[容器编排中多副本实例的动态调度]的搜索结果

...集成能力，并优化了对容器化部署的支持，使得基于ODL的网络服务在现代数据中心和5G环境中的部署更加灵活高效。 2. 深度分析：InfoQ上的一篇文章详细探讨了OpenStack与ODL结合在大规模电信云环境中的实践案例，通过实证分析揭示了两者如何协同工作以实现网络自动化和服务编排，为运营商提供了前所未有的敏捷性和可扩展性。 3. 行业动态：随着云原生技术和Kubernetes生态系统的普及，越来越多的企业开始探索将ODL与K8s CNI插件相结合，用于构建更加智能、自适应的容器网络解决方案。一篇来自The New Stack的文章对此进行了详尽解读。 4. 技术教程：为了帮助用户更好地掌握OpenDaylight的高级功能，如利用Northbound API进行网络策略管理、故障排查等，Red Hat官方博客最近发布了一篇教程，提供了从理论到实践的全面指南。 5. 学术研究：《计算机网络》期刊最新刊载的一篇研究报告，针对开源SDN控制器（包括OpenDaylight）的安全性和性能进行了深入剖析，并提出了提升其可靠性的若干改进方案，这对于从事相关领域研究和技术开发的专业人士具有很高的参考价值。 以上这些资源不仅可以帮助您跟踪了解OpenDaylight与OpenStack集成的最新进展，还能让您洞悉整个SDN领域的前沿趋势和发展方向，从而更好地指导您的项目实施和技术创新。

...值。为了紧跟技术发展动态并进一步探讨其实际应用场景，以下是一些延伸阅读的推荐内容： 1. 最新实践案例：近期，某知名电商平台在其秒杀活动系统中采用Redis的发布订阅模式优化了库存扣减与订单创建流程，确保了数据一致性的同时显著提升了系统吞吐量。深入分析这一案例，我们可以学习如何在实际项目中结合使用Redis的多种特性来解决复杂业务问题。 2. 技术深度解析：“Redis 6.2版本对事务和Lua脚本执行机制的改进”——随着Redis新版本的迭代更新，其对事务处理和Lua脚本的支持更加完善，比如新增的多线程支持大幅提高了Lua脚本执行性能，同时针对事务模型也进行了增强，以更好地满足高并发环境下的需求。 3. 行业发展趋势：“基于Redis构建微服务架构中的事件驱动系统”——文章讨论了在微服务架构中如何利用Redis的发布订阅模式构建事件驱动的服务间通信机制，并辅以具体实例阐述了这种方式如何提升系统的响应速度与可扩展性。 4. 学术研究视角：“从CAP理论角度看Redis在分布式系统中的作用”——学术界针对Redis在分布式系统中的角色进行了深度剖析，尤其是针对消息队列和发布订阅模式在满足CAP定理中的权衡问题，为开发者提供了理论指导和实践启示。 5. 实用教程分享：“利用Lua脚本实现Redis高级功能实战指南”——一些技术博客和社区发布了系列教程，详细介绍了如何编写高效安全的Lua脚本来处理复杂的Redis操作，如自定义原子操作、限流控制等，是广大开发者进阶Redis应用能力的实用参考资源。

