ThreadLocal 源码分析

本文详细介绍了ThreadLocal类的作用及其实现原理,包括如何使用ThreadLocalMap确保线程安全性和隔离性,以及如何通过ThreadLocal存储线程私有变量。

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ThreadLocal字段意义为线程本地,其实表达不够准确,应该为线程本地变量或线程局部变量更合适一些。

ThreadLocal 常用来存储每个线程的私有信息,相当于是线程组的私有变量容器,每个变量值为单一线程私有,不被其他线程共享。

ThreadLocal类的方法解析:

 

    protected T initialValue() {
        return null;
    }

initialValue方法用来初始化线程变量容器的数据,相当于调用了set方法设置线程实例与变量的关联关系,此方法在需要初始化时可以被覆盖, 实现具体的初始化数据逻辑。

 

    public T get() {
        Thread t = Thread.currentThread();
        ThreadLocalMap map = getMap(t);
        if (map != null) {
            ThreadLocalMap.Entry e = map.getEntry(this);
            if (e != null)
                return (T)e.value;
        }
        return setInitialValue();
    }

get方法用来获取ThreadLocal的本地变量容器的值, 当ThreadLocalMap不为null时,返回ThreadLocalMap里的值,当ThreadLocalMap为null时,返回initialValue方法的初始值。

 

    private T setInitialValue() {
        T value = initialValue();
        Thread t = Thread.currentThread();
        ThreadLocalMap map = getMap(t);
        if (map != null)
            map.set(this, value);
        else
            createMap(t, value);
        return value;
    }

 setInitialValue方法用来设置初始化值,把初始值放入ThreadLocalMap里,这里可以看出,ThreadLocal的变量容器为ThreadLocalMap, ThreadLocalMap为一种为ThreadLocal订制的HashMap。

 

    public void set(T value) {
        Thread t = Thread.currentThread();
        ThreadLocalMap map = getMap(t);
        if (map != null)
            map.set(this, value);
        else
            createMap(t, value);
    }

 set方法用来为线程容器设置变量值。

 

     public void remove() {
         ThreadLocalMap m = getMap(Thread.currentThread());
         if (m != null)
             m.remove(this);
     }

 remove方法用来移除ThreadLocal的容器ThreadLocalMap中设置的变量值。

 

小结:

ThreadLocal用来多线程场景下,使用ThreadLocalMap来保证线程的安全性和隔离性,保证了线程变量的私有性,比如可以存放每个线程对应的jdbc的connetion,或存储每个线程的序列号。

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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