Perangkap dan penyelesaian kumpulan benang Java
1. Benang bocor
BenangKebocoran bermaksud benang yang dibuat tidak dimusnahkan dengan betul, mengakibatkan kebocoran memori. Ini adalah salah satu perangkap yang paling biasa dalam kolam benang.
Penyelesaian:
- Gunakan kaedah
ExecutorService
接口的shutdown()
和shutdownNow()
untuk menutup kumpulan benang secara eksplisit. - Gunakan pernyataan
try-with-resources
untuk memastikan kumpulan benang ditutup secara automatik pada pengecualian atau keluar biasa. - Tetapkan bilangan maksimum benang untuk kumpulan benang untuk mengelakkan penciptaan berbilang benang.
2. Keletihan sumber
Bilangan benang yang tersedia dalam kumpulan benang adalah terhad. Jika terdapat terlalu banyak tugas, ia boleh menyebabkan kehabisan sumber, yang boleh membawa kepada prestasi yang lemah atau malah ranap aplikasi.
Penyelesaian:
- Laraskan saiz kumpulan benang untuk mengimbangi daya kerja tugas dan penggunaan sumber.
- Gunakan baris gilir untuk mengurus tugas dan mengelakkan tugas daripada bertimbun.
- Pertimbangkan untuk menggunakan kumpulan benang elastik, yang boleh melaraskan bilangan benang secara dinamik mengikut keperluan.
3 Kunci
mati berlaku apabila benang menunggu antara satu sama lain dan tidak dapat diteruskan. Dalam kumpulan benang, jika tugas bergantung pada sumber luaran, risiko kebuntuan meningkat.
Penyelesaian:Elakkan kebergantungan bulat dan gunakan kunci atau mekanisme penyegerakan lain untuk memastikan akses berurutan kepada sumber.
- Gunakan mekanisme tamat masa untuk memaksa benang melepaskan kunci dalam tempoh masa tertentu.
- Pertimbangkan untuk menggunakan model I/O yang tidak menyekat untuk mengurangkan kemungkinan kebuntuan.
Kolam benang menggunakan baris gilir untuk mengurus tugas. Saiz baris gilir adalah terhad, dan jika terdapat terlalu banyak tugasan, tugasan mungkin beratur untuk masa yang lama.
Penyelesaian:Laraskan saiz baris gilir untuk mengimbangi pemprosesan dan masa tindak balas.
- Pertimbangkan untuk menggunakan baris gilir keutamaan untuk mengutamakan tugas penting.
- Laksanakan pembahagian tugas dan pecahkan tugas besar kepada tugas yang lebih kecil untuk diselesaikan dengan lebih cepat.
Setiap utas memerlukan sejumlah overhed memori. Terlalu banyak benang dalam kumpulan benang boleh menyebabkan penggunaan memori yang tinggi.
Penyelesaian:Hadkan saiz kumpulan benang dan buat hanya bilangan benang yang diperlukan.
- Gunakan pelaksanaan kumpulan benang yang ringan, seperti .
-
ForkJoinPool
Gunakan pembolehubah tempatan dalam tugas dan bukannya pembolehubah contoh untuk mengurangkan penggunaan memori.
Kolam benang direka untuk meningkatkan prestasi, tetapi jika dikonfigurasikan atau digunakan secara tidak betul, ia boleh menjadi halangan prestasi.
Penyelesaian:Analisis penggunaan benang aplikasi anda dengan teliti dan laraskan saiz kumpulan benang mengikut keperluan.
- Elakkan membuat terlalu banyak urutan untuk mengelakkan peningkatan penukaran konteks dan overhed penjadualan.
- Gunakan Analisis Prestasi Alat
- untuk mengenal pasti dan menyelesaikan kesesakan prestasi.
Walaupun kumpulan benang direka untuk mengurus tugasan
serentak, isu konkurensi masih boleh timbul jika terdapat persaingan data antara tugas.
Penyelesaian:Gunakan mekanisme penyegerakan, seperti kunci atau operasi atom, untuk memastikan ketekalan data.
- Pertimbangkan untuk menggunakan objek tidak berubah untuk mengelakkan perlumbaan data.
- Gunakan storan setempat-benang dalam tugas untuk mengasingkan data setiap rangkaian.
Atas ialah kandungan terperinci Perangkap dan penyelesaian kumpulan benang Java. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Penalaan setempat model kelas DeepSeek menghadapi cabaran sumber dan kepakaran pengkomputeran yang tidak mencukupi. Untuk menangani cabaran-cabaran ini, strategi berikut boleh diterima pakai: Kuantisasi model: Menukar parameter model ke dalam bilangan bulat ketepatan rendah, mengurangkan jejak memori. Gunakan model yang lebih kecil: Pilih model pretrained dengan parameter yang lebih kecil untuk penalaan halus tempatan yang lebih mudah. Pemilihan data dan pra-proses: Pilih data berkualiti tinggi dan lakukan pra-proses yang sesuai untuk mengelakkan kualiti data yang lemah yang mempengaruhi keberkesanan model. Latihan Batch: Untuk set data yang besar, beban data dalam kelompok untuk latihan untuk mengelakkan limpahan memori. Percepatan dengan GPU: Gunakan kad grafik bebas untuk mempercepatkan proses latihan dan memendekkan masa latihan.

