如果你的业务场景有一些需求的话，你完全可以自己直接构造ThreadPoolExecutor的线程池，传入一些参数符合你自己的业务需求的，fixed和cached、scheduled可以满足大部分场景的

只有1个线程，不停的处理提交到无界队列的任务     必须是会延迟你指定的时间之后才会去执行那个任务     他肯定是刚开始默认先用你制定的那么多的corePoolSize来执行你的定时任务，有一些延

2025-12-10：相邻字符串之间的最长公共前缀。用go语言，给定一个字符串数组 words。对每个下标 i（0 到 words.length-1）按下面步骤处理并求得一个整数值： 把数组中索引为

答案是：不会     第一种fixed，是基于有限固定数量的线程处理源源不断涌入的任务，但是呢，无界队列，所以任务可以无限制的涌入和排队     第二种cached，是在需要的时候无限制的创建新的线程

答案是：会，就可能会在系统高峰期导致大量的线程被创建出来，然后就是导致机器的CPU负载过高，更有甚至，就是线程太多导致内存溢出，线程太多了，导致CPU负载飙升。队列无限增长，内存飙升

如果没有线程在从队列获取任务，此时无论你提交多少任务，SynchronousQueue入队都是失败的，offer都是返回false，此时都会直接创建线程来执行任务的，但是如果有线程空闲出来就会尝试从队

当前线程数量，一定是大于corePoolSize的，corePoolSize是0，无论你有多少个线程，都是属于非core线程，都会大于，这里的timed就是true     非core线程在从队列获取

SynchronousQueue的原理，TransferStack来进行数据传递     put + take的方式，才能实现他原本希望实现的一个效果，如果put的时候没有人在take，此时就会将he

SynchronousQueue，入队     刚开始提交第一个任务的时候，SynchronousQueue的源码反复盘查了两遍，基本上可以确认说没有线程在等待获取任务的时候，入队直接是返回false

刚开始线程数量是0，此时是不是小于corePoolSize呢？当然不是了，corePoolSize = 0，所以此时第一种情况的条件是不会满足的     以上述方法构造出来的线程池，他在提交任务的时候

``` // 1. 创建可缓存线程池（无固定线程数，动态创建+回收） ExecutorService cachedThreadPool = Executors.newCachedThreadPool(

关闭这个线程池，在整个系统都关闭的时候会来关闭这个线程池     Worker本身是一个AQS，执行任务的时候，state = 1；执行完一个任务，state = 0     尝试将Worker的st

答案是：不会答案是：不会答案是：不会答案是：不会答案是：不会答案是：不会答案是：不会答案是：不会答案是：不会答案是：不会答案是：不会答案是：不会答案是：不会答案是：不会答案是：不会答案是：不会答案是：

使用无界队列的线程池，在远程服务异常的情况下导致内存飙升怎么办？     最后可能会导致JVM OOM，系统崩溃     如果要解决这个问题从哪个角度来切入，你可以考虑自己定制线程池，使用有界队列，不

双向链表，来实现的LinkedList数据结构，你应该看到的是他底层的一个双向队列的数据结构，插入、获取、删除，都可以从队头、队尾来实现，完全可以当做一个队列来用，offer()往队尾插入元素，pol

获取头部元素，尾部元素，中间的某个元素     getFirst() == peek()：获取头部的元素，他其实就是直接返回first指针指向的那个Node他里面的数据，他们都是返回头部的元素。get

Hyperlane is a lightweight and high-performance Rust HTTP server library designed to simplify networ

![屏幕截图 2025-12-08 113750.png](https://p0-xtjj-private.juejin.cn/tos-cn-i-73owjymdk6/00f4c90ce143489

## 定义数组 Array 是一种在 Scala 中用于存储固定大小、相同类型元素的数据结构。它在内

## 任务背景：梦想清单管理。 1. 使用 case class 定义 DreamItem 类。它的