java线程中断机制

Java线程中断攻略: 详解Java线程中断及线程中断的几种使用场景 在多线程编程中,线程中断技术是确保程序健壮性和可靠性的不可或缺的一部分。本文将深入探讨Java中的线程中断技术,以通俗易懂的方式介绍其概念、机制以及在实际项目中的应用。 阅读详情

利用标志变量

通过检查volatile类型的标志变量控制线程中断,不使用volatile类型的标志变量会导致jvm对内存的优化引起死循环

public class StopThread {
    private static volatile boolean stopRequested;

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Thread backgroundThread = new Thread(new Runnable() {
            public void run() {
                int i = 0;
                while (!stopRequested) {
                    i++;
                }
            }
        });

        backgroundThread.start();

        TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
        stopRequested = true;
    }
}

interrupt中断

如果不通过像上述这样的标志变量中断线程,也可以利用Thread类的相关方法进行中断

header 1header 2
public static boolean interrupted测试当前线程是否已经中断。线程的中断状态 由该方法清除。换句话说,如果连续两次调用该方法,则第二次调用将返回 false(在第一次调用已清除了其中断状态之后,且第二次调用检验完中断状态前,当前线程再次中断的情况除外)。
public boolean isInterrupted()测试线程是否已经中断。线程的中断状态不受该方法的影响。
public void interrupt()中断线程。

Thread.interrupt方法可以中断线程正在执行的会抛出InterruptedException的方法时,执行interrupt方法的时候该线程会抛出异常,以异常的方式中断线程,比如下面这个例子

例一

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Thread thread=new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                try {
                    TimeUnit.SECONDS.sleep(60);
                } catch (InterruptedException e) {
                    //执行后续清理
                    System.err.println("this thread has been notified...");
                }

            }
        });
        thread.start();
        //等待让thread线程开始运行
        TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
        thread.interrupt();
        System.out.println("finish");
    }

sleep方法会抛出InterruptedException,sleep方法是一个可中断的方法,上面这个例子thread线程处于sleep状态时,mian线程调用interrupt方法中断了正在睡眠的线程.在catch中务必进行资源的清理工作,thread.interrupt()方法不能中断正在等待锁或者正在等待I/O的线程.如果想要关闭I/O等待的资源可以直接关闭底层资源来终止线程,而对于锁等待的线程终止在下面会有案例.在这个例子中尤其要注意一点,InterruptedException异常被捕获之后,中断状态会被重设为false

例二

Java中断机制是一种协作机制,也就是说通过中断并不能直接终止另一个线程,而需要被中断的线程自己处理中断。在下面这个例子中,我们检查Thread类的标志变量的方法来中断线程

class Compute implements Runnable {

    @Override
    public void run() {
        double d = 1.0;

        while (!Thread.interrupted()) {

            d = d + (Math.PI + Math.E) / d;

        }
    }
}

public class NonInterrupTest {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Thread thread = new Thread(new Compute());
        thread.start();
        TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
        thread.interrupt();
        System.out.println("interrupt...");
    }
}

再强调下上文提到的一点Thread.interrupted()方法在调用之后Thread的标志变量会被复位

ReentrantLock

上文提到对于正在进行锁等待的线程,我们无法通过Thread.interrupt方法立即中断线程,那么有没有一种锁可以在被interrupt时中断锁等待呢?实际上我们可以通过lockInterruptibly方法实现


class BlockMutex {
    private Lock lock = new ReentrantLock();

    public BlockMutex() {
        lock.lock();
    }

    public void f() {
        try {
            lock.lockInterruptibly();
            System.out.println("lock acquire in f() ");
        } catch (InterruptedException e) {
            //资源清理
            e.printStackTrace();
        }
    }

}

class MyBlockThread implements Runnable {

    private BlockMutex blockMutex;

    public MyBlockThread(BlockMutex blockMutex) {
        this.blockMutex = blockMutex;
    }

    @Override
    public void run() {
        System.out.println("waiting lock in f()");
        blockMutex.f();
        System.out.println("broken out of blocked call");
    }
}

public class MyLockInterruptTest {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        //线程创建BlockThread同时就持有了blockMutex锁
        BlockMutex blockMutex = new BlockMutex();
        Thread thread = new Thread(new MyBlockThread(blockMutex));
        thread.start();
        TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
        //中断锁等待
        thread.interrupt();
    }
}

主线程在创建BlockMutex时就持有对象锁,另一线程在等待获取BlockMutex对象锁时是就中断该线程

被阻塞的线程如何优雅退场?Java中断机制解密 阅读详情

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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. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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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