记录网上找到的比较好的多线程异步操作的例子

import com.google.common.util.concurrent.ThreadFactoryBuilder;
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadFactory;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @Auther: admin
 * @Date: 2019-07-09 09:13
 * @Description:
 */
public class test {
  public static void main(String[] args) {

    ThreadFactory namedThreadFactory = new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat("thread-call-runner-%d").build();

    //两个线程的线程池
    ExecutorService executor= new ThreadPoolExecutor(2,2,0L, TimeUnit.MILLISECONDS,new LinkedBlockingQueue<Runnable>(),namedThreadFactory);
    //小红买酒任务,这里的future2代表的是小红未来发生的操作,返回小红买东西这个操作的结果
    CompletableFuture<String> future2 = CompletableFuture.supplyAsync(()-> {
      System.out.println("爸:小红你去买瓶酒!");
      try {
        System.out.println("小红出去买酒了,女孩子跑的比较慢,估计5s后才会回来...");
        Thread.sleep(5000);
        return "我买回来了!";
      } catch (InterruptedException e) {
        System.err.println("小红路上遭遇了不测");
        return "来世再见!";
      }
    },executor);

    //小明买烟任务,这里的future1代表的是小明未来买东西会发生的事,返回值是小明买东西的结果
    CompletableFuture<String> future1 = CompletableFuture.supplyAsync(()->{
      System.out.println("爸:小明你去买包烟!");
      try {
        System.out.println("小明出去买烟了,可能要3s后回来...");
        Thread.sleep(3000);
        return "我买回来了!";
      } catch (InterruptedException e) {
        System.out.println("小明路上遭遇了不测!");
        return "这是我托人带来的口信,我已经不在了。";
      }
    },executor);

    //获取小红买酒结果,从小红的操作中获取结果,把结果打印
    future2.thenAccept((e)->{System.out.println("小红说:"+e);});
    //获取小明买烟的结果
    future1.thenAccept((e)->{System.out.println("小明说:"+e);});

    System.out.println("爸:loading......");
    System.out.println("爸:我觉得无聊甚至去了趟厕所。");
    System.out.println("爸:loading......");
  }
}
内容概要:本文档详细介绍了在三台CentOS 7服务器(IP地址分别为192.168.0.157、192.168.0.158和192.168.0.159)上安装和配置Hadoop、Flink及其他大数据组件(如Hive、MySQL、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala)的具体步骤。首先,文档说明了环境准备,包括配置主机名映射、SSH免密登录、JDK安装等。接着,详细描述了Hadoop集群的安装配置,包括SSH免密登录、JDK配置、Hadoop环境变量设置、HDFS和YARN配置文件修改、集群启动与测试。随后,依次介绍了MySQL、Hive、Sqoop、Kafka、Zookeeper、HBase、Spark、Scala和Flink的安装配置过程,包括解压、环境变量配置、配置文件修改、服务启动等关键步骤。最后,文档提供了每个组件的基本测试方法,确保安装成功。 适合人群:具备一定Linux基础和大数据组件基础知识的运维人员、大数据开发工程师以及系统管理员。 使用场景及目标:①为大数据平台建提供详细的安装指南,确保各组件能够顺利安装和配置;②帮助技术人员快速掌握Hadoop、Flink等大数据组件的安装与配置,提升工作效率;③适用于企业级大数据平台的建与维护,确保集群稳定运行。 其他说明:本文档不仅提供了详细的安装步骤,还涵盖了常见的配置项解释和故障排查建议。建议读者在安装过程中仔细阅读每一步骤,并根据实际情况调整配置参数。此外,文档中的命令和配置文件路径均为示例,实际操作时需根据具体环境进行适当修改。
在无线通信领域,天线阵列设计对于信号传播方向和覆盖范围的优化至关重要。本题要求设计一个广播电台的天线布局,形成特定的水平面波瓣图,即在东北方向实现最大辐射强度,在正东到正北的90°范围内辐射衰减最小且无零点;而在其余270°范围内允许出现零点,且正西和西南方向必须为零。为此,设计了一个由4个铅垂铁塔组成的阵列,各铁塔上的电流幅度相等,相位关系可自由调整,几何布置和间距不受限制。设计过程如下: 第一步:构建初级波瓣图 选取南北方向上的两个点源,间距为0.2λ(λ为电磁波波长),形成一个端射阵。通过调整相位差,使正南方向的辐射为零,计算得到初始相位差δ=252°。为了满足西南方向零辐射的要求,整体相位再偏移45°,得到初级波瓣图的表达式为E1=cos(36°cos(φ+45°)+126°)。 第二步:构建次级波瓣图 再选取一个点源位于正北方向,另一个点源位于西南方向,间距为0.4λ。调整相位差使西南方向的辐射为零,计算得到相位差δ=280°。同样整体偏移45°,得到次级波瓣图的表达式为E2=cos(72°cos(φ+45°)+140°)。 最终组合: 将初级波瓣图E1和次级波瓣图E2相乘,得到总阵的波瓣图E=E1×E2=cos(36°cos(φ+45°)+126°)×cos(72°cos(φ+45°)+140°)。通过编程实现计算并绘制波瓣图,可以看到三个阶段的波瓣图分别对应初级波瓣、次级波瓣和总波瓣,最终得到满足广播电台需求的总波瓣图。实验代码使用MATLAB编写,利用polar函数在极坐标下绘制波瓣图,并通过subplot分块显示不同阶段的波瓣图。这种设计方法体现了天线阵列设计的基本原理,即通过调整天线间的相对位置和相位关系,控制电磁波的辐射方向和强度,以满足特定的覆盖需求。这种设计在雷达、卫星通信和移动通信基站等无线通信系统中得到了广泛应用。
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