转自：http://www.importnew.com/27063.html

考查Java的并发编程时，手写“生产者-消费者模型”是一个经典问题。有如下几个考点：

  • 对Java并发模型的理解
  • 对Java并发编程接口的熟练程度
  • bug free
  • coding style

本文主要归纳了4种写法，阅读后，最好在白板上练习几遍，检查自己是否掌握。这4种写法或者编程接口不同，或者并发粒度不同，但本质是相同的——都是在使用或实现BlockingQueue。

生产者-消费者模型

网上有很多生产者-消费者模型的定义和实现。本文研究最常用的有界生产者-消费者模型，简单概括如下：

  • 生产者持续生产，直到缓冲区满，阻塞；缓冲区不满后，继续生产
  • 消费者持续消费，直到缓冲区空，阻塞；缓冲区不空后，继续消费
  • 生产者可以有多个，消费者也可以有多个

可通过如下条件验证模型实现的正确性：

  • 同一产品的消费行为一定发生在生产行为之后
  • 任意时刻，缓冲区大小不小于0，不大于限制容量

该模型的应用和变种非常多，不赘述。

几种写法

准备

面试时可语言说明以下准备代码。关键部分需要实现，如AbstractConsumer。

下面会涉及多种生产者-消费者模型的实现，可以先抽象出关键的接口，并实现一些抽象类：

1
2
3
public interface Consumer {
  void consume() throws InterruptedException;
}
1
2
3
public interface Producer {
  void produce() throws InterruptedException;
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
abstract class AbstractConsumer implements Consumer, Runnable {
  @Override
  public void run() {
    while (true) {
      try {
        consume();
      } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
        break;
      }
    }
  }
}
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
abstract class AbstractProducer implements Producer, Runnable {
  @Override
  public void run() {
    while (true) {
      try {
        produce();
      } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
        break;
      }
    }
  }
}

不同的模型实现中，生产者、消费者的具体实现也不同，所以需要为模型定义抽象工厂方法：

1
2
3
4
public interface Model {
  Runnable newRunnableConsumer();
  Runnable newRunnableProducer();
}

我们将Task作为生产和消费的单位：

1
2
3
4
5
6
public class Task {
  public int no;
  public Task(int no) {
    this.no = no;
  }
}

如果需求还不明确（这符合大部分工程工作的实际情况），建议边实现边抽象，不要“面向未来编程”。

实现一：BlockingQueue

BlockingQueue的写法最简单。核心思想是，把并发和容量控制封装在缓冲区中。而BlockingQueue的性质天生满足这个要求。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
public class BlockingQueueModel implements Model {
  private final BlockingQueue<Task> queue;
  private final AtomicInteger increTaskNo = new AtomicInteger(0);
  public BlockingQueueModel(int cap) {
    // LinkedBlockingQueue 的队列是 lazy-init 的，但 ArrayBlockingQueue 在创建时就已经 init
    this.queue = new LinkedBlockingQueue<>(cap);
  }
  @Override
  public Runnable newRunnableConsumer() {
    return new ConsumerImpl();
  }
  @Override
  public Runnable newRunnableProducer() {
    return new ProducerImpl();
  }
  private class ConsumerImpl extends AbstractConsumer implements Consumer, Runnable {
    @Override
    public void consume() throws InterruptedException {
      Task task = queue.take();
      // 固定时间范围的消费，模拟相对稳定的服务器处理过程
      Thread.sleep(500 + (long) (Math.random() * 500));
      System.out.println("consume: " + task.no);
    }
  }
  private class ProducerImpl extends AbstractProducer implements Producer, Runnable {
    @Override
    public void produce() throws InterruptedException {
      // 不定期生产，模拟随机的用户请求
      Thread.sleep((long) (Math.random() * 1000));
      Task task = new Task(increTaskNo.getAndIncrement());
      queue.put(task);
      System.out.println("produce: " + task.no);
    }
  }
  public static void main(String[] args) {
    Model model = new BlockingQueueModel(3);
    for (int i = 0; i < 2; i++) {
      new Thread(model.newRunnableConsumer()).start();
    }
    for (int i = 0; i < 5; i++) {
      new Thread(model.newRunnableProducer()).start();
    }
  }
}

