为什么n = n+1 不是线程安全的

最新推荐文章于 2023-09-02 16:15:03 发布

原创最新推荐文章于 2023-09-02 16:15:03 发布 · 391 阅读

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#多线程

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本文探讨了n=n+1操作在机器码层面的表示，包括加载、加1和存储指令。讨论了在多线程环境下，由于各线程可能同时读取初始值导致的线程安全问题，以及某些机器上原子操作的潜在解决方案。

n = n + 1 的机器码是这样表示的

LD X, r φ // 把 x 载入到寄存器中  load x register
ADD 1, r φ // 寄存器中的值加1
ST r φ,x // 储存X的值  store

当大量的线程同时执行这段代码，x总是从0 开始，每次都会把0 读入寄存器，因此可能是线程不安全的，也可能在一些机器上，这些指令是原子的，就不存在线程安全问题

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多线程编程全攻略：提升性能与线程安全的必备知识

曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”

10-14

10万+

B+树的并发控制：多线程环境下如何保证数据安全？

AI 算法实战派

07-22

1096

本文旨在解释B+树在多线程环境下保持数据完整性的核心方法，涵盖从基础锁机制到高级并发控制策略的完整知识体系。通过生活场景类比引入概念，结合Python代码示例演示实现细节，最后探讨实际应用中的最佳实践。B+树：平衡多路搜索树，叶子节点形成有序链表锁粒度：控制并发访问的锁定范围大小MVCC：多版本并发控制，通过数据版本实现读写分离B+树结构像分层的图书管理系统锁机制是协调多用户访问的关键合理的锁粒度平衡安全与性能书架管理员（锁）协调读者（线程）的访问图书目录（B+树结构）需要动态维护。

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多线程【三】：线程安全与不安全

qq_45605223的博客

05-21

531

目录线程安全线程不安全一、线程不安全的原因1.原子性2.可见性3.代码的顺序性二、解决线程不安全问题1.原子性2.可见性&有序性3.线程封闭4.不变性 线程安全 如果多线程环境下代码运行的结果是符合我们预期的，即在单线程环境应该的结果，则说这个程序是线程安全的。线程不安全一、线程不安全的原因 1.原子性例：卖票 A-1和A-2不具有原子性，导致代码行之间插入了并发/并行执行的其他代码(B-1) 造成的结果:业务逻辑处理出现问题当客户端A检查还有一张票时，将票卖掉，还没有执行更新数据库时，客

Volatile 的可见性和非原子性验证 volatile n++ 不保证线程安全

liuqiang211的专栏

03-15

361

package com.beantechs.cpsp.online.voilation; import org.junit.Test; import java.util.concurrent.TimeUnit; import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; /** * @Author:刘赵强 * @Date:2021/3/15 14:42 * @Description: **/ class MyData{ volatile int.

线程安全问题

m0_51405559的博客

04-30

408

三、线程安全（重点）对于多个线程，操作同一个共享数据（堆里边的对象，方法区中的数据，如静态变量）如果都是读操作：没有赋值操作，只是获取值——没有安全问题如果一个读，一个写多个写（至少一个线程写操作，就会存在线程安全问题）产生线程安全的原因：原子性：表示一组操作（可能是一行或多行代码），是不可拆分的最小执行单位，就表示这组操作是原子性的某个线程对共享变量的多次操作，中间存在并发并行执行其他线程的对同一个共享变量的操作，就不具有原子性例子1：例子2： public class

线程不安全原因(原子性,可见性,代码顺序性)

