线程辅助类 CountDownLatch 使用分享

CountDownLatch作为Java并发包中的重要工具类,允许一个或多个线程等待其他线程完成操作。本文详细介绍了CountDownLatch的工作原理、特点及应用场景,并通过示例展示了如何在多线程环境中使用CountDownLatch。
类简介:
java.util.concurrent. CountDownLatch

java.lang.Object
java.util.concurrent.CountDownLatch
一个同步辅助类,在完成一组正在其他线程中执行的操作之前,它允许一个或多个线程一直等待。
用给定的计数 初始化 CountDownLatch。由于调用了 countDown() 方法,所以在当前计数到达零之前,await 方法会一直受阻塞。之后,会释放所有等待的线程,await 的所有后续调用都将立即返回。这种现象只出现一次——计数无法被重置。如果需要重置计数,请考虑使用 CyclicBarrier。
CountDownLatch 是一个通用同步工具,它有很多用途。将计数 1 初始化的 CountDownLatch 用作一个简单的开/关锁存器,或入口:在通过调用 countDown() 的线程打开入口前,所有调用 await 的线程都一直在入口处等待。用 N 初始化的 CountDownLatch 可以使一个线程在 N 个线程完成某项操作之前一直等待,或者使其在某项操作完成 N 次之前一直等待。
CountDownLatch 的一个有用特性是,它不要求调用 countDown 方法的线程等到计数到达零时才继续,而在所有线程都能通过之前,它只是阻止任何线程继续通过一个 await。

使用场景:
退款存在要处理的脏数据。每50条数据为一批要处理的数据,在处理的50条数据单元中设置5个线程,每个线程处理10条数据,每个线程处理完毕就countDown,直到 await 等到计数器为0 ,这时程序才可以继续执行处理接下来的50条数据。

示例用法:
下面给出了两个类,其中一组 worker 线程使用了两个倒计数锁存器:
• 第一个类是一个启动信号,在 driver 为继续执行 worker 做好准备之前,它会阻止所有的 worker 继续执行。
• 第二个类是一个完成信号,它允许 driver 在完成所有 worker 之前一直等待。
class Driver { // ...
void main() throws InterruptedException {
CountDownLatch startSignal = new CountDownLatch(1);
CountDownLatch doneSignal = new CountDownLatch(N);

for (int i = 0; i < N; ++i) // create and start threads
new Thread(new Worker(startSignal, doneSignal)).start();

doSomethingElse(); // don't let run yet
startSignal.countDown(); // let all threads proceed
doSomethingElse();
doneSignal.await(); // wait for all to finish
}
}

class Worker implements Runnable {
private final CountDownLatch startSignal;
private final CountDownLatch doneSignal;
Worker(CountDownLatch startSignal, CountDownLatch doneSignal) {
this.startSignal = startSignal;
this.doneSignal = doneSignal;
}
public void run() {
try {
startSignal.await();
doWork();
doneSignal.countDown();
} catch (InterruptedException ex) {} // return;
}

void doWork() { ... }
}
基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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