04-集合类不安全&Callable

7.集合类不安全

list不安全

CopyOnWriteArrayList

package test02;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;

//java.util.ConcurrentModificationException 并发修改异常!
public class ListTest {
    public static void main(String[] args) {
        /*
        解决方法
        1.List<String> list = new Vector<>();
        2.List<String> list = Collections.synchronizedList(new ArrayList<>());
        3.List<String> list = new CopyOnWriteArrayList<>();
         */

        List<String> list = new CopyOnWriteArrayList<>();
        for (int i = 0; i <= 10; i++) {
            new Thread(()->{
                list.add(UUID.randomUUID().toString().substring(0,5));
                System.out.println(list);
            },String.valueOf(i)).start();
        }
    }
}

#copyonwrite写入时复制 cow计算机程序设计领域的一种优化策略,
#多个线程调用的时候,list 读取的时候,固定的,写入(覆盖)
#在写入的时侯避免覆盖,造成数据问题!
# 读写分离 mycat

copyonwriteArrayiist 比vector Nb在哪里?  看源码
比vector   用的 synchronized  效率较慢
copyonwriteArrayiist 用的lock

set不安全

CopyOnWriteArraySet

package test02;

import java.util.Collections;
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArraySet;

/**
 * 同理可证 :java.util.ConcurrentModificationException
 * 1. Set<String> set = Collections.synchronizedSet(new HashSet<>());
 * 2. Set<String> set =new CopyOnWriteArraySet<>();
 */
public class SetTest {
    public static void main(String[] args) {
//        Set<String> set = Collections.synchronizedSet(new HashSet<>());
        Set<String> set =new CopyOnWriteArraySet<>();
            for (int i = 0; i <= 30; i++) {
            new Thread(()->{
                set.add(UUID.randomUUID().toString().substring(0,5));
                System.out.println(set);
            },String.valueOf(i)).start();
        }
    }
}

hashset底层?

public HashSet(){
    map=new HashMap<>();
}

//add set 本质就是 map key是无法重复的!
public boolean add(E e){
    return map.put(e,PRESENT)==null;
}

private static final Obejct PRESENT =new  Object(); //不变的值

ConcurrentHashMap

Map不安全

package test02;

import java.util.Collections;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.UUID;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

public class MapTest {
    public static void main(String[] args) {
        //map是这样用的嘛? 不是 工作中不用hashmap
        //默认等价于 new HashMap<>(16,0.75);

        //java.util.ConcurrentModificationException
        // 1.Collections.synchronizedMap( new HashMap<>());
        // 2.Map<String, String> map = new ConcurrentHashMap<>();
        Map<String, String> map = new ConcurrentHashMap<>();

        for (int i = 0; i <= 30; i++) {
            new Thread(()->{
                map.put(Thread.currentThread().getName(),UUID.randomUUID().toString().substring(0,5));
                System.out.println(map);
            },String.valueOf(i)).start();
        }
    }
}


8.Callable

1.可以有返回值

2.可以抛出异常

3.方法不同 run() / call()

package test02;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.FutureTask;

public class CallableTest {
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
//        new Thread(new Runnable()).start();
 //       new Thread(new futureTask<V>()).start();
//        new Thread(new futureTask<V>(Callable)).start();
        new Thread().start();//怎么启动Callable

        MyThread thread = new MyThread();
        FutureTask<Integer> futureTask = new FutureTask<>(thread);//适配类
        new Thread(futureTask,"A").start();
        new Thread(futureTask,"B").start();//结果会被缓存 ,效率高 只打印一个call

        Integer o = (Integer)futureTask.get();//获取Callable的返回结果 
        //这个get方法可能会产生阻塞! 把它放到最后 ,或者使用异步通信来处理!
        System.out.println(o);
    }
}
class MyThread implements Callable<Integer> {

    @Override
    public Integer call() throws Exception {
        System.out.println("Call");
        return 1;
    }

}

细节 :

1.有缓存

2.结果可能需要等待,会阻塞!

