concur

concurrenthashmap是弱一致的，iterator 都是弱一致性的，两者的迭代器的一致性不同的。当删除了第7个元素的时候，B会感知到已删除，所以B的后续迭代都是真实的数据。

concurrenthashmap是弱一致的，iterator都是弱一致性的，两者的迭代器的一致性不同的。当删除了第7个元素的时候，B会感知到已删除，所以B的后续迭代都是真实的数据。

ConcurrentHashMap的弱一致性主要是为了提升效率，是一致性与效率之间的一种权衡。要成为强一致性，就得到处使用锁，甚至是全局锁，这就与Hashtable和同步的HashMap一样了。

1、ConcurrentHashMap底层数据结构是一个数组table 2、table数组上挂着单向链表或红黑树 3、new ConcurrentHashMap();如果没有指定长度的话，默认是16，并且数组长度必须是2的n次幂，若自定义初始化的长度不是2的n次幂，那么在初始化数组时，会吧数组长度设置为大于自定义长度的最近的2的n次幂。（如：自定义长度为7，那么实际初始化数组后的长度为8） 4、底层是使用synchronized作为同步锁，并且锁的粒度是数组的具体索引位（有些人称之为分段锁）。 5、Node节点，hash>0，当hash冲突时，会形成一个单向链表挂在数组上。 6、ForwardindNode，继承至Node，其hash=-1，表示当前索引位的数据已经被迁移到新数组上了 7、ReservationNode，继承至Node，其hash=-3，表示当前索引位被占用了（compute方法） 8、TreenBin，继承至Node，其hash=-2，代表当前索引下挂着一颗红黑树 9、lockState为ConcurrentHashMap底层自己实现的基于cas的读写锁，锁粒度是具体的某颗树。当向红黑树进行增，删操作时，首先会先上sync同步锁，然后自平衡的时候会上lockState写锁，当读红黑树的时候，会上lockState读锁，然后判断此时是否有线程正持有写锁，或是否有线程正在等待获取写锁，若有，则读线程会直接去读双向链表，而不是去读红黑树。 10、TreeNode，hash>0，为红黑树具体节点。TreeBin的root代表红黑树的根节点，first代表双向链表的第一个节点 11、双向链表：构建红黑树时还维护了一个双向链表，其目的为：(1)当并发写读同一颗红黑树的时候，读线程判断到有线程正持有写锁，那么会跑去读取双向链表，避免因为并发写读导致读线程等待或阻塞。(2)当扩容的时候，会去遍历双向链表，重新计算节点hash，根据新的hash判断放在新数组的高位还是地位 1、触发扩容的规则： 1）添加完元素后，若判断到当前容器元素个数达到了扩容的阈值（数组长度*0.75），则会触发扩容 2）添加完元素后，所在的单向链表长度>=8，则会转为红黑树，不过在转红黑树之前会判断数组长度是否小于64，若小于64则会触发扩容 2、table为扩容前的数组，nextTable为扩容中创建的新数组，迁移数据完毕后需要将nextTable赋值给table 3、扩容后的数组是元素组长度的2倍 4、ln，hn分别表示高位和低位的链表（高链，低链）。即，扩容时，会用n&h==0来判断元素应该放在新数组的i位置还是i+n位置。n：元素组长度；h：元素hash值；i：元素所在的原数组索引位；。这样就会出现有些元素会被挂在低位，有些元素会被挂在高位，从而达到打散元素的目的。 5、红黑树扩容时，会遍历双向链表，并且计算n&h==0来判断元素放在低位（lo）还是高位（ho），确定完元素的去处之后，会判断分别判断两个双向链表（lo,ho）的长度是否大于6，若大于6则将还是以一颗红黑树的结构挂在数组上，若<=6的话，则转为单向链表，挂在数组上

