jvm随笔9-锁优化

1.自旋锁

问题:挂起和恢复线程要转入内核态中完成,许多应用,共享数据的锁定状态只会持续很短一段时间,为了这段时间去挂起和恢复线程并不值得。

两个或以上的线程并行执行时,可以让后面请求锁的那个线程等一下,但不放弃处理器的执行时间,看看持有锁的线程是否很快就会释放锁。为了让线程等待,只需让线程执行一个忙循环(自旋),避免了线程切换的开销

2.锁消除

虚拟机即时编译器在运行时,对一些代码要求同步,但是被检测到不可能存在共享数据竞争的锁进行消除

3.锁粗化

问题:如果一系列的连续操作都对一个对象反复加锁和解锁,甚至加锁操作是出现在循环体中,那么即使没有线程竞争,频繁的进行互斥同步操作也会导致不必要的性能损耗。

如果虚拟机探测到有这样一串零碎的操作都对同一个对象加锁,将会把加锁同步的范围粗化到整个操作序列的外部

4.轻量级锁

轻量级是相对于使用操作系统互斥量来实现的传统锁而言,传统锁机制被称为重量级锁,轻量级锁并不是用来代替传统的重量级锁的,他的本意是在没有多线程竞争的前提下,较少传统重量级锁使用操作系统互斥量产生的性能消耗

1)对象头

  • 存储对象自身的运行时数据,hashcode,分代年龄,指向锁记录的指针,指向重量级锁的指针(Mark word)
  • 存储指向方法区对象类型数据的指针

对象头信息是与对象自身定义的数据无关的额外存储成本

2)轻量级锁

代码进入同步快时,如果此同步对象没有锁定(锁标志位为01状态),虚拟机将在当前线程的栈帧中建立一个名为锁记录的空间,用于存储锁对象目前Mark word的拷贝。

虚拟机使用CAS操作尝试将对象的Mark word 更新为指向Lock Record的指针,如果这个更新操作成功了,这个线程就拥有了该对象的锁,并且对象Mark word 的锁标志位转变为 00,表示处于轻量级锁状态。

如果有两条以上的线程争用同一个锁,那轻量级锁就不再有效,要膨胀为重量级锁,锁标志状态位 变为 10

如何提升性能:对于绝大部分锁,在整个同步周期内都是不存在竞争的。如果没有竞争,轻量级锁使用CAS操作避免了使用互斥量的开销

5.偏向锁

消除数据在无竞争情况下的同步原语,不同于轻量级锁是在无竞争情况下使用CAS操作去消除同步使用的互斥量,那偏向锁就是在无竞争的情况下把整个同步都消除掉,连CAS都不做。

偏向锁的意思是这个锁会偏向第一个获得它的线程,如果在接下来的执行过程中,该锁没有被其他线程获取,则持有偏向锁的线程不需要再进行同步。

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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