深入理解Java并发之synchronized实现原理 --转载

最新推荐文章于 2025-09-20 11:02:25 发布

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本文摘自优快云知名博主zejian的精彩分享，深入探讨了信息技术领域的热门话题，提供了宝贵的见解和实用的技巧。

来自大神的博客
https://blog.youkuaiyun.com/javazejian/article/details/72828483
出自【zejian的博客】

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【java】java 关键字: synchronized详解

九师兄

12-21

7497

关键字: synchronized详解【Java】Synchronized 有几种用法【java】从hotspot底层对象结构理解锁膨胀升级过程【java】动态高并发时为什么推荐重入锁而不是Synchronized？请带着这些问题继续后文，会很大程度上帮助你更好的理解synchronized。Synchronized可以作用在哪里?分别通过对象锁和类锁进行举例。Synchronized本质上是通过什么保证线程安全的?分三个方面回答：加锁和释放锁的原理，可重入原理，保证可见性原理。

揭秘Java并发编程模式：探索生产者-消费者、读写锁等经典模式

喵手的博客

03-31

1061

在现代软件开发中，Java并发编程模式是一项关键技术，它可以提高程序的并发性和性能。本文将揭秘Java并发编程模式，探索生产者-消费者、读写锁等经典模式，帮助读者深入理解并应用这些模式。本文将全面解析Java并发编程模式，重点探索生产者-消费者模式和读写锁模式等经典模式。通过源代码解析、应用场景案例、优缺点分析、类代码方法介绍和具体的Java代码测试用例，帮助读者灵活应用这些模式。在本节中，我们将介绍Java并发编程模式的重要性，并概述生产者-消费者模式和读写锁模式等经典模式的应用场景。

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深入理解Java并发之synchronized实现原理

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qq_39429288的博客

05-07

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https://blog.youkuaiyun.com/javazejian/article/details/72828483 【版权申明】未经博主同意，谢绝转载！（请尊重原创，博主保留追究权） http://blog.youkuaiyun.com/javazejian/article/details/72828483 出自【zejian的博客】关联...

深入理解Java并发之synchronized实现原理--转载

Aliloke的博客

01-17

621

转载自：http://blog.youkuaiyun.com/javazejian/article/details/72828483 本篇主要是对Java并发中synchronized关键字进行较为深入的探索，这些知识点结合博主对synchronized的个人理解以及相关的书籍的讲解(在结尾参考资料)，如有误处，欢迎留言。 synchronized的三种应用方式 synchronized作用于实例方法 s...

深入理解Java并发编程之核心原理概念

yulong0809的专栏

03-28

2054

转载请注明出处:https://blog.youkuaiyun.com/yulong0809/article/details/79728009前言Java的并发时一般都会synchronized、volatile和Lock来实现同步，或者使用Java提供的一些辅助类，例如atomic和concurrent包下AtomicXXXX，ConcurrentXXX等，但是我们是否想过为什么会有这些关键字和类呢？这些关...

Java内存屏障：并发编程关键技术

JavaCodePro的博客

09-20

725

在Java高并发编程中，内存屏障是一个至关重要的知识点。想象一下，在一个多线程环境中，多个线程同时访问和修改共享数据时，可能会出现内存可见性问题，即一个线程对共享数据的修改对其他线程不可见。为了解决这个问题，内存屏障应运而生。内存屏障是一种同步机制，它确保了内存操作的顺序性和可见性，对于保证多线程程序的正确性和稳定性具有重要意义。内存屏障的作用主要体现在两个方面：一是确保对内存的写操作在屏障之前完成，对内存的读操作在屏障之后开始；二是防止处理器对内存操作的优化重排。

Java高级底层原理面试题精选（附详细解析）

王大师企业官方博客

05-06

1507

掌握Java底层原理需结合OpenJDK源码分析（如hotspot/src/share/vm）、Linux内核机制（如pthread_mutex实现）及硬件知识（CPU缓存行、内存屏障指令）。建议通过《深入理解Java虚拟机》《Java并发编程的艺术》等书籍系统学习，并通过阿里Arthas、Greys等工具进行线上问题诊断实践。学习教程（传送门）1、掌握JAVA入门到进阶知识(持续写作中……2、学会Oracle数据库用法(创作中……3、手把手教你vbs脚本制作(完善中……