并发收集器（concurrentcollector）指的是回收年老代和持久代时，采用多个线程和应用线程并发执行，减少应用停顿时间，但如果参数设置不当，容易出现Concurrent ModeFailure现象，此时JVM将采用停顿的方式进行full gc，整个gc时间相当可观，完全违背了采用CMS GC的初衷。出现此现象的原因主要有两个：一个是在年老代被用完之前不能完成对无引用对象的回收；一个是当新空间分配请求在年老代的剩余空间中得到满足。原文如（if theconcurrent collector is unable to finish reclaiming the unreachable objectsbefore the tenured generation fills up, or if an allocation cannot be satisfiedwith the available free space blocks in the tenured generation, then theapplication is paused and the collection is completed with all the applicationthreads stopped）。出现此现象的具体gc日志如下：90003.167: [GC 90003.167: [ParNew: 261760K->0K(261952K), 0.0204310secs] 778897K->520196K(1310528K), 0.0207190 secs]90006.049: [GC 90006.050: [ParNew: 261760K->0K(261952K), 0.0136380 secs]781956K->521446K(1310528K), 0.0138720 secs]90010.628: [GC 90010.628: [ParNew: 261760K->261760K(261952K), 0.0000350secs]90010.628: [CMS (concurrent mode failure)[Unloadingclass sun.reflect.GeneratedSerializationConstructorAccessor1818][Unloading class sun.reflect.GeneratedSerializationConstructorAccessor1816][Unloading class sun.reflect.GeneratedSerializationConstructorAccessor1819][Unloading class sun.reflect.GeneratedSerializationConstructorAccessor1821][Unloading class sun.reflect.GeneratedSerializationConstructorAccessor1817][Unloading class sun.reflect.GeneratedSerializationConstructorAccessor1822][Unloading class sun.reflect.GeneratedSerializationConstructorAccessor1820]: 521446K->415777K(1048576K), 2.2550270 secs] 783206K->415777K(1310528K),2.2553820 secs]90015.099: [GC 90015.099: [ParNew: 261760K->0K(261952K), 0.0198180 secs]677537K->418003K(1310528K), 0.0200650 secs]90018.670: [GC 90018.670: [ParNew: 261760K->0K(261952K), 0.0131610 secs]679763K->419115K(1310528K), 0.0133750 secs]90022.254: [GC 90022.254: [ParNew: 261760K->0K(261952K), 0.0151240 secs]680875K->420505K(1310528K), 0.0154180 secs]当时的JVM参数如下：-server -Xms1280m -Xmx1280m -Xmn256m -Xss256k -XX:PermSize=128m-XX:MaxPermSize=128m -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=5 -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:+CMSClassUnloadingEnabled-XX:+DisableExplicitGC -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps因为配置了+CMSClassUnloadingEnabled参数，所以出现Unloading classsun.reflect.GeneratedSerializationConstructorAccessor的日志，这是个好习惯，如果空间不够时可以卸载类来释放空间，以进行FULL GC，相反，如果gc日志中出现了此日志，应该检查各代的大小设置是否合理。这里应用从启动到上述现象出现时还没有进行过CMS GC，出现concurrent modefailure现象的原因是年轻代GC（ParNew），年老代所剩下的空间不足以满足年轻代，也就是开头提到的原因二。要避免此现象，方法一是降低触发CMS的阀值，即参数-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction的值，默认值是68，所以这里调低到50，让CMS GC尽早执行，以保证有足够的空间，如下：-server -Xms1280m -Xmx1280m -Xmn256m -Xss256k -XX:PermSize=128m-XX:MaxPermSize=128m -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC-XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=1 -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=50-XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:+DisableExplicitGC -verbose:gc-XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps调完之后发现还是一样的现象（这里有点不是很明白，年老代空间为1024m（1280m-256m），50%时触发CMS GC，也就是在年老代512m的时候，剩下的堆空间有512m，就算年轻代全部装进去应该也是够的）,所以怀疑是年轻代太大，有大的对象，在年老代有碎片的情况下将很难分配，所以有了第二个解决办法，即减少年轻代大小，避免放入年老代时需要分配大的空间，同时调整full gc时压缩碎片的频次，减少持久代大小，以及将触发CMS GC的阀值适当增大（因为年轻代小了，这个调大点没关系，后面可以再调试这个参数），参数如下：-server -Xms1280m -Xmx1280m -Xmn128m -Xss256k -XX:PermSize=96m -XX:MaxPermSize=96m -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -XX:CMSFullGCsBeforeCompaction=1 -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:+CMSParallelRemarkEnabled -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=70 -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:+DisableExplicitGC -verbose:gc -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintGCTimeStamps调整完后没有那个现象了，这里主要起作用的就是调小年轻代大小。