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  • 主要给大家介绍了关于JAVA多线程的使用场景与注意事项的相关资料,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者使用java具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面来一起学习学习吧
  • 具体讲解了 多线程异步调用的简单使用方法,以及所适用的地方,还有注意事项。
  • C++多线程的十个例子,学习window下多线程编程
  • 多线程应用场景

    千次阅读 2020-05-21 18:37:11
    通俗的解释一下多线程先: 多线程用于堆积处理,就像一个大土堆,一个推土机很慢,那么10个推土机一起来处理,当然速度就快了,不过由于位置的限制,如果20个推土机,那么推土机之间会产生相互的避让,相互摩擦,...

    通俗的解释一下多线程先:

    多线程用于堆积处理,就像一个大土堆,一个推土机很慢,那么10个推土机一起来处理,当然速度就快了,不过由于位置的限制,如果20个推土机,那么推土机之间会产生相互的避让,相互摩擦,相互拥挤,反而不如10个处理的好,所以,多线程处理,线程数要开的恰当,就可以提高效率。

    多线程使用的目的:

    1、 吞吐量:做WEB,容器帮你做了多线程,但是它只能帮你做请求层面的,简单的说,就是一个请求一个线程(如struts2,是多线程的,每个客户端请求创建一个实例,保证线程安全),或多个请求一个线程,如果是单线程,那只能是处理一个用户的请求

    2、 伸缩性:通过增加CPU核数来提升性能。

    多线程的使用场景:

    1、 常见的浏览器、Web服务(现在写的web是中间件帮你完成了线程的控制),web处理请求,各种专用服务器(如游戏服务器)

    2、 servlet多线程

    3、 FTP下载,多线程操作文件

    4、 数据库用到的多线程

    5、 分布式计算

    6、 tomcat,tomcat内部采用多线程,上百个客户端访问同一个WEB应用,tomcat接入后就是把后续的处理扔给一个新的线程来处理,这个新的线程最后调用我们的servlet程序,比如doGet或者dpPost方法

    7、 后台任务:如定时向大量(100W以上)的用户发送邮件;定期更新配置文件、任务调度(如quartz),一些监控用于定期信息采集

    8、 自动作业处理:比如定期备份日志、定期备份数据库

    9、 异步处理:如发微博、记录日志

    10、 页面异步处理:比如大批量数据的核对工作(有10万个手机号码,核对哪些是已有用户)

    11、 数据库的数据分析(待分析的数据太多),数据迁移

    12、 多步骤的任务处理,可根据步骤特征选用不同个数和特征的线程来协作处理,多任务的分割,由一个主线程分割给多个线程完成

    13、 desktop应用开发,一个费时的计算开个线程,前台加个进度条显示

    14、 swing编程

    举一个小栗子:
    一个文本文件有100M,全是字符串,我要执行切分字符串,每达到N长度便执行切腹,最后求切分完成的字符串的集合

    单线程处理:读取文本文件数据,扫描全部数据,一个一个的切分,最后消耗时间=文件传输时间(文本数据加载到内存)+切分过程消耗

    多线程处理:

    专门设置一个线程执行加载数据的操作,此时,如果加载的数据达到一个设定值,启动一个切线程处理,如此继续,多个切分字符串的线程能够并发执行,CPU的利用率提高了(文件传输的过程中没有占用处理器,而可以将加载的部分数据分配给切分线程,占用处理器来执行任务)

    总结:

    单线程处理,文件加载的过程中,处理器一直空闲,但也被加入到总执行时间之内,串行执行切分总时间,等于每切分一个时间*切分后字符串的个数,执行程序,估计等几分钟能处理完就不错了

    多线程处理,文件加载过程与拆分过程,拆分过程与拆分过程,都存在并发——文件加载的过程中就执行了切分任务,切分任务执行过程中多线程并行处理,总消耗时间能比单线程提高很多,甚至几个数量级都不止。

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  • 多线程应用实例

    2011-10-09 18:45:33
    本资源包含一个多线程应用的实例开发,希望大家能够通过该实例学习到有关的知识点。
  • 多线程的实际应用场景

    千次阅读 2020-12-07 23:59:11
    业务场景 我们公司做的是加油业务,用户可以在app上通过当前位置和目标位置来查询地图路线以及路线途径的所有加油站,路线查询会调用高德地图提供的接口,途径油站则根据返回的路线信息进行查询,所以当用户输入起始...

