synchronized相关面试题,你接得住吗?

并发编程|Synchronized相关面试题 并发编程 前言 并发编程在面试 过程肯定会问到的,但是这块准备起来没有之前知识点繁琐 并发编程考察深度知识比较多,那这小节我们整理下关于Synchronized的知识点 Synchronized 相关问题 1.Synchronized 用过吗,其原理是什么? 这是一道 Java 面试中几乎百分百会问到的问题,因为没有任何写过并 发程序的开发者会没听说或者没接触过 Synchr... 阅读详情

这道题想考察什么?

是否真正了解synchronized关键字

考察的知识点

synchronized关键字的使用、原理、优化等

考生应该如何回答

1、在Java中,synchronized关键字是一个轻量级的同步机制,也是我们在工作中用得最频繁的,我们可以使用synchronized修饰一个方法,也可以用来修饰一个代码块。那么,你真的了解synchronized吗?是骡子是马,咱拿出来溜溜。

2、关于synchronized的使用,我相信只要正常做过Android或Java开发的工作,对此一定不会陌生。那么请问,在static方法和非static方法前面加synchronized到底有什么不同呢?这种问题,光文字解释一点说服力都没有,直接撸个代码验证一下。

• static锁

   public class SynchronizedTest {
   
       private static int number = 0;
   
       public static void main(String[] args) {
           //创建5个线程,制造多线程场景
           for (int i = 0; i < 5; i++) {
               new Thread("Thread-" + i) {
                   @Override
                   public void run() {
                       try {
                           //sleep一个随机时间
                           Thread.sleep(new Random().nextInt(5) * 1000);
                       } catch (InterruptedException e) {
                           e.printStackTrace();
                       }
                       //调用静态方法
                       SynchronizedTest.testStaticSynchronized();
                   }
               }.start();
           }
       }
   
       /**
        * 静态方法加锁
        */
       public synchronized static void testStaticSynchronized() {
           //对number加1操作
           number++;
           //打印(线程名 + number)
           System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " -> 当前number为" + number);
       }
   }
   
   
   // logcat日志
   // Thread-4 -> 当前number为1
   // Thread-3 -> 当前number为2
   // Thread-1 -> 当前number为3
   // Thread-0 -> 当前number为4
   // Thread-2 -> 当前number为5

代码逻辑很简单,创建5个线程去通过静态方法操作number变量,因为是静态方法,所以直接使用类名调用即可。根据logcat日志的输出,做到了同步,没有并发异常。

• 非static锁

   public class SynchronizedTest {
   
       private static int number = 0;
   
       public static void main(String[] args) {
           //创建5个线程,制造多线程场景
           for (int i = 0; i < 5; i++) {
               new Thread("Thread-" + i) {
                   @Override
                   public void run() {
                       try {
                           //sleep一个随机时间
                           Thread.sleep(new Random().nextInt(5) * 1000);
                       } catch (InterruptedException e) {
                           e.printStackTrace();
                       }
                       SynchronizedTest test = new SynchronizedTest();
                       //通过对象,调用非静态方法
                       test.testNonStaticSynchronized();
                   }
               }.start();
           }
       }
   
       /**
        * 非静态方法加锁
        */
       public synchronized void testNonStaticSynchronized() {
           number++;
           System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " -> " + number);
       }
   }
   
   // logcat日志
   // Thread-0 -> 当前number为1
   // Thread-4 -> 当前number为1
   // Thread-2 -> 当前number为3
   // Thread-1 -> 当前number为4
   // Thread-3 -> 当前number为4

这里的代码与上面的代码逻辑一模一样,唯一改变的就是因为方法没有使用static修饰,所以使用创建对象并调用方法来操作number变量。看logcat日志,出现了数据异常,很明显不加static修饰,是没办法保证线程同步的。

• 另外我们再做一个测试,卖个关子,先来看代码。

   public class SynchronizedTest {
   
       public static void main(String[] args) {
           //创建5个线程调用非静态方法
           for (int i = 0; i < 5; i++) {
               new Thread("Thread-" + i) {
                   @Override
                   public void run() {
                       try {
                           Thread.sleep(new Random().nextInt(5) * 1000);
                       } catch (InterruptedException e) {
                           e.printStackTrace();
                       }
   
