何为fail-fast?

fail-fast

fail-fast机制,是一种错误检测机制。它只能被用来检测错误,因为JDK并不保证fail-fast机制一定会发生。

1 fail-fast简介

fail-fast 机制是java集合(Collection)中的一种错误机制。当多个线程对同一个集合的内容进行操作时,就可能会产生fail-fast事件。

例如:当某一个线程A通过iterator去遍历某集合的过程中,若该集合的内容被其他线程所改变了;那么线程A访问集合时,就会抛出ConcurrentModificationException异常,产生fail-fast事件

2 示例
import java.util.*;
import java.util.concurrent.*;

/*
 * @desc java集合中Fast-Fail的测试程序。
 *
 *   fast-fail事件产生的条件:当多个线程对Collection进行操作时,若其中某一个线程通过iterator去遍历集合时,该集合的内容被其他线程所改变;则会抛出ConcurrentModificationException异常。
 *   fast-fail解决办法:通过util.concurrent集合包下的相应类去处理,则不会产生fast-fail事件。
 *
 *   本例中,分别测试ArrayList和CopyOnWriteArrayList这两种情况。ArrayList会产生fast-fail事件,而CopyOnWriteArrayList不会产生fast-fail事件。
 *   (01) 使用ArrayList时,会产生fast-fail事件,抛出ConcurrentModificationException异常;定义如下:
 *            private static List<String> list = new ArrayList<String>();
 *   (02) 使用时CopyOnWriteArrayList,不会产生fast-fail事件;定义如下:
 *            private static List<String> list = new CopyOnWriteArrayList<String>();
 *
 */
public class FastFailTest {

    private static List<String> list = new ArrayList<String>();
    //private static List<String> list = new CopyOnWriteArrayList<String>();
    public static void main(String[] args) {

        // 同时启动两个线程对list进行操作!
        new ThreadOne().start();
        new ThreadTwo().start();
    }

    private static void printAll() {
        System.out.println("");

        String value = null;
        Iterator iter = list.iterator();
        while(iter.hasNext()) {
            value = (String)iter.next();
            System.out.print(value+", ");
        }
    }

    /**
     * 向list中依次添加0,1,2,3,4,5,每添加一个数之后,就通过printAll()遍历整个list
     */
    private static class ThreadOne extends Thread {
        public void run() {
            int i = 0;
            while (i<6) {
                list.add(String.valueOf(i));
                printAll();
                i++;
            }
        }
    }

    /**
     * 向list中依次添加10,11,12,13,14,15,每添加一个数之后,就通过printAll()遍历整个list
     */
    private static class ThreadTwo extends Thread {
        public void run() {
            int i = 10;
            while (i<16) {
                list.add(String.valueOf(i));
                printAll();
                i++;
            }
        }
    }

}

运行结果
运行该代码,抛出异常java.util.ConcurrentModificationException!即,产生fail-fast事件!

结果说明
(01) FastFailTest中通过 new ThreadOne().start() 和 new ThreadTwo().start() 同时启动两个线程去操作list。
ThreadOne线程:向list中依次添加0,1,2,3,4,5。每添加一个数之后,就通过printAll()遍历整个list。
ThreadTwo线程:向list中依次添加10,11,12,13,14,15。每添加一个数之后,就通过printAll()遍历整个list。
(02) 当某一个线程遍历list的过程中,list的内容被另外一个线程所改变了;就会抛出ConcurrentModificationException异常,产生fail-fast事件。

解决办法:

  • 若在多线程环境下使用fail-fast机制的集合,建议使用“java.util.concurrent包下的类”去取代“java.util包下的类”。
  • 所以,本例中只需要将ArrayList替换成java.util.concurrent包下对应的类即可。
3 原理分析
  • 产生fail-fast事件,是通过抛出ConcurrentModificationException异常来触发的

  • ConcurrentModificationException是在操作Iterator时抛出的异常,ArrayList的Iterator是在父类AbstractList.java中实现的,源码如下:

    package java.util;
    
    public abstract class AbstractList<E> extends AbstractCollection<E> implements List<E> {
    
      ...
    
      // AbstractList中唯一的属性
      // 用来记录List修改的次数:每修改一次(添加/删除等操作),将modCount+1
      protected transient int modCount = 0;
    
      // 返回List对应迭代器。实际上,是返回Itr对象。
      public Iterator<E> iterator() {
          return new Itr();
      }
    
      // Itr是Iterator(迭代器)的实现类
      private class Itr implements Iterator<E> {
            //假设操作后的光标位移
          int cursor = 0;
    
          int lastRet = -1;
    
