Java 内存模型以及并发编程点滴

本文解析了Java并发编程的基础原理,重点介绍了锁机制如何确保线程安全及内存可见性,并探讨了volatile关键字的作用及其限制。

感觉java 的并发编程没有那么神秘的也就是基于JSR 133 :Java 内存模型和线程规范。并发编程中用的最多的各种锁比如    intrinsic lock  (synchronized  方法或者 synchronized block)  和 ReentranLock  有两个非常重要的作用:

    第一, 保证只有一个线程能够进入lock 控制的代码区。这个应该是大家都很清楚的了。 

    第二   就是内存的可见性。感觉很多程序员包括本人以前也不是太重视。  编译器会在各种锁相关的代码里面的锁离开前以及锁进入后分别加入内存的store barrier 和 load barrier。 store barrier 会让当前线程将操作的数据从cache 中 同步到主内存。 load barrier 会刷新cache 保证能从主内存拿到最新的数据。  这样不同线程如果在不同cpu core 上执行也会同步它们的cache 保证数据得到同步。 

 

   volatile 关键字在并发编程的时候常常作为限定符用到各种状态或开关变量中。  JSR133 中规定:在 valatile 的写后面放入 store barrier,   读前面 放入 load barrier. 因此一个线程如果修改了  volatile 变量,其它的线程可以读到这个变量的最新值。  JSR 133 也就对 valatile 变量做此保证。

      如果两个线程同时修改volatile 变量的话 行为就不确定了。 只能一个线程能修改 volatile 变量。

      volatile 变量与没有   read-modify-write 这种原子性的保证。 这个需要各种 Atomic××× 变量。

 

   final fields  在JSR 133 着墨也比较多的。  An object is con-

sidered to be completely initialized when its constructor finishes.  A thread that can only see a

reference to an object after that object has been completely initialized is guaranteed to see the

correctly initialized values for that object’s final fields.  也就是说如果一个对象完成了初始化, 它的final fields 的值一定是可见的了。  我们可以利用这种特性定义些 immutable 对象(它们的所有域是final的)用来在 线程之间不需要加锁来交换数据。 

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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