在年老代到达826m(触发CMS阀值(1280-128)*0.7=806m)时出现了CMS GC，用时27ms，日志如下：705.444: [GC 705.445: [ParNew: 130944K->0K(131008K), 0.0197680 secs]954628K->826284K(1310656K), 0.0199720 secs]705.467:[GC [1 CMS-initial-mark: 826284K(1179648K)] 826744K(1310656K), 0.0271540 secs]705.494:[CMS-concurrent-mark-start]706.717:[CMS-concurrent-mark: 1.223/1.223 secs]706.717:[CMS-concurrent-preclean-start]706.717:[CMS-concurrent-preclean: 0.000/0.000 secs]706.742:[CMS-concurrent-abortable-preclean-start]706.742:[CMS-concurrent-abortable-preclean: 0.000/0.000 secs]707.067: [GC 707.067: [ParNew: 130944K->0K(131008K), 0.0160200 secs]957228K->827348K(1310656K), 0.0162110 secs]707.796: [GC[YG occupancy: 66671 K (131008 K)]707.796: [Rescan (parallel) ,0.0278280 secs]707.824: [weak refs processing, 0.0420770 secs] [1 CMS-remark:827348K(1179648K)] 894019K(1310656K), 0.0711970 secs]707.877: [CMS-concurrent-sweep-start]708.453: [GC 708.454: [ParNew: 130944K->0K(131008K), 0.0203760 secs]848439K->718796K(1310656K), 0.0205780 secs]709.833: [GC 709.833: [ParNew: 130944K->0K(131008K), 0.0160170 secs]430484K->301411K(1310656K), 0.0161840 secs]709.916: [CMS-concurrent-sweep: 1.974/2.040 secs]709.916: [CMS-concurrent-reset-start]709.951: [CMS-concurrent-reset: 0.034/0.034 secs]711.187: [GC 711.187: [ParNew: 130944K->0K(131008K), 0.0130890 secs]413136K->283326K(1310656K), 0.0132600 secs]观察一段时间的gc情况，gc效率也很高，单次YGCT<20ms，FGCT <40ms：$ jstat -gcutil 31935 1000S0 S1 E O P YGC YGCT FGC FGCT GCT0.00 0.00 64.29 36.47 73.15 1293 19.514 6 0.211 19.7250.00 0.00 64.33 36.47 73.15 1293 19.514 6 0.211 19.7250.00 0.00 64.41 36.47 73.15 1293 19.514 6 0.211 19.7250.00 0.00 64.45 36.47 73.15 1293 19.514 6 0.211 19.7250.00 0.00 64.49 36.47 73.15 1293 19.514 6 0.211 19.7250.00 0.00 64.58 36.47 73.15 1293 19.514 6 0.211 19.7250.00 0.00 64.63 36.47 73.15 1293 19.514 6 0.211 19.7250.00 0.00 64.69 36.47 73.15 1293 19.514 6 0.211 19.7250.00 0.00 64.72 36.47 73.15 1293 19.514 6 0.211 19.7250.00 0.00 64.75 36.47 73.15 1293 19.514 6 0.211 19.7250.00 0.00 64.79 36.47 73.15 1293 19.514 6 0.211 19.7250.00 0.00 64.84 36.47 73.15 1293 19.514 6 0.211 19.7250.00 0.00 64.90 36.47 73.15 1293 19.514 6 0.211 19.7250.00 0.00 64.95 36.47 73.15 1293 19.514 6 0.211 19.7250.00 0.00 64.99 36.47 73.15 1293 19.514 6 0.211 19.725这时，想再测试下-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction的值，调到80时又出现了上述现象Concurrent ModeFailure，启动后还没进行过CMS GC，在年老代914m时就出现了：759.994: [GC 759.994: [ParNew: 130944K->0K(131008K), 0.0172910 secs]1040896K->911480K(1310656K), 0.0174730 secs]760.879: [GC 760.879: [ParNew: 130944K->0K(131008K), 0.0300920 secs]1042424K->914190K(1310656K), 0.0302950 secs]761.768: [GC 761.769: [ParNew: 130944K->130944K(131008K), 0.0000340secs]761.769: [CMS (concurrent mode failure)[Unloading classsun.reflect.GeneratedMethodAccessor342]edMethodAccessor348][Unloading class sun.reflect.GeneratedMethodAccessor411][Unloading class sun.reflect.GeneratedMethodAccessor407][Unloading class sun.reflect.GeneratedMethodAccessor541]最后总结下，出现Concurrent ModeFailure现象时，解决办法就是要让年老代留有足够的空间，以保证新对象空间的分配。另外在JVM BUG中有提到，JDK1.5_09版本之前，JVM参数-XX:CMSInitiatingOccupancyFraction是无效的，我这里应用环境的版本是JDK1.5_08，从gc日志来看是可以生效的。GC时还有一个常见的错误PromotionFailed，解决办法类似，也是调整年轻代和年老代的比例，还有CMSGC的时机。

