Concurrent Synchronizer Framework(1)

DougLea并发包解析
本文探讨了DougLea的concurrent包中的lock机制,在Java 1.5及1.6版本中相较于JVM级别的synchronized锁表现出更高的性能与更好的伸缩性。文章通过解析《The java.util.concurrent Synchronizer Framework》一书的第三章《DESIGN AND IMPLEMENTATION》,深入剖析了Synchronizer框架的设计理念与实现细节。

Doug Lea大神的concurrent包的lock,无论是在1.5还是1.6上(开或是不开自旋锁选项),都比jvm级别的synchronized高效和伸缩性更强,功能更丰富。对此很是好奇,语法上的实现是如何打败jvm级别上的实现?从Doug Lea的《The java.util.concurrent Synchronizer Framework》开始,感兴趣的筒子们可下来拜读一下。

这个系列主要是《Framework》第三章《DESIGN AND IMPLEMENTATION》的读书笔记或是简单翻译,如果时间充足第四章《USAGE》也会做些笔记。后继会把Synchronizer Framework的一些关键代码实现分析一下。

不是关键的部分的描述,不会字字计较,有些e文还真是不知怎么用中文表达。

Synchronizer的基本思想是很简单的。

一个acquire的操作如下:

 

while (synchronization state does not allow acquire) {
    enqueue current thread if not already queued;
    possibly block current thread;
}

 

一个release操作如下:

 

update synchronization state;
if (state may permit a blocked thread to acquire)
    unblock one or more queued threads;
 

 

 

为了支持以上的操作,需要以下的三个基础组件的协调

  • Atomically managing synchronization state
  • Blocking and unblocking threads
  • Maintaining queues

创建一个拥有三个各自独立的基础组件的framework是允许的。但是这可能不高效和不合适。例如:queue nodes的信息一定要和unblocking的需要相一致;公开的方法特征也依赖于synchronization state.

synchronizer framework里,一个中心的设计思想是为这三个基础组件各自选择一个具体的实现(concrete implementation),但是在它们的用法上允许存在一个大范围的选择。它故意的限制了适用的范围,但提供足够高的效率的支持。事实上不存在任何理由不使用这个framework,而选择白手起家,从头开发一个synchronizer。

 

 

 

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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