多线程-并发:介绍CountDownLatch

本文深入介绍了Java并发编程中的CountDownLatch类,通过《天龙八部》中的故事类比,阐述了CountDownLatch的工作原理及其应用场景。

----------------------------------------------------笔者才疏学浅,如有错误,请各位大佬指正------------------------------------------------------------

 

这篇博客主要为大家介绍CountDownLatch、CyclicBarrier、Phaser三个类。其中CountDownLatch、CyclicBarrier自JDK1.5出现,而Phaser从JDK1.7才出现。

先来了解一下基础理论知识:

并发协同原理:多线程并发,协同完成一件事,但需要根据需求阻塞一些线程以完成工作。

并发编程套路:①并发的是什么?②在什么地方协同?③谁来等待?谁来通知?

并发方式:①synchronized,Object.wait(),Object.notify(),Object.notifyAll();

                  ②Lock以及Conditional.await(),Conditional.signal();

                  ③java并发包下的协同API

 

本文将重点介绍:CountDownLatch倒计数锁存器

CyclicBarrier、Phaser将在分别在本系列(二)(三)中介绍

另外还有Semaphone计数信息器,请有兴趣的大佬自行了解。本文不做介绍。

 

看过《天龙八部》的都应该清楚:段延庆叶二娘南海鳄神云中鹤相约在一个山顶准备刺杀段正淳。这里只说“相约”的事情。

场景:四个人必须都到齐,才能汇合准备下一阶段的事情。

分析:从线程角度考虑,必须四个线程都完成“到”,整体进度才能执行下一个阶段;有人不“到”则“到”的线程阻塞,直到全部“到”齐,所有“到”的都被唤醒。

基于这种情况,向大家介绍CountDownLatch类:

//本类用途:协同控制一个或多个线程等待其他线程中执行的一组操作完成,在继续执行。
public class CountDownLatch {
    //构造方法
    //count执行等待的条件数(操作数、任务数),不可再更改
    public class CountDownLatch(int count) {...}

    //等待方法
    //await()阻塞等待线程知道条件都满足(count等待条件计数减少到0)
    //如果count已是0,则不会阻塞,继续执行
    public void await(){...}

    //条件完成减计数方法
    //每一条件在完成时,都调用countDown()来对count计数减一。
    public void countDown() {}

    //以下方法不是本文重点
        
    //阻塞等待最多最长时间。
    //返回true表示的等待条件到达;false表示条件未到达但是时间到了。
    public boolean await(long timeout , TimeUnit unit){...}
    
    //获取当前计数值,该方法常用于调试或测试。
    public long getCount() {}
}

以上就是CountDownLatch类部分代码(其中有一个私有静态类Sync,其继承自AbstractQueuedSynchronizer,需要了解CountDownLatch原理的请自行阅读)。

注意!——只可使用一次,不可重复使用!

每个CountdDownLatch对象,只可使用一次,计数变为0后。就不可再用了!

CountDownLatch使用套路:①new设数量②设定中断点await③每个线程完成前countdown

        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(4);
		for(int i = 0 ; i < 4 ; i++) {
			new Thread(){
				@Override
				public void run() {
					System.out.println("四大恶人到达数+1");
					countDownLatch.countDown();
					try {
						countDownLatch.await();
					} catch (InterruptedException e) {
						e.printStackTrace();
					}
				}
			}.start();;
		}
		
		System.out.println("磨刀霍霍向正淳");

没错学到了套路就是这么简单。

潮汐研究作为海洋科学的关键分支,融合了物理海洋学、地理信息系统及水利工程等多领域知识。TMD2.05.zip是一套基于MATLAB环境开发的潮汐专用分析工具集,为科研人员与工程实践者提供系统化的潮汐建模与计算支持。该工具箱通过模块化设计实现了两大核心功能: 在交互界面设计方面,工具箱构建了图形化操作环境,有效降低了非专业用户的操作门槛。通过预设参数输入模块(涵盖地理坐标、时间序列、测站数据等),用户可自主配置模型运行条件。界面集成数据加载、参数调整、可视化呈现及流程控制等标准化组件,将复杂的数值运算过程转化为可交互的操作流程。 在潮汐预测模块中,工具箱整合了谐波分解法与潮流要素解析法等数学模型。这些算法能够解构潮汐观测数据,识别关键影响要素(包括K1、O1、M2等核心分潮),并生成不同时间尺度的潮汐预报。基于这些模型,研究者可精准推算特定海域的潮位变化周期与振幅特征,为海洋工程建设、港湾规划设计及海洋生态研究提供定量依据。 该工具集在实践中的应用方向包括: - **潮汐动力解析**:通过多站点观测数据比对,揭示区域主导潮汐成分的时空分布规律 - **数值模型构建**:基于历史观测序列建立潮汐动力学模型,实现潮汐现象的数字化重构与预测 - **工程影响量化**:在海岸开发项目中评估人工构筑物对自然潮汐节律的扰动效应 - **极端事件模拟**:建立风暴潮与天文潮耦合模型,提升海洋灾害预警的时空精度 工具箱以"TMD"为主程序包,内含完整的函数库与示例脚本。用户部署后可通过MATLAB平台调用相关模块,参照技术文档完成全流程操作。这套工具集将专业计算能力与人性化操作界面有机结合,形成了从数据输入到成果输出的完整研究链条,显著提升了潮汐研究的工程适用性与科研效率。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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