Java transient Volatile关键字

本文深入探讨了Java中的volatile和transient关键字的作用、使用场景及注意事项,重点阐述了它们在多线程环境下的行为及对序列化的影响。

转自:http://www.blogjava.net/fhtdy2004/archive/2009/06/20/286112.html

Volatile修饰的成员变量在每次被线程访问时,都强迫从主内存中重读该成员变量的值。而且,当成员变量发生变化时,强迫线程将变化值回写到主内存。这样在任何时刻,两个不同的线程总是看到某个成员变量的同一个值。   
  
Java语言规范中指出:为了获得最佳速度,允许线程保存共享成员变量的私有拷贝,而且只当线程进入或者离开同步代码块时才与共享成员变量的原始值比。   
这样当多个线程同时与某个对象交互时,就必须要注意到要让线程及时的得到共享成员变量的变化。   
  
而volatile关键字就是提示VM:对于这个成员变量不能保存它的私有拷贝,而应直接与共享成员变量交互。   
使用建议:在两个或者更多的线程访问的成员变量上使用volatile。当要访问的变量已在synchronized代码块中,或者为常量时,不必使用。   
  
由于使用volatile屏蔽掉了VM中必要的代码优化,所以在效率上比较低,因此一定在必要时才使用此关键字。   
  
java关键字Transient   
  
转自http:
//horst.sun.blog.163.com/blog/static/348849612007614494492/   
  
翻译自http:
//www.devx.com/tips/Tip/13726。   
  
Java的serialization提供了一种持久化对象实例的机制。当持久化对象时,可能有一个特殊的对象数据成员,我们不想   
用serialization机制来保存它。为了在一个特定对象的一个域上关闭serialization,可以在这个域前加上关键字transient。   
transient是Java语言的关键字,用来表示一个域不是该对象串行化的一部分。当一个对象被串行化的时候,transient型变量的值不包括在串行化的表示中,然而非transient型的变量是被包括进去的。  
注意static变量也是可以串行化的 
  
首先,让我们看一些Java serialization的代码:

public class LoggingInfo implements java.io.Serializable   
{   
    private Date loggingDate = new Date();   
    private String uid;   
    private transient String pwd;   
      
    LoggingInfo(String user, String password)   
    {   
        uid = user;   
        pwd = password;   
    }   
    public String toString()   
    {   
        String password=null;   
        if(pwd == null)   
        {   
        password = "NOT SET";   
        }   
        else  
        {   
            password = pwd;   
        }   
        return "logon info: \n   " + "user: " + uid +   
            "\n   logging date : " + loggingDate.toString() +   
            "\n   password: " + password;   
    }   
} 
现在我们创建一个这个类的实例,并且串行化(serialize)它 ,然后将这个串行化对象写如磁盘。 
LoggingInfo logInfo = new LoggingInfo("MIKE", "MECHANICS");   
System.out.println(logInfo.toString());   
try  
{   
   ObjectOutputStream o = new ObjectOutputStream(   
                new FileOutputStream("logInfo.out"));   
   o.writeObject(logInfo);   
   o.close();   
}   
catch(Exception e) {//deal with exception}   
  
To read the object back, we can write   
  
try  
{   
   ObjectInputStream in =new ObjectInputStream(   
                new FileInputStream("logInfo.out"));   
   LoggingInfo logInfo = (LoggingInfo)in.readObject();   
   System.out.println(logInfo.toString());   
}   
catch(Exception e) {//deal with exception}   

如果我们运行这段代码,我们会注意到从磁盘中读回(read——back (de-serializing))的对象打印password为"NOT SET"。这是当我们定义pwd域为transient时,所期望的正确结果。   

现在,让我们来看一下粗心对待transient域可能引起的潜在问题。假设我们修改了类定义,提供给transient域一个默认值

代码如下:

public class GuestLoggingInfo implements java.io.Serializable   
{   
    private Date loggingDate = new Date();   
    private String uid;   
    private transient String pwd;   
      
    GuestLoggingInfo()   
    {   
        uid = "guest";   
        pwd = "guest";   
    }   
    public String toString()   
    {   
        //same as above   
     }   
}   

现在,如果我们穿行化GuestLoggingInfo的一个实例,将它写入磁盘,并且再将它从磁盘中读出,我们仍然看到读回的对象打password 为 "NOT SET"。当从磁盘中读出某个类的实例时,实际上并不会执行这个类的构造函数,而是载入了一个该类对象的持久化状态,并将这个状态赋值给该类的另一个对象。  

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值