JavaGuide项目中的Java并发常见面试题内容补充
并发编程基础概念
Java并发编程是Java开发者必须掌握的核心技能之一。在多核处理器成为主流的今天,理解并发原理对于编写高性能、线程安全的应用程序至关重要。Java并发编程涉及线程创建与管理、线程同步、线程通信等多个方面。
线程创建与管理
在Java中,创建线程主要有三种方式:
-
继承Thread类:通过继承Thread类并重写run()方法来创建线程。这种方式简单直接,但由于Java不支持多重继承,限制了类的扩展性。
-
实现Runnable接口:实现Runnable接口并实现run()方法,然后将Runnable实例传递给Thread构造函数。这种方式更灵活,推荐使用。
-
使用Callable和Future:Callable接口类似于Runnable,但它可以返回结果并抛出异常。结合ExecutorService和Future,可以获取线程执行结果。
线程同步机制
保证线程安全是并发编程的核心挑战。Java提供了多种同步机制:
-
synchronized关键字:最基本的同步机制,可用于方法或代码块。它基于对象监视器锁实现,确保同一时间只有一个线程可以执行同步代码。
-
volatile关键字:保证变量的可见性,但不保证原子性。适用于一个线程写、多个线程读的场景。
-
Lock接口:比synchronized更灵活的锁机制,提供了tryLock()、lockInterruptibly()等方法,可以实现更复杂的同步需求。
-
原子类:java.util.concurrent.atomic包下的类,如AtomicInteger,提供原子操作,适合计数器等场景。
线程池原理与使用
线程池是管理线程的有效方式,可以避免频繁创建和销毁线程的开销。Java通过Executor框架提供了线程池支持:
-
ThreadPoolExecutor:最灵活的线程池实现,可以自定义核心线程数、最大线程数、队列策略等参数。
-
Executors工厂类:提供创建常见线程池的便捷方法,如newFixedThreadPool、newCachedThreadPool等。
-
线程池工作流程:当任务提交时,线程池首先尝试使用核心线程处理;如果核心线程都在忙,任务进入队列;队列满时才会创建新线程,直到达到最大线程数。
并发集合类
Java并发包(java.util.concurrent)提供了线程安全的集合类:
-
ConcurrentHashMap:高并发环境下替代HashMap的选择,采用分段锁或CAS操作提高并发性能。
-
CopyOnWriteArrayList:写时复制的List实现,适合读多写少的场景。
-
BlockingQueue:阻塞队列,常用于生产者-消费者模式,如ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue等。
并发工具类
Java并发包还提供了强大的工具类:
-
CountDownLatch:允许一个或多个线程等待其他线程完成操作。
-
CyclicBarrier:让一组线程到达一个屏障时被阻塞,直到最后一个线程到达屏障时,屏障才会打开。
-
Semaphore:控制同时访问特定资源的线程数量。
-
Exchanger:用于两个线程间交换数据。
常见并发问题与解决方案
-
死锁:多个线程互相等待对方释放锁资源。避免方法包括按固定顺序获取锁、使用tryLock()、设置超时等。
-
活锁:线程不断改变状态但无法继续执行。通常需要引入随机性来打破这种状态。
-
线程饥饿:某些线程长时间得不到执行机会。可以通过公平锁或调整线程优先级来解决。
-
内存可见性问题:使用volatile或同步机制保证共享变量的可见性。
最佳实践建议
-
尽量使用高级并发工具类,而不是直接操作线程。
-
优先考虑无锁编程,如使用原子类和不可变对象。
-
合理设置线程池参数,避免资源耗尽。
-
编写线程安全的代码时,要明确同步的范围和粒度。
-
使用ThreadLocal存储线程私有数据,但要小心内存泄漏问题。
通过深入理解这些并发编程的核心概念和技术,Java开发者可以构建出高效、可靠的并发应用程序。在实际开发中,应根据具体场景选择合适的并发策略,并在性能与复杂性之间找到平衡点。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00