Count_Down

Climate Change Is Having a Major Impact on Global Health A devastating heat wave swept across Europe in 2003, killing tens of thousands of people, scientists estimate. Many were elderly, with limited mobility, and some already suffered from chronic diseases. But climate change is making such extreme weather more common—and the effects will not be limited to the old and sick. Warming temperatures do not only threaten lives directly. They also cause billions of hours of lost labor, enhance conditions for the spread of infectious diseases and reduce crop yields, according to a recent report. The

在Java并发编程中，经常会因为需要提高响应速度而将请求异步化，即将同步请求转化为异步处理，这是很自然能想到的一种处理方式。相反，在有些场景下也需要将异步处理转化为同步的方式。 首先介绍一下同步调用和异步调用的概念： 同步调用：调用方在调用过程中，持续等待返回结果。 异步调用：调用方在调用过程中，不直接等待返回结果，而是执行其他任务，结果返回形式通常为回调函数。 其实，两者的区别还是很明显的，这里也不再细说，我们主要来说一下Java如何将异步调用转为同步。换句话说，就是需要在异步调用过程中，持续阻塞至获得调用结果。接下来将介绍5种Java并发编程中异步转同步的方法。 使用wait和notify方法 使用条件锁 Future 使用CountDownLatch 使用CyclicBarrier 前置条件：构造一个异步调用 首先，写demo需要先写基础设施，这里是需要构造一个异步调用模型。异步调用类： import java.util.Random; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; import java.util.concurrent.Future; //加入Java开发交流君样：756584822一起吹水聊天 public class

看多了各种多线程得内容，我们是不是忘记了某一个很重要得知识点—— 线程活性故障 线程活性故障 是由于资源稀缺性或者程序自身的问题导致线程一直处于非 Runnable 状态，或者线程虽然处于 Runnable 状态但是其要执行的任务一直无法取得进展的一种故障现象 关注公众号：Java架构师联盟，每日更新技术好文 下面就来介绍几种常见类型的线程活性故障： 死锁 锁死 线程饥饿 活锁 死锁 对于死锁得问题，我们有一个非常非常好玩的问题---哲学家吃饭，干饭人干饭魂，我们就通过这个讲解引入一下 啊 假设有 5 个哲学家，他们的生活只是思考和吃饭。这些哲学家共用一个圆桌，每位都有一把椅子。在桌子中央有一碗米饭，在桌子上放着 5 根筷子（图 1 )。 当一位哲学家思考时，他与其他同事不交流。时而，他会感到饥饿，并试图拿起与他相近的两根筷子（筷子在他和他的左或右邻居之间）。一个哲学家一次只能拿起一根筷子。显然，他不能从其他哲学家手里拿走筷子。当一个饥饿的哲学家同时拥有两根筷子时，他就能吃。在吃完后，他会放下两根筷子，并开始思考。 哲学家就餐问题是一个经典的同步问题，这不是因为其本身的实际重要性，也不是因为计算机科学家不喜欢哲学家，而是因为它是大量并发控制问题的一个例子。这个代表性的例子满足：在多个进程之间分配多个资源，而且不会出现死锁和饥饿。 我们可以用一段程序来模拟并验证上述的情况 先对筷子

##J.U.C实现基础 AQS、非阻塞数据结构和原子变量类（java.util.concurrent.atomic包中的类），concurrent包中的基础类都是使用这种模式来实现的。而concurrent包中的高层类又是依赖于这些基础类来实现的。从整体来看，concurrent包的实现示意图如下： Java中的许多可阻塞类，例如ReentrantLock、Semaphore、ReentrantReadWriteLock、CountDownLatch等，都是基于AQS构建的。 注：在jdk 1.8.0_111源码中FutureTask不是基于AQS的，而是基于CAS FutureTask源码注释： /* * Revision notes: This differs from previous versions of this * class that relied on AbstractQueuedSynchronizer, mainly to * avoid surprising users about retaining interrupt status during * cancellation races. Sync control in the current design relies * on a "state" field updated via CAS to

Java创建线程的4种方式： Java使用Thread类代表线程，所有线程对象都必须是Thread类或者其子类的实例。Java可以用以下4种方式来创建线程： 1）继承Thread类创建线程； 2）实现Runnable接口创建线程； 3）实现Callable接口，通过FutureTask包装器来创建Thread线程； 4）使用ExecutorService、Callable(或者Runnable)、Future实现由返回结果的线程。 接下来，针对这四种方式详细介绍及其用法： 1）继承Thread类创建线程 Thread类本质上是实现了Runnable接口的一个实例，代表一个线程的实例。启动线程的唯一方法就是通过Thread类的start()实例方法。start()方法是一个native方法，它将启动一个新线程，并执行run()方法。这种方式实现多线程很简单，通过自己的类直接extends Thread，并复写run()方法，就可以启动新线程并执行自己定义的run()方法。 例如： /** * 无返回值的 */ class MyThread extends Thread { CountDownLatch countDownLatch; public MyThread(CountDownLatch countDownLatch) { this .countDownLatch =

