【Java多线程编程核心技术】第一章(多线程技能 线程的优先级)

本文详细解析了Java中线程的优先级概念,包括优先级的设置、规则性和随机性特点,以及优先级对线程执行的影响。同时,介绍了守护线程的概念及其在JVM中的作用。

1.8 线程的优先级

 在操作系统中,线程可以划分优先级,优先级较高的线程得到的cpu的资源较多,也就是cpu优先执行优先级较高的线程对象中的任务.

 在Java中,线程优先级分为1~10个等级,如果小于1大于10,则JDK抛出异常,源码如下:

   public final void setPriority(int newPriority) {
        ThreadGroup g;
        checkAccess();
        if (newPriority > MAX_PRIORITY || newPriority < MIN_PRIORITY) {
            throw new IllegalArgumentException();
        }
        if((g = getThreadGroup()) != null) {
            if (newPriority > g.getMaxPriority()) {
                newPriority = g.getMaxPriority();
            }
            setPriority0(priority = newPriority);
        }
    }

测试用例:

public class PriorityThread1 extends Thread{
    @Override
    public void run() {
        System.out.println("PriorityThread1 run priority=" + this.getPriority());
        PriorityThread2 thread2 = new PriorityThread2();
        thread2.start();
    }
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("main thread begin priority = " + Thread.currentThread().getPriority());
//        Thread.currentThread().setPriority(6);
        System.out.println("main thread end priority =" + Thread.currentThread().getPriority());
        new PriorityThread1().start();
    }
}
public class PriorityThread2 extends Thread{
    @Override
    public void run() {
        System.out.println("PriorityThread2 run priority=" + this.getPriority());
    }
}

打印结果如下(优先级被继承):

main thread begin priority = 5
main thread end priority =5
PriorityThread1 run priority=5
PriorityThread2 run priority=5

去掉代码中的注释打印结果如下(优先级被修改继续被继承):

main thread begin priority = 5
main thread end priority =6
PriorityThread1 run priority=6
PriorityThread2 run priority=6

1.10.2 优先级具有规则性

 虽然可以设置优先级,但是没有看到优先级带来的效果

public class PriorityThread1 extends Thread{
    @Override
    public void run() {
        long begin = System.currentTimeMillis();
        long addResult = 0;
        for(int i=0; i<10; i++){
            for(int j=0; j<50000; j++){
                Random random = new Random();
                random.nextInt();
                addResult = addResult + i;
            }
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("❤ ❤ ❤ ❤ ❤ thread1 use time " +(end - begin)+ " millisecond");
    }
    public static void main(String[] args) {
       for (int i=0; i<5; i++) {
           PriorityThread1 thread1 = new PriorityThread1();
           thread1.setPriority(10);
           thread1.start();
           PriorityThread2 thread2 = new PriorityThread2();
           thread2.setPriority(1);
           thread2.start();
       }
    }
}
public class PriorityThread2 extends Thread{
    @Override
    public void run() {
        long begin = System.currentTimeMillis();
        long addResult = 0;
        for(int i=0; i<10; i++){
            for(int j=0; j<50000; j++){
                Random random = new Random();
                random.nextInt();
                addResult = addResult + i;
            }
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("☆ ☆ ☆ ☆ ☆ thread2 use time " +(end - begin)+ " millisecond");
    }
}

打印结果如下:

☆ ☆ ☆ ☆ ☆ thread2 use time 217 millisecond
☆ ☆ ☆ ☆ ☆ thread2 use time 291 millisecond
❤ ❤ ❤ ❤ ❤ thread1 use time 302 millisecond
❤ ❤ ❤ ❤ ❤ thread1 use time 295 millisecond
❤ ❤ ❤ ❤ ❤ thread1 use time 320 millisecond
❤ ❤ ❤ ❤ ❤ thread1 use time 272 millisecond
❤ ❤ ❤ ❤ ❤ thread1 use time 338 millisecond
☆ ☆ ☆ ☆ ☆ thread2 use time 316 millisecond
☆ ☆ ☆ ☆ ☆ thread2 use time 286 millisecond
☆ ☆ ☆ ☆ ☆ thread2 use time 341 millisecond

由结果可以得知,高优先级的线程总是大部分先执行完,但不代表高优先级的线程全部执行完(也有可能是高优先级的最后才执行完,但是大部分都是先执行的).另外不要以为高优先级的线程被main线程调用就会先执行完,出现这样的结果全是因为其优先级是最高值10造成的.但线程优先级的等级差距很大时,谁先执行完和代码的调用顺序无关,cpu尽量将执行资源让给优先级高的线程.

1.10.3 优先级具有随机性

 前面案例介绍了线程的优先级较高则优先执行完run()方法中的任务,但这个结果不能说的太肯定,因为线程的优先级还具有随机性,也就是优先级较高的线程不一定每一次都先执行完

1.11 守护线程

在Java线程中有两种线程,一种是用户线程,另一种是守护线程.守护线程是一种特殊的线程,当进程中不存在非守护线程了,则守护线程自动销毁.典型的守护线程就是垃圾回收线程.用这个比较通俗的比喻来解释一下"守护线程":任何一个守护线程都是整个JVM中所有非守护线程的保姆,只要当前的JVM实例中存在任何一个非守护线程没有结束,守护线程就在工作,只有当最后一个非守护线程结束时,守护线程才随着JVM一同结束工作.Daemon的作用就是为其它线程的运行提供便利服务,守护线程最典型的应用就是GC,它是一个很称职的守护者

public class DaemonThread extends Thread{
    private static int count = 0;
    @Override
    public void run() {
        while(true) {
            try {
                count ++;
                System.out.println(count);
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
    public static void main(String[] args) {
        try {
            DaemonThread thread = new DaemonThread();
            thread.setDaemon(true);
            thread.start();
            Thread.sleep(5000);
            System.out.println("main thread is exist, so daemon is stop working");
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

 

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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