Inside AbstractQueuedSynchronizer (1)

深入理解Java并发包中的synchronizers

Inside AbstractQueuedSynchronizer (1)

Inside AbstractQueuedSynchronizer (2)

Inside AbstractQueuedSynchronizer (3)

Inside AbstractQueuedSynchronizer (4)

 

1 Overview

    如果查看ReentrantLock,CountDownLatch,Semaphore,FutureTask,ThreadPoolExecutor的源码,都会发现有个名叫Sync的静态内部类,继承自AbstractQueuedSynchronizer。实际上AbstractQueuedSynchronizer是java.util.concurrent的核心组件之一,它为并发包中的其他synchronizers提供了一组公共的基础设施。

 

2 LockSupport
    在介绍AbstractQueuedSynchronizer之前,首先要介绍一下java.util.concurrent.locks.LockSupport。在LockSupport出现之前,如果要block/unblock某个Thread,除了使用Java语言内置的monitor机制之外,只能通过Thread.suspend()和Thread.resume()。然而Thread.suspend()和Thread.resume()基本上不可用,除了可能导致死锁之外,它们还存在一个无法解决的竞争条件:如果在调用Thread.suspend()之前调用了Thread.resume(),那么该Thread.resume()调用没有任何效果。LockSupport最主要的作用,便是通过一个许可(permit)状态,解决了这个问题。

 

      那么LockSupport和Java语言内置的monitor机制有什么区别呢?它们的语义是不同的。LockSupport是针对特定Thread来进行block/unblock操作的;wait()/notify()/notifyAll()是用来操作特定对象的等待集合的。为了防止知识生锈,在这里简单介绍一下Java语言内置的monitor机制(详见:http://whitesock.iteye.com/blog/162344 )。正如每个Object都有一个锁, 每个Object也有一个等待集合(wait set),它有wait、notify、notifyAll和Thread.interrupt方法来操作。同时拥有锁和等待集合的实体,通常被成为监视器(monitor)。每个Object的等待集合是由JVM维护的。等待集合一直存放着那些因为调用对象的wait方法而被阻塞的线程。由于等待集合和锁之间的交互机制,只有获得目标对象的同步锁时,才可以调用它的wait、notify和notifyAll方法。这种要求通常无法靠编译来检查,如果条件不能满足,那么在运行的时候调用以上方法就会导致其抛出IllegalMonitorStateException。

 

    wait() 方法被调用后,会执行如下操作:

  • 如果当前线程已经被中断,那么该方法立刻退出,然后抛出一个InterruptedException异常。否则线程会被阻塞。
  • JVM把该线程放入目标对象内部且无法访问的等待集合中。
  • 目标对象的同步锁被释放,但是这个线程锁拥有的其他锁依然会被这个线程保留着。当线程重新恢复质执行时,它会重新获得目标对象的同步锁。

    notify()方法被调用后,会执行如下操作:

  • 如果存在的话,JVM会从目标对象内部的等待集合中任意移除一个线程T。如果等待集合中的线程数大于1,那么哪个线程被选中完全是随机的。
  • T必须重新获得目标对象的同步锁,这必然导致它将会被阻塞到调用Thead.notify()的线程释放该同步锁。如果其他线程在T获得此锁之前就获得它,那么T就要一直被阻塞下去。
  • T从执行wait()的那点恢复执行。

    notifyAll()方法被调用后的操作和notify()类似,不同的只是等待集合中所有的线程(同时)都要执行那些操作。然而等待集合中的线程必须要在竞争到目标对象的同步锁之后,才能继续执行。

 

    LockSupport类中比较重要的方法有如下几个:

public static void park() {
    unsafe.park(false, 0L);
}

public static void park(Object blocker) {
    Thread t = Thread.currentThread();
    setBlocker(t, blocker);
    unsafe.park(false, 0L);
    setBlocker(t, null);
}

public static void unpark(Thread thread) {
    if (thread != null)
        unsafe.unpark(thread);
}

    其中park()和park(Object blocker)方法用于block当前线程,unpark(Thread thread)方法用于unblock制定的线程。 跟Thread.suspend()和Thread.resume()不同的是,LockSupport通过许可(permit)机制保证:如果当前线程拥有许可,那么park系列方法会消费掉该许可,并且立即返回(不会被阻塞)。也就是说如下代码在执行的时候,不会被阻塞:

LockSupport.unpark(Thread.currentThread());
LockSupport.park();

    需要注意的是:许可不会被累计。也就是说在park调用之前的多次unpark调用,只会unblock一次park调用。即以下代码会被阻塞:

LockSupport.unpark(Thread.currentThread());
LockSupport.unpark(Thread.currentThread());
LockSupport.park();
LockSupport.park();

    关于park()和park(Object blocker)的区别,Object blocker参数的作用在于允许记录当前线程被阻塞的原因,以便监控分析工具进行分析。官方的文档中也更建议使用park(Object blocker)。此外,跟Object.wait()方法一样,park系列方法也会因为伪唤醒的原因返回。

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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