一级做a爰片久久毛片,4hu最新地址,日韩精品国产自在欧美

背景：

? ? ? ? 2023年經營慘淡，經歷了裁員就業跳槽再就業，在找工作過程中對于知識的梳理和總結，本文總結JAVA多線程。

應用場景：

????????需要同時執行多個任務或處理大量并發請求時，

????????目前常用的場景有：

Web服務器：在Web服務器中，每個請求通常都是一個獨立的任務，通過使用多線程可以同時處理多個請求，提高服務器的吞吐量和響應速度。
并行計算：對于需要處理大量計算的任務，如圖像處理、數據分析、科學計算等，可以使用多線程并行處理，充分利用多核處理器的性能優勢，加快計算速度。
數據爬蟲：網絡爬蟲通常需要同時處理多個網頁的下載和解析。使用多線程可以并發地下載和解析多個網頁，提高爬取效率。
實時數據處理：對于實時數據處理應用，如實時監控、實時日志處理等，可以使用多線程實時處理和響應事件。
游戲開發：在游戲開發中，多線程可以用于實現游戲邏輯和渲染的并行處理，提高游戲性能和流暢度。
并發容器： Java提供了線程安全的并發容器，如ConcurrentHashMap、ConcurrentLinkedQueue等，適用于多線程環境下的高并發數據存儲和訪問。
異步編程：使用多線程可以實現異步編程，將耗時的任務放到后臺執行，保持界面的響應性，提高用戶體驗。
定時任務：使用多線程可以實現定時任務的執行，定期執行一些需要周期性處理的任務。
線程池：使用線程池可以有效地管理和復用線程資源，避免頻繁創建和銷毀線程，提高性能和資源利用率。

創建方法:

?? ?1、implements Runnable | extends Thread
?? ?2、ExecutorService實現類ThreadPoolExecutor
?? ?3、Executors.newFixedThreadPool

示例代碼：

????????
? ? 示例1：SimpleWebServer-模擬web服務器通過使用多線程可以同時處理多個請求

????????

package xyz.lijiantao.study.thread;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;

/**
 * @Description 在Web服務器中，每個請求通常都是一個獨立的任務，通過使用多線程可以同時處理多個請求，提高服務器的吞吐量和響應速度。
 * @Date 2023/7/26 14:05
 * @Created by LIJIANTAO
 */
public class SimpleWebServer {

    public static void main(String[] args) {
        final int port = 8080;

        try (ServerSocket serverSocket = new ServerSocket(port)) {
            System.out.println("Web server is listening on port " + port);

            while (true) {
                Socket clientSocket = serverSocket.accept();
                System.out.println("New client connected: " + clientSocket.getInetAddress());

                // 創建新線程處理客戶端請求
                Thread requestHandlerThread = new Thread(new RequestHandler(clientSocket));
                requestHandlerThread.start();
            }
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

    static class RequestHandler implements Runnable {
        private final Socket clientSocket;

        public RequestHandler(Socket clientSocket) {
            this.clientSocket = clientSocket;
        }

        public void run() {
            try (BufferedReader in = new BufferedReader(new InputStreamReader(clientSocket.getInputStream()));
                 PrintWriter out = new PrintWriter(clientSocket.getOutputStream(), true)) {

                // 從客戶端讀取請求內容
                String request = in.readLine();
                System.out.println("Received request from client: " + request);

                // 模擬處理請求的耗時任務
                Thread.sleep(2000);

                // 返回響應給客戶端
                out.println("HTTP/1.1 200 OK");
                out.println("Content-Type: text/html");
                out.println();
                out.println("<html><body>");
                out.println("<h1>Hello, Web Server!</h1>");
                out.println("</body></html>");

                clientSocket.close();
            } catch (IOException | InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

? ? 示例2：MonitorThreadDealEfficient-模擬多線程VS單線程處理任務效率

????????

