Java 并发总结(三)

Java线程协作与同步

Java线程之间的协作(同步操作)

线程之间协同工作共同解决一个问题,在互斥的基础上

wait()和 notifyAll()

如前面所说,当线程调用wait()时线程会释放锁,知道对该线程调用notify()或notifyAll()才能将其唤醒,因此wait()提供了一种在任务之间对活动同步的方式。
wait()、notify()、notifyAll()只能在同步控制方法或同步控制块中调用,如果 在一般方法中调用虽然能编译但是在运行时 会抛出异常
因为当线程调用wait()的时候会释放锁,那么在wait()期间该线程对象中的其他synchronized可能进行调用,比如下面的Demo: 点击打开链接
能被notifyAll()唤醒的线程与底层锁有关: 点击打开链接
注意: 始终应该使用while循环模式调用wait方法,永远不要在循环之外调用wait方法,循环会在 等待之前和之后测试条件, 一般情况下应该优先使用notifyAll()方法而不是notify(),因为notifyAll可能也会唤醒其他一些线程,但这并不会影响程序的正确性

生产者与消费者问题

现在假设有一个餐馆,里面有一个厨师,有一个服务员,和一个容器,该容器最大只能存放10块肉的存量,每次服务员从容器中拿走一些肉,如果容器没中没有肉了,则服务员线程挂起,当容器中有足够的肉是唤醒服务员线程,如果容器中有足够的肉厨师线程挂起,当容器中肉量不足时厨师现场唤醒

//厨师类
class Chef implements Runnable {
	private Restaurant restaurant;

	public Chef(Restaurant restaurant) {
		this.restaurant = restaurant;
	}

	@Override
	public void run() {
		try {
			while (!Thread.interrupted()) {
				
				synchronized (this) {
					//如果容器中肉过多 则挂起厨师线程
					while (restaurant.count >= restaurant.N - 1) {
						wait();
					}
				}
				
				System.out.println("厨师制作了一块肉,容器中还有 " + restaurant.count++ + " 块肉");
			
				//获取restaurant.person的锁进行同步控制
				synchronized (restaurant.person) {
					restaurant.person.notifyAll();//唤醒服务员
				}

			}
		} catch (InterruptedException e) {
			System.out.println("厨师线程中断");
		}

	}

}

// 服务员类
class WaitPerson implements Runnable {
	private Restaurant restaurant;

	public WaitPerson(Restaurant restaurant) {
		this.restaurant = restaurant;
	}

	@Override
	public void run() {
		try {
			while (!Thread.interrupted()) {
				//如果容器中肉的数量少于1则挂起服务员线程
				synchronized (this) {
					while (restaurant.count <= 1)
						wait();
				}

				System.out.println("服务员拿走了一块肉,容器中还有 " + restaurant.count-- + " 块");
				//获取restaurant.chef的锁进行同步控制
				synchronized (restaurant.chef) {
					restaurant.chef.notifyAll();//唤醒厨师类
				}

			}

		} catch (InterruptedException e) {
			System.out.println("服务员线程被中断");
		}
	}
}

public class Restaurant {
	final static int N = 10;// 容器的容量
	int count = 0;// 计数器
	// 厨师
	Chef chef = new Chef(this);
	// 服务员
	WaitPerson person = new WaitPerson(this);
	ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();
	public Restaurant() {
		service.execute(chef);
		service.execute(person);
	}

	public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
		new Restaurant();
		//3s后退出
		TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
		System.exit(0);
	}

}

Java中的 同步队列---->BlockingQueue,可用于解决任务协作问题, 同步队列在任何时刻都只允许一个任务插入或移除元素,如果队列为空则挂起消费者线程,其方式与wait( )和notifyAll( )相比更简单且更可靠,使用BlockingQueue改写上面的代码: 点击打开链接

死锁(详细见总结(一))

死锁的四个必要条件:

1、互斥条件,资源只能被一个进程使用

2、占有和等待条件,得到某个资源的进程可以再请求新的资源且不释放已经占有的资源

3、不可抢占,已经分配给某个进程的资源不能被其他进程抢占,只能自己释放

4、循环等待(这个条件易被破坏而不产生死锁),有两个或两个以上进程形成环路


经典的死锁问题,哲学家就餐问题,问题描述:一群哲学家围着一张桌子( 循环等待)吃面,他们将花费一定的时间思考,一定的时间吃面,他们中间放着一根筷子,每当他们就餐时就必须同时得到两边的筷子( 互斥),且别的人不能抢他人的筷子( 不可抢占),如果一个哲学家左边或右边已经有人在使用筷子,那么这个哲学家就必须等待且不释放手中的筷子( 占有和等待), Demo:
/**
 * 筷子类
 * 
 * @author he
 *
 */
class Chopstick {
	private boolean taken = false;

	// 如果被筷子占用则挂起线程
	public synchronized void take() throws InterruptedException {
		while (taken)
			wait();
		taken = true;
	}

	// 释放筷子,唤醒线程
	public synchronized void drop() throws InterruptedException {
		taken = false;
		notifyAll();
	}

}

class Philosopher implements Runnable {

	private Chopstick left;
	private Chopstick right;
	private final int id;
	private final int ponderFactor;// 模拟思考需要时间的时间因子,用于产生不同范围的随机时间
	private Random random = new Random(47);

