java编程思想笔记-并发之并发锁(一)

java编程思想(读书笔记):21.并发 到目前为止,你学到的都是有关 顺序编程 的知识。即程序中的所有事物在任意时刻都只能执行一个步骤。 下面我们应该学一学并发编程吧。并发“具有可论证的确定性,但是实际上具有不可确定性”。实际上,你可能无法编写出能够针对你的并发程序生成故障条件的测试代码。Web系统是最常见的Java应用系统之一,而基本的Web库类,Servlet具有天生的多线程性–这很重要,因为Web服务器经常包含多个处理器,而并发是充 阅读详情

1.使用synchronized关键字

synchronized 是 java语言的关键字,当它用来修饰一个方法或者一个代码块的时候,能够保证在同一时刻最多只有一个线程执行该段代码。

package com.tij.thread.source;
/**
 * 
 * @author wenruo
 * @date 2017-8-7
 *
 */
public abstract class IntGenerator {
    private volatile boolean canceled = false;

    public abstract int next();

    public void cancel() {
        this.canceled = true;
    }

    public boolean isCanceled() {
        return canceled;
    }
}
package com.tij.thread.source;
/**
 * 
 * @author wenruo
 * @date 2017-8-7
 *
 */
public class EventGenerator extends IntGenerator {

    //将域设置为private是必须的,否则synchronized关键字
    //无法防止其他任务直接访问与,这样会产生冲突
    private int currentEventValue=0;
    /*
     * 同步规则:
     *      如果一个变量可能接下来被另一个线程读取,或者正在读取一个上一次已经被另外一个线程改变过的变量
     * 那么必须使用同步,并且读写线程必须使用相同的监视器同步
     * 
     * synchronized
     *      synchronized关键字可以让线程锁住整个对象,这个对象被
     *      synchronized修饰的方法被调用完成前,任何线程都不能调用这个对象的任何方法
     * 
     * synchronized static
     *      在类的范围内防止对static数据的并发访问
     *      static获取到的锁,是属于类的锁。非static方法获取到的锁,是属于当前对象的锁,它们之间不会产生互斥
     */
    @Override
    public synchronized int next() {
        //自增过程会被打断
        ++currentEventValue;
        ++currentEventValue;
        //System.out.println(currentEventValue);
        return currentEventValue;
    }



}
package com.tij.thread.source;
/**
 * 
 * @author wenruo
 * @date 2017-8-7
 *
 */
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public class EventChecker implements Runnable {

    private IntGenerator generator;
    private final int id;

    public EventChecker(IntGenerator generator, int id) {
        this.generator = generator;
        this.id = id;
    }

    @Override
    public void run() {
        /*
         * 检测数据是否是偶数,如果是则继续运行,否则修改cancel,并退出循环
         */
        while (!generator.isCanceled()) {
            int value=generator.next();
            System.out.println("value--->"+value);
            if (value%2!=0) {
                System.out.println(value+" not even");
                generator.cancel();
            }
        }
    }

    public static void test(IntGenerator gp,int count){
        System.out.println("press control-C to exit");
        ExecutorService exec=Executors.newCachedThreadPool();
        for (int i = 0; i < count ; i++) {
            exec.execute(new EventChecker(gp, i));
        }
        exec.shutdown();
    }

    public static void test(IntGenerator gp){
        test(gp,10);
    }

}
package com.tij.thread.source;

import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
 * 
 * @author wenruo
 * @date 2017-8-7
 *
 */
public class EvenTest {
    public static void main(String[] args) {
        EventChecker.test(new EventGenerator());
        try {
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(10000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

2.使用Lock

但是使用Lock锁的方法,可以更细粒度的处理资源问题,也有处理异常便利

public class MutexEvenGenerator extends IntGenerator {

    private int currentEventValue=0;
    private Lock lock=new ReentrantLock();
    /*
     * 与synchronized关键字相比,通过lock和unlock方法,可以在程序抛异常时,去做维护工作
     * 也可以更细粒度的控制加锁与释放锁
     */
    @Override
    public int next() {
        lock.lock();
        try {
            ++currentEventValue;
            Thread.yield();
            ++currentEventValue;
            return currentEventValue;
        }finally{
            lock.unlock();
        }
    }

}
public class AttemptLocking {
    private ReentrantLock lock=new ReentrantLock();

    public void untimed(){
        boolean captured=lock.tryLock();
        try {
            System.out.println("trylock:"+captured);
        }finally{
            if (captured) {
                lock.unlock();
            }
        }
    }

    public void timed(){
        boolean captured=false;
        try {
            //若在两秒内仍然未获取到锁则返回false
            captured=lock.tryLock(2,TimeUnit.SECONDS);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
        try {
            System.out.println("tryLock(2,TimeUnit.SECONDS):"+captured);
        }finally{
            if (captured) {
                lock.unlock();
            }
        }
    }
}
public class AttemptingLockingTest {
    public static void main(String[] args) {
        final AttemptLocking al=new AttemptLocking();
        al.untimed();
        al.timed();
    }
}

