java并发-Semaphore

Java并发Semaphore 文章目录一.信号量二.信号量模型三.使用信号量3.1 示例-累加器3.2 示例-限流器 一.信号量 Semaphore也是一个线程同步的辅助类,可以维护当前访问自身的线程个数,并提供了同步机制。使用Semaphore可以控制同时访问资源的线程个数,例如,实现一个文件允许的并发访问数。 二.信号量模型 概况为:一个计数器,一个等待队列,三个方法。在信号模型里,计数器和等待队列对外是透明 ,所以只能通过信号模型提供的三个方法来访问它们,这三个方法分别是:init()、down()、up()。 这三个方法详细语 阅读详情

当下Java并发编程日益普及,而Semaphore是Java提供的一种功能强大的线程同步工具,可用于控制同时访问系统资源的线程数量。本篇博客将从Semaphore的简介、底层实现和应用场景等角度,深入探讨Semaphore的原理以及其实现和使用方法。

## 1、Semaphore的简介
Semaphore是一种计数器,用于控制同时访问资源的线程数量。它通过一个计数器来表达可用资源的数量,当有新线程需要访问该资源时,会先进行请求,然后进行P(proberen)操作,如果此时计数器的值为0,则线程就会被阻塞并进入等待队列中,等到其他线程释放资源后才重新获得控制权。而当线程释放资源时,则会进行V(verhogen)操作,将计数器的值加1,以通知其他线程可以继续请求访问资源。

Semaphore的构造方法有两个参数,分别表示初始的资源数量和是否为公平锁。如果将公平锁设置为true,则多个线程并发访问Semaphore时,会按照它们的请求顺序进行处理,即先请求的线程也会先获得资源。

Semaphore是一个典型的Java并发库类,位于java.util.concurrent包中。

## 2、Semaphore的底层实现
在Semaphore的底层实现中,它是基于AQS(AbstractQueuedSynchronizer)的同步器实现的。AQS是一个为JDK提供的一个框架,用于实现同步器,比如锁、Semaphore等,是基于队列的锁和同步器的实现框架。

Semaphore的底层实现主要基于两个方法:
- acquire():申请许可证,实际上就是P操作。
- release():释放许可证,实际上就是V操作。

在Semaphore的实现中,如果许可证数量大于0,则线程可以直接获取许可证资源并执行任务。如果许可证数量小于等于0,则线程会被阻塞,直到其他线程释放许可证资源,则当前线程才能重新获取许可证并执行任务。需要注意的是,一旦线程获取到许可证资源,则许可证数量就会减1。同理,每次释放许可证资源,许可证数量就会加1。

## 3、Semaphore的应用场景
Semaphore的应用场景较为广泛,主要用于控制并发数量,防止线程阻塞和死锁等问题。下面列举一些Semaphore的应用场景和示例代码:

### 场景1:限流器
Semaphore可用于实现限流器,即限制同时访问某个资源的线程数量。比如,我们可以使用Semaphore控制某个接口的并发数量,防止服务被过度访问而崩溃。下面是示例代码:

```
public class RateLimit {
  private Semaphore semaphore;

  public RateLimit(int permits) {
    this.semaphore = new Semaphore(permits);
  }

  public void acquire() {
    semaphore.acquire();
  }

  public void release() {
    semaphore.release();
  }
}
```

### 场景2:数据库连接池
Semaphore可用于实现数据库连接池,即限制同时连接数据库的线程数量。比如,我们可以使用Semaphore来限制连接数,防止数据库过度加载而崩溃。下面是示例代码:

```
public class DBConnectionPool {
  private final Semaphore semaphore;
  private final List<Connection> pool;

  public DBConnectionPool(int permits, List<Connection> pool) {
    this.semaphore = new Semaphore(permits, true);
    this.pool = pool;
  }

  public Connection acquire() throws InterruptedException {
    semaphore.acquire();
    return pool.remove(0);
  }

  public void release(Connection conn) {
    pool.add(conn);
    semaphore.release();
  }
}
```

### 场景3:线程池
Semaphore可用于实现线程池,即限制同时执行任务的线程数量。比如,我们可以使用Semaphore来控制线程池的大小,防止同时执行太多的任务而导致系统崩溃。下面是示例代码:

```
public class MyThreadPool {
  private final Semaphore semaphore;
  private final ExecutorService executor;

  public MyThreadPool(int permits, ExecutorService executor) {
    this.semaphore = new Semaphore(permits);
    this.executor = executor;
  }

  public void execute(Runnable task) throws InterruptedException {
    semaphore.acquire();
    executor.execute(() -> {
      try {
        task.run();
      } finally {
        semaphore.release();
      }
    });
  }
}
```