package xyz.lijiantao.study.thread;

import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @Description 模擬多線程處理任務
 * @Date 2023/7/26 10:44
 * @Created by LIJIANTAO
 */
public class MonitorThreadDealEfficient {

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

        // 創建ThreadPoolExecutor線程池
        int corePoolSize = 30;           // 核心線程數，表示線程池中保持活動狀態的線程數量
        int maxPoolSize = 50;            // 最大線程數，表示線程池允許創建的最大線程數量
        long keepAliveTime = 5;        // 線程空閑時間，超過該時間未執行任務的線程將被回收
        TimeUnit timeUnit = TimeUnit.SECONDS;  // 空閑時間單位
        ThreadPoolExecutor threadPoolExecutor = new ThreadPoolExecutor(
                corePoolSize, maxPoolSize, keepAliveTime, timeUnit,
                new LinkedBlockingQueue<>()   // 任務隊列，使用無界隊列LinkedBlockingQueue
        );

        final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(corePoolSize);

        long start = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < 1000 * 10; i++) {
            Task task = new Task(i,"multiThread");
            threadPoolExecutor.submit(task);
        }
        // 等待所有線程執行完成
        while (true){
            // 判斷是否還有正在執行的任務
            if (threadPoolExecutor.getActiveCount() > 0) {
//                System.out.println("There are still active tasks.");
            } else {
                System.out.println("No active tasks.");
                long end = System.currentTimeMillis();
                System.out.println("multiThread 執行花費時間: " + (end - start) / 1000 + "s");
                // 關閉線程池
                threadPoolExecutor.shutdown();
                break;
            }
        }
        long start1 = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < 1000 * 10; i++) {
            Task task1 = new Task(i);
            task1.run();
        }
        long end1 = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("single thread 執行花費時間: " + (end1 - start1) / 1000 + "s");
    }


    static class Task implements Runnable{
        private int executeNum;
        private CountDownLatch latch;

        private String executeType = "single thread";

        public Task(int executeNum,CountDownLatch latch){
            this.executeNum = executeNum;
            this.latch = latch;
        }

        public Task(int executeNum){
            this.executeNum = executeNum;
        }

        public Task(int executeNum,String executeType){
            this.executeNum = executeNum;
            this.executeType = executeType;
        }

        @Override
        public void run() {
            try {
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(10);
            } catch (InterruptedException e) {
                throw new RuntimeException(e);
            }
            finally {
//                System.out.println(executeType +" Task executed times: " + (executeNum + 1) + " is running on thread " + Thread.currentThread().getName());
            }
        }
    }
}

? ? 示例3：ParallelProcessingExample-多線程并行處理示例代碼

????????

package xyz.lijiantao.study.thread;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.*;

/**
 * @Description java多線程并行處理示例代碼
 * @Date 2023/7/26 14:26
 * @Created by LIJIANTAO
 */
public class ParallelProcessingExample {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
        int numThreads = 4; // 假設有4個線程并行處理任務
        int numTasks = 10; // 假設有10個任務

        // 創建線程池，用于并行處理任務
        ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(numThreads);

        // 創建任務列表和結果列表
        List<Callable<String>> tasks = new ArrayList<>();
        List<Future<String>> results;

        // 創建任務并添加到任務列表
        for (int i = 0; i < numTasks; i++) {
            final int taskId = i;
            tasks.add(() -> {
                // 模擬處理任務的耗時
                Thread.sleep(1000);
                return "Task " + taskId + " is completed by " + Thread.currentThread().getName();
            });
        }

        // 并行處理任務并獲取結果
        results = executor.invokeAll(tasks);

        // 關閉線程池
        executor.shutdown();

        // 打印任務執行結果
        for (int i = 0; i < numTasks; i++) {
            Future<String> result = results.get(i);
            System.out.println(result.get());
        }
    }
}

