（一）
先说说第一个，模拟对信息的发送和接收。场景是这样的：
就像笔者之前做的消息的发送，一个是服务器，一个是客户端。发送的话，要保证信息100%的发送给客户端，那么发给客户端之后，客户端返回一个消息告诉服务器，已经收到。当服务器一直没有收到客户端返回的消息，那么服务器会一直发送这个信息，直到客户端发送回确认信息，这时候再删除重复发送的这个信息。
为了模拟这个场景，这里写两个线程，一个是发送，一个是接收，把发送的信息，要保存到线程安全的对象里面，防止发生线程安全问题，这里采用concurrenthashmap。
发送代码：
package com.TestThread;
/*
*
* @author 薛定饿的猫
*
* */
import java.util.Map.Entry;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
public class PushThread extends Thread {
@Override
public void run() {
// TODO Auto-generated method stub
try {
sleep(6000);
while(MainThread.pushmessage.size()>0){
//重发消息
for(Entry<Integer, String> hashMap:MainThread.pushmessage.entrySet()){
System.out.println("消息id:"+hashMap.getKey()+"未发送成功，在此重发:"+hashMap.getValue());
}
sleep(1000);
}
} catch (InterruptedException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
}
发送代码，是不断遍历内存对象councurrenthashmap，从中取出信息，不断的重发。其中MainThread.pushmessage是内存对象，在最后一段代码中有定义。
当确认接收到信息后，另外一个线程来删除内存对象。
删除的代码：
package com.TestThread;
/*
*
* @author 薛定饿的猫
*
* */
import java.util.Map.Entry;
public class RemoveThread extends Thread {
@Override
public void run() {
// TODO Auto-generated method stub
try {
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
sleep(2000);
for(Entry<Integer, String> map:MainThread.pushmessage.entrySet()){
if (map.getKey()==i) {
System.out.println("成功收到id为："+map.getKey()+"返回的信息，删除该元素");
MainThread.pushmessage.remove(map.getKey());
}
}
System.out.println("内存对象中的元素数量为："+MainThread.pushmessage.size());
}
} catch (InterruptedException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
}
这里是来删除已收到的信息，然后从内存中删除，不再发送。
然后写一个主类入口：
package com.TestThread;
/*
*
* @author 薛定饿的猫
*
* */
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
public class MainThread {
public static ConcurrentHashMap<Integer, String> pushmessage=new ConcurrentHashMap<Integer,String>();
public static void main(String[] args) {
for (int i = 0; i < 10; i++) {
pushmessage.put(i, "该消息是id为"+i+"的消息");
}
Thread pushThread=new PushThread();
Thread remove=new RemoveThread();
pushThread.start();
remove.start();
for (int i = 10; i < 20; i++) {
pushmessage.put(i, "又一波到来，消息是id为"+i+"的消息");
}
}
}
这样两个线程可以轮流的进行各自的事情，并且不会造成数据安全的问题。用这种方式，再结合Androidpn的推送机制，会更加符合实际生产中的应用。
（二）多线程同步计数器
多线程同步计数器，按道理也是可以按照上面的方式来进行处理，定义一个像concurrenthashmap的变量。在java中，确实也有另外一种变量，原子变量Atomic，有AtomicLong，AtomicInteger，AtomicReference这些。
如果在多线程环境下要给一些值赋唯一id的话，这个时候，就要考虑这个id的安全性问题，也就是一致性的问题，不能重复。这里有两个实现的代码：
package com.test;
public class ThreadCount {
public static void main(String[] args) {
Thread[] threads=new Thread[10000];
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
threads[i]=new AThread();
threads[i].start();
}
}
}
class AThread extends Thread{
@Override
public void run() {
// TODO Auto-generated method stub
@SuppressWarnings("unused")
Counter counter=new Counter();
System.out.println(Counter.calNum());
}
}
class Counter{
private static long num;
public Counter(){
synchronized (Counter.class) {
num++;
}
}
public static synchronized long calNum(){
return num;
}
}
这里创建了10000个线程，每个线程都来访问这个计数器，在构造方法中来进行值的递增。
在计数器中，有两次用到同步，很多人都说用同步，经常会对性能造成影响。于是，用第二种的原子变量，这个性能应该会更好。
代码：
package com.test;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
public class ThreadCount {
public static void main(String[] args) {
Thread[] threads=new Thread[10000];
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
threads[i]=new AThread();
threads[i].start();
}
}
}
class AThread extends Thread{
@Override
public void run() {
System.out.println(MyCounter.calNum());
}
}
class Counter{
private static long num;
public Counter(){
synchronized (Counter.class) {
num++;
}
}
public static synchronized long calNum(){
return num;
}
}
class MyCounter{
private static AtomicLong num=new AtomicLong();
public static synchronized long calNum(){
return num.incrementAndGet();
}
}
这样写的话，在调用这个计数器的时候，直接不需要再new一个MyCounter对象。
这样可以作为工具类，直接调用MyCounter的calNum方法。