并发编程:自定义并发类:8、自定义Lock类

【并发编程】并发编程的三大特性 可见性问题是基于CPU位置出现的,CPU处理速度非常快,相对CPU来说,去主内存获取数据这个事情太慢了,CPU就提供了L1,L2,L3的三级缓存,每次去主内存拿完数据后,就会存储到CPU的三级缓存,每次去三级缓存拿数据,效率肯定会提升。这就带来了问题,现在CPU都是多核,每个线程的工作内存(CPU三级缓存)都是独立的,会告知每个线程中做修改时,只改自己的工作内存,没有及时的同步到主内存,导致数据不一致问题。// ....System.out.println("t1线程结束");}); 阅读详情

目录

Lock

一、主程序

二、自定义Lock类

三、实现同步器(服务于自定义的Lock)

四、使用了自定义Lock的任务

五、执行结果


Lock

允许程序员保护一段关键代码,以便一次只有一个线程可以执行该代码块。

  • lock():当访问临界区时,可以调用此操作。如果有另外的线程要访问该临界区,那么另外的线程会被阻塞,直到它们由锁唤醒才可以访问临界区。
  • unlock():在临界区末尾调用该方法,以允许其他线程访问临界区。

一、主程序

package xyz.jangle.thread.test.n8_9.lock;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * 8.9、自定义Lock类
 * 
 * @author jangle
 * @email jangle@jangle.xyz
 * @time 2020年10月7日 下午7:33:31
 * 
 */
public class M {

	public static void main(String[] args) {
		var lock = new MyLock();
		for (int i = 0; i < 10; i++) {
			var task = new Task(lock, "Task-" + i);
			var thread = new Thread(task);
			thread.start();
		}
		// 用tryLock尝试获取锁,每一秒一次,直到成功
		boolean value;
		do {
			try {
				value = lock.tryLock(1, TimeUnit.SECONDS);
				if (!value) {
					System.out.println("M: 尝试获取锁");
				}
			} catch (InterruptedException e) {
				e.printStackTrace();
				value = false;
			}
		} while (!value);
		System.out.println("M: 成功获得锁");
		lock.unlock();
		System.out.println("M: 程序结束");

	}
}

二、自定义Lock类

package xyz.jangle.thread.test.n8_9.lock;

import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.locks.Lock;

/**
 * @author jangle
 * @email jangle@jangle.xyz
 * @time 2020年10月7日 下午7:42:38
 * 
 */
public class MyLock implements Lock {

	private final AbstractQueuedSynchronizer sync;

	public MyLock() {
		super();
		sync = new MyAbstractQueuedSynchronizer();
	}

	@Override
	public void lock() {
		sync.acquire(1);
	}

	@Override
	public void lockInterruptibly() throws InterruptedException {
		sync.acquireInterruptibly(1);
	}

	@Override
	public boolean tryLock() {
		try {
			return sync.tryAcquireNanos(1, 1000);
		} catch (InterruptedException e) {
			e.printStackTrace();
			Thread.currentThread().interrupt();
			return false;
		}
	}

	@Override
	public boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) throws InterruptedException {
		return sync.tryAcquireNanos(1, TimeUnit.NANOSECONDS.convert(time, unit));
	}

	@Override
	public void unlock() {
		sync.release(1);
	}

	@Override
	public Condition newCondition() {
		return sync.new ConditionObject();
	}

}

三、实现同步器(服务于自定义的Lock)

package xyz.jangle.thread.test.n8_9.lock;

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer;

/**
 *  	实现同步器
 * @author jangle
 * @email jangle@jangle.xyz
 * @time 2020年10月7日 下午7:37:11
 * 
 */
@SuppressWarnings("serial")
public class MyAbstractQueuedSynchronizer extends AbstractQueuedSynchronizer {

	private final AtomicInteger state;

	public MyAbstractQueuedSynchronizer() {
		super();
		state = new AtomicInteger(0);
	}

	@Override
	protected boolean tryAcquire(int arg) {
		return state.compareAndSet(0, 1);
	}

	@Override
	protected boolean tryRelease(int arg) {
		return state.compareAndSet(1, 0);
	}

}

四、使用了自定义Lock的任务

package xyz.jangle.thread.test.n8_9.lock;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 *  使用自定义Lock的任务
 * @author jangle
 * @email jangle@jangle.xyz
 * @time 2020年10月8日 上午9:20:41
 * 
 */
public class Task implements Runnable {

	private final MyLock lock;

	private final String name;

	public Task(MyLock lock, String name) {
		super();
		this.lock = lock;
		this.name = name;
	}

	@Override
	public void run() {
		lock.lock();
		System.out.println("Task:" + name + " 开始加锁");
		try {
			TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
			System.out.println("Task:" + name + "释放锁");
		} catch (InterruptedException e) {
			e.printStackTrace();
		} finally {
			lock.unlock();
		}
	}
}

五、执行结果

Task:Task-0 开始加锁
M: 尝试获取锁
Task:Task-0释放锁
Task:Task-6 开始加锁
M: 尝试获取锁
M: 尝试获取锁
Task:Task-6释放锁
Task:Task-7 开始加锁
M: 尝试获取锁
M: 尝试获取锁
Task:Task-7释放锁
Task:Task-4 开始加锁
M: 尝试获取锁
M: 尝试获取锁
Task:Task-4释放锁
Task:Task-3 开始加锁
M: 尝试获取锁
M: 尝试获取锁
Task:Task-3释放锁
Task:Task-1 开始加锁
M: 尝试获取锁
M: 尝试获取锁
Task:Task-1释放锁
Task:Task-8 开始加锁
M: 尝试获取锁
M: 尝试获取锁
Task:Task-8释放锁
Task:Task-2 开始加锁
M: 尝试获取锁
M: 尝试获取锁
Task:Task-2释放锁
Task:Task-9 开始加锁
M: 尝试获取锁
M: 尝试获取锁
Task:Task-9释放锁
Task:Task-5 开始加锁
M: 尝试获取锁
M: 尝试获取锁
Task:Task-5释放锁
M: 成功获得锁
M: 程序结束

 

黑马并发编程JUC总结 并发编程总结1并发编程2.进程和线程2.1定义2.2并发和并行2.3应用异步调用并发应用3.java线程3.1线程创建创建线程方法1创建方法2Thread和Runable的区别创建方法33.2线程运行3.3线程运行线程的栈线程上下文切换常见方法startrunsleepinterruptyieldsetPriorityjoininterrupt两阶段终止模式LockSupport3.4主线程和守护线程3.5线程5种状态3.6线程的六种状态3.7烧水泡茶案例join思路4.并发之共享模型4.1多线程带来的共享 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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