java多线程学习1:线程基本api介绍

编程自学指南:java程序设计开发,Java高级API-多线程学习笔记 编程自学指南:java程序设计开发,Java高级API-多线程学习笔记,进程:是程序在操作系统中的一次执行过程,是系统进行资源分配和调度的基本单位。线程:是进程中的一个执行单元,是 CPU 调度和分派的基本单位。一个进程可以包含多个线程。 阅读详情

第一篇博文,说说为什么要写。
今天面了一个人,感觉他的知识不成体系,全靠零零碎碎的杂糅在一起。
所以,我要总结一下所学,构建知识网络。

1、生命周期
新建:new thread();
就绪:调用thread的start()方法,此为可运行状态。
running:当前线程抢到cpu执行权,正在运行。
blocked:堵塞状态,放弃当前cpu执行权。
dead:结束。

先分析一下:线程是哪些情况会进入blocked状态,哪些情况到dead状态。
1)blocked的几种情况:调用wait,被其他线程join,或者cpu调用导致放弃当前cpu执行权。 此时是 running->blocked,blocked结束后,线程回到runnnable状态。 runnable ->running -> blocked->runnable
2)dead:正常死亡或者程序直接挂掉。

2、创建并启动一个线程
先看看官方文档怎么说的。

There are two ways to create a new thread of execution. One is to declare a class to be a subclass of Thread. This subclass should override the run method of class Thread. An instance of the subclass can then be allocated and started. 
The other way to create a thread is to declare a class that implements the Runnable interface. That class then implements the run method. An instance of the class can then be allocated, passed as an argument when creating Thread
第一个方式就是继承thread重写run方法,第二个方式,通过实现runnable接口,通过传参方式创建一个线程。   
1、new Thread().start(); //继承方式
2、new Thread(()->{}).start(); //runnable方式

分析一下两种方式:
1)我们创建一个线程后,实际执行单元都是run方法,那么为什么不能直接调用run方法启动一个线程。
看下源码:

public synchronized void start() {
        if (threadStatus != 0)
            throw new IllegalThreadStateException();
        group.add(this);
        boolean started = false;
        try {
            start0();//看这个
            started = true;
        } finally {
            try {
                if (!started) {
                    group.threadStartFailed(this);
                }
            } catch (Throwable ignore) {
            }
        }
    }
start方法内部会执行一个native的start0方法,而start0方法会调用run方法。
start0就回去启动一个线程。
所以直接调用run,仅仅是执行一个方法并不会创建一个线程。

关于设计思路:
start方法,我们可以认为它是一个模版方法,同时thread又实现runnable。将具体执行单元(run)抽象出一个接口。 通过这种方式,既可以子类重写,也可以接口实现并注入。 接口方式,实际上一种由开发者自定义策略的方式。
2)new thread().start(); 都没有进行子类重写run。会启动一个线程吗
  会。只是没有执行单元而已。 下面是thread中run方法。
 public void run() {
        if (target != null) {
            target.run();
        }
    }

3、从构造函数分析线程创建的过程
看两个构造函数吧,昨天手臂懂了手术。将就一下自己的身体。

 public Thread(Runnable target) {
        init(null, target, "Thread-" + nextThreadNum(), 0);
    }

 public Thread(ThreadGroup group, Runnable target) {
        init(group, target, "Thread-" + nextThreadNum(), 0);
    }
 private void init(ThreadGroup g, Runnable target, String name,
                      long stackSize) {
        init(g, target, name, stackSize, null, true);
    }

1)线程名问题:
在不传入线程名时,默认采用,”thread-“+0++方式。
2)在定义一个线程时,我们实际上需要定义
线程的treadgroup,执行单元,名字,栈深(有些jvm设了有用,有些设了没用)

private void init(ThreadGroup g, Runnable target, String name,
                      long stackSize, AccessControlContext acc,
                      boolean inheritThreadLocals) {
        if (name == null) {
            throw new NullPointerException("name cannot be null");
        }

        this.name = name;

        Thread parent = currentThread();
        SecurityManager security = System.getSecurityManager();
        if (g == null) {

            if (security != null) {
                g = security.getThreadGroup();
            }

