volatile笔记

本文详细探讨了Java内存模型(JMM)的基本原理,包括如何通过volatile关键字保证线程间的可见性,以及CPU高速缓存带来的缓存不一致问题的解决方案。通过解析MESI协议和内存屏障的作用,阐述了数据依赖规则和重排序对可见性的影响。

1、volatile

保证线程间可见性

2、如何保证可见性

hsdis

可以看到汇编指令多了一个lock(加缓存锁)->内存屏障

 

CPU高速缓存(L1/L2/L3),会带来缓存不一致问题

CPU层面解决方案

1、总线锁

2、缓存锁

 

MESI协议

M:Modified修改状态

E:Exclusive独享状态

S:Shared共享状态

I:Invalid失效状态

cpu的乱序执行->重排序->可见性问题

cpu层面提供指令->内存屏障->可以解决可见性问题

 

cpu层面提供了3种屏障

写屏障(store barrier):

读屏障(load barrier):

全屏障(full barrier):

 

JMM内存模型

可见性问题的根本原因:CPU高速缓存和重排序

重排序

原代码->编译器重排序->cpu层面重排序(指令级、内存)->最终执行的指令

不是所有的程序都会进行重排序

数据依赖规则

as-if-serial:不管怎么重排序,对于单个线程的执行结果不变

 

内存屏障

编译器级别(语言级别的内存屏障)

loadload

storestore

loadstore

storeload

cpu级别

 

哪些操作会建立happens-before原则

1、程序的顺序规则

2、volatile规则

3、传递性规则

4、start规则

5、join规则

6、synchronized

内容概要:本文介绍了一套针对智能穿戴设备的跑步/骑行轨迹记录系统实战方案,旨在解决传统运动APP存在的定位漂移、数据断层和路径分析单一等问题。系统基于北斗+GPS双模定位、惯性测量单元(IMU)和海拔传感器,实现高精度轨迹采集,并通过卡尔曼滤波算法修正定位误差,在信号弱环境下利用惯性导航补位,确保轨迹连续性。系统支持跑步与骑行两种场景的差异化功能,包括实时轨迹记录、多维度路径分析(如配速、坡度、能耗)、数据可视化(地图标注、曲线图、3D回放)、异常提醒及智能优化建议,并可通过蓝牙/Wi-Fi同步数据至手机APP,支持社交分享与专业软件导出。技术架构涵盖硬件层、设备端与手机端软件层以及云端数据存储,强调低功耗设计与用户体验优化。经过实测验证,系统在定位精度、续航能力和场景识别准确率方面均达到预期指标,具备良好的实用性和扩展性。; 适合人群:具备一定嵌入式开发或移动应用开发经验,熟悉物联网、传感器融合与数据可视化的技术人员,尤其是从事智能穿戴设备、运动健康类产品研发的工程师和产品经理;也适合高校相关专业学生作为项目实践参考。; 使用场景及目标:① 开发高精度运动轨迹记录功能,解决GPS漂移与断点问题;② 实现跑步与骑行场景下的差异化数据分析与个性化反馈;③ 构建完整的“终端采集-手机展示-云端存储”系统闭环,支持社交互动与商业拓展;④ 掌握低功耗优化、多源数据融合、动态功耗调节等关键技术在穿戴设备中的落地应用。; 阅读建议:此资源以真实项目为导向,不仅提供详细的技术实现路径,还包含硬件选型、测试验证与商业扩展思路,建议读者结合自身开发环境,逐步实现各模块功能,重点关注定位优化算法、功耗控制策略与跨平台数据同步机制的设计与调优。
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