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自定义线程池权威发布_自定义线程池的拒绝策略(2024年12月精准访谈)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：观点更新日期：2024-12-02

自定义线程池

Java线程池常见问题及解决方案线程池是一种池化技术，旨在减少每次获取和释放资源的消耗，提高资源利用率。以下是Java线程池的七个核心参数： 1. corePoolSize：核心线程数，即线程池中始终保持的线程数。 maximumPoolSize：最大线程数，线程池中允许的最大线程数量。 keepAliveTime：线程存活时间，非核心线程在空闲时保持活跃的时间。 TimeUnit：时间单位，keepAliveTime的单位。 BlockingQueue：阻塞队列，用于存储待执行的任务。 ThreadFactory：线程创建工厂，用于创建新线程。 RejectedExecutionHandler：拒绝策略，当任务无法执行时的处理方式。线程池中的线程出现异常时，通常不会抛给使用者，可能导致资源未释放和错误难以诊断。以下几种处理方式可以提高系统的健壮性和可维护性：使用try-catch块：在任务中直接使用try-catch来捕获和处理异常。实现UncaughtExceptionHandler：创建自定义的线程工厂，并为这些线程设置一个UncaughtExceptionHandler，捕获未被捕获的异常。使用submit()返回Future对象：通过ExecutorService.submit()提交任务，获取Future对象，通过Future.get()获取执行过程中的异常。重写afterExecute()方法：在每个任务执行完成后调用afterExecute()，无论任务是正常完成还是异常终止，都可以获取异常信息。通过这些方法，可以有效处理线程池中的异常，确保系统的正常运行。

【智能均衡作业调度，10万+超大规模设备亿级指标稳定采集】在超大规模监控场景下，作业调度不畅极易造成作业堆积、负载波峰波谷抖动，严重影响系统稳定性，进而影响采集进度。为此，浪潮信息InManage自研了ChaosJob作业调度中间件，突破了作业智能均衡调度技术，实现了采集作业的高效调度和稳定执行。 ■ 在作业调度层面，InManage自研的任务调度中间件采用了灵活的作业分片与调度策略，能够基于客户的业务场景，对不同类型设备、不同协议类型的采集任务进行可高度自定义的细粒度分片。通过基于延迟队列+漏桶算法的“Job Capping”技术，实现任务分片的均衡下发，有效平抑系统负载波动，达到削峰填谷的目标。 ■ 在任务执行层面，针对超大规模数据采集这种IO密集型的任务，InManage突破线程优先线程池技术，运用“作业智能聚合”机制，将计算密集型任务与IO密集型任务进行智能调度与聚合，从而加速任务执行，提升系统整体吞吐量，实现任务处理的更高效与平稳性。 ■ 任务堆积防控层面，InManage的任务调度中间件具有异常任务自动识别与隔离功能，通过灵活的限流与隔离技术，确保任务“零堆积”，同时保持系统整体吞吐量不受影响。例如，大规模数据中心可能存在多厂商、多型号的异构设备，有些老旧设备接口响应缓慢，采集耗时长，而这些设备往往不运行核心业务，虽然不受重视，又不能遗弃。在此场景下，InManage能够智能识别这些设备的异常表现，主动将相关采集任务进行隔离与降频处理，优先保障其他关键任务的正常执行。这一过程完全自动化，无需客户干预，成功应对了10万规模管理场景下新旧设备混杂带来的管理挑战。

