Java 多线程探秘:从线程池到死锁的奇幻之旅

1.简述一下你对线程池的理解

线程池是一种多线程处理形式,处理过程中将任务分为若干个线程,使用线程池可以有效地管理并发线程的数量,提高程序的响应速度和资源利用率。以下是关于线程池的一些关键点:

  • 预创建线程:线程池中预先创建一定数量的线程,这些线程处于等待状态,随时准备执行提交给线程池的任务。
  • 减少开销:线程的创建和销毁是有成本的。线程池通过重用已有的线程来减少频繁创建和销毁线程所带来的性能开销。
  • 控制并发量:线程池可以限制同时执行的线程数目,避免因为过多的线程而耗尽系统资源或导致上下文切换过于频繁。
  • 队列任务:当所有线程都在忙时,新来的任务会被放入队列中等待,直到有空闲线程可以处理它们。
  • 线程生命周期管理:线程池负责管理线程的生命周期,包括线程的创建、分配任务、回收等。
  • 灵活性:线程池通常提供多种配置参数,如核心线程数、最大线程数、任务队列容量、线程存活时间等,以适应不同的应用场景需求。
  • 异常处理:在Java等语言中,线程池还提供了机制来处理线程执行期间发生的未捕获异常。
  • 扩展性:一些高级线程池实现允许开发者自定义线程工厂、拒绝策略等,以满足特定的需求。

线程池广泛应用于需要高效处理大量并发请求的场景,如Web服务器、数据库连接池、GUI事件处理等。正确地配置和使用线程池对于提升应用程序性能至关重要。

2.Java程序是如何执行的

  • 编写源代码:开发者使用Java编程语言编写源代码文件,这些文件以.java为扩展名。
  • 编译:Java源代码文件需要通过Java编译器(javac)编译成字节码文件。字节码是一种中间表示形式,它不针对任何特定的处理器架构而是面向Java虚拟机(JVM)。编译后的文件以.class为扩展名。
  • 加载字节码:当运行Java程序时,类加载器(ClassLoader)负责将字节码加载到内存中。这个过程包括加载、链接和初始化三个阶段。
  • 验证字节码:一旦字节码被加载到JVM中,接下来会进行验证以确保字节码的安全性和正确性。这一步是为了防止恶意代码或错误代码对系统造成损害。
  • 执行字节码:经过验证后,字节码会被解释器逐行解释并执行。为了提高性能,现代JVM通常会包含即时编译器(Just-In-Time Compiler, JIT),它可以将频繁使用的字节码编译成本地机器码,从而加快执行速度。
  • 垃圾回收:在程序运行期间,JVM中的垃圾回收器(Garbage Collector, GC)自动管理内存分配与释放,回收不再使用的对象所占用的内存空间,避免内存泄漏。
  • 结束程序:当程序完成其任务或者遇到终止条件时,JVM将清理资源,并且程序终止。

总结来说,Java程序的执行是基于“一次编写,到处运行”的理念,这意味着Java程序可以在任何安装了兼容版本JVM的平台上运行,而不需要重新编译。这种平台无关性是Java语言的一大特色。

3.锁的优化机制了解吗?

  • 偏向锁(Biased Locking)
    • 偏向锁是针对大多数情况下锁只被一个线程持有的情况所做的优化。当一个线程第一次获取锁时,JVM会将这个锁偏向该线程,使得后续该线程再次获取锁时不需要进行任何同步操作,直到有其他线程尝试获取该锁。
    • 这种机制减少了线程间不必要的同步开销,提高了性能。
  • 轻量级锁(Lightweight Locking)
    • 当多个线程交替执行并频繁地对同一把锁进行加锁和解锁操作时,如果每次都需要进入重量级的互斥锁模式,则会导致较大的性能损失。
    • 轻量级锁通过使用CAS(Compare-And-Swap)原子指令来尝试在没有竞争的情况下快速获取锁。如果发现有锁竞争,则升级为重量级锁。
  • 自旋锁(Spin Lock)
    • 自旋锁是指当一个线程试图获取已被占用的锁时,它不会立即挂起,而是会执行一个短暂的循环(即“自旋”),在此期间不断尝试获取锁。
    • 适用于锁持有时间非常短的情况,可以避免线程切换带来的开销。但是,如果锁长时间无法获得,持续自旋会浪费CPU资源,因此JVM可能会将自旋锁转换为阻塞状态。
  • 锁消除(Lock Elimination)
    • JIT编译器能够识别出某些锁实际上并不会导致数据竞争,例如作用域仅限于单个线程的方法内部的对象锁,或者通过对不可变对象的读取访问加锁。
    • 在这种情况下,编译器可以在运行时移除这些无用的锁操作,从而提高性能。
  • 锁粗化(Lock Coarsening)
    • 锁粗化是指将一系列连续的加锁、解锁操作合并成一次更大的锁操作,以减少锁的频率。这可以减少锁的开销,尤其是在短时间内多次快速加锁解锁的情况下。
  • 适应性自旋(Adaptive Spinning)
    • 自旋的时间不是固定的,而是根据前几次获取锁的成功与否动态调整。如果某个线程经常成功地在自旋后获取到锁,那么下次它可能就会被允许自旋更长时间;反之,则缩短自旋时间或直接进入阻塞状态。

这些锁优化技术通常是由JVM自动应用的,开发者一般不需要手动干预。然而,了解这些机制有助于编写更加高效且线程安全的代码。

4.说说进程和线程的区别?