这个意思是：大量并发的Web服务请求的存在。这种情况是连接的客户端数量多或请求多造成的，需要Web服务器有良好的负载能力及其服务性能。

看不到你源码不好说，ConcurrentModificationException这个错误是由于使用for(Object obj:objCollections){}这种语法时，在循环内部对objCollections这个集合对象做修改了而造成的

从概念上说 前者（web_concurrent_start）是语句的并发 后者（lr_rendezvous）是user的并发 这是两件完全完全不同的事情 没有什么可以比较的 仅仅只是都有“同时执行”的意思而已详细来说 URL-based 方式 默认是将每个请求录制成一条语句 而一条语句只建立一个到服务器的连接比方说 一个page上面 有图片 有文本 有音视频 有编辑框 有按钮 有链接 有复选框 等等等等……那么请求图片 请求文本 请求音视频…… 就上面所有那些 都各自分别是一条语句如果不写web_concurrent_start和web_concurrent_end函数 就默认按语句的顺序执行请求而写了web_concurrent_start和web_concurrent_end函数之后 就会将这些请求同时发送容易想象的是 并发请求时的压力 会比顺序请求的时候 要大 而集合点 或者也有叫同步点的 它的概念比较容易理解 就不解释了下面针对你的问题：“1用户下，使用web_concurrent_start（end）一次性提交20请求；和20用户下，通过rendezvous来集合后，每用户提交1个请求；这两种场景应该是一样的，因为都是一次向服务器同时提交了10个请求。”这是不准确的 原因至少有两点：第一 单用户多请求的并发性 要强于多用户的集合点这是因为 集合点是多线程的并发 它的并发性是有限的 宏观上是并发 微观上不可能并发因为如果你的电脑是单CPU的 那么你就不可能获得严格意义上的并发执行按照操作系统中 进程和线程的关系 在某一个时间点 严格上讲 就只有一个人得到执行除非你给每个用户配备一个CPU 才能达到真正的并发 但显然这是不可能的第二 你的每个请求的开销并不一定是相同的 这也导致测试结果的不可控最简单的 请求一段文字 与请求一段音视频 产生的系统开销肯定是不一样的你使用的web_custom_request函数 并不是发送完了就完了 而是返回完毕才算完成返回一段几KB的文字 与返回一段几MB的音视频 对网络的压力肯定是不一样的当然还可以有其他的理解 你可以自己继续分析而且可以预见的是 你这种测试 每一次都有可能获得不同的结果我指的是你请求的东西不一样的情况下 比如你换一个站点进行测试 结果就有可能是相反的原因就是我上面说的第二点