3.原子性与可视性

3.1内存屏障
内存屏障(memory barrier)是一个CPU指令。基本上,它是这样一条指令: a) 确保一些特定操作执行的顺序; b) 影响一些数据的可见性(可能是某些指令执行后的结果)。编译器和CPU可以在保证输出结果一样的情况下对指令重排序,使性能得到优化。插入一个内存屏障,相当于告诉CPU和编译器先于这个命令的必须先执行,后于这个命令的必须后执行。内存屏障另一个作用是强制更新一次不同CPU的缓存。例如,一个写屏障会把这个屏障前写入的数据刷新到缓存,这样任何试图读取该数据的线程将得到最新值,而不用考虑到底是被哪个cpu核心或者哪颗CPU执行的。
内存屏障(memory barrier)和volatile什么关系?上面的虚拟机指令里面有提到,如果你的字段是volatile,Java内存模型将在写操作后插入一个写屏障指令,在读操作前插入一个读屏障指令。这意味着如果你对一个volatile字段进行写操作,你必须知道:1、一旦你完成写入,任何访问这个字段的线程将会得到最新的值。2、在你写入前,会保证所有之前发生的事已经发生,并且任何更新过的数据值也是可见的,因为内存屏障会把之前的写入值都刷新到缓存。

3.2volatile关键字:
(1).获得long或者double变量的原子性操作(通常不要利用原子性来解决同步问题)
(2).确保应用中的可视性,例如一个线程修改了某个域,但是其他的线程再次访问这个变量可能不会看到这个修改,因为jvm对此进行了优化,对这个域使用volatile关键字后,禁止了jvm的优化,使修改动作可以立即被其它线程看到
(3).注意:在状态真正独立于程序内其他内容时才能使用 volatile ,并且仅仅volatile关键字是不能实现域的原子性操作,不要将volatile用在getAndOperate场合,仅仅set或者get的场景是适合volatile的

Java高并发——使用Lock锁实现并发安全 前言 并发,在一个成熟的系统中是必不可少的,这也是广大程序猿探讨的热点,高并发下的数据安全尤为重要。博主最近也在巩固这方面的知识,特此整理一下博客,做一下记录。 什么是并发?并发有哪些问题? 提到并发,就不得不提到线程,关于多线程想必大家都知道,如果一个程序开启多个线程,执行多个任务,那么我们就说这个程序存在并发。 并发场景下,最需要注意的问题就是数据安全性,即线程安全,那么什么是线程安全... 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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OV9734完整规格书,包括电气参数,尺寸规格,寄存器配置表等

深入理解 Java 并发锁

一、并发锁简介 确保线程安全最常见的做法是利用锁机制(Lock、sychronized)来对共享数据做互斥同步,这样在同一个时刻,只有一个线程可以执行某个方法或者某个代码块,那么操作必然是原子性的,线程安全的。 在工作、面试中,经常会听到各种五花八门的锁,听的人云里雾里。锁的概念术语很多,它们是针对不同的问题所提出的,通过简单的梳理,也不难理解。 可重入锁 可重入锁又名递归锁,是指同一个线程在外层方法获取了锁,在进入内层方法会自动获取锁。 可重入锁可以在一定程度上避免死锁。 Reentrant.

m0_50414588的博客 4843

Java并发:锁

java常见锁

xike1024的博客 1449

java高并发之锁

并发锁是一种同步机制,用于控制多个线程或进程对共享资源的访问,以防止数据竞争和保证数据一致性。在多线程或多进程环境中,当多个执行单元同时尝试修改同一资源时,如果没有适当的控制,可能会导致不一致或不可预测的结果。锁提供了一种机制来确保在任何时刻只有一个执行单元可以访问特定的资源。互斥锁(Mutex)互斥锁是最基本的锁类型,用于保护临界区,确保同一时间只有一个线程可以访问共享资源。当一个线程获得互斥锁时,其他线程必须等待,直到锁被释放。读写锁(Read-Write Lock)

qq_36070104的博客 1358

【JAVA】Java并发编程中的锁升级机制

在多线程环境下,保障数据的安全性是至关重要的任务之一。Java提供了丰富的并发编程工具,其中锁机制是保障共享资源同步访问的关键。本文将深入探讨Java中锁的升级过程,从无锁状态到偏向锁、轻量级锁,再到重量级锁,揭示了其背后的原理与实现。通过深入理解Java中的锁升级机制,我们能够更好地设计并发安全的程序,提高系统的性能和可伸缩性。在实际开发中,根据不同的并发场景选择合适的锁策略变得至关重要。锁升级机制的背后蕴含着对性能和安全的权衡,而我们的理解和运用将直接影响到多线程程序的稳定性与效率。

AliceNo的博客 2985

Java并发编程进阶——并发锁

1 JAVA 多线程锁介绍 1.1 悲观锁 定义:悲观锁指对数据被外界修改持保守态度,认为数据很容易就会被其他线程修改(很悲观),所以在数据被处理前先对数据进行加锁,并在整个数据处理过程中,使数据处于锁定状态。 悲观锁的实现:开发中常见的悲观锁实现往往依靠数据库提供的锁机制,即在数据库中,在对数据记录操作前给记录加排它锁。如果获取锁失败,则说明数据正在被其他线程修改,当前线程则等待或者抛出异常。如果获取锁成功,则对记录进行操作,然后提交事务后释放排它锁。 实例:Java 中的 synchronized 关键

行者无疆的博客 4725

JAVA高并发——锁的优化

减少锁的持有时间、减小锁粒度、用读写锁来替代独占锁、锁分离、锁粗化

码说芯语的博客 1183

JAVA高并发——无锁与死锁

CAS、原子类Automic、无锁算法、死锁问题

码说芯语的博客 1324
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