Nabandon的博客

05-20

506

概念 线程安全:多线程访问时,采用加锁机制,一个线程访问一个数据时,进行保护,其他线程不得进行访问该数据知道该线程读取完成.不会出现数据不一致或数据污染. 通俗来说: 多线程环境下运行的程序结果符合我们的预期要求,即在单线程下的结果.那么这个程序就是线程安全的. 线程不安全:不提供数据保护,多个线程先后对数据进行更改会出现脏数据. 影响线程不安全的原因 (1)原子性操作不可分割性,比如:a++操作是分为3步的①读取a的值②a的值+1③将更新后的值赋予a. 如果一个线程正在执行时,中途插入了其他线程,

i++ 或者 ++i 是线程安全的吗。

cfy的博客

10-08

1613

不论是++i还是i++都不是原子操作，在运行中都可能会有CPU调度产生，造成i的值被修改，造成脏读脏写。 volatile不能解决这个线程安全问题。因为volatile只能保证可见性，不能保证原子性。可以用锁。使用synchronized或者ReentrantLock都可以解决这个问题，一般使用synchronized更好，因为JVM团队一直以来都在优先改进这个机制，可以尽早获得更好...

自测试卷5.doc1．简述C#、Java和C++的比较。 2．已知变量x的初值为24，则表达式x+=x--+=x%=17运算的结果值为（）。

04-28

递归算法可以表示为F(n) = F(n-1) + F(n-2)，初始值为F(0) = 0，F(1) = 1。使用递归计算第30位数，需要注意避免重复计算和栈溢出。 6. **成员变量和成员方法前加static的作用** static关键字用于声明静态成员，...

高并发下实现线程安全的i++操作

liuyanmin专栏

03-06

1642

高并发下实现线程安全的i++操作一、使用synchronized 这个比较简单，就是在进行i++操作时，直接使用synchronized加锁，也可以使用Lock加锁，本质都是一样的（锁原理不同），最终都是通过加锁来保证多线程安全的。 public class Synchronized_add { int i = 0; public synchronized void add() { i++; } public static void main(String[

batch-loader：避免N + 1数据库或HTTP查询的强大工具

02-04

批量加载器 ... 线程安全的（ loader ）。无需通过变量或自定义定义的类共享批处理。没有依赖关系，没有猴子补丁，没有额外的原语，例如Promises。用法 为什么？让我们看一下带有N + 1个查询的代码

n+=1和n=n+1的区别

weixin_45765705的博客

07-23

2240

short n = 10; n = n + 1;//编译失败 n += 1; 区别： n += 1;不会改变变量本身的数据类型。而n = n + 1;编译失败，因为1默认是int，运算的结果n成了int类型。

JAVA基础之n+=1与n=n+1的区别

一个超会写Bug的程序猿的博客

02-08

3832

例子： short n = 10; n = n + 1;//编译失败 n += 1; 区别： n += 1;不会改变变量本身的数据类型。而n = n + 1;编译失败，因为1默认是int，运算的结果n成了int类型。

【多线程】有两个线程都能访问n，初始时n为0，⼀个线程执⾏n++，n+=2，另⼀个线程执⾏n+=3,当两个线程都执行完后n可能的值

qq_61903414的博客

09-02

599

首先n++操作在底层是由三条指令在CPU完成的，先要将内存中n的值读取到CPU寄存器，然后将CPU寄存器中的值进行+1，最后再将CPU寄存器中的值写回内存。

volatile关键字

danwind的专栏

04-12

302

<br />Volatile修饰的成员变量在每次被线程访问时，都强迫从共享内存中重读该成员变量的值。而且，当成员变量发生变化时，强迫线程将变化值回写到共享内存。这样在任何时刻，两个不同的线程总是看到某个成员变量的同一个值。<br />Java语言规范中指出：为了获得最佳速度，允许线程保存共享成员变量的私有拷贝，而且只当线程进入或者离开同步代码块时才与共享成员变量的原始值对比。<br />这样当多个线程同时与某个对象交互时，就必须要注意到要让线程及时的得到共享成员变量的变化。<br />而volatile关键