前言： 　　如果说J.U.C包下的核心是什么？那我想答案只有一个就是AQS。那么AQS是什么呢？接下来让我们一起揭开AQS的神秘面纱 AQS是什么？ 　　AQS是AbstractQueuedSynchronizer的简称。为什么说它是核心呢？是因为它提供了一个基于FIFO的队列和state变量来构建锁和其他同步装置的 基础框架 。下面是其底层的数据结构。 AQS的特点 　　1、其内使用Node实现FIFO（FirstInFirstOut）队列。可用于构建锁或者其他同步装置的基础框架 　　2、且利用了一个int类表示状态。在AQS中维护了一个volatile int state，通常表示有线程访问资源的状态，当state>1的时候表示线程重入的数量，主要有三个方法控制：getState()，setState()，CompareAndSetState()。后面的源码分析多用到这几个方法 　　3、使用方法是继承，子类通过继承并通过实现它的方法管理其状态（acquire和release）的方法操纵状态。 　　4、同时实现排它锁和共享锁模式。实际上AQS功能主要分为两类：独占（只有一个线程能执行）和共享（多个线程同时执行），它的子类要么使用独占功能要么使用共享功能，而ReentrantLock是通过两个内部类来实现独占和共享 CountDownLatch如何借助AQS实现计数功能？ 　

1. 基本的线程机制 实现Runnable接口，编写run()方法。 将Runnable对象提交给Thread构造器，start()方法来启动线程。 Thread.yield()静态方法：当前线程进入“就绪状态”，同等优先级的等待线程可以获取执行权，但不保证线程调度一定发生。 使用java.util.concurrent包中的Executor管理Thread对象。 ExecutorService exec = Executors.newCachedThreadPool(); ExecutorService exec = Executors.newFixedThreadPool(5); //固定线程数量 ExecutorService exec = Executors.newSingleThreadExecutor(); exec.execute(new Task()); exec.shutdown() SingleThreadExecutor使用场景：监听进入套接字链接的任务 shutdown()方法的调用可以防止新任务提交给Executor，shutdown()被调用之前的任务会被继续执行。 当任务中产生返回值时，实现Callable接口的call()方法 class TaskWithResult implements Callable<String> { public

CountDownLatch private static void countDownLatch() throws InterruptedException { int length = 100; CountDownLatch latch = new CountDownLatch(length); Long t1 = System.nanoTime(); List<Integer> results = new ArrayList<>(); for (int index = 0; index < length; index++) { final int threadIndex = index; Thread thread = new Thread(() -> { System.out.println("start thread - " + threadIndex); Double random = -1.0; try { Thread.sleep(1 * 1000); random = (100 * Math.random()); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } System.out.println("stop thread - " + threadIndex + " random = " +

再谈并发 上一篇python并发中讲到了，使用多进程，多线程，多任务来加快程序的运行。其中讲到的一点似乎有点问题，操作系统中线程是调度器的最小执行单位，那为何python中的多线程无法利用多核，只能在一个处理器上运行呢？因为python中有GIL（全局解释器锁）这么个东西，当然它只是cpython解释器的一个特性，其他解释器可能没有。 大学时总在想，学操作系统、计算机组成原理、数据结构有啥用啊？还不如学习如何使用 hibernate 、 struts 、 spring 。当你工作3年后，对如何使用这些工具再也提不起兴趣时或者想深入了解它到底为什么是那样时，你就会重新回过头来打量大学时学的这些底层知识。 也许你对下面一句话耳熟能详： 进程是资源分配的最小单位，线程是最小执行单位。 大学时读的完全是字面意思啊？并没有思考什么是进程，为何要搞出来个进程？好吧，下面又是我杜撰的。 进程是一个操作系统级别的概念，运行一个程序时往往需要各种资源，操作系统把一个程序以及运行时所需要的资源抽象成一个进程，这里的资源是存储资源和计算资源。各个进程的计算资源是由操作系统的调度器统一分配的，而不是一个进程永远霸占计算资源；因为进程使用的是虚拟内存地址，不同进程的同一虚拟地址可能映射到了不同的物理内存上，所以不同进程间的存储资源是不共享的。 因为进程的储存资源不共享，创建销毁和切换的开销比较大

React Native之倒计时组件的实现(ios android) 一,需求分析 1,app需实现类似于淘宝的活动倒计时,并在倒计时结束时,活动也结束。 2,实现订单倒计时,并在倒计时结束时,订单关闭交易。 3,实现获取验证码倒计时。 二,技术实现 2.1,活动倒计时与订单倒计时的实现,源码如下： 1 componentDidMount() { 2 this .interval = setInterval(() => { 3 const date = this .getDateData( this .props.date); 4 if (date) { 5 this .setState(date); 6 } else { 7 this .stop(); 8 this .props.onEnd(); 9 } 10 }, 1000 ); 11 } 12 componentWillMount() { 13 const date = this .getDateData( this .props.date); 14 if (date) { 15 this .setState(date); 16 } 17 } 1,倒计时方法的实现： 1 getDateData(endDate) { 2 endDate = endDate.replace(/-/g, "/" ); 3 let diff =