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  • 主要介绍了Java中对线程重复执行以及操作共享变量的代码示例,来自于Java面试题目的练习整理,需要的朋友可以参考下
  • python中单线程重复利用

    千次阅读 2018-08-23 19:29:33
    使用队列重复利用单线程 # 重复利用的线程.... 线程重复利用. 对象 t 为一个线程, 执行两次不同的func 函数任务. """ import threading import queue class Myth(threading.Thre...

    使用队列重复利用单线程

    # 重复利用的线程.   线程一般跑完就结束了.
    # 即创建一个线程, 给一个任务, 执行完后在等待接受下一个任务并执行, 以达到重复利用的目的.
    """
        线程重复利用.
        对象 t 为一个线程, 执行两次不同的func 函数任务.
    """
    import threading
    import queue
    
    
    class Myth(threading.Thread):
        def __init__(self):
            super().__init__()
            self.daemon = True  # 设置守护模式, 是为了让进程随着主程序代码执行完而结束, 不然会阻塞.
            self.queue = queue.Queue()  # 创建队列.
            self.start()  # 在创建对象时, 就启动这个run(), 如果队列中没有东西, 那么就在get处阻塞.
    
        def run(self):      # 特定方法名.
            while True:
                func = self.queue.get()  # 获得对象.
                func()  # call function.
                self.queue.task_done()  # get 然后 task_done
    
        def apply_async(self, func):    # 特定方法名
            self.queue.put(func)  # put 函数对象.
    
        def join(self):
            self.queue.join()  # waiting mission done, 不然就阻塞.
    
    
    def func():
        print("[+] I'm first mission.")
    
    
    def func2():
        print("[+] I'm second mission.")
    
    
    if __name__ == '__main__':
        t = Myth()
        t.apply_async(func)  # thread mission 1
        t.apply_async(func2)  # thread mission 2
        t.join()  # call self.queue.join().

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  • 线程重复执行问题与线程池

    千次阅读 2019-10-09 00:50:19
    线程重复运行问题 一个线程的start,只能start一次,再次调用start方法就会抛出异常。 内部实现这个的原理是: 线程对象内部有一个字段,初始值是0 调用一次start方法之后,这个值会被置成其他值(并没有...

    线程重复运行问题

    一个线程的start,只能start一次,再次调用start方法就会抛出异常。

    内部实现这个的原理是:

    线程对象内部有一个字段,初始值是0


    6262743-17c6f5b18e0608a6.png

    调用一次start方法之后,这个值会被置成其他值(并没有找到在哪里置其他值)
    如果重复掉用这个start,会判断这个值如果不是0了就抛出异常,所以导致一个线程只能被start一次。


    6262743-4bfb49f22f3c4966.png

    场景

    使用线程A实现了功能A,这个功能A需要被多次调用,但是这个线程A又不能多次start,导致无法多次调用这个功能A。

    于是乎只能多次new线程A的对象,这种虽然可行,但是功能A跑一次就需要一个新的线程A对象,这越积越多,不见得之前用完的线程A对象会被及时回收,这就不可靠。

    线程池

    线程池的使用

    • newSingleThreadExecutor()

    线程池里只有一个线程在运行,所以结果是thread1运行完了,在运行thread2,2运行完了在运行3,3运行完了,在运行4

    public class Main {
        public static void main(String[] args){
            ExecutorService executor = Executors.newSingleThreadExecutor();
            executor.submit(new MyRun("thread1"));
            executor.submit(new MyRun("thread2"));
            executor.submit(new MyRun("thread3"));
            executor.submit(new MyRun("thread4"));
            executor.shutdown();
        }
    }
    
    class MyRun implements Runnable{
        private String name;
    
        public MyRun(String name) {
            this.name = name;
        }
    
        @Override
        public void run() {
            for (int i = 0; i < 20; i++) {
                System.out.println(this.name+"---"+i);
            }
        }
    }
    
    • newFixedThreadPool(2);

    指定同时运行的线程的数量为2,效果就是同时运行线程1和2,然后比如1先运行完了,把3加进来,就变成了同时运行2和3。

    public class Main {
        public static void main(String[] args){
            ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2);
            executor.submit(new MyRun("thread1"));
            executor.submit(new MyRun("thread2"));
            executor.submit(new MyRun("thread3"));
            executor.submit(new MyRun("thread4"));
            executor.shutdown();
        }
    }
    
    class MyRun implements Runnable{
        private String name;
    
        public MyRun(String name) {
            this.name = name;
        }
    
        @Override
        public void run() {
            for (int i = 0; i < 20; i++) {
                System.out.println(this.name+"---"+i);
            }
        }
    }
    
