❤️ Author: 老九
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个人名言:不可控之事 乐观面对
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饿汉模式表示很着急,就想吃完饭剩下很多碗,然后一次性把碗全洗了。就是比较着急的去创建实例。用static来创建实例,利用在类加载时初始化,只有一份拷贝存在于内存中的特性实现单例模式,并且立即进行实例化。下面代码中的instance对应的实例,就是该类唯一的实例:
class Singleton{
public static Singleton instance = new Singleton();
private Singleton(){}
public static Singleton getInstance(){
return instance;
}
}
public class Example{
public static void main(String[] args) {
Singleton instance = Singleton.getInstance();
Singleton instance2 = Singleton.getInstance();
System.out.println(instance == instance2);
}
}
为了防止程序员在其他地方不小心new这个Singleton,于是把构造方法设为private了
类是对象的模板,描述了对象的行为和状态。
对象是类的实例,它是在内存中分配的实体,具有实际的属性和行为。
在Java中,每个类在加载到内存后,都会有一个对应的类对象。这个类对象存储了类的相关信息,包括类的名称、方法、属性等。
类对象是Java虚拟机(JVM)在运行时对类的抽象表示。
静态成员(类属性/类方法)是与类关联的,而不是与类的实例相关联的。它们在类加载时初始化,并且只有一份拷贝存在于内存中,被所有类的实例共享。
实例成员(实例属性/实例方法)是与类的实例相关联的,每个类的实例都有自己的一份实例成员。
懒汉模式主要是,不立即初始化实例,只有在被调用的时候,才会创建实例
加锁,把创建实例的代码加锁就可以了,加锁的时候,可以直接指定类对象.class作为锁对象。加锁之后,线程安全问题得到了解决,但是又有了新的问题。在多线程调用获取信息的时候,可能涉及到读和修改,但是一旦实例被初始化之后,就只剩读操作了。
class Singleton{
private static volatile Singleton instance = null;
private Singleton(){}
public static Singleton getInstance(){
if(instance == null){
synchronized (Singleton.class){
if(instance == null){
instance = new Singleton();
}
}
}
return instance;
}
}
public class Example{
public static void main(String[] args) {
Singleton instance = Singleton.getInstance();
Singleton instance2 = Singleton.getInstance();
System.out.println(instance == instance2);
}
}
为什么要两次判断: 因为在并发环境中,多个线程可能会同时通过第一次检查,此时可能会出现多个线程都创建实例的情况。第二次检查可以确保只有一个线程能够创建实例,保证了单例模式的唯一性。
为什么需要加volatile: 因为如果有多个线程的话,都去读getInstance就可能导致内存可见性的问题,所以需要加上volatile来避免内存可见性问题
和饿汉模式的区别就是,懒汉模式只有在使用的时候,才会创建实例,饿汉模式在类加载的时候就会创建实例。
队列的特性是先进先出,相对于普通队列,阻塞队列又有其他方面的功能:
通过上面这种特性,就可以实现 “生产者消费者模型” 。就像我们烤串,有人烤,有人吃,然后烤好的放在烤盘上面。对于吃烤串来说,烤盘就是交易场所。此处的阻塞队列就可以作为生产者消费者模型当中的交易场所。
生产者消费者模型,是实际开发当中非常有用的一种多线程开发手段,尤其是在服务器开发场景当中。假设有两个服务器 A 和 B,A 作为入口服务器直接接受用户的网络请求,B 作为应用服务器,来给 A 提供一些数据。如图:
如果不使用生产者消费者模型,此时 A 和 B 的耦合性是比较强的。在开发 A 代码的时候,就得充分了解到 B 提供的一些接口,开发 B 代码的时候,也得充分了解到 A 是怎么调用的。一旦想把 B 换成 C ,A 的代码就需要较大的改动。而且如果 B 挂了,也可能直接导致 A 也顺带挂了。
使用生产者消费者模型,就可以降低这里的耦合,就像这样:
未使用生产者消费者模型的时候,如果请求量突然暴涨。A 暴涨=> B 暴涨,A 作为入口服务器,计算量较小,不会产生问题。B 作为应用服务器,计算量可能很大,需要的系统资源也更多,如果请求更大了,就可能导致程序挂了。如图:
如果使用阻塞队列的话,A 的请求暴涨 => 阻塞队列的请求暴涨,由于阻塞队列没啥计算量,只是存数据,所以抗压能力就更强。B 这边依然按照原来的速度进行处理数据,就不会受到 A 的暴涨。所以就不会引起崩溃。也就是 “削峰”。这种峰值很多时候不是持续的,过去之后就恢复了。B 仍然是按照原有的频率来处理之前积压的数据,就是 “填谷” 。
实际开发当中:阻塞队列不是一个简单的数据结构了,而是一个/一组专门的服务器程序,提供的功能不仅仅是队列阻塞。还会在这些基础上面提供更多的功能(数据持久化存储,多个数据通道,多节点备份,支持控制面板,方便配置参数),又叫”消息队列“。
通过 BlockingQueue 来实现阻塞队列,代码如下:
public class Example{
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
BlockingDeque<String> stringBlockingDeque = new LinkedBlockingDeque<>();
//入队
stringBlockingDeque.put("hello");
//出队
String s = stringBlockingDeque.take();
System.out.println(s);
}
}
1.先实现一个普通队列(通过数组来实现)
2.再加上线程安全
3.再加上阻塞
实现一个普通队列:
出队列就是把 head 位置的元素返回去,并且 head++。当 tail 加满的时候,就回到队列头。所以重要的就是区别空队列和满队列。所以我们创建一个变量来记录元素的个数:size == 0 就是空,size == arr.length 就是满。
保证线程安全:
1.在多线程环境下,使用入队和出队没有问题。
2.入队和出队的代码是属于公共操作变量,所有给整个方法加锁。
实现阻塞效果:
通过使用 wait 和 notify 机制来实现阻塞效果。
对于 入队 来说:就是队列为满。
对于 出队 来说:就是队列为空。
代码如下 :
class MyBlockQueue{
private int[] data = new int[1000];
private int size = 0;
private int head = 0;
private int tail = 0;
private Object locker = new Object();
//入队列
public void put(int value) throws InterruptedException {
synchronized (locker){
if(size == data.length){
//put 当中的 wait 要由 take 来唤醒,只要 take 成功一个元素,就可以唤醒了
locker.wait();
}
//队列不满,把新的元素放入 tail 位置上
data[tail] = value;
tail++;
//处理 tail 到达数组末尾的情况
if(tail >= data.length){
tail = 0;
}
size++;
locker.notify();
}
}
//出队列
public Integer take() throws InterruptedException {
synchronized (locker){
if(size == 0){
//说明队列为空,就需要等待,就需要 put 来唤醒
locker.wait();
}
int ret = data[head];
head++;
if(head >= data.length){
head = 0;
}
size--;
//就说明 take 成功了。然后唤醒 put 中的等待。
locker.notify();
return ret;
}
}
}
public class Example{
private static MyBlockQueue queue = new MyBlockQueue();
public static void main(String[] args) {
//如果有多个生产者和多个消费者,就再多创建几个线程
Thread producer = new Thread(()->{
int num = 0 ;
while(true){
try{
System.out.println("生产了:"+num);
queue.put(num);
num++;
}catch (InterruptedException e){
e.printStackTrace();
}
}
});
producer.start();
Thread customer = new Thread(()->{
while(true){
int num = 0;
try{
num = queue.take();
System.out.println("消费了:"+num);
//消费慢,但是可以一直生产。1000 之后,队列满了,所以就阻塞了。直到消费了一个。
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
});
customer.start();
}
}
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