欧阳丰
欧阳丰

总结多线程与设计模式+synchronized+性能+高吞吐+死锁+线程安全

Java线程

  • Java语言的线程
  • 何谓线程
  • 线程启动
  • 线程的暂时停止
  • 线程的共享互斥
  • 线程的协调
  • 线程的状态转移
  • 跟线程有关的其他话题

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多线程程序的评量标准

  • 安全性
  • 生存性
  • 复用性
  • 性能
  • 评量标准的总结

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SingleThreaded Execution模式，能通过这座桥的，只有一个人

  • 非线程安全的Gate类
  • UserThread类
  • 线程安全的Gate类
  • synchronized
  • 生存性与死锁
  • 可复用性和继承反常
  • 临界区的大小和性能
  • 其他相关设计模式
  • 原子操作

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Immutable模式 想破坏它也没有办法

  • PrintPersonThread类
  • 何时使用(可使用Immutable模式的情况)
  • 考虑成对的mutable类和immutable类[性能]
  • 为了确保不可变性[可复用性]
  • 标准类库中用到的Immutable模式
  • 其他相关设计模式
  • Single Threaded Execution模式
  • Read-Write Lock模式
  • Flyweight模式
  • 集合类与多线程

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GuardedSuspension模式 要等到我准备好

  • Request类
  • RequestQueue类
  • ClientThread类
  • ServerThread类
  • Main类
  • getRequest详解
  • putRequest详解
  • synchronized的含义
  • wait与锁
  • 相关的设计模式
  • Single Threaded Execution模式
  • Balking模式
  • Producer-Consumer模式
  • Future模式

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Balking模式 不需要就算了

  • Data类
  • SaverThread类
  • ChangerThread类
  • Main类
  • 相关设计模式
  • Guarded Suspension模式
  • Observer模式

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Producer-Consumer模式 我来做， 你来用

  • Producer-Consumer 模式
  • 范例程序
  • Producer-Consumer 模式的所有参与者
  • 扩展思考方向的提示
  • 相关模式
  • 进阶说明: Interrupte dExcepti on异常

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Read-Write Lock 大家想看就看吧，不过看的时候不能写喔

  • Read-Write Lock 模式
  • Read-Write Loeak 模式的所有参与者
  • 扩展思考方向的提示
  • 相关模式

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Thread-Per-Message 这个工作交给你了

  • Thread-Fer-Message 模式
  • 范例程序
  • Thread-P er-Message 模式的所有参与者
  • 扩展思考方向的提示
  • 相关模式
  • 进阶说明:进程与线程

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Worker Thread 等到工作来，来了就工作

  • WorkThread 模式
  • 范例程序
  • Worker Thread 模式的所有参与者
  • 扩展思考方向的提示
  • 相关模式
  • 进阶说明: Swine的Event-Di spatching Thread

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Future 先给你这张提货单

  • Future 模式
  • 范例程序
  • Future 模式的所有参与者
  • 扩展思考方向的提示
  • 相关模式

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Two-PhaseTermination 快把玩具收拾好，去睡觉吧

  • 范例程序
  • Two-PhaseTermination 模式的所有参与者
  • 扩展思考方向的提示
  • 相关模式
  • 进阶说明:中断状态与InterruptedException异常的相互转换

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Thread-Specfic Storage 每个线程的保管箱

  • 关于java lang ThreadLocal类
  • 范例程序1
  • 范例程序2
  • Thread-Specific Storage 模式的所有参与者
  • 扩展思考方向的提示
  • 相关模式
  • 进阶说明: Actor-based与Task-based

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Active Object 接受异步消息的主动对象

  • Active object 模式
  • 范例程序
  • Active 0bject 模式的所有参与者
  • 扩展思考方向的提示
  • 相关模式

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  • 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战 Stark_Summer sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
    作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员，效力于Verisign，是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施（基础Hadoop）的技术主管。本文，Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间， Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状，非常值得阅读，虽然有一些信息在Spark 1.2版
  • spring-master-slave-commondao 王新春 DAOspringdataSourceslavemaster
    互联网的web项目，都有个特点：请求的并发量高，其中请求最耗时的db操作，又是系统优化的重中之重。 为此，往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层，要保证针对主库进行写操作，对多个从库进行读操作。当然在一些请求中，为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性，部分的读操作也要到主库上。（这种需求一般通过业务垂直分开，比如下单业务的代码所部署的机器，读去应该也要从主库读取数
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