线程安全的单例类

C++实现线程安全单例类 1.什么是单例模式单例模式是一种非常常用的设计模式,几乎在稍大的工程项目中都会用到。单例类保证在全局中只有唯一一个类的实例对象,并且在类的内部提供了获取这个唯一实例的接口。在类中,实例化出一个对象需要调用构造函数,为了防止在类的外部调用构造函数构造出实例,对类的构造函数就应有所限制,可以将构造函数的访问权限设置为private或protected。还要提供一个访问实例的接口,在类中定义一个stati 阅读详情

我们在之前讲到单例模式的时候,只是关注了如何创建一个单例对象。但其实当时没有关心是否线程安全。简单的单例类会有什么问题呢?先看一下代码。 private static Singleton instance;

    private Singleton() {
    }

    public static Singleton getInstance() {
        if (instance == null)
            instance = new Singleton();

        return instance;
    }这是我们所熟悉的单例类。加锁如果只有一个线程顺序地执行当然是没有问题的。但如果有多个线程并发地执行getInstance,可能就会带来很大的问题了。例如,当第一个线程,进入到getInstance中,这时instance变量仍然是null,那么if条件就成立了,这个线程就会去执行创建Singleton实例的那条语句。在第一个线程的赋值语句之前,第二个线程也进入了getInstance方法,这时instance仍然是null,那么第二个线程也会去执行Singleton的构造方法,新建一个对象。这就产生了问题。那为了让这个方法变成线程安全的,我们可以为这个方法加上锁:   public static synchronized Singleton getInstance() {
        if (instance == null)
            instance = new Singleton();

        return instance;
    }通过使用synchronized关键字,就可以把这个方法变成线程安全的了。但是我们知道其实,这个方法只是在instance为null的时候,会有并发的问题,如果instance已经创建,不为null以后,再调用getInstance()方法就不会再有线程安全的问题了,所以,每次都为这样一个只读的方法加一个锁,性能上划不来。静态内部类在《Effective Java》这本书里,作者推荐了一种叫做静态内部类的办法:class Singleton {
    public static Singleton instance;

    private static class SingletonWrapper {
        static Singleton instance = new Singleton();
    }

    private Singleton() {

    }

    public static Singleton getInstance() {
        return SingletonWrapper.instance;
   }
    
   }

这个代码看上去也很简单,逻辑比较清楚。它是怎么解决了单例类的问题的呢?首先,我们注意到,在第一次调用getInstance方法之前,SingletonWrapper类是没有被加载的,因为它是一个静态内部类。当有线程第一次调用getInstance的时候,SingletonWrapper就会被class loader加载进JVM,在加载的同时,执行instance的初始化。所以,这种写法,仍然是一种懒汉式的单例类。为什么这样写就是线程安全的呢?大家要记住,类的加载的过程是单线程执行的。它的并发安全是由JVM保证的。所以,这样写的好处是在instance初始化的过程中,由JVM的类加载机制保证了线程安全,而在初始化完成以后,不管后面多少次调用getInstance方法都不会再遇到锁的问题了。枚举在Java语言引入了enum关键字以后,我们其实可以使用枚举来实现单例类:public class Main {
public static void main(String[] args) {
Singleton.INSTANCE.sayHello();
}
}

enum Singleton {
INSTANCE;
public void sayHello() {
System.out.println(“hello”);
}
}这个Singleton到底是个什么呢?我们通过javac,将上述代码编译成class文件。然后就会看到,在目标目录下,出现了一个名为Singleton.class的文件,我们把这个文件javap反编译一下(为了节约篇幅,我只贴比较重要的地方):final class Singleton extends java.lang.Enum {
public static final Singleton INSTANCE;
…
static {};
Code:
0: new #4 // class Singleton
3: dup
4: ldc #10 // String INSTANCE
6: iconst_0
7: invokespecial #11 // Method “”:(Ljava/lang/String;I)V
10: putstatic #12 // Field INSTANCE:LSingleton;
13: iconst_1
14: anewarray #4 // class Singleton
17: dup
18: iconst_0
19: getstatic #12 // Field INSTANCE:LSingleton;
22: aastore
23: putstatic #1 // Field $VALUES:[LSingleton;
26: return
}可以看到,enum Singleton只不过就是class Singleton的语法糖而已。在JVM看来,枚举类型不过就是java.lang.Enum类的子类。这个类的static code里说明了在加载Singleton类的时候,就要把instance初始化完成。这仍然利用了类加载器是线程安全的这一特性。不过,从某种意义上说,这种做法有点类似于饿汉式的单例类了。但不管怎么说,enum这个关键字会使得单例类的实现简洁很多,这是目前比较推荐的写法。错误的双重检查关于synchronized,有一种用法,流毒无穷,这就是double check。最早使用double check,是因为synchronized的性能不够好,为了避免不必要的加锁,可以在加锁之前先进行一次判断。具体的写法是这样: public static Singleton getInstance() {
if (instance == null) {
synchronized (Singleton.class) {
if (instance == null)
instance = new Singleton();
}
}

return instance;
}
看上去很好。但是由于Java的指令重排问题,这种写法其实是有可能出问题的。关键是这一行: instance = new Singleton();这一行包含三个动作,一是申请一块堆内存用于存储Singleton对象,二是执行构造函数,三是将这个对象的地址赋给instance变量。而这三个动作的先后顺序并不是确定的。例如第一个线程先执行了申请内存,将内存地址赋给instance变量,但还未执行构造函数。这时第二个线程进来,然后我们就发现第二个线程将不会进行初始化的动作,直接就拿到了instance对象,但这个时候instance对象是未初始的状态。这就带来了错误。

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Java学习手册:单例模式——写出一个线程安全的单例类 单例模式的实现方案:建立一个类,其构造方法都是私有的,只有一个getInstance()方法是public的,通过这个方法获取该类的唯一实例,即让类自身保存这个唯一的实例。 (1)懒汉式,线程不安全 public class Singleton { private static Singleton instance; private Singleton() {} public ... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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