Java 并发 教程 - 序

本文探讨了Java并发和多线程的基础概念及其带来的挑战,包括多任务与多线程的区别,以及现代多核CPU环境下多线程编程的复杂性。文章还概述了Java并发模型的发展历程,并介绍了异步编程模型及非阻塞算法等新技术。

前言

Java 并发/多线程对许多Java新手来说都是一个比较难以搞定的领域。最近在网上看到Jakob Jenkov (http://tutorials.jenkov.com/java-concurrency/index.html)写的关于并发/多线程的一系列教程,觉得比较有帮助,所以准备翻译出来与大家共享。


想当年一台计算机只有一个CPU,并且一次只能执行一个程序。后来出现了多任务,这意味着计算机可以同时执行多个程序(也可以称为任务或进程)。这并不是真的是“同时”。这只是单个CPU在多个程序之间共享。操作系统会将会执行了一段时间的程序与等候的程序切换。


多任务的到来对软件开发人员带来了新的挑战。程序不能再假设可用所有的CPU时间,也不能假定可用所有内存或任何其他计算机资源。 一个作为“好公民”的程序应该释放它不再使用的所有资源,好让其他的程序可以使用它们。


后来又出现了多线程,这意味着你可以在同一个程序中有多个执行线程。执行的线程可以被认为是执行程序的CPU。当有多个线程执行相同的程序时,它就像在同一个程序中运行多个CPU。


多线程是可以提高某些类型程序性能的好方法。然而多线程甚至比多任务更具挑战性。线程在相同的程序内执行,因此会同时读取和写入相同的存储器。这可能会导致在单线程程序中见不到的错误。其中一些错误可能无法在单CPU机器上看到,因为两个线程从不真正的“同步执行”。而现代计算机具有多核CPU,甚至具有多个CPU。这意味着不同的线程可以由单独的核心或CPU同时执行。

Multithreading on a multi-CPU computer

如果一个线程读取一个内存位置,而另一个线程写入它,第一个线程会读取什么值?旧的值?第二个线程写的值?或者一个值是两者之间的混合?或者,如果两个线程同时写入同一个内存位置,当它们完成后,会留下什么值?第一个线程写的值?第二个线程写的值?还是两个值的混合?


如果没有适当的预防措施,任何这些结果是可能的。系统的表现甚至是不可预测的。每次的结果也可能会改变。因此作为程序开发人员,知道如何采取正确的预防措施是十分重要的 - 这意味着学习控制线程如何访问共享资源,如内存,文件,数据库等。这就是Java并发教程要解决的主题之一。


Java中的多线程和并发


Java是开发人员可轻松获得多线程的第一批语言之一。 Java从一开始就具有多线程功能。因此,Java开发人员经常会面临上述问题。这就是我写这个关于Java并发的教程的原因。它会作为自己和任何可能从中受益的Java开发人员的笔记。


该教程主要涉及Java中的多线程,但是多线程中出现的一些问题与在多任务和分布式系统中出现的问题类似。因此,在此教程中会提及多任务和分布式系统。因此,教程的题目是“并发”而不是“多线程”。


Java并发的前景


第一批Java并发书籍出版后,甚至从Java 5并发实用程序发布以来,并发架构和设计的世界发生了很多事情。


新的,异步的“无共享”平台和API,如Vert.x和Play / Akka和Qbit出现了。这些平台使用了不同于标准Java / JEE的并发线程模型,共享内存和锁定。新的非阻塞并发算法已经发布,新的非阻塞工具如LMax Disrupter已经添加到我们的工具包中。新的函数编程并行化已经引入了Java 7中的Fork和Join框架,以及Java 8中的集合流API。


以为这些新的发展,我是该更新这个Java的并发教程了(注:作者在2014年完成此教程的初版)。因此,本教程重回正在编制的状态中。每当有时间我会写出新的教程。

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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