常見的框架：

?? ?Executor框架： Executor框架是Java標準庫中提供的多線程框架，通過Executors工具類可以創建不同類型的線程池，如FixedThreadPool、CachedThreadPool、SingleThreadPool等。Executor框架提供了高級的任務執行和管理功能，適用于大部分簡單的多線程任務。
?? ?Fork/Join框架： Fork/Join框架是Java標準庫中提供的用于并行計算的框架。它適用于大規模的任務劃分和處理，并且可以利用多核處理器的優勢來提高計算性能。
?? ?Akka： Akka是一個開源的、基于Actor模型的并發框架。它提供了高級的并發抽象，可以讓開發者更容易地編寫并發、分布式和容錯的應用程序。Akka是用Scala編寫的，但也支持Java。
?? ?RxJava： RxJava是ReactiveX的Java實現，它是一個異步編程庫，支持響應式編程范式。RxJava可以幫助您處理異步任務、事件流和并發問題，提供了強大的工具來處理數據流和事件序列。
?? ?Quasar： Quasar是一個基于Fiber（纖程）的并發框架，它可以讓您使用更輕量級的線程（纖程）來實現并發任務。Quasar提供了對Java并發原語的增強，使得編寫高效且易于維護的并發代碼更加容易。

其他知識點：

? ? 1、ThreadPoolExecutor? ? ? ? VS????????ThreadPool

????????在Java中都是用于管理線程池的類，但它們之間存在一些區別：

接口和實現：

????????ThreadPoolExecutor是Java標準庫中的一個具體類，它實現了ExecutorService接口，用于管理線程池。ThreadPoolExecutor提供了豐富的線程池配置選項和管理方法，可以更加靈活地定制線程池的行為。
????????ThreadPool并不是Java標準庫中的類，它可能是您自己實現的一個類或者某個第三方庫提供的一個類。ThreadPool可能是基于ThreadPoolExecutor實現的，也可能是其他方式實現的。由于不是標準庫中的類，ThreadPool可能不提供和ThreadPoolExecutor一樣的配置選項和管理方法。

配置和靈活性：

????????ThreadPoolExecutor提供了豐富的配置選項，可以根據需要配置核心線程數、最大線程數、線程空閑時間、任務隊列類型、拒絕策略等。這使得您可以根據具體應用場景和資源需求來定制線程池的行為。
????????ThreadPool可能只提供了一組簡單的配置選項，可能不如ThreadPoolExecutor靈活，適用性可能相對較差。

可擴展性：

????????由于ThreadPoolExecutor是Java標準庫的一部分，它是標準和通用的線程池實現。它可以直接在Java應用中使用，并且由于是標準庫的一部分，未來的Java版本也會繼續支持。
????????ThreadPool的實現可能是特定于某個庫或項目的，如果使用第三方庫提供的ThreadPool，則需要確保其可靠性和可維護性。
綜上所述，ThreadPoolExecutor是Java標準庫中用于管理線程池的標準實現，提供了豐富的配置選項和管理方法，可以在Java應用中直接使用。而ThreadPool可能是自定義的線程池實現或者某個第三方庫提供的線程池實現，需要根據具體情況進行選擇。一般情況下，優先考慮使用標準庫中的ThreadPoolExecutor，以便獲得更好的可擴展性和維護性。
2、Callable? ? ? ? VS????????Runable

????????

返回值： Callable接口的call()方法可以返回一個結果，而Runnable接口的run()方法沒有返回值。
異常拋出： call()方法聲明了可能拋出Exception異常，而run()方法沒有聲明拋出任何異常。
使用方式： 在多線程編程中，Runnable一般用于執行無返回值的任務，而Callable用于執行有返回值的任務
執行方式： 在Java中，Runnable通常通過Thread類的構造函數傳遞給線程對象，并通過start()方法來啟動線程。

而Callable通常通過ExecutorService的submit()方法提交給線程池來執行，并通過Future對象獲取返回結果。