创建线程的四种方法，你了解几种？在Java中，创建线程主要有以下几种方式，每种方式都有其独特的用途和限制。让我们一起来看看这些方法吧！ 𐟔砧𛧦‰🠔hread 类这是最简单直接的方法。你只需要创建一个类，继承 Thread 类，并重写其 run() 方法。在这个方法中，你可以编写线程要执行的代码。然后，创建这个类的对象，并调用 start() 方法来启动线程。例如： ```java class MyThread extends Thread { @Override public void run() { System.out.println("Thread is running"); } } public class Main { public static void main(String[] args) { MyThread thread = new MyThread(); thread.start(); } } ``` 这种方法简单快捷，但如果你已经继承了其他类，就不能使用这种方式了，因为Java不支持多重继承。 𐟓 实现 Runnable 接口相比继承 Thread 类，实现 Runnable 接口更加灵活。你可以创建一个类，实现 Runnable 接口，并在 run() 方法中编写线程要执行的代码。然后，将这个对象传递给 Thread 的构造方法，并调用 start() 方法来启动线程。例如： ```java class MyRunnable implements Runnable { @Override public void run() { System.out.println("Runnable is running"); } } public class Main { public static void main(String[] args) { Thread thread = new Thread(new MyRunnable()); thread.start(); } } ``` 这种方法可以避免单继承的限制，更适合在需要继承其他类的情况下使用。此外，一个 Runnable 对象可以被多个线程共享，这在资源共享场景下非常有用。 𐟏—️ 使用线程池 (ExecutorService) 线程池可以管理一组线程，避免频繁创建和销毁线程的开销，从而提高性能。你可以创建一个线程池，例如使用 Executors 类，并将任务提交给线程池执行。线程池可以管理多个线程的执行，并可以复用现有线程。例如： ```java public class Main { public static void main(String[] args) { ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(5); for (int i = 0; i < 10; i++) { executor.submit(() -> System.out.println("Thread " + Thread.currentThread().getName() + " is running")); } executor.shutdown(); } } ``` 这种方法特别适合大量短小任务的执行，可以提高资源利用率，并避免过多线程导致的资源竞争。 𐟛 ️ 其他方法除了以上几种方法，还有一些其他的创建线程的方式，比如使用 Future 和 Callable 接口，或者使用自定义的线程工厂等。这些方法在某些特定场景下可能会更加适合。总结每种创建线程的方法都有其独特的用途和限制。选择哪种方法取决于你的具体需求和场景。希望这篇文章能帮助你更好地理解如何在Java中创建和管理线程！

【深入理解Java中的FutureTask：用法和原理】FutureTask 常用来封装 Callable 和 Runnable，也可以作为一个任务提交到线程池中执行。除了作为一个独立的类之外，此类也提供了一些功能性函数供我们创建自定义 task 类使用。FutureTask 的线程安全由CAS来保证。 𐟑‰网页链接

Python 3教程：从零到实战 𐟓– 本书内容涵盖 Python 程序的各个方面，从安装到基础语法，再到实例开发，适合初学者入门。 𐟌 第1章：快速上手 1.1 交互式解释器 1.2 变量和序列 1.3 条件语句 1.4 循环结构 1.5 函数定义 𐟓š 第2章：数据结构与操作 2.1 列表：Python 的主力军 2.2 元组：不可修改的序列 2.3 字典：存储键值对的工具 2.4 集合：无序的、不重复的元素集合 𐟎蠧쬳章：字符串与格式化 3.1 字符串基本操作 3.2 设置字符串的格式：精简版 3.3 设置字符串的格式：完整版 3.4 拼接字符串 3.5 宽度、精度和千位分隔符 3.6 符号、对齐和用0填充 3.7 字符串方法 𐟔砧쬴章：文件与目录操作 4.1 打开文件 4.2 读取和写入文件 4.3 文件的基本方法 4.4 文件选代器 4.5 文件路径与名称操作 𐟌 第5章：异常处理与调试 5.1 异常处理基础 5.2 自定义异常类 5.3 异常传播与捕获 5.4 使用 traceback 模块调试程序 𐟎蠧쬶章：模块与包 6.1 模块的概念与导入方式 6.2 包的结构与组织方式 6.3 使用模块组织代码 6.4 模块与包的管理工具 𐟔砧쬷章：多线程与并发编程 7.1 线程的基本概念与创建方式 7.2 多线程编程实践：共享资源与同步问题 7.3 并发编程工具：线程池与协程库的使用方法 7.4 多线程与并发编程的性能优化策略 𐟌 第8章：网络编程与Web开发 8.1 网络编程基础：socket模块的使用方法 8.2 Web开发框架的选择与使用技巧 8.3 Web应用程序的开发流程与注意事项 8.4 Web安全与性能优化策略 𐟎蠧쬹章：数据库支持与操作 9.1 SQLite数据库的使用方法与技巧 9.2 ORM框架的选择与使用技巧 9.3 数据库操作优化策略与性能提升方法 9.4 数据迁移与备份工具的使用方法 𐟔砧쬱0章：图形用户界面开发 10.1 GUI框架的选择与使用技巧 10.2 GUI组件的使用方法与技巧 10.3 GUI布局与美化策略 10.4 GUI事件处理机制的理解与应用开发实践