...引用来获取一个对象的实例。 为一个对象设置虚引用关联的唯一目的就是能在这个对象被收集器回收时收到一个系统通知。 虚引用和弱引用对关联对象的回收都不会产生影响，如果只有虚引用活着弱引用关联着对象， 那么这个对象就会被回收。它们的不同之处在于弱引用的get方法，虚引用的get方法始终返回null, 弱引用可以使用ReferenceQueue,虚引用必须配合ReferenceQueue使用。 jdk中直接内存的回收就用到虚引用，由于jvm自动内存管理的范围是堆内存， 而直接内存是在堆内存之外（其实是内存映射文件，自行去理解虚拟内存空间的相关概念）， 所以直接内存的分配和回收都是有Unsafe类去操作，java在申请一块直接内存之后， 会在堆内存分配一个对象保存这个堆外内存的引用， 这个对象被垃圾收集器管理，一旦这个对象被回收， 相应的用户线程会收到通知并对直接内存进行清理工作。 事实上，虚引用有一个很重要的用途就是用来做堆外内存的释放， DirectByteBuffer就是通过虚引用来实现堆外内存的释放的。/import java.lang.ref.PhantomReference;import java.lang.ref.Reference;import java.lang.ref.ReferenceQueue;import java.util.LinkedList;import java.util.List;public class T04_PhantomReference {private static final List<Object> LIST = new LinkedList<>();private static final ReferenceQueue<M> QUEUE = new ReferenceQueue<>();public static void main(String[] args) {PhantomReference<M> phantomReference = new PhantomReference<>(new M(), QUEUE);new Thread(() -> {while (true) {LIST.add(new byte[1024 1024]);try {Thread.sleep(1000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();Thread.currentThread().interrupt();}System.out.println(phantomReference.get());} }).start();new Thread(() -> {while (true) {Reference<? extends M> poll = QUEUE.poll();if (poll != null) {System.out.println("--- 虚引用对象被jvm回收了 ---- " + poll);} }}).start();try {Thread.sleep(500);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }} 2、容器 1、发展历史(一定要了解) map容器你需要了解的历史 JDK早期，java提供了Vector和Hashtable两个容器，这两个容器，很多操作都加了锁Synchronized，对于某些不需要用锁的情况下，就显得十分影响性能，所以现在基本没人用这两个容器，但是面试经常问这两个容器里面的数据结构等内容 后来，出现了HashMap，此容器完全不加锁，是用的最多的容器 但是完全不加锁未免不完善，所以java提供了如下方式，将HashMap变为加锁的 //通过Collections.synchronizedMap(HashMap)方法，将其变为加锁Map集合，其中泛型随意，UUID只是举例。static Map<UUID, UUID> m = Collections.synchronizedMap(new HashMap<UUID, UUID>()); 通过阅读源码发现，上面方法将HashMap变为加锁，也是使用Synchronized，只是锁的内容更细，但并不比HashTable效率高多少 所以衍生除了新的容器ConcurrentHashMap ConcurrentHashMap 此容器，插入效率不如上面的，因为它做了各种判断和CAS，但是差距不是特别大 读取效率很高，100个线程同时访问，每个线程读取一百万次实测 Hashtable 39s ，SynchronizedHashMap 38s ，ConcurrentHashMap 1.7s 前两个将近40秒，ConcurrentHashMap只需要不到2s，由此可见此容器读取效率极高 2、为什么推荐使用Queue来做高并发 为什么推荐Queue（队列） Queue接口提供了很多针对多线程非常友好的API（offer ，peek和poll，其中BlockingQueue还添加了put和take可以阻塞），可以说专门为多线程高并发而创造的接口，所以一般我们使用Queue而不用List 以下代码分别使用链表LinkList和ConcurrentQueue，对比一下速度 LinkList用了5s多，ConcurrentQueue几乎瞬间完成 Concurrent接口就是专为多线程设计，多线程设计要多考虑Queue(高并发用)的使用，少使用List / 有N张火车票，每张票都有一个编号 同时有10个窗口对外售票 请写一个模拟程序 分析下面的程序可能会产生哪些问题？ 重复销售？超量销售？ 使用Vector或者Collections.synchronizedXXX 分析一下，这样能解决问题吗？ 就算操作A和B都是同步的，但A和B组成的复合操作也未必是同步的，仍然需要自己进行同步 就像这个程序，判断size和进行remove必须是一整个的原子操作 @author 马士兵/import java.util.LinkedList;import java.util.List;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class TicketSeller3 {static List<String> tickets = new LinkedList<>();static {for(int i=0; i<1000; i++) tickets.add("票 编号：" + i);}public static void main(String[] args) {for(int i=0; i<10; i++) {new Thread(()->{while(true) {synchronized(tickets) {if(tickets.size() <= 0) break;try {TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(10);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println("销售了--" + tickets.remove(0));} }}).start();} }} 队列 import java.util.Queue;import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;public class TicketSeller4 {static Queue<String> tickets = new ConcurrentLinkedQueue<>();static {for(int i=0; i<1000; i++) tickets.add("票 编号：" + i);}public static void main(String[] args) {for(int i=0; i<10; i++) {new Thread(()->{while(true) {String s = tickets.poll();if(s == null) break;else System.out.println("销售了--" + s);} }).start();} }} 3、多线程常用容器 1、ConcurrentHashMap(无序)和ConcurrentSkipListMap(有序，链表，使用跳表数据结构，让查询更快) 跳表：http://blog.csdn.net/sunxianghuang/article/details/52221913 import java.util.;import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;import java.util.concurrent.ConcurrentSkipListMap;import java.util.concurrent.CountDownLatch;public class T01_ConcurrentMap {public static void main(String[] args) {Map<String, String> map = new ConcurrentHashMap<>();//Map<String, String> map = new ConcurrentSkipListMap<>(); //高并发并且排序//Map<String, String> map = new Hashtable<>();//Map<String, String> map = new HashMap<>(); //Collections.synchronizedXXX//TreeMapRandom r = new Random();Thread[] ths = new Thread[100];CountDownLatch latch = new CountDownLatch(ths.length);long start = System.currentTimeMillis();for(int i=0; i<ths.length; i++) {ths[i] = new Thread(()->{for(int j=0; j<10000; j++) map.put("a" + r.nextInt(100000), "a" + r.nextInt(100000));latch.countDown();});}Arrays.asList(ths).forEach(t->t.start());try {latch.await();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}long end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);System.out.println(map.size());} } 2、CopyOnWriteList（写时复制）和CopyOnWriteSet 适用于，高并发是，读的多，写的少的情况 当我们写的时候，将容器复制，让写线程去复制的线程写（写的时候加锁） 而读线程依旧去读旧的(读的时候不加锁) 当写完，将对象指向复制后的已经写完的容器，原来容器销毁 大大提高读的效率 / 写时复制容器 copy on write 多线程环境下，写时效率低，读时效率高 适合写少读多的环境 @author 马士兵/import java.util.ArrayList;import java.util.Arrays;import java.util.List;import java.util.Random;import java.util.Vector;import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;public class T02_CopyOnWriteList {public static void main(String[] args) {List<String> lists = //new ArrayList<>(); //这个会出并发问题！//new Vector();new CopyOnWriteArrayList<>();Random r = new Random();Thread[] ths = new Thread[100];for(int i=0; i<ths.length; i++) {Runnable task = new Runnable() {@Overridepublic void run() {for(int i=0; i<1000; i++) lists.add("a" + r.nextInt(10000));} };ths[i] = new Thread(task);}runAndComputeTime(ths);System.out.println(lists.size());}static void runAndComputeTime(Thread[] ths) {long s1 = System.currentTimeMillis();Arrays.asList(ths).forEach(t->t.start());Arrays.asList(ths).forEach(t->{try {t.join();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} });long s2 = System.currentTimeMillis();System.out.println(s2 - s1);} } 3、synchronizedList和ConcurrentLinkedQueue package com.mashibing.juc.c_025;import java.util.ArrayList;import java.util.Collections;import java.util.List;import java.util.Queue;import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;public class T04_ConcurrentQueue {public static void main(String[] args) {List<String> strsList = new ArrayList<>();List<String> strsSync = Collections.synchronizedList(strsList);//加锁ListQueue<String> strs = new ConcurrentLinkedQueue<>();//Concurrent链表队列，就是读快for(int i=0; i<10; i++) {strs.offer("a" + i); //add添加，但是不同点是，此方法会返回一个布尔值}System.out.println(strs);System.out.println(strs.size());System.out.println(strs.poll());//取出，取完后将元素去除System.out.println(strs.size());System.out.println(strs.peek());//取出，但是不会将元素从队列删除System.out.println(strs.size());//双端队列Deque} } 4、LinkedBlockingQueue 链表阻塞队列（无界链表，可以一直装东西，直到内存满（其实，也不是无限，其长度Integer.MaxValue就是上限，毕竟最大就这么大）） 主要体现在put和take方法，put添加的时候，如果队列满了，就阻塞当前线程，直到队列有空位，继续插入。take方法取的时候，如果没有值，就阻塞，等有值了，立马去取 import java.util.Random;import java.util.concurrent.BlockingQueue;import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T05_LinkedBlockingQueue {static BlockingQueue<String> strs = new LinkedBlockingQueue<>();static Random r = new Random();public static void main(String[] args) {new Thread(() -> {for (int i = 0; i < 100; i++) {try {strs.put("a" + i); //如果满了，当前线程就会等待（实现阻塞），等多会有空位，将值插入TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(r.nextInt(1000));} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }}, "p1").start();for (int i = 0; i < 5; i++) {new Thread(() -> {for (;;) {try {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " take -" + strs.take()); //取内容，如果空了，当前线程就会等待（实现阻塞）} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }}, "c" + i).start();} }} 5、ArrayBlockingQueue 有界阻塞队列（因为Array需要指定长度） import java.util.Random;import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;import java.util.concurrent.BlockingQueue;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T06_ArrayBlockingQueue {static BlockingQueue<String> strs = new ArrayBlockingQueue<>(10);static Random r = new Random();public static void main(String[] args) throws InterruptedException {for (int i = 0; i < 10; i++) {strs.put("a" + i);}//strs.put("aaa"); //满了就会等待，程序阻塞//strs.add("aaa");//strs.offer("aaa");strs.offer("aaa", 1, TimeUnit.SECONDS);System.out.println(strs);} } 6、特殊的阻塞队列1：DelayQueue 延时队列（按时间进行调度，就是隔多长时间运行，谁隔的少，谁先） 以下例子中，我们添加线程到队列顺序为t12345，正常情况下，会按照顺序运行，但是这里有了延时时间，也就是时间越短，越先执行 步骤很简单，拿到延时队列 指定构造方法 继承 implements Delayed 重写 compareTo和getDelay import java.util.Calendar;import java.util.Random;import java.util.concurrent.BlockingQueue;import java.util.concurrent.DelayQueue;import java.util.concurrent.Delayed;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T07_DelayQueue {static BlockingQueue<MyTask> tasks = new DelayQueue<>();static Random r = new Random();static class MyTask implements Delayed {String name;long runningTime;MyTask(String name, long rt) {this.name = name;this.runningTime = rt;}@Overridepublic int compareTo(Delayed o) {if(this.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS) < o.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS))return -1;else if(this.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS) > o.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS)) return 1;else return 0;}@Overridepublic long getDelay(TimeUnit unit) {return unit.convert(runningTime - System.currentTimeMillis(), TimeUnit.MILLISECONDS);}@Overridepublic String toString() {return name + " " + runningTime;} }public static void main(String[] args) throws InterruptedException {long now = System.currentTimeMillis();MyTask t1 = new MyTask("t1", now + 1000);MyTask t2 = new MyTask("t2", now + 2000);MyTask t3 = new MyTask("t3", now + 1500);MyTask t4 = new MyTask("t4", now + 2500);MyTask t5 = new MyTask("t5", now + 500);tasks.put(t1);tasks.put(t2);tasks.put(t3);tasks.put(t4);tasks.put(t5);System.out.println(tasks);for(int i=0; i<5; i++) {System.out.println(tasks.take());//获取的是toString方法返回值} }} 7、特殊的阻塞队列2：PriorityQueque 优先队列（二叉树算法，就是排序） import java.util.PriorityQueue;public class T07_01_PriorityQueque {public static void main(String[] args) {PriorityQueue<String> q = new PriorityQueue<>();q.add("c");q.add("e");q.add("a");q.add("d");q.add("z");for (int i = 0; i < 5; i++) {System.out.println(q.poll());} }} 8、特殊的阻塞队列3：SynchronusQueue 同步队列(线程池用处非常大) 此队列容量为0，当插入元素时，必须同时有个线程往外取 就是说，当你往这个队列里面插入一个元素，它就拿着这个元素站着(阻塞)，直到有个取元素的线程来，它就把元素交给它 就是用来同步数据的，也就是线程间交互数据用的一个特殊队列 package com.mashibing.juc.c_025;import java.util.concurrent.BlockingQueue;import java.util.concurrent.SynchronousQueue;public class T08_SynchronusQueue { //容量为0public static void main(String[] args) throws InterruptedException {BlockingQueue<String> strs = new SynchronousQueue<>();new Thread(()->{//这个线程就是消费者，来取值try {System.out.println(strs.take());//和同步队列要值} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }).start();strs.put("aaa"); //阻塞等待消费者消费，就拿着aaa站着，等线程来取//strs.put("bbb");//strs.add("aaa");System.out.println(strs.size());} } 9、特殊的阻塞队列4：TransferQueue 传递队列 此队列加入了一个方法transfer()用来向队列添加元素 但是和put()方法不同的是，put添加完元素就走了 而这个方法，添加完自己就阻塞了，直到有人将这个元素取走，它才继续工作(省去我们手动阻塞) import java.util.concurrent.LinkedTransferQueue;public class T09_TransferQueue {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {LinkedTransferQueue<String> strs = new LinkedTransferQueue<>();new Thread(() -> {try {System.out.println(strs.take());} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }).start();strs.transfer("aaa");//放东西到队列，同时阻塞等待消费者线程，取走元素//strs.put("aaa");//如果用put就和普通队列一样，放完东西就走了/new Thread(() -> {try {System.out.println(strs.take());} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }).start();/} } 3、线程池 线程池 由于单独创建线程，十分影响效率，而且无法对线程集中管理，一旦疏落，可能线程无限执行，浪费资源 线程池就是一个存储线程的游泳池，而每个线程就是池子里面的赛道 池子里的线程不执行任何任务，只是提供一个资源 而谁提交了任务，比如我想来游泳，那么池子就给你一个赛道，让你游泳 比如它想练憋气，那么给它一个赛道练憋气 当他们用完，走了，那么后面其它人再过来继续用 这就是线程池，始终只有这几个线程，不做实现，而是借用这几个线程的用户，自己掌控用这些线程资源做什么（提交任务给线程,线程空闲就帮他们完成任务） 线程池的两种类型（两类，不是两个） ThreadPoolExecutor（简称TPE） ForkJoinPool（分解汇总任务(将任务细化，最后汇总结果)，少量线程执行多个任务（子任务，TPE做不到先执行子任务），CPU密集型） Executors（注意这后面有s） 它可以说是线程池工厂类，我们一般通过它创建线程池，并且它为我们封装了线程 1、常用类 Executor ExecutorService 扩展了execute方法，具有一个返回值 规定了异步执行机制，提供了一些执行器方法，比如shutdown()关闭等 但是它不知道执行器中的线程何时执行完 Callable 对Runnable进行了扩展,实现Callable的调用，可以有返回值，表示线程的状态 但是无法返回线程执行结果 Future 获得未来线程执行结果 由此，我们可以得知线程池基本的一个使用步骤 其中service.submit（）:为异步提交，也就是说，主线程该干嘛干嘛，我是异步执行的，和同步不一样（当前线程执行完，主线程才能继续执行，叫同步） futuer.get():获取结果集结果，此时因为异步，主线程执行到这里，结果集可能还没封装好，所以此时如果没有值，就阻塞，直到结果集出来 public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {Callable<String> c = new Callable() {@Overridepublic String call() throws Exception {return "Hello Callable";} };ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();Future<String> future = service.submit(c); //异步System.out.println(future.get());//阻塞service.shutdown();} 2、FutureTask 可充当任务的结果集 上面我们介绍Future是用来得到任务的执行结果的 而FutureTask，可以当做一个任务用，并且返回任务的结果，也就是可以跑线程，然后还可以得到线程结果 public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {FutureTask<Integer> task = new FutureTask<>(()->{TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(500);return 1000;}); //new Callable () { Integer call();}new Thread(task).start();System.out.println(task.get()); //阻塞} 3、CompletableFuture 非常灵活的任务结果集 一个非常灵活的结果集 他可以将很多执行不同任务的线程的结果进行汇总 比如一个网站，它可以启动多个线程去各大电商网站，比如淘宝，京东，收集某些或某一个商品的价格 最后，将获取的数据进行整合封装 最终，客户就可以通过此网站，获取某类商品在各网站的价格信息 / 假设你能够提供一个服务 这个服务查询各大电商网站同一类产品的价格并汇总展示 @author 马士兵 http://mashibing.com/import java.io.IOException;import java.util.Random;import java.util.concurrent.CompletableFuture;import java.util.concurrent.ExecutionException;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T06_01_CompletableFuture {public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {long start, end;/start = System.currentTimeMillis();priceOfTM();priceOfTB();priceOfJD();end = System.currentTimeMillis();System.out.println("use serial method call! " + (end - start));/start = System.currentTimeMillis();CompletableFuture<Double> futureTM = CompletableFuture.supplyAsync(()->priceOfTM());CompletableFuture<Double> futureTB = CompletableFuture.supplyAsync(()->priceOfTB());CompletableFuture<Double> futureJD = CompletableFuture.supplyAsync(()->priceOfJD());CompletableFuture.allOf(futureTM, futureTB, futureJD).join();//当所有结果集都获取到，才汇总阻塞CompletableFuture.supplyAsync(()->priceOfTM()).thenApply(String::valueOf).thenApply(str-> "price " + str).thenAccept(System.out::println);end = System.currentTimeMillis();System.out.println("use completable future! " + (end - start));try {System.in.read();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();} }private static double priceOfTM() {delay();return 1.00;}private static double priceOfTB() {delay();return 2.00;}private static double priceOfJD() {delay();return 3.00;}/private static double priceOfAmazon() {delay();throw new RuntimeException("product not exist!");}/private static void delay() {int time = new Random().nextInt(500);try {TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(time);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.printf("After %s sleep!\n", time);} } 4、TPE型线程池1：ThreadPoolExecutor 原理及其参数 线程池由两个集合组成，一个集合存储线程，一个集合存储任务 存储线程：可以规定大小，最多可以有多少个，以及指定核心线程数量（不会被回收） 任务队列：存储任务 细节：初始线程池没有线程，当有一个任务来，线程池起一个线程，又有一个任务来，再起一个线程，直到达到核心线程数量 核心线程数量达到时，新来的任务将存储到任务队列中等待核心线程处理完成，直到任务队列也满了 当任务队列满了，此时再次启动一个线程（非核心线程，一旦空闲，达到指定时间将会消失），直到达到线程最大数量 当线程容器和任务容器都满了，又来了线程，将会执行拒绝策略 上面的细节涉及的所有步骤内容，均由创建线程池的参数执行 下面是ThreadPoolExecutor构造方法参数的源码注释 / 用给定的初始值，创建一个新的线程池 @param corePoolSize 核心线程数量 @param maximumPoolSize 最大线程数量 @param keepAliveTime 当线程数大于核心线程数量时，空闲的线程可生存的时间 @param unit 时间单位 @param workQueue 任务队列，只能包含由execute提交的Runnable任务 @param threadFactory 工厂，用于创建线程给线程池调度的工厂，可以自定义 @param handler 拒绝策略(可以自定义，JDK默认提供4种)，当线程边界和队列容量已经满了，新来线程被阻塞时使用的处理程序/public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,BlockingQueue<Runnable> workQueue,ThreadFactory threadFactory,RejectedExecutionHandler handler) JDK提供的4种拒绝策略，不常用，一般都是自己定义拒绝策略 Abort：抛异常 Discard：扔掉，不抛异常 DiscardOldest：扔掉排队时间最久的（将队列中排队时间最久的扔掉，然后让新来的进来） CallerRuns：调用者处理任务（谁通过execute方法提交任务，谁处理） ThreadPoolExecutor继承关系 继承关系：ThreadPoolExecutor->AbstractExectorService类->ExectorService接口->Exector接口 Executors（注意这后面有s） 它可以说是线程池工厂类，我们一般通过它创建线程池，并且它为我们封装了线程 看看下面创建线程池，哪里用到了它 使用实例 import java.io.IOException;import java.util.concurrent.;public class T05_00_HelloThreadPool {static class Task implements Runnable {private int i;public Task(int i) {this.i = i;}@Overridepublic void run() {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " Task " + i);try {System.in.read();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();} }@Overridepublic String toString() {return "Task{" +"i=" + i +'}';} }public static void main(String[] args) {ThreadPoolExecutor tpe = new ThreadPoolExecutor(2, 4,60, TimeUnit.SECONDS,new ArrayBlockingQueue<Runnable>(4),Executors.defaultThreadFactory(),new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());//创建线程池，核心2个，最大4个，空闲线程存活时间60s，任务队列容量4，使用默认线程工程，创建线程。