java.util.concurrent包的分析

本文通过手工制作的图片作为线索,逐步解析Java并发包的核心概念和技术实现。包括BlockingQueue的内部机制、CopyOnWriteArrayList的工作原理,以及CountDownLatch和CyclicBarrier的使用场景。同时深入探讨了atomic包和Lock目录下的重入锁实现。

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       我们都知道java并发包下的一些东西总是包含着许多比较有意思的东西。但是其实有很多人还是很少用到其中的一些东西。而且有时,某些企业的招聘就要求掌握java.util.concurrent包下的类。下面,我将本人今天截的图片作为线索,带领大家一步一步了解这块神秘的知识。

       



图片纯手工制作比较简陋,大体如上。下面从concurrent父目录下的东西开始介绍。concurrent包下东西给我感觉就是有点杂乱五章,信号量的类也放在里面,还有ConcurrentHashMap.class,个人感觉应该把信号量的类归入Lock目录下。在这个类里面有一个平常听得比较多的是BlockingQueue这个类,我们看看他是怎么实现。


真正实现的的核心为下


很灵活的调用了await()和signal()方法对换成区的读写做控制。好然后再看一下CopyOnWriteArrayList的实现,这个估计很多人已经猜到了,无非就是加个锁嘛,


最后提一下在这个父母下有2个被人们遗忘的类,分别为CountDownLatch, CyclicBarrir,java.util.concurrent的下面的一些其他类如下:



下面我们来介绍java,util.concurrent下的atomic包下的一些东西,这个包下的东西都比较清一色,所以我简单介绍其中的一个,其他的类基本是一样的。


执行操作的时的关键看清楚了,


其他类同上,就不介绍了。最后将一下Concurrent下的Lock目录下的一些锁相关的东西:

我们主要看一下其中重入锁的实现是怎么样的,

重入锁的Sync变量时一个很让人难以理解的变量,个人看了源代码之后的理解是,只要调用了类似tryLock()等申请锁的方法,首先判断是否是当前线程,不是怎么不改变状态,如果是当前线程则,调用CompareAndSwapState()底层方法,并且状态的值是上次的累加上这次的传入的,下面给出代码,不知道我的理解对不对。

这确实让我很难理解。

好了以上就是我对Concurrent包的简单分析,下午做图片到时搞了很长时间,文字到写的不是很多。


### 如何导入或使用 `java.util.concurrent` #### 导入方式 对于 Java 开发者来说,`java.util.concurrent` 是标准库的一部分,因此不需要单独下载此。只需要确保使用的 JDK 版本支持并发工具类即可。 在编写代码时,在文件顶部通过 import 语句引入所需的类: ```java import java.util.concurrent.*; ``` 这行声明会一次性导入 `concurrent` 下所有的公共类、接口以及枚举类型[^1]。 #### 使用示例 下面是一个简单的例子展示如何创建线程池并提交任务执行: ```java public class ConcurrentExample { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { // 创建固定大小的线程池 ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(Runtime.getRuntime().availableProcessors()); // 提交多个任务给线程池处理 for (int i = 0; i < 10; ++i) { final int taskId = i; service.submit(() -> System.out.println("Executing task " + taskId)); } // 关闭线程池 service.shutdown(); // 等待所有任务完成 while (!service.awaitTermination(1, TimeUnit.SECONDS)) {} } } ``` 上述代码片段展示了如何利用 `Executors` 类来快速构建不同类型的线程池,并向其提交可运行的任务实例[^2]。 #### 处理异常情况 当遇到诸如 `TimeoutException` 或 `RejectedExecutionException` 这样的异常时,应该仔细检查线程池配置参数是否合理,比如核心线程数 (`corePoolSize`) 和最大线程数 (`maximumPoolSize`) 的设置,还有阻塞队列容量等。如果发现有大量未被及时处理的任务堆积,则可能需要调整这些数值以适应实际应用场景的需求。
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