【高并发系列】15、线程阻塞工具类 LockSupport

从MC到DC:三维重建算法的核心原理与实战对比 本文深入对比了三维重建领域两大经典算法Marching Cubes(MC)与Dual Contouring(DC)的核心原理与实战表现。MC算法原理直观、实现简单,但存在特征丢失和二义性问题;DC算法通过求解二次误差函数(QEF)和利用法向量信息,能更好地保留模型的尖锐特征,但计算更复杂。文章结合医学影像处理实例,为开发者根据速度、精度和特征保真度需求选择合适算法提供了清晰指南。 阅读详情

1、定时阻塞

java.util.concurrent.locks.LockSupport可以在线程内任意位置让线程阻塞;

与Thread.suspend()方法比,弥补了由于resume()方法在suspend()方法之前发生而导致线程无法继续执行的情况;

与Object.wait()方法比,不需要首先获得某个对象的锁,也不会抛出InterruptedException异常;

使用LockSupport重写suspend()方法永久卡死线程的例子,请见 ==>> 

【高并发系列】3、线程那些事儿 - 5、挂起suspend()和继续执行resume()线程

现修改如下

public class LockSupportDemo {
	public static Object lock = new Object();
	private static ChangeObjectThread t1 = new ChangeObjectThread("t1");
	private static ChangeObjectThread t2 = new ChangeObjectThread("t2");
	public static class ChangeObjectThread extends Thread {
		public ChangeObjectThread(String name) {
			super.setName(name);
		}

		@Override
		public void run() {
			synchronized (lock) {
				System.out.println("In " + getName());
				LockSupport.park();
			}
		}
	}
	public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
		t1.start();
		Thread.sleep(2000);
		t2.start();
		LockSupport.unpark(t1);
		LockSupport.unpark(t2);
		t1.join();
		t2.join();
	}
}

把suspend()方法和resume()方法用park()和unpark()方法替换;

无法保证unpark()方法发生在park()方法之后,但是执行发现可以正常结束,不会出现suspend()方法线程永远挂起的情况;

LockSupport类使用类似信号量Semaphore的机制;为每一个线程准备了一个许可;如果许可可用,park()方法立即返回,并且消费这个许可(将许可变为不可用);如果许可不可用,就会阻塞,而unpark()方法使一个许可变为可用;

与信号量区别在于,这个许可不能累加,每个线程只有一个许可;

2、中断响应

LockSupport不会抛出InterruptedException异常,但可以从Thread.interrupted()等方法中获得中断标记;

t1获得lock锁,park()阻塞t1,t1.interrupt()被中断,t1马上响应并返回,释放lock锁;t2获得lock锁,park()方法阻塞后,unpark()继续执行,退出程序;

public class LockSupportIntDemo {
	public static Object lock = new Object();
	private static ChangeObjectThread t1 = new ChangeObjectThread("t1");
	private static ChangeObjectThread t2 = new ChangeObjectThread("t2");
	public static class ChangeObjectThread extends Thread {
		public ChangeObjectThread(String name) {
			super.setName(name);
		}
		@Override
		public void run() {
			synchronized (lock) {
				System.out.println("In " + getName());
				LockSupport.park();
				if (Thread.interrupted()) {
					System.out.println(getName() + " is interrupted.");
				}
			}
			System.out.println(getName() + " is finished.");
		}
	}
	public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
		t1.start();
		TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1000);
		t2.start();
		t1.interrupt();
		TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(1000);
		LockSupport.unpark(t2);
	}
}

console

In t1
t1 is interrupted.
t1 is finished.
In t2
t2 is finished.

