Java的多线程编程

JAVA编程【多线程编程】 线程创建:可以通过继承 Thread 类或者实现 Runnable 接口来创建线程。线程同步:可以通过 synchronized 关键字或者 ReentrantLock 来确保线程安全。线程池:通过 ExecutorService 来管理线程池,提高性能。 阅读详情

1.Java的多线程来源

1.西计算硬件系统的支持,cpu是多核处理器,计算机体系本来就是多个数据来源。

2.Java的线程

1.Java线程的类型

1.Thread

Thread实现Runable接口

// Thread 实现Runnable接口
public class Thread implements Runnable {}
// Thread内部定义的线程生命周期的状态
public enum State {
        NEW,
        RUNNABLE,
        BLOCKED,
        WAITING,
        TIMED_WAITING,
        TERMINATED;
    }

Thread中的构造方法

 

Thread中的public方法

 

run()和start()的区别 ,run()是在同一线程开启执行方法,start()通过native方法开启新的线程等待系统调用执行。

@Override
public void run() {
    if (target != null) {
         target.run();
    }
}


public synchronized void start() {
        /**
         * This method is not invoked for the main method thread or "system"
         * group threads created/set up by the VM. Any new functionality added
         * to this method in the future may have to also be added to the VM.
         *
         * A zero status value corresponds to state "NEW".
         */
        // Android-changed: Replace unused threadStatus field with started field.
        // The threadStatus field is unused on Android.
        if (started)
            throw new IllegalThreadStateException();

        /* Notify the group that this thread is about to be started
         * so that it can be added to the group's list of threads
         * and the group's unstarted count can be decremented. */
        group.add(this);

        // Android-changed: Use field instead of local variable.
        // It is necessary to remember the state of this across calls to this method so that it
        // can throw an IllegalThreadStateException if this method is called on an already
        // started thread.
        started = false;
        try {
            // Android-changed: Use Android specific nativeCreate() method to create/start thread.
            // start0();
            nativeCreate(this, stackSize, daemon);
            started = true;
        } finally {
            try {
                if (!started) {
                    group.threadStartFailed(this);
                }
            } catch (Throwable ignore) {
                /* do nothing. If start0 threw a Throwable then
                  it will be passed up the call stack */
            }
        }
    }

wait()和sleep()的区别,wait()放弃了cpu的占用,sleep()占用了cpu的运行在等待.

 

2.Runable

 

3.Callable和Future

 

2.线程操作,中断,合并,让出,睡眠

 

3.线程同步操作Synchronized和Volatile,Lock

synchronized:作用于方法上和对象上,使方法和对象只能被一个线程访问。每一个查询都是一个内核操作。

volatile:使用于数据,使对数据的操作成为一个整体。不被多线程分割成多步骤。

lock:

synchronized和lock的区别:1.synchronized自动释放,lock手动释放。2.synchronized是语言提供的关键字在jvm层面提供实现机制,lock是Java方法提供的类用户可以自定义。3.synchronize d不可以获取到获取锁的状态,lock可以获取到获取锁的状态这样用户可以根据状态处理下一步的运行。4.synchronized是可重入锁,不可以中断,非公平,lock锁是可重入,公平,可判断。

 

4.CAS机制

CAS的全称为compare and swap简单的解释为比较交换,CAS有三个操作数,内存V,旧的预期值A,要修改的新值B,当且仅当预期值A和内存值相同时,将内存值V修改成B,否则什么都不做。这个过程发生在内存中的,是汇编语言的一个操作过程。那么乐观锁为什么用CAS算法呢?简单的来说就是乐观锁每次操作的时候都认为不会发生并发,但是为了安全还是会去检测是否并发了,这样的话不用sync耗费太大性能。

5.ThreadLocal

 

6.计数工具Atomic*类的数据

Atomic包是java.util.concurrent下的另一个专门为线程安全设计的Java包,包含多个原子操作类。

  • 标量类:AtomicBoolean,AtomicInteger,AtomicLong,AtomicReference

  • 数组类:AtomicIntegerArray,AtomicLongArray,AtomicReferenceArray

  • 更新器类:AtomicLongFieldUpdater,AtomicIntegerFieldUpdater,AtomicReferenceFieldUpdater

  • 复合变量类:AtomicMarkableReference,AtomicStampedReference

原理分析:

    unsafe在sum.misc包中,直接操作对象内存,修改jvm运行时的数据操作上不是通过类修改地址,而是直接通过地址修改数据。通过代码可以看出保证原子性是通过自旋+cas乐观锁。在这个过程中,通过compareAndSwapInt比较更新value值,如果更新失败,重新获取旧值,然后更新。

  CAS相对于其他锁,不会进行内核态操作,有着一些性能的提升。但同时引入自旋,当锁竞争较大的时候,自旋次数会增多。cpu资源会消耗很高。

       换句话说,CAS+自旋适合使用在低并发有同步数据的应用场景。

public class AtomicInteger extends Number implements java.io.Serializable {
    private static final long serialVersionUID = 6214790243416807050L;

    private static final sun.misc.Unsafe U = sun.misc.Unsafe.getUnsafe();
    private static final long VALUE;

    static {
        try {
            VALUE = U.objectFieldOffset
                (AtomicInteger.class.getDeclaredField("value"));
        } catch (ReflectiveOperationException e) {
            throw new Error(e);
        }
    }

    private volatile int value;

    /**
     * Creates a new AtomicInteger with the given initial value.
     *
     * @param initialValue the initial value
     */
    public AtomicInteger(int initialValue) {
        value = initialValue;
    }

    /**
     * Atomically increments by one the current value.
     *
     * @return the previous value
     */
    public final int getAndIncrement() {
        return U.getAndAddInt(this, VALUE, 1);
    }
 }

其中的getAndAddInt方法我们再找源码

// var1:对象的引用
// var2:值的偏移量
// var3:期望值
// var4:更新值
//这个方法的作用就是拿着对象的引用以及位偏移量从内存中拿到值,然后拿着这个值和期望值进行一个比较,如果相同则将要更新的值放到内存中返回true如果不同则返回false.

public final int getAndAddInt(Object var1, long var2, int var4) {
    int var5;
    do {
        var5 = this.getIntVolatile(var1, var2);//1
    } while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 + var4));//2
    return var5;
}

 

7.java8做出的改进

  在Java 8中引入了4个新的计数器类型,LongAdder、LongAccumulator、DoubleAdder、DoubleAccumulator。他们都是继承于Striped64。较之之前的技术工具引入了分段锁的概念。当竞争不激烈的时候,所有线程都是通过CAS对同一个变量(Base)进行修改,当竞争激烈的时候,会将根据当前线程哈希到对于Cell上进行修改(多段锁)。

3.Java线程池

1.

4.多线程的容器

1.容器的安全性

BlockingQueue

5.多线程的常见框架

Rxjava框架

6.Android中多线程的同步

Handle机制

7.Android中多线程的常见工具整理

 

 

Java多线程编程详解 本文系统介绍了Java多线程编程的核心内容,包括线程创建方式(继承Thread类、实现Runnable/Callable接口、线程池)、生命周期管理、同步机制(synchronized、Lock、volatile、原子类)以及常用并发工具类(CountDownLatch、CyclicBarrier、Semaphore)。通过代码示例展示了各种多线程技术的实际应用,帮助开发者理解并发编程的关键概念和技术实现。文章涵盖从基础到进阶的多线程知识,为Java开发者提供了全面的并发编程指导。 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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