    业务场景

    我们公司做的是加油业务,用户可以在app上通过当前位置和目标位置来查询地图路线以及路线途径的所有加油站,路线查询会调用高德地图提供的接口,途径油站则根据返回的路线信息进行查询,所以当用户输入起始位置和目标位置点击查询后会做以下几步操作:

    1. 调用高德地图接口获取路线
    2. 根据高德地图返回的路线信息去查询途径的所有油站

    问题点

    公司发展很快,入驻平台的油站很多,当用户输入的起始地和目标地距离很远时,那么途径油站的数量会很大,单独采取普通查询库的方式会很耗时,并且途径油站的数据必须是实时的,所以无法使用缓存来提高接口响应效率。第一步是调用高德地图API,也会存在一定的延迟。那么我们应该怎么优化呢?

    为了降低接口耗时,提高用户体验,我们需要对接口实现进行优化,调用高德API我们无法优化,所以只能优化查询途径油站这部分。

    优化思路

    当油站过多时,一次查询会很耗时,所以我们可以考虑分批多线程并发的去查询,将一段很长的路线按照路径长度分成若干个条件,比如一段路径长达800km,我们可以将这800km的查询参数拆分成若干个距离较小的参数集合(ps:举例方便大家理解,实际路径规划查询都是根据经纬度、距离等多重参数进行查询的)。比如,{[0,50],[50,100],[100,150]…[750,800]},这时我们开启多个线程去并发的根据新的查询条件去查询,最后将结果拼接封装返回,从而达到降低查询时间的目的。

    虽然思路很容易理解,但是实现起来有两个需要注意的地方,我列出来看看大家有没有考虑到。

    • 根据业务场景,这里不是单纯的异步查询就可以的,而是需要所有的线程都执行完后并且组合查询结果后进行返回,所以这里需要进行同步控制。这里我们使用jdk提供的CountDownLatch同步组件实现。
    • 线程内操作需要有返回值,使用Callable接口以及FutureTask搭配实现。

    具体实现

    ​ 1.通常来说,我们定义线程需要实现Runnable接口,但是对于需要返回值的线程,就需要线程实现Callable接口了。

    @Component
    @Slf4j
    @Scope("protoType") // 这里需要注意Spring默认注入的Bean都是单例的,当前业务场景下肯定需要多个线程去执行查询操作,所以这里声明组件为protoType模式
    public class PathPlanTask implements Callable<List<Object>> {
    	// 查询参数
        private PathPlanPartQuery pathPlanPartQuery;
        
        private CountDownLatch countDownLatch;
        
        @Override
        public List<Object> call() throws Exception {
            try {
                //TODO 业务查询
                List<Object> result = queryList(pathPlanPartQuery);
                // 返回结果
                return result;
            }catch (Exception e){
                // 错误日志打印
                log.error("query PathByGasstation error!");
            }finally{
                // 类似 i-- 的操作,当减到0的时候,countDownLatch.await()就会放行,否则会一直阻塞。
                countDownLatch.countDown();
            }
        }
        
        public void setPathPlanPartQuery(PathPlanPartQuery pathPlanPartQuery){
            this.pathPlanPartQuery = pathPlanPartQuery;
        }
    
        public void setCountDownLatch(CountDownLatch countDownLatch){
            this.countDownLatch = countDownLatch;
        }
    
        private List<Object> queryList(PathPlanPartQuery pathPlanPartQuery) {
            // TODO 具体查询逻辑,这里省略
            return Lists.newArrayList();
        }
    
