ruby多线程共享对象之线程安全

zeitwerk:Ruby的高效且线程安全的代码加载器 Zeitwerk 介绍 Zeitwerk是用于Ruby的高效且线程安全的代码加载器。 给定,Zeitwerk能够按需(自动加载)或预先(紧急加载)加载项目的类和模块。 您require为自己的文件编写require调用,而是可以知道自己的类和模块随处可见,从而可以简化编程。 此功能是高效的,线程安全的,并且与Ruby的常量语义相匹配。 Zeitwerk还能够重新加载代码,这在开发Web应用程序时可能很方便。 需要协调才能以线程安全的方式重新加载。 以下文档说明了如何执行此操作。 gem的设计使任何项目,gem依赖项,应用程序等都可以拥有自己的独立加载器,并在同一过程中共存,管理自己的项目树,并且彼此独立。 每个装载机都有自己的配置,偏转器和可选的记录器。 在内部,Zeitwerk问题require仅使用绝对文件名require调用,因此$LOAD_PATH中没有昂贵的文件系统查找。 立即下载

在进行多线程处理中共享对象,多个线程对同一个对象同时进行修改,有可能出现不一致的状态,使用时要注意。

例子:

test.rb

x = 0

10.times.map do |i|
  Thread.new do
    puts "before (#{ i }): #{ x }"
    x += 1
    puts "after (#{ i }): #{ x }"
  end
end.each(&:join)

puts "\ntotal: #{ x }"
执行 ruby test.rb

输出:

before (1): 0
after (1): 1
before (0): 1
after (0): 2
before (2): 2
after (2): 3
before (4): 3
after (4): 4
before (6): 4before (5): 3before (9): 3
before (8): 3before (7): 3
after (7): 6
before (3): 3

after (3): 7
after (9): 5

after (8): 8

after (6): 9after (5): 10


total: 10

你可能注意到了,在第四次循环,i = 3,输出:

before (3): 3 #x等于3
after (3): 7 #x等于7

Mutex是一个类,它实现了一个简单的一些共享资源的互斥访问的信号锁定。也就是说,只有一个线程可以持有锁在一个给定的时间。其他线程可能会选择等待锁线,变为可用,或者可能干脆选择错误,指示立即得到锁不能使用。
通过将所有访问一个互斥的控制下共享数据,我们可以确保一致性和原子操作,将代码放到Mutex对象的synchorize方法中。

修改test.rb文件内容如下:

x = 0
mutex = Mutex.new

10.times.map do |i|
  Thread.new do
    mutex.synchronize do
      puts "before (#{ i }): #{ x }"
      x += 1
      puts "after (#{ i }): #{ x }"
    end
  end
end.each(&:join)

puts "\ntotal: #{ x }"

执行 ruby test.rb

输出:

before (0): 0
after (0): 1
before (9): 1
after (9): 2
before (2): 2
after (2): 3
before (3): 3
after (3): 4
before (4): 4
after (4): 5
before (5): 5
after (5): 6
before (6): 6
after (6): 7
before (7): 7
after (7): 8
before (8): 8
after (8): 9
before (1): 9
after (1): 10

total: 10
下面是个计数器的例子:

app.rb文件内容如下:

class Counter
  attr_reader :total
  
  def initialize
    puts 'initialized...'
    @total = 0
    @mutex = Mutex.new
  end
  
  def increment!
    @mutex.synchronize { @total += 1 }
  end
end

class Application
  def counter
    @counter ||= Counter.new
  end
  
  def increment!
    counter.increment!
  end
  
  def total
    counter.total
  end
end

app = Application.new
10.times.map do |i|
  Thread.new do
    app.increment!
  end
end.each(&:join)
puts app.total
执行 ruby app.rb有时候会出现这种结果:
initialized...
initialized...
initialized...
initialized...
initialized...
initialized...
initialized...
initialized...initialized...

