一、FAFS电梯设计
这是第一次使用java多线程，主要的问题主要集中在两个方面
1、共享资源的数据同步
2、整体架构
先考虑第一个问题：
数据同步的问题显然可以使用synchronized解决，也就是经典的生产者消费者模型。
但是由于初次接触，对锁机制理解不清，我还探索了一种不那么好的方法——volatile，具体使用方法见Whai is volatile
它显然能用在这个问题的解决，但是其实volatile带来的问题很多，比如性能损失，也不具很好的普适性。
第二个问题：
FAFS在调度策略的实现是非常简单的，因此更多思考留给了如何设计一个良好的架构使得其策略易调整，电梯易拓展等问题。
我在这次的设计中，更多得考虑到了策略的可延伸性。
我认为所有的调度无非就归结到两个方面，每个楼层有无请求，电梯up or down。
所有的请求一定是人在确定的一层上发出的，因此与其考虑维护所有请求队列，不如维护各个楼层请求。这给调度时候的扫描判断带来一定的便利。（后来我发现这样做有个问题：如果只维护楼层请求，只针对当前楼层调度，会使调度策略具有局限性，可能全局考虑才可以做出更好的优化）
3、两种实现方式的对比
1、volatile
（2）Synchronized
相同点：
Ask类是自己封装的一个请求queue类，主要是解决java自带Queue类的功能不能完全满足我的设计需求的问题，这里设置的flag是为了exit而特意准备的。
Elevator是电梯类，设计缺陷在于未考虑继承，调度策略全盘体现在goTo方法中。应该考虑针对openDoor()，closeDoor()，printOut()等电梯基本操作作为一个父类，针对后续不同的电梯进行继承并补充。第二次作业也考虑到了这个问题。
InputHandler是做输入处理，是三次作业几乎一直沿用的一个类
不同点：
Elevator 和 inputHandler共享volatile修饰的askList，两个类都可以操作同步的askList。
Elevator看作producer，inputHandler看作consumer，利用一个Tray类做线程的数据同步。其中使用wait/notifyAll来解决consumer反复轮询造成的性能损失，是有利的。
二、AlsElevator设计
这大概是真正java多线程的入门，第一次作业一直在探索阶段，一直在查阅相关的资料，进行了学习传送门。
这一次算是正式引入了我自己楼层请求的想法和生产者消费者模型。
先来谈一谈楼层请求的思路：
Floor给每个楼层设置了askIn,askOut,askQueue队列，分别储存该层要求进入的请求，要求出去的请求，所有请求。
input后只需把相应请求put进对应楼层以及总请求队列
public void put(PersonRequest request) { ... askQueue.add(request); //总请求队列 askIn[floorTrans(request.getFromFloor())].add(request); //from floor 的 in 队列}
每次到达一个楼层，只需遍历该楼层的in、out队列即可（只谈Als，不考虑其他更好的策略）。并且in之后，需要把相应请求给到目的楼层的out队列，实现的大体框架如下
loop: arrival(); checkInOut(); FloorAdd();?private boolean checkIn() { ... long lastDate = new Date().getTime(); while (abs(new Date().getTime() - lastDate) < 400) { if(ifTake()) { //捎带判断 ... askQueue.remove(); //移除 askOut.add(); //相应楼层增加out请求 ... } }}?private boolean checkOut() { ... // scan askOut printOut(); askOut.remove(); //相应楼层移除out请求 ...}?private int checkInOut() { checkOut(); checkIn();}
如此之下，我们只需（1）设置好mainRequest （2）不断update loop的最极限楼层 （3）捎带条件判断
之后，一个完整的Als电梯就大功告成了。
个人认为这种楼层请求思路对Als的实现还是相当友好的（但可能仅限于Als）。
结构安排
Elevator类实现电梯各种最基本操作，开关门，到达...
