多线程&并发-实例与解决方案

多线程和高并发介绍 多线程和高并发介绍 文章目录多线程和高并发介绍前言一、什么是多线程?1.多线程介绍2.多线程实现原理?3.白话文解释多线程4.多线程存在的问题二、什么是高并发?1.高并发介绍2.如何提升系统的并发能力三、多线程和高并发总结 前言 本文主要是针对多线程和高并发的概念做了简单的描述,介绍了什么是多线程,什么是高并发,并且对多线程和高并发的关系做了比较描述。 一、什么是多线程? 1.多线程介绍 什么是多线程,首先看下百度百科对多线程的定义;多线程(multithreading) 阅读详情
java中你知道哪些锁?

问题回答:
乐观锁/悲观锁
共享锁/独享锁
公平锁/非公平锁
互斥锁/读写锁
可重入锁
自旋锁
分段锁
偏向锁/轻量级锁/重量级锁

辅助理解:
在这里插入图片描述

Java线程的状态或者生命周期?

问题回答:

  • Java的线程状态被定义在公共枚举类java.lang.Thread.state中。一种有六种状态
    1.新建(NEW):表示线程新建出来还没有被启动的状态,比如:Thread t = new MyThread();
    2.就绪/运行(RUNNABLE):该状态包含了经典线程模型的两种状态:就绪(Ready)、运行(Running):
    3.阻塞(BLOCKED):通常与锁有关系,表示线程正在获取有锁控制的资源,比如进入synchronized代码块,获取ReentryLock等;发起阻塞式IO也会阻塞,比如字符流字节流操作。
    4.等待(WAITING):线程在等待某种资源就绪。
    5.超时等待(TIMED_WAIT):线程进入条件和等待类似,但是它调用的是带有超时时间的方法。
    6.终止(TERMINATED):线程正常退出或异常退出后,就处于终结状态。也可以叫线程的死亡。

  • 经典线程模型包含5种状态,:新建、就绪、运行、等待、退出

  • 经典线程的就绪、运行,在java里面统一叫RUNNABLE

  • Java的BLOCKED、WAITING、TIMED_WAITING都属于传统模型的等待状态

synchronized 与lock区别?

问题回答
1.lock是一个接口,而synchronized是java的一个关键字
2.synchronized异常会释放锁,lock异常不会释放,所以一般try catch包起来,finally中写入unlock,避免死锁。
3.Lock可以提高多个线程进行读操作的效率
4.synchronized关键字,可以放代码块,实例方法,静态方法,类上
5.lock一般使用ReentrantLock类做为锁,配合lock()和unlock()方法。在finally块中写unlock()以防死锁。
6.jdk1.6之前synchronized低效。jdk1.6之后synchronized高效。

synchronized 与ReentrantLock区别?

问题回答
1.synchronized依赖JVM实现,ReentrantLock是JDK实现的。synchronized是内置锁,只要在代码开始的地方加synchronized,代码结束会自动释放。Lock必须手动加锁,手动释放锁。
2.ReenTrantLock比synchronized增加了一些高级功能。synchronized代码量少,自动化,但扩展性低,不够灵活;ReentrantLock扩展性好,灵活,但代码量相对多。
3.两者都是可重入锁。都是互斥锁。
4.synchronized是非公平锁,ReentrantLock可以指定是公平锁还是非公平锁。

synchronized 与ThreadLocal区别?

1.都是为了解决多线程中相同变量的访问冲突问题。
2.Synchronized同步机制,提供一份变量,让不同的线程排队访问。
3.ThreadLocal关键字,为每一个线程都提供了一份变量,因此可以同时访问而互不影响。
4.ThreadLocal比直接使用synchronized同步机制解决线程安全问题更简单,更方便,且结果程序拥有更高的并发性。

synchronized 与volatile区别?

