Java-并发理论-对象锁（monitor）

最新推荐文章于 2024-05-31 13:44:46 发布
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内容详情

对象锁

Java 同步锁性能的最佳实践：从理论到实践的完整指南
张彦峰的博客
12-01 9万+
在多线程编程中，锁是保证线程安全的重要手段之一，但如何选择合适的锁并进行优化，一直是我们面临的挑战。本博客探讨Java中同步锁的性能分析与优化之路，从使用同步锁和不使用同步锁的性能对比入手，逐步展开对锁的优化手段和技术原理的解析，帮助读者更好地理解和应用Java中的锁机制。
【Java】并发-理论基础
最新发布
日常学习分享
07-25 1364
Java并发理论基础
并发的理论
一名努力的大学生，希望可以帮到更多人
02-23 1287
并发理论 Java 内存模型 Java 内存模型（即 Java Memory Model，简称 JMM）试图屏蔽各种硬件和操作系统的内存访问差异，以实现让 Java 程序在各种平台下都能达到一致的内存访问效果。 本身是一种抽象的概念，并不真实存在，它描述的是一组规则或规范。 CPU缓存 CPU 缓存的是内存数据用于解决 CPU 处理速度和内存不匹配的问题。 通常情况下，当一个 CPU 需要读取主存数据时，它会将主存的数据读到 CPU 缓存中，甚至可能将缓存中的部分内容读到它的内部寄存器中，然后.
锁机制补充、Monitor对象
weixin_48079072的博客
06-07 1173
死锁的4大必要条件 死锁的产生需要4个必要条件，也就是说满足4个条件不一定死锁，但是死锁一定满足4个条件 1、互斥条件。竞争的资源具有排他性 2、不可剥夺性条件。只能由获取资源的进程或线程主动释放，不能剥夺 3、请求和保持条件。可以请求新资源，同时永远不释放已经获取到的资源 4、循环等待条件。出现了循环等待链...
Python并发编程理论篇
Python学习Q群696455390
06-30 356
Python并发编程理论篇 前言 很多人学习python，不知道从何学起。 很多人学习python，掌握了基本语法过后，不知道在哪里寻找案例上手。 很多已经做案例的人，却不知道如何去学习更加高深的知识。 那么针对这三类人，我给大家提供一个好的学习平台，免费领取视频教程，电子书籍，以及课程的源代码！ QQ群：1097524789 其实关于Python的并发编程是比较难写的一章，因为涉及到的知识很复杂并且理论偏多，所以在这里我尽量的用一些非常简明的语言来尽可能的将它描述清楚，在学习之前首先要记住一个点：.
java并发学习11：java对象头与Monitor锁
八十岁老将的博客
01-26 730
1、java对象头 在HotSpot虚拟机中，对象在内存中存储的布局可以分为3块区域：对象头（Header）、实例数据（Instance Data）和对齐填充（Padding）。 普通对象: 数组对象: Mark Word 结构为: 64 位虚拟机 Mark Word: 2、Monitor(锁) Monitor被翻译为监视器或管程 每个Java对象都可以关联一个Monitor对象，如果使用synchronized给对象上锁（重量级）之后，该对象头的Mark Wordd中就被设置指向Monitor对象
Java并发原理谈谈
程序猿开发日志【学习永无止境】
07-14 3842
进程、线程和并发实体 《操作系统原理》里面很重要的一个概念是进程。进程是程序动态的概念，它用来表示程序在执行的一组数据结构 。这组数据结构中记录了指令加载到内存中的地址，打开的文件，线程信息，共享内存等。 每个进程可以有多个线程。它也是一组数据结构包括：下一条要执行的指令，寄存器，堆栈，状态等。一幅图来表示 上图画出了4个线程（线程2、3、4和1是一样的，没有全画），如果
Java并发机制（1）--理论基础
john_lw的博客
10-25 2888