AlsElevator类继承基本的电梯类并实现了Als调度算法
inputHandler处理输入请求。
Tray作为托盘，协调AlsElevator和inputHandler，进行put，get操作。（生产者消费者模型）
Floor包含所有楼层的in、out请求，放置在托盘中，供输入线程和电梯线程实时操作。
复杂度分析
复杂度问题主要在于AlsElevator电梯，查看方法复杂度发现：
问题在于
getIn方法：
openDoor（)分散在方法中，导致反复判断，应该额外操作
反复遍历tray中Floor存的队列
电梯能去的极限楼层的判断没有独立出来。
goTo方法：
楼层的循环采用for并且反复修改fromFloor 和 toFloor
ifTake方法：
过多过复杂的布尔表达式
解决方案：
取消for循环控制，直接针对各个楼层判断电梯up or down，放置于run，降低判断语句使用频率。
open和in 、out分离，checkIn checkOut只针对是否出入，开关门新设方法控制。
每层设置一个方法判断电梯极限楼层。
布尔表达式化简。
修改调度方案，无需过于依赖mainRequest，让调度接近scan算法，不仅能有效减少mainRequest带来的比较多的判断，简化布尔表达式，还能提升性能。
三、SS电梯设计
真*重构huozangchang的实例
这次使用了Worker Thread设计模式
这次的设计并不好，所以主要做一个总结和反思
经过思考，本次作业我没有继续沿用之前的楼层请求思路（其实是可以的），由于存在拆请求调度等问题，这个思路操作起来相对困难，因此我使用了一种相对比较好实现的思路。
实现思路
（1）把请求分成两类，可乘坐电梯直达的和需要一次换乘的。设置request类，用于装入请求，并在装入时判断该请求是否可直达，如果可直达，必须乘坐直达电梯，如果不可直达，在请求被电梯读取时，选取该电梯能到的最近的换乘点。所有的请求的读取由多线程电梯自己竞争。
（2）设置调度器分派请求，其中有两个队列inputQueue和requestQueue，其中inputQueeu用于与inputHandle交互，requestQueue与电梯交互，由于电梯运行过程会操作并锁住请求队列，为了防止此时读入被拒绝，因此再设置一个队列。只需在调度器中更新requestQueue即可。
（3）电梯类只需实现Als电梯的基本功能，再重写floorAdd()保证不该停的楼层不停，以及重写checkOut()针对换乘请求放置新的请求给requestQueue即可。实现较为简单。
线程安全
线程安全的保证可能是本次设计最大的难点。
线程不安全主要出现在对inputQueue和requestQueue两个队列的操作处。
Scheduler中：
（1）put()方法：将请求放置于inputQueue，锁住inputQueue，保证数据同步。
（2）upgrading()方法：锁住inputQueue和requestQueue，requestQueue新增请求，inputQueue删除请求。
（3）get()方法：用于三部电梯得到请求，锁住requestQueue，需要删除requestQueue中的请求。
MoreElevator中：
（1）由于Als捎带规则，每次checkIn()如果有人进入需要访问requestQueue并删除请求，锁住。
（2）由于换乘规则，每次checkOut()如果某请求到达换乘点需要新增requestQueue中的请求，并删除原请求，需要锁住requestQueue。
至此，所有线程不安全的问题已经通过synchronized解决了。
复杂度分析
从上述数据可以发现，
MoreElevator和Request两个类具有比较高的复杂度。查看相应的方法可以看出
问题在于：
MoreElevator中：
getIn()，ifTake()，goTo()存在几乎与第二次作业相同的问题（因为实现几乎是沿用的）
Request中：
adjustDirection()用于判断该电梯中的最近换乘点，由于对A,B,C三种电梯集中判断，过多的if语句和过复杂的布尔表达式使这个方法复杂度爆掉。
getStop()用于服务adjustDirection()，寻找该请求所有换乘站。也对A,B,C三种电梯集中判断，过于复杂。
解决方法：
换乘点的判断和最近换乘点的寻找在装入相应的电梯时再判断，避免冗余。
四、bug分析
三次作业只有第三次作业在公测中被发现bug，互测中第三次作业被hack20次（太致命了）
这些bug都有一个相同的报错RUNTIME ERROR
最后我发现所有测评的cpu时间过长，自己反复分析无果之后，求助插件，并探索了一套方法。
希望和大家分享、交流，给广大cpu时间问题的朋友们一个帮助。
CPU time分析与解决
以第三次作业为例
