Runtime.getRuntime().exec(command);向ffmpeg写入byte[],为什么byte[]数据很长时写入到ffmpeg会阻塞

时间: 2023-12-11 20:02:25 浏览: 67

详解Java8与Runtime.getRuntime().availableProcessors()

主要介绍了详解Java8与Runtime.getRuntime().availableProcessors()，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧在Java 8中，`Runtime.getRuntime().availableProcessors()`是一个重要的方法，用于获取当前系统可用的处理器核心数量。这个信息对于优化多线程程序，尤其是使用并行处理的场景至关重要，例如Java 8引入的并行流（Parallel Streams）。并行流是Java 8的一个亮点，它们利用了Fork/Join框架，该框架基于分治策略，能够将大型任务拆分为较小的部分并并行执行，从而提高执行效率。`ForkJoinPool`是Fork/Join框架的核心，它管理一组工作线程来执行这些任务。默认情况下，`ForkJoinPool`的大小与`Runtime.getRuntime().availableProcessors()`返回的值相同，减去1，这是因为Fork/Join框架会保留一个线程来处理其他非并行任务。然而，`ForkJoinPool.commonPool()`创建的通用Fork/Join池并不限制其最大线程数，而是根据任务的需求动态调整。当线程被阻塞在`Phaser`或其他同步点时，池会创建新线程以保持期望的并发级别。`Phaser`是一个同步工具类，允许线程间进行同步并控制进度。在示例代码中，`PhaserWaiter`类创建了一个递归任务，每次调用`arriveAndAwaitAdvance()`会触发线程同步，如果当前阶段已过，则不再创建新线程。当线程数超过一定阈值（如200），系统可能会遇到资源限制，导致错误。值得注意的是，`Runtime.getRuntime().availableProcessors()`返回的值并不总是准确反映实际可用的CPU核心。在某些系统配置中，如超线程技术（Hyper-Threading）或虚拟化环境中，这个方法可能报告逻辑处理器数量，而非物理核心数。这意味着在某些情况下，多线程程序可能会启动比物理核心更多的线程，这可能导致不必要的上下文切换，反而降低性能。因此，在编写依赖并行处理的Java 8程序时，开发者需要了解其运行环境，考虑是否需要自定义`ForkJoinPool`的大小，或者根据实际需求调整并行度。特别是在资源受限的环境中，确保并行度不会超过物理核心数，以免过度消耗资源。总结来说，Java 8中的`Runtime.getRuntime().availableProcessors()`提供了系统处理器核心数的信息，这对并行流、`ForkJoinPool`的配置以及多线程程序的性能优化具有重要影响。开发者应理解其工作原理，考虑环境因素，并根据需要适配并行处理的策略，以实现最佳的程序性能。

可能是因为写入到ffmpeg的数据量太大，导致写入的过程中需要等待ffmpeg处理完之前的数据才能继续写入，从而造成了阻塞。此外，也可能是因为写入的数据量过大导致了内存溢出，从而导致阻塞。为了解决这个问题，可以考虑将大的byte[]数据拆分成多个小的byte[]数据进行传输，或者使用线程池等技术来进行异步操作，使得写入数据的过程不会阻塞程序的执行。

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Runtime.getRuntime().exec(command);向ffmpeg写入byte[],为什么byte[]数据很长时 写入到ffmpeg会阻塞

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Runtime.getruntime.exec

Java中 Runtime.getRuntime().exec()是什么意思

Runtime.getRuntime().exec(

Runtime.getRuntime().exec 例子

android8 Runtime.getRuntime().exec

runtime.getruntime().exec运行jar

runtime.getruntime().exec启动jar包

runtime.getruntime().exec调用jar包

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