此可以了解到ThreadPoolTaskExecutor是对ThreadPoolExecutor进行了封装。
五、核心线程数
配置文件中的线程池核心线程数为何配置为Runtime.getRuntime().availableProcessors()？
获取的是CPU核心线程数，也就是计算资源。
在实际中，需要对具体的线程池大小进行调整，可以通过压测及机器设备现状，进行调整大小。如果线程池太大，则会造成CPU不断的切换，对整个系统性能也不会有太大的通过游戏源码解封账号提升，反而会导致系统缓慢。
六、线程池执行流程
Python基础语法入门(第二十二天)——并发编程
Python的并发编程方式多样，包括多线程、多进程和异步编程。选择哪种方式取决于任务的特性：CPU密集型任务适合多进程，如加密解密，因为多进程能充分利用多核CPU；I/O密集型任务则常采用多线程，如网络爬虫，因为GIL会让多线程在CPU计算密集时受限，但在I/O操作时可以提高效率。协程则用于高效异步IO应用，如HTTP请求。
CPU密集型与I/O密集型的区别在于，CPU密集型任务主要在CPU运算，如压缩解压缩，而I/O密集型如文件处理，网络通信，频繁的IO操作使CPU使用率较低。在Python中，多进程能并行利用多核资源，而多线程在GIL限制下只适用于IO密集，多协程则适用于异步编程。
Python的GIL在全球解释器锁中扮演重要角色，它在CPython中确保同一时刻只有一个线程执行，导致多线程在CPU密集任务中的性能受限。多进程是解决这一问题的方法，而其他如Jython和PyPy不受GIL影响。进程池和线程池则提供了管理和调度多进程或线程的工具，提高任务处理效率，但需注意资源消耗和线程间通信。
异步I/O是通过asyncio库实现，协程和事件循环是其核心概念。asyncio支持异步文件读写和网络请求，允许高效并发操作。快手屏蔽越狱插件源码异步编程带来便利，但也需要理解其复杂性，避免阻塞事件循环。
Python:并发编程之Future
学习并发编程时,首先得区分并发与并行。并发(concurrency)对应的是 Python 中的多线程或协程，意味着在同一时刻只能运行一个线程或协程，通过不断地切换实现并发处理，适用于 I/O 频繁的操作。并行(parallelism)则对应多进程，在多个 CPU 上同时运行，适用于 CPU 密集型的操作。
线程在 Python 中由操作系统底层提供，它能跟踪每个线程的信息，并在适当的时候自动进行线程切换，无需我们手动调度。然而，这也容易引发 race condition。引入线程概念的原因在于，单线程程序往往效率低下，多线程版本则能显著提升速度。
对比单线程与多线程，单线程程序按照顺序执行，每一步都需要等待 I/O 操作完成，因此整体速度较慢。而多线程版本通过创建线程池，利用 ThreadPoolExecutor 类，设置最大线程数，如 max_workers 参数，可实现并行处理，显著提高下载速度。
在多线程代码中，map 方法被用于并发调用函数，类似普通的内置 map 函数，但效率更高。requests.get 函数线程安全，因此在多线程环境下，它不会引发 race condition。然而，线程切换由操作系统负责，可能会导致结果乱序。
Future 是并发编程的关键概念，是 concurrent.futures 模块和 asyncio 模块的重要组成部分。Future 类代表一个尚未完成或已完成的延迟计算任务，类似于 JavaScript 中的 Promise 对象。通常情况下，不应直接创建 Future 实例，而是通过并发框架（如 concurrent.futures 和 asyncio）来生成实例，因为 Future 表示即将发生的事情，其执行时间已经排定。
生成 Future 实例的方法是通过 Executor 子类为需要排定的某件事安排执行。了解 Executor.submit 方法用于接收一个可调用对象，并为其安排执行，返回一个 Future 实例。Executor.map 方法则用于并行处理一系列任务，返回一个迭代器，迭代器的 __next__ 方法会调用各个 Future 实例的结果。
Future 实例具有状态，可以是 running、pending 或 finished。Future.done() 方法用于立即返回布尔值，表示 Future 是否已完成。Future.add_done_callback 方法允许在 Future 运行结束后调用一个可调用对象。Future.result 方法用于获取 Future 的结果，如果在执行结束时调用，则返回可调用对象的结果或异常。如果 Future 还未完成，且 timeout 参数被指定，调用 Future.result() 方法会阻塞调用方所在的线程，直到有结果返回，或抛出 TimeoutError 异常。
