volatile

本文深入探讨Java中的volatile关键字和synchronized机制,解析它们如何确保线程间的可见性和原子性操作,以及在实际应用中可能遇到的问题。

纯粹是个人学习总结,如有不对的地方请吐槽。

1、volatile:

在java线程并发处理中,有一个关键字volatile的使用目前存在很大的混淆,以为使用这个关键字,在进行多线程并发处理的时候就可以万事大吉。

用volatile修饰的变量,线程在每次使用变量的时候,都会读取变量修改后的最的值。volatile很容易被误用,用来进行原子性操作。

2、synchronized

同步块大家都比较熟悉,通过 synchronized 关键字来实现,所有加上synchronized 和 块语句,在多线程访问的时候,同一时刻只能有一个线程能够用synchronized 修饰的方法 或者 代码块。

在 java 垃圾回收整理一文中,描述了jvm运行时刻内存的分配。其中有一个内存区域是jvm虚拟机栈,每一个线程运行时都有一个线程栈,线程栈保存了线程运行时候变量值信息。当线程访问某一个对象的值的时候,首先通过对象的引用找到对应在堆内存的变量的值,然后把堆内存变量的具体值load到线程本地内存中,建立一个变量副本,之后线程就不再和对象在堆内存变量值有任何关系,而是直接修改副本变量的值,在修改完之后的某一个时刻(线程退出之前),自动把线程变量副本的值回写到对象在堆中变量。这样在堆中的对象的值就产生变化了。

read and load 从主存复制变量到当前工作内存
use and assign 执行代码,改变共享变量值
store and write 用工作内存数据刷新主存相关内容

其中use and assign 可以多次出现

但是这一些操作并不是原子性,也就是 在read load之后,如果主内存count变量发生修改之后,线程工作内存中的值由于已经加载,不会产生对应的变化,所以计算出来的结果会和预期不一样对于volatile修饰的变量,jvm虚拟机只是保证从主内存加载到线程工作内存的值是最新的

例如假如线程1,线程2 在进行read,load 操作中,发现主内存中count的值都是5,那么都会加载这个最新的值
在线程1堆count进行修改之后,会write到主内存中,主内存中的count变量就会变为6
线程2由于已经进行read,load操作,在进行运算之后,也会更新主内存count的变量值为6
导致两个线程及时用volatile关键字修改之后,还是会存在并发的情况。

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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