截取前面的一部分输出：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
produce: 0
produce: 4
produce: 2
produce: 3
produce: 5
consume: 0
produce: 1
consume: 4
produce: 7
consume: 2
produce: 8
consume: 3
produce: 6
consume: 5
produce: 9
consume: 1
produce: 10
consume: 7

由于操作“出队/入队+日志输出”不是原子的，所以上述日志的绝对顺序与实际的出队/入队顺序有出入，但对于同一个任务号task.no，其consume日志一定出现在其produce日志之后，即：同一任务的消费行为一定发生在生产行为之后。缓冲区的容量留给读者验证。符合两个验证条件。

BlockingQueue写法的核心只有两行代码，并发和容量控制都封装在了BlockingQueue中，正确性由BlockingQueue保证。面试中首选该写法，自然美观简单。

实现二：wait && notify

如果不能将并发与容量控制都封装在缓冲区中，就只能由消费者与生产者完成。最简单的方案是使用朴素的wait && notify机制。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
public class WaitNotifyModel implements Model {
  private final Object BUFFER_LOCK = new Object();
  private final Queue<Task> buffer = new LinkedList<>();
  private final int cap;
  private final AtomicInteger increTaskNo = new AtomicInteger(0);
  public WaitNotifyModel(int cap) {
    this.cap = cap;
  }
  @Override
  public Runnable newRunnableConsumer() {
    return new ConsumerImpl();
  }
  @Override
  public Runnable newRunnableProducer() {
    return new ProducerImpl();
  }
  private class ConsumerImpl extends AbstractConsumer implements Consumer, Runnable {
    @Override
    public void consume() throws InterruptedException {
      synchronized (BUFFER_LOCK) {
        while (buffer.size() == 0) {
          BUFFER_LOCK.wait();
        }
        Task task = buffer.poll();
        assert task != null;
        // 固定时间范围的消费，模拟相对稳定的服务器处理过程
        Thread.sleep(500 + (long) (Math.random() * 500));
        System.out.println("consume: " + task.no);
        BUFFER_LOCK.notifyAll();
      }
    }
  }
  private class ProducerImpl extends AbstractProducer implements Producer, Runnable {
    @Override
    public void produce() throws InterruptedException {
      // 不定期生产，模拟随机的用户请求
      Thread.sleep((long) (Math.random() * 1000));
      synchronized (BUFFER_LOCK) {
        while (buffer.size() == cap) {
          BUFFER_LOCK.wait();
        }
        Task task = new Task(increTaskNo.getAndIncrement());
        buffer.offer(task);
        System.out.println("produce: " + task.no);
        BUFFER_LOCK.notifyAll();
      }
    }
  }
  public static void main(String[] args) {
    Model model = new WaitNotifyModel(3);
    for (int i = 0; i < 2; i++) {
      new Thread(model.newRunnableConsumer()).start();
    }
    for (int i = 0; i < 5; i++) {
      new Thread(model.newRunnableProducer()).start();
    }
  }
}

验证方法同上。

朴素的wait && notify机制不那么灵活，但足够简单。synchronized、wait、notifyAll的用法可参考【Java并发编程】之十：使用wait/notify/notifyAll实现线程间通信的几点重要说明，着重理解唤醒与锁竞争的区别。