JavaScript试一试n++与n=n+1是否一样？

qq_43393963的博客

08-11

1074

先看代码 =>写法1: var n=10; n=n+1; console.log(n); =>写法2: var n=10; n++; console.log(n); 当n为数字时，上面两种写法是一样的效果，结果都是11 另一块代码 =>写法1: var n='10'; n=n+1; console.log(n); =>写法2: var n='10'; n++; ...

volatile 能使得一个非原子操作变成原子操作吗？

T_luyang_T的博客

11-27

1966

一个典型的例子是在类中有一个 long 类型的成员变量。如果你知道该成员变量会被多个线程访问，如计数器、价格等，你最好是将其设置为 volatile。为什么？因为 Java 中读取 long 类型变量不是原子的，需要分成两步，如果一个线程正在修改该 long 变量的值，另一个线程可能只能看到该值的一半（前 32 位）。但是对一个 volatile 型的 long 或 double 变量的读写是原子...

合理的估算线程池的大小

向日葵

08-02

1889

一般说来，大家认为线程池的大小经验值应该这样设置：（其中N为CPU的个数）如果是CPU密集型应用，则线程池大小设置为N+1如果是IO密集型应用，则线程池大小设置为2N+1 如果一台服务器上只部署这一个应用并且只有这一个线程池，那么这种估算或许合理，具体还需自行测试验证。但是，IO优化中，这样的估算公式可能更适合：最佳线程数目 = （（线程等待时间+线程CPU时间）/线程CPU时间

[多线程与并发]线程基础知识

咚咚呛的博客

07-16

162

线程基础知识

多线程的使用场景当int n=0,n=n+1执行10000

最新发布

09-17

在“int n = 0，n = n + 1 执行 10000 次”这个操作中，多线程的使用场景主要体现在需要提高计算效率、模拟并发情况和资源利用优化等方面。 ### 提高计算效率当计算任务量较大时，单线程执行可能会消耗较长时间。使用多线程可以将 10000 次的“n = n + 1”操作分配到多个线程中并行执行，充分利用多核 CPU 的计算能力，从而显著缩短整体的计算时间。例如在大规模数据统计、科学计算等场景中，需要对大量数据进行累加操作，就可以采用多线程来加速计算过程。 ### 模拟并发情况在开发和测试一些并发系统时，需要模拟多个用户同时对某个计数器进行操作的场景。“n = n + 1 执行 10000 次”可以看作是多个用户对一个共享计数器进行递增操作的简化模型。通过多线程来执行这个操作，可以模拟出高并发环境下可能出现的问题，如数据竞争、线程安全等，从而对系统的并发性能和稳定性进行测试和优化。 ### 资源利用优化在一些需要实时响应的系统中，单线程执行可能会导致系统在执行“n = n + 1”操作时出现阻塞，影响其他任务的执行。使用多线程可以将这个计算任务分配到后台线程中执行，避免阻塞主线程，从而保证系统的实时性和响应性能。例如在 GUI 应用程序中，为了避免界面卡顿，就可以将一些耗时的计算任务放在后台线程中执行。不过需要注意的是，在多线程环境下执行“n = n + 1”操作会存在线程安全问题，因为“n = n + 1”不是原子操作，可能会出现多个线程同时读取和修改 n 的值，导致最终结果不准确。可以使用一些线程安全的类，如 Java 中的 AtomicInteger 或 LongAdder 来解决这个问题。以下是使用 Java 的 AtomicInteger 实现多线程累加的示例代码： ```java import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; public class MultiThreadIncrement { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { AtomicInteger n = new AtomicInteger(0); int threadCount = 4; ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(threadCount); // 每个线程执行的操作 Runnable task = () -> { for (int i = 0; i < 2500; i++) { n.incrementAndGet(); } }; // 提交任务到线程池 for (int i = 0; i < threadCount; i++) { executor.submit(task); } // 关闭线程池 executor.shutdown(); while (!executor.isTerminated()) { // 等待所有任务完成 } System.out.println("最终结果: " + n.get()); } } ```