多线程场景下使用。最直接的场景就是：热点缓存数据。（整个应用只有一份数据，所有线程都可以访问。同时，只能允许单个线程修改数据）非多线程访问同一资源场景下，不需要使用。

可能是web.xml中的<url-pattern></url-pattern>配置错误，可能少写个/也可能jar包冲突

用foreach遍历集合或数组时，修改集合的值会报并发修改异常，建议用for循环

ThreadPoolExecutor 是线程池， 这里的错误说明线程池中的某个线程出现问题而被终止，但不会影响其他线程以及主线程。

不防在if(){.......;}加上break;修改如下：if(ia.getId()==k){n++;list.remove(ia);break;}

从概念上说 前者（web_concurrent_start）是语句的并发 后者（lr_rendezvous）是user的并发 这是两件完全完全不同的事情 没有什么可以比较的 仅仅只是都有“同时执行”的意思而已 详细来说

ArrayList 是非线程安全的，这点已经在文档中指出来了。如果你想要一个线程安全的就用 CopyOnWriteArrayList。它在修改时把数据复制一份再来修改，因此后续修改不影响正在跑迭代的其它线程。如果你需要一个同步的就可以直接 List synchronizedList = Collections.synchronizedList(new ArrayList());每种实现类都有它的优势和缺点，按我们的需要选择一个合适的就可以了。

Java中ConcurrentHashMap putifAbsent方法的例子很多时候我们希望在元素不存在时插入元素，我们一般会像下面那样写代码synchronized(map){if (map.get(key) == null){return map.put(key, value);} else{return map.get(key);}}上面这段代码在HashMap和HashTable中是好用的，但在CHM中是有出错的风险的。这是因为CHM在put操作时并没有对整个Map加锁，所以一个线程正在put(k,v)的时候，另一个线程调用get(k)会得到null，这就会造成一个线程put的值会被另一个线程put的值所覆盖。当然，你可以将代码封装到synchronized代码块中，这样虽然线程安全了，但会使你的代码变成了单线程。CHM提供的putIfAbsent(key,value)方法原子性的实现了同样的功能，同时避免了上面的线程竞争的风险。

比较vg的pvid，如果一样，说明这个vg是shared，算是concurrent

并行会议

backport-util-concurrent.jar并发访问处理端口的工具包。是LCDS的一部分

最大的区别就是ConcurrentHashMap是线程安全的，hashMap不是线程安全的。为什么线程安全呢：ConcurrentHashMap代码中可以看出，它引入了一个“分段锁”的概念，具体可以理解为把一个大的Map拆分成N个小的HashTable，根据key.hashCode()来决定把key放到哪个HashTable中。在ConcurrentHashMap中，就是把Map分成了N个Segment，put和get的时候，都是现根据key.hashCode()算出放到哪个Segment中：

有必要，因为get方法会一直等待资源返回，可以用isDone判断Future.get()方法会一直阻塞，直到有数据返回，这时候isDone()是true.那么在get()之前判断isDone()是否有必要？如下：if (!future.isCancelled()){ HotelSearchResponse response = null; if (future.isDone()) //这里有没有必要判断 { if (future.get() != null) { response = future.get(); } else { while (!future.isDone())//这个while有没有必要 { if (future.get() != null) { response = future.get(); } } }}

使用QtConcurrent的代码如下：void MainDialog::on_pushButton_toGrayImage_QConcurrent_clicked(){QFuture<QImage*> future = QtConcurrent::run(this,&MainDialog::processImageByQtConcurrent);//imageAfterProceess 这个指针变量之前被无视，现在终于找到存在感了this->imageAfterProceess = future.result(); //接收处理结果this->showImageInNewWindow(this->imageAfterProceess);//新窗口显示处理后的图像}

