Java 多线程安全 单例

本文探讨了单例模式在多线程环境下可能出现的问题,特别是当多个线程同时尝试创建单例对象时可能导致的实例不一致现象。并提供了一种解决方案——通过引入同步代码确保单例对象的唯一性。

//非线程安全
这种处理方式在单线程的模式下可以很好的运行;但是在多线程模式下,可能产生问题。如果第一个线程发现成员变量为null,准备创建对象;这是第二个线程同时也发现成员变量为null,也会创建新对象。这就会造成在一个JVM中有多个单例类型的实例。如果这个单例类型的成员变量在运行过程中变化,会造成多个单例类型实例的不一致,产生一些很奇怪的现象。例如,某服务进程通过检查单例对象的某个属性来停止多个线程服务,如果存在多个单例对象的实例,就会造成部分线程服务停止,部分线程服务不能停止的情况

  public class TestService{
    private static TestService instance = null;
    private TestService() {
    }

    public static TestService getInstance() {
      if (instance == null) {
        instance=new TestService();
      }
      return instance;
    }

  }

//线程安全
这种处理方式虽然引入了同步代码,但是因为这段同步代码只会在最开始的时候执行一次或多次,所以对整个系统的性能不会有影响。
  public class TestService{
    private static TestService instance = null;
    private TestService() {
    }

    private static synchronized void syncInit() {
      if (instance == null) {
        instance = new TestService();
      }
    }
    public static TestService getInstance() {
      if (instance == null) {
        syncInit();
      }
      return instance;
    }

  }

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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