线程同步结束小例

本文探讨了并发编程中线程同步结束的两种实现方式:使用Callable接口和Future集合,以及通过CountDownLatch或CyclicBarrier来协调线程执行顺序。详细解释了每个方法的工作原理及代码实现。
随手记两个线程同步结束的例子

1.用Callable<V>
public class CallableThread implements Callable<Integer> {
@Override
public Integer call() throws Exception {
DateTime dt1 = DateTime.now();
String name = Thread.currentThread().getName();
System.out.println(name + " start on " + dt1) ;
Thread.sleep(new Random().nextInt(10) * 1000);
DateTime dt2 = DateTime.now();
Integer cost = (int) ((dt2.getMillis() - dt1.getMillis()) / 1000);
System.out.println(name + " end on " + dt2 + " cost time : " + cost);
return cost;
}


public static void main(String[] args) {
List<Future<Integer>> count = Lists.newArrayList();
ExecutorCompletionService<Integer> service = new ExecutorCompletionService<Integer>(Executors.newFixedThreadPool(5));
for(int i=0; i< 5; i++) {
count.add(service.submit(new CallableThread()));
}
Integer total = 0;
try {
for(int i=0; i<count.size(); i++) {
Future<Integer> f;
f = service.take();
total += f.get();
}
} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("total cost:" + total + " aver cost " + total/count.size());
}
}


2.用CountDownLatch(CyclicBarrier也可以达成一样的效果,写法大同小异)
public class CountDownLatchDemo implements Runnable {
CountDownLatch latch;
static final Map<String,Long> count = Maps.newConcurrentMap();
ThreadDemo(CountDownLatch latch ){
this.latch = latch;
}

public void run() {
DateTime dt1 = DateTime.now();
String name = Thread.currentThread().getName();
System.out.println(name + " start on " + dt1);
try {
Thread.sleep(new Random().nextInt(10) * 1000);
} catch (InterruptedException e1) {
e1.printStackTrace();
}

DateTime dt2 = DateTime.now();
Long cost = dt2.getMillis() - dt1.getMillis();
System.out.println(name + " end on " + dt2 + " cost time : " + cost);
count.put(name, cost);
latch.countDown();
}

public static void main(String args[]) throws Exception {
CountDownLatch latch = new CountDownLatch(5);
ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(5);
for (int i = 0; i < 5; i++) {
service.execute(new ThreadDemo(latch));
}
latch.await();
Long total = 0L;
System.out.println(count);
for(Map.Entry<String, Long> s: count.entrySet()){
total += s.getValue();
}
System.out.println("all threads ended, " + " average cost is " + total
/ count.size());
}
}
内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需不确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑不确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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