《提升能力,涨薪可待》—Java并发之Synchronized

本文详细介绍了Java中的synchronized关键字,包括其三种使用方式、工作原理、锁优化技术以及潜在的性能问题。通过示例代码展示了如何使用synchronized来保证线程安全,探讨了其在并发编程中的作用。

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Synchronized简介

线程安全是并发编程中的至关重要的,造成线程安全问题的主要原因:

  • 临界资源, 存在共享数据

  • 多线程共同操作共享数据

而Java关键字synchronized,为多线程场景下防止临界资源访问冲突提供支持, 可以保证在同一时刻,只有一个线程可以执行某个方法或某个代码块操作共享数据。

即当要执行代码使用synchronized关键字时,它将检查锁是否可用,然后获取锁,执行代码,最后再释放锁。而synchronized有三种使用方式:

  • synchronized方法: synchronized当前实例对象,进入同步代码前要获得当前实例的锁

  • synchronized静态方法: synchronized当前类的class对象 ,进入同步代码前要获得当前类对象的锁

  • synchronized代码块:synchronized括号里面的对象,对给定对象加锁,进入同步代码库前要获得给定对象的锁

Synchronized方法

首先看一下没有使用synchronized关键字,如下:

public class ThreadNoSynchronizedTest {
​
    public void method1(){
        try {
            Thread.sleep(2000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println("method1");
    }
​
    public void method2() {     
        System.out.println("method2");
    }
​
    public static void main(String[] args) {
        ThreadNoSynchronizedTest  tnst= new ThreadNoSynchronizedTest();
​
        Thread t1 = new Thread(new Runnable() {         
            @Override
            public void run() {
                tnst.method1();
            }
        });
​
        Thread t2 = new Thread(new Runnable() {         
            @Override
            public void run() {
                tnst.method2();
            }
        });
        t1.start();
        t2.start();
    }
}

在上述的代码中,method1比method2多了2s的延时,因此在t1和t2线程同时执行的情况下,执行结果:

method2

method1

当method1和method2使用了synchronized关键字后,代码如下:

public synchronized void method1(){
    try {
        Thread.sleep(2000);
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    System.out.println("method1");
}
    
public synchronized void method2() {        
    System.out.println("method2");
}

此时,由于method1占用了锁,因此method2必须要等待method1执行完之后才能执行,执行结果:

method1

method2

因此synchronized锁定是当前的对象,当前对象的synchronized方法在同一时间只能执行其中的一个,另外的synchronized方法需挂起等待,但不影响非synchronized方法的执行。下面的synchronized方法和synchronized代码块(把整个方法synchronized(this)包围起来)等价的。

public synchronized void method1(){
        
}
​
public  void method2() {        
    synchronized(this){ 
    }
}

Synchronized静态方法

synchronized静态方法是作用在整个类上面的方法,相当于把类的class作为锁,示例代码如下:

public class TreadSynchronizedTest {
​
    public static synchronized void method1(){
        try {
            Thread.sleep(1000);
        } catch (InterruptedException e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
        }
​
        System.out.println("method1");
    }
​
    public static void method2() {      
        synchronized(TreadTest.class){
            System.out.println("method2");
        }
    }
​
    public static void main(String[] args) {        
        Thread t1 = new Thread(new Runnable() {         
            @Override
            public void run() {
                TreadSynchronizedTest.method1();
            }
        });
​
        Thread t2 = new Thread(new Runnable() {         
            @Override
            public void run() {
                TreadSynchronizedTest.method2();
            }
        });
        t1.start();
        t2.start();
    }
​
}

由于将class作为锁,因此method1和method2存在着竞争关系,method2中synchronized(ThreadTest.class)等同于在method2的声明时void前面直接加上synchronized。上述代码的执行结果仍然是先打印出method1的结果:

method1

method2

Synchronized代码块

synchronized代码块应用于处理临界资源的代码块中,不需要访问临界资源的代码可以不用去竞争资源,减少了资源间的竞争,提高代码性能。示例代码如下:

public class TreadSynchronizedTest {
​
    private Object obj = new Object();
​
    public void method1(){
        System.out.println("method1 start");
        synchronized(obj){
            try {
                Thread.sleep(2000);
            } catch (InterruptedException e) {
                // TODO Auto-generated catch block
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println("method1 end");
         }
    }
​
    public void method2() {
        System.out.println("method2 start");
​
​
        // 延时10ms,让method1线获取到锁obj
        try {
            Thread.sleep(10);
        } catch (InterruptedException e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
        }
        synchronized(obj){
            System.out.println("method2 end");
        }
    }
​
    public static void main(String[] args) {
        TreadSynchronizedTest tst = new TreadSynchronizedTest();
        Thread t1 = new Thread(new Runnable() {         
            @Override
            public void run() {
                tst.method1();
            }
        });
​
        Thread t2 = new Thread(new Runnable() {         
            @Override
            public void run() {
                tst.method2();
              }
        });
        t1.start();
        t2.start();
    }
}

