并发编程之LockSupport源码分析及简单使用

【并发编程】park与unpark、notify与notifyAll 文章目录1 线程状态简述2 wait和notify/notifyAll2.1 源码简析2.2 等待/通知机制2.3 生产者/消费者模式3 park与unpark参考资料 1 线程状态简述 Java线程在运行的生命周期中可能处于如下6种不同的状态,在给定的一个时刻,线程只能处于其中的一个状态。 线程状态 说明 NEW 初始状态,线程刚被创建,但是并未启动(还未调用start方法)。 RUNNABLE 运行状态,JAVA线程将操作系统中的就绪(READY)和运行(RUNNING)两种状态笼 阅读详情

曾经面试被问到JAVA中实现线程挂起和唤醒有哪些方式,除了采用Object类中wait notify/notifyAll实现还有其他方式吗?当时真心没答上来,后来做了功课才知道还有LockSupport类中park/unpark可以实现。

大家如果了解AQS(全称AbstractQueuedSynchronizer),就知道并发编程中很多类都是基于AQS实现的,例如ReentrantLock、 CountDownLatch、Semaphore等等。

通过分析AQS源码,不难发现AbstractQueuedSynchronizer中ConditionObject内部类就采用LockSupport实现线程挂起和唤醒。

例如ConditionObject中await方法如下:

例如ConditionObject中signal方法如下:

ConditionObject中signal方法调用doSignal方法如下:

ConditionObject中doSignal调用外部类的transferForSignal方法如下:

我们可以看出LockSupport类中park/unpark同样可以实现线程挂起和唤醒。其实如果大家看过我之前写的‘手写一个同步类容器(互联网大厂面试题目)’文章,就知道文章有采用Lock/Condition await signalAll实现 更精确定位唤起的线程,它的底层实现就是LockSupport的park/unpark。

我们来分析LockSupport源码:

通过LockSupport源码设计我们知道它实现线程挂起和唤醒是基于Unsafe底层实现。代码不是很复杂,我们这里不做详细

讲解。

我们来找到Unsafe中park、unpark源码:

由此,我们就完整的跟进了LockSupport类中park/unpark的设计理念。

现在我们通过一段简单的代码,来初步理解LockSupport如何挂起和唤醒线程。

package com.locksupport;

import java.util.concurrent.locks.LockSupport;

/**
 * LockSupport源码分析、使用场景说明
 *
 * @author 小辉GE/小辉哥
 * <p>
 * 2019年8月30日 下午21:30:00
 */
public class LockSupportAnalysis {
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		Thread thread = new Thread(() -> {
			System.out.println("begin......");
			// 当前线程wait
			LockSupport.park();
			System.out.println("end......");
		});
		thread.start();

		// Thread.sleep(1000);
		// 线程解除wait
		LockSupport.unpark(thread);
	}
}

测试输出结果如下:

结果分析:

  1. LockSupport不需要在同步代码块里。所以线程间也不需要维护一个共享的同步对象了,从而降低了使用时复杂度。
  2. unpark函数可以优先于park调用,所以不需要担心线程间的执行先后顺序。

以上代码仅供参考,如有不当之处,欢迎指出!!!

更多干货,欢迎大家关注和联系我。期待和大家一起更好的交流、探讨技术!!!

 

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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")

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饶艳辉
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