亿级数据千条告警秒级处理!浪潮信息InManage智能管理10万+IT设备随着数字化和智慧化的加速落地，数据中心的设备规模快速攀升。数据中心的Scale out给基础设施运维管理带来全新挑战。以拥有10万+设备的大规模数据中心为例，面对每日产生高达近30TB的设备运行状态、亿级监控指标、数千条告警推送等，如何秒级反馈海量并发需求，保证管理平台稳定运行？如何避免将每秒近千条的大规模设备告警风暴强塞给客户，进行根因定位并避免误报、漏报？这些挑战正伴随服务器、存储和网络设备规模的持续增长，成为超大规模数据中心管理亟待解决的难题。浪潮信息InManage是一款面向数据中心基础设施的智能管理平台，通过统一接口、协议，能够纳管多达400种不同厂商、不同型号的服务器、存储、网络等机型，设备规模最多可达10万台，为超大规模数据中心运维提供智能均衡调度、实时精准告警等管理功能。浪潮信息InManage通过智能均衡作业调度平台，能够在秒级内处理超大规模数据中心亿级实时并发运维管理数据，并基于自研的告警管理框架，实现5秒内响应上千条告警风暴，显著降低告警误报与漏报的风险。InManage不仅创造了金融行业单一数据中心带外管理的最大纪录，还实现了数据中心基础设施全生命周期管理，整体运维效率提升两倍，为超大规模数据中心的稳定、高效运行奠定了重要基础。 10万+超大规模设备集群管理，面临稳定性与实时性多重挑战随着数据中心的规模化发展，服务器数量爆发式增长，数据中心设备规模从最初的1000台增加到10万台，规模扩大了100倍，涵盖了不同年代和厂商的服务器、存储、网络设备等，设备种类多，内存、电源、硬盘、风扇等各类故障发生的不确定性大。对于不同设备的统一管理，一般运维管理平台会在底层屏蔽设备差异，基于基线策略来实现纳管。但随着数据中心规模的骤增，数据中心运维管理的稳定性和故障的实时精准告警等挑战变得日益严苛。首要面对的挑战是大规模数据中心基础设施管理平台的失稳问题。大规模基础设施管理要对不同基础设施运行状态进行实时分析，每天数据量达到TB级，而且海量并发需求要在秒级反馈，极易出现故障上报不及时、页面卡顿，甚至管理平台宕机。比如以往某客户数据中心管理平台进行运维测试时，基础设施规模从1000台增长到5000台，规模提升到原来的5倍，会出现管理页面卡顿，后台日志显示大量采集任务超时的问题。即使后续对管理平台进行分布式部署，系统负载依然出现较明显的峰值抖动现象，导致页面周期性卡顿。其原因主要是作业被调度后，缺乏有效的离散管理，高峰与低谷负载不均，对系统稳定性带来极大的挑战。此外，对于海量资源的数据采集任务，会受线程数、采集周期和耗时等因素影响，容易造成任务积压，对管理平台异常情况下的任务隔离与自动降频能力提出更高要求。此外，设备大规模告警的延迟、误报和漏报是另一大挑战。在10万+大规模设备运维场景中，一般金融等行业的客户数据中心管理平台通常以平铺直叙方式呈现设备告警，缺乏更深层的故障根因判断、全周期管理等能力。在此场景下，一旦服务器BMC在批量刷新固件时出现故障，可能会在短时间内产生大量的Trap推送，同时还夹杂着设备离线等一系列异常告警。数千条告警的推送，易造成通信堵塞，从而出现告警延迟、告警丢失等。当客户看到堆积数千条告警邮件通知时，极易导致客户误认为系统正面临重大故障风险。而且由于没有全周期管理机制，即便设备故障修复，告警信息仍会持续存在，这也大大增加了运维管理的复杂性。智能均衡作业调度，10万+超大规模设备亿级指标稳定采集在超大规模监控场景下，作业调度不畅极易造成作业堆积、负载波峰波谷抖动，严重影响系统稳定性，进而影响采集进度。为此，浪潮信息InManage自研了ChaosJob作业调度中间件，突破了作业智能均衡调度技术，实现了采集作业的高效调度和稳定执行。 ■ 在作业调度层面，InManage自研的任务调度中间件采用了灵活的作业分片与调度策略，能够基于客户的业务场景，对不同类型设备、不同协议类型的采集任务进行可高度自定义的细粒度分片。通过基于延迟队列+漏桶算法的“Job Capping”技术，实现任务分片的均衡下发，有效平抑系统负载波动，达到削峰填谷的目标。 ■ 在任务执行层面，针对超大规模数据采集这种IO密集型的任务，InManage突破线程优先线程池技术，运用“作业智能聚合”机制，将计算密集型任务与IO密集型任务进行智能调度与聚合，从而加速任务执行，提升系统整体吞吐量，实现任务处理的更高效与平稳性。 ■ 任务堆积防控层面，InManage的任务调度中间件具有异常任务自动识别与隔离功能，通过灵活的限流与隔离技术，确保任务“零堆积”，同时保持系统整体吞吐量不受影响。例如，大规模数据中心可能存在多厂商、多型号的异构设备，有些老旧设备接口响应缓慢，采集耗时长，而这些设备往往不运行核心业务，虽然不受重视，又不能遗弃。在此场景下，InManage能够智能识别这些设备的异常表现，主动将相关采集任务进行隔离与降频处理，优先保障其他关键任务的正常执行。这一过程完全自动化，无需客户干预，成功应对了10万规模管理场景下新旧设备混杂带来的管理挑战。图1浪潮信息 InManage平台超大规模作业调度架构告警管道动态分析，1000+告警动秒级实时精准响应在面对10万+超大规模设备管理时，如何避免将系统产生的告警风暴强塞给客户，如何进行根因定位并避免误报、漏报，是数据中心统一管理的另一挑战。为此，InManage提出了CDCAlarm告警管理框架，突破了告警集成管理技术，实现了告警的及时性、准确性和全面性，同时支持告警分析、聚合及根因分析等功能。该框架能够为客户呈现按优先级排序和分类聚合的告警，直观易懂、方便用户进一步处理。 InManage使用AI技术手段对告警进行分类、分批处理，实现告警按来源、种类的归并聚合策略，在保证告警时序性的同时，提升了告警处理的整体吞吐量。同时使用基于AI的根因定位方法，快速从告警风暴中准确识别出故障根因，并呈现给客户，有效解决了客户在面对告警风暴时无从入手的局面。同时，针对超大规模监控场景下常见的误报漏报等告警不准确、不及时问题，InManage也做了优化。秒告警秒恢复问题：在10万+设备的管理中，某些设备可能在发出告警的同时又快速发出了恢复信号，甚至可能出现恢复信息先于告警到达。在此场景下，传统系统容易误判为告警未恢复，从而导致误报。InManage的智能告警归并技术能够有效识别和规避此类时序问题，确保告警处理的准确性。此外，InManage还具备对历史数据进行高效压缩与无缝转储的能力，在保障当前系统流畅运行的同时，确保了历史数据的完整性与可访问性，有效避免了数据丢失的风险。在如此庞大的规模下，InManage仍能快速查询一年内的历史告警或事件通知，响应时间缩短至2秒以内，为客户提供了强大的历史问题追溯能力，确保问题根源得以迅速定位，为系统的长期稳定运行提供了坚实保障。 InManage满足了客户对于大规模、多元化、多类型设备的统一带外管理，确保了数据的稳定采集及告警集中高效监控，同时还具备基础设施全生命周期资产管理、自动化部署管理等能力。其大规模统一带外管理技术、告警智能化分析技术水平处于国内领先水平，授权国家发明专利超过20项。未来，InManage也将更加关注客户需求的变化，不断优化产品和服务，为客户提供更加全面、高效、智能的解决方案，助力客户实现数字化转型和业务升级。 #我要上热门# #大学第一课#

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