    • newCachedThreadPool();

    具体运行几个线程有系统自动判断,线程多了自动回收,线程少了自己创建。

    public class Main {
        public static void main(String[] args){
            ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();
            executor.submit(new MyRun("thread1"));
            executor.submit(new MyRun("thread2"));
            executor.submit(new MyRun("thread3"));
            executor.submit(new MyRun("thread4"));
            executor.shutdown();
        }
    }
    
    class MyRun implements Runnable{
        private String name;
    
        public MyRun(String name) {
            this.name = name;
        }
    
        @Override
        public void run() {
            for (int i = 0; i < 20; i++) {
                System.out.println(this.name+"---"+i);
            }
        }
    }
    
    • newScheduledThreadPool(2);

    延迟时间执行,参数指定为同时运行的线程的数量。如果加入了多个runnable,只会在开始运行的时候有延迟,并不会没有个runnable都有延迟。需要注意返回的对象有不同,是ScheduledExecutorService。

    public class Main {
        public static void main(String[] args){
            ScheduledExecutorService executor = Executors.newScheduledThreadPool(2);
            executor.schedule(new MyRun("thread1"),3000, TimeUnit.MILLISECONDS);
            executor.schedule(new MyRun("thread2"),3000, TimeUnit.MILLISECONDS);
            executor.schedule(new MyRun("thread3"),3000, TimeUnit.MILLISECONDS);
            executor.shutdown();
        }
    }
    
    class MyRun implements Runnable{
        private String name;
    
        public MyRun(String name) {
            this.name = name;
        }
    
        @Override
        public void run() {
            for (int i = 0; i < 5; i++) {
                System.out.println(this.name+"---"+i);
            }
        }
    }
    

    线程池的原理

    线程的重复的创建是需要耗费很多的性能的,线程池对这个进行管理,线程池可以重复使用线程,所以可以节约性能。
    这里涉及到一个问题,前面有介绍过,一个线程是不可能重复start,换句话说一个线程执行完了以后就不能再被执行了,那么这个线程池是这么重复利用的呢?

    其实最底层的原理也很简单,就是线程池想要重复运行的线程根本就没有运行完过,那些线程的run方法其实是一个死循环,如果有runnable过来了,就运行runnable的run,如果没有,就是while(true)的死循环,所以这个线程才可以达到重复使用的目的。

    final void runWorker(Worker w) {
            Thread wt = Thread.currentThread();
            Runnable task = w.firstTask;
            w.firstTask = null;
            w.unlock(); // allow interrupts
            boolean completedAbruptly = true;
            try {
               //看这里
                while (task != null || (task = getTask()) != null) {
                    w.lock();
                    // If pool is stopping, ensure thread is interrupted;
                    // if not, ensure thread is not interrupted.  This
                    // requires a recheck in second case to deal with
                    // shutdownNow race while clearing interrupt
                    if ((runStateAtLeast(ctl.get(), STOP) ||
                         (Thread.interrupted() &&
                          runStateAtLeast(ctl.get(), STOP))) &&
                        !wt.isInterrupted())
                        wt.interrupt();
                    try {
                        beforeExecute(wt, task);
                        Throwable thrown = null;
                        try {
                            task.run();
                        } catch (RuntimeException x) {
                            thrown = x; throw x;
                        } catch (Error x) {
                            thrown = x; throw x;
                        } catch (Throwable x) {
                            thrown = x; throw new Error(x);
                        } finally {
                            afterExecute(task, thrown);
                        }
                    } finally {
                        task = null;
                        w.completedTasks++;
                        w.unlock();
                    }
                }
                completedAbruptly = false;
            } finally {
                processWorkerExit(w, completedAbruptly);
            }
        }
    

    线程池的流程

    一些概念

    这个是线程池的构造方法,上面的几个不同的线程池newScheduledThreadPool、newCachedThreadPool等等其实都是调用的这个构造方法,只不过传递进去的参数不一样,所以会有不一样的效果。

    public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,  
                                  int maximumPoolSize,  
                                  long keepAliveTime,  
                                  TimeUnit unit,  
                                  BlockingQueue<Runnable> workQueue,  
                                  ThreadFactory threadFactory,  
                                  RejectedExecutionHandler handler)
    
