8、并发编程中的进度条件与 Java 内存模型解析

并发编程中的进度条件与 Java 内存模型解析

1. 并发系统中的进度条件

在并发系统中,线性一致性是一种重要的正确性条件,尤其适用于对并发和实时响应要求较高的系统。不过,非阻塞特性并不完全排除在特定情况下的阻塞。例如,当一个线程尝试从空队列中出队时,它可能会阻塞,直到有其他线程入队元素。这种情况可以通过将出队方法的规范设置为部分规范来处理,即当应用于空队列时,该方法的效果未定义。

线性一致性的非阻塞特性保证了任何挂起的调用都有正确的响应,但没有说明如何计算这些响应。以基于锁的队列为例,若队列初始为空,线程 A 在入队元素 x 的过程中暂停,线程 B 随后调用出队方法。虽然非阻塞特性保证 B 的调用有响应(可能抛出异常或返回 x),但在这个实现中,由于 A 持有锁,B 无法获取锁,会一直被延迟。这种实现被称为阻塞实现,因为一个线程的意外延迟可能会阻止其他线程前进。

常见的进度条件有以下几种:
- 无等待(Wait-Free) :一个方法是无等待的,意味着它保证每个调用都能在有限的步骤内完成执行。如果方法调用的步骤数有上限,则称为有界无等待。例如,Bakery 算法的入口部分就是有界无等待的,其界限为线程的数量。若无等待方法的性能不依赖于活动线程的数量,则称为与线程数量无关的无等待。一个对象的所有方法都是无等待的,那么该对象就是无等待的;在面向对象语言中,一个类的所有对象实例都是无等待的,那么该类就是无等待的。无等待是一种非阻塞的进度条件,一个线程的意外延迟不会必然阻止其他线程前进。
- 无锁(Lock-Free) :一个方法是无锁的,意味着它保证无限次地有某个方法调用能在有限步骤内完成

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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