多线程

 

更普遍的是多个线程生产,多个线程消费,那么就极有可能出现唤醒生产者的是另一个生产者或者唤醒消费者的是另一个消费者,这样的情况下用if就必然会现类似过度生产或者过度消费的情况了,典型如IndexOutOfBoundsException的异常。所以所有的java书籍都会建议开发者永远都要把wait()放到循环语句里面

 

耐心看下面这个两个生产者两个消费者的场景,如果我们代码中使用了notify()而非notifyAll(),假设消费者线程1拿到了锁,判断buffer为空,那么wait(),释放锁;然后消费者2拿到了锁,同样buffer为空,wait(),也就是说此时Wait Set中有两个线程;然后生产者1拿到锁,生产,buffer满,notify()了,那么可能消费者1被唤醒了,但是此时还有另一个线程生产者2在Entry Set中盼望着锁,并且最终抢占到了锁,但因为此时buffer是满的,因此它要wait();然后消费者1拿到了锁,消费,notify();这时就有问题了,此时生产者2和消费者2都在Wait Set中,buffer为空,如果唤醒生产者2,没毛病;但如果唤醒了消费者2,因为buffer为空,它会再次wait(),这就尴尬了,万一生产者1已经退出不再生产了,没有其他线程在竞争锁了,只有生产者2和消费者2在Wait Set中互相等待,那传说中的死锁就发生了。

但如果你把上述例子中的notify()换成notifyAll(),这样的情况就不会再出现了,因为每次notifyAll()都会使其他等待的线程从Wait Set进入Entry Set,从而有机会获得锁。

其实说了这么多,一句话解释就是之所以我们应该尽量使用notifyAll()的原因就是,notify()非常容易导致死锁。当然notifyAll并不一定都是优点,毕竟一次性将Wait Set中的线程都唤醒是一笔不菲的开销,如果你能handle你的线程调度,那么使用notify()也是有好处的。



作者:A_客
链接:https://www.jianshu.com/p/25e243850bd2
来源:简书
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根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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