Java内存模型-相关概念

本文深入探讨Java内存模型(JMM)的核心概念,包括happens-before原则、as-if-serial语义、Volatile变量特性和锁的内存语义。通过这些关键内容的理解,帮助读者掌握JMM如何确保内存可见性和多线程程序的一致性。

1、Happens-before

      JMM使用happens-before的概念阐述操作之间的内存可见性。在JMM中,如果一个操作执行的结果需要对另一个操作可见,那么这两个操作之间必须存在happens-before关系。两个操作可以是一个线程内、也可以是不同线程之间。Happens-before规则如下:

                  程序顺序规则:一个线程中的每个操作,h-b于该线程中的任意后续操作;

                  监视器规则:对一个监视器锁的解锁,h-b于随后对这个监视器的加锁;

                  Volatile变量规则:对一个Volatile域的写,h-b于任意后续对这个Volatile域的读;

                  传递性:如果A h-b B,且B h-b C,那么A h-b C;

        注意:两个操作之间具有happens-before关系,并不意味着前一操作必须要在后一操作之前执行。happens-before仅仅要求前一操作(执行结果)对后一操作可见。

 

2、As-if-servial 语义

      As-if-serial语义意思指:不管怎么重排序(编译器和处理器),(单线程)程序执行结构不能被改变。为了遵守该语义,编译器和处理器不会对存在数据依赖关系的操作做重排序。as-if-serial语义使单线程程序员无需担心重排序会干扰他们,也无需担心内存可见性问题。

 

3、数据竞争与顺序一致性保证

       JMM对正确同步的多线程程序的内存一致性做如下保证:如果程序是正确同步的,程序的执行将具有顺序一致性----即程序的执行结果与该程序在顺序一致性内存模型中执行结果相同。

 

4、Volatile

      Volatile变量具有如下特性:

             可见性:对于一个Volatile变量的读,总是能看到(任意线程)对这个Volatile变量最后的写入。

             原子性:对任意单个Volatile变量的读写具有原子性。对一个Volatile变量的单个读/写操作,与对一个普通变量的读/写操作使用同一个锁来同步,它们之间的执行效果相同。

       从JSR-133开始,Volatile变量的写-读可以实现线程之间的通信。从内存语义的角度来说,Volatile与锁有相同的效果:Volatile写和锁的释放有相同的内存语义;Volatile读与锁的获取有相同的内存语义。

       Volatile写的内存语义如下:当写一个Volatile变量时,JMM会把该线程对应的本地内存中的共享变量刷新到主内存。Volatile读的内存语义如下:当读一个Volatile变量时,JMM会把该线程对应的本地内存的共享变量设置为无效,然后直接从主内存中读取共享变量。

        Volatile仅仅保证对单个Volatile变量的读写具有原子性,而锁的互斥执行的特征可以确保对整个临界区代码的执行具有原子性。

 

5、锁

        锁的获取以及释放的内存语义与Volatile变量的一致。

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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