在计算机中，线程是稀缺资源，创建过多的线程，不仅会消耗系统资源，还会降低系统的稳定性，合理的使用线程池对线程进行统一分配、调优和监控，有以下好处：降低资源消耗；提高响应速度；提高线程的可管理性。　　Java多线程编程常用到多线程框架Executor，使用此框架可以方便、高效的对线程进行管理，我们先了解下Executor

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/5b92a7a187c24947af421271cf83c5ef.png"20180228221130屏幕截图.png")码农每日一题长按关注，工作日每天分享一个技术知识点。!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/7

任务执行器（Executor）是一个接口，位于java.util.concurrent包下，它的作用主要是为我们提供任务与执行机制（包括线程使用和调度细节）之间的解耦。比如我们定义了一个任务，我们是通过线程池来执行该任务，还是直接创线程来执行该任务呢？通过Executor就能为任务提供不同的执行机制。执行器的实现方式各种各样，常见的包括同步执行器、一对一执行

环境：ubuntu18nvidia430cuda10.0cudnn7.6.0tensorflowgpu2.0.0调用 layers.Conv2D()就报错，报错信息：Epoch1/52019101121:50:00.814925:Itensorflow/stream_executor/p

Executor执行Runnable任务通过Executors的以上四个静态工厂方法获得ExecutorService实例，而后调用该实例的execute（Runnablecommand）方法即可。一旦Runnable任务传递到execute（）方法，该方法便会自动在一个线程上执行。

本文源码：GitHub·点这里(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttps%3A%2F%2Fgithub.com%2Fcicadasmile%2Fjavabaseparent)||GitEE·点这里(https://gitee.com/cicadasmile/javabasepare

4. Hadoop相关配置及Executor环境变量的设置4.1 Hadoop相关配置信息默认情况下，Spark使用HDFS作为分布式文件系统，所以需要获取Hadoop相关配置信息的代码如下：!(https://oscimg.oschina.net/

前面详细通过源码解释了ThreadPoolExecutor类的运行原理(https://my.oschina.net/90888/blog/1627433)，本篇文章来说一下Executor的框架组成。Java的线程既是工作单元也是执行单元，从JDK5开始，把工作单元与执行机制分离开来，工作单元包括Runnable和Callable,而执行机制由Ex

一、操作场景对于Spark应用来说，资源是影响Spark应用执行效率的一个重要因素。当一个长期运行的服务，若分配给它多个Executor，可是却没有任何任务分配给它，而此时有其他的应用却资源紧张，这就造成了很大的资源浪费和资源不合理的调度。动态资源调度就是为了解决这种场景，根据当前应用任务的负载情况，实时的增减Executor个数，从而

  Mybatis版本是3.4.4  之前没注意，但是一个偶然机会发现BatchExecutor.doUpdate方法返回一个固定值Integer.MIN\_VALUE1002，即源码中的org.apache.ibatis.executor.BatchExecutorBATCH\_UPDATE\_RETURN\_VALUE，为什么返回这个