原文:并发下线程池的最佳数量计算

在高并发的情况下采用线程池,有效的降低了线程创建释放的时间花销及资源开销,如不使用线程池,有可能造成系统创建大量线程而导致消耗完系统内存以及 过度切换 。 在JVM中采用的处理机制为时间片轮转,减少了线程间的相互切换 那么在高并发的情况下,我们怎么选择最优的线程数量呢 选择原则又是什么呢 这个问题去哪网的技术总监问过我,这里总结一下。 第一种: 如果是CPU密集型应用,则线程池大小设置为N 对于 ...

2019-06-03 15:11 0 669 推荐指数:

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并发下线程最佳数量计算

在高并发的情况下采用线程,有效的降低了线程创建释放的时间花销及资源开销,如不使用线程,有可能造成系统创建大量线程而导致消耗完系统内存以及”过度切换”。(在JVM中采用的处理机制为时间片轮转,减少了线程间的相互切换) 那么在高并发的情况下,我们怎么选择最优的线程数量呢?选择原则 ...

Wed Aug 01 21:52:00 CST 2018 0 1063
Executor线程最佳线程数量计算

如果是IO密集型应用,则线程大小设置为2N+1; 如果是CPU密集型应用,则线程大小设置为N+1; N代表CPU的核数。 假设我的服务器是4核的,且一般进行大数据运算,cpu消耗较大,那么线程数量设置为5为最优。 (现在很多项目线程滥用,注意分配线程数量,建议不要动态 ...

Mon Jun 03 23:16:00 CST 2019 0 1018
并发量计算

1.业务并发用户数;2.最大并发访问数;3.系统用户数;4.同时在线用户数;假设一个OA系统有1000用户,这是系统用户数;最高峰同时有500人在线,是“同时在线人数”,也称作“最大业务并发用户数”;500个同时使用系统用户中20%查看系统公告,不构成压力;20%填写表格(只在提交时才会请求,填写 ...

Sun May 11 21:21:00 CST 2014 0 16059
并发量计算公式

是平均的业务并发用户数、n是login session的数量、L是login session的平均长度、T ...

Sun Sep 01 06:15:00 CST 2019 0 4169
神经网络参数量计算量计算

概述 神经网络模型运算可以看成一个数据流入流出的过程,涉及的计算包含内存占用和浮点运算量两个方面。数据占用的空间计算很容易,数据量乘以表示单个数据所占用的字节数 (e.g, 4, 8)。复杂一点的是 layer 部分的参数占用的空间。 本篇不涉及训练时的梯度保存空间。 浮点运算 ...

Thu Mar 28 04:07:00 CST 2019 0 5264
卷积过程的参数量计算问题

假定: M:每个卷积核输出特征图(Feature Map)的边长 K:每个卷积核(Kernel)的边长 Cin:每个卷积核的通道数,也即输入通道数,也即上一层的输出通道数 Cout:本卷积层具 ...

Wed Sep 12 17:14:00 CST 2018 0 1902
 
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