有个CopyOnWriteArrayList

jar包就是别人已经写好的一些类，然后将这些类进行打包，你可以将这些jar包引入你的项目中，然后就可以直接使用这些jar包中的类和属性了，这些jar包一般都会放在lib目录下的...呵呵

。有并发访问的时候用ConcurrentHashMap，效率比用锁的HashMap好功能上可以，但是毕竟ConcurrentHashMap这种数据结构要复杂些，如果能保证只在单一线程下读写，不会发生并发的读写，那么就可以试用HashMap。ConcurrentHashMap读不加锁，写只加部分锁。在多线程下得高性能读写用比较好。但是这也是要用空间换时间来的。如果我的回答没能帮助您，请继续追问。

ConcurrentHashMap是线程安全的，而HashMap不是线程安全的。在多线程环境下，如果多个线程同时读写同一个HashMap对象，可能会导致数据不一致的问题，例如两个线程同时往HashMap中添加数据，可能会导致数据丢失或覆盖。这是因为HashMap的实现不是线程安全的，它的内部结构是由数组和链表组成的，多个线程同时对它进行操作，会导致链表形成环形或链表断裂，导致数据读取或修改错误。ConcurrentHashMap是线程安全的原因是它采用了分段锁的机制，将HashMap分成若干个段（Segment），每个Segment独立地加锁，不同的线程可以同时访问不同的Segment，从而避免了多个线程同时访问同一个Segment的情况。这种机制可以提高并发访问效率，保证了线程安全性。

这样使用是有问题的。ConcurrentMap能够保证每一次调用（例如一次putIfAbsent）都是原子操作，不受多线程影响，但并不保证多次调用之间也是原子操作。以上实现的GetKeyBM方法中，ConcurrentMap的方法被调用了许多次，不同线程之间必然存在着竞争关系，导致最终结果不正确。现在的目标是，将下面描述的这一系列操作作为原子操作：“对每个分出来的词通过调用GetKeyBM方法，如果存在，则取出对应的编码，如果不存在，则加入KeyTotal中，并且给予一个编码，就是KeyTotal中的变量数加一”最直观的方法就是整块同步：synchronized (KeyTotal) {Integer value = KeyTotal.get(word);if (value == null) {value = KeyTotal.size() + 1;KeyTotal.put(word, value);}}这样，使用普通的map就可以了。如果你使用的是Java 8的话，ConcurrentMap有一个类似的方法 computeIfAbsent 可以使用：KeyTotal.computeIfAbsent(word, k -> KeyTotal.size() + 1);这样才能确保一次原子操作。computeIfAbsent方法的作用是，如果word键值不存在，则使用第二个参数来生成一个值放入map中，等价于以下代码，并且是原子操作：V computeIfAbsent(K key, Function<? super K,? extends V> mappingFunction):if (map.get(key) == null) {V newValue = mappingFunction.apply(key);if (newValue != null)return map.putIfAbsent(key, newValue);}正好与你的目标是一致的。

原子访问和更新的内存效果一般遵循以下可变规则：get 具有读取 volatile 变量的内存效果。set 具有写入（分配） volatile 变量的内存效果。weakCompareAndSet 以原子方式读取和有条件地写入变量，并对于该变量上的其他内存操作进行排序，否则将充当普通的非可变内存操作。compareAndSet 和所有其他的读取和更新操作（如 getAndIncrement）都有读取和写入 volatile 变量的内存效果。除了包含表示单个值的类之外，此包还包含 Updater 类，该类可用于获取任意选定类的任意选定 volatile 字段上的 compareAndSet 操作。AtomicReferenceFieldUpdater、AtomicIntegerFieldUpdater 和 AtomicLongFieldUpdater 是基于反射的实用工具，可以提供对关联字段类型的访问。它们主要用于原子数据结构中，该结构中同一节点（例如，树节点的链接）的几个 volatile 字段都独立受原子更新控制。这些类在如何以及何时使用原子更新方面具有更大的灵活性，但相应的弊端是基于映射的设置较为拙笨、使用不太方便，而且在保证方面也较差。AtomicIntegerArray、AtomicLongArray 和 AtomicReferenceArray 类进一步扩展了原子操作，对这些类型的数组提供了支持。这些类在为其数组元素提供 volatile 访问语义方面也引人注目，这对于普通数组来说是不受支持的。AtomicMarkableReference 类将单个布尔值与引用关联起来。例如，可以在数据结构内部使用此位，这意味着引用的对象在逻辑上已被删除。AtomicStampedReference 类将整数值与引用关联起来。例如，这可用于表示与更新系列对应的版本号。