1. 定义

  • 进程:进程是操作系统结构中的一个独立单元,拥有独立的地址空间、系统资源(如文件描述符、内存映射等)。每个进程都运行在一个受保护的空间内,彼此之间相互隔离。
  • 线程:线程是进程中更小的执行单元,也称为轻量级进程(Lightweight Process)。一个进程可以包含多个线程,这些线程共享进程的资源(如内存和文件描述符),但有自己独立的栈空间。

2. 资源分配

  • 进程:每个进程都有独立的地址空间和其他资源,因此创建和销毁进程的成本较高。
  • 线程:线程共享进程的资源,因此创建和销毁线程的成本较低。但是,线程之间的切换开销比进程间切换要小得多。

3. 通信机制

  • 进程:进程间的通信(IPC, Inter-Process Communication)需要使用特定的机制,如管道、消息队列、套接字等,因为它们在独立的地址空间中运行。
  • 线程:线程可以直接访问同一进程内的数据和资源,所以线程间的通信更加直接和高效。

4. 并发性

  • 进程:多进程环境下,每个进程都是独立的,可以在不同CPU核心上并发执行。
  • 线程:多线程环境下,同一个进程内的多个线程也可以在不同CPU核心上并发执行,由于它们共享相同的资源,因此线程间的协作更为紧密。

5. 独立性与稳定性

  • 进程:进程之间相互独立,一个进程的崩溃不会影响其他进程。
  • 线程:线程不是完全独立的,如果一个线程出现错误,可能会导致整个进程的不稳定或崩溃。

6. 上下文切换

  • 进程:上下文切换涉及到保存和恢复进程的状态,包括寄存器、内存映射等信息,因此成本较高。
  • 线程:线程的上下文切换相对简单,因为它只涉及保存和恢复线程的栈指针和寄存器内容,成本较低。

7. 内存使用

  • 进程:每个进程都有自己独立的内存空间,因此占用更多的内存。
  • 线程:线程共享进程的内存空间,所以额外的内存消耗较少。

综上所述,选择使用进程还是线程取决于具体的应用场景。对于需要高度隔离和稳定性的应用,进程可能是更好的选择;而对于需要高效通信和资源共享的应用,线程则可能更适合。

5.产生死锁的四个必要条件?

  1. 互斥条件:一个资源每次只能被一个线程使用
  2. 请求与保持条件:一个线程因请求资源而阻塞时,对已获得的资源保持不放
  3. 不剥夺条件:进程已经获得的资源,在未使用完之前,不能强行剥夺
  4. 循环等待条件:若干线程之间形成一种头尾相接的循环等待资源关系

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/bicheng/63075.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

一万台服务器用saltstack还是ansible?

一万台服务器用saltstack还是ansible? 选择使用 SaltStack 还是 Ansible 来管理一万台服务器,取决于几个关键因素,如性能、扩展性、易用性、配置管理需求和团队的熟悉度。以下是两者的对比分析,帮助你做出决策: SaltStack&…

PDF文件页面转换成图片怎么弄-免费PDF编辑工具分享

>>更多PDF文件处理应用技巧请前往 96缔盟PDF处理器 主页 查阅! —————————————————————————————————————— 序言 我之前的文章也有介绍过如何使用96缔盟PDF处理器对PDF文件转换成图片,但是当时是使用DMPDFU…

从 scratch开始构建一个最小化的 Hello World Docker 镜像-docker的镜像源头

在这篇文章中,我们将学习如何从零开始构建一个最小化的 Docker 镜像,基于 scratch 镜像,并在其中运行一个简单的 “Hello World” 程序。 Scratch 是一个空白的基础镜像,适用于构建轻量化、独立的容器。由于 scratch 不包含任何系…

OpenHarmony-4.GPIO驱动

GPIO 1.功能简介 GPIO(General-purpose input/output)即通用型输入输出。GPIO又俗称为I/O口,I指的是输入(in),O指的是输出(out)。可以通过软件来控制其输入和输出,即I/O控制。通常&…

网络安全xss和csrf

xss和csrf介绍 1.xss 跨站脚本攻击,csrf 跨站请求伪造 2.xss 浏览器向服务器请求时注入脚本攻击 分为三种类型:反射性(非持久型)、存储型(持久型)、基于dom 防范手段:输入过滤、输出过滤、加ht…

1、操控UART寄存器实现输出功能

在这一章里,重点需要了解如何通过寄存器操控GPIO、UART,使得MCU通过UART总线输出字符,实现打印功能。 一、GPIO相关寄存器 如果开发板上引脚资源够用的话,并不需要额外配置GPIO的复用功能。但如果想要复用GPIO为某一路UART的功能…

leetcode 1843 可疑银行账户(postgresql)