                       //通过对象调用非静态方法
                       SynchronizedTest test = new SynchronizedTest();
                       test.testNonStaticSynchronized();
                   }
               }.start();
           }
   
           //创建5个线程调用静态方法
           for (int i = 0; i < 5; i++) {
               new Thread("Thread-" + i) {
                   @Override
                   public void run() {
                       try {
                           Thread.sleep(new Random().nextInt(5) * 1000);
                       } catch (InterruptedException e) {
                           e.printStackTrace();
                       }
   
                       //通过类名调用静态方法
                       SynchronizedTest.testStaticSynchronized();
                   }
               }.start();
           }
       }
   
       /**
        * 静态方法加锁
        */
       public synchronized static void testStaticSynchronized() {
           System.out.println("testStaticSynchronized -> running -> " + System.currentTimeMillis());
       }
   
       /**
        * 非静态方法加锁
        */
       public synchronized void testNonStaticSynchronized() {
           System.out.println("testNonStaticSynchronized -> running -> " + System.currentTimeMillis());
       }
   }
   
   // logcat日志
   // testNonStaticSynchronized -> running -> 1603433921735
   // testNonStaticSynchronized -> running -> 1603433921735
   // testStaticSynchronized -> running -> 1603433921735
   // testNonStaticSynchronized -> running -> 1603433922740  ----- 注意这里
   // testStaticSynchronized -> running -> 1603433922740     ----- 注意这里
   // testStaticSynchronized -> running -> 1603433922740
   // testNonStaticSynchronized -> running -> 1603433923735
   // testNonStaticSynchronized -> running -> 1603433924740
   // testStaticSynchronized -> running -> 1603433925736
   // testStaticSynchronized -> running -> 1603433925736

代码逻辑是这样的,各创建5个线程分别执行静态方法与非静态方法,看输出日志,特别关注一下最后的时间戳。从日志第我们可以发现,从日志第4行和第5行发现,testNonStaticSynchronized与testStaticSynchronized方法可以同时执行,那就说明static锁与非statics锁互不干预。

经过上面3个demo的分析,基本可以得出结论了,这里总结一下。

• 类锁:当synchronized修饰一个static方法时,获取到的是类锁,作用于这个类的所有对象。

• 对象锁:当synchronized修饰一个非static方法时,获取到的是对象锁,作用于调用该方法的当前对象。

• 类锁和对象锁不同,他们之间不会产生互斥。

3、当然,关于如何使用的问题,上面就一笔带过了,面试官一般也不会问很多,毕竟体现不出面试官的逼格。正所谓,知其然也要知其所以然,我们需要要探讨的重点是synchronized关键字底层是怎么帮我们实现同步的?没错,这也是面试过程中问得最多的。synchronized的原理这块,我们也分两种情况去思考。

• 第一,synchronized修饰代码块。

public class SynchronizedTest {
    public static void main(String[] args) {
        //通过synchronized修饰代码块
        synchronized (SynchronizedTest.class) {
            System.out.println("this is in synchronized");
        }
    }
}

上面是一段演示代码,没有实际功能,为了能够看得简单明了,就是通过synchronized对一条输出语句进行加锁。因为synchronized仅仅是Java提供的关键字,那么要想知道底层原理,我们需要通过javap命令反编译class文件,看看他的字节码到底长啥样。

synchronized相关面试题,你接得住吗?

 

看反编译的结果,着重看红色标注的地方。我们可以清楚地发现,代码块同步是使用monitorenter和monitorexit两个指令完成的,monitorenter指令插入到同步代码块的开始位置,monitorexit插入到方法结束处和异常处,被同步的代码块由monitorenter指令进入,然后在monitorexit指令处结束。

