并发编程(八):线程安全策略

线程安全策略
本文介绍了保证线程安全的策略,包括不可变对象、线程封闭、同步容器和并发容器等方法,并通过具体示例展示了如何在Java中实现这些策略。

  通常我们保证线程安全策略的方式有以下几种:

  a、不可变对象

  b、线程封闭

  c、同步容器

  d、并发容器

 

  不可变对象

  

  可参考string类,可以采用的方式是将类声明为final,将所有成员都声明为私有的,对变量不提供set方法,将所有可变成员声明为final,通过构造器初始化所有成员,进行深度拷贝,在get方法中不直接返回对象本身,而是返回对象的拷贝。

  关于final,我们详细说明一下

 

  final-demo

@Slf4j
public class ImmutableExample1 {

    private final static Integer a = 1;
    private final static String b = "2";

    private final static Map<Integer, Integer> map = Maps.newHashMap();

    static {
        map.put(1, 2);
        map.put(3, 4);
        map.put(5, 6);
    }

    public static void main(String[] args) {

//        被final修饰的基本数据类型无法改变
//        a = 2;
//        b = "2";

//        引用对象,此引用无法指向别的对象,但可修改该对象的值
        map.put(1,3);
        log.info("{}", map.get(1));
    }

    //final可修饰传递进来的对象
    private void test(final int a) {

    }
}

  此demo需要我们注意的是,final修饰引用类型时,虽然不能将引用再指向别的对象,但可修改该对象的值;此外final还可修饰参数,这样传递进来的参数a无法被修改。此demo不是线程安全的

 

  除了final可以定义不可变对象,java提供的Collections类,也可定义不可变对象,Collections.unmodifiableXXX传入的对象一经初始化便无法修改,XXX可表示Collection、List、Set、Map等,谷歌提供的Guava类,也有类似的功能,ImmutableXXX,XXX同样可表示Collection、List、Set、Map等

 

  Collections-demo

@Slf4j
public class ImmutableExample2 {
    
    private  static Map<Integer, Integer> map = Maps.newHashMap();

    static {
        map.put(1, 2);
        map.put(3, 4);
        map.put(5, 6);
        //此处理后的map的值是不可以修改的
        map = Collections.unmodifiableMap(map);
    }

    public static void main(String[] args) {

//
        map.put(1,3);
        log.info("{}", map.get(1));
    }
}

输出如下:

  可见,用Collections.UnmodifiableMap修饰的对象是不可修改的,如果尝试修改对象的值,在程序运行时会抛出异常,此方法的实现可参考源码(其实就是将一个新的集合的所有更新方法变为抛出异常) 此demo是线程安全的。

 

  ImmutableSet-demo

public class ImmutableExample3 {

    //以下为不可变对象的集合
    private final static ImmutableList<Integer> list = ImmutableList.of(1, 2, 3);
    private final static ImmutableSet set = ImmutableSet.copyOf(list);

    private final static ImmutableMap<Integer, Integer> map = ImmutableMap.of(1,2,3,4);
    private final static ImmutableMap<Integer, Integer> map2 = ImmutableMap.<Integer, Integer>builder()
            .put(1, 2).put(3, 4).put(5, 6).build();

    public static void main(String[] args) {
//        此时不同意再添加新的元素
        map2.put(1, 3);
    }
}

输出如下:

  此demo是线程安全的,开发时如果我们的对象可以变为不可变对象,我们尽量将对象变为不可变对象,这样可以避免线程安全问题

 

  线程封闭

  线程封闭就是把对象封装到一个线程里,只有一个线程可以看到这个对象,这样就算这个对象不是线程也不会有线程安全问题

  关于堆栈封闭,我们自己定义的局部变量被多个线程访问时,每个局部变量都会被拷贝一份放到线程的栈中去,这样每个线程操作的对象相当于是不同的,所以不会有线程安全问题(全局变量容易引发并发问题);ThreadLocal使用map实现了线程封闭,map的key是线程id,map的值是封闭的对象

 

  THreadLocal-demo

定义RequestHolder类来操作ThreadLocal:

public class RequestHolder {

    //只有当项目重新启动的时候,threadLocal中存储的值才会被释放
    private final static ThreadLocal<Long> requestHolder = new ThreadLocal<>();

    public static void add(Long id) {
        requestHolder.set(id);
    }

    public static Long getId() {
        return requestHolder.get();
    }
    public static void remove() {
        requestHolder.remove();
    }
}

  注意,如add方法,只需传入需要封闭的对象即可,key值会自动取线程id放入,get和remove方法类似

 

定义HttpFilter类处理请求:

