Semaphore 唤醒失败问题

Semaphore源码分析 一、Semaphore介绍 Semaphore,俗称信号量,它是操作系统PV操作原语在JDK中的实现,同样,它也是基于AbstractQueuedSynchronizer来实现的。 Semaphore通俗理解就是常说的共享锁,它可以定义共享资源的个数,只要共享资源还有,其他线程就可以执行,否则就会被阻塞。 而关于操作系统中PV操作的原语可以参考《详解进程同步》这篇文章中对信号量的详细介绍 Semaphore的功能非常强大,大小为1的信号量,它的功能就类似于互斥锁(ReentrantLock),同时只能有一个 阅读详情
    static Semaphore  semaphore = new Semaphore(5);
    public static void main(String[] args) {
        ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(1, 3, 1,
                TimeUnit.MILLISECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(5),
                new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
        for (int i = 0; i < 50; i++) {
            executor.submit(new Task());
        }
        try {
            Thread.sleep(50000);
            executor.shutdownNow();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    public static class  Task implements Runnable{
        @Override
        public void run() {
            if (semaphore.tryAcquire()) {
                try {
                    semaphore.acquire();
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName()+":get");
                    Thread.sleep(2000);
                    semaphore.release();
                    semaphore.release();
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }
    }

当   tryAcquire 和 acquire 同时出现时,需要执行两次release方法

因为 tryAcquire 和 acquire 方法都会执行一次尝试CAS(1)的方法    导致同时消耗两个信号  若只执行一次release方法会造成信号量回填速度跟不上消耗速度导致所有参与当前   semaphore 的线程全部阻塞。

tryAcquire()-->  sync.nonfairTryAcquireShared(1) >= 0;      

  final int nonfairTryAcquireShared(int acquires) {
            for (;;) {
                int available = getState();
                int remaining = available - acquires;
                if (remaining < 0 ||
                    compareAndSetState(available, remaining))   //直接子类cas
            }
   }
出现一次cas消耗信号量操作

acquire()-->     sync.acquireSharedInterruptibly(1);
public final void acquireSharedInterruptibly(int arg)
            throws InterruptedException {
        if (Thread.interrupted())
            throw new InterruptedException();
        if (tryAcquireShared(arg) < 0)
            doAcquireSharedInterruptibly(arg);
 }           //----->
    private void doAcquireSharedInterruptibly(int arg)
        throws InterruptedException {
        final Node node = addWaiter(Node.SHARED);
        boolean failed = true;
        try {
            for (;;) {
                final Node p = node.predecessor();
                if (p == head) {
                    int r = tryAcquireShared(arg);    //回调子类 cas
                    if (r >= 0) {
                        setHeadAndPropagate(node, r);
                        p.next = null; // help GC
                        failed = false;
                        return;
                    }
                }
                if (shouldParkAfterFailedAcquire(p, node) &&
                    parkAndCheckInterrupt())
                    throw new InterruptedException();
            }
        } finally {
            if (failed)
                cancelAcquire(node);
        }
    }

两者都会操作 cas 用来消耗信号量

因此当需要获取permit信号量时,二者等价    只需要选用其中一个即可

二者的差别:

tryAcquire返回的是一个bool 可直接用作判断是否成功
acquire执行了一个可中断方法,可能出现中断异常

如有理解错误,请斧正

Andriod应用开发基础项目——记账本 本项目采用Java语言编写,是一款基于Android Studio开发的简易项目,本项目可以提高Java语言编写软件的能力,同时加深对开发软件Android studio有了更深层次的掌握,很适合初学者。在项目过程中,遇到了一些挑战和问题,但通过不断的努力和学习,最终取得了成功。未来,可以还可以继续优化App的功能和性能,增加更多实用的功能,提升用户体验。 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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蔚蓝的天空Tom 7425

信号量(Semaphore)

首选 C++20 标准库:如果你能使用支持 C++20 的编译器(GCC 11+, Clang 11+, MSVC 19.28+),请直接使用 <semaphore>,性能最好且跨平台。遗留系统使用 std::mutex + std::condition_variable:如果必须在旧标准下工作,使用第二部分提供的封装类。避免使用原生的操作系统 API。

我的博客主要是用来给我自己复习的,主要是上传一些知识点,小型的项目和功能模块,如果有什么问题或错误麻烦联系我! 1120

Semaphore及其用法

1、Semaphore 是什么 Semaphore 通常我们叫它信号量, 可以用来控制同时访问特定资源的线程数量,通过协调各个线程,以保证合理的使用资源。 可以把它简单的理解成我们停车场入口立着的那个显示屏,每有一辆车进入停车场显示屏就会显示剩余车位减1,每有一辆车从停车场出去,显示屏上显示的剩余车辆就会加1,当显示屏上的剩余车位为0时,停车场入口的栏杆就不会再打开,车辆就无法进入停车场了,直到有一辆车从停车场出去为止。 2、使用场景 通常用于那些资源有明确访问数量限制的场景,常用于限流 。

小强快跑~~ 5043
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caibird_li
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