活动介绍

【Java线程通信机制】:揭秘wait、notify和join的5大使用秘诀

立即解锁
发布时间: 2024-08-29 14:45:59 阅读量: 63 订阅数: 47 AIGC
PDF

Java多线程通信wait()和notify()代码实例

![Java并发算法优化技巧](https://www.atatus.com/blog/content/images/2023/09/java-performance-optimization.png) # 1. Java线程通信机制概述 在现代计算机系统中,多线程编程是提高软件执行效率的关键技术之一。Java作为一种广泛使用的编程语言,提供了丰富的线程通信机制来协调线程间的执行顺序和资源共享,确保数据的一致性和线程的安全性。Java中的线程通信机制主要包括wait、notify、notifyAll以及join等方法,它们通过Java虚拟机(JVM)内核层面的支持,实现线程间的协作。 ## 1.1 Java线程通信机制的重要性 线程通信机制解决了多线程环境下的同步问题。当多个线程需要访问共享资源时,正确的线程通信可以避免资源竞争和数据冲突,从而避免产生数据不一致的问题。线程通信主要通过监视器锁(Monitor Lock)实现,而wait、notify和notifyAll则是实现线程间通信的关键方法。 ## 1.2 Java线程通信的基本元素 - **Wait方法**:使当前线程释放锁并进入等待状态,直到其他线程调用相同对象的notify或notifyAll方法,或者经过指定的时间后自动醒来。 - **Notify方法**:用于选择性地唤醒等待同一监视器的线程,这些线程正在等待该监视器的notify方法。 - **Join方法**:使当前线程等待其他线程完成操作后才能继续执行,类似于线程之间的协调执行顺序。 在接下来的章节中,我们将深入探讨这些线程通信机制的内部工作原理,应用场景,以及高级应用和最佳实践。 # 2. 深入理解wait机制 Java线程的wait机制是多线程编程中实现线程间通信和协调的一种重要方式。它允许一个线程在某些条件下主动放弃处理器的执行,并让出对共享资源的控制权,从而促使其他线程得以继续执行。本章将深入探讨wait机制的工作原理、应用以及高级用法。 ## 2.1 wait方法的基本概念 ### 2.1.1 wait方法的工作原理 wait方法是Object类中提供的一个关键方法,任何对象都可以调用此方法来使当前线程进入等待状态。当一个线程调用了某个对象的wait方法,它将会释放对该对象锁的控制权,并进入对象的等待集合中。这样做的目的是为了等待其他线程执行到该对象的notify()或notifyAll()方法时,重新获得执行的机会。 wait方法的执行可以分为以下几个步骤: 1. 调用wait方法的线程必须拥有该对象的锁。 2. 线程执行wait方法后,会释放该对象的锁,并进入等待集合。 3. 等待集合中的线程将会一直等待,直到被其他线程使用notify或notifyAll方法唤醒。 4. 一旦被唤醒,线程需要重新竞争到锁后才能继续执行。 ### 2.1.2 wait方法在同步代码块中的应用 在同步代码块中使用wait方法时,通常与其他同步机制一起使用以确保线程间的正确通信。一个常见的场景是使用synchronized关键字来同步代码块,以保证共享资源的安全访问。 ```java synchronized (lock) { while (condition) { lock.wait(); } // 线程安全地处理业务逻辑 } ``` 在上述代码中,`lock.wait();` 语句使得当前线程在进入等待状态之前首先释放了`lock`对象的锁。在其他线程中,一旦完成某些操作,可能会调用`lock.notify()`或`lock.notifyAll()`来通知等待的线程,从而唤醒它们继续执行后续的业务逻辑。 ## 2.2 wait方法的高级应用 ### 2.2.1 使用wait实现生产者消费者模型 生产者消费者问题是计算机科学中的一个经典问题,它描述了两个或多个线程之间的协调工作关系。在Java中,可以利用wait和notify机制来实现这一模型。 生产者消费者模型的实现可以分为以下几个步骤: 1. 创建一个共享队列(Buffer),用于存放产品。 2. 生产者线程生产产品并放入队列中,若队列已满,则线程进入等待状态。 3. 消费者线程从队列中取出产品消费,若队列为空,则线程进入等待状态。 4. 生产者或消费者线程在操作完成后,使用notify方法唤醒其他等待的线程。 ```java class Buffer { private final Queue<Product> queue = new LinkedList<>(); private final int capacity; public Buffer(int capacity) { this.capacity = capacity; } public synchronized void produce(Product product) throws InterruptedException { while (queue.size() == capacity) { wait(); } queue.add(product); notifyAll(); } public synchronized Product consume() throws InterruptedException { while (queue.isEmpty()) { wait(); } return queue.poll(); } } ``` ### 2.2.2 处理wait中的中断异常 当一个线程处于等待状态时,它可能会被其他线程中断。