会员
Java多线程编程核心技术（第3版）
更新时间：2022-01-07 14:45:26 最新章节：9.4 本章小结
书籍简介
现代软件规模大、实时性要求高，所以掌握提升处理和响应速度的多线程技术势在必行。本书涵盖多线程编程的核心库、方法、原理，透彻讲解了高并发的本质与应对方法，帮助读者解决高并发环境下的业务瓶颈。本书具体内容如下：第1章讲解Java多线程的基础知识，包括Thread类的核心API的使用。第2章讲解在多线程中通过synchronized关键字对并发访问进行控制的方法，为读者学习同步知识打好坚实的基础。第3章介绍线程间通信，以在多线程中进行数据传递。第4章介绍并发访问时的同步处理实现，包括读写锁（Lock对象）等相关技术点。第5章剖析定时器Timer类的内部原理。定时器在Android开发中会有深入应用，是很重要的技术点。第6章介绍单例模式下多线程的全面解决方案。第7章对前面遗漏的知识点进行补充，使多线程的知识体系更加完整，尽量做到不出现技术空白点。第8章介绍并发集合框架，可以大大提升开发多线程应用程序的效率。第9章介绍线程池的使用，让线程管理更规范、高效。这也是Java程序员面试必问的技术点。
品牌：机械工业出版社
上架时间：2022-01-01 00:00:00
出版社：机械工业出版社
本书数字版权由机械工业出版社提供，并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
最新章节
高洪岩
同类热门书
最新上架
- 会员随着JDK的升级与迭代，SpringFramework与SpringBoot也分别升级到了全新的6.0与3.0版本，全新的版本带来了更加强大的功能和特性。本书侧重于核心功能和特性的讲解，重点讲解SpringFramework与SpringBoot在应用开发中的核心与应用，通过多个方面介绍应用开发中涉及的场景。本书分为六个部分，共15章。第一部分～第三部分介绍SpringFramework计算机21.5万字
- 会员虽然技术在进步，硬件也越来越物美价廉，但如今软件工程师仍需要关注程序的性能优化。本书将介绍软件效率问题、Go语言快速入门知识、如何实现高效编程，告诉大家如何高效进行性能优化，以及何时进行，并给出需要的工具和相关知识，让你使用较少的资源实现高效编程。计算机27.3万字
- 会员《餐饮管理与经营全案——互联网思维创新餐饮管理和运营模式》一书，从互联网思维下的餐饮变革导入，分三个部分。第一部分（互联网思维创新之系统智能化）包括智能餐饮管理系统，智能点餐系统建设，智能结算系统建设，智能厨房显示系统建设，外卖业务系统建设，食品安全管控系统建设。第二部分（互联网思维创新之营销多样化）包括微博营销，微信公众号营销，短视频营销，会员大数据营销，外卖平台营销。第三部分（互联网思维创新之计算机10万字
- 会员本书是一部全面且深入的Java代码审计指南，旨在帮助读者掌握JavaWeb应用中常见安全漏洞的识别、分析及防御技能。全书共分4篇，从基础到实战，系统地介绍Java代码审计的各个方面。基础篇（第1章）主要介绍JavaWeb环境的搭建步骤、常见的动态调试方法以及代码审计工具的基本使用方法，为后续的深入学习打下坚实基础。入门篇（第2章～第3章）首先介绍Java代码审计中发现的常见漏洞，然后通过实战演计算机9.7万字
- 会员本书介绍了如何使用Python语言进行物理建模，包括完成二维和三维图形绘制、动态可视化、蒙特卡罗模拟、常微分方程求解、图像处理等常见任务。本书在第1版的基础上增加了关于用SymPy进行符号计算的新内容，介绍了用于数据科学和机器学习的pandas和sklearn库、关于Python类和面向对象编程的入门知识、命令行工具，以及如何使用Git进行版本控制。本书适合对科学计算感兴趣、想要使用Python完计算机14万字
- 会员本书主要介绍iOS自动化测试的相关内容。本书首先介绍iOS基础知识；接着介绍测试环境部署、Appium基本操作和Appium终端操作，为读者学习后面的知识打下基础；然后介绍Appium中的元素定位、元素操作、高级操作、等待机制；最后讲述Pytest测试框架、项目实战、项目代码优化、自动化测试框架开发等。本书适合测试人员和开发人员阅读。计算机8.7万字
- 会员本书以昇腾算子编程语言AscendC的高效开发为核心，系统介绍华为面向人工智能的昇腾AI处理器架构、硬件抽象及其软件栈。本书由浅入深，通过案例讲解知识点，理论与实践并重。全书分为6章，分别介绍了昇腾AI处理器软硬件架构、AscendC快速入门、AscendC编程模型与编程范式、AscendC算子开发流程、AscendC算子调试调优和AscendC大模型算子优化。本书适合人工智能产业的研计算机9.8万字
- 会员近年来，人工智能技术得到了快速发展，并在金融风险管理领域逐渐渗透。本书旨在引导读者了解金融风险建模背后的理论，学会在金融风险管理业务中运用Python语言和一系列机器学习模型。本书分为三部分，第一部分（第1～3章）介绍风险管理的基础知识，第二部分（第4～8章）通过一系列案例将机器学习模型运用到市场风险管理、信用风险管理、流动性风险管理和运营风险管理等场景，第三部分（第9章、第10章）讲解如何对其他计算机8.6万字