CopyOnWriteArraylist的启发

本文探讨了读写分离集合类的实现原理,重点分析了CopyOnWriteArrayList如何避免读取过程中数据被修改的问题,并通过一个Java示例展示了其在多线程环境下的应用。

之前看了这种典型的读写分离的集合类,自认为了解了。回首在看,其实有很多东西还都不了解。
先说下这个集合的功能作用。假设现在有两个线程,一个线程读取list的数据,另一个线程在线程一读取的过程中对list进行了添加。这时候如果是一般的ArrayList就有可能读取到添加的数据了。这在数据库中就是不可重复读了。为什么说有可能,而不是一定呢?自己去想!!!
数据库隔离级别链接
如果是CopyOnWriteArraylist是一定不会错误的,为什么呢?因为在线程二进行删除的时候,操作的其实不是,,,未写完。
用对象锁住方法的时候还能调用这个对象吗?

package com.zyq.trest;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;


class ThreadWrite implements Runnable{
    public  List list;
    public void set(List lis) {
        this.list=lis;
    }
    @Override
    public void run() {
        synchronized (list) {
            list.add(4);
        }
    }

}
public class TestCopyOnWrite {
    private static final  ArrayList  list;
    static {
        list=new ArrayList<>();
        list.add(1);
        list.add(2);
        list.add(3);
    }
    class ThreadRead implements Runnable{

        @Override
        public void run() {
            ThreadWrite threadWrite=new ThreadWrite();
            threadWrite.set(list);
            for(int i=0;i<list.size();i++) {    
                if(i==2) {  
                    new Thread(threadWrite).start();
                    }
                try {
                    Thread.sleep(1000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    // TODO Auto-generated catch block
                    e.printStackTrace();
                }
                System.err.println(list.get(i));

            }

        }

    }
    public void test() {
        new Thread(new ThreadRead()).start();
    }
    public static void main(String[] args) {
        TestCopyOnWrite testCopyOnWrite=new TestCopyOnWrite();
        testCopyOnWrite.test();
    }
}
考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统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研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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