实现三：简单的Lock && Condition

我们要保证理解wait && notify机制。实现时可以使用Object类提供的wait()方法与notifyAll()方法，但更推荐的方式是使用java.util.concurrent包提供的Lock && Condition。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
public class LockConditionModel1 implements Model {
  private final Lock BUFFER_LOCK = new ReentrantLock();
  private final Condition BUFFER_COND = BUFFER_LOCK.newCondition();
  private final Queue<Task> buffer = new LinkedList<>();
  private final int cap;
  private final AtomicInteger increTaskNo = new AtomicInteger(0);
  public LockConditionModel1(int cap) {
    this.cap = cap;
  }
  @Override
  public Runnable newRunnableConsumer() {
    return new ConsumerImpl();
  }
  @Override
  public Runnable newRunnableProducer() {
    return new ProducerImpl();
  }
  private class ConsumerImpl extends AbstractConsumer implements Consumer, Runnable {
    @Override
    public void consume() throws InterruptedException {
      BUFFER_LOCK.lockInterruptibly();
      try {
        while (buffer.size() == 0) {
          BUFFER_COND.await();
        }
        Task task = buffer.poll();
        assert task != null;
        // 固定时间范围的消费，模拟相对稳定的服务器处理过程
        Thread.sleep(500 + (long) (Math.random() * 500));
        System.out.println("consume: " + task.no);
        BUFFER_COND.signalAll();
      } finally {
        BUFFER_LOCK.unlock();
      }
    }
  }
  private class ProducerImpl extends AbstractProducer implements Producer, Runnable {
    @Override
    public void produce() throws InterruptedException {
      // 不定期生产，模拟随机的用户请求
      Thread.sleep((long) (Math.random() * 1000));
      BUFFER_LOCK.lockInterruptibly();
      try {
        while (buffer.size() == cap) {
          BUFFER_COND.await();
        }
        Task task = new Task(increTaskNo.getAndIncrement());
        buffer.offer(task);
        System.out.println("produce: " + task.no);
        BUFFER_COND.signalAll();
      } finally {
        BUFFER_LOCK.unlock();
      }
    }
  }
  public static void main(String[] args) {
    Model model = new LockConditionModel1(3);
    for (int i = 0; i < 2; i++) {
      new Thread(model.newRunnableConsumer()).start();
    }
    for (int i = 0; i < 5; i++) {
      new Thread(model.newRunnableProducer()).start();
    }
  }
}

该写法的思路与实现二的思路完全相同，仅仅将锁与条件变量换成了Lock和Condition。

实现四：更高并发性能的Lock && Condition

现在，如果做一些实验，你会发现，实现一的并发性能高于实现二、三。暂且不关心BlockingQueue的具体实现，来分析看如何优化实现三（与实现二的思路相同，性能相当）的性能。

分析实现三的瓶颈

最好的查证方法是记录方法执行时间，这样可以直接定位到真正的瓶颈。但此问题较简单，我们直接用“瞪眼法”分析。

实现三的并发瓶颈很明显，因为在锁 BUFFER_LOCK 看来，任何消费者线程与生产者线程都是一样的。换句话说，同一时刻，最多只允许有一个线程（生产者或消费者，二选一）操作缓冲区 buffer。

而实际上，如果缓冲区是一个队列的话，“生产者将产品入队”与“消费者将产品出队”两个操作之间没有同步关系，可以在队首出队的同时，在队尾入队。理想性能可提升至实现三的两倍。

去掉这个瓶颈

那么思路就简单了：需要两个锁 CONSUME_LOCK与PRODUCE_LOCK，CONSUME_LOCK控制消费者线程并发出队，PRODUCE_LOCK控制生产者线程并发入队；相应需要两个条件变量NOT_EMPTY与NOT_FULL，NOT_EMPTY负责控制消费者线程的状态（阻塞、运行），NOT_FULL负责控制生产者线程的状态（阻塞、运行）。以此让优化消费者与消费者（或生产者与生产者）之间是串行的；消费者与生产者之间是并行的。

