含义；掌握线程控制方法，理解各线程控制方法对线程状态切换的作用。 3. 线程的同步：理解临界资源问题，进一步明白线程安全的意义；了解关键字 synchronized 的用法；了解死锁的概念；通过生产者—消费者问题分析理解线程同步。 ## 大纲 线程基础 相关知识回顾 线程的概念模型 创建线程 后台线程 线程控制 线程生命的周期 线程优先级 线程串行化 线程休眠 ## 生产者—消费者问题 生产者消费者模型就是在一个系统中存在生产者和消费者两种角色，他们之间通过内存缓冲区进行通信，生产者生产消费者需要的资料，消费者把资料做成产品。 ## 生产者—消费者问题 ## ☑ 生产者消费者问题是线程模型中的经典问题 ▶ 生产者和消费者在同一时间段内共用同一存储空间，生产者向空间里生产数据，而消费者取走数据。 ▶ 阻塞队列就相当于一个缓冲区，平衡了生产者和消费者 的处理能力。这个阻塞队列就是用来给生产者和消费者解耦的。  ## 本节习题 ## 简答题 1. 简述线程的基本概念。程序、进程、线程的关系是什么？ 2. 线程的生命周期包括哪些基本状态？这些状态的关系如何？状态间的切换控制如何进行？

(初始) ’ alt=‘OCR图片’/> 拓展共识改造实战 轮流生产者的实现一判断当前轮次是否需要产块 is_step_proposer 当前时间戳 当前区块的产块人 Parent区块的见证人 Parent区块的时间戳 产块周期 ’ alt=‘OCR图片’/> 拓展共识改造实战 轮流生产者的实现一场景分析 产块周期3秒，当前时间T+3 三个见证人节点判断该时间点是否应该出块 节点C Block n+1 见证人c 见证人列表(a,b,c) TimestampT+3 GopherChina2018 ’ alt=‘OCR图片’/> 拓展共识改造实战 轮流生产者的实现一判断当前轮次一代码实现 // parent的signer存在于合法签发列表中 if parentOk { delta = int64(math.Abs(float64(currentIndex) GopherChina2018 和当前出块时间比较 ’ alt=‘OCR图片’/> 拓展共识改造实战 GopherChina2018 ’ alt=‘OCR图片’/> 拓展共识改造实战 轮流生产者的实现一注册下一次调用一场景分析 注册下一次delay时间，最大值是3秒，防止陷入side fork 最小值 = （3-块打包消耗时间） Block n 见证人a 见证人列表(a

Broker 服务宕机，则移除对应的路由信息。 消息生产者每隔 30s 会从 Nameserver 重新拉取 Topic 的路由信息并更新本地路由表；在消息发送之前，如果本地路由表中不存在对应主题的路由消息时，会主动向 Nameserver 拉取该主题的消息。 回到本文的主题：autoCreateTopicEnable，开启自动创建主题，试想一下，如果生产者向一个不存在的主题发送消息时，上面的任何一个步 中关于默认主题的路由信息中，会包含两个 Broker 分别各 8 个队列信息。 ## Step2：生产者寻找路由信息 生产者首先向 NameServer 查询路由信息，由于是一个不存在的主题，故此时返回的路由信息为空，RocketMQ 会使用默认的主题再次寻找，由于开启了自动创建路由信息，NameServer 会向生产者返回默认主题的路由信息。然后从返回的路由信息中选择一个队列（默认轮询）。消息发送者从 Nameserver NameServer 中还不存在新创建的 Topic 的路由信息。 ## 这里有三个关键点： 1. 启用 autoCreateTopicEnable 创建主题时，在 Broker 端创建主题的时机为，消息生产者往 Broker 端发送消息时才会创建。 2. 然后 Broker 端会在一个心跳包周期内，将新创建的路由信息发送到 NameServer，于此同时，Broker 端还会有一个定时任务，定时将内存中的路由信息，持久化到