1
这种结果是错误的,Counter使用了安全线程,但是最终的应用却没有,因为我们使用了 ||=,它不是原子的。Application的两个实例看到的@counter都是nil,于是都是实例化Counter,所以结果就是错的。

正确的是将Application修改成这样:

class Application
  def initialize
    @counter = Counter.new
  end
  
  def counter
    @counter
  end
  
  def increment!
    counter.increment!
  end
  
  def total
    counter.total
  end
end
这样在Application实例化的时候就将Counter实例化了。

再次执行,结果如下:

initialized...
10

处理死锁:

当我们开始使用互斥对象的线程排斥,我们必须小心地避免死锁。死锁条件时所发生的所有线程正在等待获取另一个线程持有的资源。因为所有的线程被阻塞,他们不能释放持有的锁。因为他们不能释放的锁,没有其他线程可以获取这些锁。
条件变量是一个简单的相关资源和用于特定互斥锁的保护范围内的信号。当你需要的资源是不可用的,你等待一个条件变量。这一操作释放相应的互斥锁。当其他一些线程信号的资源是可用的,原来的线程来等待,同时恢复对临界区锁。

ConditionVariable类实现了支持线程同步的状态变量的功能。ConditionVariable对象就是把线程的等待条件具体化的产物。

mutex = Mutex.new
cv = ConditionVariable.new

Thread.start {
    mutex.synchronize {
      ...
      while (尚未满足条件时)
        cv.wait(m)
      end
      ...
    }
}
如上所示,若某线程尚未满足条件,就调用wait方法将其挂起,并让其他线程执行
Thread.start {
    mutex.synchronize {
      # 进行某些操作使上述条件得到满足
      cv.signal
    }
}

然后调用signal方法通知正在wait的线程上述条件已成立。这是比较典型的用法。

ConditionVariable使用的例子:

test.rb 文件内容为:

require 'thread'
mutex = Mutex.new
cv = ConditionVariable.new
resource = nil

a = Thread.new {
  mutex.synchronize {
    # Thread 'a' now needs the resource
    cv.wait(mutex) if resource.nil?
    # 'a' can now have the resource
    puts "获得resource,继续往下执行..."
    puts "resouce的值为: #{resource.inspect}"
  }
}


b = Thread.new {
  mutex.synchronize {
    # Thread 'b' has finished using the resource
    puts "正在分配resource..."
    resource = "45"
    cv.signal
  }
}

[a, b].each &:join

执行 ruby test.rb

输出:

正在分配resource...
获得resource,继续往下执行...
resouce的值为: "45"

参考:http://lucaguidi.com/2014/03/27/thread-safety-with-ruby.html



TOGAF9.2/10 认证基础知识点概览表 (考点解析:业务场景是一种重要的技术,可以在企业架构的各个阶段使用,主要是架构愿景和业务架构,但如果需要,也可以在其他架构域中使用,以直接从业务的高级需求中派生架构的特征。“哪里”可以看作是对相关企业的界定、“为什么”可以被视为组织环境中的关键驱动因素和要素、“谁”是指确定发起人利益相关者和受业务指令影响的其他主要利益相关者,以创建企业架构,并确定他们来自企业的需求和优先级、他们与企业的关系以及彼此之间所需的工作行为。它是业务驱动和业务主导的,它结 合了所有业务线的必要努力,以实现所需的能力。 阅读详情

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Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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图论是描述实体间关系的基础数学模型,广泛应用于交通、社交网络和物流规划等领域。其核心问题之一是寻找节点间的最短路径,这不仅是路径优化的基础,也是分析网络整体结构的关键。Floyd-Warshall算法通过动态规划思想,以O(n³)的时间复杂度计算出图中所有节点对之间的最短距离,生成全局距离矩阵。这一矩阵为后续的网络分析提供了核心数据基础,其技术价值在于将复杂的网络关系转化为可计算的矩阵运算,极大地拓展了图论模型的分析能力。在数学建模竞赛中,面对节点规模适中(通常在几百以内)的优化问题,如灾害应急物资配送、通

weixin_33816821的博客 507

ruby中$~,$?是线程安全的么?

一直以来载ruby中使用$?.exitstatus来获取上次执行程序的退出状态,使用$1,$2..等获取上一次正则匹配匹配的值,但从未想过他们是否线程安全,今天老大问我,结果很是尴尬啊 回来查了一下,原来他们都是线程安全的,可以参考以下地址: http://www.regular-expressions.info/ruby.html 其中的special variables一节 http:/...

killyouhdy的博客 202
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CSTO
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