Java 解析线程的几种状态详解

JAVA:线程的五大状态 JAVA线程的五大状态 及 状态监测 阅读详情

Java 解析线程的几种状态详解

1. 线程的5种状态

从操作系统层面上,任何线程一般都具有五种状态,即创建、就绪、运行、阻塞、终止。

(1) 新建状态(NEW)

在程序中用构造方法创建一个新线程时,如new Thread(),该线程就是创建状态,此时它已经有了相应的内存空间和其它资源,但是还没有开始执行。

(2) 就绪状态(READ)

新建线程对象后,调用该线程的start()方法就可以启动线程。当线程启动时,线程就进入就绪状态(runnable)
由于还没有分配CPU,线程将进入线程队列排队,等待CPU服务,这表明它已经具备了运行条件。当系统挑选一个等待执行的Thread对象后,它就会从等待状态进入执行状态。系统挑选的动作称之为“CPU调度”。一旦获得CPU,线程就进入运行状态并自动调用自己的run方法。

(3) 运行状态(RUNNING)

当就绪状态的线程被调用并获得处理器资源时,线程就进入了运行状态。此时,自动调用该线程对象的run()方法。

(4) 阻塞状态( BLOCKED)

一个正在执行的线程在某些特殊情况下,如被人为挂起或需要执行耗时的输入输出操作时,将让出CPU并暂时中止自己的执行,进入堵塞状态。

在可执行状态下,如果调用sleep()、suspend()、wait()等方法,线程都将进入阻塞状态。阻塞时,线程不能进入排队队列,只能当引起阻塞的原因被消除后,线程转入就绪状态,重新到就绪队列中排队等待,这时被CPU调度选中后会从原来停止的位置开始继续执行。

记住:阻塞被消除后是回到就绪状态,不是运行状态。

(5) 死亡状态(TERMINATED)

线程调用stop(), destory()或run()执行结束后,线程即处于死亡状态。处于死亡状态的线程不具有继续运行的能力。

2. Java线程的6种状态

Java中线程的生命周期分为6种状态。Thread类有一个实例属性和一个实例方法专门用于保存和获取线程的状态。其中,用于保存线程Thread实例状态的实例属性为:

// 以整数的形式保存线程的状态
private volatile int threadStatus = 0;
// 返回当前线程的状态,一个枚举类型值
public State getState() {
    return sun.misc.VM.toThreadState(threadStatus);
}


Thread.State是一个内部枚举类,定义了6个枚举常量,分别代表Java线程的6种状态,具体如下:

public enum State {
    // 新建状态
    NEW,
    // 运行状态
    RUNNABLE,
    /**
     * 阻塞状态
     * Object.wait
     */
    BLOCKED,
    /**
     *  等待状态
     *  Object.wait
     *  Thread.join
     *  LockSupport.park
     */
    WAITING,
    /**
     *  限时等待状态
     *  Thread.sleep
     *  Object.wait
     *  Thread.join
     *  LockSupport.parkUntil
     *  LockSupport.parkNanos
     */
    TIMED_WAITING,
    // 终止状态
    TERMINATED;
}


有4种是比较常见的状态,它们是:NEW(新建)状态、RUNNABLE(可执行)状态、TERMINATED(终止)状态、TIMED_WAITING(限时等待)状态。

(1) NEW状态

Java源码对NEW状态的说明是:创建成功但是没有调用start()方法启动的Thread线程实例都处于NEW状态。

当然,并不是Thread线程实例的start()方法一经调用,其状态就从NEW状态到RUNNABLE状态,此时并不意味着线程立即获取CPU时间片并且立即执行,中间需要一系列操作系统的内部操作。

(2) RUNNABLE状态

当调用了Thread实例的start()方法后,下一步如果线程获取CPU时间片开始执行,JVM将异步调用线程的run()方法执行其业务代码。那么在run()方法被异步调用之前,JVM做了哪些事情呢?当Java线程的Thread实例的start()方法被调用后,操作系统中的对应线程进入的并不是运行状态,而是就绪状态,而Java线程并没有这个就绪状态。操作系统中线程的就绪状态是什么状态的呢?JVM的线程状态与其幕后的操作系统线程状态之间的转换关系简化后如图:

一个操作系统线程如果处于就绪状态,就表示“万事俱备,只欠东风”,即该线程已经满足执行条件,但是还不能执行。处于就绪状态的线程需要等待系统的调度,一旦就绪状态被系统选中,获得CPU时间片,线程就开始占用CPU,开始执行线程的代码,这时线程的操作系统状态发生了改变,进入了运行状态。

在操作系统中,处于运行状态的线程在CPU时间片用完之后,又回到就绪状态,等待CPU的下一次调度。就这样,操作系统线程在就绪状态和执行状态之间被系统反复地调度,这种情况会一直持续,直到线程的代码逻辑执行完成或者异常终止。这时线程的操作系统状态又发生了改变,进入线程的最后状态——TERMINATED状态。

就绪状态和运行状态都是操作系统中的线程状态。在Java语言中,并没有细分这两种状态,而是将这两种状态合并成同一种状态——RUNNABLE状态。因此,在Thread.State枚举类中,没有定义线程的就绪状态和运行状态,只是定义了RUNNABLE状态。这就是Java线程状态和操作系统中线程状态不同的地方。

总之,NEW状态的Thread实例调用了start()方法后,线程的状态将变成RUNNABLE状态。尽管如此,线程的run()方法不一定会马上被并发执行,需要在线程获取了CPU时间片之后才真正启动并发执行。

(3) TERMINATED状态

处于RUNNABLE状态的线程在run()方法执行完成之后就变成终止状态TERMINATED了。当然,如果在run()方法执行过程中发生了运行时异常而没有被捕获,run()方法将被异常终止,线程也会变成TERMINATED状态。

(4) TIMED_WAITING状态

线程处于一种特殊的等待状态,准确地说,线程处于限时等待状态。能让线程处于限时等待状态的操作大致有以下几种:

  • Thread.sleep(int n):使得当前线程进入限时等待状态,等待时间为n毫秒。
  • Object.wait():带时限的抢占对象的monitor锁。
  • Thread.join():带时限的线程合并。
  • LockSupport.parkNanos():让线程等待,时间以纳秒为单位。
  • LockSupport.parkUntil():让线程等待,时间可以灵活设置。

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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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