@Slf4j
public class HttpFilter implements Filter {

    @Override
    public void init(FilterConfig filterConfig) throws ServletException {

    }

    @Override
    public void doFilter(ServletRequest servletRequest, ServletResponse servletResponse, FilterChain filterChain) throws IOException, ServletException {

        HttpServletRequest request = (HttpServletRequest) servletRequest;
        log.info("do filter,{},{}", Thread.currentThread().getId(), request.getServletPath());
        RequestHolder.add(Thread.currentThread().getId());
        //使请求继续被处理,不要拦住不动
        filterChain.doFilter(servletRequest, servletResponse);
    }

    @Override
    public void destroy() {

    }
}

 

配置启动类:

@SpringBootApplication
public class ConcurrencyApplication extends WebMvcConfigurerAdapter {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ConcurrencyApplication.class, args);
    }

    @Bean
    public FilterRegistrationBean httpFilter() {
        FilterRegistrationBean registrationBean = new FilterRegistrationBean();
        registrationBean.setFilter(new HttpFilter());
        registrationBean.addUrlPatterns("/threadLocal/*");
        return registrationBean;
    }

    @Override
    public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
        registry.addInterceptor(new HttpInterceptor()).addPathPatterns("/*");
    }
}

  拦截以threadLocal开头的url,并利用Interceptor拦截所有的接口

 

定义Interceptor

@Slf4j
public class HttpInterceptor extends HandlerInterceptorAdapter {

    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
        log.info("preHandle");
        return true;
    }

    @Override
    public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) throws Exception {
        RequestHolder.remove();
        log.info("afterCompletion");
        return;
    }
}

  此Interceptor的作用是当接口处理后,移除ThreadLocal中对应的值

 

定义Controller来进行验证

@Controller
@RequestMapping("/threadLocal")
public class ThreadLocalController {

    @RequestMapping("/test")
    @ResponseBody
    public Long test() {
        return RequestHolder.getId();
    }
}

 

  同步容器

  我们都知道ArrayList、HashMap等为线程不安全的,上图标识了它们对应的同步处理的容器

 

  Vector-demo1

@Slf4j
public class VectorExample1 {

    //请求总数
    public static int clientTotal = 5000;
    //同时并发执行的线程数
    public static int threadTotal = 200;

    //arraylist是线程不安全的
    private static Vector<Integer> list = new Vector<>();


    private  static void update(int i) {
        list.add(i);
    }

    public static void main(String[] args)throws Exception {

        //定义线程池
        ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
        //定义信号量
        final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);
        //定义计数器闭锁
        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);

        for (int i = 0; i < clientTotal; i++) {

            final int count = i;
            executorService.execute(()->{
                try {
                    semaphore.acquire();
                    update(count);
                    semaphore.release();
                } catch (Exception e) {
                    log.error("exception",e);
                }
                countDownLatch.countDown();
            });
        }
        countDownLatch.await();
        executorService.shutdown();
        log.info("size:{}", list.size());

    }
}

  执行结果为5000,但是并不能说是线程安全的,同步容器不能保证在所有的情景下都保证线程安全,可参考Vector-demo2

 

  Vector-demo2

public class VectorExample2 {

    private static Vector<Integer> vector = new Vector<>();


    public static void main(String[] args) {


        while (true) {
            for (int i = 0; i < vector.size(); i++) {
                vector.add(i);
            }

            Thread thread1 = new Thread() {
                public void run() {
                    for (int i = 0; i < vector.size(); i++) {
                        vector.remove(i);
                    }
                }
            };

            Thread thread2 = new Thread() {
                public void run() {
                    for (int i = 0; i < 10; i++) {
                        vector.get(i);
                    }
                }
            };

            thread1.start();
            thread2.start();
        }

    }

}

输出如下:

    表明某一线程访问的数据,可能被其他线程remove掉,导致出现下标越界异常,此demo是线程不安全的

 

  HashTable-demo1

@Slf4j
public class HashTableExample {

    //请求总数
    public static int clientTotal = 5000;
    //同时并发执行的线程数
    public static int threadTotal = 200;

    //Hashtable是线程安全的
    private static Map<Integer,Integer> map = new Hashtable<>();


    private  static void update(int i) {
        map.put(i,i);
    }

    public static void main(String[] args)throws Exception {

        //定义线程池
        ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
        //定义信号量
        final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);
        //定义计数器闭锁
        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);

        for (int i = 0; i < clientTotal; i++) {

            final int count = i;
            executorService.execute(()->{
                try {
                    semaphore.acquire();
                    update(count);
                    semaphore.release();
                } catch (Exception e) {
                    log.error("exception",e);
                }
                countDownLatch.countDown();
            });
        }
        countDownLatch.await();
        executorService.shutdown();
        log.info("size:{}", map.size());