这里的重要角色monitor到底是什么呢?简单来说,可以直接理解为锁对象,只不过是虚拟机实现的,底层是依赖于操作系统的Mutex Lock实现。任何Java对象都有一个monitor与之关联,或者说所有的Java对象天生就可以成为monitor,这也就可以解释我们平时在使用synchronized关键字时可以将任意对象作为锁的原因了。

monitorenter

在执行monitorenter时,当前线程会尝试获取锁,如果这个monitor没有被锁定,或者当前线程已经拥有了这个对象的锁,那么就把锁的计数器加1,获取锁成功,继续执行下面的代码。如果获取锁失败了,那当前线程就要阻塞等待,直到对象锁被另一个线程释放为止。

monitorexit

与此对应的,当执行monitorexit指令时,锁的计数器也会减1,当计数器等于0时,当前线程就释放锁,不再是这个monitor的所有者。这个时候,其他被这个monitor阻塞的线程便可以尝试去获取这个monitor的所有权了。

到这里,synchronized修饰代码块实现同步的原理,我相信你已经搞懂了吧,那趁热打铁,继续看看修饰方法又是怎么处理的。

• 第二,synchronized修饰方法。

public class SynchronizedTest {


    public static void main(String[] args) {
        doSynchronizedTest();
    }
    //通过synchronized修饰方法
    public static synchronized void doSynchronizedTest(){
        System.out.println("this is in synchronized");
    }
}

按照上面的老规矩,直接javap进行反编译,看字节码的变化。

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从反编译的结果来看,这次方法的同步并没有直接通过指令monitorenter和monitorexit来实现,但是相对于其他普通的方法,它的方法描述多了一个ACC_SYNCHRONIZED标识符。想必你都能猜出来,虚拟机无非就是根据这个标识符来实现方法同步,其实现原理大致是这样的:虚拟机调用某个方法时,调用指令首先会检查该方法的ACC_SYNCHRONIZED访问标志是否被设置,如果设置了,执行线程将先获取monitor,获取成功之后执行方法体,方法执行完后再释放monitor。在方法执行期间,其他任何线程都无法再获得同一个monitor对象,这样也保证了同步。当然这里monitor其实会有类锁和对象锁两种情况,上面就有说到。

关于synchronized的原理,这边再简单总结一下。synchronized关键字的实现同步分两种场景,代码块同步是使用monitorenter和monitorexit指令的形式,而方法同步使用的ACC_SYNCHRONIZED标识符的形式。但万变不离其宗,这两种形式的根本都是基于JVM进入和退出monitor对象锁来实现操作同步。

4、扛到了这里,是该小小的开心一下啦,不过并没有完全结束呢!从上面的原理分析知道,synchronized关键字是基于JVM进入和退出monitor对象锁来实现操作同步,这种抢占式获取monitor锁,性能上铁定堪忧呀。这时候烦人的面试官又上线了,请问JDK1.6以后对synchronized锁做了哪些优化?这个问题难度较大,我们细细地说。

其实在JDK1.6之前,synchronized内部实现的锁都是重量级锁,也就是说没有抢到CPU使用权的线程都得堵塞,然而在程序真正运行过程中,其实很多情况下并不需要这么重,每次都直接堵塞反而会导致更多的线程上下文切换,消耗更多的资源。所以在JDK1.6以后,对synchronized锁进行了优化,引入偏向锁,轻量级锁,重量级锁的概念。

• 锁信息

熟悉synchronized原理的同学应该都知道,当一个线程访问synchronized包裹的同步代码块时,必须获取monitor锁才能进入代码块,退出或抛出异常时再去释放monitor锁。这里就有问题了,线程需要获取的synchronized锁信息是存在哪里的呢?所以在介绍各种锁的概念之前,我们必须先尝试解答这个疑惑。

在学习JVM时,我们了解过一个对象是由三部分组成的,分别是对象头、实例数据以及对齐填充。其中对象头里又存储了对象本身运行时数据,包括哈希码、GC分代年龄,当然还有我们这里要讲的与锁相关的标识,比如锁状态标志、线程持有的锁、偏向线程ID、偏向时间戳等等。

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对象头默认存储的是无锁状态,随着程序的运行,对象头里存储的数据会随着锁标志位的变化而变化,大致结构如下图所示。

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现在便可以解开上面的疑惑了,原来线程是通过获取对象头里的相关锁标识来获取锁信息的。有了这个基础,我们现在可以上正菜了,看synchronized锁是怎么一步一步升级优化的。

• 偏向锁

锁是用于并发场景的,然而,在大多数情况下,锁其实并不存在多线程竞争,甚至都是由同一个线程多次获取,所以没有必要花太多代价去放在锁的获取上,这时偏向锁就应运而生了。

