java 多线程案例

本篇文章给大家分享Java多线程与大数据处理实战，以及java 多线程案例对应的知识点，希望对各位有所帮助。

简述信息一览：

• 1、学习大数据为什么要先学Java
• 2、面试官:Java多线程中的事务回滚如何处理,你真的用对了吗?
• 3、java中怎么用多个线程同时对一个文件读取,最终将文件内容保存到一个字节...
• 4、JVM-虚拟机参数XmnXmsXmxXss有什么区别
• 5、性能优化之Java多线程批量拆分List导入数据库

学习大数据为什么要先学Java

1、不少想学习大数据的零基础学员都知道，学大数据部分课程之前要先学习一种计算机编程语言。大数据开发需要编程语言的基础，因为大数据的开发基于一些常用的高级语言，比如Java和.Net。不论是hadoop，还是数据挖掘，都需要有高级编程语言的基础。因此，如果想学习大数据开发，还是需要至少精通一门高级语言。

2、如果要学习大数据，不管你是零基础，还是有一定的基础，都是要懂至少一种计算机编程语言，因为大数据的开发离不开编程语言，不仅要懂，还要精通！但这门编程语言不一定是java。比如说，如果你主攻Hadoop开发方向，是一定要学习java的，因为Hadoop是由java来开发的。

3、需要学习Java基础 很多人好奇学习大数据需不需要学Java，正确答案是需要。

4、Java是大数据运作的核心，Java+大数据，是对大量、动态、能持续的数据，通过运用新系统、新工具、新模型的挖掘，从而获得具有洞察力和新价值的东西。就好比你要会加减乘数运算，首先必须学会数字。在实际的大数据应用中，以Hadoop，spark等为代表的大数据框架无一例外***用Java作为其原生平台。

面试官:Java多线程中的事务回滚如何处理,你真的用对了吗?

首先，当面临高并发的大数据量插入操作，我们常常需要拆分数据并行处理来提升响应速度。然而，若在多线程环境下执行插入操作时出现问题，需要确保所有操作能被回滚，以避免数据错误。在使用Spring框架时，可以通过@Transactional注解来控制事务，使异常出现时进行回滚。

背景介绍：在大数据量插入操作的业务场景中，为提高响应时间，***用多线程拆分数据并行处理。若某线程执行失败，则需回滚所有操作。在Spring中，@Transactional注解用于控制事务，异常时回滚。但在多线程环境下，该注解无法生效，主线程的修改数据不会因子线程异常而回滚，导致数据错误。

这一组的业务都能成功处理，我们就可以把这个事务提交来保存你已做的行为结果。但如果一组中有任何的差错出现的话，我们就认为这事务不成功，需要回滚来撤消之前的操作。举例：你去银行转账，转账我们有两步吧，从你账户中取出钱再往他账户中加钱。那这两步银行是必须要确保正确无误的进行的。

代码中使用了try/catch处理了异常。@Transactional 注解的执行流程遵循事务的标准生命周期：在方法执行前自动开启事务，在方法成功执行完后自动提交事务。然而，如果方法中存在 try/catch 块，且在 catch 块中捕获了异常，事务将不会自动回滚。这一行为的主要原因与 @Transactional 注解的实现有关。

答案：IOC（反转控制）：对成员变量的赋值的控制权从代码中反转到配置文件中。AOP：Aspect（切面） Oriented（面向） Programming（编程），面向切面编程。差不多就够了，再看就是Spring的事务处理，基本就这些。问题五：Java的***都有哪些？答案：***主要有Collection和Map接口。

回。java事务中调用mq是公司开发的平台程序，程序内设置了撤回语言，如果事务回滚消息会被撤回处理，Java的事务处理，如果对数据库进行多次操作，每一次的执行或步骤都是一个事务。

java中怎么用多个线程同时对一个文件读取,最终将文件内容保存到一个字节...

