设计模式之单例模式

本文深入解析单例模式的定义及其实现方式,探讨了在并发环境下单例模式可能遇到的问题及解决方案,最后给出了一个线程安全且高效的单例模式实现。

定义

单例模式从字面就看出来是要确保一个类中只有一个实例,字面上看不出来的是创建实例后,还要自行实例化并向整个系统提供这个实例

动手试试

来写一个简单的单例类

public class Singleton{
	private static Singleton singleton=null;
	//限制产生多个对象
	private Singleton(){
	}
	//通过该方法获得实例对象
	public static Singleton getSingleton(){
		if(singleton==null)
			singleton=new Singleton();
		return singleton
	}
}

这样的单例类看上去没什么问题,实际上如果在低并发的情况下可能也不会出现问题。但如果并发量增加,则可能在内存中实现多个实例。如一个线程A执行到singleton=new Singleton(),但还没有获得对象,ei~这时候啊,还有一个线程B也在执行,执行到了singleton==null的判断。线程A还没有获得对象啊,所以线程B的判断条件也成立,结果呢,A获得一个对象,B获得一个对象,内存中有两个对象!说好的单例呢!!

出现问题要想办法解决

解决线程不安全,首先想到在get方法前加synchronized关键字。

public static synchronized Singleton getSingleton(){
		if(singleton==null)
			singleton=new Singleton();
		return singleton
	}

解决了线程问题,但是这样synchronized锁住了整个对象,这样的用法,在性能上会有所下降,因为每次调用getInstance(),都要对对象上锁,事实上,只有在第一次创建对象的时候需要加锁,之后就不需要了,所以,这个地方需要改进。我们改成下面这个:

public static Singleton getSingleton(){
		if(singleton==null){
			synchronized(singleton){
				if(singleton==null)
					singleton=new Singleton();
			}
		}
		return singleton;
	}

再来分析,有A、B两个线程同时进入第一个if判断,A首先进入synchronized代码块,由于singleton为null,所以A执行singleton=new Singleton()。由于JVM内部的优化机制,JVM先画出了一些分配给Singleton实例的空白内存,并赋值给instance成员(注意此时JVM没有开始初始化这个实例),然后A离开了synchronized块。B进入synchronized块,由于instance此时不是null,因此它马上离开了synchronized块并将结果返回给调用该方法的程序。此时B线程打算使用Singleton实例,却发现它没有被初始化,于是错误发生了。所以程序还是有可能发生错误,其实程序在运行过程是很复杂的,从这点我们就可以看出,尤其是在写多线程环境下的程序更有难度,有挑战性。我们对该程序做进一步优化:

public class Singleton{
	private static final Singleton singleton=new Singleton();
	//限制产生多个对象
	private Singleton(){
	}
	//通过该方法获得实例对象
	public static Singleton getSingleton(){
		return singleton
	}
}

JVM内部的机制能保证一个类被加载的时候,这个类的加载过程是线程互斥的。这样当第一次调用getSingleton的时候,JVM能帮助我们保证singleton只能被创建一次,并且会保证把赋值给singleton的内存初始化完毕,这样我们就不用担心上面的问题。同时该方法也只会在第一次调用的时候使用互斥机制,这样就解决了低性能问题。这样我们暂时总结一个完美的单例模式。

本项目构建于RASA开源架构之上,旨在实现一个具备多模态交互能力的智能对话系统。该系统的核心模块涵盖自然语言理解、语音转文本处理以及动态对话流程控制三个主要方面。 在自然语言理解层面,研究重点集中于增强连续对话中的用户目标判定效能,并运用深度神经网络技术提升关键信息提取的精确度。目标判定旨在解析用户话语背后的真实需求,从而生成恰当的反馈;信息提取则专注于从语音输入中析出具有特定意义的要素,例如个体名称、空间位置或时间节点等具体参数。深度神经网络的应用显著优化了这些功能的实现效果,相比经典算法,其能够解析更为复杂的语言结构,展现出更优的识别精度与更强的适应性。通过分层特征学习机制,这类模型可深入捕捉语言数据中隐含的语义关联。 语音转文本处理模块承担将音频信号转化为结构化文本的关键任务。该技术的持续演进大幅提高了人机语音交互的自然度与流畅性,使语音界面日益成为高效便捷的沟通渠道。 动态对话流程控制系统负责维持交互过程的连贯性与逻辑性,包括话轮转换、上下文关联维护以及基于情境的决策生成。该系统需具备处理各类非常规输入的能力,例如用户使用非规范表达或对系统指引产生歧义的情况。 本系统适用于多种实际应用场景,如客户服务支持、个性化事务协助及智能教学辅导等。通过准确识别用户需求并提供对应信息或操作响应,系统能够创造连贯顺畅的交互体验。借助深度学习的自适应特性,系统还可持续优化语言模式理解能力,逐步完善对新兴表达方式与用户偏好的适应机制。 在技术实施方面,RASA框架为系统开发提供了基础支撑。该框架专为构建对话式人工智能应用而设计,支持多语言环境并拥有活跃的技术社区。利用其内置工具集,开发者可高效实现复杂的对话逻辑设计与部署流程。 配套资料可能包含补充学习文档、实例分析报告或实践指导手册,有助于使用者深入掌握系统原理与应用方法。技术文档则详细说明了系统的安装步骤、参数配置及操作流程,确保用户能够顺利完成系统集成工作。项目主体代码及说明文件均存放于指定目录中,构成完整的解决方案体系。 总体而言,本项目整合了自然语言理解、语音信号处理与深度学习技术,致力于打造能够进行复杂对话管理、精准需求解析与高效信息提取的智能语音交互平台。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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