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
public class LockConditionModel2 implements Model {
  private final Lock CONSUME_LOCK = new ReentrantLock();
  private final Condition NOT_EMPTY = CONSUME_LOCK.newCondition();
  private final Lock PRODUCE_LOCK = new ReentrantLock();
  private final Condition NOT_FULL = PRODUCE_LOCK.newCondition();
  private final Buffer<Task> buffer = new Buffer<>();
  private AtomicInteger bufLen = new AtomicInteger(0);
  private final int cap;
  private final AtomicInteger increTaskNo = new AtomicInteger(0);
  public LockConditionModel2(int cap) {
    this.cap = cap;
  }
  @Override
  public Runnable newRunnableConsumer() {
    return new ConsumerImpl();
  }
  @Override
  public Runnable newRunnableProducer() {
    return new ProducerImpl();
  }
  private class ConsumerImpl extends AbstractConsumer implements Consumer, Runnable {
    @Override
    public void consume() throws InterruptedException {
      int newBufSize = -1;
      CONSUME_LOCK.lockInterruptibly();
      try {
        while (bufLen.get() == 0) {
          System.out.println("buffer is empty...");
          NOT_EMPTY.await();
        }
        Task task = buffer.poll();
        newBufSize = bufLen.decrementAndGet();
        assert task != null;
        // 固定时间范围的消费，模拟相对稳定的服务器处理过程
        Thread.sleep(500 + (long) (Math.random() * 500));
        System.out.println("consume: " + task.no);
        if (newBufSize > 0) {
          NOT_EMPTY.signalAll();
        }
      } finally {
        CONSUME_LOCK.unlock();
      }
      if (newBufSize < cap) {
        PRODUCE_LOCK.lockInterruptibly();
        try {
          NOT_FULL.signalAll();
        } finally {
          PRODUCE_LOCK.unlock();
        }
      }
    }
  }
  private class ProducerImpl extends AbstractProducer implements Producer, Runnable {
    @Override
    public void produce() throws InterruptedException {
      // 不定期生产，模拟随机的用户请求
      Thread.sleep((long) (Math.random() * 1000));
      int newBufSize = -1;
      PRODUCE_LOCK.lockInterruptibly();
      try {
        while (bufLen.get() == cap) {
          System.out.println("buffer is full...");
          NOT_FULL.await();
        }
        Task task = new Task(increTaskNo.getAndIncrement());
        buffer.offer(task);
        newBufSize = bufLen.incrementAndGet();
        System.out.println("produce: " + task.no);
        if (newBufSize < cap) {
          NOT_FULL.signalAll();
        }
      } finally {
        PRODUCE_LOCK.unlock();
      }
      if (newBufSize > 0) {
        CONSUME_LOCK.lockInterruptibly();
        try {
          NOT_EMPTY.signalAll();
        } finally {
          CONSUME_LOCK.unlock();
        }
      }
    }
  }
  private static class Buffer<E> {
    private Node head;
    private Node tail;
    Buffer() {
      // dummy node
      head = tail = new Node(null);
    }
    public void offer(E e) {
      tail.next = new Node(e);
      tail = tail.next;
    }
    public E poll() {
      head = head.next;
      E e = head.item;
      head.item = null;
      return e;
    }
    private class Node {
      E item;
      Node next;
      Node(E item) {
        this.item = item;
      }
    }
  }
  public static void main(String[] args) {
    Model model = new LockConditionModel2(3);
    for (int i = 0; i < 2; i++) {
      new Thread(model.newRunnableConsumer()).start();
    }
    for (int i = 0; i < 5; i++) {
      new Thread(model.newRunnableProducer()).start();
    }
  }

需要注意的是，由于需要同时在UnThreadSafe的缓冲区 buffer 上进行消费与生产，我们不能使用实现二、三中使用的队列了，需要自己实现一个简单的缓冲区 Buffer。Buffer要满足以下条件：

  • 在头部出队，尾部入队
  • 在poll()方法中只操作head
  • 在offer()方法中只操作tail

还能进一步优化吗

我们已经优化掉了消费者与生产者之间的瓶颈，还能进一步优化吗？

如果可以，必然是继续优化消费者与消费者（或生产者与生产者）之间的并发性能。然而，消费者与消费者之间必须是串行的，因此，并发模型上已经没有地方可以继续优化了。

不过在具体的业务场景中，一般还能够继续优化。如：

  • 并发规模中等，可考虑使用CAS代替重入锁
  • 模型上不能优化，但一个消费行为或许可以进一步拆解、优化，从而降低消费的延迟
  • 一个队列的并发性能达到了极限，可采用“多个队列”（如分布式消息队列等）

4种实现的本质

文章开头说：这4种写法的本质相同——都是在使用或实现BlockingQueue。实现一直接使用BlockingQueue，实现四实现了简单的BlockingQueue，而实现二、三则实现了退化版的BlockingQueue（性能降低一半）。

