Java基础之并发实用工具

本文深入介绍了Java并发编程中常用的工具类,包括同步器、执行器、并发集合类及Fork/Join框架等。同时,也讲解了原子操作类和自定义锁机制在并发环境中的应用。

   并发实用工具位于java.util.concurrent包以及它的两个子包(java.util.concurrent.atomic和java.util.concurrent.locks)。

   java.util.concurrent包定义的关键特征有:

  •     同步器
  •     执行器
  •     并发集合
  •     Fork/Join框架

    1. 同步器

        同步器提供了同步多线程之间交互的高级方法。

        Semaphore:实现经典的信号量;

        CountDownLatch:进行等待,直到发生指定数量的事件为止;

        CyclicBarrier:使一组线程在预定义的执行点进行等待;

        Exchanger:在两个线程之间交换数据;

        Phaser:对向前通过多阶段执行的线程进行同步;

        每一个同步器都为特定类型的同步问题提供了一种解决方案。

    2. 执行器

        执行器管理线程的执行。执行器层次的顶部是Executor接口,该接口用于启动线程,ExecutorService扩展了Executor,并提供了管理执行的方法。

        ExecutorService有三个实现,ThreadPoolExecutor、ScheduledThreadPoolExecutor、ForkJoinPool。

        java.util.concurrent还定义了Executors实用工具类,该类包含了大量静态方法,可以简化各种执行器的创建

        与执行器相关的是Future和Callable接口。Future包含一个值,该值由线程在执行后返回。因此,这个值“在将来”--- 线程终止时定义的。Callable定义返回值的线程。

    3. 并发集合类

   java.util.concurrent包定义的几个并发集合类,包括ConcurrentHashMap、ConcurrentLinkedQueue、CopyOnWriteArrayList。

    4. Fork/Join框架

       Fork/Join框架支持并行编程,包含的主要类有ForkJoinTask、ForkJoinPool、RecursiveTask以及RecursiveAction。

最后,java.util.concurrent包定义了TimeUtit枚举来更好的处理线程计时。  

 

    java.util.concurrent.atomic包

    该包简化了并发环境中变量的使用,提供了一种能高效变更变量值得方法,而不需要使用锁。这是通过使用一些类和方法完成的,如AtomicInteger和AtomicLong类,以及compareAndSet()、decrementAndGet()、getAndSet()方法

    java.util.concurrent.locks

    该包为同步方法提供了一种替代方案,Lock接口,定义了访问对象和放弃访问对象的基本机制,关键方法是lock()、unlock()、tryLock()。

后面讲详细介绍各个并发工具类。




【路径规划】(螺旋)基于A星全覆盖路径规划研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于A星算法的全覆盖路径规划”展开研究,重点介绍了一种结合螺旋搜索策略的A星算法在栅格地图中的路径规划实现方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法旨在解决移动机器人或无人机在未知或部分已知环境中实现高效、无遗漏的区域全覆盖路径规划问题。文中详细阐述了A星算法的基本原理、启发式函数设计、开放集与关闭集管理机制,并融合螺旋遍历策略以提升初始探索效率,确保覆盖完整性。同时,文档提及该研究属于一系列路径规划技术的一部分,涵盖多种智能优化算法与其他路径规划方法的融合应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人、自动化、智能控制及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于服务机器人、农业无人机、扫地机器人等需要完成区域全覆盖任务的设备路径设计;②用于学习和理解A星算法在实际路径规划中的扩展应用,特别是如何结合特定搜索策略(如螺旋)提升算法性能;③作为科研复现与算法对比实验的基础代码参考。; 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A星算法与螺旋策略的切换逻辑与条件判断,并可通过修改地图环境、障碍物分布等方式进行仿真实验,进一步掌握算法适应性与优化方向。
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