偏向锁,顾名思义,它会偏向于第一个访问锁的线程。当一个线程第一次访问同步代码块并尝试获取锁时,会直接给线程加一个偏向锁,并在对象头的锁记录里存储锁偏向的线程ID,这样的话,以后该线程再次进入和退出同步代码块时就不需要进行CAS等操作来加锁和解锁,只需查看对象头里是否存储着指向当前线程的偏向锁即可。很明显,偏向锁的做法无疑是消除了同一线程竞争锁的开销,大大提高了程序的运行性能。

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当然,如果在运行过程中,突然有其他线程抢占该锁,如果通过CAS操作获取锁成功,直接替换对象头中的线程ID为新的线程ID,继续会保持偏向锁状态;反之如果没有抢成功时,那么持有偏向锁的线程会被挂起,造成STW现象,JVM会自动消除它身上的偏向锁,偏向锁升级为轻量级锁。

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• 轻量级锁

轻量级锁位于偏向锁与重量级锁之间,其主要目的是在没有多线程竞争的前提下,减少传统的重量级锁使用操作系统互斥量产生的性能消耗。自旋锁就是轻量级锁的一种典型实现。

自旋锁原理非常简单,如果持有锁的线程能在很短时间内释放锁资源,那么那些等待竞争锁的线程就不需要做进入阻塞挂起状态,它们只需要稍微等一等,其实就是进行自旋操作,等持有锁的线程释放锁后即可立即获取锁,这样就进一步避免切换线程引起的消耗。

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当然,自旋锁也不是最终解决方案,比如遇到锁的竞争非常激烈,或者持有锁的线程需要长时间占用锁执行同步块,这时候就不适合使用自旋锁了,因为自旋锁在获取锁前一直都是占用cpu进行自旋检查,这对于业务来讲就是无用功。如果线程自旋带来的消耗大于线程阻塞挂起操作的消耗,那么自旋锁就弊大于利了,所以这个自旋的次数是个很重要的阈值,JDK1.5默认为10次,在1.6引入了适应性自旋锁,适应性自旋锁意味着自旋的时间不再是固定的了,而是由前一次在同一个锁上的自旋时间以及锁的拥有者的状态来决定,基本认为一个线程上下文切换的时间是最佳的一个时间。

• 重量级锁

自旋多次还是失败后,一般就直接升级成重量级锁了,也就是锁的最高级别了,在上一篇synchronized的原理里有讲到其底层基于monitor对象实现,而monitor的本质又是依赖于操作系统的Mutex Lock实现。这里其实又涉及到我们之前有篇文章讲过的一个知识,频繁切换线程的危害?因为操作系统实现线程之间的切换需要进行用户态到内核态的切换,不用想就知道,切换成本当然就很高了。

当JVM检查到重量级锁之后,会把想要获得锁的线程进行阻塞,插入到一个阻塞队列,被阻塞的线程不会消耗CPU,但是阻塞或者唤醒一个线程,都需要上面所说的从用户态转换到内核态,这个成本比较高,有可能比真正需要执行的同步代码的消耗还要大。

我们依次理了一遍,由无锁到偏向锁,再到轻量级锁,最后升级为重量级锁,具体升级流程参考下面这张整体图。这一切的出发点都是为了优化性能,其实也给我们一线开发者一个启示,并不是功能实现了,编码也就结束了,后面还有很长的优化之路等待着你我,加油!

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最后

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深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Synchronized 相关问题(面试题)

问 题 一 : Synchronized 用 过 吗 , 其 原 理 是 什 么 ? 这 是 一 道 Java 面 试 中 几 乎 百 分 百 会 问 到 的 问 题 , 因 为 没 有 任 何 写 过 并 发 程 序 的 开 发 者 会 没 听 说 或 者 没 接 触 过 Synchronized。 Synchronized 是 由 JVM 实 现 的 一 种 实 现 互 斥 同 步 的 一 种 方 式 , 如 果 你 查 看 被 Synchronized 修 饰...