SelfID(), taskID, otInput) 框架自动注入子协议参与方的接口 参与方设置输入的回调函数 框架在初始化扫描到时，会将该元函数进行标记 ## 04 一些优化技巧 ## 多生产者单消费者协程池抽象 // DivideBucket divides originalSet into mod buckets func DivideBucket(originalSet []*BucketData new(big.Int).SetBytes(key) bucket := intData.Mod(intData, m).Int64() return bucket, err: nil ## 多生产者协程并行处理数据 func(index int, processedResource interface{}) error { bucket := processedResource.(int64) originalSet[index]) return nil 单消费者协程接受处理后的数据 err != nil { return nil, err } ## 多生产者单消费者协程池抽象 // MPSAExecute is a multi processor single aggregator multi-thread model func MPSAExecute(resourceSize

wait() 和 notify() ..... 198 14.3.10 Thread.sleep() 与 Object.wait()、notify() 的区别 ..... 198 14.3.11 生产者—消费者问题 ..... 198 14.4 课后习题 ..... 199 5 Java EE 体系结构 ..... 200 15.1 软件开发的现状 ..... 201 15.1 OutputStream ..... 170 13.3 InputStream 和 OutputStream ..... 172 14.1 Java 线程生命周期状态 ..... 189 14.2 生产者消费者问题 ..... 199 15.1 Java 的三个平台版本 ..... 202 15.2 Java EE 容器 ..... 203 15.3 Java EE 组件 ..... 205 线程控制：理解线程的生命周期，明白各阶段的含义；掌握线程控制方法，理解各线程控制方法对线程状态切换的作用。 3. 线程的同步：理解临界资源问题，进一步明白线程安全的意义；了解关键字synchronized的用法；了解死锁的概念；通过生产者—消费者问题分析理解线程同步。 ## 授课方式 理论课：多媒体教学、程序演示 实验课：上机编程 ## 教学内容 ### 14.1 线程基础 #### 14.1.1 进程 进程是一个具有一定

main() 上面的代码就是实现生产者和消费者模型的一个比较简单的例子。 在并发编程中，使用生产者和消费之模式可以解决绝大多数的并发问题 如果生产者处理的速度很快，而消费者处理速度很慢，那么生产者就必须等消费者处理完，才能继续生产数据。同理，如果消费者的处理能力大于生产者，那消费者就必须等待生产者。 生产者和消费者模式就是通过一个容器（队列）来解决强耦合问题，生产者和消费者之间不通信，阻塞队列就 相当于一个缓冲区，平衡了生产者和消费者的处理能力。 ★多线程之线程池 multiprocessing.dummy.Pool 单线程和线程池并发执行效率对比 from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool import time def work_func(n): print(f"this is work {n}")

用于唤醒一个线程；notify_all() 则是通知所有线程。下面是一个生产者和消费者模型的例子： int main() { std::queue produced_nums; std::mutex mtx; std::condition_variable cv; bool notified = false; // 通知信号 // 生产者 auto producer = notified) { // 避免虚假唤醒 cv.wait(lock); } // 短暂取消锁，使得生产者有机会在消费者消费空前继续生产 lock.unlock(); // 消费者慢于生产者 std::this_thread::sleep_for(std:: chrono::milliseconds(1000)); std::thread(consumer); } p.join(); for (int i = 0; i < 2; ++i) { cs[i].join(); } return 0; 值得一提的是，在生产者中我们虽然可以使用 notify_one()，但实际上并不建议在此处使用，因为在多消费者的情况下，我们的消费者实现中简单放弃了锁的持有，这使得可能让其他消费者争夺此锁，从而更好的利用多个消费者之间的并发。话虽如此，但实际上因为

p11_1.jpg) - 不同于消费者，生产者主要的工作就是等待消费者的请求，在处理之后，返回应答 在这一端我们更加关注：“如何高效地接收和处理数据”这件事情 - 同步模式下，业务逻辑与IO逻辑分离，且根据“隔离仓”原则，为了保证整个系统更加稳定和高效地运行，业务逻辑本身也需要在不同的隔离的区域内进行。而这些区域，就是线程池。 所以构建生产者，就需要对线程池进行精细的管理。下面是针对线程池的各种管理方式。