执行结果如下:

method1 start

method2 start

method1 end

method2 end

上述代码中,执行method2方法,先打印出 method2 start, 之后执行同步块,由于此时obj被method1获取到,method2只能等到method1执行完成后再执行,因此先打印method1 end,然后在打印method2 end。

Synchronized原理

synchronized 是JVM实现的一种锁,其中锁的获取和释放分别是monitorenter 和 monitorexit 指令。

加了 synchronized 关键字的代码段,生成的字节码文件会多出 monitorenter 和 monitorexit 两条指令,并且会多一个 ACC_SYNCHRONIZED 标志位,

当方法调用时,调用指令将会检查方法的 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,获取成功之后才能执行方法体,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。其实本质上没有区别,只是方法的同步是一种隐式的方式来实现,无需通过字节码来完成。

在Java1.6之后,sychronized在实现上分为了偏向锁、轻量级锁和重量级锁,其中偏向锁在 java1.6 是默认开启的,轻量级锁在多线程竞争的情况下会膨胀成重量级锁,有关锁的数据都保存在对象头中。

  • 偏向锁:在只有一个线程访问同步块时使用,通过CAS操作获取锁

  • 轻量级锁:当存在多个线程交替访问同步快,偏向锁就会升级为轻量级锁。当线程获取轻量级锁失败,说明存在着竞争,轻量级锁会膨胀成重量级锁,当前线程会通过自旋(通过CAS操作不断获取锁),后面的其他获取锁的线程则直接进入阻塞状态。

  • 重量级锁:锁获取失败则线程直接阻塞,因此会有线程上下文的切换,性能最差。

锁优化-适应性自旋(Adaptive Spinning)

从轻量级锁获取的流程中我们知道,当线程在获取轻量级锁的过程中执行CAS操作失败时,是要通过自旋来获取重量级锁的。问题在于,自旋是需要消耗CPU的,如果一直获取不到锁的话,那该线程就一直处在自旋状态,白白浪费CPU资源。

其中解决这个问题最简单的办法就是指定自旋的次数,例如让其循环10次,如果还没获取到锁就进入阻塞状态。但是JDK采用了更聪明的方式——适应性自旋,简单来说就是线程如果自旋成功了,则下次自旋的次数会更多,如果自旋失败了,则自旋的次数就会减少。

锁优化-锁粗化(Lock Coarsening)

锁粗化的概念应该比较好理解,就是将多次连接在一起的加锁、解锁操作合并为一次,将多个连续的锁扩展成一个范围更大的锁。举个例子:

public class StringBufferTest {
     StringBuffer stringBuffer = new StringBuffer();
     public void append(){
         stringBuffer.append("a");
         stringBuffer.append("b");
         stringBuffer.append("c");
     }
 }

这里每次调用stringBuffer.append方法都需要加锁和解锁,如果虚拟机检测到有一系列连串的对同一个对象加锁和解锁操作,就会将其合并成一次范围更大的加锁和解锁操作,即在第一次append方法时进行加锁,最后一次append方法结束后进行解锁。

锁优化-锁消除(Lock Elimination)

锁消除即删除不必要的加锁操作。根据代码逃逸技术,如果判断到一段代码中,堆上的数据不会逃逸出当前线程,那么可以认为这段代码是线程安全的,不必要加锁。看下面这段程序:

public class SynchronizedTest02 {
​
     public static void main(String[] args) {
         SynchronizedTest02 test02 = new SynchronizedTest02();        
         for (int i = 0; i < 10000; i++) {
             i++;
         }
         long start = System.currentTimeMillis();
         for (int i = 0; i < 100000000; i++) {
             test02.append("abc", "def");
         }
         System.out.println("Time=" + (System.currentTimeMillis() - start));
     }
​
     public void append(String str1, String str2) {
         StringBuffer sb = new StringBuffer();
         sb.append(str1).append(str2);
     }
}

虽然StringBuffer的append是一个同步方法,但是这段程序中的StringBuffer属于一个局部变量,并且不会从该方法中逃逸出去,所以其实这过程是线程安全的,可以将锁消除。

Sychronized缺点

Sychronized会让没有得到锁的资源进入Block状态,争夺到资源之后又转为Running状态,这个过程涉及到操作系统用户模式和内核模式的切换,代价比较高。

Java1.6为 synchronized 做了优化,增加了从偏向锁到轻量级锁再到重量级锁的过度,但是在最终转变为重量级锁之后,性能仍然较低。

往期文章:

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### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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