17、JUC:深入理解CAS及ABA问题

17.1、什么是CAS

package com.chen.cas;

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

public class CASDemo {
    // CAS compareAndSet:比较并交换
    public static void main(String[] args) {
        AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(2020);
        // except:期望、update:更新
        // public final boolean compareAndSet(int expect, int update)
        // 如果我期望的值达到了,那就更新,否则就不更新,CAS 是CPU的并发原语
        atomicInteger.compareAndSet(2020,2021);
        System.out.println(atomicInteger.get());

        atomicInteger.compareAndSet(2020,2021);
        System.out.println(atomicInteger.get());
    }
}

17.2、Unsafe类

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
CAS:比较当前工作内容的值和主内存中的值,如果这个值是期望的,那么就执行操作!如果不是,就一直循环。

缺点:
1、循环会耗时
2、一次性只能保证一个共享变量的原子性
3、ABA问题

17.2、ABA问题

在这里插入图片描述

package com.chen.cas;

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

public class CASDemo {
    // CAS compareAndSet:比较并交换
    public static void main(String[] args) {
        AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(2020);
        
        // except:期望、update:更新
        // public final boolean compareAndSet(int expect, int update)
        // 如果我期望的值达到了,那就更新,否则就不更新,CAS 是CPU的并发原语
        // ==================捣乱的线程=================
        atomicInteger.compareAndSet(2020,2021);
        System.out.println(atomicInteger.get());

        atomicInteger.compareAndSet(2021,2020);
        System.out.println(atomicInteger.get());

        // ==================捣乱的线程=================
        atomicInteger.compareAndSet(2020,6666);
        System.out.println(atomicInteger.get());
    }

}

17.3、原子引用

解决ABA问题,映入原子引用!对应的思想:乐观锁

带版本号的原子操作!

注意:
Integer使用了对象缓存机制,默认范围是-128~127,推荐适用静态工厂方法valueOf获取对象实例,而不是new,因为valueof使用缓存,而new一定会创建新的对象分配新的内容空间。
在这里插入图片描述

package com.chen.cas;

import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicStampedReference;

public class CASDemo {
    public static void main(String[] args) {

        // 注意:如果泛型是一个包装类,注意对象的应用问题

        // 正常业务操作,这里面比较的是一个个对象
        AtomicStampedReference<Integer> atomicStampedReference = new AtomicStampedReference<>(1,1);

        new Thread(()->{
            int stamp = atomicStampedReference.getStamp(); // 获得版本号
            System.out.println("a1=>" + stamp);
            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }

            System.out.println(atomicStampedReference.compareAndSet(1, 2,
                    atomicStampedReference.getStamp(), atomicStampedReference.getStamp() + 1));

            System.out.println("a2=>" + atomicStampedReference.getStamp());

            System.out.println(atomicStampedReference.compareAndSet(2, 1,
                    atomicStampedReference.getStamp(), atomicStampedReference.getStamp() + 1));

            System.out.println("a2=>" + atomicStampedReference.getStamp());

        },"a").start();
        // 乐观锁的原理相同
        new Thread(()->{
            int stamp = atomicStampedReference.getStamp(); // 获得版本号
            System.out.println("b1=>" + stamp);

            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }

            System.out.println(atomicStampedReference.compareAndSet(1, 6,
                    stamp, stamp + 1));

            System.out.println("b2=>" + atomicStampedReference.getStamp());

        },"b").start();
    }

}

学习视频链接:https://www.bilibili.com/video/BV1B7411L7tE?p=36

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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