## 4、Semaphore的示例代码
下面给出一个基于Semaphore实现的生产者-消费者模型的示例代码,具体实现可以参考如下:

```
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.concurrent.Semaphore;

class QueueBuffer<T> {
  Queue<T> buffer = new LinkedList<>();
  Semaphore producerSemaphore = new Semaphore(1);
  Semaphore consumerSemaphore = new Semaphore(0);
  int maxBufferSize = 10;

  public void put(T obj) throws InterruptedException {
    producerSemaphore.acquire();
    try {
      while (buffer.size() == maxBufferSize) {
        consumerSemaphore.release();
        producerSemaphore.acquire();
      }
      buffer.add(obj);
      System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " put: " + obj);
      consumerSemaphore.release();
    } finally {
      producerSemaphore.release();
    }
  }

  public T get() throws InterruptedException {
    consumerSemaphore.acquire();
    try {
      while (buffer.isEmpty()) {
        producerSemaphore.release();
        consumerSemaphore.acquire();
      }
      T obj = buffer.poll();
      System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " get: " + obj);
      producerSemaphore.release();
      return obj;
    } finally {
      consumerSemaphore.release();
    }
  }
}

public class ProducerConsumer {
  public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
    QueueBuffer<Integer> buffer = new QueueBuffer<>();
    Thread producer1 = new Thread(() -> {
      try {
        for (int i = 1; i <= 10; i++) {
          buffer.put(i);
          Thread.sleep(1000);
        }
      } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
      }
    }, "Producer1");

    Thread producer2 = new Thread(() -> {
      try {
        for (int i = 11; i <= 20; i++) {
          buffer.put(i);
          Thread.sleep(1000);
        }
      } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
      }
    }, "Producer2");

    Thread consumer1 = new Thread(() -> {
      try {
        for (int i = 1; i <= 5; i++) {
          buffer.get();
          Thread.sleep(2000);
        }
      } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
      }
    }, "Consumer1");

    Thread consumer2 = new Thread(() -> {
      try {
        for (int i = 6; i <= 10; i++) {
          buffer.get();
          Thread.sleep(2000);
        }
      } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
      }
    }, "Consumer2");

    producer1.start();
    producer2.start();
    consumer1.start();
    consumer2.start();

    producer1.join();
    producer2.join();
    consumer1.join();
    consumer2.join();
  }
}
```

以上代码基于Semaphore实现了一个生产者-消费者模型,并且内置了两个生产者和两个消费者线程,其中生产者会生产1-20的数字,并将其放入缓冲区中,而消费者会从缓冲区中取出数据并进行处理(这里采用简单的输出操作)。而Semaphore则用于控制两个生产者之间的并发数量和两个消费者之间的并发数量,以确保线程安全性和程序的正确性。

## 结语
Semaphore是Java中一个非常实用的线程同步工具,可以帮助开发者控制并发访问数量、防止线程阻塞和死锁等问题,在多种场景下都有着广泛的应用。本文中介绍了Semaphore的简介、底层实现和应用场景,同时演示了Semaphore在生产消费模型中的实现方式,相信读者可以通过本文进一步熟悉Semaphore的使用方法,从而提高对Java并发编程的理解和实践能力。

Java并发工具类:Semaphore 我们还能发现,在非公平模式工人的总工作量高于公平模式的工人总工作量时,非公平模式下总会有某些工人工(特别是工人0、1、2)作量更多,而另一些工人工作量更少,这就是线程饥饿(就是现在卷起来的环境)!公平模式会确保所有等待的获取信号量的线程按照先进先出的顺序获取信号量,而非公平模式则没有这个保证。如果为0,则拒绝访问。实际上公平与非公平只是在获取信号量的时候得到体现,它们的释放信号量的方法都是一样的,这就类似于ReentrantLock:公平与非公平只是在获取锁的时候得到体现,它们的释放锁的方法都是一样的。 阅读详情

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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")

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吴声子夜歌的博客 490

Java并发编程之Semaphore

目录一、概念二、示例三、说明四、其他常用方法 一、概念 Semaphore令牌。是synchronized的加强版,作用是控制线程的并发数量。 Semaphore是一个计数信号量,它的本质是一个共享锁。信号量维护了一个信号量许可集。线程通过调用acquire()来获取令牌/执行许可。当信号量中还有剩余可使用的令牌时,线程就能获取并且执行完毕后归还。信号量中没有可用令牌,线程必须等待,直到有别的线程释放(归还)令牌为止,线程可以通过release()来释放令牌。 二、示例 /** * @author c

weixin_44692700的博客 247

java并发之信号量Semaphore原理

1. 信号量Semaphore的介绍我们以一个停车场运作为例来说明信号量的作用。假设停车场只有三个车位,一开始三个车位都是空的。这时如果同时来了三辆车,看门人允许其中它们进入进入,然后放下车拦。以后来的车必须在入口等待,直到停车场中有车辆离开。这时,如果有一辆车离开停车场,看门人得知后,打开车拦,放入一辆,如果又离开一辆,则又可以放入一辆,如此往复。 在这个停车场系统中,车位是公共资源,每辆车好比...

weixin_34168880的博客 2575

java如何防止并发_Java并发|Semaphore如何实现并发控制(限流)

大家好,我是七哥,今天是2020.10.24,也是我们程序员的节日,在这里祝大家节日快乐。絮叨一下今天我们一起来学习下如何使用JDK提供的并发工具类来实现限流。 在之前的工作中,我们有一个限流的场景,那就是在调用关联方系统的时候需要限流,因为提供服务方是保险的核心系统,大家应该都懂这种系统支持的并发不会大,为了保护双方系统的可用性,作为调用方我们在调用的时候也会做一个限流控制。 这种场景在工作中很...

weixin_28913687的博客 851
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曲终--人散
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