    }
}

  运行结果为5000,此demo为线程安全的

 

  Collections-List-demo1

@Slf4j
public class CollectionsExample1 {

    //请求总数
    public static int clientTotal = 5000;
    //同时并发执行的线程数
    public static int threadTotal = 200;

    //arraylist是线程不安全的
    private static List<Integer> list = Collections.synchronizedList(Lists.newArrayList());


    private  static void update(int i) {
        list.add(i);
    }

    public static void main(String[] args)throws Exception {

        //定义线程池
        ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
        //定义信号量
        final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);
        //定义计数器闭锁
        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);

        for (int i = 0; i < clientTotal; i++) {

            final int count = i;
            executorService.execute(()->{
                try {
                    semaphore.acquire();
                    update(count);
                    semaphore.release();
                } catch (Exception e) {
                    log.error("exception",e);
                }
                countDownLatch.countDown();
            });
        }
        countDownLatch.await();
        executorService.shutdown();
        log.info("size:{}", list.size());

    }
}

  运行结果为5000,是线程安全的

 

  Collections-Set-demo1

@Slf4j
public class CollectionsExample2 {

    //请求总数
    public static int clientTotal = 5000;
    //同时并发执行的线程数
    public static int threadTotal = 200;

    //arraylist是线程不安全的
    private static Set<Integer> set = Collections.synchronizedSet(Sets.newHashSet());


    private  static void update(int i) {
        set.add(i);
    }

    public static void main(String[] args)throws Exception {

        //定义线程池
        ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
        //定义信号量
        final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);
        //定义计数器闭锁
        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);

        for (int i = 0; i < clientTotal; i++) {

            final int count = i;
            executorService.execute(()->{
                try {
                    semaphore.acquire();
                    update(count);
                    semaphore.release();
                } catch (Exception e) {
                    log.error("exception",e);
                }
                countDownLatch.countDown();
            });
        }
        countDownLatch.await();
        executorService.shutdown();
        log.info("size:{}", set.size());

    }
}

  返回结果为5000,是线程安全的

 

  Collections-Map-demo1

@Slf4j
public class CollectionsExample3 {

    //请求总数
    public static int clientTotal = 5000;
    //同时并发执行的线程数
    public static int threadTotal = 200;

    //Hashtable是线程安全的
    private static Map<Integer, Integer> map = Collections.synchronizedMap(new HashMap<>());


    private  static void update(int i) {
        map.put(i,i);
    }

    public static void main(String[] args)throws Exception {

        //定义线程池
        ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
        //定义信号量
        final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);
        //定义计数器闭锁
        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);

        for (int i = 0; i < clientTotal; i++) {

            final int count = i;
            executorService.execute(()->{
                try {
                    semaphore.acquire();
                    update(count);
                    semaphore.release();
                } catch (Exception e) {
                    log.error("exception",e);
                }
                countDownLatch.countDown();
            });
        }
        countDownLatch.await();
        executorService.shutdown();
        log.info("size:{}", map.size());

    }
}

  返回结果为5000,是线程安全的

 

  并发容器J.U.C

  以上是常见的不安全的容器类,对应的并发容器类,我们以demo的方式进行演示

  CopyOnWriteArrayList、CopyOnWriteArraySet因为需要copy数组,需要消耗内存,可能引发yonggc胡哦哦这fullgc,并且不能做到实时性,适合读多写少的情景

  ConcurrentSkipListSet 支持自然排序,并且可以在构造的时候自己定义比较器,可以保证每一次的操作是原子性的,比如add()、remove等,但是对于批量操作,如addAll()等并不能保证原子性(需要自己手动做同步操作,如加锁等)

  ConcurrentHashMap针对读操作做了大量的优化,这个类具有特别高的并发性,高并发场景下有特别好的表现

  ConcurrentSkipListMap与ConcurrentHashMap相比的key是有序的,它支持更高的并发,它的存取时间和线程数是没有关系的,在一定的数据量下,并发的线程越多ConcurrentSkipListMap越等体现出它的优势来

 

  CopyOnWriteArrayList-demo

public class CopyOnWriteArrayListExample {

    //请求总数
    public static int clientTotal = 5000;
    //同时并发执行的线程数
    public static int threadTotal = 200;

