Structures de données et algorithmes Java : optimisation pratique de la programmation concurrente

En Java, la programmation simultanée optimise les performances des applications multithread grâce à des structures de données et des algorithmes simultanés : Opérations atomiques : l'utilisation de variables atomiques (telles que AtomicInteger) garantit que l'opération est exécutée dans son ensemble. Structures de données simultanées : utilisez des structures de données thread-safe telles que ConcurrentHashMap, ConcurrentLinkedQueue et CopyOnWriteArrayList. Verrouillage : utilisez les interfaces synchronisées et verrouillées pour protéger le code des sections critiques.

Structures de données et algorithmes Java : optimisation pratique pour la programmation simultanée

Dans les applications multithread, la programmation simultanée est cruciale pour améliorer les performances et la réactivité. En Java, nous pouvons utiliser des structures de données et des algorithmes simultanés pour optimiser les scénarios simultanés.

Opérations atomiques

Les opérations atomiques garantissent qu'un ensemble d'opérations sont exécutées dans leur ensemble, ou pas du tout. Les classes telles que AtomicInteger, AtomicReference et AtomicBoolean en Java fournissent des variables atomiques. AtomicInteger、AtomicReference 和 AtomicBoolean 等类提供了原子变量。

AtomicInteger counter = new AtomicInteger();
counter.incrementAndGet();

并发数据结构

• ConcurrentHashMap：一个线程安全的哈希表，允许多个线程同时访问和更新。
• ConcurrentLinkedQueue：一个线程安全的队列，支持多线程插入和删除。
• CopyOnWriteArrayList：一个线程安全的列表，每次迭代都会创建列表的副本。

ConcurrentHashMap<String, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>();
map.put("key", 10);

锁

• synchronized：一个内建锁，可用于保护临界区代码。
• Lock 接口：提供更细粒度的锁控制，例如可重入锁和读写锁。

synchronized (lock) {
    // 临界区代码
}

实战案例：并发计数器

考虑一个需要对请求进行计数的 Web 应用程序。由于请求可能是并发发生的，因此需要一个线程安全的计数器：

import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;

public class Counter {

    private AtomicLong count = new AtomicLong();

    public long increment() {
        return count.incrementAndGet();
    }

    public long getCount() {
        return count.get();
    }
}

在 increment() 方法中，我们使用 AtomicLong 的 incrementAndGet() 方法原子性地将计数增加 1。在 getCount()rrreee

Structure de données concurrentes

🎜

• 🎜ConcurrentHashMap : 🎜Une table de hachage sécurisée pour les threads qui permet à plusieurs threads d'accéder et de se mettre à jour simultanément.
• 🎜ConcurrentLinkedQueue : 🎜Une file d'attente thread-safe qui prend en charge l'insertion et la suppression multithread.
• 🎜CopyOnWriteArrayList : 🎜Une liste thread-safe qui crée une copie de la liste à chaque itération.

rrreee🎜🎜Lock🎜🎜

• 🎜synchronisé : 🎜Un verrou intégré qui peut être utilisé pour protéger le code de section critique.
• 🎜Interface de verrouillage : 🎜 Fournit un contrôle de verrouillage plus précis, tel que les verrous réentrants et les verrous en lecture-écriture.

rrreee🎜🎜Cas pratique : compteur de concurrence🎜🎜🎜Considérons une application Web qui doit compter les requêtes. Étant donné que les requêtes peuvent survenir simultanément, un compteur thread-safe est nécessaire : 🎜rrreee🎜Dans la méthode increment(), nous utilisons incrementAndGet() de <code>AtomicLong La méthode /code> incrémente atomiquement le nombre de un. Dans la méthode getCount(), nous renvoyons la valeur actuelle du décompte. 🎜🎜En utilisant des structures de données et des verrous simultanés, nous garantissons que les décomptes de l'application restent précis et cohérents dans un environnement concurrent. 🎜

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