            /* If the security doesn't have a strong opinion of the matter
               use the parent thread group. */
            if (g == null) {
                g = parent.getThreadGroup();
            }
        }

        if (security != null) {
            if (isCCLOverridden(getClass())) {
                security.checkPermission(SUBCLASS_IMPLEMENTATION_PERMISSION);
            }
        }

        g.addUnstarted();

        this.group = g;
        this.daemon = parent.isDaemon();
        this.priority = parent.getPriority();
        if (security == null || isCCLOverridden(parent.getClass()))
            this.contextClassLoader = parent.getContextClassLoader();
        else
            this.contextClassLoader = parent.contextClassLoader;
        this.inheritedAccessControlContext =
                acc != null ? acc : AccessController.getContext();
        this.target = target;
        setPriority(priority);
        if (inheritThreadLocals && parent.inheritableThreadLocals != null)
            this.inheritableThreadLocals =
                ThreadLocal.createInheritedMap(parent.inheritableThreadLocals);
        /* Stash the specified stack size in case the VM cares */
        this.stackSize = stackSize;

        /* Set thread ID */
        tid = nextThreadID();
    }
1)如果没定义thread group,它回去找它爹的thread group。在main中,就是找main的threadgroup。main就是它爹。
2) stacksize不设就设0就用jvm默认的。threadgroup和 stacksize单独开一张

4、线程id、优先级、以及守护线程
thread提供了,线程id的get。priority、deamon的get、set的api。
id的设置在thread初始化完成。init方法中,tid = nextThreadID(); 0++;
而priority、deamon的默认值呢:

        this.daemon = parent.isDaemon();
        this.priority = parent.getPriority();
    init方法中,和它爹的保持一致。当然我们通过set更改。
    其实在官方文档中也有说明。意思就是哪个线程创建了这个线程,他们的优先级和deamon就同

Every thread has a priority. Threads with higher priority are executed in preference to threads with lower priority. Each thread may or may not also be marked as a daemon. When code running in some thread creates a new Thread object, the new thread has its priority initially set equal to the priority of the creating thread, and is a daemon thread if and only if the creating thread is a daemon
详细说一下守护线程:
线程分为两种:
用户线程,守护线程。
举个例子解释下这两种的区别:
骑士护送公主去打怪升级,骑士负责守住打怪区域,公主负责打怪。公主挂了,骑士跟着挂。
上面例子可能不当,看官网。
Marks this thread as either a daemon thread or a user thread. The Java Virtual Machine exits when the only threads running are all daemon threads.
This method must be invoked before the thread is started.
什么意思呢:就是当jvm上面全是deamon的时候,jvm退出。
所以总结一下:
1、jvm中的所有用户进程死亡,deamon跟着死亡,jvm退出
2、setdeamon必须在thread.start之前。
3、然后补充一个,用过线程池的都知道。线程池会提供一个默认的threadfactory。
 那么线程池创建的线程时怎么样的呢。
 默认的会改变,线程的deamon(false)和优先级(normal)。 
 以后线程池的时候来说。

第一篇博客,同时技术不行。如果有看的,有疑惑,一起交流,3q。

java多线程编程 新api java 多线程编程 很实用 来自网上 1)包括新api介绍 2)新线程接口 Callable 和 Future 的讲解 3)线程同步知识 立即下载

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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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文章目录第8章 多线程基本概念:程序、进程、线程进程与线程使用多线程的优点何时需要多线程线程的创建和使用线程的创建和启动Thread类API中创建线程的两种方式创建多线程的方式一:继承Thread类创建过程中的两个问题说明练习1Thread类的有关方法线程的调度线程的优先级练习2练习3创建多线程的方式二:实现Runnable接口继承方式和实现方式的联系与区别补充:线程的分类 原文:https:/...

杨丙寅 1905

【Java EE初阶 --- 多线程(初阶)】多线程的基本内容

既然有多线程,那么是不是也应该有单线程?答案是肯定的。其实单线程也叫进程,由上篇博客知道,进程中有多个线程,那么只有一个线程的进程就是单线程。我们的main主线程,之前的认知,main方法执行完毕,程序(进程)就结束了,那是因为之前没有接触到多线程程序,这篇博客将为我们认识多线程。。。

optimistic_chen的博客 1260

Java多线程学习笔记

***Java多线程学习*** 1:Java多线程的概述 定义:进程和线程是现代操作系统中两个必不可少的运行模型,在操作系统中可以有很多进程,包括系统进程和用户进程,一个进程中可以有多个线程 。 注:1:进程:是一个正在执行中的程序(每一个进程执行都有一个执行顺序(或者叫执行路径或者叫控制单元)。 2: 线程:就是进程中的一个独立的控...

qq_44891295的博客 775

多线程的利器:CompletableFuture 你还可以这样使用多线程

Completable 多线程使用

qq_39664892的博客 6375
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