singleton模式的一种变体:double-checked locking

博客介绍了Singleton模式在单线程和多线程环境下的实现差异。单线程下常规实现的Singleton模式在多线程环境会出现重复创建实例问题。为解决此问题,引入Double-checked Locking模式,通过两次检查,既避免效率瓶颈,又防止重复创建。
singleton模式的一种变体:double-checked locking

在单线程下,我们的singleton多半是这样(java):
class Singleton{
  private Singleton(){ //... };
  private static Singleton instance = null;
  public static Singleton getInstance
  {
    if ( instance == null )
      instance = new Singleton();
    return instance;
  };
  //...
  }

但是在多线程环境下,这里有个问题:如果一个线程先检查了instance==null,然后开始创建新的实例;同时另一个线程又来检查instance==null(此时第一个线程的创建还没完成),然后也创建新的实例。这样就有了Singleton类的两个实例——我们的singleton模式失败了。

所以我们应该加入同步代码。但是加在哪里呢?如果每个线程都需要同步再获得实例引用,这必然会形成一个瓶颈;如果在instance==null的检查后面加同步代码……这根本没有用。为什么?自己想想吧。

我们应该怎么办?同步代码肯定应该在instance==null的后面,同时,在创建新对象之前应该再检查一次instance==null:
class Singleton{
  //...
  private synchronized static void doSync(){
    //在这里同步
  }
  public Singleton getInstance(){
    if(instance==null){
      Singleton.doSync();
      if(instance==null)  // 再进行一次检查
        instance = new Singleton();
    }
    return instance;
  }

两次检查,既避免了效率瓶颈,又避免了重复创建。这就是double-checked locking模式。
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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 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)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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