「java并发操作图片」java聊天程序发送图片

本篇文章给大家谈谈java并发操作图片，以及java聊天程序发送图片对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、java高并发是什么意思，高并发的解释
• 2、《JAVA并发编程实战》上面的一个问题
• 3、什么是java并发性 深度剖析Java的并发性
• 4、java高并发，如何解决，什么方式解决
• 5、java 什么情况下使用 并发队列

java高并发是什么意思，高并发的解释

1、在java中，高并发属于一种编程术语，意思就是有很多用户在访问，导致系统数据不正确、糗事数据的现象。并发就是可以使用多个线程或进程，同时处理不同的操作。

2、处理高并发的方法

对于一些大型网站，比如门户网站，在面对大量用户访问、高并发请求方面，基本的解决方案集中在这样几个环节：使用高性能的服务器、高性能的数据库、高效率的编程语言、还有高性能的Web容器。

（1）动静分离。静态资源请求与动态请求分离，项目中需要访问的图片、声音、js/css等静态资源需要有独立的存放位置，便于将来实现静态请求分离时直接剥离出来，比如nginx可以直接配置图片文件直接访问目录，而不需要经过tomcat。这样tomcat就可以专注处理动态请求，操作数据库数据处理之类的。静态请求代理服务器性能比tomcat高很多。

（2）引入缓存。数据库缓存、页面缓存，这东西好用不复杂，搞明白什么地方适用最重要。简单的例子是频繁读取，不修改的地方最适用。也是后续集群做数据共享的一个方式之一，集群环境下，经常会碰到数据共享问题。

（3）如果将来数据量大，单一数据库成为瓶颈时，数据库的读写分离来了。数据库集群，读写分离，分表分区。

《JAVA并发编程实战》上面的一个问题

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链接:

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什么是java并发性 深度剖析Java的并发性

做并发编程之前，必须首先理解什么是并发，什么是并行。

并发（concurrency）和并行（parallellism）关系：

解释一：并行是指两个或者多个事件在同一时刻发生；而并发是指两个或多个事件在同一时间间隔发生。

解释二：并行是在不同实体上的多个事件，并发是在同一实体上的多个事件。

解释三：在一台处理器上“同时”处理多个任务，在多台处理器上同时处理多个任务。如hadoop分布式集群

所以并发编程的目标是充分的利用处理器的每一个核，以达到最高的处理性能。

java高并发，如何解决，什么方式解决

高并发系统的设计需要注意一下几点：

尽量使用缓存，包括用户缓存，信息缓存等，多花点内存来做缓存，可以大量减少与数据库的交互，提高性能。

用jprofiler等工具找出性能瓶颈，减少额外的开销。

优化数据库查询语句，减少直接使用hibernate等工具的直接生成语句（仅耗时较长的查询做优化）。

优化数据库结构，多做索引，提高查询效率。

统计的功能尽量做缓存，或按每天一统计或定时统计相关报表，避免需要时进行统计的功能。

能使用静态页面的地方尽量使用，减少容器的解析（尽量将动态内容生成静态html来显示）。

解决以上问题后，使用服务器集群来解决单台的瓶颈问题。

基本上以上述问题解决后，达到系统最优。

java 什么情况下使用 并发队列

并发队列是一个基于链接节点的无界线程安全队列，它采用先进先出的规则对节点进行排序，当我们添加一个元素的时候，它会添加到队列的尾部，当我们获取一个元素时，它会返回队列头部的元素。它采用了“wait－free”算法来实现，该算法在Michael

Scott算法上进行了一些修改。

入队列

入队列就是将入队节点添加到队列的尾部。为了方便理解入队时队列的变化，以及head节点和tair节点的变化，每添加一个节点我就做了一个队列的快照图。

第一步添加元素1。队列更新head节点的next节点为元素1节点。又因为tail节点默认情况下等于head节点，所以它们的next节点都指向元素1节点。

第二步添加元素2。队列首先设置元素1节点的next节点为元素2节点，然后更新tail节点指向元素2节点。

第三步添加元素3，设置tail节点的next节点为元素3节点。

第四步添加元素4，设置元素3的next节点为元素4节点，然后将tail节点指向元素4节点。

通过debug入队过程并观察head节点和tail节点的变化，发现入队主要做两件事情，

第一是将入队节点设置成当前队列尾节点的下一个节点。

第二是更新tail节点，如果tail节点的next节点不为空，则将入队节点设置成tail节点，如果tail节点的next节点为空，则将入队节点设置成tail的next节点，所以tail节点不总是尾节点，理解这一点对于我们研究源码会非常有帮助。

上面的分析让我们从单线程入队的角度来理解入队过程，但是多个线程同时进行入队情况就变得更加复杂，因为可能会出现其他线程插队的情况。如果有一个线程正在入队，那么它必须先获取尾节点，然后设置尾节点的下一个节点为入队节点，但这时可能有另外一个线程插队了，那么队列的尾节点就会发生变化，这时当前线程要暂停入队操作，然后重新获取尾节点。让我们再通过源码来详细分析下它是如何使用CAS算法来入队的。

public boolean offer(E e) {    

   if (e == null) throw new NullPointerException();    

    //入队前，创建一个入队节点    

    Node/ee n = new Node/ee(e);    

   retry:    

    //死循环，入队不成功反复入队。    

    for (;;) {    

        //创建一个指向tail节点的引用    

       Node/ee t = tail;    

     //p用来表示队列的尾节点，默认情况下等于tail节点。    

      Node/ee p = t;    

      for (int hops = 0; ; hops++) {    

     //获得p节点的下一个节点。    

        Node/ee next = succ(p);    