	// 该方法用于模拟哲学家思考的时间、吃面的时间
	private void pause() throws InterruptedException {
		if (ponderFactor == 0)
			return;
		TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(random.nextInt(ponderFactor * 300));
	}

	public Philosopher(Chopstick left, Chopstick right, int id, int ponderFactor) {
		this.left = left;
		this.right = right;
		this.id = id;
		this.ponderFactor = ponderFactor;
	}

	@Override
	public void run() {
		try {
			while (!Thread.interrupted()) {
				System.out.println(this + " " + "thinking");
				pause();
				System.out.println(this + " 获取右边的筷子");
				right.take();
				System.out.println(this + " 获取左边的筷子");
				left.take();
				System.out.println(this + " 正在吃面");
				pause();
				right.drop();
				left.drop();
			}

		} catch (InterruptedException e) {
			// TODO: handle exception
		}
	}

	@Override
	public String toString() {

		return "Philosopher  " + id;
	}

}

public class Test {
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		int size = 7;
		int ponder = 0;// 设置为0用于尽快的产生死锁

		ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();
		Chopstick chopstick[] = new Chopstick[size];
		for (int i = 0; i < size; i++)
			chopstick[i] = new Chopstick();

		/**
		 * 因为每个哲学家都是先拿右边的筷子,所以可能会发生每个人都拿着右边的筷子并等待左边的筷子导致死锁的发生
		 */
		for (int i = 0; i < size; i++)
			service.execute(new Philosopher(chopstick[i], chopstick[(i + 1) % size], i, ponder));

		/**
		 * 如果最后一个人先拿左边的筷子后拿右边的筷子则可以避免死锁的发生(破环了循环等待条件)
		 */
//		for (int i = 0; i < size; i++) {
//			if (i < size - 1)
//				service.execute(new Philosopher(chopstick[i], chopstick[i + 1], i, ponder));
//			else
//				service.execute(new Philosopher(chopstick[0], chopstick[i], i, ponder));
//		}

		service.shutdown();

	}

}


Java中的并发工具

这里只是简单的介绍,详细的学习可参考《Java编程思想》(强推,我的启蒙书)并发那一章的新类库的构建那一部分,还有就是《Java并发编程实践》(不看过不知道怎么样)
并发工具优先于wait和notify ,java.util.concurrent中的 高级并发工具分为三类:
1、ExecutorFramework,利用线程池开启任务
2、Concurrent Collection (并发集合),为标准的集合接口List、Queue和Map提供了高 性能的并发实现(比如:ConcurrentHashMapm,BlockingQueue),具体实现需要自己管理, 大多数ExecutorService实现都是用BlockingQueue
3、Syncgronizer(同步器) 是一些使线程能够等待另一个线程的对象,允许他们协调动作, 比如:CountDownLatch、CyclicBarrier

CountDownLatch

CountDownLatch:用来同步一个或多个任务,可在构造器中传如一个数值作为计数器, 强制它们等待由其他任务执行的一组操作完成,这就意味着,如果 计数器的值不为0的话,任何在这个对象上调用 await( )方法 都将阻塞,当然该对象可以通过调用countDown()方法减少这个计数值,CountDownLatch的 计数器的值是不能被重置的,只能出发一次
适用情况:将一个程序分为n个相互独立的可解决的任务,每当一个任务完成时调用countDown()方法将计数器减1,在通过一个线程不断的检测程序的计数器是否为0,如果为0则 await()成功(用于证明上面所说的如果计数器值不为0则强制等待), Demo:点击打开链接


CyclicBarrier

CyclicBarrier与CountDownLatch很相似,但是CountDownLatch只能被触发一次而 CyclicBarrier可以被触发多次
适用情况:创建一组任务,它们并发地执行工作,然后在进行下一步骤之前等待,直至所有任务都完成,CyclicBarrier构造器中有一个构造器有两个参数,一个参数指定线程数,第二个参数是一个Runnable,它将会在CyclicBarrier的数值到达0时自动运行(即,在一组线程中的最后一个线程到达之后(但在释放所有线程之前)),这个Runnable相当于一个屏障(通过匿名内部类创建)。
比如下面的示例,有一组线程有线程A,B,C每个线程分别代表一名运动员,当CyclicBarrier中的数值为0时则调用Runnable去打印他们跑的距离,当到达终点后则停止所有线程,Demo: 点击打开链接


线程安全性的几种级别:

1、不可变的------这个类的实例是不变的,所以不需要外部的同步,比如String、Long和BigInteger

2、无条件的线程安全---这个类的实例是可变的,但是这个类有着足够的内部同步,所以它的实例可以被并发地使用,无需任何外部同步,比如Random和CuncurrentHashMap

3、有条件的线程安全------类的部分方法需要外部同步才能进性安全的并发,其他的与无条件线程安全一样,比如Collections.synchronized包装返回的集合,他们的iterator要求外部同步

4、非线程安全-----类的实例是可变的,没有什么内部同步,为了并发使用它们必须通过外部同步方法包裹它们实例的方法调用,比如ArrayList和HashMap

5、线程对立的----类不能安全地被多个线程并发使用,即使所有的方法调用都被外部同步包围(Java平台的类库中线程对立的类或方法非常少)





标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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