Java-volatile的内存语义

本文深入解析了Volatile变量的特性,包括其可见性、原子性及写-读内存语义。探讨了JMM如何通过限制重排序来保障Volatile变量的一致性,并解释了在Volatile读写操作前后插入内存屏障的作用。

volatile变量自身具有下列特性:

可见性。对一个volatile变量读,总是能看到(任意线程)对这个volatile变量最后的写入。

原子性。对任意单个volatile变量的读/写具有原子性,但类似volatile这种复合操作不具有原子性。

volatile写-读的内存语义:

当写一个volatile变量时,JMM会把该线程对应的本地内存中的共享变量值刷新到主内存。

当读一个volatile变量时,JMM会把该线程对应的本地内存置为无效。线程接下来将从主内存中读取共享变量。

为了实现volatile内存语义,JMM会分别限制这两种类型的重排序类型。

是否能重排 第二个操作 
第一个操作普通读/写volatile读volatile写
普通读/写  NO
volatile读NONONO
volatile写 NONO

从表中可以看出:当第二个操作是volatile写时,不管第一个操作是什么,都不能重排序。这个规则确保volatile写之前的不会被编译器重排序到volatile写之后。

当第一个操作是volatile读时,不管第二个操作是什么,都不能重排序。这个规则确保volatile读之后的操作不会被编译器重排序到volatile读之前,

当第一个操作是volatile写,第二个操作是volatile读,不能重排序。

在每个volatile写操作的前面插入一个StoreStore屏障

在每个volatile写操作后面插入一个StoreLoad屏障

在每个volatile读操作后面插入一个LoadLoad屏障

在每个volatile读操作的后面插入一个StoreStore屏障

由于volatile仅仅保证对单个volatile变量的读/写具有原子性,而锁的互斥执行的特性可以确保对整个临界区代码的执行具有原子性。在功能上,锁比volatile更强大;在可伸缩性和执行性能上,volatile更具有优势。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅建议:建议者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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