拒绝策略是JDK提供的for (int i = 0; i < 8; i++) {tpe.execute(new Task(i));//供提交8次任务}System.out.println(tpe.getQueue());//查看任务队列tpe.execute(new Task(100));//提交新的任务System.out.println(tpe.getQueue());tpe.shutdown();//关闭线程池} } 5、TPE型线程池2：SingleThreadPool 单例线程池(只有一个线程) 为什么有单例线程池 有任务队列，有线程池管理机制 Executors（注意这后面有s） 它可以说是线程池工厂类，我们一般通过它创建线程池，并且它为我们封装了线程 看看下面哪里用到了它 /创建单例线程池，扔5个任务进去，查看输出结果，看看有几个线程执行任务/import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;public class T07_SingleThreadPool {public static void main(String[] args) {ExecutorService service = Executors.newSingleThreadExecutor();for(int i=0; i<5; i++) {final int j = i;service.execute(()->{System.out.println(j + " " + Thread.currentThread().getName());});} }} 6、TPE型线程池3：CachedPool 缓存，存储线程池 此线程池没有核心线程，来一个任务启动一个线程（最多Integer.MaxValue，不会放在任务队列，因为任务队列容量为0），每个线程空闲后，只能活60s 实例 import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;public class T07_SingleThreadPool {public static void main(String[] args) {ExecutorService service = Executors.newSingleThreadExecutor();//通过Executors获取池子for(int i=0; i<5; i++) {final int j = i;service.execute(()->{//提交任务System.out.println(j + " " + Thread.currentThread().getName());});}service.shutdown();} } 7、TPE型线程池4：FixedThreadPool 固定线程池 此线次池，用于创建一个固定线程数量的线程池，不会回收 实例 import java.util.ArrayList;import java.util.List;import java.util.concurrent.Callable;import java.util.concurrent.ExecutionException;import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;import java.util.concurrent.Future;public class T09_FixedThreadPool {public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {//并发执行long start = System.currentTimeMillis();getPrime(1, 200000); long end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);//输出并发执行耗费时间final int cpuCoreNum = 4;//并行执行ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(cpuCoreNum);MyTask t1 = new MyTask(1, 80000); //1-5 5-10 10-15 15-20MyTask t2 = new MyTask(80001, 130000);MyTask t3 = new MyTask(130001, 170000);MyTask t4 = new MyTask(170001, 200000);Future<List<Integer>> f1 = service.submit(t1);Future<List<Integer>> f2 = service.submit(t2);Future<List<Integer>> f3 = service.submit(t3);Future<List<Integer>> f4 = service.submit(t4);start = System.currentTimeMillis();f1.get();f2.get();f3.get();f4.get();end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);//输出并行耗费时间}static class MyTask implements Callable<List<Integer>> {int startPos, endPos;MyTask(int s, int e) {this.startPos = s;this.endPos = e;}@Overridepublic List<Integer> call() throws Exception {List<Integer> r = getPrime(startPos, endPos);return r;} }static boolean isPrime(int num) {for(int i=2; i<=num/2; i++) {if(num % i == 0) return false;}return true;}static List<Integer> getPrime(int start, int end) {List<Integer> results = new ArrayList<>();for(int i=start; i<=end; i++) {if(isPrime(i)) results.add(i);}return results;} } 8、TPE型线程池5：ScheduledPool 预定，延时线程池 根据延时时间（隔多长时间后运行），排序，哪个线程先执行,用户只需要指定核心线程数量 此线程池返回的池对象，和提交任务方法都不一样，比较涉及到时间 import java.util.Random;import java.util.concurrent.Executors;import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T10_ScheduledPool {public static void main(String[] args) {ScheduledExecutorService service = Executors.newScheduledThreadPool(4);service.scheduleAtFixedRate(()->{//提交延时任务try {TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(new Random().nextInt(1000));} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println(Thread.currentThread().getName());}, 0, 500, TimeUnit.MILLISECONDS);//指定延时时间和单位，第一个任务延时0毫秒，之后的任务，延时500毫秒} } 9、手写拒绝策略小例子 import java.util.concurrent.;public class T14_MyRejectedHandler {public static void main(String[] args) {ExecutorService service = new ThreadPoolExecutor(4, 4,0, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(6),Executors.defaultThreadFactory(),new MyHandler());//将手写拒绝策略传入}static class MyHandler implements RejectedExecutionHandler {//1、继承RejectedExecutionHandler@Overridepublic void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {//2、重写方法//log("r rejected")//伪代码，表示通过log4j.log()报一下日志，拒绝的时间，线程名//save r kafka mysql redis//可以尝试保存队列//try 3 times //可以尝试几次，比如3次，重新去抢队列，3次还不行就丢弃if(executor.getQueue().size() < 10000) {//尝试条件，如果size>10000了,就执行拒绝策略//try put again();//如果小于10000，尝试将其放到队列中} }} } 10、ForkJoinPool线程池1：ForkJoinPool 前面我们讲过线程分为两大类，TPE和FJP ForkJoinPool（分解汇总任务(将任务细化，最后汇总结果)，少量线程执行多个任务（子任务，TPE做不到先执行子任务），CPU密集型） 适合将大任务切分成多个小任务运行 两个方法，fork()：分子任务，将子任务分配到线程池中 join()：当前任务的计算结果，如果有子任务，等子任务结果返回后再汇总 下面实例实现，一百万个随机数求和，由两种方法实现，一种ForkJoinPool分任务并行，一种使用单线程做 import java.io.IOException;import java.util.Arrays;import java.util.Random;import java.util.concurrent.ForkJoinPool;import java.util.concurrent.RecursiveAction;import java.util.concurrent.RecursiveTask;public class T12_ForkJoinPool {//1000000个随机数求和static int[] nums = new int[1000000];//一堆数static final int MAX_NUM = 50000;//分任务时，每个任务的操作量不能多于50000个，否则就继续细分static Random r = new Random();//使用随机数将数组初始化static {for(int i=0; i<nums.length; i++) {nums[i] = r.nextInt(100);}System.out.println("---" + Arrays.stream(nums).sum()); //stream api 单线程就这么做，一个一个加}//分任务，需要继承，可以继承RecursiveAction(不需要返回值，一般用在不需要返回值的场景)或//RecursiveTask(需要返回值，我们用这个，因为我们需要最后获取求和结果)两个更好实现的类，//他俩继承与ForkJoinTaskstatic class AddTaskRet extends RecursiveTask<Long> {private static final long serialVersionUID = 1L;int start, end;AddTaskRet(int s, int e) {start = s;end = e;}@Overrideprotected Long compute() {if(end-start <= MAX_NUM) {//如果任务操作数小于规定的最大操作数，就进行运算，long sum = 0L;for(int i=start; i<end; i++) sum += nums[i];return sum;//返回结果} //如果分配的操作数大于规定，就继续细分（简单的重中点分，两半）int middle = start + (end-start)/2;//获取中间值AddTaskRet subTask1 = new AddTaskRet(start, middle);//传入起始值和中间值，表示一个子任务AddTaskRet subTask2 = new AddTaskRet(middle, end);//中间值和结尾值，表示一个子任务subTask1.fork();//分任务subTask2.fork();//分任务return subTask1.join() + subTask2.join();//最后返回结果汇总} }public static void main(String[] args) throws IOException {/ForkJoinPool fjp = new ForkJoinPool();AddTask task = new AddTask(0, nums.length);fjp.execute(task);/ForkJoinPool fjp = new ForkJoinPool();//创建线程池AddTaskRet task = new AddTaskRet(0, nums.length);//创建任务fjp.execute(task);//传入任务long result = task.join();//返回汇总结果System.out.println(result);//System.in.read();} } 11、ForkJoinPool线程池2：WorkStealingPool 任务偷取线程池 原来的线程池，都是有一个任务队列，而这个不同，它给每个线程都分配了一个任务队列 当某一个线程的任务队列没有任务，并且自己空闲，它就去其它线程的任务队列中偷任务，所以叫任务偷取线程池 细节：当线程自己从自己的任务队列拿任务时，不需要加锁，但是偷任务时，因为有两个线程，可能发生同步问题，需要加锁 此线程继承FJP 实例 import java.io.IOException;import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T11_WorkStealingPool {public static void main(String[] args) throws IOException {ExecutorService service = Executors.newWorkStealingPool();System.out.println(Runtime.getRuntime().availableProcessors());service.execute(new R(1000));service.execute(new R(2000));service.execute(new R(2000));service.execute(new R(2000)); //daemonservice.execute(new R(2000));//由于产生的是精灵线程（守护线程、后台线程），主线程不阻塞的话，看不到输出System.in.read(); }static class R implements Runnable {int time;R(int t) {this.time = t;}@Overridepublic void run() {try {TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(time);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println(time + " " + Thread.currentThread().getName());} }} 12、流式API：ParallelStreamAPI 不懂的请参考：https://blog.csdn.net/grd_java/article/details/110265219 实例 import java.util.ArrayList;import java.util.List;import java.util.Random;public class T13_ParallelStreamAPI {public static void main(String[] args) {List<Integer> nums = new ArrayList<>();Random r = new Random();for(int i=0; i<10000; i++) nums.add(1000000 + r.nextInt(1000000));//System.out.println(nums);long start = System.currentTimeMillis();nums.forEach(v->isPrime(v));long end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);//使用parallel stream apistart = System.currentTimeMillis();nums.parallelStream().forEach(T13_ParallelStreamAPI::isPrime);//并行流，将任务切分成子任务执行end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);}static boolean isPrime(int num) {for(int i=2; i<=num/2; i++) {if(num % i == 0) return false;}return true;} } 13、总结 总结 Callable相当于一Runnable但是它有返回值 Future：存储执行完产生的结果 FutureTask 相当于Future+Runnable，既可以执行任务，又能获取任务执行的Future结果 CompletableFuture 可以多任务异步，并对多任务控制，整合任务结果，细化完美，比如可以一个任务完成就可以整合结果，也可以所有任务完成才整合结果 4、ThreadPoolExecutor源码解析 依然只讲重点，实际还需要大家按照上篇博客中看源码的方式来看 1、常用变量的解释 // 1. ctl，可以看做一个int类型的数字，高3位表示线程池状态，低29位表示worker数量private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0));// 2. COUNT_BITS，Integer.SIZE为32，所以COUNT_BITS为29private static final int COUNT_BITS = Integer.SIZE - 3;// 3. CAPACITY，线程池允许的最大线程数。1左移29位，然后减1，即为 2^29 - 1private static final int CAPACITY = (1 << COUNT_BITS) - 1;// runState is stored in the high-order bits// 4. 线程池有5种状态，按大小排序如下：RUNNING < SHUTDOWN < STOP < TIDYING < TERMINATEDprivate static final int RUNNING = -1 << COUNT_BITS;private static final int SHUTDOWN = 0 << COUNT_BITS;private static final int STOP = 1 << COUNT_BITS;private static final int TIDYING = 2 << COUNT_BITS;private static final int TERMINATED = 3 << COUNT_BITS;// Packing and unpacking ctl// 5. runStateOf()，获取线程池状态，通过按位与操作，低29位将全部变成0private static int runStateOf(int c) { return c & ~CAPACITY; }// 6. workerCountOf()，获取线程池worker数量，通过按位与操作，高3位将全部变成0private static int workerCountOf(int c) { return c & CAPACITY; }// 7. ctlOf()，根据线程池状态和线程池worker数量，生成ctl值private static int ctlOf(int rs, int wc) { return rs | wc; }/ Bit field accessors that don't require unpacking ctl. These depend on the bit layout and on workerCount being never negative./// 8. runStateLessThan()，线程池状态小于xxprivate static boolean runStateLessThan(int c, int s) {return c < s;}// 9. runStateAtLeast()，线程池状态大于等于xxprivate static boolean runStateAtLeast(int c, int s) {return c >= s;} 2、构造方法 public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,BlockingQueue<Runnable> workQueue,ThreadFactory threadFactory,RejectedExecutionHandler handler) {// 基本类型参数校验if (corePoolSize < 0 ||maximumPoolSize <= 0 ||maximumPoolSize < corePoolSize ||keepAliveTime < 0)throw new IllegalArgumentException();// 空指针校验if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)throw new NullPointerException();this.corePoolSize = corePoolSize;this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;this.workQueue = workQueue;// 根据传入参数unit和keepAliveTime，将存活时间转换为纳秒存到变量keepAliveTime 中this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);this.threadFactory = threadFactory;this.handler = handler;} 3、提交执行task的过程 public void execute(Runnable command) {if (command == null)throw new NullPointerException();/ Proceed in 3 steps: 1. If fewer than corePoolSize threads are running, try to start a new thread with the given command as its first task. The call to addWorker atomically checks runState and workerCount, and so prevents false alarms that would add threads when it shouldn't, by returning false. 2. If a task can be successfully queued, then we still need to double-check whether we should have added a thread (because existing ones died since last checking) or that the pool shut down since entry into this method. So we recheck state and if necessary roll back the enqueuing if stopped, or start a new thread if there are none. 3. If we cannot queue task, then we try to add a new thread. If it fails, we know we are shut down or saturated and so reject the task./int c = ctl.get();// worker数量比核心线程数小，直接创建worker执行任务if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {if (addWorker(command, true))return;c = ctl.get();}// worker数量超过核心线程数，任务直接进入队列if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {int recheck = ctl.get();// 线程池状态不是RUNNING状态，说明执行过shutdown命令，需要对新加入的任务执行reject()操作。// 这儿为什么需要recheck，是因为任务入队列前后，线程池的状态可能会发生变化。if (! isRunning(recheck) && remove(command))reject(command);// 这儿为什么需要判断0值，主要是在线程池构造方法中，核心线程数允许为0else if (workerCountOf(recheck) == 0)addWorker(null, false);}// 如果线程池不是运行状态，或者任务进入队列失败，则尝试创建worker执行任务。// 这儿有3点需要注意：// 1. 线程池不是运行状态时，addWorker内部会判断线程池状态// 2. addWorker第2个参数表示是否创建核心线程// 3. addWorker返回false，则说明任务执行失败，需要执行reject操作else if (!addWorker(command, false))reject(command);} 4、addworker源码解析 private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {retry:// 外层自旋for (;;) {int c = ctl.get();int rs = runStateOf(c);// 这个条件写得比较难懂，我对其进行了调整，和下面的条件等价// (rs > SHUTDOWN) || // (rs == SHUTDOWN && firstTask != null) || // (rs == SHUTDOWN && workQueue.isEmpty())// 1. 线程池状态大于SHUTDOWN时，直接返回false// 2. 线程池状态等于SHUTDOWN，且firstTask不为null，直接返回false// 3. 线程池状态等于SHUTDOWN，且队列为空，直接返回false// Check if queue empty only if necessary.if (rs >= SHUTDOWN &&! (rs == SHUTDOWN &&firstTask == null &&! workQueue.isEmpty()))return false;// 内层自旋for (;;) {int wc = workerCountOf(c);// worker数量超过容量，直接返回falseif (wc >= CAPACITY ||wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize))return false;// 使用CAS的方式增加worker数量。// 若增加成功，则直接跳出外层循环进入到第二部分if (compareAndIncrementWorkerCount(c))break retry;c = ctl.get(); // Re-read ctl// 线程池状态发生变化，对外层循环进行自旋if (runStateOf(c) != rs)continue retry;// 其他情况，直接内层循环进行自旋即可// else CAS failed due to workerCount change; retry inner loop} }boolean workerStarted = false;boolean workerAdded = false;Worker w = null;try {w = new Worker(firstTask);final Thread t = w.thread;if (t != null) {final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;// worker的添加必须是串行的，因此需要加锁mainLock.lock();try {// Recheck while holding lock.// Back out on ThreadFactory failure or if// shut down before lock acquired.// 这儿需要重新检查线程池状态int rs = runStateOf(ctl.get());if (rs < SHUTDOWN ||(rs == SHUTDOWN && firstTask == null)) {// worker已经调用过了start()方法，则不再创建workerif (t.isAlive()) // precheck that t is startablethrow new IllegalThreadStateException();// worker创建并添加到workers成功workers.add(w);// 更新largestPoolSize变量int s = workers.size();if (s > largestPoolSize)largestPoolSize = s;workerAdded = true;} } finally {mainLock.unlock();}// 启动worker线程if (workerAdded) {t.start();workerStarted = true;} }} finally {// worker线程启动失败，说明线程池状态发生了变化（关闭操作被执行），需要进行shutdown相关操作if (! workerStarted)addWorkerFailed(w);}return workerStarted;} 5、线程池worker任务单元 private final class Workerextends AbstractQueuedSynchronizerimplements Runnable{/ This class will never be serialized, but we provide a serialVersionUID to suppress a javac warning./private static final long serialVersionUID = 6138294804551838833L;/ Thread this worker is running in. Null if factory fails. /final Thread thread;/ Initial task to run. Possibly null. /Runnable firstTask;/ Per-thread task counter /volatile long completedTasks;/ Creates with given first task and thread from ThreadFactory. @param firstTask the first task (null if none)/Worker(Runnable firstTask) {setState(-1); // inhibit interrupts until runWorkerthis.firstTask = firstTask;// 这儿是Worker的关键所在，使用了线程工厂创建了一个线程。传入的参数为当前workerthis.thread = getThreadFactory().newThread(this);}/ Delegates main run loop to outer runWorker /public void run() {runWorker(this);}// 省略代码...} 6、核心线程执行逻辑-runworker final void runWorker(Worker w) {Thread wt = Thread.currentThread();Runnable task = w.firstTask;w.firstTask = null;// 调用unlock()是为了让外部可以中断w.unlock(); // allow interrupts// 这个变量用于判断是否进入过自旋（while循环）boolean completedAbruptly = true;try {// 这儿是自旋// 1. 如果firstTask不为null，则执行firstTask；// 2. 如果firstTask为null，则调用getTask()从队列获取任务。// 3. 阻塞队列的特性就是：当队列为空时，当前线程会被阻塞等待while (task != null || (task = getTask()) != null) {// 这儿对worker进行加锁，是为了达到下面的目的// 1. 降低锁范围，提升性能// 2. 保证每个worker执行的任务是串行的w.lock();// If pool is stopping, ensure thread is interrupted;// if not, ensure thread is not interrupted. This// requires a recheck in second case to deal with// shutdownNow race while clearing interrupt// 如果线程池正在停止，则对当前线程进行中断操作if ((runStateAtLeast(ctl.get(), STOP) ||(Thread.interrupted() &&runStateAtLeast(ctl.get(), STOP))) &&!wt.isInterrupted())wt.interrupt();// 执行任务，且在执行前后通过beforeExecute()和afterExecute()来扩展其功能。// 这两个方法在当前类里面为空实现。try {beforeExecute(wt, task);Throwable thrown = null;try {task.run();} catch (RuntimeException x) {thrown = x; throw x;} catch (Error x) {thrown = x; throw x;} catch (Throwable x) {thrown = x; throw new Error(x);} finally {afterExecute(task, thrown);} } finally {// 帮助gctask = null;// 已完成任务数加一 w.completedTasks++;w.unlock();} }completedAbruptly = false;} finally {// 自旋操作被退出，说明线程池正在结束processWorkerExit(w, completedAbruptly);} } 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/grd_java/article/details/113116244。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...更加顺畅。同时，随着容器编排工具Kubernetes对多阶段构建的接纳，Dockerfile的多阶段特性正在成为现代Docker实践中的标准元素。 了解并掌握多阶段构建是提升Docker容器化应用性能和开发效率的关键，开发者应关注相关的教程和更新，以便及时应用到自己的项目中。随着技术的迭代，Dockerfile将继续演化，推动容器化技术的发展。