    }
    

    ​ 2.Callable通常和FutureTask搭配使用,通过FutureTask的get方法获取到线程的返回值。

    // 通常定义为工具类进行获取
    private static final ThreadPoolExecutor poolExecutor = new ThreadPoolExecutor(8, 20, 1000,
            TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(50), new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
    
    // 业务代码
     private List<Object> queryGasInfoBaseDtoList(List<PathPlanQueryParam> queryParamList) {
            long stMills = System.currentTimeMillis();
         	// 定义线程池来进行多线程的管理,通过Util获取静态的线程池
            
    		// 定义countDownLatch,构造函数传递参数集合的size,该集合具体参数可以参考
         	// 上面举的例子,{[0,50],[50,100],[100,150]...[750,800]}
            CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(queryParamList.size());
    		// 批量查询,定义FutureTask集合
            List<FutureTask<List<GasInfoBaseResponseDto>>> futureTaskList = Lists.newArrayList();
            try {
                // 遍历查询参数集合
                for (PathPlanQueryParam queryParam : queryParamList) {
                    // 这里使用getBean方式获取。
                    PathPlanTask pathPlanTask =
                        ApplicationContextProvider.getBean("pathPlanTask", PathPlanTask.class);
                	// 设置countDownLatch
                    pathPlanTask.setCountDown(countDownLatch);
                    // 获取查询参数
                    PathPlanPartQuery pathPlanPartQuery = getPathPlanPartQuery(queryParam);
                    pathPlanTask.setPathPlanPartQuery(pathPlanPartQuery);
                    // 定义FutureTask,将定义好的Callable实现类作为构造参数
                    FutureTask<List<GasInfoBaseResponseDto>> futureTask = new FutureTask<>(pathPlanTask);
                    // 交给线程池去执行
                    poolExecutor.submit(futureTask);
                    // 添加futureTask集合
                    futureTaskList.add(futureTask);
                }
                // 这里会一直进行阻塞,直到countDownLatch.countDown()方法将创建时传递的size参数减为0后放行。
                // 这块可以保证多个线程全部执行完后进行最终返回。
                countDownLatch.await();
    			
                // 多个线程执行完后我们拼接最终结果
                List<Object> gasInfoDtoList = Lists.newArrayList();
                for (FutureTask<List<Object>> futureTask : futureTaskList) {
                    // 通过futrueTask的get方法获取返回值,当线程还在执行未返回时执行futureTask.get()会被阻塞
                    List<Object> baseResponseDtoList = futureTask.get();
                    if (CollectionUtils.isNotEmpty(baseResponseDtoList)) {
                        gasInfoDtoList.addAll(baseResponseDtoList);
                    }
                }
                return gasInfoDtoList;
            } catch (Exception e) {
                log.error("queryGasInfoBaseDtoList_err", e);
            } finally {
                log.info("queryGasInfoBaseDtoList_requestId:{},batchTimes:{},cost:{}", pointRequestOld.getRequestId(),
                    pointRequestOld.getBatchTimes(), System.currentTimeMillis() - stMills);
            }
            return null;
        }
    

    总结

    以上是我在工作中遇到的多线程实际应用的场景,总结下来就是通过线程池开启多个Callable线程去分批查询数据, 引入CountDownLatch组件来控制查询结束时机,而后利用FutureTask的get方法获取最终结果拼装返回。

    后面我会更新一些多线程的底层知识,通过源码来介绍AQS、CountDownLatch、线程池等等的工作原理,欢迎大家的关注!

    展开全文
  • 多线程的实现和使用场景

    万次阅读 2021-06-09 22:06:20
    多线程使用场景1.1 多线程应该最多的场景:1.2多线程的常见应用场景:2.多线程小案列2.1 多线程计算2.2 多线程实现卖票小程序2.3多线程卖票小程序优化2.4多线程卖票小程序优化升级总结 一、多线程实现方式 1.1 ...

