多线程入门笔记

SAP MRKO与MIRO的对比分析:为何寄售结算需要定制开发? 本文深入分析了SAP系统中MRKO与MIRO在寄售结算中的功能差异,揭示了标准MRKO在财务控制和业务流程上的局限性。通过定制开发实践,如BAdI增强和界面优化,企业可显著提升结算效率与准确性。文章还探讨了未来SAP S/4HANA在寄售结算中的智能化趋势,为相关企业提供技术参考。 阅读详情
多线程创建的两种方式
实现Runnable接口
package com.ckf.runnable;

class MyThread implements Runnable{
	private int ticketsCont = 5; //一共五张火车票
	
	@Override
	public void run() {
		while(ticketsCont > 0) {
			ticketsCont--;
			System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "卖了一张票,剩余票数为:"+ ticketsCont);
		}
	}
}


public class TicketsRunnable {
	public static void main(String[] args) {
		MyThread mt = new MyThread();
		//创建三个线程来模拟三个售票窗口
		Thread th1 = new Thread(mt,"窗口1");
		Thread th2 = new Thread(mt,"窗口2");
		Thread th3 = new Thread(mt,"窗口3");
		
		//启动三个线程,开始卖票
		th1.start();
		th2.start();
		th3.start();
	}
}
继承Thread类
package com.ckf.thread;

class MyThread extends Thread{
	private int ticketsCont = 5; //一共五张火车票
	
	private String name;  //窗口,即是线程的名字
	
	public MyThread(String name) {
		this.name = name;
	}

	@Override
	public void run() {
		while(ticketsCont > 0) {
			ticketsCont--;
			System.out.println(name + "卖了一张票,剩余票数为:"+ ticketsCont);
		}
	}
}

public class TicketsThread {
	public static void main(String[] args) {
		//创建三个线程,模拟窗口卖票
		MyThread mt1 = new MyThread("窗口1");
		MyThread mt2 = new MyThread("窗口2");
		MyThread mt3 = new MyThread("窗口3");
		
		//启动这三个线程,开始卖票
		mt1.start();
		mt2.start();
		mt3.start();
		
	}
两种方式的区别
  1. Runnable 方式可以避免Thread方式由于Java单继承特性带来的缺陷
  2. Runnable 的代码可以被多个线程(Thread实例)共享,适合于多个线程处理同一资源的情况
线程的生命周期

在这里插入图片描述

  1. 创建状态:编写线程代码
  2. 就绪状态:调用线程的start()方法,此时线程只是进入等待队列,等待CPU的调用,并不是直接开始运行。
  3. 运行状态:获取CPU使用权,开始执行代码逻辑
  4. 阻塞状态:处于运行状态中的线程由于某种原因,暂时放弃对CPU的使用权,停止执行,此时进入阻塞状态,直到其进入到就绪状态,才有机会再次被CPU调用以进入到运行状态。如调用了sleep()方法,wait()方法等。
  5. 终止状态:线程执行完成或因异常退出,结束线程生命周期。
如何停止线程

使用stop() 方法

如何中断线程

调用interrupt()方法只是打了个中断标志,并非真正的退出,退出逻辑需要自己写。

package com.ckf.runnable

public class InterruptDemo {

   static class MyThread implements Runnable{
        @Override
        public void run() {
            for (int i = 0; i <100000 ; i++) {
                System.out.println("i="+(i+1));
            }
        }
    }


    public static void main(String[] args) {

        MyThread mt=new MyThread();
        Thread thread=new Thread(mt);
        thread.start();
        try {
            Thread.sleep(2000);
            thread.interrupt();
        } catch (InterruptedException e) {
            System.out.println("main catch");
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

notify、join、yield的方法说明

notify/nptifyAll:唤醒waiting态的线程,notify和notifyAll的区别在于前者只能唤醒monitor上的一个线程,对其他线程没有影响,而notifyAll则唤醒所有的线程。
join:当线程调用另外一个线程的join方法时,当前线程就会进入阻塞状态。直到另外一个线程执行完毕,当前线程才会由阻塞状态转为就绪状态。
yield:暂停当前正在执行的线程对象(及放弃当前拥有的cup资源),并执行其他线程。yield()做的是让当前运行线程回到可运行状态,以允许具有相同优先级的其他线程获得运行机会。

线程的异常处理

线程都不允许抛出未捕获的checked exception(比如sleep时的InterruptedException),也就是说各个线程需要自己把自己的checked exception处理掉。一个异常被抛出后,如果没有被捕获处理,则会一直向上抛。异常一旦被Thread.run() 抛出后,就不能在程序中对异常进行捕获,最终只能由JVM捕获。

class MyThread extends Thread{
    public void run(){
        System.out.println("Throwing in " +"MyThread");
        throw new RuntimeException();
    }
}
class Main {
    public static void main(String[] args){
        MyThread t = new MyThread();
        t.start();
        try{
            Thread.sleep(1000);
        }
        catch (Exception x){
            System.out.println("Caught it" + x);
        }
        System.out.println("Exiting main");
    }
}
线程锁死问题

两个或多个线程互相持有对方需要的锁而导致这些线程全部处于永久阻塞状态,不会出现提示。
例如:

public void run() {
        synchronized (instance1) {
            System.out.println("我是对象锁的代码块形式。我叫" + Thread.currentThread().getName());
            synchronized (instance2){
                try {
                    Thread.sleep(3000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "运行结束");
        }

        synchronized (instance2) {
            System.out.println("我是对象锁的代码块形式。我叫" + Thread.currentThread().getName());
            synchronized (instance1){
                try {
                    Thread.sleep(3000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
             }
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "运行结束");
        }
    }

类似一个持有1的情况下请求2,另一个有2的情况下请求1

解决锁死的办法

减少锁的嵌套

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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diaohuo9052的博客 255

Java多线程笔记(入门篇)

首先来说进程和线程吧 进程是程序的一次动态执行过程,经历从代码加载到执行完毕的整个过程。多进程操作系统能同时运行多个进程,因为CPU具备分时机制,所以每个进程能获得自己的CPU时间片段。由于CPU执行速度非常快,所以感觉所有进程好像同时在运行一样。 好比一台电脑上我同时执行了QQ和微信两个进程,感觉好像是一同在执行,其实CPU是分时间段执行。 多线程是实现并发机制的手段,进程和线程一样都是实现并发的基本单位,只是线程是比进程更小的执行单位,线程是在进程的基础上进行划分的。多线程是指在一个进程中可产生多

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