在这种情况下,wait方法会抛出一个InterruptedException异常。在实际应用中,我们需要合理处理这种中断信号。 处理InterruptedException通常有两种策略: 1. 在捕获异常后直接退出线程。 2. 将中断异常作为状态的一部分,并在适当的时机进行处理。 下面是一个处理InterruptedException的示例: ```java synchronized void safeWait() { while (condition) { try { lock.wait(); } catch (InterruptedException e) { // 重新设置线程中断状态 Thread.currentThread().interrupt(); // 根据需要处理中断情况 return; } } } ``` 在这个例子中,通过调用`Thread.currentThread().interrupt();`恢复线程的中断状态,确保线程能够根据中断状态进行适当的逻辑处理。 ## 2.3 wait与notify的配合使用 ### 2.3.1 notify和notifyAll方法介绍 与wait方法配合使用的是notify和notifyAll方法。这两种方法都定义在Object类中,用于唤醒等待该对象锁的线程。 - notify(): 随机唤醒在此对象上等待的一个线程。 - notifyAll(): 唤醒在此对象上等待的所有线程。 这两种方法只能在同步方法或同步代码块中被调用,否则会抛出IllegalMonitorStateException异常。 ### 2.3.2 理解notify与wait的同步关系 为了确保线程间的正确通信,通常会将wait与notify放在一对循环中使用。wait通常放在循环的判断条件中,而notify则放在更新条件后调用。 ```java synchronized void signal() { while (!condition) { wait(); } // 更新共享资源状态 condition = false; notify(); } ``` 在上述示例中,signal方法中的while循环确保了只有在条件成立时,才会继续执行。若条件不成立,则线程会持续等待。一旦条件得到满足,将唤醒等待的线程。 在多线程环境中,正确理解wait和notify的同步关系至关重要。一方面,这有助于构建高效、可靠的并发应用程序;另一方面,它也是深入理解并发编程的关键所在。 至此,我们已经探讨了wait机制的方方面面,为理解Java线程通信机制打下了坚实的基础。在下一章中,我们将继续深入了解notify机制,并探索更多Java多线程编程的核心概念。 # 3. 细说notify机制 ## 3.1 notify方法的原理与规则 ### 3.1.1 notify方法的基本用途 在多线程协作的场景中,线程之间需要相互通信,协调各自的动作。在Java中,`notify`方法就是用于唤醒在当前对象上等待的一个线程。当一个线程调用对象的`notify`方法时,JVM会随机选择一个在此对象锁上等待的线程进行通知,被通知的线程将获得对象锁,并从`wait`调用点继续执行。 `notify`方法与`wait`方法配合使用时,可以实现线程之间的精确控制,这对于生产者和消费者模式等协作场景至关重要。生产者线程通过`notify`通知消费者线程可以消费数据了,而消费者线程通过`notify`通知生产者可以再次生产数据了。 ### 3.1.2 notify方法的等待队列机制 当一个线程调用`notify`方法时,它并不会立即释放锁。JVM会将这个线程从锁的等待队列中移除,并选择另一个等待线程(如果有的话)将其加入到锁的入口队列中。这个过程通常发生在`wait`方法返回前,确保锁被正确释放并让被唤醒的线程有机会重新获取锁。 需要注意的是,`notify`只能唤醒一个等待线程。如果多个线程都在等待,那么选择哪个线程是不确定的。这就导致了`notify`可能存在效率问题,因为选择的线程可能不是最佳的执行线程,可能需要等待更长的时间。为了避免这种情况,通常使用`notifyAll`方法,它将唤醒所有等待线程,但是这又可能导致线程竞争,从而需要更复杂的逻辑来确保线程执行的顺序性。 ## 3.2 notify的实践案例分析 ### 3.2.1 使用notify解决多线程协作问题 假设我们有一个简单的生产者消费者场景,生产者线程生成数据,消费者线程消费数据。我们使用`notify`来确保当队列为空时消费者线程等待,当队列非空时生产者线程通知消费者线程开始消费。 ```java public class ProducerConsumerExample { private final Queue<Integer> queue = new LinkedList<>(); private final int MAX_SIZE = 10; public synchronized void produce(int number) { while (queue.size() == MAX_SIZE) { try { wait(); } catch (InterruptedException e) { Thread.currentThread().interrupt(); ```
corwn 最低0.47元/天 解锁专栏
赠100次下载
继续阅读 点击查看下一篇
profit 400次 会员资源下载次数
profit 300万+ 优质博客文章
profit 1000万+ 优质下载资源
profit 1000万+ 优质文库回答
复制全文