    • corePoolSize:核心线程数,就是之前的Executors.newScheduledThreadPool(2)的参数2。核心线程是不会被销毁的,就是一直while(true)。
    • 非核心线程:这个是当核心线程不够用的时候,会创建非核心线程来执行runnable任务,等到执行完了,空闲了一段时间后就会被销毁。
    • maximumPoolSize:最大线程数,核心线程数+非核心线程数<=最大线程数。
    • keepAliveTime:非核心线程空闲多久才会被销毁。
    • TimeUnit:keepAliveTime的单位,秒啊,分啊什么的。
    • workQueue:存放runnable任务的队列,比如newScheduledThreadPool(2)核心线程数是2,但是呢代码submit了4个runnable,这样子一下子只能跑2个runnable,多出来的2个就会被放到这个queue里面,等待前两个runnable运行完了在被运行。
    • handler:runnable如果太多了,核心线程都在运行,queue里面塞满了,连非核心线程也全部跑满了,就得有一定的拒绝策略,不能让runnable一直过来。
    6262743-f0461a739b7ce316.png
    图片来源网络,已经不知道图片是谁做的了

    流程

    首先runnable不断的过来,然后放到queue里面,核心线程不断的从queue里面把runnable取出来运行,形成了一个生产者消费者的模式。
    如果runnable进来的速度比核心线程池里面的核心线程消费的速度快的话,多出来的就会存在queue里面,但是这个queue也是有大小限制的。
    如果这个queue都塞满了,就得增加消费者的消费速度,怎么办呢?就是创建非核心线程,非核心线程也去消费queue里面的runnable,以此来提升消费者的速度。但是非核心线程也是有数量限制的,核心线程数+非核心线程数<=maximumPoolSize。
    如果runnable不多了,非核心线程就会闲置下来,当闲置了keepAliveTime这么长时间以后还没有被使用的话,就会被销毁掉。当然核心线程是不会被销毁的。
    如果runnable超级超级多,就算是非核心线程数也跑满了,队列还是放不下那么多的runnable,就只能拒绝了,有一些不同的拒绝策略。

    饱和策略

    • CallerRunsPolicy:直接用调用者所在线程来运行任务。
    • DiscardOldestPolicy:丢弃队列里最前面的一个任务,把当前的任务放到最前面。
    • DiscardPolicy:不把runnable放到queue里面,直接丢掉。
    • AbortPolicy:直接抛出异常。

    queue

    • ArrayBlockingQueue:基于数组、有界,按 FIFO(先进先出)原则对元素进行排序
    • LinkedBlockingQueue:基于链表,按FIFO (先进先出) 排序元素
      吞吐量通常要高于 ArrayBlockingQueue
      Executors.newFixedThreadPool() 使用了这个队列
    • SynchronousQueue:不存储元素的阻塞队列
      每个插入操作必须等到另一个线程调用移除操作,否则插入操作一直处于阻塞状态
      吞吐量通常要高于 LinkedBlockingQueue
      Executors.newCachedThreadPool使用了这个队列
    • PriorityBlockingQueue:具有优先级的、无限阻塞队列
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  • 解决办法有两种,一种通过service开启线程,并控制线程周期。第二种是本文要讲的:通过控制变量控制线程的运行。 具体是定义一个boolean全局变量threadRun,由这个变量控制线程中的//do something 循环,想执行线程...

    在android开发中,Activity里面的子线程在Activity  onDestroy()后并没有销毁,而是一直在运行。解决办法有两种,一种通过service开启线程,并控制线程周期。第二种是本文要讲的:通过控制变量控制线程的运行。

    具体是定义一个boolean全局变量threadRun,由这个变量控制线程中的//do something 循环,想执行线程功能时将threadRun=true即可,不想执行线程功能时将threadRun=flase即可,但此时线程还是在运行的,只是一直在空循环中。

    public void run(){
    while(true){
    	while(threadRun){
    	//do something
    
    	threadRun=flase;
    	}
    
    }
    
    }


    在Activity的onPause()中将threadRun=flase,相应的在onResume()中将threadRun=true;

    还要注意一点,因为onDestroy()后线程并没有销毁,再次进入此Activity先执行的是onCreate(),所以在onCreate()中应该这样生成线程。

    if(myThread==null){
    	myThread=new MyThread();
    	myThread.start();
    }

    这样就可以防止Activity  finish之后重新启动该Activity线程重复开启。
    之前由于没有注意到这个,结束Activity后又开启Activity,线程重复开启,导致ListView中出现重复项。

    展开全文
  • 2、新建client对象,start传入2,两个线程消费,结果发现,两个线程均分了100个数字,并未出现重复消费的情况。 3、传入3,发现各线程分配为33、33、34,基本均匀分配。 client1->7 client1->31 client1->55 ...