你包引错了吧，让他自动引，如果还没有就是版本低了，要1.5还是1.6后面才有这个

那是因为你线程池没有关闭，所以主线程就不会退出，需要主线程退出只需要调用线程池的shutdown()方法，你的代码可以在main方法的最后一行加上 thr.shutdown(); 就可以了。

使用QtConcurrent的代码如下：void MainDialog::on_pushButton_toGrayImage_QConcurrent_clicked(){ QFuture<QImage*> future = QtConcurrent::run(this,&MainDialog::processImageByQtConcurrent); //imageAfterProceess 这个指针变量之前被无视，现在终于找到存在感了 this->imageAfterProceess = future.result(); //接收处理结果 this->showImageInNewWindow(this->imageAfterProceess);//新窗口显示处理后的图像}

使用QtConcurrent的代码如下：void MainDialog::on_pushButton_toGrayImage_QConcurrent_clicked(){ QFuture<QImage*> future = QtConcurrent::run(this,&MainDialog::processImageByQtConcurrent); //imageAfterProceess 这个指针变量之前被无视，现在终于找到存在感了 this->imageAfterProceess = future.result(); //接收处理结果 this->showImageInNewWindow(this->imageAfterProceess);//新窗口显示处理后的图像}

同时 一致

从源码来窥其一斑！ 我们都知道hashMap不是线程安全的，因为在扩容方法中很容易出现死循环，hashTable使用锁的方式比较简单暴力，几乎在所有操作方法上都加了synchronized锁，导致总体性能很差，concurrentHashmap凭借线程安全且性能优异一直都是高并发中的首选key-value型数据结构； concurrentHashmap的高性能有以下原因： 一，分段锁：jdk8中对concurrentHashmap进行了改进，抛弃了jdk7中新建segment作为分段锁的过程，jdk8中虽沿用了这种分段锁的思想，却直接使用数组中的数据作为 分段锁保证concurrentHashmap在上锁的时候只针对数组下标下的数据进行上锁 （比如如果数组长度为256，那么每次put平均只有1/256的数据被锁），而大多数其他的数据还是能进行正常的增删改操作，无需阻塞等待，这无疑极大的 降低了锁的粒度，提升了性能。 二，红黑树 ：jdk8中引入了红黑树结构，在单个数组下标内的数据达到8以后，会自动转换为红黑树进行存储， 使用大O表示法表示效率的话，红黑树的查找效率为O(log(n))，而链表的效率为O（n） ，当数据量越来越大的时候，红黑树的效率明显好于链表，所以concurrentHashmap性能得到很大提升； 现在我们主要从put方法中的主要方法来分析性能的提升： spread(key.hashCode());//作用是再次哈希，减少冲突 ，源码如下其中涉及到的位运算有 >>> 16：无符号右移16位，空位以0补齐 。 ^:异或运算符-->相同为0，不同为1； &：与运算符-->全1得1，否则0； (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS; 所以这句代码的意思就是不仅消除高16位的影响，同时获得正整数的hash值 再来看后面的方法， 如上图： 1，就是判断当这个hash表还是空的时候，调用initTable进行初始化； 2，使用(n - 1) & hash)计算数组下标，如果数据指定下标处为null，则直接插入，注： cas是java8中的concurrentHashmap引入的线程安全判断，CAS算法做为乐观锁 ； 3，(fh = f.hash) == MOVED，走到此处说明下标内有node，且该node的值为-1（MODED=-1),搜索全类发现MODED是在调用有参构造器ForwardingNode中默认写入的，而这个调用处刚好在transfer方法中，所以我们推断，扩容的时候先将数组下标内的node.hash置为-1！ 同时在3这一步中调用helpTransfer(tab, f)参与扩容，并把数据写入；4，走到这说明node不是空的，也没在扩容，那么锁住该下标下的node，并把新value插入链表中； 5，如果锁住的这个node能实例化为TreeBin，则代表已经转化为红黑树进行存储，将数据插入红黑树中； 6，判断在4,5中计算得到的数组下标内所有节点总数， 如果满足转化为红黑树的条件（节点数大于8），则自动转化为红黑树进行存储！ 总的来说，concurrentHashmap之所以性能高就是因为使用了分段锁和红黑树！ 至于conrrentHashmap其他的方法的源码分析，后期会补上的，更多的技术分享，敬请关注！

