volatile关键字解析

本文深入解析Java中volatile关键字的两层核心语义:保证不同线程间变量操作的可见性及禁止指令重排序。通过具体实例阐述volatile如何确保多线程环境下数据的一致性和安全性。

1.volatile关键字的两层语义

  一旦一个共享变量(类的成员变量、类的静态成员变量)被volatile修饰之后,那么就具备了两层语义:

  1)保证了不同线程对这个变量进行操作时的可见性,即一个线程修改了某个变量的值,这新值对其他线程来说是立即可见的。

  2)禁止进行指令重排序。

2.我理解的voletile

      2.1 原子性:不保证原子性,只是保证从主内存读取的数据是最新的(如果多线程操作,会有线程安全问题;像自增操作不是原子性的,可能在读取数据之后线程1阻塞了,不能及时修改更新数据,后面的线程2读取的还是旧的数据,就算是后面线程2更改了数据,阻塞的线程1也不会更新数据,因为数据已经读到cpu了,而线程1缓存内存的数据会更新)

     2.2 可见性:数据被修改后,其他线程立即可见(即其他线程的缓存内存数据立刻更新)

     2.3 有序性:volatile之前的代码一定是在vaolatile执行前执行完毕,可以把volatile理解成分割层,volatile之后的不会跑到volatile之前执行

 

参考文章:http://www.cnblogs.com/dolphin0520/

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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