A Hierarchical CLH Queue Lock

最新推荐文章于 2021-07-22 22:09:10 发布
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#Java #Concurrent #CLH

本文探讨了AHierarchicalCLHQueueLock论文,该研究虽未必适用于Java实践,但为并发队列的设计提供了新颖视角。

A Hierarchical CLH Queue Lock (Victor Luchangco, Daniel Nussbaum, Nir Shavit) 这篇论文值得仔细推敲，虽然未必适合在Java中实际应用，但是至少提供了一种思路。

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文章目录背景概念解释Java代码实现定义QNode定义Lock接口定义CLHLock使用场景运行代码代码输出代码解释unlock中的set操作为什么要有myPred，不用行不行参考 背景 相信大部分人在看AQS的时候都能看到注释上有这么一段话： The wait queue is a variant of a "CLH" (Craig, Landin, and Hagersten) lock queue. 为了更好的理解AQS中使用锁的思想，所以决定先好好理解CLH锁。 在网上能查到很多关于CLH的博客，
【Java并发编程实战】—–CLH队列锁
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JAVA并发编程学习笔记之CLH队列锁 NUMA与SMP SMP(Symmetric Multi-Processor)，即对称多处理器结构，指服务器中多个CPU对称工作，每个CPU访问内存地址所需时间相同。其主要特征是共享，包含对CPU，内存，I/O等进行共享。SMP的优点是能够保证内存一致性，缺点是这些共享的资源很可能成为性能瓶颈，随着CPU数量的增加，每个CPU都要访问相同的内
JAVA并发编程学习笔记之CLH队列锁
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02-10 323
NUMA与SMP SMP(Symmetric Multi-Processor)，即对称多处理器结构，指服务器中多个CPU对称工作，每个CPU访问内存地址所需时间相同。其主要特征是共享，包含对CPU，内存，I/O等进行共享。SMP的优点是能够保证内存一致性，缺点是这些共享的资源很可能成为性能瓶颈，随着CPU数量的增加，每个CPU都要访问相同的内存资源，可能导致内存访问冲突，可能会导致CPU资源的浪...
CLH锁
jackyechina的专栏
10-10 829
CLH锁即Craig, Landin, and Hagersten (CLH) locks，CLH锁是一个自旋锁，能确保无饥饿性，提供先来先服务的公平性。 CLH锁也是一种基于链表的可扩展、高性能、公平的自旋锁，申请线程只在本地变量上自旋，它不断轮询前驱的状态，如果发现前驱释放了锁就结束自旋。 SMP(Symmetric Multi-Processor)，即对称多处理器
CLH队列锁
自有贵人相助
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NUMA与SMP SMP(Symmetric Multi-Processor)，即对称多处理器结构，指服务器中多个CPU对称工作，每个CPU访问内存地址所需时间相同。其主要特征是共享，包含对CPU，内存，I/O等进行共享。SMP的优点是能够保证内存一致性，缺点是这些共享的资源很可能成为性能瓶颈，随着CPU数量的增加，每个CPU都要访问相同的内存资源，可能导致内存访问冲突，可能会导致CPU资源的浪
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### Hierarchical Embedding Model for Personalized Product Search In machine learning, hierarchical embedding models aim to capture the intricate relationships between products and user preferences by organizing items within a structured hierarchy. This approach facilitates more accurate recommendations and search results tailored specifically towards individual users' needs. A hierarchical embedding model typically involves constructing embeddings that represent both product features and their positions within a category tree or other organizational structures[^1]. For personalized product searches, this means not only capturing direct attributes of each item but also understanding how these relate across different levels of abstraction—from specific brands up through broader categories like electronics or clothing. To train such models effectively: - **Data Preparation**: Collect data on user interactions with various products along with metadata describing those goods (e.g., price range, brand name). Additionally, gather information about any existing hierarchies used in categorizing merchandise. - **Model Architecture Design**: Choose an appropriate neural network architecture capable of processing multi-level inputs while maintaining computational efficiency during training sessions. Techniques from contrastive learning can be particularly useful here as they allow systems to learn meaningful representations even when labels are scarce or noisy[^3]. - **Objective Function Formulation**: Define loss functions aimed at optimizing performance metrics relevant for ranking tasks; minimizing negative log-likelihood serves well as it encourages correct predictions over incorrect ones[^4]. Here’s a simplified example using Python code snippet demonstrating part of what might go into building one aspect of this kind of system—learning embeddings based off some hypothetical dataset containing customer reviews alongside associated product IDs: ```python import torch from torch import nn class HierarchicalEmbedder(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embed_dim=100): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim) def forward(self, x): return self.embedding(x) # Example usage: vocab_size = 5000 # Number of unique words/products embeddings_model = HierarchicalEmbedder(vocab_size) input_tensor = torch.LongTensor([i for i in range(10)]) # Simulated input indices output_embeddings = embeddings_model(input_tensor) print(output_embeddings.shape) # Should output something similar to "torch.Size([10, 100])" ``` This script initializes a simple PyTorch module designed to generate fixed-size vector outputs corresponding to given integer keys representing either textual tokens found within review texts or numeric identifiers assigned uniquely per catalog entry.
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