从类图中可以看出来在存储结构中ConcurrentHashMap比HashMap多出了一个类Segment。 ConcurrentHashMap是由Segment数组结构和HashEntry数组结构组成。Segment是一个可重入锁（ReentrantLock），在ConcurrentHashMap里扮演锁的角色；HashEntry则用于存储键值对数据。一个ConcurrentHashMap里包含一个Segment数组。Segment的结构和HashMap类似，是一种数组和链表结构。一个Segment里包含一个HashEntry数组，每个HashEntry是一个链表结构的元素，每个Segment守护着一个HashEntry数组里的元素。当对HashEntry数组的数据进行修改时，必须首先获得与它对应的segment锁。 ConcurrentHashMap是使用了锁分段技术来保证线程安全的。 锁分段技术 ：首先将数据分成一段一段的存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候，其他段的数据也能被其他线程访问。 ConcurrentHashMap提供了与Hashtable和SynchronizedMap不同的锁机制。Hashtable中采用的锁机制是一次锁住整个hash表，从而在同一时刻只能由一个线程对其进行操作；而ConcurrentHashMap中则是一次锁住一个桶。 Hashtable容器在竞争激烈的并发环境下表现出效率低下的原因是因为所有访问Hashtable的线程都必须竞争同一把锁，假如容器里有多把锁，每一把锁用于锁容器其中一部分数据，那么当多线程访问容器里不同数据段的数据时，线程间就不会存在锁竞争，从而可以有效提高并发访问效率，这就是ConcurrentHashMap所使用的锁分段技术。首先将数据分成一段一段存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候，其它段的数据也能被其它线程访问。

concurrentmap线程安全原因：1、JDK1.7中，ConcurrentHashMap使用的锁分段技术，将数据分成一段一段的存储，然后给每一段数据配一把锁，当一个线程占用锁访问其中一个段数据的时候，其他段的数据也能被其他线程访问。2、JDK1.8放弃了锁分段的做法，采用CAS和synchronized方式处理并发。以put操作为例，CAS方式确定key的数组下标，synchronized保证链表节点的同步效果。

concurrentadj.〈正式〉同时发生的; 同时完成的; 同时存在的; n.[数] 共点; 同时发生的事件; **************************************************************如果你对这个答案有什么疑问，请追问，另外如果你觉得我的回答对你有所帮助，请千万别忘记采纳哟！***************************************************************

两个都是西班牙语concurso是竞赛oposición是反对concurso－oposición是公开考试

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agreement与concurrence只能算得上是近义词。前者是两方或多方就某事（目的）达成“协议”（各方有进有退，求同存异），关键是在“共同目的”上达成“一致”，因而成为合作的前提条件。而后者则说的是某两个或几个意见、观点相一致，但不一定是为了某一目的。后者还有“同时出现”的意思。

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concur的意思是to agree with someone or have the same opinion.所以在意见统一这方面concur 和 agree没区别。但agree的意思更广泛，它还有答应的意思例句He suggest we go shopping this Friday and I agree at once.而concur却只有意见一致的意思

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