...SON格式表示的数据实例，通常以键值对的形式组织，可以嵌套数组和其它JSON对象。在文章中举例的JSON数据是一个包含多个学生对象的数组，每个学生对象都有自己的属性（如name和age），这些属性与它们对应的值一起构成了JSON数据的具体内容。 JavaScript变量 , 在JavaScript编程语言中，变量是用来存储数据的一个容器，可以保存任何类型的数据，包括字符串、数字、布尔值以及更复杂的数据结构如对象或数组等。在文中示例代码中，json变量用于存储整个JSON数据对象，而arrayName变量则用来存储需要访问的数组的名字，即\ students\ ，通过这种方式动态地引用并获取JSON数据中的特定数组。

...框架中构建窗口的主要容器组件。程序员通常会继承或实例化JFrame以创建具有特定功能的应用程序窗口，其中包括设置窗口标题、大小、位置、关闭操作等属性。在本文中，JFrame对象被用来设置其标题栏的字体样式。 setVisible(true) , 这是Java Swing API中用于控制组件可见性的一个方法，应用于JFrame或其他任何组件时，调用setVisible(true)会使该组件在屏幕上显示出来。在文章示例代码中，当窗口标题字体设置完毕后，通过frame.setVisible(true)，确保设置了新字体的窗口会被正确地显示给用户。

