java多线程 -- 初学者指南(一):线程简介

本文介绍了线程的概念及使用线程的好处,并详细解析了Java中的线程模型,包括如何创建线程以及线程在Java中的实现方式。

一、线程概述

线程是程序运行的基本执行单元。当操作系统(不包括单线程的操作系统,如微软早期的DOS)在执行一个程序时,会在系统中建立一个进程,而在这个进 程中,必须至少建立一个线程(这个线程被称为主线程)来作为这个程序运行的入口点。因此,在操作系统中运行的任何程序都至少有一个主线程。

进程和线程是现代操作系统中两个必不可少的运行模型。在操作系统中可以有多个进程,这些进程包括系统进程(由操作系统内部建立的进程)和用户进程 (由用户程序建立的进程);一个进程中可以有一个或多个线程。进程和进程之间不共享内存,也就是说系统中的进程是在各自独立的内存空间中运行的。而一个进 程中的线可以共享系统分派给这个进程的内存空间。

线程不仅可以共享进程的内存,而且还拥有一个属于自己的内存空间,这段内存空间也叫做线程栈, 是在建立线程时由系统分配的,主要用来保存线程内部所使用的数据,如线程执行函数中所定义的变量。

注意:任何一个线程在建立时都会执行一个函数,这个函数叫做线程执行函数。也可以将这个函数看做线程的入口点(类似于程序中的main函数)。无论 使用什么语言或技术来建立线程,都必须执行这个函数(这个函数的表现形式可能不一样,但都会有一个这样的函数)。如在Windows中用于建立线程的 API函数CreateThread的第三个参数就是这个执行函数的指针。

在操作系统将进程分成多个线程后,这些线程可以在操作系统的管理下并发执行,从而大大提高了程序的运行效率。虽然线程的执行从宏观上看是多个线程同 时执行,但实际上这只是操作系统的障眼法。由于一块CPU同时只能执行一条指令,因此,在拥有一块CPU的计算机上不可能同时执行两个任务。而操作系统为 了能提高程序的运行效率,在一个线程空闲时会撤下这个线程,并且会让其他的线程来执行,这种方式叫做线程调度。我们之所以从表面上看是多个线程同时执行, 是因为不同线程之间切换的时间非常短,而且在一般情况下切换非常频繁。假设我们有线程A和B。在运行时,可能是A执行了1毫秒后,切换到B后,B又执行了 1毫秒,然后又切换到了A,A又执行1毫秒。由于1毫秒的时间对于普通人来说是很难感知的,因此,从表面看上去就象A和B同时执行一样,但实际上A和B是 交替执行的。

二、线程给我们带来的好处

如果能合理地使用线程,将会减少开发和维护成本,甚至可以改善复杂应用程序的性能。如在GUI应用程序中,还以通过线程的异步特性来更好地处理事 件;在应用服务器程序中可以通过建立多个线程来处理客户端的请求。线程甚至还可以简化虚拟机的实现,如Java虚拟机(JVM)的垃圾回收器 (garbage collector)通常运行在一个或多个线程中。因此,使用线程将会从以下五个方面来改善我们的应用程序:

1. 充分利用CPU资源

    现在世界上大多数计算机只有一块CPU。因此,充分利用CPU资源显得尤为重要。当执行单线程程序时,由于在程序发生阻塞时CPU可能会处于空闲状态。这 将造成大量的计算资源的浪费。而在程序中使用多线程可以在某一个线程处于休眠或阻塞时,而CPU又恰好处于空闲状态时来运行其他的线程。这样CPU就很难 有空闲的时候。因此,CPU资源就得到了充分地利用。

2.       简化编程 模型

如果程序只完成一项任务,那只要写一个单线程的程序,并且按着执行这个任务的步骤编写代码即可。但要完成多项任务,如果还使用单线程的话,那就得在 在程序中判断每项任务是否应该执行以及什么时候执行。如显示一个时钟的时、分、秒三个指针。使用单线程就得在循环中逐一判断这三个指针的转动时间和角度。 如果使用三个线程分另来处理这三个指针的显示,那么对于每个线程来说就是指行一个单独的任务。这样有助于开发人员对程序的理解和维护。