在当今数字化教育蓬勃发展的背景下,校园网络作为教学与科研的关键基础设施,其重要性日益凸显。本文旨在探讨小型校园网络的规划与设计,以满足网络实验教学的需求,为相关专业师生提供一个高效、稳定且功能完备的网络实验环境,助力教学活动顺利开展,提升学生的实践能力和创新思维。 网络实验教学要求校园网络具备高度的灵活性与可扩展性。学生需在实验过程中模拟各种网络拓扑结构、配置同网络设备参数,这就要求网络能够快速调整资源分配,适应多样化的实验场景。同时,为保证实验数据的准确性和实验过程的稳定性,网络的高可靠性与低延迟特性可或缺。此外,考虑到校园内多用户同时接入的场景,网络还需具备良好的并发处理能力,确保每位用户都能流畅地进行实验操作。 采用层次化结构构建小型校园网络,分为核心层、汇聚层与接入层。核心层选用高性能交换机,负责高速数据转发与关键路由决策,保障网络主干的稳定运行;汇聚层连接同教学区域,实现数据的汇聚与初步处理,通过划分虚拟局域网(VLAN)对同专业或班级的实验流量进行隔离,避免相互干扰;接入层则直接连接学生终端设备,提供充足的接入端口,满足大量用户同时接入的需求,并通过端口安全策略限制非法设备接入,保障网络安全。 在设备选型上,核心层交换机需具备高吞吐量、低延迟以及丰富的路由协议支持能力,以满足复杂网络流量的转发需求;汇聚层交换机则注重VLAN划分与管理功能,以及对链路聚合的支持,提升网络的可靠性和带宽利用率;接入层交换机则需具备高密度端口、灵活的端口配置以及完善的用户认证功能。配置方面,通过静态路由与动态路由协议相结合的方式,确保网络路径的最优选择;在汇聚层与接入层设备上启用VLAN Trunk技术,实现同VLAN间的数据交换;同时,利用网络管理软件对设备进行集中监控与管理,实时掌握网络运行状态,及时发现并解决潜在问题。 网络安全是校园网络规划的关键环节。在接入层设置严
管理后台HTML页面是Web开发中一种常见的实践,主要用于构建企业或组织内部的管理界面,具备数据监控、用户管理、内容编辑等功能。本文将探讨一套美观易用的二级菜单目录设计,帮助开发者创建高效且直观的后台管理系统。 HTML5:作为超文本标记语言的最新版本,HTML5增强了网页的互动性和可访问性,提供了更多语义元素,如<header>、<nav>、<section>、<article>等,有助于清晰地定义网页结构。在管理后台中,HTML5可用于构建页面布局,划分功能区域,并集成多媒体内容,如图像、音频和视频。 界面设计:良好的管理后台界面应具备清晰的导航、一致的布局和易于理解的图标。二级菜单目录设计能够有效组织信息,主菜单涵盖大类功能,次级菜单则提供更具体的操作选项,通过展开和折叠实现层次感,降低用户认知负担。 CSS:CSS是用于控制网页外观和布局的语言,可对HTML元素进行样式设置,包括颜色、字体、布局等。在管理后台中,CSS能够实现响应式设计,使页面在同设备上具有良好的显示效果。借助CSS预处理器(如Sass或Less),可以编写更高效、模块化的样式代码,便于维护。 文件结构: guanli.html:可能是管理页面的主入口,包含后台的主要功能和布局。 xitong.html:可能是系统设置或配置页面,用于管理员调整系统参数。 denglu.html:登录页面,通常包含用户名和密码输入框、登录按钮,以及注册或忘记密码的链接。 image文件夹:存放页面使用的图片资源,如图标、背景图等。 css文件夹:包含后台系统的样式文件,如全局样式表style.css或按模块划分的样式文件。 响应式设计:在移动设备普及的背景下,管理后台需要支持多种屏幕尺寸。通过媒体查询(Media Queries)和流式布局(Fluid Grids),可以确保后台在桌面、平板和手机上都能良好展示。
标题Python基于Hadoop的租房数据分析系统的设计与实现AI更换标题第1章引言介绍租房数据分析的重要性,以及Hadoop和Python在数据分析领域的应用优势。1.1研究背景与意义分析租房市场的现状,说明数据分析在租房市场中的重要作用。1.2国内外研究现状概述Hadoop和Python在数据分析领域的应用现状及发展趋势。1.3论文研究内容与方法阐述论文的研究目标、主要研究内容和所采用的技术方法。第2章相关技术理论详细介绍Hadoop和Python的相关技术理论。2.1Hadoop技术概述解释Hadoop的基本概念、核心组件及其工作原理。2.2Python技术概述阐述Python在数据处理和分析方面的优势及相关库函数。2.3Hadoop与Python的结合应用讨论Hadoop与Python在数据处理和分析中的结合方式及优势。第3章租房数据分析系统设计详细描述基于Hadoop的租房数据分析系统的设计思路和实现方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构设计,包括数据采集、存储、处理和分析等模块。3.2数据采集与预处理介绍数据的来源、采集方式和预处理流程。3.3数据存储与管理阐述数据在Hadoop平台上的存储和管理方式。第4章租房数据分析系统实现详细介绍租房数据分析系统的实现过程,包括关键代码和算法。4.1数据分析算法实现给出数据分析算法的具体实现步骤和关键代码。4.2系统界面设计与实现介绍系统界面的设计思路和实现方法,包括前端和后端的交互方式。4.3系统测试与优化对系统进行测试,发现并解决问题,同时对系统进行优化以提高性能。第5章实验结果与分析对租房数据分析系统进行实验验证,并对实验结果进行详细分析。5.1实验环境与数据集介绍实验所采用的环境和数据集,包括数据来源和规模等。5.2实验方法与步骤给出实验的具体方法和步骤,包括数据预处理、模型训练和测试等。5.3实验结果分析从多
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