本次出现了较多的cpu时间超时的问题，大量的问题也让我自己摸索了一条定位，分析和解决cpu time问题的方法。我主要使用VisualVM插件进行分析。
1、运行VisualVM，使用抽样器进行CPU抽样
2、在不输入任何请求的情况下观察线程cpu时间，发现main线程在无请求过程中占用大量的cpu
因此决定解决main的cpu时间问题。
切换到查看方法的cpu，发现upgrading方法占用大量cpu
于是发现upgrading方法在inputQueue为空时持续工作，存在暴力轮询，考虑使用wait/notify进行修改
public void upgrading() { synchronized (inputQueue) { while(inputQueue.size() == 0) { inputQueue.wait(); } synchronized (requestQueue) { ... } inputQueue.notifyAll(); ... }
再做一次抽样，发现
main线程cpu时间显著下降。upgrading方法几乎无cpu时间。
因此，无输入等待过程cpu时间问题基本解决。
3、输入足够多的请求，保证足够长的观察时间
运行过程电梯线程是占用cpu时间的主力，并且，相比无输入过程总cpu时间显著上升，速度较快，也就是说，一旦输入请求过多，电梯线程对cpu时间的占用必然导致最后超时，因此定位到了电梯线程的问题。
接下来，查看各方法：
检查自己的设计发现get方法已经是由wait/notify，goTo，floorAdd是普通的循环逻辑不存在暴力轮询。
接下来，重点就是getIn，checkIn了，观察数遍后发现，笔者上一次作业遗留下来一个大坑：
private int checkIn (...) { ... long lastDate = new Date().getTime(); while (abs(new Date().getTime() - lastDate) < 400) { if ((temp = getIn(hasOpen, from, maxFloor)) != 0) { .... } ...
暴力轮询显而易见。
因此，做了修改
private int checkIn (...) { ... long lastDate = new Date().getTime(); while (abs(new Date().getTime() - lastDate) < 400) { if ((temp = getIn(hasOpen, from, maxFloor)) != 0) { .... } sleep(long(399.9)) //防止暴力轮询，先睡一会再起来检查吧 ...
重新CPU抽样
总CPU时间增加缓慢，电梯线程cpu时间下降，OK了！！！！
到这里，笔者的CPU time基本控制在一个慢增长，并且稳定在10s以内，问题已经解决。
不得不说，VisualVM用于CPU时间分析是大有益处的，可以帮你精准定位到相应的线程，方法，只需自己少量分析观察，即可解决。
通过这次深刻的被hack经历和公测惨状，让我意识到了一定不要暴力轮询，一定不要暴力轮询，一定不要暴力轮询。多线程设计一定要善用wait/notify，一定要在线程安全的基础上，关注线程竞争和性能分析，多静下心来，认真分析cpu时间，分析运行状况。
五、发现别人bug策略
主要采用了python写的对拍器和Python写的随机样例生成以及python书写的简单输出结果检查进行测试。
只在第三次作业发现别人的bug，主要集中在：
1、程序退出错误，提前退出问题，需要大量对拍
2、程序退出错误，程序无法退出
3、输出逻辑问题，某些楼层未关门
4、换乘问题，未成功换乘就停止了
5、cpu_time_error，部分程序存在较为严重的暴力轮询问题。
1，2，3，4主要通过对拍器发现。
5 主要通过VisualVM运行对应的程序发现。
本次测试与之前最大的差异在于需要定点投放，我自己写的python程序实现不了，后来通过讨论区大佬的方法实现了定点投放。
同时本次增加了cpu_time问题的测试，我借助了手动运行VisualVM的方法。
六、总结
线程安全的分析主要关注所有对共享资源的访问上，在操作共享资源的方法，代码块，要考虑是否加锁的问题。一定要对所有共享资源的访问做覆盖性的分析。
多线程设计要关注暴力轮询的问题，多用wait/notify，尽量减小CPU时间。
擅用插件分析cpu、内存等情况。
多线程电梯设计进行策略机制分离，保证线程之间的低耦合。
七、心得体会
整体架构，分块充分测试，精心调试，多考虑后续可增加可复用。
多打代码，多线程多用插件，多学习经典模型。
原文地址：https://www.cnblogs.com/thunderZH-buaa/p/10755458.html