同步工具-CountDownLatch

CountDownLatch同步控制
本文介绍如何使用CountDownLatch将异步接口转换为同步接口,详细解析其基于AQS的实现原理,包括状态管理、线程唤醒机制。
    我在本币系统用了一个CountDownLatch实现了一个把一个异步接口变成同步接口的用法。http接口调用的方法,主要是在servlet中的service方法中返回对应的response,然而该service方法中调用的一个异步接口的方法,如果不做限制的话直接返回为空。这里其实可以用future接口,但当时我只会CDL所以这篇文章就看看cdl的源码把。
    CountDownLatch的实现很简单,也和同步工具一样,基于aqs实现的
	private final Sync sync;

    private static final class Sync extends AbstractQueuedSynchronizer {
        private static final long serialVersionUID = 4982264981922014374L;
		//初始化状态
        Sync(int count) {
            setState(count);
        }
	
        int getCount() {
            return getState();
        }
		//获取状态是否是0,如果是0则countdown的次数已经完毕,所有等待条件的线程将会释放,不是0则还需要等待
        protected int tryAcquireShared(int acquires) {
            return (getState() == 0) ? 1 : -1;
        }
		//这里会有多个线程调用,所以自旋设置state-=1,如果state变为0则释放所有等待线程。
        protected boolean tryReleaseShared(int releases) {
            // Decrement count; signal when transition to zero
            for (;;) {
                int c = getState();
                if (c == 0)
                    return false;
                int nextc = c-1;
                if (compareAndSetState(c, nextc))
                    return nextc == 0;
            }
        }
    }
    public void await() throws InterruptedException {
        sync.acquireSharedInterruptibly(1);
    }
    public void countDown() {
        sync.releaseShared(1);
    }

可见由于aqs的强大,这里的实现反而非常简单。state表示的是“次数”,每次countdown就是state-=1
当state=0时 则之前的await线程将会被唤醒,由于是共享模式,会唤醒同步队列中的所有等待线程,之后调用await的线程直接返回。aqs提供同步工具中需要的判断是否阻塞,判断是否释放的功能,并且提供state来表示一个子类需要的状态。reentrantLock中的state表示线程是否获取锁,cdl的state表示是否阻塞条件满足。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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