1、如果读取的话只能设置每个线程各自读取偏 移量 读取文件大小（比如大小是200K）。 2，启动5个线程，第一个线程读到40，第二个线程跳过40在读到80，总之得合理安排好各个线程读取的大小。这样才能不重复读取。

2、在Java编程中，如果需要同时实现数据的不断读取和写入操作，可以使用如DataInputStream和DataOutputStream这样的类。这两个类都位于java.io包中，提供了多种方法来读取和写入不同类型的数据，例如整数、浮点数、字符串等。DataInputStream通常用于读取数据，而DataOutputStream则用于写入数据。

3、可以。但是由于机械磁盘只能同时一个线程访问，所以多线程的读取效率可能还不如单线程。

4、在Java中实现10个线程共同完成15个任务，可以使用一个List来存放这些任务。每个线程都将循环从这个任务列表中获取一个任务，完成任务后将其从列表中移除。当任务列表为空时，表示所有任务已完成，此时可以根据具体需求决定让所有线程结束，或者进行其他操作。

5、对于这种需求，hibernate/ibatis/jdbc都已经提供了解决方案，叫做transaction（事务），用来保证每次操作的独立性和完整性，不必自己写。

JVM-虚拟机参数XmnXmsXmxXss有什么区别

1、Xmx - 堆内存最大大小 Xmx则是堆内存的最大限制，通常设定为物理内存的1/4。这是防止堆内存无限制增长，避免内存溢出的关键配置。在多线程或大数据处理场景中，控制好Xmx能确保系统的整体稳定性。 Xmn - 堆内新生代 新生代的大小（Xmn）可以通过调整该参数来间接影响老年代的大小。

2、Xmn用于设置新生代内存大小，通过调整Xmx和Xmn的值，可以计算出老生代的大小。而Xss参数则用于设置每个线程的栈大小，合理设置有助于提高多线程应用的效率，但过小可能导致栈溢出，过大则可能限制线程创建。

3、深入解析JVM参数调优：-Xms、-Xmx、-Xmn、-Xss的秘密 堆内存管理 JVM的内存结构中，堆（H）是核心区域，分为新生代（Young）和年老代（Old，JDK7前）/元空间（Metaspace，JDK8后）。32/64位系统的堆大小受内存物理限制，最大值通常由-Xmx决定。

性能优化之Java多线程批量拆分List导入数据库

1、优化导入功能，从直接将list数据批量插入MySQL，到分组导入，再到引入多线程批量导入，显著提高了导入效率，实现从1分钟缩短至10秒以内。直接把list怼进Mysql 使用mybatis的批量导入操作，通过底层生成的mapper进行批量插入，解决效率问题，但受限于数据库默认设置，每次sql操作的数据量不能超过4M。

2、分组导入List至Mysql 虽然解决了错误，但分多次导入增加了操作实践，可能导致超时。优化方案是利用多线程分批导入。多线程分批导入Mysql 依然使用MyBatis进行批量导入。通过创建固定的线程数，根据线程数目对数据进行分组，然后建立多线程池进行导入。此方法有效缓解数据库压力，提高导入效率。

3、总结来说，通过合理利用多线程和精心设计的数据分段策略，可以有效提升Java批量更新操作的执行效率，解决数据处理中的性能瓶颈。实现这一优化过程不仅能够提高项目开发效率，还能提升用户体验，是Java开发者在处理大数据量操作时不可忽视的重要技能。

4、你这个首先得分开。第一部分：你有很多线程在往数据池里面写入数据。那么，你的线程只管写数据，不用理会其他的数据。第二部分：你的另外的线程（这里可以用spring的job定时器启动），这部分只管往数据库写入数据，至于写入的条件，你可以判断数据池的数据是否达到写入的标准。

5、把读取的方法写成同步方法。然后起很多线程调用这个读的方法去读该list。

6、方法一：使用JExcel API。此方法直接操作Excel文件，适合数据量不大且对性能要求不高的场景。在多线程导入时，可将数据分类分块，每个线程处理一块数据，提升导入效率。方法二：将Excel数据转换为CSV格式，再导入到目标平台。这种方法相对方法一在性能上有所提升，同时减少了对Java库的依赖。

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