    一、多线程实现方式

    1.1 Thread实现

    继承Thread类并重写它的run方法。之后创建这个子类的对象并调用start()方法。下面直接上代码:

    /**
    *描述
    * @author cy
    * @date 2021-06-09
    * @return
    **/
    public class TreadTest  extends  Thread{
        public static void main(String[] args) {
            //创建两个线程
            TreadTest thread1 = new TreadTest();
            TreadTest thread2 = new TreadTest();
            thread1.start();
            thread2.start();
        }
        @Override
        public void run() {
           for (int i = 0;i < 100;i++){
               //分别打印线程名称和i
               System.out.println("threadName:"
               +Thread.currentThread()+";i="+i);
           }
        }
    }
    

    输出结果可以看到两个线程交替打印。线程启动成功。
    在这里插入图片描述

    1.2 Runnable实现

    Runnable的实现方式是实现其接口,下面请看具体的实现代码

    
    /**
     * @author  cy
     * @date  2021-06-09
     *@deprecated  Runnable实现多线程
     */
    public class RunnableDemoTest {
    
        public static void main(String[] args) {
            //新建两个线程
            RunnableDemoTest1 r =  
            new RunnableDemoTest1();
            new Thread(r).start();
            new  Thread(r).start();
        }
    
        /**
         * 通过runnable 方式实现多线程
          */
    static class  RunnableDemoTest1  
                       implements  Runnable{
        @Override
        public void run() {
            for (int i = 0 ;i < 5 ;i++)
                System.out.println("threadName:"
                +Thread.currentThread()+";i="+i);
        }
    }
    }
    
    

    从输出结果中我们可以看到两个线程交替打印。线程启动成功。
    在这里插入图片描述

    二、多线程的使用场景

    1.多线程使用场景

    1.1 多线程应该最多的场景:

    web服务器本身; 各种专用服务器(如游戏服务器);

    1.2多线程的常见应用场景:

    1、后台任务,例如:定时向大量(100w以上)的用户发送邮件; 2、异步处理,例如:发微博、记录日志等; 3、分布式计算

    2.多线程小案列

    2.1 多线程计算

    计算一亿个数字之和,在没有学习多线程之前,也是可以实现的,我们可以通过循环一亿次进行累加,最后得出结果。
    代码如下:

    package trhead;
    
    import java.util.Random;
    
    /**
     * 计算一亿个数之和
     */
    public class SumThreadDemo {
    
        private static double [] nums = new double[1_0000_0000];
        private static Random r  =  new Random();
        private static  double  result = 0.0,result1 = 0.0,result2 = 0.0;
    
        static {
            for (int i =0;i < nums.length ; i++){
                nums[i] = r.nextDouble();
            }
        }
    
        public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
            SumThreadDemo.m1();
            SumThreadDemo.m2();
        }
    
        /**
         * 使用单线程计算
         */
        private  static  void m1(){
            long startTime = System.currentTimeMillis();
            for (int i = 0;i < nums.length;i++){
                result += nums[i];
            }
            System.out.println(result);
            long endTime = System.currentTimeMillis();
            long countTime = endTime - startTime;
            System.out.println("m1耗时:"+countTime);
        }
    
        /**
         * 使用多线程计算
         */
        private  static  void m2() throws InterruptedException {
    
    
            Thread thread1 =   new Thread(()->{
                for (int i = 0;i < nums.length/2;i++){
                    result1 += nums[i];
                }
            });
    
            Thread thread2 =   new Thread(()->{
                for (int i = nums.length/2;i < nums.length;i++){
                    result2 += nums[i];
                }
            });
            long startTime = System.currentTimeMillis();
            thread1.start();
            thread2.start();
            thread1.join();
            thread2.join();
            System.out.println(result1+ result2);
            long endTime = System.currentTimeMillis();
            long countTime = endTime - startTime;
            System.out.println("m2耗时:"+countTime);
        }
    
