关于线程同步的几点学习体会

本文介绍了一种使用Java实现的HashMap优化方案,通过将用户信息和服务信息分别存储在不同的散列表中,结合细粒度锁机制,有效减少了多线程环境下的锁竞争。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

直接上代码


package com.nbgame.thread;

import java.util.HashMap;

public class HashMapDemo {

private static HashMap map = new HashMap();

/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub

}

/**
* 减少花费时间的办法之二,减少同步块的代码,减少了争用的时间
*
* @param userName
* @return
*/
public boolean userHasAdminAccess(String userName) {
String key = "users. " + userName + ".accessRights";
String rights;
synchronized (map) {
rights = (String) map.get(key);
}
return ((rights != null) && (rights.indexOf("ADMIN") >= 0));
}

private static HashMap userMap = new HashMap();
private static HashMap serviceMap = new HashMap();

/**
* 减少策略2: 采用2个同步线程来处理争用问题 它用两个单独的散列表来存储用户信息和服务信息,如清单 3 所示。
*
* @param user
* @param userInfo
*/
public synchronized void setUserInfo(String user, UserInfo userInfo) {
userMap.put(user, userInfo);
}

public synchronized UserInfo getUserInfo(String user, UserInfo userInfo) {
return (UserInfo) userMap.get(user);
}

public synchronized void setServiceInfo(String service,
ServiceInfo serviceInfo) {
serviceMap.put(service, serviceInfo);
}

public synchronized ServiceInfo getUserInfo(String service,
ServiceInfo serviceInfo) {
return (ServiceInfo) serviceMap.get(service);
}

/**
* 减少策略3: 它用两个单独的散列表来存储用户信息和服务信息, 并且减少争用的粒度。
*
* @param user
* @param userInfo
*/
public void setUserInfo1(String user, UserInfo userInfo) {
synchronized (userMap) {
userMap.put(user, userInfo);
}
}

public UserInfo getUserInfo1(String user, UserInfo userInfo) {
synchronized (userMap) {
return (UserInfo) userMap.get(user);
}
}

public void setServiceInfo1(String service, ServiceInfo serviceInfo) {
synchronized (serviceMap) {
serviceMap.put(service, serviceInfo);
}
}

public ServiceInfo getUserInfo1(String service, ServiceInfo serviceInfo) {
synchronized (serviceInfo) {
return (ServiceInfo) serviceMap.get(service);
}
}
}

class UserInfo {
private String name;
private int id;

}

class ServiceInfo {
private String name;
private int id;
}
内容概要:本文详细探讨了基于MATLAB/SIMULINK的多载波无线通信系统仿真及性能分析,重点研究了以OFDM为代表的多载波技术。文章首先介绍了OFDM的基本原理和系统组成,随后通过仿真平台分析了不同调制方式的抗干扰性能、信道估计算法对系统性能的影响以及同步技术的实现与分析。文中提供了详细的MATLAB代码实现,涵盖OFDM系统的基本仿真、信道估计算法比较、同步算法实现和不同调制方式的性能比较。此外,还讨论了信道特征、OFDM关键技术、信道估计、同步技术和系统级仿真架构,并提出了未来的改进方向,如深度学习增强、混合波形设计和硬件加速方案。; 适合人群:具备无线通信基础知识,尤其是对OFDM技术有一定了解的研究人员和技术人员;从事无线通信系统设计与开发的工程师;高校通信工程专业的高年级本科生和研究生。; 使用场景及目标:①理解OFDM系统的工作原理及其在多径信道环境下的性能表现;②掌握MATLAB/SIMULINK在无线通信系统仿真中的应用;③评估不同调制方式、信道估计算法和同步算法的优劣;④为实际OFDM系统的设计和优化提供理论依据和技术支持。; 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析,还附带了大量的MATLAB代码示例,便于读者动手实践。建议读者在学习过程中结合代码进行调试和实验,以加深对OFDM技术的理解。此外,文中还涉及了一些最新的研究方向和技术趋势,如AI增强和毫米波通信,为读者提供了更广阔的视野。
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