JDK1.5 CountDownLatch

本文介绍CountDownLatch在并发编程中的应用场景,包括模拟运动会长跑、领导审批流程及主线程等待子线程完成等示例,展示了如何利用CountDownLatch实现线程间的同步。
/*
* 还有一个利用场景: 应用启动的时候 ,检查所有的服务是否正确启动,如果正确启动,应用程序就可以启动成功.
**/



import java.util.Random;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.CompletionService;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ExecutorCompletionService;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

/**
* CountDownLatch 模拟 运动会长跑 ,裁判 发令 --- 运动员开始努力奔跑 ---- 裁判收集结果
* 1个裁判 和 3个运动员
*/
public class CountDownLatchTest1 {

public static void main(String[] args) {
ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();
final CountDownLatch referee = new CountDownLatch(1); //
final CountDownLatch athletes = new CountDownLatch(3); //

CompletionService<String> completionService =new ExecutorCompletionService<String>(executor);

final Lock lock=new ReentrantLock();

//创建要 运行的任务 长跑
Callable<String> callable=new Callable<String>() {
@Override
public String call(){
try {
System.out.println("运动员"+Thread.currentThread().getName()+"等待裁判发令");
referee.await();

System.out.println("运动员"+Thread.currentThread().getName()+"收到裁判发令,已经出发");
lock.lock();
//模拟长跑任务
long stime=System.currentTimeMillis();
String thread_name = Thread.currentThread().getName();
for (int i = 0; i < thread_name.length(); i++) {
System.out.print(thread_name.charAt(i));
Thread.sleep(new Random().nextInt(10)*100);
}
System.out.println();
System.out.println("运动员"+Thread.currentThread().getName()+"已经跑完");

//跑完了
athletes.countDown();
return "运动员"+Thread.currentThread().getName()+"花的时间为:"+(System.currentTimeMillis()-stime);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}finally{
//lock.unlock();
}
return "运动员比赛出现失误";
}
};

for (int i = 0; i < 3; i++) {
completionService.submit(callable);
}

try {
System.out.println("裁判"+Thread.currentThread().getName()+"即将发布命令");
Thread.sleep((long)Math.random()*20000);
referee.countDown();
System.out.println("裁判"+Thread.currentThread().getName()+"已经发布命令,等待结果");
athletes.await();
System.out.println("裁判"+Thread.currentThread().getName()+"收到了结果如下:-----------------");

for (int i = 0; i < 3; i++) {
try {
System.out.println(completionService.take().get());
} catch (ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
}

} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
executor.shutdown();

}

}





import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

/**
* @description 三个领导 审批 --一个采购员去采购
*/
public class CountDownLatchTest2 {

public static void main(String[] args) {
ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();
final CountDownLatch leader = new CountDownLatch(3); //三个领导
final CountDownLatch buyer = new CountDownLatch(1); //只有一个裁判

final Lock lock=new ReentrantLock();

Runnable runnable = new Runnable() {
@Override
public void run() {
try{
System.out.println("领导"+Thread.currentThread().getName()+"开始进行了审批");
lock.lock();
String thread_name = Thread.currentThread().getName();
for (int i = 0; i < thread_name.length(); i++) {
System.out.print(thread_name.charAt(i));
}
System.out.println();
System.out.println("领导"+Thread.currentThread().getName()+"已经审批完了");
leader.countDown(); //一个已经结束

if(leader.getCount()==0){
buyer.countDown();
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}finally{
lock.unlock();
}
}
};

for (int i = 0; i < 3; i++) {
service.execute(runnable);
}

try {
System.out.println("采购员"+Thread.currentThread().getName()+"在等待,领导审批");
leader.await();
System.out.println("采购员"+Thread.currentThread().getName()+"的单子,已经通过了所有领导审批");
System.out.println("采购员去采购了....");
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
service.shutdown();

}

}




/**
* CountDownLatch 是一个倒计数的锁存器,当计数减至0时触发特定的事件。利用这种特性,可以让主线程 等待 子线程的结束运行
*/
public class CountDownLatchTest {

/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
ExecutorService service=Executors.newCachedThreadPool();
final CountDownLatch cdOrder=new CountDownLatch(1);
final CountDownLatch cdAnswer=new CountDownLatch(3);

for (int i = 0; i < 3; i++) {
Runnable runnable =new Runnable() {
public void run() {
try {
System.out.println("线程"+Thread.currentThread().getName()+"正准备接受命令");
cdOrder.await();
System.out.println("线程"+Thread.currentThread().getName()+"已接受命令");
Thread.sleep((long)Math.random()*10000);
System.out.println("线程"+Thread.currentThread().getName()+"回应命令处理结果");
cdAnswer.countDown();
} catch (Exception e) {
// TODO: handle exception
}
}
};
service.execute(runnable);
}
try {
Thread.sleep((long)Math.random()*10000);
System.out.println("线程"+Thread.currentThread().getName()+"即将发布命令");
cdOrder.countDown();
System.out.println("线程"+Thread.currentThread().getName()+"已经发布命令,正在等待结果...");
cdAnswer.await();
System.out.println("线程"+Thread.currentThread().getName()+"已经收到所有响应结果");

} catch (Exception e) {
// TODO: handle exception
}

}

}
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等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应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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