    
    
    }
    
    

    从输出结果中可以观察出,两个线程计算结果比单个线程快了将近两倍。如果实际应用中有这种场景,大家可以使用多线程实现。
    在这里插入图片描述

    2.2 多线程实现卖票小程序

    某电影院正在上映某大片,共5张票,而他又有3个售票窗口售票,请设计一个程序模拟该电影院售票。

    多线程实现方式1:

    package trhead;
    
    /**
    *描述
     *  某电影院正在上映某大片,共5张票,
     * 而他又有3个售票窗口售票,请设计一个程序模拟该电影院售票。
    * @author cy
    * @date 2021-06-09
    * @return
    **/
    public class TicketTreadTest extends  Thread{
        //设置票数
        private  int ticket = 5;
        public static void main(String[] args) {
            //创建两个线程
            TicketTreadTest thread1 
                  = new TicketTreadTest();
            TicketTreadTest thread2 
                  = new TicketTreadTest();
            TicketTreadTest thread3 
                  = new TicketTreadTest();
            thread1.start();
            thread2.start();
            thread3.start();
        }
        @Override
        public void run() {
            while(true){
               //分别打印线程名称 和 ticket 数
               System.out.println("threadName:"
               +Thread.currentThread()+";
               ticket="+ticket--);
               if(ticket < 0){
                   break;
                }
           }
        }
    }
    

    结果分析:从下图输出结果中可以分析,使用继承Thread类实现卖票,导致每个窗口都卖了五张票,而这个电影院总共才五张票,多线程出现了超卖现象。原因是继承Thread方式,是多线程多实例,无法实现资源的共享
    在这里插入图片描述

    2.3多线程卖票小程序优化

    在2.2的小程序案列中,我们发现了在多线程的环境下, 由于公共资源可能会被多个线程共享, 也就是多个线程可能会操作同一资源. 当多个线程操作同一块资源时, 很容易导致数据错乱或发生数据安全问题,
    即: 数据有可能丢失, 有可能增加, 有可能错乱.

    我们如何避免这种现象呢?具体看代码:

    package trhead;
    
    /**
     * @author  cy
     * @date  2021-06-09
     *@deprecated  Runnable实现多线程卖票
     */
    public class TicketRunnableDemoTest {
        //设置票数
        private  static int ticket = 5;
    
        public static void main(String[] args) {
            //新建两个线程
            RunnableDemoTest1 r 
                   =  new RunnableDemoTest1();
            new Thread(r).start();
            new  Thread(r).start();
        }
    
        /**
         * 通过runnable 方式实现多线程
          */
    static class  RunnableDemoTest1  
                        implements  Runnable{
        @Override
        public void run() {
            while (ticket > 0){
                saleTicket();
            }
        }
    
            /**
             * 实现卖票方法
             */
        public  void  saleTicket(){
            if(ticket>0){
                System.out.println("threadName:"
                +Thread.currentThread()
                + "正在出票,余票剩余:"+ticket-- +"张");
            }
        }
    }
    }
    
    

    结果分析:从下图输出结果中可以分析,实现Runnable接口进行卖票,电影院总共才五张票,多线程卖票正常。原因是实现Runnable方式,是多线程单实例,可实现资源的共享

    在这里插入图片描述

    2.4多线程卖票小程序优化升级

    细心的小伙伴可能会发现,怎么在2.3输出打印的票数不是从大到小排序的,这跟现实中的卖票场景不一样呐。如果想解决这样的问题,就必须使用同步,所谓的同步就是指多个操作在同一个时间段内只有一个线程进行,其他线程要等待此线程完成之后才可以继续执行
    下面我们通过对2.3代码进行继续优化,实现真实卖票场景。