...例如，在文章中，通过实例化三个JRadioButton对象并添加到ButtonGroup中，可以创建一个包含三个选项的单选框组。 ButtonGroup , 在Java Swing GUI编程中，ButtonGroup是一个容器类，主要用于管理一组JRadioButton组件。当多个单选按钮添加到同一个ButtonGroup时，系统会自动确保任何时候只有一个单选按钮处于选中状态，从而实现“单选”功能。在文章中，buttonGroup.add(radioButton1); 这样的语句就是将单选框添加至ButtonGroup进行分组管理。 JCheckBox , JCheckBox是Java Swing库提供的另一个重要组件，用于创建复选框。与JRadioButton不同，JCheckBox允许多选，用户可以选择任意数量的复选框，每个复选框的状态独立于其他复选框。在实际应用中，开发者可能需要根据业务需求创建多个JCheckBox对象来收集用户的多项选择信息。 (补充) GUI（图形用户界面） , GUI是一种用户与计算机程序交互的方式，它通过图像和图形元素（如按钮、文本框、单选框、复选框等）代替或辅助命令行界面的文字输入。在Java编程中，Swing和JavaFX是构建GUI的主要工具包，提供了丰富的API供开发者设计和实现各种图形界面组件。本文所讨论的单选框和复选框便是GUI中的两种常用控件，用于实现用户的选择交互功能。