实现一使用的BlockingQueue实现类是LinkedBlockingQueue，给出其源码阅读对照，写的不难：

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
public class LinkedBlockingQueue<E> extends AbstractQueue<E>
        implements BlockingQueue<E>, java.io.Serializable {
...
/** Lock held by take, poll, etc */
    private final ReentrantLock takeLock = new ReentrantLock();
    /** Wait queue for waiting takes */
    private final Condition notEmpty = takeLock.newCondition();
    /** Lock held by put, offer, etc */
    private final ReentrantLock putLock = new ReentrantLock();
    /** Wait queue for waiting puts */
    private final Condition notFull = putLock.newCondition();
...
    /**
     * Signals a waiting take. Called only from put/offer (which do not
     * otherwise ordinarily lock takeLock.)
     */
    private void signalNotEmpty() {
        final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
        takeLock.lock();
        try {
            notEmpty.signal();
        } finally {
            takeLock.unlock();
        }
    }
    /**
     * Signals a waiting put. Called only from take/poll.
     */
    private void signalNotFull() {
        final ReentrantLock putLock = this.putLock;
        putLock.lock();
        try {
            notFull.signal();
        } finally {
            putLock.unlock();
        }
    }
    /**
     * Links node at end of queue.
     *
     * @param node the node
     */
    private void enqueue(Node<E> node) {
        // assert putLock.isHeldByCurrentThread();
        // assert last.next == null;
        last = last.next = node;
    }
    /**
     * Removes a node from head of queue.
     *
     * @return the node
     */
    private E dequeue() {
        // assert takeLock.isHeldByCurrentThread();
        // assert head.item == null;
        Node<E> h = head;
        Node<E> first = h.next;
        h.next = h; // help GC
        head = first;
        E x = first.item;
        first.item = null;
        return x;
    }
...
    /**
     * Creates a {@code LinkedBlockingQueue} with the given (fixed) capacity.
     *
     * @param capacity the capacity of this queue
     * @throws IllegalArgumentException if {@code capacity} is not greater
     *         than zero
     */
    public LinkedBlockingQueue(int capacity) {
        if (capacity <= 0) throw new IllegalArgumentException();
        this.capacity = capacity;
        last = head = new Node<E>(null);
    }
...
    /**
     * Inserts the specified element at the tail of this queue, waiting if
     * necessary for space to become available.
     *
     * @throws InterruptedException {@inheritDoc}
     * @throws NullPointerException {@inheritDoc}
     */
    public void put(E e) throws InterruptedException {
        if (e == null) throw new NullPointerException();
        // Note: convention in all put/take/etc is to preset local var
        // holding count negative to indicate failure unless set.
        int c = -1;
        Node<E> node = new Node<E>(e);
        final ReentrantLock putLock = this.putLock;
        final AtomicInteger count = this.count;
        putLock.lockInterruptibly();
        try {
            /*
             * Note that count is used in wait guard even though it is
             * not protected by lock. This works because count can
             * only decrease at this point (all other puts are shut
             * out by lock), and we (or some other waiting put) are
             * signalled if it ever changes from capacity. Similarly
             * for all other uses of count in other wait guards.
             */
            while (count.get() == capacity) {
                notFull.await();
            }
            enqueue(node);
            c = count.getAndIncrement();
            if (c + 1 < capacity)
                notFull.signal();
        } finally {
            putLock.unlock();
        }
        if (c == 0)
            signalNotEmpty();
    }
...
    public E take() throws InterruptedException {
        E x;
        int c = -1;
        final AtomicInteger count = this.count;
        final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
        takeLock.lockInterruptibly();
        try {
            while (count.get() == 0) {
                notEmpty.await();
            }
            x = dequeue();
            c = count.getAndDecrement();
            if (c > 1)
                notEmpty.signal();
        } finally {
            takeLock.unlock();
        }
        if (c == capacity)
            signalNotFull();
        return x;
    }
...
}

还存在非常多的写法，如信号量Semaphore，也很常见（本科操作系统教材中的生产者-消费者模型就是用信号量实现的）。不过追究过多了就好像在纠结茴香豆的写法一样，本文不继续探讨。

总结

实现一必须掌握，实现四至少要能清楚表述；实现二、三掌握一个即可。

Java 实现生产者 – 消费者模型的更多相关文章

  1. Java完成生产者消费者模型

    生产者和消费者模型,是多线程中的典型模型,这里使用Java完成该模型 ServerTest.java 生产者代码 package com.orange.threadmodel; import java ...

  2. 生产者消费者模型Java实现

    生产者消费者模型 生产者消费者模型可以描述为: ①生产者持续生产,直到仓库放满产品,则停止生产进入等待状态:仓库不满后继续生产: ②消费者持续消费,直到仓库空,则停止消费进入等待状态:仓库不空后,继续 ...

  3. 第23章 java线程通信——生产者/消费者模型案例

    第23章 java线程通信--生产者/消费者模型案例 1.案例: package com.rocco; /** * 生产者消费者问题,涉及到几个类 * 第一,这个问题本身就是一个类,即主类 * 第二, ...

