可使用数据库连接池的功能。下面我们给出一段如何使用连接池的代码： String name = "pool"; String driver = " sun.jdbc.odbc.JdbcOdbcDriver

main(String[] args) { 　　//创建一个可重用固定线程数的线程池 　　ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(2); 　　//创建实现了Run

　　　　SockIOPool pool = SockIOPool.getInstance(); 　　　　// 设置服务器信息 　　　　pool.setServers( servers ); 　　　　pool.setWeights(

获取socke连接池的实例对象 SockIOPool pool = SockIOPool.getInstance(); // 设置服务器信息 pool.setServers(servers); pool.setWeights(weights);

final int POOL_SIZE = 4; private static final FindState[] FIND_STATE_POOL = new FindState[POOL_SIZE];

获取socke连接池的实例对象 SockIOPool pool = SockIOPool.getInstance(); // 设置服务器信息 pool.setServers( servers ); pool.setWeights(

比例、每个PG的详细信息，比如PG ID、UP Set、Acting Set、PG状态，以及每个pool的数据使用统计。  4、 The CRUSH Map: 包含存储设备列表，故障域层级，存储数据时

SockIOPool pool = SockIOPool.getInstance(); // 设置服务器信息 pool.setServers( servers ); pool.setWeights(

只能通过程序来显式取消或终止任务. l 例子: package org.credo.thread.pool; import java.util.concurrent.ExecutorService; import

"); HTablePool pool = new HTablePool(configuration, 1000); HTable table = (HTable) pool.getTable(tableName);

"); HTablePool pool = new HTablePool(configuration, 1000); HTable table = (HTable) pool.getTable(tableName);

创建存储池 # ceph osd pool create volumes 128 # ceph osd pool create images 128 # ceph osd pool create vms 128

性能问题（接下来还将覆盖一些有趣的死锁问题）。我们将重点分享如何通过嵌套结构体、使用 sync.Pool、和复用后端数组减少内存分配和降低GC开销。 减少内存分配和GC优化 将Go与其他语言（比如

Sprite-based Games with Canvas HTML 5 Game Development - video tutorial serie from Jono X - actually running The

cricket::VideoMediaInfo video_info; // 从video channel收集信息，包括发送端，接收端和带宽估计信息； if (!pc_->session()->video_channel()-

                //创建一个可重用固定线程数的线程池                 ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(2);             

一个可重用固定线程数的线程池                  ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(2);             

                //创建一个可重用固定线程数的线程池                 ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(2);             

                //创建一个可重用固定线程数的线程池                 ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(2);             

local s = proxy.backends[i] local pool = s.pool local cur_idle = pool.users[""].cur_idle_connections