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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

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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