自制乐观锁

本文介绍了一种自制乐观锁的实现方式,通过版本号检查来确保并发操作的一致性。示例代码展示了如何在多线程环境下使用乐观锁进行票务系统的并发购买操作,避免了常见的竞态条件问题。

ii)自制乐观锁:

例 2.2.1.2

package com;
public class Ticket_Opti_MarkToWin {
    private int number=4;
    private int numberVersion=0;
    private synchronized int updAtom(int num,int verNum)
    {
        int flag;
        if(numberVersion==verNum&&number>num){

        return flag;
    }
    
    void buyOne()
    {
/*前面的三句,都只是get,想改只有updAtom里面,
 你的buyOne只有改对和不改的权利,没有改错的权利*/        
        int myVersion=numberVersion;

        if(flag==1){
            System.out.println("买一张成功");
        }else{
            System.out.println("已经进队等了一会,买一张失败");
        }
    }
    
    void buyBatch(int num)
    {
        int myVersion=numberVersion;
        int myNumber=number;

    }
    
}



package com;
class MulThreMarkToWin extends Thread {
    Ticket_Opti_MarkToWin ticOpti_MarkToWin;

}
class MulThreMarkToWinBatch extends Thread {
    Ticket_Opti_MarkToWin ticOpti_MarkToWin;

}
public class TestConcurBuy_MarkToWin {
    public static void main(String[] args) {
        Ticket_Opti_MarkToWin ticOpti_MarkToWin=new Ticket_Opti_MarkToWin();
        Thread t1 = new MulThreMarkToWin(ticOpti_MarkToWin);
        Thread t2 = new MulThreMarkToWinBatch(ticOpti_MarkToWin);
        Thread t3 = new MulThreMarkToWin(ticOpti_MarkToWin);
        Thread t4 = new MulThreMarkToWin(ticOpti_MarkToWin);