...外部组件（通常是一个容器组件）上添加dragover和drop触发器。在dragover触发器中，需要使用event.preventDefault()函数来保证被拖曳组件可以被安放到指定的容器中。在drop触发器中，需要调用Vue实例中设定的drop函数来处置被拖放组件的最终位置。比如： computed: { containerStyle() { return { height: this.itemHeight + 'px' }; } }, methods: { drop() { const droppedItemIndex = this.draggedItemIndex; const items = [...this.items]; const draggedItem = items.splice(this.draggedItemIndex, 1)[0]; items.splice(this.droppedItemIndex, 0, draggedItem); this.items = items; }, dragOver(index, event) { event.preventDefault(); this.droppedItemIndex = index; } } 通过这种方式，Vue同级拖拽完成了对Web页面上组件的拖放操控，使使用者界面更加友好和易于使用。

...86架构的全面支持，容器化技术在主流硬件平台上的应用得到了进一步拓宽。这一举措不仅简化了开发人员在不同架构间迁移应用程序的过程，也为大量使用x86服务器的企业带来了显著的灵活性和成本效益。 实际上，在当前云计算和微服务架构盛行的时代背景下，跨平台能力对于任何一款容器化工具而言都至关重要。近日，有业内专家指出，Docker对x86的支持优化将进一步巩固其在企业级IT基础设施中的地位，尤其在混合云部署、持续集成/持续部署(CI/CD)流程以及边缘计算等场景下将发挥更大作用。 此外，值得注意的是，尽管Docker为x86架构提供了原生级别的支持，但在ARM等其他架构上，Docker也同样展现出强大的适应性和性能表现。这与Docker倡导的“一次构建，到处运行”理念相得益彰，意味着用户可以期待在未来享受到更加无缝且统一的应用程序部署体验。 同时，随着Kubernetes等容器编排系统的广泛应用，Docker作为核心组件，其对x86架构的支持亦有望提升整体集群的稳定性和资源利用率。未来，我们期待看到更多的开发者和企业能够充分利用这一特性，推动软件交付方式的创新和升级。 总之，Docker对x86架构的支持是容器技术生态发展的重要里程碑，它将在持续推动云计算和DevOps领域进步的同时，为全球范围内的企业和开发者带来更高的效率和更佳的实践体验。

