6月iOS設備好評榜：第一蟬聯榜首近一年
作為安兔兔各種榜單里變化最小的那個，2023年6月的iOS好評榜和上個月相比沒有任何排名上的變化，僅僅是部分設備好評率的下降，長年累月的用戶評價和逐漸退出市場的老款機器讓這
在Java中創建線程會產生明顯的開銷。創建線程消耗時間，增加請求處理的延遲，并涉及JVM和操作系統的大量工作。為了減少這些開銷，線程池發揮著重要作用。
1. 性能：在Java中，線程的創建和銷毀可能很昂貴。線程池通過創建一個可以重復使用于多個任務的線程池來減少這種開銷。
2. 可擴展性：線程池可以按需擴展以滿足應用程序的需求。例如，在負載較重時，可以擴展線程池以處理額外的任務。
3. 資源管理：線程池可以幫助管理線程使用的資源。例如，線程池可以限制在任何給定時間活動的線程數量，這有助于防止應用程序耗盡內存。
在確定線程池的大小時，了解系統的限制，包括硬件和外部依賴，非常重要。讓我們通過一個例子來詳細說明這個概念：
假設你正在開發一個處理HTTP請求的Web應用程序。每個請求可能需要涉及從數據庫中處理數據并調用外部第三方服務。那么如何確定處理這些請求的最佳線程池大小？
數據庫連接池：假設你正在使用像HikariCP這樣的連接池來管理數據庫連接。并已經將其配置為允許最多100個連接。如果創建的線程數超過可用連接數，那些額外的線程將等待可用連接，導致資源爭用和潛在的性能問題。
以下是配置HikariCP數據庫連接池的示例代碼：
import com.zaxxer.hikari.HikariConfig;import com.zaxxer.hikari.HikariDataSource;public class DatabaseConnectionExample { public static void main(String[] args) { HikariConfig config = new HikariConfig(); config.setJdbcUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/mydb"); config.setUsername("username"); config.setPassword("password"); config.setMaximumPoolSize(100); // 設置最大連接數 HikariDataSource dataSource = new HikariDataSource(config); // 使用dataSource來獲取數據庫連接并執行查詢操作 }}應用程序與外部服務進行交互，該服務有一定的限制。它只能同時處理幾個請求，比如每次處理10個請求。同時發送更多的并發請求可能會使該服務不堪重負，導致性能下降或出現錯誤。
確定服務器上可用的CPU核心數對于優化線程池大小非常重要。
int numOfCores = Runtime.getRuntime().availableProcessors();每個核心可以同時執行一個線程。超過CPU核心數的線程數量會導致過多的上下文切換，從而降低性能。因此，在確定線程池大小時，應考慮不超過可用CPU核心數的限制，以避免過多的上下文切換。這樣可以最大程度地利用可用的計算資源，并提高系統的整體性能。
CPU密集型任務是那些需要大量處理能力的任務，例如執行復雜計算或運行模擬。這些任務通常受限于CPU的速度，而不是I/O設備的速度。CPU密集型場景如：
優化：
假設有一個很大的數字數組，并且希望利用多個線程并發地計算每個數字的平方，那么就可以利用并行處理的優勢。
import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class ParallelSquareCalculator { public static void main(String[] args) { int[] numbers = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}; // 獲取CPU核心數 int numThreads = Runtime.getRuntime().availableProcessors(); ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(numThreads); for (int number : numbers) { executorService.submit(() -> { int square = calculateSquare(number); System.out.println("Square of " + number + " is " + square); }); } executorService.shutdown(); try { executorService.awaitTermination(Long.MAX_VALUE, TimeUnit.NANOSECONDS); } catch (InterruptedException e) { Thread.currentThread().interrupt(); } } private static int calculateSquare(int number) { // 模擬一個耗時的計算（例如數據庫查詢、復雜計算） try { Thread.sleep(1000); // 模擬 1秒 延遲 } catch (InterruptedException e) { Thread.currentThread().interrupt(); } return number * number; }}I/O密集型任務是與存儲設備（例如讀/寫文件）、網絡套接字（例如進行API調用）或用戶輸入（例如圖形用戶界面中的用戶交互）進行交互的任務。
I/O密集型任務的例子包括：
優化：
在Java中，使用 Runtime.getRuntime().availableProcessors() 來確定可用的CPU核心數。
一般來說可以使用如下公式：
線程數 = 可用核心數 * 目標CPU利用率 * (1 + 等待時間 / 服務時間)可用核心數：這是應用程序可用的CPU核心數量。需要注意的是，這與CPU的數量不同，因為每個CPU可能有多個核心。
目標CPU利用率：這是你希望應用程序使用的CPU時間的百分比。如果將目標CPU利用率設置得太高，應用程序可能會變得無響應。如果設置得太低，應用程序將無法充分利用可用的CPU資源。
等待時間：這是線程等待I/O操作完成的時間量。這可能包括等待網絡響應、數據庫查詢或文件操作。
服務時間：這是線程執行計算的時間量。
阻塞系數：這是等待時間與服務時間的比值。它衡量了相對于執行計算所花費的時間，線程等待I/O操作完成的時間量。
需要注意的是，上述公式是一個基本的經驗法則，并且可能需要根據應用程序和工作負載的特定情況進行調整。還應考慮任務的性質、預期的響應時間以及可用的系統資源等因素。
此外，該公式假定任務在CPU核心之間均勻分布，并且線程之間沒有爭用或資源競爭。在實踐中，為了找到特定用例的最有效配置，確定最佳的線程池大小可能需要進行實驗和基準測試。
假設有一臺具有4個CPU核心的服務器，并且我們希望應用程序使用可用CPU資源的50％。
應用程序有兩類任務：I/O密集型任務和CPU密集型任務。
I/O密集型任務的阻塞系數為0.5，意味著需要花費50％的時間等待I/O操作完成。
線程數 = 4核 * 0.5 *（1 + 0.5）= 3個線程
CPU密集型任務的阻塞系數為0.1，意味著需要花費10％的時間等待I/O操作完成。
線程數 = 4核 * 0.5 *（1 + 0.1）= 2.2個線程
在這個例子中，需要創建兩個線程池，一個用于I/O密集型任務，另一個用于CPU密集型任務。I/O密集型線程池將有3個線程，而CPU密集型線程池將有2個線程。
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