1.volatile是一个类型修饰符(type specifier)。
2.volatile,它能够使变量在值发生改变时能尽快地让其他线程知道。
3.关键字volatile是线程同步的轻量级实现,所以volatile性能肯定比synchronized要好,并且只能修改变量,而synchronized可以修饰方法,以及代码块。
4.多线程访问volatile不会发生阻塞,而synchronized会出现阻塞
volatile能保证数据的可见性,但不能保证原子性;而synchronized可以保证原子性,也可以间接保证可见性,因为它会将私有内存和公共内存中的数据做同步
5.关键字volatile解决的下变量在多线程之间的可见性;而synchronized解决的是多线程之间资源同步问题

Thread类中的start()和run()方法有什么区别?

1.通过调用线程类的start()方法来启动一个线程,使线程处于就绪状态,即可以被JVM来调度执行,在调度过程中,JVM通过调用线程类的run()方法来完成实际的业务逻辑,当run()方法结束后,此线程就会终止。
2.如果直接调用线程类的run()方法,会被当作一个普通的函数调用,程序中仍然只有主线程这一个线程。即start()方法能够异步的调用run()方法,但是直接调用run()方法却是同步的,无法达到多线程的目的。
3.因此,只用通过调用线程类的start()方法才能达到多线程的目的。

事务的隔离级别及引发的问题
  • 4个隔离级别
  • 读未提交、读已提交、可重复读、串行化
  • 分别怎么理解呢?
    读未提交(READ UNCOMMITTED),事务中的修改,即使没有提交,对其它事务也是可见的。
    读已提交(READ COMMITTED),一个事务能读取已经提交的事务所做的修改,不能读取未提交的事务所做的修改。也就是事务未提交之前,对其他事务不可见。
    可重复读(REPEATABLE READ),保证在同一个事务中多次读取同样数据的结果是一样的。
    串行化(SERIALIZABLE),强制事务串行执行。
  • 读已提交是sql server的默认隔离级别。
  • 可重复读是mysql的默认隔离级别。
  • 多个事务,各个隔离级别引起的问题
    读未提交:可能出现脏读、不可重复度、幻读;
    读已提交:可能出现不可重复度、幻读;
    可重复读:可能出现幻读;
    串行化:都没问题;
什么是线程安全,java如何保证线程安全?
  • 在多线程环境中,能永远保证程序的正确性。执行结果不存在二义性。说白了,运行多少次结果都是一致的。
  • 换种说法,当多个线程访问某一个类(对象或方法)时,这个类始终都能表现心正确的行为,那么这个类(对象或方法)就是线程安全的。
  • 使用synchronized关键字和使用锁。
介绍一下线程池?
  • 线程池就是预先创建一些线程,它们的集合称为线程池。
  • 线程池可以很好地提高性能,在系统启动时即创建大量空闲的线程,程序将一个task给到线程池,线程池就会启动一条线程来执行这个任务,执行结束后,该线程不会死亡,而是再次返回线程池中成为空闲状态,等待执行下一个任务。
  • 线程的创建和销毁比较消耗时间,线程池可以避免这个问题。
  • Executors是jdk1.5之后的一个新类,提供了一些静态方法,帮助我们方便的生成一些常见的线程池
    newSingleThreadExecutor:创建一个单线程化的Executor。
    newFixedThreadPool:创建一个固定大小的线程池。
    newCachedThreadPool:创建一个可缓存的线程池
    newScheduleThreadPool:创建一个定长的线程池,可以周期性执行任务。
  • 我们还可以使用ThreadPoolExecutor自己定义线程池,弄懂它的构造参数即可
    int corePoolSize,//核心池的大小
    int maximumPoolSize,//线程池最大线程数
    long keepAliveTime,//保持时间/额外线程的存活时间
    TimeUnit unit,//时间单位
    BlockingQueue workQueue,//任务队列
    ThreadFactory threadFactory,//线程工厂
    RejectedExecutionHandler handler //异常的捕捉器

简要回答

  • 线程池就是预先创建一些线程
  • 线程池可以很好地提高性能
  • 线程池可以避免线程的频繁创建和销毁
  • Executors可以创建常见的4种线程(单线程池、固定大小的、可缓存的、可周期性执行任务的)。
    可以通过ThreadPoolExecutor自己定义线程池。
同步和异步有何异同?
  • 同步发了指令,会等待返回,然后再发送下一个。
  • 异步发了指令,不会等待返回,随时可以再发送下一个请求
  • 同步可以避免出现死锁,读脏数据的发生
  • 异步则是可以提高效率
  • 实现同步的机制主要有临界区、互斥、信号量和事件
如何异步获取多线程返回的数据?