     //next节点不为空，说明p不是尾节点，需要更新p后在将它指向next节点    

        if (next != null) {    

     //循环了两次及其以上，并且当前节点还是不等于尾节点    

        if (hops  HOPS  t != tail)    

            continue retry;    

            p = next;    

        }    

     //如果p是尾节点，则设置p节点的next节点为入队节点。    

         else if (p.casNext(null, n)) {    

        //如果tail节点有大于等于1个next节点，则将入队节点设置成tair节点，更新失败了也没关系，因为失败了表示有其他线程成功更新了tair节点。    

    if (hops = HOPS)    

           casTail(t, n); // 更新tail节点，允许失败    

        return true;    

         }    

        // p有next节点,表示p的next节点是尾节点，则重新设置p节点    

        else {    

          p = succ(p);    

        }    

     }    

  }    

}

从源代码角度来看整个入队过程主要做二件事情。

第一步定位尾节点。tail节点并不总是尾节点，所以每次入队都必须先通过tail节点来找到尾节点，尾节点可能就是tail节点，也可能是tail节点的next节点。代码中循环体中的第一个if就是判断tail是否有next节点，有则表示next节点可能是尾节点。获取tail节点的next节点需要注意的是p节点等于p的next节点的情况，只有一种可能就是p节点和p的next节点都等于空，表示这个队列刚初始化，正准备添加第一次节点，所以需要返回head节点。获取p节点的next节点代码如下

final Node/ee succ(Node/ee p) {    

     Node/ee next = p.getNext();    

       return (p == next) ? head : next;    

      }

第二步设置入队节点为尾节点。p.casNext(null, n)方法用于将入队节点设置为当前队列尾节点的next节点，p如果是null表示p是当前队列的尾节点，如果不为null表示有其他线程更新了尾节点，则需要重新获取当前队列的尾节点。

hops的设计意图。上面分析过对于先进先出的队列入队所要做的事情就是将入队节点设置成尾节点，doug lea写的代码和逻辑还是稍微有点复杂。那么我用以下方式来实现行不行？

public boolean offer(E e) {    

    if (e == null)    

       throw new NullPointerException();    

      Node/ee n = new Node/ee(e);    

          for (;;) {    

      Node/ee t = tail;    

       if (t.casNext(null, n)  casTail(t, n)) {    

             return true;    

     }    

     }    

}

让tail节点永远作为队列的尾节点，这样实现代码量非常少，而且逻辑非常清楚和易懂。但是这么做有个缺点就是每次都需要使用循环CAS更新tail节点。如果能减少CAS更新tail节点的次数，就能提高入队的效率，所以doug

lea使用hops变量来控制并减少tail节点的更新频率，并不是每次节点入队后都将 tail节点更新成尾节点，而是当

tail节点和尾节点的距离大于等于常量HOPS的值（默认等于1）时才更新tail节点，tail和尾节点的距离越长使用CAS更新tail节点的次数就会越少，但是距离越长带来的负面效果就是每次入队时定位尾节点的时间就越长，因为循环体需要多循环一次来定位出尾节点，但是这样仍然能提高入队的效率，因为从本质上来看它通过增加对volatile变量的读操作来减少了对volatile变量的写操作，而对volatile变量的写操作开销要远远大于读操作，所以入队效率会有所提升。

 private static final int HOPS = 1;

还有一点需要注意的是入队方法永远返回true，所以不要通过返回值判断入队是否成功。

4. 出队列

出队列的就是从队列里返回一个节点元素，并清空该节点对元素的引用。让我们通过每个节点出队的快照来观察下head节点的变化。

从上图可知，并不是每次出队时都更新head节点，当head节点里有元素时，直接弹出head节点里的元素，而不会更新head节点。只有当head节点里没有元素时，出队操作才会更新head节点。这种做法也是通过hops变量来减少使用CAS更新head节点的消耗，从而提高出队效率。让我们再通过源码来深入分析下出队过程。

 public E poll() {    

    Node/ee h = head;    

    // p表示头节点，需要出队的节点    

      Node/ee p = h;    

      for (int hops = 0;; hops++) {    

         // 获取p节点的元素    

         E item = p.getItem();    

         // 如果p节点的元素不为空，使用CAS设置p节点引用的元素为null,如果成功则返回p节点的元素。    

         if (item != null  p.casItem(item, null)) {    

         if (hops = HOPS) {    

              //将p节点下一个节点设置成head节点    

              Node/ee q = p.getNext();    

              updateHead(h, (q != null) ? q : p);    

              }    

                  return item;    

              }    

        // 如果头节点的元素为空或头节点发生了变化，这说明头节点已经被另外一个线程修改了。那么获取p节点的下一个节点    

        Node/ee next = succ(p);    

        // 如果p的下一个节点也为空，说明这个队列已经空了    

        if (next == null) {    

       // 更新头节点。    

             updateHead(h, p);    

             break;    

             }    

      // 如果下一个元素不为空，则将头节点的下一个节点设置成头节点    

       p = next;    

      }    

          return null;    

      }

首先获取头节点的元素，然后判断头节点元素是否为空，如果为空，表示另外一个线程已经进行了一次出队操作将该节点的元素取走，如果不为空，则使用CAS的方式将头节点的引用设置成null，如果CAS成功，则直接返回头节点的元素，如果不成功，表示另外一个线程已经进行了一次出队操作更新了head节点，导致元素发生了变化，需要重新获取头节点。

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