1. Mula-mula, masukkan pelayar Edge dan klik tiga titik di penjuru kanan sebelah atas. 2. Kemudian, pilih [Sambungan] dalam bar tugas. 3. Seterusnya, tutup atau nyahpasang pemalam yang anda tidak perlukan.

Model bahasa besar sumber terbuka yang biasa seperti Llama3 yang dilancarkan oleh model Meta, Mistral dan Mixtral yang dilancarkan oleh MistralAI, dan Jamba yang dilancarkan oleh AI21 Lab telah menjadi pesaing OpenAI. Dalam kebanyakan kes, pengguna perlu memperhalusi model sumber terbuka ini berdasarkan data mereka sendiri untuk melancarkan potensi model sepenuhnya. Tidak sukar untuk memperhalusi model bahasa besar (seperti Mistral) berbanding model kecil menggunakan Q-Learning pada GPU tunggal, tetapi penalaan halus yang cekap bagi model besar seperti Llama370b atau Mixtral kekal sebagai cabaran sehingga kini . Oleh itu, Philipp Sch, pengarah teknikal HuggingFace

Menurut laporan tinjauan TrendForce, gelombang AI mempunyai impak yang besar pada memori DRAM dan pasaran memori flash NAND. Dalam berita laman web ini pada 7 Mei, TrendForce berkata dalam laporan penyelidikan terbarunya hari ini bahawa agensi itu telah meningkatkan kenaikan harga kontrak untuk dua jenis produk storan pada suku ini. Secara khusus, TrendForce pada asalnya menganggarkan bahawa harga kontrak memori DRAM pada suku kedua 2024 akan meningkat sebanyak 3~8%, dan kini menganggarkannya pada 13~18% dari segi memori kilat NAND, anggaran asal akan meningkat sebanyak 13~ 18%, dan anggaran baharu ialah 15%. ~20%, hanya eMMC/UFS mempunyai peningkatan yang lebih rendah sebanyak 10%. ▲Sumber imej TrendForce TrendForce menyatakan bahawa agensi itu pada asalnya menjangkakan untuk meneruskan

Kaedah untuk komunikasi antara benang dalam C++ termasuk: memori dikongsi, mekanisme penyegerakan (kunci mutex, pembolehubah keadaan), paip dan baris gilir mesej. Contohnya, gunakan kunci mutex untuk melindungi pembilang yang dikongsi: mengisytiharkan kunci mutex (m) dan pembolehubah yang dikongsi (pembilang); untuk mengelakkan keadaan perlumbaan.

Perangkap dalam Bahasa Go Semasa Merekabentuk Sistem Teragih Go ialah bahasa popular yang digunakan untuk membangunkan sistem teragih. Walau bagaimanapun, terdapat beberapa perangkap yang perlu diberi perhatian apabila menggunakan Go yang boleh menjejaskan kekukuhan, prestasi dan ketepatan sistem anda. Artikel ini akan meneroka beberapa perangkap biasa dan memberikan contoh praktikal tentang cara mengelakkannya. 1. Terlalu banyak menggunakan concurrency Go ialah bahasa concurrency yang menggalakkan pembangun menggunakan goroutine untuk meningkatkan paralelisme. Walau bagaimanapun, penggunaan konkurensi yang berlebihan boleh menyebabkan ketidakstabilan sistem kerana terlalu banyak gorout bersaing untuk mendapatkan sumber dan menyebabkan overhed penukaran konteks. Kes praktikal: Penggunaan concurrency yang berlebihan membawa kepada kelewatan respons perkhidmatan dan persaingan sumber, yang ditunjukkan sebagai penggunaan CPU yang tinggi dan overhed kutipan sampah yang tinggi.

Rangka kerja pengaturcaraan serentak C++ menampilkan pilihan berikut: utas ringan (std::benang-benang Boost concurrency concurrency dan algoritma OpenMP untuk pemproses berbilang pemproses berprestasi tinggi (TBB); (cpp-Setuju).

Dokumentasi fungsi Go mengandungi amaran dan kaveat yang penting untuk memahami potensi masalah dan mengelakkan ralat. Ini termasuk: Amaran pengesahan parameter: Semak kesahihan parameter. Pertimbangan keselamatan selaras: Menunjukkan keselamatan benang fungsi. Pertimbangan prestasi: Serlahkan kos pengiraan yang tinggi atau jejak memori sesuatu fungsi. Anotasi jenis pulangan: Menerangkan jenis ralat yang dikembalikan oleh fungsi. Ketergantungan Nota: Menyenaraikan perpustakaan luaran atau pakej yang diperlukan oleh fungsi. Amaran penamatan: Menunjukkan bahawa fungsi ditamatkan dan mencadangkan alternatif.