          // 修改数的记录值。
          // 每次新建Itr()对象时,都会保存新建该对象时对应的modCount;
          // 以后每次遍历List中的元素的时候,都会比较expectedModCount和modCount是否相等;
          // 若不相等,则抛出ConcurrentModificationException异常,产生fail-fast事件。
          int expectedModCount = modCount;
    
          public boolean hasNext() {
              return cursor != size();
          }
    
          public E next() {
              // 获取下一个元素之前,都会判断“新建Itr对象时保存的modCount”和“当前的modCount”是否相等;
              // 若不相等,则抛出ConcurrentModificationException异常,产生fail-fast事件。
              checkForComodification();
              try {
                  E next = get(cursor);
                  lastRet = cursor++;
                  return next;
              } catch (IndexOutOfBoundsException e) {
                  checkForComodification();
                  throw new NoSuchElementException();
              }
          }
    
          public void remove() {
              if (lastRet == -1)
                  throw new IllegalStateException();
              checkForComodification();
    
              try {
                  AbstractList.this.remove(lastRet);
                  if (lastRet < cursor)
                      cursor--;
                  lastRet = -1;
                  expectedModCount = modCount;
              } catch (IndexOutOfBoundsException e) {
                  throw new ConcurrentModificationException();
              }
          }
    
          final void checkForComodification() {
              if (modCount != expectedModCount)
                  throw new ConcurrentModificationException();
          }
      }
    
      ...
    }

    结论:可以发现在调用 next() 和 remove()时,都会执行 checkForComodification()。若 “modCount 不等于 expectedModCount”,则抛出ConcurrentModificationException异常,产生fail-fast事件。

  • modCount是如何被修改的?可通过ArrayList的源码查看分析

    package java.util;
    
    public class ArrayList<E> extends AbstractList<E>
          implements List<E>, RandomAccess, Cloneable, java.io.Serializable
    {
    
        ...
        // list中容量变化时,对应的同步函数
        public void ensureCapacity(int minCapacity) {
            int minExpand = (elementData != DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA)
                // any size if not default element table
                ? 0
                // larger than default for default empty table. It's already
                // supposed to be at default size.
                : DEFAULT_CAPACITY;
    
            if (minCapacity > minExpand) {
                ensureExplicitCapacity(minCapacity);
            }
        }
    
       private void ensureCapacityInternal(int minCapacity) {
          if (elementData == DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA) {
              minCapacity = Math.max(DEFAULT_CAPACITY, minCapacity);
          }
          ensureExplicitCapacity(minCapacity);
         }
    
        private void ensureExplicitCapacity(int minCapacity) {
          modCount++;
          // overflow-conscious code
          if (minCapacity - elementData.length > 0)
              grow(minCapacity);
         }
    //扩容
        private void grow(int minCapacity) {
          // overflow-conscious code
          int oldCapacity = elementData.length;
          int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1);
          if (newCapacity - minCapacity < 0)
              newCapacity = minCapacity;
          if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0)
              newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);
          // minCapacity is usually close to size, so this is a win:
          elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
      }
    
      // 添加元素到队列最后
      public boolean add(E e) {
          ensureCapacityInternal(size + 1);  // Increments modCount!!
          elementData[size++] = e;
          return true;
      }
    
      // 添加元素到指定的位置
      public void add(int index, E element) {
          rangeCheckForAdd(index);
    
          ensureCapacityInternal(size + 1);  // Increments modCount!!
          System.arraycopy(elementData, index, elementData, index + 1,
                           size - index);
          elementData[index] = element;
          size++;
      }
     //添加集合
      public boolean addAll(Collection<? extends E> c) {
          Object[] a = c.toArray();
          int numNew = a.length;
          ensureCapacityInternal(size + numNew);  // Increments modCount
          System.arraycopy(a, 0, elementData, size, numNew);
          size += numNew;
          return numNew != 0;
      }
    
      ...
    }

    结论:可以发现无论是add()、remove(),还是clear(),只要涉及到修改集合中的元素个数时,都会改变modCount的值

4 fail-fast总结

当多个线程对同一个集合进行操作的时候,某线程访问集合的过程中,该集合的内容被其他线程所改变(即其它线程通过add、remove、clear等方法,改变了modCount的值);这时,就会抛出ConcurrentModificationException异常,产生fail-fast事件