        t1.start();
        t2.start();
        t3.start();
        t4.start();
    }
}

更多请看:https://blog.youkuaiyun.com/qq_44638460/article/details/104137404

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
<think>好的,我现在需要向用户介绍Redis自制的分布式锁。首先,我得回忆一下分布式锁的基本概念和Redis在这方面的应用。分布式锁主要用于在分布式系统中协调多个进程或服务对共享资源的访问,确保同一时间只有一个客户端能够执行特定操作。 用户提到的是“自制”分布式锁,可能是指不依赖现成库,自己实现。那么,我需要分步骤解释如何用Redis实现这样的锁。首先,应该提到最基础的实现方式,比如使用SET命令加锁,设置过期时间,以及使用Lua脚本保证原子性操作。 接下来,可能会想到使用SET命令的NX和PX选项,NX表示只有当键不存在时才设置,PX设置过期时间。这样可以避免死锁,因为即使客户端崩溃,锁也会自动释放。这里需要确保命令的原子性,所以必须用SET命令而非分开设置NX和过期时间。 然后是释放锁的部分。释放锁时,需要验证当前客户端是否持有锁,防止误删其他客户端的锁。这通常通过生成唯一的值(比如UUID)作为锁的值,并在删除时检查该值是否匹配。使用Lua脚本来保证原子性的检查和删除操作是关键,因为EVAL命令能确保脚本执行期间不会被其他命令打断。 但是,用户可能还会关心这种实现方式的潜在问题。比如,锁的过期时间设置是否合理,如果业务逻辑执行时间超过过期时间,会导致锁提前释放,进而引发问题。这时候可能需要引入自动续期的机制,也就是“看门狗”机制,定期延长锁的持有时间。 另外,还需要考虑Redis的高可用性。单点Redis实例存在故障风险,所以可能需要使用Redis集群或者RedLock算法来增强可靠性。不过RedLock也有其争议,需要权衡利弊。 还有,处理网络延迟和时钟漂移的问题。比如,客户端A获取锁后发生长时间GC停顿,导致锁过期,客户端B获取锁,之后A恢复并释放了B的锁。因此,唯一标识符和原子释放非常重要。 可能的步骤总结: 1. 使用SET NX PX命令获取锁,设置唯一值。 2. 执行操作。 3. 使用Lua脚本检查值并删除键来释放锁。 4. 处理锁续期和超时问题。 5. 考虑集群环境下的可靠性。 需要确保每个步骤的细节准确,比如Lua脚本的正确写法,如何生成唯一值,以及如何处理异常情况。同时,指出自制锁的局限性,比如不如官方实现的Redisson完善,但在简单场景下可用。 可能还需要比较其他实现方式,比如基于Zookeeper的分布式锁,但用户问的是Redis,所以重点在Redis方案。 最后,要结构清晰地分点说明,确保用户能一步步理解实现过程、关键点和注意事项,同时提醒潜在问题和改进方向。</think>以下是对Redis自制分布式锁的逐步介绍: --- ### 一、分布式锁的核心需求 在分布式系统中,多个服务实例需协调对共享资源的访问。分布式锁需满足: 1. **互斥性**:同一时刻仅一个客户端持有锁 2. **防死锁**:持有锁的客户端崩溃后,锁能自动释放 3. **安全性**:只能由锁的持有者释放锁 4. **容错性**:Redis节点故障时仍能正常运作(需集群方案) --- ### 二、基础实现方案 #### 步骤1:获取锁 使用Redis的`SET`命令实现原子性加锁: ```lua SET lock_key $unique_value NX PX 30000 ``` - **NX**:仅当`lock_key`不存在时设置 - **PX 30000**:设置30秒过期时间 - `$unique_value`:唯一标识(如UUID),用于安全释放 #### 步骤2:释放锁 通过Lua脚本保证原子性检查与删除: ```lua if redis.call("GET", KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call("DEL", KEYS[1]) else return 0 end ``` - 用`EVAL`执行脚本,确保操作原子性 - 验证`unique_value`匹配后才删除锁 --- ### 三、关键问题与优化 #### 1. 锁续期(Watchdog机制) - **问题**:业务操作超时导致锁提前过期 - **方案**:后台线程定期续期(如每10秒延长过期时间) #### 2. 集群环境下的可靠性 - **单点故障风险**:单Redis节点宕机会导致锁失效 - **RedLock算法**(争议方案): - 向多个独立节点申请锁 - 半数以上节点获取成功才算加锁成功 - 需权衡性能与复杂性 #### 3. 网络延迟与时钟问题 - 客户端因GC停顿导致锁过期后误删其他锁 - **防御措施**:严格使用唯一标识符验证锁归属 --- ### 四、代码示例(Python伪代码) ```python import redis import uuid client = redis.Redis() lock_key = "resource_lock" unique_id = str(uuid.uuid4()) # 尝试加锁 success = client.set(lock_key, unique_id, nx=True, px=30000) if not success: raise Exception("获取锁失败") try: # 执行业务逻辑 do_something() finally: # 释放锁 script = """ if redis.call("GET", KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call("DEL", KEYS[1]) else return 0 end """ client.eval(script, 1, lock_key, unique_id) ``` --- ### 五、局限性 1. **锁续期实现复杂**:需自行管理后台线程 2. **时钟同步问题**:多节点环境下时钟漂移可能影响RedLock 3. **性能损耗**:相比原生支持的分布式锁库(如Redisson)效率较低 --- ### 六、适用场景 - 对一致性要求**不是极端严格**的场景 - 短期任务且能预估最大执行时间 - 无现成分布式锁中间件可用时的临时方案 --- ### 七、推荐改进方向 1. 使用**Redisson**等成熟库(支持自动续期、多种锁类型) 2. 结合ZooKeeper实现更严格的锁(但性能较低) 3. 若业务允许,考虑采用无锁设计(如CAS操作)
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