什么是用户线程,什么是守候线程?什么是守护进程?

999朵玫瑰 2010-01-19 11:40:12
有的人说,线程总体分两类:用户线程和守候线程。但是却没说明白什么是用户线程,什么是守候线程?有什么区别?我在程序里写的属于哪个阿?
还有,有的人还说,有守护进程。守护进程又是什么东东呢?我们的项目程序里怎么没有阿?
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SambaGao 2010-01-24
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上面说的很清楚了。

lz可以继续看线程间通信
xxpp688 2010-01-23
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用户线程:是你自己写的,可以手工调用;
守护线程(Daemon Thread):简单的说就是是后台线程,
--他只在后台运行
--他不需要手工调用,自动运行;
--他的任务是为其他线程服务;(jvm垃圾回收就是典型的后台线程)
--当所有前台线程死亡,后台线程生命结束。
(前台所有线程死亡后,JVM会自动通知后台线程死亡)
===前台线程要变成后台线程要在线程start()之前,否则会报错
xxpp688 2010-01-23
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你还问线程和进程的区别是吧;
当一个程序进入内存时,他就变成了一个进程(简单的说就是运行中的程序)
---进程是系统进行资源分配的和调度的一个独立单位;

简单的说,程序(每当你启动一个程序会产生很多的进程)==》程序由进程组成(如任务管理器中的结束程序进程)==》而进程由线程组成(线程被封装在任务管理器中看不见);

进程有三大特性:1.独立性
2.动态性
3.并发性
稍微复杂点的说线程与进程的关系是:线程是进程的组成部分,一个进程可以拥有多个线程,一个线程必须拥有一个父进程; 线程是独立运行的线程不知道进程中是否还有其他线程;线程的执行时抢占式的,线程可以拥有自己的堆栈自己的程序设计器和自己的局部变量~~~(他们的区别太多了,我捡重要的概括一下吧)
总的来说线程比进程有优点:
--进程间不能共享内存,但线程可以;
--系统创建进程需要为该进程重新分配系统资源,但创建线程代价小的多(进程占用内存大,很消耗cpu;线
程占内存很小)且线程可以实现多线程(实现多任务并发···);
--线程容易调度
py330316117 2010-01-20
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一个线程调用void setDaemon(boolean on)方法可以将自己设置成一个守护(Daemon)线程。例如thread.setDaemon(true);线程默认是非守护线程,非守护线程也称用户线程。当程序中的所有线程都结束运行时,即使守护线程的run()方法中还有需要执行的语句,守护线程也立刻结束。
通常在程序运行是会出现如下问题:main方法结束了,但java程序没有结束?
解决方案是:对java来说,只要还有一个前台线程在运行,这个进程就不会结束,如果一个程序只有后台进程运行,这个进程就会结束。在启动start()方法之前调用setDaemon(true)方法可以将线程变成后台线程。
cmzx3444 2010-01-20
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有鸡蛋就砸,哈哈
一头头 2010-01-20
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2楼的不是回答?

额。。。。。太恶心了 被无视了
999朵玫瑰 2010-01-20
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怎么没人回答阿。还没有令人满意的答案呢:(
一头头 2010-01-19
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守护线程与普通线程的唯一区别是:当JVM中所有的线程都是守护线程的时候,JVM就可以退出了;如果还有一个或以上的非守护线程则不会退出。(以上是针对正常退出,调用System.exit则必定会退出)


所以setDeamon(true)的唯一意义就是告诉JVM不需要等待它退出,让JVM喜欢什么退出就退出吧,不用管它。
xlxyeyu 2010-01-19
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忘了。忘得干干净净的~~
内容概要:本文提出了一种针对两级电力市场环境下省间交易商的最优购电模型,重点考虑了现货市场与中长期市场的联动机制及市场风险因素,旨在帮助交易商在复杂多变的电力市场环境中制定科学合理的购电策略。模型以Matlab为工具实现,通过构建包含市场电价波动、负荷需求不确定性等风险源的优化框架,运用先进的数学规划方法求解最小化购电成本或风险调整后成本的决策方案。文中系统阐述了模型的目标函数设计、约束条件设定、风险量化机制(如VaR、CVaR)以及求解算法流程,并通过实际算例验证了模型在提升购电经济性、增强风险抵御能力方面的有效性与实用性。; 适合人群:适用于具备一定电力系统基础知识、运筹学理论背景及Matlab编程能力的高校学生、科研人员以及电力市场运营、能源交易等领域的专业从业者。; 使用场景及目标:①用于全国大学生数学建模竞赛A题等相关赛事中电力市场类问题的研究与求解;②为省级及以上电力交易机构和售电公司在跨区购电决策中提供计及风险的量化分析工具,实现成本控制与风险规避的平衡;③作为高等院校电力市场、能源经济等课程的教学案例,深化对现代电力市场机制与风险管理方法的理解。; 阅读建议:读者在学习过程中应重点关注模型对风险的建模方式与优化算法的具体实现细节,建议结合所提供的Matlab代码进行调试与仿真,通过改变市场参数、风险偏好和约束条件等方式开展敏感性分析,以深入掌握模型的适应性与鲁棒性。

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