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B2C购物网站建设目标自动化测试培训机构哪个好

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1. 基本类型原子类

  • AtomicInteger:用于对整数进行原子操作,如incrementAndGet()方法可以原子地将当前值加1并返回新值,getAndSet()方法可以原子地设置新值并返回旧值。
  • AtomicLong:和AtomicInteger类似,用于长整型的原子操作。在处理高并发场景下的计数(例如网站的访问量计数等场景),如果计数可能超出int范围,就可以使用AtomicLong。
  • AtomicBoolean:提供原子性的布尔值操作。例如在多线程环境下,用于标志某个资源是否被占用或者某个任务是否完成等场景。

2. 引用类型原子类

  • AtomicReference:可以原子地更新引用对象。比如在实现一个简单的对象缓存时,使用AtomicReference可以确保在多线程环境下安全地更新缓存中的对象引用。
  • AtomicStampedReference:在AtomicReference的基础上,增加了一个“版本号”(或者称为“时间戳”)的概念。它可以用于解决在并发环境下,对象可能被多次修改而导致的ABA问题。例如,在一个链表结构的并发操作中,一个节点可能被删除后又插入相同的节点,使用AtomicStampedReference可以区分这种情况。
  • AtomicMarkableReference:也是一种带有标记的原子引用类。它主要用于标记对象是否被删除或者其他简单的二元状态标记场景,相比AtomicStampedReference更简单,只关心两种状态。

3. 数组类型原子类

  • AtomicIntegerArray:对整数数组进行原子操作。假设一个多线程环境下的图像处理程序,需要对图像像素数组(假设像素值用整数表示)进行操作,AtomicIntegerArray可以保证每个像素值的操作原子性。
  • AtomicLongArray:用于长整型数组的原子操作。例如在一个金融数据分析系统中,可能有一个长整型数组用于记录多个金融产品的交易金额累计值,在多线程环境下更新这些数据时可以使用AtomicLongArray。
  • AtomicReferenceArray:对引用数组进行原子操作。比如在一个游戏服务器中,有一个玩家对象引用数组,在多线程环境下更新玩家对象引用(如玩家重新登录等情况)可以使用AtomicReferenceArray来保证操作的原子性。

4. 字段更新器原子类(用于原子地更新对象的某个字段)

  • AtomicIntegerFieldUpdater:用于原子地更新对象中的int类型字段。例如,在一个复杂的业务对象中,有一个int类型的状态字段,在多线程环境下需要原子地更新这个状态字段时可以使用。
  • AtomicLongFieldUpdater:用于原子地更新对象中的long类型字段,应用场景和AtomicIntegerFieldUpdater类似,只是针对长整型字段。
  • AtomicReferenceFieldUpdater:用于原子地更新对象中的引用类型字段。例如在一个包含用户对象的业务对象中,有一个引用类型字段表示用户的当前权限对象,在多线程环境下需要原子地更新这个权限对象引用时可以使用。

5. Adder和Accumulator类(Java 8引入)

  • LongAdder
    • 介绍:它是对AtomicLong的一种优化,在高并发的场景下提供了更高的性能。LongAdder在内部维护了多个变量(Cell数组)来分散并发更新的压力,而不是像AtomicLong那样在一个变量上进行竞争操作。
    • 应用场景和示例:例如在一个大规模的分布式系统中,统计各个节点的请求处理数量。多个线程频繁地更新这个计数,使用LongAdder可以有效减少竞争,提高并发性能。
import java.util.concurrent.atomic.LongAdder;
class RequestCounter {private LongAdder counter = new LongAdder();public void increment() {counter.add(1);}public long getCount() {return counter.sum();}
}
  • DoubleAdder
    • 介绍:类似于LongAdder,不过它是用于双精度浮点数(double)的累加器。在需要对浮点数进行高并发累加操作的场景下很有用。
    • 应用场景和示例:比如在一些科学计算或者金融数据统计场景中,需要对一系列双精度浮点数进行求和,并且这些求和操作可能会被多个线程同时执行。
  • LongAccumulator
    • 介绍LongAccumulator提供了一种更灵活的方式来对长整型数据进行累积操作。它允许你指定一个自定义的累积函数,而不仅仅是简单的加法。
    • 应用场景和示例:例如,你可以定义一个乘法累积函数来计算一系列数字的乘积。
import java.util.concurrent.atomic.LongAccumulator;
class ProductCalculator {private LongAccumulator accumulator;public ProductCalculator() {// 初始化LongAccumulator,第一个参数是累积函数(这里是乘法),第二个参数是初始值accumulator = new LongAccumulator((x, y) -> x * y, 1);}public void addValue(long value) {accumulator.accumulate(value);}public long getProduct() {return accumulator.get();}
}
  • DoubleAccumulator
    • 介绍:和LongAccumulator类似,但是用于双精度浮点数的累积操作,并且可以自定义累积函数,适用于更复杂的浮点数累积计算场景。

转自AI豆包

http://www.mmbaike.com/news/88854.html

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