...深入了解Docker容器端口映射的基础操作后，我们还可以进一步探索更复杂且实用的网络配置场景。例如，近期Docker官方发布了对多主机网络（Overlay Network）和服务发现功能的优化升级，使得在集群环境中管理容器间的端口映射和服务访问更加便捷高效。通过Swarm模式或Kubernetes等编排工具，可以实现跨节点的容器服务自动端口映射与负载均衡。 此外，在安全领域，如何合理规划和限制端口映射以增强容器安全性也是一大议题。有鉴于此，一些企业开始采用安全策略驱动的网络模型，如Calico提供的网络策略，它允许管理员精细控制进出容器的流量，包括端口范围、协议类型甚至基于标签的访问规则，从而有效防止未经授权的外部访问。 深入到技术原理层面，Docker使用的iptables和ipVS等Linux内核网络技术在端口映射中起到关键作用。理解这些底层机制有助于开发者在遇到复杂的网络问题时进行诊断和优化。例如，当需要处理大量并发连接时，可以通过调整内核参数或使用ipVS的负载均衡特性来提升性能。 总之，Docker端口映射虽为基础功能，但在实际生产环境中的应用却千变万化，从简单的单机部署到大规模分布式系统，都需要我们不断深化理解并灵活运用相关知识，以适应不断发展的云计算和容器化技术趋势。

...是如何借助此方法实现动态路由、服务容器绑定等功能的深入解读，也能帮助我们进一步理解其实际价值和潜在问题。 因此，除了基本的参数传递知识外，作为PHP开发者，关注最新语言特性、学习行业最佳实践，并结合经典框架源码进行研究，都是提升对__callStatic()以及其他魔术方法驾驭能力的有效途径。在享受其带来的便利性的同时，务必确保代码的健壮性和可维护性，从而构建出高效、稳定的软件系统。

...的更多实用技巧与最新动态。近日，MySQL 8.0版本推出了多项重大更新，包括增强安全性、性能优化以及对JSON数据类型支持的改进。对于企业级用户而言，掌握新版本特性并进行升级迁移，能够有效提升数据处理效率和安全性。 与此同时，随着云计算和容器化技术的发展，越来越多的企业选择将MySQL部署在如Docker或云服务器上。例如，AWS RDS（Amazon Relational Database Service）提供了一键式部署MySQL服务的功能，并集成了自动备份、故障切换等高级特性，大大简化了数据库运维工作。 另外，针对数据库优化及安全防护方面，定期审计MySQL日志、合理设置索引策略、采用SSL加密通信协议以保护数据传输安全等也是现代数据库管理员必备的知识点。近期，业界还提出了通过机器学习算法预测数据库性能瓶颈，提前进行资源调度的新方法，这一创新研究为MySQL数据库的高效稳定运行提供了新的可能。 综上所述，在实际操作MySQL服务的基础上，关注其最新版本特性、云端部署趋势以及数据库优化和安全领域的前沿动态，将有助于我们在日常工作中更高效地利用MySQL这一强大而灵活的关系型数据库管理系统。

...MySQL的最新发展动态与部署优化策略。近期，MySQL 8.0版本发布了一系列重大更新，包括性能提升、安全增强以及对JSON文档处理能力的大幅改进。MySQL官方持续优化其在Linux环境下的运行效能，用户可通过查阅官方文档学习如何根据自身服务器硬件配置和业务需求调整MySQL的配置参数以实现最佳性能。 此外，对于企业级应用而言，MySQL的高可用性和扩展性至关重要。为确保服务稳定，很多企业采用主从复制、分片集群等高级部署架构，并借助于ProxySQL等中间件进行流量管理和负载均衡。同时，Percona Server for MySQL和MariaDB作为MySQL的两大分支，也在不断推出新功能并优化性能，为用户提供更多选择。 值得一提的是，随着容器化和云原生技术的发展，MySQL在Kubernetes集群中的部署实践也日益丰富。通过Operator模式或者Helm Chart等方式，可以更便捷地在云环境中部署和管理MySQL实例，实现自动化运维和弹性伸缩。 综上所述，掌握MySQL在Linux系统上的安装路径只是基础操作之一，深入了解MySQL的最新特性、部署策略及云环境下的运维实践，将有助于广大开发者和DBA更好地构建和维护高性能、高可用的数据库服务。

...s集成的支持，使得在容器化环境中进行服务编排和集群管理更为便捷，这对于大型团队来说意义重大。 此外，随着云原生理念的普及，以Docker为代表的容器技术已成为DevOps实践中不可或缺的一部分。据CNCF（云原生计算基金会）2021年度调查报告显示，Docker在生产环境中的采用率持续增长，越来越多的企业通过Docker实现从开发到生产的无缝衔接，有效提升软件交付速度和质量。 同时，对于团队协作方面，可以深入研究Docker Compose在多服务、微服务架构下的应用场景，并结合CI/CD工具如Jenkins或GitHub Actions，探索如何构建自动化、标准化的持续集成与持续部署流程，从而最大限度地提高团队工作效率。 值得一提的是，随着安全问题日益突出，Docker的安全性也成为了行业焦点。了解Docker镜像漏洞扫描、权限管理等安全实践，以及如何在保证开发效率的同时，确保容器环境的安全稳定运行，是每个采用Docker技术的团队都需要关注的重要课题。

...入理解了Docker容器日志管理机制及其操作命令后，我们可进一步关注容器日志实践中的最新技术和策略。近期，随着云原生技术的快速发展，Kubernetes作为容器编排领域的领导者，其对容器日志处理也提出了更为全面和精细的设计。 例如，Kubernetes提供了“容器日志收集器”(Container Log Collector)，允许用户直接从Pod中自动收集、存储和转发日志数据，大大简化了大规模容器集群的日志管理工作流程。同时，众多开源项目如EFK（Elasticsearch、Fluentd、Kibana）栈或Loki等日志解决方案正与Kubernetes紧密集成，为用户提供实时检索、可视化分析及报警等功能，显著提升运维效率。 此外，在安全合规层面，针对容器日志的安全审计越来越受到重视。一些企业开始采用具有加密功能的日志传输协议，以及支持细粒度权限控制和长期存储的云端日志服务，确保容器产生的敏感信息能够得到妥善保护和合规留存。 总的来说，容器日志管理不仅涉及基础的操作技巧与工具配置，更需要紧跟行业发展潮流，掌握先进的日志架构设计与最佳实践，以适应日益复杂的应用场景和严苛的安全要求。通过不断优化日志系统，企业不仅能快速定位问题、提升应用服务质量，还能更好地满足业务连续性需求和监管政策规定。

...使用和镜像优化是提升容器性能的关键因素。为进一步了解如何在实际应用中更好地解决这些问题，可以关注以下延伸阅读内容： 近期，Docker官方团队发布了一篇关于Docker 20.10版本更新的博客文章，其中详细介绍了新版本中针对资源隔离与限制的改进措施，通过cgroups v2实现了更精细的CPU配额控制，并增强了对运行时存储性能的优化。此外，还引入了新的镜像构建工具BuildKit，显著提升了镜像构建速度和效率。 与此同时，InfoQ网站上的一篇深度报道聚焦于Kubernetes与Docker Swarm在集群资源调度方面的对比分析，文中引用了多个行业案例，强调合理利用集群管理系统对于有效分配容器资源、避免竞争瓶颈的重要性，这对于大规模部署Docker容器的用户极具参考价值。 另外，Cloud Native Computing Foundation（CNCF）社区的一项研究揭示了网络存储解决方案在容器环境中的最新发展动态，如CSI（Container Storage Interface）接口支持下的Amazon EFS、Google Cloud Filestore等云存储服务如何助力企业级用户实现Docker存储卷的高效管理和扩展。 综上所述，持续跟进Docker及其生态系统的最新技术动态，结合具体业务场景灵活运用资源管理策略、优化存储配置以及选择合适的镜像构建方案，将有力推动Docker在生产环境中的性能表现和稳定性提升。