问题包含
说一下Callable这个接口的理解?
说一下Future接口的理解?
说一下FutureTask类的理解?
说一下CompletionService接口的理解?

问题回答

  • 通过Callable+Future,Callable负责执行返回,Future负责接收。Callable接口对象可以交给ExecutorService的submit方法去执行。
  • 通过Callable+FutureTask,Callable负责执行返回,FutureTask负责接收。FutureTask同时实现了Runnable和Callable接口,可以给到ExecutorService的submit方法和Thread去执行。
  • 通过CompletionService,jdk1.8之后提供了完成服务CompletionService,可以实现这样的需求。
  • 注意,实现Runnable接口任务执行结束后无法获取执行结果。
如何自定义线程池?

问题回答

  • 通过ThreadPoolExecutor创建
  • 弄懂它的7个构造参数即可
    int corePoolSize,//核心池的大小
    int maximumPoolSize,//线程池最大线程数
    long keepAliveTime,//保持时间/额外线程的存活时间
    TimeUnit unit,//时间单位
    BlockingQueue workQueue,//任务队列
    ThreadFactory threadFactory,//线程工厂
    RejectedExecutionHandler handler //异常的捕捉器
工作中哪些地方使用了多线程?
  • 一般业务,web层–> service层 -->dao --> sql基本用不到多线程
  • 数据量很大(1000w级别、TB级别)的I/O操作,可以考虑多线程
  • 举一些例子
    自己做并发测试的时候,假如想写想模拟3000个并发请求。
    多线程下单抢单,假如支持5000人的并发下单。
    多线程写入mysql,假如有1000w条数据要入库。
    多线程写入redis,假如有1000w的数据要存入redis。
    多线程导入ES索引,假如有1000w的数据要添加到ES索引。
    poi多线程导出,假如xls里面有10w的数据需要导出。
    poi多线程导入,假如有10w条数据需要导入到xls。
    多线程发送邮件,假如有10w用户需要发送邮件。
    多线程发送短信,假如有10w用户需要发送邮件。
    多线程备份日志,假如10tb日志文件要备份。
    多线程验证数据,比如验证url是否存在,假如有100w个url。
Java多线程并发常见问题与解决方案 因此,它只适合读远大于写的场景,且迭代器是“快照”式的——迭代期间对列表的修改不会反映在迭代器中。保证了同一时刻只有一个线程访问同步块,但过度使用会导致线程争用、性能瓶颈,甚至死锁。通过合理设计锁的使用、选择合适的并发集合与工具类,并结合Java并发包的原子类和线程池配置策略,可有效避免常见并发陷阱,提高程序的健壮性。多线程环境下,对共享变量的修改可能被缓存在各自CPU缓存中,其他线程无法立即看到更新,导致。例如:线程T1持有资源A等待资源B,线程T2持有B等待A,就产生了死锁。操作实现无锁线程安全。 阅读详情

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保证了同一时刻只有一个线程访问同步块,但过度使用会导致线程争用、性能瓶颈,甚至死锁。通过合理设计锁的使用、选择合适的并发集合与工具类,并结合Java并发包的原子类和线程池配置策略,可有效避免常见并发陷阱,提高程序的健壮性。对于I/O密集型任务,可适当增加线程数。:为每个资源分配唯一的锁,并要求各线程按照相同顺序申请锁,可打破环路等待,从根本上避免死锁。等机制,如果无法在限定时间内获得所有锁,则释放已持有的锁并重试,避免长期等待。例如:线程T1持有资源A等待资源B,线程T2持有B等待A,就产生了死锁。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

ssm框架搭建

这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目,保存在这里方便以后使用直接下载

Java多线程&并发

线程池的工作原理是预先创建一些线程放入一个池子(也就是队列)中,这些线程都是处于休眠状态,也就是空闲状态。包提供了一组原子操作类,用于在多线程环境下对变量进行原子操作,保证了操作的线程安全性,并且提供了一种高效、简单的方式来实现线程安全的变量更新操作。关键字用于确保多个线程之间对变量的可见性,禁止指令重排序,适用于一些状态标志位等需要共享的场景,但并不保证对变量的复合操作的原子性。然而,在一些高并发情况下,是Java中的一个关键字,用于声明变量,确保多个线程之间对变量的可见性,即当一个线程修改了被。