    //arraylist是线程不安全的
    private static List<Integer> list = new CopyOnWriteArrayList<>();


    private  static void update(int i) {
        list.add(i);
    }

    public static void main(String[] args)throws Exception {

        //定义线程池
        ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
        //定义信号量
        final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);
        //定义计数器闭锁
        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);

        for (int i = 0; i < clientTotal; i++) {

            final int count = i;
            executorService.execute(()->{
                try {
                    semaphore.acquire();
                    update(count);
                    semaphore.release();
                } catch (Exception e) {
                    log.error("exception",e);
                }
                countDownLatch.countDown();
            });
        }
        countDownLatch.await();
        executorService.shutdown();
        log.info("size:{}", list.size());

    }
}

  运行结果为5000,是线程安全的

 

  CopyOnWriteArraySet-demo

@Slf4j
public class CopyOnWriteArraySetExample {

    //请求总数
    public static int clientTotal = 5000;
    //同时并发执行的线程数
    public static int threadTotal = 200;

    //arraylist是线程不安全的
    private static Set<Integer> set = new CopyOnWriteArraySet<>();


    private  static void update(int i) {
        set.add(i);
    }

    public static void main(String[] args)throws Exception {

        //定义线程池
        ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
        //定义信号量
        final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);
        //定义计数器闭锁
        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);

        for (int i = 0; i < clientTotal; i++) {

            final int count = i;
            executorService.execute(()->{
                try {
                    semaphore.acquire();
                    update(count);
                    semaphore.release();
                } catch (Exception e) {
                    log.error("exception",e);
                }
                countDownLatch.countDown();
            });
        }
        countDownLatch.await();
        executorService.shutdown();
        log.info("size:{}", set.size());

    }
}

  运行结果为5000,是线程安全的

 

  ConcurrentSkipListSet-demo

@Slf4j
public class ConcurrentSkipListSetExample {

    //请求总数
    public static int clientTotal = 5000;
    //同时并发执行的线程数
    public static int threadTotal = 200;

    //arraylist是线程不安全的
    private static Set<Integer> set = new ConcurrentSkipListSet<>();


    private  static void update(int i) {
        set.add(i);
    }

    public static void main(String[] args)throws Exception {

        //定义线程池
        ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
        //定义信号量
        final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);
        //定义计数器闭锁
        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);

        for (int i = 0; i < clientTotal; i++) {

            final int count = i;
            executorService.execute(()->{
                try {
                    semaphore.acquire();
                    update(count);
                    semaphore.release();
                } catch (Exception e) {
                    log.error("exception",e);
                }
                countDownLatch.countDown();
            });
        }
        countDownLatch.await();
        executorService.shutdown();
        log.info("size:{}", set.size());

    }
}

  输出为5000,是线程安全的

 

  ConcurrentSkipListMap-demo

@Slf4j
public class ConcurrentSkipListMapExample {

    //请求总数
    public static int clientTotal = 5000;
    //同时并发执行的线程数
    public static int threadTotal = 200;

    //HashMap是线程不安全的
    private static Map<Integer,Integer> map = new ConcurrentSkipListMap<>();


    private  static void update(int i) {
        map.put(i,i);
    }

    public static void main(String[] args)throws Exception {

        //定义线程池
        ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
        //定义信号量
        final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);
        //定义计数器闭锁
        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);

        for (int i = 0; i < clientTotal; i++) {

            final int count = i;
            executorService.execute(()->{
                try {
                    semaphore.acquire();
                    update(count);
                    semaphore.release();
                } catch (Exception e) {
                    log.error("exception",e);
                }
                countDownLatch.countDown();
            });
        }
        countDownLatch.await();
        executorService.shutdown();
        log.info("size:{}", map.size());

    }
}

  输出为5000,是线程安全的

 

  ConcurrentHashMap-demo

@Slf4j
@ThreadSafe
public class ConcurrentHashMapExample {

    //请求总数
    public static int clientTotal = 5000;
    //同时并发执行的线程数
    public static int threadTotal = 200;

    //HashMap是线程不安全的
    private static Map<Integer,Integer> map = new ConcurrentHashMap<>();


    private  static void update(int i) {
        map.put(i,i);
    }

    public static void main(String[] args)throws Exception {

        //定义线程池
        ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
        //定义信号量
        final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);
        //定义计数器闭锁
        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);

        for (int i = 0; i < clientTotal; i++) {

            final int count = i;
            executorService.execute(()->{
                try {
                    semaphore.acquire();
                    update(count);
                    semaphore.release();
                } catch (Exception e) {
                    log.error("exception",e);
                }
                countDownLatch.countDown();
            });
        }
        countDownLatch.await();
        executorService.shutdown();
        log.info("size:{}", map.size());

    }
}

  输出为5000,是线程安全的

 

转载于:https://www.cnblogs.com/sbrn/p/9007470.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,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。 一、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 逻辑回归是一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 支持向量机是一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。这有助于降低单一模型的偏差与方差,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!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值