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章步:并发设计原理1
1.1基本的并发概念1
1.1.1并发与并行1
1.1.2同步2
1.1.3不可变对象2
1.1.4原子操作和原子变量3
1.1.5共享内存与消息传递3
1.2并发应用程序中可能出现的问题3
1.2.1数据竞争3
1.2.2死锁4
1.2.3活锁4
1.2.4资源不足4
1.2.5权反转5
1.3设计并发算法的方法论5
1.3.1起点:算法的一个串行版本5
1.3.2步:分析5
1.3.3第2步:设计5
1.3.4第3步:实现6
1.3.5第4步:6
1.3.6第5步:调整6
1.3.7结论7
1.4Java并发API8
1.4.1基本并发类8
1.4.2同步机制8
1.4.3执行器9
1.4.4Fork/Join框架9
1.4.5并行流9
1.4.6并发数据结构9
1.5并发设计模式10
1.5.1信号模式10
1.5.2会合模式11
1.5.3互斥模式11
1.5.4多元复用模式12
1.5.5栅栏模式12
1.5.6双重检查锁定模式12
1.5.7读写锁模式13
1.5.8线程池模式14
1.5.9线程局部存储模式14
1.6设计并发算法的提示和技巧14
1.6.1正确识别独立任务14
1.6.2在尽可能高的层面上实施并发处理15
1.6.3考虑伸缩性15
1.6.4使用线程安全API15
1.6.5绝不要假定执行顺序16
1.6.6在静态和共享场合尽可能使用局部线程变量16
1.6.7寻找更易于并行处理的算法版本17
1.6.8尽可能使用不可变对象17
1.6.9通过对锁排序来避免死锁17
1.6.10使用原子变量代替同步18
1.6.11占有锁的时间尽可能短19
1.6.12谨慎使用初始化19
1.6.13避免在临界段中使用阻塞操作19
1.7小结20
第2章使用基本元素:Thread和Runnable21
2.1Java中的线程21
2.1.1Java中的线程:特征和状态22
2.1.2Thread类和Runnable接口23
2.2个例子:矩阵乘法24
2.2.1公共类24
2.2.2串行版本25
2.2.3并行版本25
2.3第二个例子:文件搜索32
2.3.1公共类32
2.3.2串行版本32
2.3.3并发版本33
2.3.4对比解决方案37
2.4小结38
第3章管理大量线程:执行器39
3.1执行器简介39
3.1.1执行器的基本特征39
3.1.2执行器框架的基本组件40
3.2个例子:k-最近邻算法40
3.2.1k-最近邻算法:串行版本41
3.2.2k-最近邻算法:细粒度并发版本42
3.2.3k-最近邻算法:粗粒度并发版本45
3.2.4对比解决方案46
3.3第二个例子:客户端/服务器环境下的并发处理48
3.3.1客户端/服务器:串行版48
3.3.2客户端/服务器:并行版本51
3.3.3额外的并发服务器组件54
3.3.4对比两种解决方案59
3.3.5其他重要方法61
3.4小结62
第4章充分利用执行器63
4.1执行器的特性63
4.1.1任务的撤销63
4.1.2任务执行调度64
4.1.3重载执行器方法64
4.1.4更改一些初始化参数64
4.2个例子:服务器应用程序65
4.2.1ServerExecutor类65
4.2.2命令类70
4.2.3服务器部件72
4.2.4客户端部件78
4.3第二个例子:执行周期性任务79
4.3.1公共部件79
4.3.2基础阅读器81
4.3.3阅读器84
4.4有关执行器的其他信息87
4.5小结87
第5章从任务获取数据:Callable接口与Future接口88
5.1Callable接口和Future接口简介88
5.1.1Callable接口88
5.1.2Future接口89
5.2个例子:单词匹配算法89
5.2.1公共类90
5.2.2匹配算法:串行版本91
5.2.3匹配算法:个并发版本92
5.2.4匹配算法:第二个并发版本95
5.2.5单词存在算法:串行版本96
5.2.6单词存在算法:并行版本98
5.2.7对比解决方案100
5.3第二个例子:为文档集创建倒排索引102
5.3.1公共类103
5.3.2串行版本104
5.3.3个并发版本:每个文档一个任务105
5.3.4第二个并发版本:每个任务多个文档109
5.3.5对比解决方案112
5.3.6其他相关方法113
5.4小结113
第6章运行分为多阶段的任务:Phaser类115
6.1Phaser类简介115
6.1.1参与者的注册与注销116
6.1.2同步阶段变更116
6.1.3其他功能116
6.2个例子:关键字抽取算法117
6.2.1公共类118
6.2.2串行版本121
6.2.3并发版本123
6.2.4对比两种解决方案128
6.3第二个例子:遗传算法129
6.3.1公共类130
6.3.2串行版本132
6.3.3并发版本134
6.3.4对比两种解决方案139
6.4小结141
第7章优化分治解决方案:
Fork/Join框架142
7.1Fork/Join框架简介142
7.1.1Fork/Join框架的基本特征143
7.1.2Fork/Join框架的局限性143
7.1.3Fork/Join框架的组件144
7.2个例子:k-means聚类算法144
7.2.1公共类145
7.2.2串行版本149
7.2.3并发版本151
7.2.4对比解决方案155
7.3第二个例子:数据筛选算法157
7.3.1公共特性157
7.3.2串行版157
7.3.3并发版本159
7.3.4对比两个版本165
7.4第三个例子:归并排序算法166
7.4.1共享类166
7.4.2串行版本167
7.4.3并发版本169
7.4.4对比两个版本172
7.5Fork/Join框架的其他方法172