xiong_tai的博客 999

多线程&并发面试题

线程安全就是说多线程访问同一代码,不会产生不确定的结果。在多线程环境中,当各线程不共享数据的时候,即都是私有(private)成员,那么一定是线程安全的。但这种情况并不多见,在多数情况下需要共享数据,这时就需要进行适当的同步控制了。线程安全一般都涉及到synchronized, 就是一段代码同时只能有一个线程来操作,不然中间过程可能会产生不可预制的结果。如果你的代码所在的进程中有多个线程在同时运行,而这些线程可能会同时运行这段代码。

qq_58886807的博客 1612

多线程与并发编程技术

并行与并发概念并行与并发概念在软件开发领域,特别是在构建高性能、高效率的应用程序时,并行和并发这两个词经常被提及。虽然它们在日常对话中通常可以互换使用,但其实并行和并发有着本质的区别,并且在理解多线程编程时非常重要。并行(Parallelism)并行编程是指通过同时执行多个任务来提高系统性能的一种技术。这里的同时指的是不同的处理单元(如处理器核心、GPU等)或相同的处理单元在同一时间内处理不同的数据流。并行编程依赖于硬件资源,例如多核处理器,使得能够同时处理多个任务,从而加速计算过程。

QT性能优化QT原理源码QT界面美化 1354

高并发与多线程的关系与区别

一、什么是高并发        高并发(High Concurrency)是一种系统运行过程中遇到的一种“短时间内遇到大量操作请求”的情况,主要发生在web系统集中大量访问收到大量请求(例如:12306的抢票情况;天猫双十一活动)。该情况的发生会导致系统在这段时间内执行大量操作,例如对资源的请求、数据库的操作等。 二、高并发的处理指标 高并发相关常用的一些指标有:响应时...

weixin_48358336的博客 3104

多线程并发解决方案

1.继承 Thread 类,重写run方法。(1)run()方法是由jvm创建完操作系统级线程后回调的方法,不可以手动 调用,手动调用相当于调用普通方法。2.实现 Runnable 接口,重写run方法。(1)可以避免java中的单继承的限制(2)线程池只能放入实现Runable或Callable类线程,不能直接放入继承Thread的类3.实现 Callable 接口,重写call方法。

weixin_43815048的博客 1805

多线程与高并发整理总结【超全面】

我们先说一下为什么要讲多线程和高并发? 原因是,你想拿到一个更高的薪水,在面试的时候呈现出了两个方向的现象: 第一个上天 项目经验 高并发、缓存、大流量、大数据量的架构设计 第二个入地 各种基础算法,各种基础的数据结构 JVM OS线程、IO等内容 多线程和高并发,就是入地里面的内容。 一、基本概念 我们先从线程的基本概念开始,给大家复习一下。如果基础不太好,说什么是线程都不知道的,则需要花时间去补初级内容的课。 1. 什么是进程?什么是线程? Program app,比如QQ.exe

认知 行动 坚持 3018

python 多进程并发与多线程并发总结

本文对python支持的几种并发方式——多进程并发与多线程并发进行简单的总结。

cskchenshengkun的博客 3万+

Java并发测试:多线程场景的挑战与解决方案

本文探讨Java并发编程测试的核心挑战与解决方案。测试多线程环境面临四大难题:线程安全问题(如数据竞态)、死锁/活锁、资源争用和非确定性行为,这些问题可能导致30%的线上故障。文章提出采用JUnit5并行测试、TestNG参数化测试等工具框架,结合压力测试、确定性测试策略和边界条件测试方法。最佳实践包括代码静态分析、APM监控和CI集成。随着ProjectLoom虚拟线程的普及,测试人员需持续更新知识,构建并发测试沙盒,以提升系统可靠性并彰显测试价值。

2501_94445272的博客 1866
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