以下代码导致死锁(在我的电脑上):
public class Test {
static {
final int SUM = IntStream.range(0, 100)
.parallel()
.reduce((n, m) -> n + m)
.getAsInt();
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println("Finished");
}
}
但是,如果我将reducelambda参数替换为匿名类,则不会导致死锁:
public class Test {
static {
final int SUM = IntStream.range(0, 100)
.parallel()
.reduce(new IntBinaryOperator() {
@Override
public int applyAsInt(int n, int m) {
return n + m;
}
})
.getAsInt();
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println("Finished");
}
}
你能解释一下这种情况吗?
P.S.
我发现该代码(与之前的代码有些不同):
public class Test {
static {
final int SUM = IntStream.range(0, 100)
.parallel()
.reduce(new IntBinaryOperator() {
@Override
public int applyAsInt(int n, int m) {
return sum(n, m);
}
})
.getAsInt();
}
private static int sum(int n, int m) {
return n + m;
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println("Finished");
}
}
工作不稳定。在大多数情况下,它挂起了,但是有时它成功完成了:
在此处输入图片说明
我真的不明白为什么这种行为不稳定。实际上,我重新测试了第一个代码段,并且行为相同。因此,最新的代码等于第一个。
为了了解使用了哪些线程,我在“日志记录”后面添加了以下内容:
public class Test {
static {
final int SUM = IntStream.range(0, 100)
.parallel()
.reduce((n, m) -> {
System.out.println(Thread.currentThread().getName());
return (n + m);
})
.getAsInt();
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println("Finished");
}
}
对于应用程序成功完成的情况,我会看到以下日志:
main
main
main
main
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
main
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
main
main
main
main
main
main
main
main
main
main
main
main
main
main
main
main
main
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
main
main
main
main
main
main
main
main
main
main
main
main
main
main
main
main
main
main
main
main
main
main
main
main
main
main
main
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
ForkJoinPool.commonPool-worker-1
Finished
PS 2
我不明白reduce是足够复杂的操作。我找到了一个更简单的示例来显示该问题:
public class Test {
static {
System.out.println("static initializer: " + Thread.currentThread().getName());
final long SUM = IntStream.range(0, 2)
.parallel()
.mapToObj(i -> {
System.out.println("map: " + Thread.currentThread().getName() + " " + i);
return i;
})
.count();
}
public static void main(String[] args) {
System.out.println("Finished");
}
}
对于幸福的情况(罕见的情况),我看到以下输出:
static initializer: main
map: main 1
map: main 0
Finished
扩展流范围的幸福案例示例:
static initializer: main
map: main 2
map: main 3
map: ForkJoinPool.commonPool-worker-2 4
map: ForkJoinPool.commonPool-worker-1 1
map: ForkJoinPool.commonPool-worker-3 0
Finished
导致死锁的案例示例:
static initializer: main
map: main 1
它还会导致死锁,但不会导致每次启动。
区别在于lambda主体是在同一Test
类中编写的,即合成方法
private static int lambda$static$0(int n, int m) {
return n + m;
}
在第二种情况下,接口的实现位于不同的 Test$1
类中。因此,并行流的线程不会调用的静态方法,Test
因此不依赖于Test
初始化。
死锁描述了另外两个线程因为永远等待对方而被阻塞的情况。当死锁发生时,程序永远挂起,你唯一能做的就是杀死程序。 为什么在下面给出的示例生产者-消费者问题中没有发生死锁: 我想知道为什么当同步对象正在等待其他线程释放锁时,在同步块中调用等待方法不会导致死锁?
问题内容: 如果我提交的表单的操作字段为空,则它提交到当前页面-ajax请求就是这种情况吗? 问题答案: 没错,它会提交到当前页面。 参考,jQuery文档: url (字符串) 默认值:当前页面 一个字符串,其中包含将请求发送到的URL。 资源
在使用Java并行流时,当一些并行操作在静态初始化器块内完成时,我遇到了死锁。 当并行处理流时,所有的工作(数字不按顺序显示): 但是,当使用处理流时,会出现死锁(我假设这与主线程和ForkJoinPool管理之间的交互有关): 但是当在一个单独的线程中生成流处理时,一切都很顺利: 如果能理解为什么在某些情况下会出现僵局,而在其他情况下却不会出现这种情况,我将不胜感激。这显然不仅仅是因为使用了静态
主要内容:示例,死锁解决方案示例死锁描述了两个或多个线程等待彼此而被永久阻塞的情况。 当多个线程需要相同的锁定但以不同的顺序获取时,会发生死锁。 Java多线程程序可能会遇到死锁状况,因为关键字会导致执行线程在等待与指定对象相关联的锁定或监视时出现阻止情况。 看看下面一个例子。 示例 当您编译并执行上述程序时,会出现死锁情况,以下是程序生成的输出 - 上述程序将永久挂起,因为两个线程都不能继续进行,等待彼此释放锁定,所以您可以按
我正在处理xml,我需要每条记录发送一条消息,当我收到最后一条记录时,我关闭了kafka生产者,这里的问题是kafka生产者的发送方法是异步的,因此,有时当我关闭生产者时,它会拖曳我在某个地方读到过,我可以让制片人敞开心扉。我的问题是:这意味着什么,或者是否有更好的解决方案。 -编辑- 想象以下场景: 我们阅读标签并创建kafka生产者 对于每个元素,我们读取其属性,生成一个json对象并使用se
问题内容: 想象一下,一个需要花费很长时间才能运行的python脚本,如果我在运行时对其进行修改,会发生什么?结果会有所不同吗? 问题答案: 没什么,因为Python将您的脚本预编译为PYC文件并启动它。 但是,如果发生某种异常,您可能会得到有点误导的解释,因为 X 行的代码可能与启动脚本之前的代码不同。