liyongde113_EduPhysics-Lab-App_30012_1766464654037.zip

12-23

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Android中获取应用程序列表信息

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源码来自：https://pan.quark.cn/s/a3a3fbe70177 AppBrowser(Application属性查看器，不需要越狱！！！ ) 不需要越狱，调用私有方法 --- 获取完整的已安装应用列表、打开和删除应用操作、应用运行时相关信息的查看。支持iOS10.X 注意目前AppBrowser不支持iOS11应用查看, 由于iOS11目前还处在Beta版, 系统API还没有稳定下来。等到Private Header更新了iOS11版本,我也会进行更新。功能 [x] 已安装的应用列表 [x] 应用的详情界面 (打开应用，删除应用，应用的相关信息展示) [x] 应用运行时信息展示（LSApplicationProxy） [ ] 定制喜欢的字段，展示在应用详情界面介绍所有已安装应用列表（应用icon+应用名）为了提供思路，这里只用伪代码，具体的私有代码调用请查看：获取应用实例：获取应用名和应用的icon：应用列表界面展示：应用列表应用运行时详情打开应用：卸载应用：获取info.plist文件：应用运行时详情界面展示：应用运行时详情右上角，从左往右第一个按钮用来打开应用；第二个按钮用来卸载这个应用 INFO按钮用来解析并显示出对应的LSApplicationProxy类树形展示LSApplicationProxy类通过算法，将LSApplicationProxy类，转换成了字典。转换规则是：属性名为key，属性值为value，如果value是一个可解析的类（除了NSString,NSNumber...等等）或者是个数组或字典，则继续递归解析。并且会找到superClass的属性并解析，superClass如...

戴尔U2417h校色文件

12-23

已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/bf9738e1fcec ICC-vx2478-4k 校色文件这是一个使用SpyderX校色过的icc文件，根据自己的需要食用。

基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法（GA-HIDMSPSO）的LSTM分类预测研究（Matlab代码实现）

最新发布

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基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法（GA-HIDMSPSO）的LSTM分类预测研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了一种基于遗传算法辅助异构改进的动态多群粒子群优化算法（GA-HIDMSPSO），并将其应用于LSTM神经网络的分类预测中，通过Matlab代码实现。该方法结合遗传算法的全局搜索能力与改进的多群粒子群算法的局部优化特性，提升LSTM模型在分类任务中的性能表现，尤其适用于复杂非线性系统的预测问题。文中详细阐述了算法的设计思路、优化机制及在LSTM参数优化中的具体应用，并提供了可复现的Matlab代码，属于SCI级别研究成果的复现与拓展。; 适合人群：具备一定机器学习和优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事智能算法、时间序列预测或分类模型研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①提升LSTM在分类任务中的准确性与收敛速度；②研究混合智能优化算法（如GA与PSO结合）在神经网络超参数优化中的应用；③实现高精度分类预测模型，适用于电力系统故障诊断、电池健康状态识别等领域；阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步调试运行，理解GA-HIDMSPSO算法的实现细节，重点关注种群划分、异构策略设计及与LSTM的集成方式，同时可扩展至其他深度学习模型的参数优化任务中进行对比实验。

基于Unet融合SAM模型point提示推理遥感图像分割项目：皮肤病疾病分割

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基于Unet融合SAM模型point提示推理遥感图像分割项目：皮肤病疾病分割代码将SAM的point提示和Unet融合改进，评估指标采用dice、iou，recall、precision等，以及相应的曲线。推理的脚本是【infer.py】，运行会生成UI界面，鼠标点击可以选择提示的前景/背景。代码会自动推理，显示掩膜图像更多unet改进参考https://blog.youkuaiyun.com/qq_44886601/category_12858320.html【持续更新】创新点介绍：实现了一个基于UNet的交互式图像分割系统，其核心亮点在于：1）创新性地将用户交互点作为第四通道与RGB图像拼接输入网络，实现点引导的精准分割；2）采用完整的训练-评估-应用闭环，支持余弦退火学习率调度和全面的分割指标评估（mIoU/Dice等）；3）设计了友好的GUI界面，用户只需点击前景/背景点即可实时获得可视化结果；4) 系统具有高度可扩展性，UNet架构支持自定义通道数和特征图尺寸，数据加载器内置多种增强策略，既能保证训练效果又能适应不同尺寸的输入图像。

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深入理解Java并发编程：Synchronized用法与实现原理

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