并发概念基础：线程，死锁

最新推荐文章于 2025-06-23 02:00:00 发布
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博客介绍了线程的状态及相关方法，还提及了死锁的条件，这些都是信息技术中多线程编程的关键内容。

线程的状态，method
死锁的条件

ava 多线程并发难题实战：从死锁困境到高效线程安全方案
2501_92337014的博客
06-22 1676
谨慎使用锁：锁的使用虽然能保证数据安全，但也会降低并发性能，能不用锁就不用锁，可考虑使用ConcurrentHashMap等线程安全集合类替代。统一锁获取顺序：在涉及多个锁的场景下，确保所有线程以相同的顺序获取锁，避免形成循环等待。监控与预警：在生产环境中，通过监控工具实时监测线程状态，一旦发现死锁或线程阻塞情况，及时发出预警并采取措施。使用并发工具类。
【C++并发编程】基于现代C++11特性的并发编程实战：线程管理、同步机制及应用场景详解C++语言教程
08-15
内容概要：本文档是关于C++语言教程及案例的现代并发编程实战指南，涵盖并发与并行的概念、线程、互斥量、条件变量等关键概念。核心技巧包括使用`std::thread`创建和管理线程，使用`std::mutex`和`std::lock_guard`...
【Java并发】线程死锁
m0_47352999的博客
06-19 1060
线程死锁，指的是两个或多个线程因争夺资源而互相等待，形成了一个无限循环，导致所有相关线程都无法继续执行的状态。死锁条件含义解决方式示例互斥条件资源不可共享使用读写锁、信号量请求与保持条件一边占有一边请求一次性申请全部资源不可剥夺条件不主动释放资源失败时释放已有资源循环等待条件构成资源环等待链统一加锁顺序，破坏循环死锁发生必须满足互斥、请求与保持、不可剥夺、循环等待四个条件。我们可以通过统一加锁顺序、一次性获取所有资源、使用 tryLock() 限时获取锁。
Java并发编程：死锁（DeadLock，线程死锁，数据库死锁）
qq_33240556的博客
08-15 1118
死锁是并发编程中的一个常见问题，它是指两个或多个线程在执行过程中因争夺资源而造成的一种僵局现象。线程死锁通常发生在多线程环境中，由于线程之间的资源争夺而引起。数据库死锁通常发生在事务中，由于事务之间的锁定冲突而引起。预防死锁的方法包括按序加锁、设置锁超时、使用死锁预防算法等。通过理解这些概念和预防措施，你可以更有效地避免死锁问题，确保并发程序的稳定性和可靠性。在实际开发中，还应考虑使用Java并发库提供的高级工具和技术来简化并发编程的复杂性。
线程的死锁和并发安全
qq_34358193的博客
07-17 1198
死锁：线程相互等待对方释放资源，导致程序卡住。预防方法包括避免嵌套锁、按顺序获取锁、使用尝试锁和锁超时。并发安全：确保多个线程正确地访问共享资源，避免竞争条件和数据不一致。常用工具包括Lockvolatile、原子类和。通过理解和正确使用这些工具，可以编写高效、安全的多线程程序。
【并发编程】多线程安全问题，如何避免死锁
阿Q的小窝
06-26 2577
本文我们从大家熟知的线程和进程入手，通过对比他俩的使用场景、代码使用来方便记忆。随后对线程的创建方式以及生命周期进行了详细的讲解。然后介绍了线程使用过程中的一些方法，方便大家更好的入手。最后对多线程的安全问题和死锁问题进行了总结.
并发编程难题：死锁、活锁、饥饿深度剖析
Rye的博客
06-23 3017
并发编程领域，死锁、活锁及饥饿问题频繁出现，成为影响程序稳定性和性能的关键因素。这些问题不仅增加了程序运行的复杂性和不确定性，还可能直接导致程序崩溃，给开发者带来了极大的挑战。本文将剖析这些并发编程难题的现象与根源，揭示其在编程实践中的具体表现，以帮助开发者更好地应对复杂并发环境，确保程序的稳定、高效运行。
慕课网实战·高并发探索（十五）：线程死锁
Never Give Up
05-08 1147
特别感谢：慕课网jimin老师的《Java并发编程与高并发解决方案》课程，以下知识点多数来自老师的课程内容。 jimin老师课程地址：Java并发编程与高并发解决方案 什么是死锁？ 通俗的说，死锁就是两个或者多个线程吗，相互占用对方需要的资源，而都不进行释放，导致彼此之间都相互等待对方释放资源，产生了无限制等待的现象。死锁一旦发生，如果没有外力介入，这种等待将永远存在，从而对程序产生严重...
多线程死锁问题
FIGHTING的专栏
10-08 724
并发、串行、异步、同步的区别以及死锁原因
并发编程：Java高效多线程实战指南
m0_71744084的博客
05-23 2687
并发编程是现代软件开发中的关键技术，尤其在Java中，它通过多线程机制实现任务的高效执行。并发与并行的主要区别在于任务执行方式：并发是任务交替执行，适用于单核CPU；并行是任务同时执行，依赖多核CPU。
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内容概要：本文详细介绍了C++并发编程的基础知识、线程同步技术、并发数据结构与算法、高级并发模式以及并发性能优化等方面的内容。首先，文章阐述了线程与进程的概念及其在C++中的使用，重点介绍了C++11线程库中的...
Java并发编程面试：多线程核心技术与常见问题解析
05-23
消费者问题的实现方式、死锁的编程与解决方案、原子操作的概念及其在Java中的体现、`volatile`关键字的作用与使用场景、竞争条件的识别与解决策略、Thread dump的使用与分析技巧、`start()`与`run()`方法的区别、...
【Java多线程编程】常见问题与优化策略：线程安全、死锁预防及线程池管理解决方案
05-18
例如，使用`synchronized`关键字和`ReentrantLock`确保线程安全，通过按顺序获取锁和使用定时锁防止死锁，合理配置线程池参数以优化资源利用，以及缩小同步范围来提高并发性能。最后，文章通过一个电商订单处理系统...
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内容概要：本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目，采用蚁群算法（ACO）与多层感知机（MLP）相结合的混合模型（ACO-MLP）。该模型通过三维环境离散化建模，利用ACO进行全局路径搜索，并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化，实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题，结合并行计算与参数自适应机制，提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例，涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础，熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师；适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员； 使用场景及目标：①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划，如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景；②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化；③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持； 阅读建议：此资源结合理论模型与MATLAB实践，建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上，结合代码示例进行仿真调试，重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现，以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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