7.6小结173
第8章使用并行流处理大规模数据集:MapReduce模型174
8.1流的简介174
8.1.1流的基本特征174
8.1.2流的组成部分175
8.1.3MapReduce与MapCollect177
8.2个例子:数值综合分析应用程序178
8.2.1并发版本178
8.2.2串行版本185
8.2.3对比两个版本186
8.3第二个例子:信息检索工具186
8.3.1约简操作简介187
8.3.2种方式:全文档查询188
8.3.3第二种方式:约简的文档查询191
8.3.4第三种方式:生成一个含有结果的HTML文件191
8.3.5第四种方式:预先载入倒排索引194
8.3.6第五种方式:使用我们的执行器195
8.3.7从倒排索引获取数据:ConcurrentData类196
8.3.8获取文件中的单词数196
8.3.9获取文件的平均tfdf值196
8.3.10获取索引中的tfdf值和最小tfdf值197
8.3.11ConcurrentMain类198
8.3.12串行版199
8.3.13对比两种解决方案199
8.4小结202
第9章使用并行流处理大规模数据集:MapCollect模型203
9.1使用流收集数据203
9.2个例子:无索引条件下的数据搜索205
9.2.1基本类205
9.2.2种方式:基本搜索207
9.2.3第二种方式:搜索209
9.2.4本例的串行实现211
9.2.5对比实现方案211
9.3第二个例子:212
9.3.1公共类212
9.3.2:主类213
9.3.3ConcurrentLoaderAccumulator类215
9.3.4串行版216
9.3.5对比两个版本216
9.4第三个例子:社交网络中的共同联系人217
9.4.1基本类218
9.4.2并发版本219
9.4.3串行版本223
9.4.4对比两个版本223
9.5小结224
0章异步流处理:反应流225
10.1Java反应流简介225
10.1.1Flow.Publisher接口226
10.1.2Flow.Subscriber接口226
10.1.3Flow.Subscription接口226
10.1.4SubmissionPublisher类226
10.2个例子:面向事件通知的集中式227
10.2.1Event类227
10.2.2Producer类227
10.2.3Consumer类228
10.2.4Main类230
10.3第二个例子:新闻231
10.3.1News类232
10.3.2发布者相关的类232
10.3.3Consumer类235
10.3.4Main类236
10.4小结238
1章探究并发数据结构和同步工具240
11.1并发数据结构240
11.1.1阻塞型数据结构和非阻塞型数据结构241
11.1.2并发数据结构241
11.1.3使用新特性244
11.1.4原子变量251
11.1.5变量句柄252
11.2同步机制254
11.2.1CommonTask类255
11.2.2Lock接口255
11.2.3Semaphore类256
11.2.4CountDownLatch类258
11.2.5CyclicBarrier类259
11.2.6CompletableFuture类261
11.3小结268
2章与监视并发应用程序269
12.1监视并发对象269
12.1.1监视线程269
12.1.2监视锁270
12.1.3监视执行器272
12.1.4监视Fork/Join框架273
12.1.5监视Phaser274
12.1.6监视流API275
12.2监视并发应用程序276
12.2.1Overview选项卡278
12.2.2Memory选项卡279
12.2.3Threads选项卡280
12.2.4Classes选项卡280
12.2.5VMSummary选项卡281
12.2.6MBeans选项卡283
12.2.7About选项卡284
12.3并发应用程序284
12.3.1使用MultithreadedTC并发应用程序285
12.3.2使用JavaPathfinder并发应用程序288
12.4小结293
3章JVM中的并发处理:Clojure、带有GPars库的Groovy以及Scala294
13.1Clojure的并发处理294
13.1.1使用Java元素295
13.1.2引用类型295
13.1.3Ref对象298
13.1.4Delay299
13.1.5Future300
13.1.6Promise301
13.2Groovy及其GPars库的并发处理302
13.3软件事务性内存302
13.3.1使用Java元素302
13.3.2数据并行处理303
13.3.3Fork/Join处理307
13.3.4Actor308
13.3.5Agent315
13.3.6Dataflow316
13.4Scala的并发处理322
13.4.1Scala中的Future对象322
13.4.2Promise328
13.5小结329
作者介绍:
哈维尔·费尔南德斯·冈萨雷斯,软件架构师,拥有十余年Java研发经验,对J2EE、Struts框架和使用Java开发大规模数据处理的应用程序颇有心得,为保险、、交通等领域客户开发了许多J2EE Web应用程序。
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书籍真实打分
故事情节:5分
人物塑造:7分
主题深度:7分
文字风格:5分
语言运用:9分
文笔流畅:8分
思想传递:7分
知识深度:3分
知识广度:8分
实用性:9分
章节划分:7分
结构布局:3分
新颖与独特:6分
情感共鸣:3分
引人入胜:7分
现实相关:9分
沉浸感:5分
事实准确性:8分
文化贡献:6分