Java ThreadLocal分析

ThreadLocal原理与最佳实践
本文深入解析ThreadLocal的工作原理,包括其内部结构和使用场景,同时提供了在多线程环境下如何有效利用ThreadLocal的建议,避免常见陷阱,如线程池中的误用和内存泄漏风险。

场景:

1.存放数据,这个数据只能被创建这个变量的线程所访问

    Q:那么问什么不用线程私有变量?

    A: 自己维护麻烦及使用起来比较麻烦,如果想要达到ThreadLocal的效果,其工作量相当于自己实现一个ThreadLocal了

用法:

可以把ThreadLocal变量定义为一个公共类的static成员变量,这样当在程序逻辑一开始set一个值之后,后面的操作就可以直接通过这个静态变量来get之前set的值,不用通过函数调用一层层传递了。

原理:

0.每一个线程都会有一个ThreadLocalMap(ThreadLocal的内部类),ThreadLocalMap可以理解为线程内的单例模式。针对每个线程,只会有一个ThreadLocalMap。存储结构大致如下

1.本质上是个Entry数组(其实就相当于一个map),map的key是new出来的ThreadLocal实例的WeakReference,map的value就是用户自定义的值

2.get的时候会先通过Thread.currentThread()获取到当前线程,然后根据当前线程中存储的ThreadLocalMap,再从这个map里面拿到ThreadLocal的值

建议:

1.线程池中慎用ThreadLocal,因为线程池中的线程是可以复用的。可能会取到与预期不符的值

2.注意OOM问题

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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