背景最近在对一些大厂App进行研究学习，在对某音App进行研究时，发现其在线程方面做了一些优化工作，并且其解决的问题也是之前我在做线上卡顿优化时遇到的，因此对其具体实现方案做了深入分析。本文是对其相关源码的研究加上个人理解的一个小结。问题创建线程卡顿我们可以可以知道start()函数底层涉及到一系列的操作，包括栈内存空间分配、内核线程创建等操作，这些操作在某些情况下可能出现长耗时现象，比如由于linux系统中，所有系统线程的创建在内核层是由一个专门的线程排队实现，那么是否可能由于队列较长同时内核调度出现问题而出现长耗时问题？具体的原因因为没有在线下复现过此类问题，因此只能大胆猜测，不过在线上确

随着大数据时代的到来，互联网电商风控已经从无风控、人工抽取规则为主的简易规则模型发展到当前基于大数据的风控。与金融风控不同，互联网电商风控呈现出业务量大、防控面广、流程长等特点，对研判效率和响应时效性要求更高。另一方面，风控是不断对抗升级的过程，需要不断优化并挖掘非法用户的新特征，进而提高风控的成功率。图计算可以说是互联网电商风控的有力武器，不仅在复杂关系的存储和分析上优于关系型数据库，而且能够有效利用数据间关联关系和结构，提供更为精准可靠的决策依据。下面通过典型场景分析图计算如何赋能互联网电商风控。一、虚假账号注册1、场景现象：电商中存在着大量的虚假账号，在评论区通过传播虚假信息、发布垃圾评

随着大数据时代的到来，互联网电商风控已经从无风控、人工抽取规则为主的简易规则模型发展到当前基于大数据的风控。与金融风控不同，互联网电商风控呈现出业务量大、防控面广、流程长等特点，对研判效率和响应时效性要求更高。另一方面，风控是不断对抗升级的过程，需要不断优化并挖掘非法用户的新特征，进而提高风控的成功率。图计算可以说是互联网电商风控的有力武器，不仅在复杂关系的存储和分析上优于关系型数据库，而且能够有效利用数据间关联关系和结构，提供更为精准可靠的决策依据。下面通过典型场景分析图计算如何赋能互联网电商风控。一、虚假账号注册1、场景现象：电商中存在着大量的虚假账号，在评论区通过传播虚假信息、发布垃圾评