Java多线程sleep(),join(),interrupt(),wait(),notify()

本文详细解析了Java中线程中断机制的工作原理,包括如何通过interrupt()方法取消正在执行sleep(), wait() 和 join()的线程,并探讨了中断状态与InterruptedException的关系。

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以下是参考<<Java多线程模式>>的
1. sleep() & interrupt()
    线程A正在使用sleep()暂停着: Thread.sleep(100000);
    如果要取消他的等待状态,可以在正在执行的线程里(比如这里是B)调用
        a.interrupt();
    令线程A放弃睡眠操作,这里a是线程A对应到的Thread实例
    执行interrupt()时,并不需要获取Thread实例的锁定.任何线程在任何时刻,都可以调用其他线程interrupt().当sleep中的 线程被调用interrupt()时,就会放弃暂停的状态.并抛出InterruptedException.丢出异常的,是A线程.

2. wait() & interrupt()
    线程A调用了wait()进入了等待状态,也可以用interrupt()取消.
    不过这时候要小心锁定的问题.线程在进入等待区,会把锁定解除,当对等待中的线程调用interrupt()时,会先重新获取锁定,再抛出异常.在获取锁定之前,是无法抛出异常的.

3. join() & interrupt()
    当线程以join()等待其他线程结束时,一样可以使用interrupt()取消之.因为调用join()不需要获取锁定,故与sleep()时一样,会马上跳到catch块里.

4. interrupt()只是改变中断状态而已
    interrupt()不会中断一个正在运行的线程。这一方法实际上完成的是,在线程受到阻塞时抛出一个中断信号,这样线程就得以退出阻塞的状态。更确切 的说,如果线程被Object.wait, Thread.join和Thread.sleep三种方法之一阻塞,那么,它将接收到一个中断异常(InterruptedException),从而 提早地终结被阻塞状态。
    如果线程没有被阻塞,这时调用interrupt()将不起作用;否则,线程就将得到异常(该线程必须事先预备好处理此状况),接着逃离阻塞状态。
    线程A在执行sleep,wait,join时,线程B调用A的interrupt方法,的确这一个时候A会有InterruptedException 异常抛出来.但这其实是在sleep,wait,join这些方法内部会不断检查中断状态的值,而自己抛出的InterruptedException。
    如果线程A正在执行一些指定的操作时如赋值,for,while,if,调用方法等,都不会去检查中断状态,所以线程A不会抛出 InterruptedException,而会一直执行着自己的操作.当线程A终于执行到wait(),sleep(),join()时,才马上会抛出 InterruptedException.
    若没有调用sleep(),wait(),join()这些方法,或是没有在线程里自己检查中断状态自己抛出InterruptedException的话,那InterruptedException是不会被抛出来的.

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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