  4. Java里的生产者-消费者模型(Producer and Consumer Pattern in Java)

    生产者-消费者模型是多线程问题里面的经典问题,也是面试的常见问题.有如下几个常见的实现方法: 1. wait()/notify() 2. lock & condition 3. Blockin ...

  5. Java多线程15：Queue、BlockingQueue以及利用BlockingQueue实现生产者/消费者模型

    Queue是什么 队列,是一种数据结构.除了优先级队列和LIFO队列外,队列都是以FIFO(先进先出)的方式对各个元素进行排序的.无论使用哪种排序方式,队列的头都是调用remove()或poll()移 ...

  6. Java生产者消费者模型

    在Java中线程同步的经典案例,不同线程对同一个对象同时进行多线程操作,为了保持线程安全,数据结果要是我们期望的结果. 生产者-消费者模型可以很好的解释这个现象:对于公共数据data,初始值为0,多个 ...

  7. 如何在 Java 中正确使用 wait, notify 和 notifyAll – 以生产者消费者模型为例

    wait, notify 和 notifyAll,这些在多线程中被经常用到的保留关键字,在实际开发的时候很多时候却并没有被大家重视.本文对这些关键字的使用进行了描述. 在 Java 中可以用 wait ...

  8. Java多线程之~~~使用Exchanger在线程之间交换数据[这个结合多线程并行会有解决很多问题]生产者消费者模型

    http://blog.csdn.net/a352193394/article/details/39503857  Java多线程之~~~使用Exchanger在线程之间交换数据[这个结合多线程并行会 ...

  9. Java实现多线程生产者消费者模型及优化方案

    生产者-消费者模型是进程间通信的重要内容之一.其原理十分简单,但自己用语言实现往往会出现很多的问题,下面我们用一系列代码来展现在编码中容易出现的问题以及最优解决方案. /* 单生产者.单消费者生产烤鸭 ...

随机推荐

  1. 关于微信开发者工具创建项目和导入项目半天不响应或者socket hang out

    笔者的电脑系统是macOS Catalina(10.15),其实之前的系统版本也遇到一样的问题,网络环境是学校实验室. 解决办法:连接手机Wi-Fi 原理:目前不清楚,清楚的小伙伴可在下方留言交流

  2. Rust中的控制结构

    fn main() { let number = ; { println!("condition was true"); } else { println!("condi ...

  3. CF1245 A. Good ol' Numbers Coloring（java与gcd）

    题意:给定数字A和数字B,问是否满足gcd(A,B)==1. 思路:可以直接写函数gcd.也可以用大数自带的gcd功能. 代码1: /* @author nimphy @create 2019-11- ...

  4. day37_8_21表的查询

    一.语法 表的查询一般使用select关键字,配合where筛选.顺序如下: # 先后顺序 from where select 二.where约束条件 首先先建立表: create table emp ...

  5. 本地jar包在maven工程中pom引用

    背景   在使用Maven的过程中,经常碰到有些jar包在中央仓库没有的情况.如果公司有私服,那么就把jar包安装到私服上.如果没有私服,那就把jar包安装到本地Maven仓库.下面是如何把jar包导 ...

  6. LG1410 子序列 二分图判定

    问题描述 LG1410 题解 如果\(i<j,a_j \le a_i\),那么他它们不能在一个上升序列中. 于是在\(i,j\)之间建边,看建出来的图是不是二分图即可. \(\mathrm{Co ...

  7. SQL中group by的注意事项

    最最最最重要的: group by有一个原则,就是select后面所有的列中,没有使用聚合函数的列,必须出现在group by子句中. group by子句中的注意事项: 1,不能使用别名(因为执行顺 ...

  8. idea中使用python环境

    idea中使用python环境,需要下载相关的python sdk 可以添加选择自己的python环境

  9. <Random> 380 381（hard） 138

    380. Insert Delete GetRandom O(1) class RandomizedSet { ArrayList<Integer> nums; HashMap<In ...

  10. [POI2014]RAJ（最短路，拓扑排序）

    对于一个点 \(x\) 如何求答案? 由于这个图是个有向无环图,可以先拓扑排序一遍,求出每个点的拓扑序,从起点到它的最长路 \(d2\),从它到终点的最长路 \(d1\).(我写代码是这么写的,注意顺 ...