concurrent.futures.as_completed 是一个迭代器，接收 Future 列表，返回在 Future 运行结束后产出的 Future。通过 Executor.submit 创建 Future，使用 as_completed 进行管理，可实现更精细的并发控制。
七天杀上GitHub榜首！Java并发编程深度解析实战，JUC底层原理揭秘
在多核CPU和多线程技术普及的当今，我们面对的不再是多年前对于线程开启时机的问题。如今，无论是开发人员还是技术开发者，都需要深入了解多线程技术的方方面面。本文将从操作系统原理的角度，全面解析多线程技术，涵盖基础知识到高级进阶，分享作者多年的工作经验和踩坑后的教训。
多线程编程技术已经成为现代软件开发不可或缺的部分。然而，对于很多开发者来说，尽管有各种库和运行环境对操作系统多线程接口的封装，他们仍然面对着复杂的多线程逻辑，甚至只是简单调用库的“业务”程序员。本文旨在从基础出发，深入浅出地讲解多线程技术的各个层面。
本文分为章，从Java线程的实践及原理揭秘开始，逐步深入到synchronized实现原理、volatile解决可见性和有序性问题、J.U.C中的重入锁和读写锁、线程通信中的条件等待机制、J.U.C并发工具集实战、并发编程必备工具、阻塞队列设计原理及实现、并发安全集合原理及源码、线程池设计原理、以及Java并发编程中的异步编程特性。每一章节都基于作者的经验总结和踩坑后的教训，为读者提供全面而深入的指导。
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Java并发必会，深入剖析Semaphore源码
在深入理解Java并发编程时，必不可少的是对Semaphore源码的剖析。本文将带你探索这一核心组件，通过实践和源码解析，掌握其限流和共享锁的本质。Semaphore，中文名信号量，就像一个令牌桶，任务执行前需要获取令牌，处理完毕后归还，确保资源访问的有序进行。
首先，Semaphore主要有acquire()和release()两个方法。acquire()负责获取许可，若许可不足，任务会被阻塞，直到有许可可用。release()用于释放并归还许可，确保资源释放后，其他任务可以继续执行。一个典型的例子是，如果一个线程池接受个任务，但Semaphore限制为3，那么任务将按每3个一组执行，确保系统稳定性。
Semaphore的源码实现巧妙地结合了AQS（AbstractQueuedSynchronizer）框架，通过Sync同步变量管理许可数量，公平锁和非公平锁的实现方式有所不同。公平锁会优先处理队列中的任务，而非公平锁则按照获取许可的顺序进行。
acquire()方法主要调用AQS中的acquireSharedInterruptibly()，并进一步通过tryReleaseShared()进行许可更新，公平锁与非公平锁的区别在于判断队列中是否有前置节点。release()方法则调用releaseShared()，更新许可数量。
Semaphore的简洁逻辑在于，AQS框架负责大部分并发控制，子类只需实现tryReleaseShared()和tryAcquireShared()，专注于许可数量的管理。欲了解AQS的详细流程，可参考之前的文章。
最后，了解了Semaphore后，我们还将继续探索共享锁CyclicBarrier的实现，敬请期待下篇文章。
Java并发编程之newFixedThreadPool线程池
在计算机硬件性能提升和多核CPU普及的背景下，Java开发者面临如何优化程序运行效率的问题。为此，Java提供了线程池机制，其中newFixedThreadPool是一个重要组件，用于管理和限制线程数量，减少创建和销毁的开销。
newFixedThreadPool是一种固定大小的线程池，线程数量在创建时就确定，并保持不变。它通过LinkedBlockingQueue队列管理任务，当线程忙碌时，新任务会被阻塞直到有空闲线程。然而，过快的任务提交可能导致队列无限增长，引发内存溢出。因此，合理设置线程池大小和队列容量至关重要。
使用newFixedThreadPool很简单，只需创建ThreadPoolExecutor对象并提交任务。需要注意线程池的关闭，例如通过executorService.shutdown()。newFixedThreadPool有其优点，如稳定性和可扩展性，但也存在缺点，如任务执行过程中异常处理的差异。
线程池有两种主要任务提交方式，execute()和submit()，它们处理返回值和异常的方式有所不同。execute()适用于异步提交，而submit()提供了Future对象，支持同步提交和取消任务。在任务全部执行完毕后，可以使用executorService.awaitTermination()方法阻塞主线程直到任务完成。
总的来说，newFixedThreadPool是Java并发编程中的有力工具，通过合理配置，可以有效提升程序性能和稳定性。开发者需要根据实际需求选择合适的线程池，并调整其参数，以达到最佳性能效果。