...MySQL的最新发展动态和技术应用。近期，MySQL 8.0版本持续更新，带来了性能优化、安全增强以及诸多新特性，如窗口函数支持更全面、JSON功能增强以及默认事务隔离级别的变更等。这对于开发者而言意味着更强大的数据处理能力和更丰富的开发选项。 另外，随着云服务的普及，各大云服务商如AWS、阿里云、腾讯云等均提供MySQL数据库托管服务，用户无需在本地安装，即可轻松部署和管理MySQL实例，极大地降低了运维难度和成本。例如，AWS RDS MySQL提供了自动备份、故障切换、读副本等功能，帮助企业实现数据库的高可用与扩展性。 此外，对于MySQL的学习者来说，社区资源与教程也不断推陈出新。诸如“MySQL 8.0从入门到精通”、“实战MySQL：高性能SQL优化、架构及集群”的在线课程和书籍，帮助初学者快速上手，并为有经验的开发者深入解析MySQL的内核机制和最佳实践。 综上所述，在MySQL的实际应用中，不仅应关注其安装配置，更要紧贴技术发展趋势，掌握最新的产品特性以提升数据库系统的性能与安全性，并结合云服务优势进行高效便捷的数据库管理与维护。同时，持续学习和跟进MySQL相关的教育资源，有助于不断提升自身技术水平，适应日益复杂多变的应用场景需求。

...，我们可以进一步探讨容器化技术的最新发展和相关配置优化策略。近期，Docker官方发布了19.03版本，对镜像下载速度和registry-mirrors功能进行了优化，用户现在可以更加便捷地管理和配置镜像仓库地址，从而提升镜像拉取效率。 另外，鉴于国内外网络环境差异可能导致的镜像下载问题，阿里云、腾讯云等国内云服务商提供了稳定高效的Docker镜像加速服务，用户只需在daemon.json文件中添加对应的镜像仓库地址，即可显著改善镜像下载速度及稳定性。例如，阿里云Docker镜像加速器通过遍布全国的数据中心，为开发者提供了一键式接入的解决方案，极大地方便了国内Docker用户的日常使用。 此外，随着Kubernetes等容器编排系统的广泛应用，对于Docker镜像的管理也提出了新的挑战。在K8s集群环境中，不仅需要关注单个节点的Docker配置，还需要考虑如何在整个集群层面实现镜像缓存共享、镜像更新策略等问题。因此，了解和掌握Helm charts、 Harbor等开源项目，将有助于更好地管理和优化Docker镜像在大规模生产环境中的使用体验。 同时，针对企业级安全需求，研究如何配置私有仓库、实施镜像签名验证等高级功能，也是持续保障Docker应用安全的重要议题。随着Docker安全生态的不断完善，诸如Notary、TUF（The Update Framework）等项目为企业提供了更全面的安全防护措施，确保从镜像下载到运行的全生命周期安全可控。

...HashMap等并发容器得到了进一步优化，提升了多线程环境下List和Map的操作效率和安全性。尤其在大数据处理、高并发服务场景下，合理利用这些并发集合能有效降低锁竞争，提高系统整体性能。 此外，业界专家对集合框架的设计理念及其实现原理进行了深度解读。例如，Oracle官方博客近期发表了一篇关于“为何选择HashMap而非Hashtable”的技术文章，详尽分析了两者的实现差异以及在不同场景下的适用性。同时，对于List接口的具体实现类ArrayList和LinkedList，也有开发者通过实例对比，探讨了在不同操作（如增删元素、遍历查找）下选用哪种实现更为高效。 总而言之，随着Java版本的迭代更新以及社区对集合框架的持续探索与实践，List和Map的应用将更加广泛且深入，它们将在现代软件开发中发挥更大的作用，帮助开发者应对复杂的数据管理和处理需求。因此，了解并掌握最新的集合框架使用技巧和最佳实践，无疑对提升编程能力具有重要意义。

... 值得关注的是，随着容器化和Kubernetes等云原生技术的发展，MySQL服务的部署与运维模式也在发生深刻变革。用户可以通过Docker容器快速搭建MySQL服务，并借助Kubernetes进行自动化部署和资源调度，从而提升服务可用性和可扩展性。 综上所述，在当前的技术浪潮下，MySQL服务持续演进升级，正以更加强大且灵活的姿态服务于各行各业的数据存储与管理需求。对于开发者和IT专业人员来说，紧跟MySQL最新发展动态和技术实践，无疑将有助于提升自身在数据架构设计和应用开发领域的竞争力。

...需求的激增，GPU在容器化环境中的高效利用正成为业界关注的焦点。近日，NVIDIA发布了一项重大更新——NVIDIA Container Toolkit（前身为Nvidia Docker），它不仅简化了在Kubernetes、Docker等容器平台上部署GPU加速应用的过程，还增强了对最新一代GPU架构如Ampere的支持。 此外，随着云服务商不断优化其服务，AWS、Google Cloud Platform和Azure等主流云平台已全面支持在Docker容器中使用GPU资源，为开发者提供了无缝衔接的混合云和多云环境下GPU加速应用的开发、测试及部署能力。例如，Amazon Elastic Container Service (ECS) 现已集成EC2实例上的GPU资源，用户能够通过定义任务定义文件轻松指定所需GPU资源，并在Docker容器内运行CUDA优化的应用程序。 更进一步地，对于那些寻求深入理解Docker容器如何透明访问GPU以及如何优化容器内GPU资源分配的技术人员，NVIDIA官方文档和社区论坛提供了丰富的实践指南和技术解读。例如，一篇名为“Docker容器中的GPU虚拟化：从理论到实战”的技术博客，详尽剖析了Docker与GPU硬件交互的底层机制，以及如何借助NVIDIA Container Toolkit实现跨平台、跨架构的GPU容器化解决方案。 总之，随着技术发展和行业需求的变化，Docker与GPU的融合运用将更加广泛且深入，为AI、大数据处理等领域带来更高的计算效率和更灵活的部署方式。持续跟踪相关领域的最新研究成果和技术动态，无疑将帮助广大开发者更好地掌握这一关键技术，推动业务创新与发展。

... 是一个用于分组的容器元素，可以用来组织网页内容，而则是一个用于标记文本片段的小型容器元素。 三、 标签的应用 接下来我们来看一下 标签的应用。下面是一个简单的例子： html 我的第一个 div 这是一个段落。 在这个例子中，我们创建了一个名为myDiv的div容器，并将一个标题（ ）和一个段落（ ）放入其中。通过这种方式，我们可以轻松地将相关的HTML元素组织在一起。 四、标签的应用 然后我们来看一下标签的应用。下面也是一个简单的例子： html 我喜欢吃苹果 在这个例子中，我们在一个句子中使用了标签，改变了被包围文本的颜色为红色。标签非常适合用于对文本进行样式修改或者定位。 五、 和的区别 那么， 和有什么区别呢？首先， 主要用于结构化内容，而主要用于添加样式或者语义含义。其次， 通常包含整个块级元素，如表格、列表等，而通常只包含行内元素，如文本、链接等。最后，由于 是块级元素，所以它有自己的宽度、高度、边距和填充，而只是行内元素，没有这些属性。 六、 和的使用场景 了解了 和的基本知识后，我们来看看它们在实际开发中的应用场景。一般来说，我们会用 来组织页面布局，例如设置导航栏、侧边栏、主内容区域等。而则常用于添加样式或者调整文本格式，例如改变字体颜色、大小、样式等。 七、总结 总的来说， 和都是HTML中的重要元素，虽然它们的功能有所不同，但在实际开发中经常需要同时使用。了解它们的特点和应用场景，可以帮助我们更好地构建和维护网站。希望这篇文章能对你有所帮助！ 八、附录 更多实例 这里再给大家提供一些实例，让大家更深入地理解 和的使用： html 这是页眉 这是主要内容 这是页脚 这是一段文字，蓝色的部分是要加粗的文字。 以上就是今天的全部内容，感谢你的阅读！如果你有任何问题，欢迎随时向我提问。