8、Java多线程编程:状态、协调与优化

Java多线程编程:深入理解与实践

Java多线程编程:状态、协调与优化

1. 线程状态

在多线程系统中,系统调度器负责决定何时运行哪些线程。在Java里,调度器是基于优先级的抢占式调度器,它会优先选择执行优先级最高且准备好运行的线程。每个线程都有一个优先级,默认值为5,范围是0到10,线程会从其父线程继承优先级。虽然高优先级线程会更频繁地被调度,但在大多数应用中,所有线程使用默认优先级就足够了。

调度器会根据线程的行为,使其在四种不同的状态间循环:
- 创建(Created) :线程对象已创建,但尚未调用 start() 方法。调用 start() 后,线程进入可运行状态。
- 可运行(Runnable) :线程能够运行。调度器以先进先出(FIFO)的方式选择要执行的线程,每个核心在任何时候只能分配一个线程。线程会一直执行,直到阻塞(例如在同步语句中)、执行 yield() suspend() sleep() 语句、 run() 方法终止,或者被调度器抢占。当高优先级线程变为可运行状态,或者特定的时间片到期时,就会发生抢占。基于时间片的抢占确保所有线程最终都有机会执行,避免某些线程独占CPU。
- 阻塞(Blocked) :线程在等待锁、通知事件(如睡眠定时器到期、 resume() 方法执行),或者等待网络或磁盘请求完成时会进入阻塞状态。当阻塞线程等待的特定事件发生时,它会回

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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