java 并发 ConcurrentHashMap 与 HashTable源码分析总结

本文详细解读了Java并发锁机制中的ReentrantLock类的源码实现,包括其内部结构、关键方法以及公平与非公平锁的区别。通过深入分析ReentrantLock的源码,揭示了其如何解决并发问题并确保线程安全。

一、HashTable

源码结构大致与HashTable相同,不同的地方是对数据进行读取操作的方法都加上了synchronized


二、ConcurrentHashMap 则使用了 ReentrantLock 来解决并发问题。


三、java.util.concurrent.locks.ReentrantLock分析

其代码结构大致如下:

public class ReentrantLock implements Lock{

private final Sync sync;

static abstract class Sync extends AbstractQueuedSynchronizer{

private volative int state; (AbstractQueuedSynchronizer中定义的变量)

final boolean nofairTryAcquire(int acquires);

protected final boolean tryRelease(int releases);

  ...

}

final static class NonfairSync extends Sync;

final static class FairSync extends Sync;

...

}

摘取其中两段代码:

 final boolean nofairTryAcquire(int acquires) {
134
            final Thread current = Thread.currentThread();
135
            int c = getState();
136
            if (c == 0) {
137
                if (compareAndSetState(0, acquires)) {  //使用Native的CAS方法来保证原子性
138
                    setExclusiveOwnerThread(current);
139
                    return true;
140
                }
141
            }
142
            else if (current == getExclusiveOwnerThread()) {
143
                int nextc = c + acquires;
144
                if (nextc < 0) // overflow
145
                    throw new Error("Maximum lock count exceeded");
146
                setState(nextc);
147
                return true;
148
            }
149
            return false;
150
        }
 
  
 protected final boolean tryRelease(int releases) {
153
            int c = getState() - releases;

  
                     // getExclusiveOwnerThread()方法虽然读取了共享变量,但是不需要使用CAS方法,这是因为 getExclusiveOwnerThread()的Thread可能会改变,但是怎么都不会改变 Thread.currentThread() != getExclusiveOwnerThread()的值,因为currentThread在此行无法改变ExclusiveOwnerThread是否是自己。
154
            if (Thread.currentThread() != getExclusiveOwnerThread())
155
                throw new IllegalMonitorStateException();
156
            boolean free = false;
157
            if (c == 0) {
158
                free = true;
159
                setExclusiveOwnerThread(null);
160
            }
161
            setState(c);
162
            return free;
163
        }

  至于 fairTryAcquire 与 nofairTryAcquire的不同,主要在与获取锁的条件判断上,除了

compareAndSetState(0,acquires)判断state是否为0外,多了一个条件 !hasQueuedPredecessors();

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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