线程同步的方法

线程如何同步?如何使用同步方法? 当两个或两个以上的线程需要共享资源,它们需要某种方法来确定资源在某一刻仅被一个线程占用。达到此目的的过程叫做同步。像你所看到的,Java为此提供了独特的,语言水平上的支持。 同步的关键是管程(也叫信号量semaphore)的概念。管程是一个互斥独占锁定的对象,或称互斥体(mutex)。在给定的时间,仅有一个线程可以获得管程。当一个线程需要锁定,它必须进入管程。所有其他的试图进入已经锁定的管程的线程必须挂起直到第一个线程退出管程。这些其他的线程被称为等待管程。一个拥有管程的线程如果愿意的话可以再次进入相同的管 阅读详情

wait():作用是使得当前调用wait方法所在部分(代码块)的线程停止执行,并释放当前获得的调用wait所在的代码块的锁,并在其他线程调用notify或者notifyAll方法时恢复到竞争锁状态(一旦获得锁就恢复执行)。

调用wait方法需要注意几点:

        第一点:wait被调用的时候必须在拥有锁(即synchronized修饰的)的代码块中。

        第二点:恢复执行后,从wait的下一条语句开始执行,因而wait方法总是应当在while循环中调用,以免出现恢复a执行后继续执行的条件不满足却继续执行的情况。

        第三点:若wait方法参数中带时间,则除了notify和notifyAll被调用能激活处于wait状态(等待状态)的线程进入锁竞争外,在其他线程中interrupt它或者参数时间到了之后,该线程也将被激活到竞争状态。

        第四点:wait方法被调用的线程必须获得之前执行到wait时释放掉的锁重新获得才能够恢复执行。

 

notify():唤醒一个处于等待状态的线程,注意的是在调用此方法的时候,并不能确切的唤醒某一个等待状态的线程,而是由JVM确定唤醒哪个线程,而且不是按优先级。

 

notityAll():唤醒所有处入等待状态的线程,注意并不是给所有唤醒线程一个对象的锁,而是让它们竞争。

 

synchronized关键字:

        第一点:synchronized用来标识一个普通方法时,表示一个线程要执行该方法,必须取得该方法所在的对象的锁。

        第二点:synchronized用来标识一个静态方法时,表示一个线程要执行该方法,必须获得该方法所在的类的类锁。

        第三点:synchronized修饰一个代码块。类似这样:synchronized(obj) { //code.... }。表示一个线程要执行该代码块,必须获得obj的锁。这样做的目的是减小锁的粒度,保证当不同块所需的锁不冲突时不用对整个对象加锁。利用零长度的byte数组对象做obj非常经济。

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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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在Java中,进行线程同步的方法有哪些?

关键字:最常用的同步方法,可以用于同步方法和同步代码块。:显示锁,提供比更强大的功能。:用于处理读写锁,适合频繁读少量写的场景。volatile关键字:保证变量的可见性,适用于不需要原子性的场景。Atomic类:通过 CAS(比较并交换)实现原子性操作。Semaphore:用于控制并发访问的线程数。和:用于线程协调。选择不同的同步机制取决于应用场景的需求和性能考虑。

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kobejayandy
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