<think>好的,我现在需要回答用户关于循环神经网络(RNN)的定义和原理的问题。首先,我要确保自己正确理解RNN的基本概念。RNN是一种专门处理序列数据的神经网络,与传统的全连接网络不同,它通过循环结构保持对先前信息的记忆。用户可能希望了解RNN为什么适用于时间序列、自然语言处理等任务。 接下来,我得回顾RNN的核心原理。关键点包括循环结构、时间展开、参数共享以及如何处理序列依赖。需要解释隐状态h_t是如何传递历史信息的,以及参数共享如何减少参数量。同时,要提到RNN的数学表达式,例如$h_t = \tanh(W_{xh}x_t + W_{hh}h_{t-1} + b_h)$,这样用户能直观看到计算过程。 然后,我得考虑RNN的优缺点。优点有处理变长序列、捕捉时间依赖等;缺点包括梯度消失/爆炸问题,导致长序列记忆困难。可能需要提到LSTM和GRU作为改进方案,但用户现在可能只需要基础原理,这部分可以简要带过。 用户提供的引用资料中提到了RNN的并行处理能力和分类,这些也需要整合进回答。例如,引用[3]提到RNN的序列记忆和并行处理能力,需要确保这些点被涵盖。同时,引用[1]和[2]强调了循环结构和与传统前馈网络的区别,这有助于对比说明RNN的独特之处。 组织回答结构时,应该先定义RNN,再讲原理,包括结构展开、参数共享、数学公式,然后讨论优缺点。最后,示例代码可以展示一个简单的RNN实现,帮助用户理解。注意要使用中文,并且按照用户的格式要求,行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但用户示例中的独立公式似乎没有单独成段,可能需要调整。不过根据用户指令,独立公式必须单独成段,所以数学公式如隐状态计算可能需要用$$...$$并换行。 需要检查LaTeX语法是否正确,例如变量斜体、括号匹配等。例如,在示例中用户用了$( \int...$,这里可能多了一个括号,需要避免类似的错误。同时,引用的标注要自然放在句末,如引用[^1]。 最后,生成相关问题,应围绕RNN的定义、原理、优缺点、应用及改进等方面,确保问题有针对性,帮助用户深入理解。例如,梯度消失问题、LSTM的区别、应用场景等。 总结步骤: 1. 定义RNN,对比传统网络。 2. 核心原理:循环结构、时间展开、参数共享、数学公式。 3. 优缺点:序列处理优势,梯度问题。 4. 示例代码(简单RNN的前向传播)。 5. 相关问题生成。 现在,需要确保每个部分准确引用提供的资料,并正确标注引用来源。同时,语言要简洁明了,结构清晰,符合用户要求的格式。</think>### 循环神经网络(RNN)的定义与原理 #### 1. **定义** **循环神经网络(RNN)** 是一种专门用于处理序列数据的神经网络。与传统前馈神经网络不同,RNN 通过引入**循环结构**,使得网络能够保留对先前时刻信息的记忆,从而捕捉序列中的时间依赖关系。例如,在自然语言处理中,RNN 可以理解句子中单词的上下文关系。 #### 2. **核心原理** RNN 的核心在于其**循环结构**,具体实现方式如下: - **时间展开**:RNN 将序列按时间步展开,每个时间步接收当前输入 $x_t$ 和上一时刻的隐状态 $h_{t-1}$,输出当前隐状态 $h_t$ 和预测结果 $y_t$。 - **参数共享**:所有时间步共享同一组参数(权重矩阵 $W_{xh}$、$W_{hh}$ 和偏置 $b_h$),显著减少模型参数量。 数学表达式如下: $$ h_t = \tanh(W_{xh}x_t + W_{hh}h_{t-1} + b_h) $$ $$ y_t = W_{hy}h_t + b_y $$ 其中,$\tanh$ 是激活函数,确保隐状态值在 [-1, 1] 之间。 #### 3. **关键特点** - **序列记忆能力**:通过隐状态 $h_t$ 传递历史信息,适用于时间序列预测、文本生成等任务[^3]。 - **并行处理能力**:RNN 可对序列中每个时间步并行计算,提升效率[^3]。 - **灵活的结构扩展**:可设计为单向或双向、单层或多层结构,适应不同需求。 #### 4. **优缺点分析** - **优点**: 1. 支持变长输入和输出。 2. 捕捉序列中的长期依赖(理论上有此能力,但实际存在局限性)。 - **缺点**: 1. **梯度消失/爆炸问题**:长序列训练时,梯度可能指数级衰减或增长,导致难以学习远距离依赖。 2. 计算复杂度较高。 #### 5. **代码示例(简单RNN前向传播)** ```python import numpy as np class SimpleRNN: def __init__(self, input_size, hidden_size): self.Wxh = np.random.randn(hidden_size, input_size) * 0.01 # 输入到隐层权重 self.Whh = np.random.randn(hidden_size, hidden_size) * 0.01 # 隐层到隐层权重 self.bh = np.zeros((hidden_size, 1)) # 隐层偏置 def forward(self, inputs): h_prev = np.zeros((self.Whh.shape[0], 1)) # 初始隐状态 outputs = [] for x in inputs: x = x.reshape(-1, 1) h_next = np.tanh(np.dot(self.Wxh, x) + np.dot(self.Whh, h_prev) + self.bh) outputs.append(h_next) h_prev = h_next return outputs ``` #### 6. **改进与扩展** 针对梯度问题,后续提出了 **LSTM**(长短期记忆网络)和 **GRU**(门控循环单元),通过引入门控机制选择性保留或遗忘信息,显著提升了长序列建模能力。 ---
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