相关推荐

SW_孙维

开发技术专家
知名科技公司工程师,开发技术领域拥有丰富的工作经验和专业知识。曾负责设计和开发多个复杂的软件系统,涉及到大规模数据处理、分布式系统和高性能计算等方面。
最低0.47元/天 解锁专栏
赠100次下载
百万级 高质量VIP文章无限畅学
千万级 优质资源任意下载
千万级 优质文库回答免费看
专栏简介
本专栏深入探讨了 Java 并发编程的方方面面,提供了一系列实用技巧和最佳实践,帮助开发者优化并发算法,提升程序性能和稳定性。专栏涵盖了 Java 并发编程的基础知识、锁机制、并发工具类、并发集合的使用、线程安全策略、高级技巧、性能调优、面试指南、分布式系统中的应用、算法优化技巧、线程中断机制、原子操作、线程通信机制、常见误区、设计模式、测试方法和并发框架对比等主题。通过阅读本专栏,开发者可以全面掌握 Java 并发编程的精髓,有效应对多线程开发中的挑战,提升程序的效率和可靠性。
立即解锁

专栏目录

最新推荐

自适应复杂网络结构中的同步现象解析

# 自适应复杂网络结构中的同步现象解析 ## 1. 引言 在复杂的动力学网络中,同步现象一直是研究的重点。我们将主稳定性方法拓展到由 $N$ 个扩散且自适应耦合的振荡器组成的复杂网络中。通过对自适应耦合相位振荡器这一典型模型的研究,我们发现了由于稳定性岛屿的存在而导致的多簇现象的出现。接下来,我们将深入探讨相关内容。 ## 2. 自适应耦合振荡器网络模型 考虑一个由 $N$ 个扩散且自适应耦合的振荡器组成的网络,其形式如下: \(\dot{x}_i = f (x_i(t)) - \sigma \sum_{j = 1}^{N} a_{ij} \kappa_{ij} G(x_i - x_j)\

具有多重时滞和不确定参数的CRDNNs的无源性与同步性研究

# 具有多重时滞和不确定参数的 CRDNNs 的无源性与同步性研究 ## 1. 引言 在神经网络的研究领域中,具有多重时滞和不确定参数的连续反应扩散神经网络(CRDNNs)的无源性和同步性是重要的研究课题。无源性能够保证系统的稳定性和能量特性,而同步性则在信息处理、通信等领域有着广泛的应用。本文将深入探讨 CRDNNs 的无源性和同步性相关问题,包括理论分析和数值验证。 ## 2. 无源性判据 ### 2.1 输出严格无源性条件 当满足以下矩阵不等式时,网络(9.17)具有输出严格无源性: \[ \begin{bmatrix} W_6 & \Xi_2 \\ \Xi_2^T & W_7 \e

OpenVX:跨平台高效编程的秘诀

### OpenVX:跨平台高效编程的秘诀 #### 1. OpenCL 互操作性扩展 OpenCL 互操作性扩展为 OpenVX 内的应用程序和用户算法提供了高效实现的支持,具备以下六个关键特性: - 共享一个通用的 `cl_context` 对象,供 OpenVX 和 OpenCL 应用程序使用。 - 共享一组有序的 `cl_command_queue` 对象,用于 OpenVX 和 OpenCL 应用程序/用户内核之间的协调。 - 允许 OpenCL 应用程序将 `cl_mem` 缓冲区导出到 OpenVX。 - 允许 OpenCL 应用程序从 OpenVX 收回导出的 `cl_mem

HNPU-V1:自适应DNN训练处理器的技术解析与性能评估

### HNPU-V1:自适应DNN训练处理器的技术解析与性能评估 在深度学习领域,DNN(深度神经网络)训练处理器的性能对于提高训练效率和降低能耗至关重要。今天我们要介绍的HNPU - V1就是一款具有创新性的自适应DNN训练处理器,它采用了多种先进技术来提升性能。 #### 1. 稀疏性利用技术 在DNN训练过程中,会出现输入或输出稀疏性的情况。传统的输出零预测方法虽然可以同时利用输入和输出稀疏性,但会带来面积和能量开销。而HNPU - V1采用了独特的稀疏性利用技术。 ##### 1.1 切片级输入跳过(Slice - Level Input Skipping) - **原理**:

