JAVA三种线程锁

article/2025/10/20 19:03:15

内置锁:synchriozed,关键字,同步代码块,object.wait和object.notify/notifyall
显示锁:Lock,JUC包下的类,同步代码块,condition.await和condition.signal/signalall
原子类:Atomic,JUC包下的类,原理CAS,注意ABA问题

Lock接口方法有lock、unlock、trylock、newCondition
try {
    lock.lock();
    System.out.println( lock.tryLock());
    System.out.println( lock.tryLock(1000, TimeUnit.MILLISECONDS));
} catch (InterruptedException e) {
    e.printStackTrace();
} finally {
    lock.unlock();
}

Condition.await与Object.wait区别

1、Condition.await持有的是Lock锁,Object.wait持有的是synchronized锁,都是阻塞当前线程
2、唤醒lock锁用的是Condition.signal和signalAll,唤醒synchronized锁用的是Object.notify和notifyAll
3、Condition.await、Condition.signalAll需要与Lock配合使用,Object.wait、Object.notifyAll需要与synchronized配合使用,不能单独使用

synchronized与lock区别

1.首先synchronized是java内置关键字,在jvm层面,Lock是个java类;
2.synchronized在线程执行结束或抛出异常后自动释放锁,Lock必须在finally中手工释放锁(unlock()方法释放锁),否则容易造成线程死锁;
3.lock功能比synchronized功能强大,可以尝试获取锁,还有一些实现类,像读写锁等
4.synchronized的锁可重入、不可中断、非公平,而Lock锁可重入、可中断、可公平(两者皆可)
指定公平锁Lock lock = new ReentrantLock(true)
5.Lock锁适合大量同步的代码的同步问题,synchronized锁适合代码少量的同步问题。

Callable与Runnable的区别

相同点:都是在线程中被执行;

不同点:Callable在线程中执行的接口是call,能对外抛出异常,且有返回值;Runnable在线程中执行的接口是run,不能对外抛出异常,且没有返回值

 

Future线程

Future线程:可以获取线程的执行结果,判断线程是否执行结束、中断执行中的线程
FutureTask是Runable和Future接口的实现类

线程一般要求快进快出

 


http://chatgpt.dhexx.cn/article/4dpyHTNs.shtml

相关文章

Java多线程中锁的理解与使用

1.简介 锁作为并发共享数据,保证一致性的工具,在JAVA平台有多种实现(如 synchronized 和 ReentrantLock等 ) 。 2.Java锁的种类 公平锁/非公平锁可重入锁独享锁/共享锁互斥锁/读写锁乐观锁/悲观锁分段锁偏向锁/轻量级锁/重量级锁自旋锁 上面是很多锁…

java多线程的15种锁

1 java锁分类 下面我们依照序号依次的介绍每一种锁 2 悲观锁和乐观锁 悲观锁和乐观锁是一种广义的概念,体现的是看待线程同步的不同的角度 悲观锁认为自己在使用数据的时候,一定有别的线程来修改数据,在获取数据的时候会先加锁&#xff0c…

Java多线程 - 锁

Java多线程 - 锁 三性 可见性 指的是线程之间的可见性,一个线程对状态的修改,对其他线程是可见的。在 Java中 volatile、synchronized 和 final 实现可见性。 原子性 如果一个操作是不可分割的,我们则称之为原子操作,也就是有原…

Java多线程与锁

前文中,我们已经了解了什么是线程,线程间常用通信方式,线程池以及其相关特性,可以看出锁在多线程环境中充当着重要作用,不管是线程间的数据通信,还是线程间的等待和唤醒,都依赖于锁,…

JAVA基础-多线程中锁机制

多线程锁 多线程锁机制锁的定义锁的分类公平锁/非公平锁可重入锁独享锁/共享锁互斥锁/读写锁乐观锁/悲观锁分段锁偏向锁/轻量级锁/重量级锁自旋锁 锁的使用AQSAQS框架展示AQS定义两种资源共享方式AQS常用的几种方法(自定义同步器实现时)自定义同步器实现…

多线程系列-Java中的锁(简介)

前言 Java提供了种类丰富的锁,每种锁因其特性的不同,在适当的场景下能够展现出非常高的效率。本文旨在对锁相关源码(本文中的源码来自JDK 8和Netty 3.10.6)、使用场景进行举例,为读者介绍主流锁的知识点,以…

JAVA如何在线程中加锁(四种方法)