 

深度学习模型轻量化方法之【量化】 量化虽然有着硬件友好和功效提升的特点,但它也引入了模型性能的折衷。因此,设计有效的量化策略需要在模型大小、性能以及运算速度之间做出平衡。随着深度学习算法和硬件加速技术的快速发展,量化方法在使深度网络轻量化和提高部署效率方面持续发挥着重要作用。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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")

科普文:Java基础系列之【Thread.sleep、synchronized、LockSupport.park的线程阻塞有何区别?】

在日常编码的过程中,我们经常会使用Thread.sleep、LockSupport.park()主动阻塞线程,或者使用synchronized和Object.wait来阻塞线程保证并发安全。此时我们会发现,对于Thread.sleep和Object.wait方法是会抛出InterruptedException,而LockSupport.park()和synchronized则不会。而当我们调用Thread.interrupt方法时,除了synchronized,其他线程阻塞的方式都会被唤醒。

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我只管埋头前行,剩下的交给时间。 1080

LockSupport与线程等待唤醒机制

LockSupport是什么 LockSupport线程工具类 定义了许多方法来控制当前线程 俗称 锁中断 是用来创建锁和其他同步类的基本线程阻塞原语。 LockSupport中的park()和unpark()分别是阻塞线程和解除阻塞线程 LockSupport类使用了一种名为Permit(许可)的概念来做到阻塞和唤醒线程的功能, 每个线程都有一个许可, 许可只有两个值1和零,默认是零。 可以把许可看成是一种(0,1)信号量(Semaphore),但与 Semaphore 不同的是,许可的累加上限是1。

我的博客 530

LockSupport工具类介绍

1)park--unPark 类似于对象锁中的 wait-notify/notifyAll,也是用来阻塞/唤醒 线程,但 wait--notify 只能先wait,后 notify,使用不当的话可能会引起死锁的问题,3)wait -- notify 的调用需要依赖对象,但 park--unPark 不需要依赖对象,只需要。LockSupport提供的是一个许可,如果存在许可,线程在调用park的时候,会立马返回,此时许可也会被消费掉,如果没有许可,则会阻塞。死锁的问题,unpark 可以唤醒指定的线程;

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公平锁: 多个线程按照申请锁的顺序获取锁 非公平锁: 多个线程获取锁的顺序不是按照申请锁的顺序,有可能后申请的线程比先申请的线程优先获取锁,有可能造成优先级反转或者饥饿现象,但是非公平锁吞吐量大 ReentrantLock的默认构造是非公平锁,可以在构造中写true变成公平锁 Synchronized也是非公平锁,由于其并不像ReentrantLock是通过AQS的来实现线程调度,所以并没有任何办法使其变成公平锁。 ...

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Java线程阻塞和唤醒的几种方式

Object类自带的方法 使用wait()方法来阻塞线程,使用notify()和notifyAll()方法来唤醒线程。 调用wait()方法后,线程将被阻塞,wait()方法将会释放当前持有的监视器锁(monitor),直到有线程调用notify/notifyAll()方法后方能继续执行。 notify/notifyAll()方法只是解除了等待线程的阻塞,并不会马上释放监视器锁,而是在相应的被synchronized关键字修饰的同步方法或同步代码块执行结束后才自动释放锁。 默认使用非公平锁,无法修改。 缺点

Ramscy 6007

Java 多线程高并发 3.8 — LockSupport 简单使用

先讲讲主要的 api 名称 描述 park() 相当于 suspend() 使线程挂起 unpark(Thread thread) 相当于 thread.resume() 唤醒线程 park(Object blocker) 功能和 park() 一样,但是 blocker 可以当作参数在不同线间传递 getBlocker(Thread t) 可以获取到线程 t 调用 ...

锄禾日当午,啥都不靠谱;闲来没事做,不如写博客。 520

科普文:JUC系列之多线程门闩同步器LockSupport的使用和源码解读

是用来创建锁和其他同步类的基本线程阻塞原语。中的park()和的作用分别是阻塞线程和解除阻塞线程,而且park()和不会遇到“和所可能引发的死锁”问题。调用park()的线程和另一个试图将其的线程之间的竞争将保持活性。因为park()和unpark()有许可(permit)的存在,permit只有两个值1和0(默认)。permit默认值是0,所以一开始调用park()方法,线程必定会被阻塞。调用方法后,会自动唤醒thread线程,即park方法立即返回。当调用方法,就会将thread线程的许可。

为无为,事无事,味无味。 775

LockSupport详解

lockSupport

qq_38217747的博客 767
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