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。
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;
}
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; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时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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