需求 表: Accounts -------------------- | Column Name | Type | -------------------- | account_id | int | | max_income | int | -------------------- account_id 是表主键。 每行包含一个银行账户每月最大收入的信息。 表: Transactions ------------------------ |…

【开源代码】图像水印移除-依赖python-tensorflow

下载源码 git clone https://github.com/zuruoke/watermark-removal创建conda环境 conda create -n tensorflow_gpu python=3.7 conda activate tensorflow_gpu conda install tensorflow-gpu==1.15

PyQt信号槽实现页面的登录与跳转 #页面进一步优化

将登录框中的取消按钮使用信号和槽的机制,关闭界面。 将登录按钮使用信号和槽连接到自定义的槽函数中,在槽函数中判断ui界面上输入的账号是否为"admin",密码是否为"123456",如果账号密码匹配成功,当前界面关…

自动化立体仓库项目任务调度系统中任务流程可视化实现

在运维自动化平台中,任务系统无疑是最核心的组成部分之一。它承担着所有打包编译、项目上线、日常维护等运维任务的执行。通过任务系统,我们能够灵活地构建满足不同需求的自定义任务流。早期的任务流后端采用了类似列表的存储结构,根据任务流内子任务的排序依次执行,尽管通…

ros sensor_msgs::Imu详细介绍 Eigen::Vector3d 详细介绍

1.ros sensor_msgs::Imu详细介绍 sensor_msgs::Imu 是 ROS(Robot Operating System)中用于表示惯性测量单元(IMU)数据的消息类型。IMU 是一种传感器,通常用于测量物体的线性加速度、角速度和方向信息。以下是 sensor_…

WEB安全 PHP学习

PHP基础 PHP编码显示问题 header ("Content-type: text/html; charsetgb2312"); header("Content-Type: text/html;charsetutf-8"); windows需要使用gbk编码显示 源码是 <?php header ("Content-type: text/html; charsetgb2312"); sys…

11.爬虫

前言&#xff1a; 正则表达式的作用&#xff1a; 作用一&#xff1a;校验字符串是否满足规则 作用二&#xff1a;在一段文本中查找满足要求的内容 一.Pattern类和Matcher类&#xff1a; 1.Pattern类&#xff1a;表示正则表达式 a.因此获取Pattern对象就相当于获取正则表达式…

Visual Studio 2022 项目配置常用选项

作为一名C++开发者,经常需要配置第三方库,今天来跟大家截图一下,方便大家快速配置: 头文件包含目录: 或者: 库文件包含目录:

如何搭建JMeter分布式集群环境来进行性能测试

在性能测试中&#xff0c;当面对海量用户请求的压力测试时&#xff0c;单机模式的JMeter往往力不从心。如何通过分布式集群环境&#xff0c;充分发挥JMeter的性能测试能力&#xff1f;这正是许多测试工程师在面临高并发、海量数据时最关注的问题。那么&#xff0c;如何轻松搭建…

Kafka从指定时间开始消费数据

需求-故障定位&#xff1a;flink消费kafka数据&#xff0c;某个时间点漏数据 背景&#xff1a;kafka数据保留3天&#xff0c;如果第二天&#xff0c;发现程序异常导致数据丢失&#xff0c;需要定位是topic源头无数据&#xff0c;还是程序处理出现异常。 # 1, 设置一个新的gro…

WebRover :一个功能强大的 Python 库,用于从 Web 内容生成高质量的数据集,专为训练大型语言模型和 AI 应用程序而设计。

2024-11-30 &#xff0c;由Area-25团队开发的一个专门用于生成高质量网络内容数据集的Python库。该数据集旨在为大型语言模型&#xff08;LLM&#xff09;和人工智能应用的训练提供丰富的数据资源。 数据集地址&#xff1a;WebRover Dataset|自然语言处理数据集|AI模型训练数据…

计算机毕业设计hadoop+spark民宿推荐系统 民宿数据分析可视化大屏 民宿爬虫 民宿大数据 知识图谱 机器学习 大数据毕业设计

温馨提示&#xff1a;文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片&#xff01; 温馨提示&#xff1a;文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片&#xff01; 温馨提示&#xff1a;文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片&#xff01; 作者简介&#xff1a;Java领…

云原生数据库 PolarDB

PolarDB 是阿里云推出的一款云原生数据库&#xff0c;旨在为企业提供高性能、高可靠性的数据库解决方案。它基于云计算环境设计&#xff0c;特别适用于云上的大规模数据处理和存储需求。PolarDB 是一种兼具关系型数据库&#xff08;RDS&#xff09;和分布式数据库特性的新型数据…

Eureka和Zookeeper、Nacos的区别

目录 一、Eureka与Zookeeper的区别 适用场景&#xff1a; 架构设计&#xff1a; 功能特性&#xff1a; 社区生态&#xff1a; 二、Eureka与Nacos的区别 接口方式&#xff1a; 实例类型&#xff1a; 健康检测&#xff1a; 服务发现&#xff1a; 一致性与可用性&#…