JAVA多线程锁 线程的生命周期 ​ 总共六种状态,可归结为五种,线程的最终是死亡,阻塞不是最终状态,只是一个临时状态。只有调用了start方法,线程才进入就绪阶段。 //新生 ​ NEW, //运行​ RUNNABLE, //阻塞​ BLOCKE…

大数据平台_大数据应用场景有哪些

大数据时代的出现,简单的讲是海量数据同完美计算能力结合的结果,确切的说是移动互联网、物联网产生了海量的数据,大数据计算技术完美地解决了海量数据的收集、存储、计算、分析的问题。一些公司也成立了大数据部门,大数据得到了企…

银行业9大数据科学应用案例

在银行业中使用数据科学不仅仅是一种趋势,它已成为保持竞争的必要条件。 银行必须认识到, 大数据技术可以帮助他们有效地集中资源,做出更明智的决策并提高绩效。 以下我们罗列银行业使用的数据科学用例清单, 让您了解如何处理大量数据以及如何有效使用数据。 [TOC] 1 欺诈识…

某银行大数据体系架构设计与演进

近年来,随着大数据与人工智能相关技术的迅速发展,新技术逐步在全社会各行各业得到应用。银行业作为一个高度信息化的行业,首当其冲面临着互联网新技术应用的挑战。民生银行在 2013 年开始布局分布式、大数据及人工智能技术等领域,…

图解大数据 | 大数据生态与应用导论

作者:韩信子[ShowMeAI](https://www.showmeai.tech 教程地址:https://www.showmeai.tech/tutorials/84 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/167 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏S…

大数据应用于生活,目前主要应用在哪些领域?

如果提到“大数据”时,你会想到什么?也许大部分人会联想到庞大的服务器集群;或者联想到销售商提供的一些个性化的推荐和建议。 如今大数据的深度和广度远不止这些,大数据已经在人类社会实践中发挥着巨大的优势,其利用价值也超出我们的想像。…

大数据应用管理模式及内容

通过调研,数据应用管理可总结为分散管理型、职能复用型、集中管理型三种模式,数据应用管理模式中重点关注组织管理、需求管理、建设管理、成果管理四大领域。 (1) 管理模式 分散管理型:各部门分散开展数据应用&#xf…

大数据应用于各个行业,大数据在各行各业的具体应用是什么?

大数据无处不在,大数据应用于各个行业,包括金融、汽车、餐饮、电信、能源、体能和娱乐等在内的社会各行各业都已经融入了大数据的印迹,下面详细介绍一下大数据在各行各业的具体应用。      制造业,利用工业大数据提升制造业水…

大数据应用的重要性体现在方方面面

大数据应用的重要性,自全国提出“数据中国”的概念以来,我们周围默默地在发挥作用的大数据逐渐深入人们的心中,大数据的应用也越来越广泛,具体到金融、汽车、餐饮、电信、能源、体育和娱乐等领域,下面就通过本文&#…

4大案例分析金融机构的大数据应用

就“大数据金融”思维利用而言,国外金融机构有着十足丰富的体现,已经将大数据技术在风险控制、运营管理、销售支持及商业模式创新等领域进行了全面的尝试。 案例一:汇丰银行-风险管理 汇丰银行在防范信用卡和借记卡欺诈的基础上,利…

金融业大数据应用场景

如果能够引入外部数据,还可以进一步加快数据价值的变现。外部数据中比较好的有社交数据、电商交易数据、移动大数据、运营商数据、工商司法数据、公安数据、教育数据和银联交易数据等。 大数据在金融行业的应用范围较广,典型的案例有花旗银行利用 IBM 沃…

【行业|分析】大数据对于银行七大应用

如今,Hadoop几乎存在于各个方面,其通过利用大数据来分析信息和增加竞争力。许多金融机构和公司已经开始使用Hadoop成功地解决问题,即便他们本没有计划这样做。因为如果他们不这样做,就会面临市场份额损失的巨大风险。以下是一些特别有趣且重要的大数据和Hadoop用例。 诈骗侦…

银行大数据风控平台的建设要点与应用

金融行业是经营风险的行业,风险控制能力是金融机构的核心竞争力。通常而言,金融机构一般是通过给客户的信用状况评分来计量贷款违约的可能性,并通过客户的风险水平进行利率定价。 而传统的信用测算主要是利用历史借贷数据和财务数据对借款人的…

浅谈大数据如何应用?

大数据所面临的五大问题中最后一个是大数据应用,也是大数据问题的具象和最终展现形式。如果用更高度的概括来表述大数据的生命周期,可以归纳为:大数据来源大数据技术大数据应用。三者缺一不可、彼此相承,见下图: ** …