Java_maxiaoyi的博客 395

Synchronized面试题

java对象 是天生的Monitor,每一个对象都有成为Monitor的潜质,因为在Java设计中,每一个Java对象自打娘胎里出来就带一个看不见的锁,它叫内部锁或者Monitor锁。(2)轻量级锁每次退出同步块都需要释放锁,而偏向锁是在竞争发生时才释放锁,线程不会主动释放偏向锁。(1)争夺轻量锁失败时,自旋尝试抢占锁。

weixin_44582492的博客 637

Java面试题之synchronized关键字原理以及锁相关

特性:可重入、独享、悲观锁。锁相关的优化: 2、锁粗化示例 三、synchronized关键字原理 1、关于Mark Word 首先,对象在堆中由对象头、实例数据和对齐填充组成。对象头包含两部分信息,第一部分用于存储对象自身的运行时数据,如、、、、等,这部分数据官方称为"Mark Word"。对象头的另一部分是类型指针,即对象指向它的类元数据的指针,虚拟机通过这个指针来确定这个对象是哪个类的实例。synchronized实现的锁是通过改变对象头的"Mark Word"来实现的。"Mard Word"

lingbomanbu_lyl的博客 2498

Synchronized相关的面试题

java 并发编程 cas 自旋 cas+死循环 yield+自旋 sleep +自旋 park+自旋 对象在内存中的布局 公平锁和非公平锁 ReentrantLock 源码 AQS syschronized 关键字 底层原理 从各个层面分析: 1.java代码: synchronized 2.字节码的层面: monitorenter,monite...

厚积薄发的博客 480

Java 线程相关的面试题

Java 线程相关的面试题是许多企业在考察 Java 并发编程能力时的重点内容。以下是一些常见的面试题及答案思路。指多个线程访问共享资源时,程序的执行结果和预期一致,且不会发生竞态条件。是 CPU 将处理从一个线程切换到另一个线程时保存和恢复线程状态的过程。是一种管理线程的机制,用于控制线程数量、复用线程、减少资源消耗。是两个或多个线程相互等待,导致程序无法继续执行的情况。

weixin_45476869的博客 1067

全网最硬核的 synchronized 面试题深度解析

全网最硬核的 synchronized 解析

程序员囧辉 1万+

Synchronized 相关面试题 (精简版)

可重入性是锁的一个基本要求,是为了解决自己锁死自己的情况比如下面的伪代码,一个类中的同步方法调用另一个同步方法,假如Synchronized 不支持重入,进入 method2 方法时当前线程获得锁method2 方法里面执行 method1 时当前线程又要去尝试获取锁,这时如果不支持重入,它就要等释放,把自己阻塞,导致自己锁死自己Synchronized 来说,可重入性是显而易见的,刚才提到,在执行对monitorenter 指令时,如果这个对象没有锁定,或者当前线程已经拥。

架构师之路。。 585

【Java并发编程】synchronized相关面试题总结

文章目录说说自己对于synchronized关键字的了解synchronized关键字的三种使用synchronized关键字的底层原理JDK1.6之后对synchronized关键字进行的优化Java对象头的组成MarkWord的组成锁升级的过程偏向锁偏向锁的适用场景偏向锁的加锁偏向锁的撤销偏向锁的关闭轻量级锁轻量级锁的加锁轻量级锁的解锁轻量级锁的适用场景锁的优缺点对比总结synchronized关键字与ReentrantLock的区别共同点不同点参考资料 说说自己对于synchronized关键字的了解

天乔巴夏丶 575

【Java超高频面试题&锁&分布式锁】锁相关高频面试题汇总

本期文章将汇总java锁相关的高频面试题,给最近需要找工作的朋友们总结一波,帮助大家全面掌握java锁核心知识点,提升竞争力,为你的面试之旅保驾护航!

longshehui的博客 2806

synchronized从使用到原理详解(内含高频面试题)

Java关键字synchronized从使用到原理的详解。文章涉及到相应高频面试题。

2301_77615930的博客 710

【JavaEE初阶】 Synchronized 原理详解

我们可以看到, synchronized 的策略是比价复杂的, 在背后做了很多事情, 目的为了让程序猿哪怕啥都不懂,也不至于写出特别慢的程序1024程序节祝全体程序员万事如意、身体健康,节日快乐!

m0_71731682的博客 2590
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爱玛士
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