网络数据上的无监督机器学习

### 网络数据上的无监督机器学习 在处理图数据时,机器学习(ML)并非必需,但它能带来很大的帮助。不过,ML的定义较为模糊,例如社区检测算法虽能自动识别网络中的社区,可被视为无监督ML,但NetworkX提供的一些方法虽类似却未得到数据科学界同等关注,因为它们未被明确称为图ML。 #### 1. 网络科学方法 在处理图数据时,有很多已掌握的方法可避免使用所谓的图ML: - **社区识别**:可以使用Louvain算法或直接查看连通分量。 - **枢纽节点识别**:使用PageRank算法,无需嵌入。 - **孤立节点识别**:使用`k_corona(0)`,无需ML。 - **训练数据创

语音情感识别:预加重滤波器与清音影响分析

### 语音情感识别:预加重滤波器与清音影响分析 在语音情感识别领域,多种因素会影响识别的准确性和性能。本文将深入探讨预加重滤波器、清音去除等因素对语音情感分类的影响,并通过一系列实验来揭示不同特征向量大小、帧大小等参数在不同数据库中的表现。 #### 1. 清音去除 在语音情感识别中,通常会使用浊音和清音进行情感识别。然而,清音往往与语音信号记录中的噪声或静音区域具有相似的时间和频谱特征。为了探索去除清音后分类阶段的性能,我们使用自相关函数来去除每一帧中的清音。 具体步骤如下: 1. **自相关函数定义**:对于信号 $x(n)$ 从样本 $n$ 开始的一帧,其短时自相关函数定义为 $

利用大数据进行高效机器学习

### 利用大数据进行高效机器学习 #### 1. 集群管理与并行计算基础 在处理大数据时,集群的使用至关重要。当集群任务完成后,终止其派生的进程能释放每个节点占用的资源,使用如下命令: ```R stopCluster(cl1) ``` 对于大规模的大数据问题,还可以进行更复杂的`snow`配置,例如配置Beowulf集群(由多个消费级机器组成的网络)。在学术和行业研究中,若有专用计算集群,`snow`可借助`Rmpi`包访问高性能消息传递接口(MPI)服务器,但这需要网络配置和计算硬件方面的知识。 #### 2. 使用`foreach`和`doParallel`实现并行计算 `fore

SSH连接与操作全解析

# SSH 连接与操作全解析 ## 1. SSH 主机密钥概述 当 SSH 客户端首次连接到远程主机时,双方会交换临时公钥,以此对后续通信进行加密,防止信息泄露。客户端在披露更多信息之前,需要确认远程服务器的身份。这是合理的,因为若连接到的是黑客软件,我们肯定不希望泄露用户名和密码。 ### 1.1 公钥基础设施的问题 构建公钥基础设施是解决互联网机器身份验证的一种方法。首先要确定证书颁发机构,将其公钥列表安装到所有浏览器和 SSL 客户端中,然后付费让这些机构验证身份并签署 SSL 证书,最后将证书安装到 Web 服务器上。但从 SSH 的角度看,这种方法存在诸多问题。虽然可以创建内部公

计算机视觉中的概率图模型:不完整数据下的贝叶斯网络学习

# 计算机视觉中的概率图模型:不完整数据下的贝叶斯网络学习 在计算机视觉领域,概率图模型是一种强大的工具,可用于处理复杂的概率关系。当数据不完整时,贝叶斯网络(BN)的参数学习和结构学习变得更具挑战性。本文将介绍不完整数据下BN参数学习和结构学习的方法。 ## 1. 不完整数据下的BN参数学习 在不完整数据中,变量 $Z_m$ 可能随机缺失或始终缺失。与完整数据情况类似,不完整数据下的BN参数学习也可通过最大似然法或贝叶斯法实现。 ### 1.1 最大似然估计 最大似然估计(ML)需要通过最大化边际似然来找到BN参数 $\theta = \{\theta_n\}_{n=1}^N$: $$

言语节奏与大脑定时模式:探索神经机制与应用

# 言语节奏与大脑定时模式:探索神经机制与应用 ## 1. 大脑的预测性与时间维度 人类大脑是一个具有建设性的器官,它能够生成预测以调节自身功能,并持续适应动态环境。在这个过程中,运动和非运动行为的时间维度正逐渐被视为预测性偏差的关键组成部分。然而,编码、解码和评估时间信息以产生时间感和控制感觉运动定时的神经机制之间的复杂相互作用,仍然大部分是未知的。 ### 1.1 事件的时间与类型维度 个体和环境中的所有状态变化都会产生由类型(“是什么”)和时间(“何时”)定义的事件。为了成功地与不断变化的环境进行交互,人们需要不断适应这些事件的“是什么”和“何时”维度。人类不仅会对事件做出反应,还会