原文:並發下線程池的最佳數量計算

在高並發的情況下采用線程池,有效的降低了線程創建釋放的時間花銷及資源開銷,如不使用線程池,有可能造成系統創建大量線程而導致消耗完系統內存以及 過度切換 。 在JVM中采用的處理機制為時間片輪轉,減少了線程間的相互切換 那么在高並發的情況下,我們怎么選擇最優的線程數量呢 選擇原則又是什么呢 這個問題去哪網的技術總監問過我,這里總結一下。 第一種: 如果是CPU密集型應用,則線程池大小設置為N 對於 ...

2019-06-03 15:11 0 669 推薦指數:

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並發下線程最佳數量計算

在高並發的情況下采用線程,有效的降低了線程創建釋放的時間花銷及資源開銷,如不使用線程,有可能造成系統創建大量線程而導致消耗完系統內存以及”過度切換”。(在JVM中采用的處理機制為時間片輪轉,減少了線程間的相互切換) 那么在高並發的情況下,我們怎么選擇最優的線程數量呢?選擇原則 ...

Wed Aug 01 21:52:00 CST 2018 0 1063
Executor線程最佳線程數量計算

如果是IO密集型應用,則線程大小設置為2N+1; 如果是CPU密集型應用,則線程大小設置為N+1; N代表CPU的核數。 假設我的服務器是4核的,且一般進行大數據運算,cpu消耗較大,那么線程數量設置為5為最優。 (現在很多項目線程濫用,注意分配線程數量,建議不要動態 ...

Mon Jun 03 23:16:00 CST 2019 0 1018
並發量計算

1.業務並發用戶數;2.最大並發訪問數;3.系統用戶數;4.同時在線用戶數;假設一個OA系統有1000用戶,這是系統用戶數;最高峰同時有500人在線,是“同時在線人數”,也稱作“最大業務並發用戶數”;500個同時使用系統用戶中20%查看系統公告,不構成壓力;20%填寫表格(只在提交時才會請求,填寫 ...

Sun May 11 21:21:00 CST 2014 0 16059
並發量計算公式

是平均的業務並發用戶數、n是login session的數量、L是login session的平均長度、T ...

Sun Sep 01 06:15:00 CST 2019 0 4169
神經網絡參數量計算量計算

概述 神經網絡模型運算可以看成一個數據流入流出的過程,涉及的計算包含內存占用和浮點運算量兩個方面。數據占用的空間計算很容易,數據量乘以表示單個數據所占用的字節數 (e.g, 4, 8)。復雜一點的是 layer 部分的參數占用的空間。 本篇不涉及訓練時的梯度保存空間。 浮點運算 ...

Thu Mar 28 04:07:00 CST 2019 0 5264
卷積過程的參數量計算問題

假定: M:每個卷積核輸出特征圖(Feature Map)的邊長 K:每個卷積核(Kernel)的邊長 Cin:每個卷積核的通道數,也即輸入通道數,也即上一層的輸出通道數 Cout:本卷積層具 ...

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