ThreadPoolExecutor中有一个控制状态的属性叫ctl,它是一个AtomicInteger类型的变量,它包含两个概念: workerCount:表明当前有效的线程数 runState:表明当前线程池的状态,是否处于Running,Shutdown,Stop,Tidying,Terminate五种状态。 为了把这两种状态放到一个int值中保存,代码中限定了workerCount的值是2^29-1,因为还有五...
1、变量定义 ThreadPoolExecutor中有一个重要的变量ctl,定义如下: 图1 看注释可以知道,这个变量有两个作用: 1、记录有效的线程数量,即 workerCount 2、记录当线程池的状态,即 runState 2、原理分析 这个变量是如何同时记录这两个值的呢?答案是:位运算。下面详细说明一下 首先说线程池的状态,根据代码可以知道,线...
如果看了ThreadPoolExecutor的源码,看到了第一个变量便是一个AtomicInteger类型的ctl private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0)); 1. 用来描述线程池的状态(pool control state) 本文就来分析一下这个ctl。 相关代码 与ctl的相关...
threadpoolctl 是一个用于限制Python程序中线程池数量的库,常用于优化使用OpenBLAS或MKL等库的性能。您可以通过PyPI(Python Package Index)找到这个模块。 3. 安装 threadpoolctl 模块 使用pip命令来安装 threadpoolctl 模块是最直接的方法。打开您的命令行工具(如cmd、PowerShell、Terminal等),并输入以下命令: bash ...
ThreadPoolExecutor定义了一个整型的变量ctl: privatestaticfinalAtomicIntegerctl=newAtomicInteger(ctlOf(RUNNING,0)); 这个变量存储两种信息: workerCount: 当前的工作线程数量 runState:线程池的状态 一个变量表示存储两种信息的方法:按位切割使用。 就像ReentrantReadWriteLock一样,state变量的高16位表示读锁被获取次数...
publicvoidexecute(Runnable command){//#1if(command ==null)thrownewNullPointerException();intc = ctl.get();if(workerCountOf(c) < corePoolSize) {//#2if(addWorker(command,true))return; c = ctl.get(); }if(isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {//#3intrecheck = ctl.get();if(!
我们把ThreadPoolExecutor中的状态和状态相关的方法复制出来,然后创建一个线程池,在运行中的时候分析线程池的状态和线程数,于是有了下面例子: @Slf4j public class ThreadPoolExecutorCtlAnalysis { private static final int COUNT_BITS = Integer.SIZE - 3; ...
python -m threadpoolctl -i numpy scipy.linalg [ { "filepath": "/home/ogrisel/miniconda3/envs/tmp/lib/libmkl_rt.so", "prefix": "libmkl_rt", "user_api": "blas", "internal_api": "mkl", "version": "2019.0.4", "num_threads": 2, "threading_layer": "intel" }, { "filepath"...
可以看到,ctlOf 方法是通过按位或的方式来实现的。为什么能这样做呢?因为,这里把一个 int 变量拆成两部分来用。前面3位用来表示状态,后面29位用来表示工程线程数量。所以,工作线程数量最大不能超过 2^29-1 ,ThreadPoolExecutor 的设计者也是考虑不太可能超过这个数,暂时就用了29位。
python -m threadpoolctl -i numpy scipy.linalg [ { "filepath": "/home/ogrisel/miniconda3/envs/tmp/lib/libmkl_rt.so", "prefix": "libmkl_rt", "user_api": "blas", "internal_api": "mkl", "version": "2019.0.4", "num_threads": 2, "threading_layer": "intel" }, { "filepath"...