3.       简化异步事件的处理

当一个服务器应用程序在接收不同的客户端连接时最简单地处理方法就是为每一个客户端连接建立一个线程。然后监听线程仍然负责监听来自客户端的请求。 如果这种应用程序采用单线程来处理,当监听线程接收到一个客户端请求后,开始读取客户端发来的数据,在读完数据后,read方法处于阻塞状态,也就是说, 这个线程将无法再监听客户端请求了。而要想在单线程中处理多个客户端请求,就必须使用非阻塞的Socket连接和异步I/O。但使用异步I/O方式比使用 同步I/O更难以控制,也更容易出错。因此,使用多线程和同步I/O可以更容易地处理类似于多请求的异步事件。

4.       使GUI更有效率

使用单线程来处理GUI事件时,必须使用循环来对随时可能发生的GUI事件进行扫描,在循环内部除了扫描GUI事件外,还得来执行其他的程序代码。如果这些代码太长,那么GUI事件就会被“冻结”,直到这些代码被执行完为止。

在现代的GUI框架(如SWING、AWT和SWT)中都使用了一个单独的事件分派线程(event dispatch thread,EDT)来对GUI事件进行扫描。当我们按下一个按钮时,按钮的单击事件函数会在这个事件分派线程中被调用。由于EDT的任务只是对GUI 事件进行扫描,因此,这种方式对事件的反映是非常快的。

5.       节约成本

提高程序的执行效率一般有三种方法:

(1)增加计算机的CPU个数。

(2)为一个程序启动多个进程

(3)在程序中使用多进程。

第一种方法是最容易做到的,但同时也是最昂贵的。这种方法不需要修改程序,从理论上说,任何程序都可以使用这种方法来提高执行效率。第二种方法虽然 不用购买新的硬件,但这种方式不容易共享数据,如果这个程序要完成的任务需要必须要共享数据的话,这种方式就不太方便,而且启动多个线程会消耗大量的系统 资源。第三种方法恰好弥补了第一种方法的缺点,而又继承了它们的优点。也就是说,既不需要购买CPU,也不会因为启太多的线程而占用大量的系统资源(在默 认情况下,一个线程所占的内存空间要远比一个进程所占的内存空间小得多),并且多线程可以模拟多块CPU的运行方式,因此,使用多线程是提高程序执行效率 的最廉价的方式。

三、Java的线程模型

由于Java是纯面向对象语言,因此,Java的线程模型也是面向对象的。Java通过Thread类将线程所必须的功能都封装了起来。要想建立一 个线程,必须要有一个线程执行函数,这个线程执行函数对应Thread类的run方法。Thread类还有一个start方法,这个方法负责建立线程,相 当于调用Windows的建立线程函数CreateThread。当调用start方法后,如果线程建立成功,并自动调用Thread类的run方法。因 此,任何继承Thread的Java类都可以通过Thread类的start方法来建立线程。如果想运行自己的线程执行函数,那就要覆盖Thread类的 run方法。

在Java的线程模型中除了Thread类,还有一个标识某个Java类是否可作为线程类的接口Runnable,这个接口只有一个抽象方法 run,也就是Java线程模型的线程执行函数。因此,一个线程类的唯一标准就是这个类是否实现了Runnable接口的run方法,也就是说,拥有线程 执行函数的类就是线程类。

从上面可以看出,在Java中建立线程有两种方法,一种是继承Thread类,另一种是实现Runnable接口,并通过Thread和实现 Runnable的类来建立线程,其实这两种方法从本质上说是一种方法,即都是通过Thread类来建立线程,并运行run方法的。但它们的大区别是通过 继承Thread类来建立线程,虽然在实现起来更容易,但由于Java不支持多继承,因此,这个线程类如果继承了Thread,就不能再继承其他的类了, 因此,Java线程模型提供了通过实现Runnable接口的方法来建立线程,这样线程类可以在必要的时候继承和业务有关的类,而不是Thread类。

转自:blog.youkuaiyun.com/kjfcpua/article/details/6288959

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在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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