     /**
    * 通过synchronized实现线程同步
      * 实现卖票方法
      */ public synchronized   void   saleTicket1(){
          if(ticket>0){
              System.out.println("threadName:"
              +Thread.currentThread()
                      + "正在出票,余票剩余:"
                      + +ticket-- +"张");
          }
      }
    

    结果分析:从下图输出结果中可以分析,通过同步代码的方法进行代码的加锁操作,实现了卖票场景。
    在这里插入图片描述


    总结

    这节主要给大家介绍了多线程的实现以及相应的一些使用场景,并且引入了同步的知识点,下一节主要介绍synchronized关键字的使用。
    另外,码字不容易,如果发现小编描述有误,麻烦指摘。

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    通俗的解释一下多线程先:

    多线程用于堆积处理,就像一个大土堆,一个推土机很慢,那么10个推土机一起来处理,当然速度就快了,不过由于位置的限制,如果20个推土机,那么推土机之间会产生相互的避让,相互摩擦,相互拥挤,反而不如10个处理的好,所以,多线程处理,线程数要开的恰当,就可以提高效率。

    多线程使用的目的:

    1、吞吐量:做WEB,容器帮你做了多线程,但是它只能帮你做请求层面的,简单的说,就是一个请求一个线程(如struts2,是多线程的,每个客户端请求创建一个实例,保证线程安全),或多个请求一个线程,如果是单线程,那只能是处理一个用户的请求。

    2、伸缩性:通过增加CPU核数来提升性能。

    多线程的使用场景:

    1、常见的浏览器、Web服务(现在写的web是中间件帮你完成了线程的控制),web处理请求,各种专用服务器(如游戏服务器)

    2、servlet多线程

    3、FTP下载,多线程操作文件

    4、数据库用到的多线程

    5、分布式计算

    6、tomcat,tomcat内部采用多线程,上百个客户端访问同一个WEB应用,tomcat接入后就是把后续的处理扔给一个新的线程来处理,这个新的线程最后调用我们的servlet程序,比如doGet或者dpPost方法

    7、后台任务:如定时向大量(100W以上)的用户发送邮件;定期更新配置文件、任务调度(如quartz),一些监控用于定期信息采集

    8、自动作业处理:比如定期备份日志、定期备份数据库

    9、异步处理:如发微博、记录日志

    10、页面异步处理:比如大批量数据的核对工作(有10万个手机号码,核对哪些是已有用户)

    11、数据库的数据分析(待分析的数据太多),数据迁移

    12、多步骤的任务处理,可根据步骤特征选用不同个数和特征的线程来协作处理,多任务的分割,由一个主线程分割给多个线程完成

    13、desktop应用开发,一个费时的计算开个线程,前台加个进度条显示

    14、swing编程

    举一个小栗子:

    一个文本文件有100M,全是字符串,我要执行切分字符串,每达到N长度便执行切腹,最后求切分完成的字符串的集合。


    单线程处理:


    读取文本文件数据,扫描全部数据,一个一个的切分,最后消耗时间=文件传输时间(文本数据加载到内存)+切分过程消耗


    多线程处理:

    专门设置一个线程执行加载数据的操作,此时,如果加载的数据达到一个设定值,启动一个切线程处理,如此继续,多个切分字符串的线程能够并发执行,CPU的利用率提高了(文件传输的过程中没有占用处理器,而可以将加载的部分数据分配给切分线程,占用处理器来执行任务)

    总结:

    单线程处理,文件加载的过程中,处理器一直空闲,但也被加入到总执行时间之内,串行执行切分总时间,等于每切分一个时间*切分后字符串的个数,执行程序,估计等几分钟能处理完就不错了。

    多线程处理,文件加载过程与拆分过程,拆分过程与拆分过程,都存在并发——文件加载的过程中就执行了切分任务,切分任务执行过程中多线程并行处理,总消耗时间能比单线程提高很多,甚至几个数量级都不止。

    • 原文:blog.csdn.net/hll814/article/details/50816268

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