    一、kafkaConsumerClient代码

    import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
    import com.fasterxml.jackson.databind.JsonNode;
    import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
    import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerConfig;
    import org.apache.kafka.clients.consumer.ConsumerRecords;
    import org.apache.kafka.clients.consumer.KafkaConsumer;
    import org.apache.kafka.clients.producer.ProducerConfig;
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.List;
    import java.util.Properties;
    import java.util.concurrent.ExecutorService;
    import java.util.concurrent.Executors;
    import java.util.concurrent.TimeUnit;
    import java.util.stream.IntStream;
    
    @Slf4j
    public class KafkaConsumerClient implements ConsumerClient{
        private Boolean isRunning = false;
    
        private ExecutorService executor;
    
        private String servers;
    
        private int sessionTimeout;
    
        private int maxPollSize;
    
        private String groupId;
    
        private String topic;
    
        private ProcessService processor;
    
        public KafkaConsumerClient(String servers, int sessionTimeout, int maxPollSize,
                                   String groupId, String topic, ProcessService processor) {
            this.servers = servers;
            this.sessionTimeout = sessionTimeout;
            this.maxPollSize = maxPollSize;
            this.groupId = groupId;
            this.topic = topic;
            this.processor = processor;
        }
    
        public KafkaConsumerClient(String servers, String groupId, String topic, ProcessService processor, String kafkaConsumerQpsMetric) {
            this(servers, 30000, 100, groupId, topic, processor, kafkaConsumerQpsMetric);
        }
    
        @Override
        public void start(int parallelism) {
            isRunning = true;
            executor = Executors.newFixedThreadPool(parallelism);
            IntStream.range(0, parallelism).forEach(i -> {
                executor.submit(new ConsumerRunner("client" + i));
            });
        }
    
        @Override
        public void stop() throws InterruptedException {
            isRunning = false;
            executor.shutdown();
            while(!executor.awaitTermination(1, TimeUnit.SECONDS)) {
                log.info("kafka client stopped!");
            }
        }
    
        class ConsumerRunner implements Runnable{
    
            private KafkaConsumer<String, String> consumer;
    
            private String clientId;
    
            ConsumerRunner(String clientId){
                Properties props = new Properties();
                props.put(ProducerConfig.BOOTSTRAP_SERVERS_CONFIG, servers);
                props.put(ConsumerConfig.SESSION_TIMEOUT_MS_CONFIG, sessionTimeout);
                props.put(ConsumerConfig.MAX_POLL_RECORDS_CONFIG, maxPollSize);
                props.put(ConsumerConfig.KEY_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
                props.put(ConsumerConfig.VALUE_DESERIALIZER_CLASS_CONFIG, "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
                props.put(ConsumerConfig.GROUP_ID_CONFIG, groupId);
                props.put(ConsumerConfig.AUTO_OFFSET_RESET_CONFIG, "latest");
                this.consumer = new KafkaConsumer<>(props);
                this.clientId = clientId;
            }
    
            @Override
            public void run() {
                try{
                    List<String> subscribedTopics = new ArrayList<>();
                    //每个 Topic 需要先在控制台进行创建
                    subscribedTopics.add(topic);
                    consumer.subscribe(subscribedTopics);
                    while(isRunning){
                        ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(1000);
                 		records.forEach(record -> System.out.println(clientId + "-" + record.value()));
                    }
                    consumer.close();
                }catch(Exception e){
                    log.error("kafka consume fail!", e);
                }
            }
        }
    }
    
    

    二、测试过程
    1、创建一个topic,里面存放0-99数字。
    2、新建client对象,start传入2,两个线程消费,结果发现,两个线程均分了100个数字,并未出现重复消费的情况。
    3、传入3,发现各线程分配为33、33、34,基本均匀分配。

    client1->7
    client1->31
    client1->55
    client1->79
    client1->18
    client1->42
    client1->66
    client1->90
    client1->20
    client1->44
    client1->68
    client1->92
    client1->5
    client1->29
    client1->53
    client1->77
    client1->3
    client1->27
    client1->51
    client1->75
    client1->99
    client1->17
    client1->41
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    client1->89
    client1->0
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    client1->72
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    client1->8
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    client1->22
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    client0->83
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    client0->1
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    client0->49
    client0->73
    client0->97
    client0->11
    client0->35
    client0->59
    

    三、结论

    1、consumerConfig可不配置clientId。
    2、多线程下kafka会做均匀分配,不会出现重复消费。

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空空如也

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