进程与线程概念 在现代操作系统中，进程支持多线程。 进程是资源管理的最小单元， 线程是程序执行的最小单元。 线程作为调度和分配的基本单位，进程作为资源分配的基本单位。 一个进程的组成实体可以分为两大部分：线程集和资源集。进程中的线程是动态的对象；代表了进程指令的执行。资源，包括地址空间、打开的文件、用户信息等等，由进程内的线程共享。 多道程序设计模型 计算机采用多道程序设计模型...
【程序员的必修课】并发编程--理论基础
weixin_44062380的博客
12-10 1293
对于程序员来说，并发编程的知识应该是没有死角的，从今天开始，就由我带领各位，走进并发编程的世界吧
Java基础——Java并发详解（线程、终端、互斥同步、线程协作、线程状态、AQS、Java内存模型、线程安全、锁优化等）
qq_44182424的博客
05-31 965
GFM-TOC。
并发基础（一）：并发理论
Edwin_Hu的博客
09-19 366
线程安全在进程中有多个线程同时运行同一段代码时，线程安全就是通过同步机制保证各个线程都可以正常且正确的执行，运行结果与预期是一致的。线程不安全不提供数据访问保护，有可能出现多个线程先后更改数据造成所得到的数据是脏数据。
（一）并发理论知识
踟蹰千年的博客
07-09 732
1.同步和异步同步代表程序执行一个请求，知道请求完成,再处理下一个请求异步代表程序执行一个请求，会直接返回，会单独开一个线程让这个请求执行，同时执行下一个请求，并不一定等请求完成再处理下一个请求2.并发和并行并行就是多个线程一起进行并发就是一个线程轮流执行3.临界区4.阻塞和非阻塞5.死锁、饥饿、活锁死锁，就是指线程之间相互阻塞，如图中小汽车，A必须等B执行，B必须等C执行完，C必须等D执行完，D...
Java并发编程（理论篇 上）
BigBigWorld_的博客
07-26 1482
Java并发编程（原理篇）一、前言七月的天气分外炎热，心中燥意难以抚平，决定梳理下之前落下的笔记。正好最近对JMM比较感兴趣，就整理出了这篇文字。二、序言即使你的程序没有显示的创建任何线程，框架也可能为你创建了一些线程，这些线程调用的代码必须是线程安全(thread safe)的。这一点给开发人员的设计和实现赋予了更重要的一分责任。本文上下两篇，主要通过图文结合的方式描述了如下五个方面，希望有所帮助
Monitor对象是什么?
lucky_love816的博客
03-10 8620
synchronized保证线程同步的作用相信大家都已经非常熟悉了，可以把任意一个对象当作锁。synchronized 关键字无论是修饰代码块，还是修饰实例方法和静态方法，本质上都是作用于对象上。 多个线程要竞争共享资源，而操作共享资源资源的代码就在临界区内，想要进入到这个临界区就必须持有锁。 当用 synchronized 修饰代码块时，编译后的字节码会有 monitorenter 和 monitorexit 指令，分别对应的是获得锁和解锁。 当用 synchronized 修饰方法时，会给方法加上标记
并发理论基础
qq_28187203的博客
07-12 196
一、什么是线程、进程 1、进程、线程的定义 进程：程序的运行实例（程序的一次执行），是资源分配的基本单位。 线程：进程实际执行的细分，将任务切分成可供CPU调度的多个单位。 2、进程、线程的关系 进程是线程的容器，即同一个进程可以包含多个线程，多个线程可以共享同一进程间的资源。 例如：可以把厨房比作线程，厨房内的厨师比作进程，要实现的功能是做菜，一个厨房至少要拥有一个厨师才可以完成做菜的功能，也可以有多个厨师来分别执行洗菜、切菜、炒菜的工作，同时厨师间协作所需的锅碗瓢盆归属于同一个厨房，
并发理论学习笔记
weixin_33862041的博客
11-17 175
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
Java并发理论总结
ThinkWon的博客
10-04 8175
文章目录JMM的设计happens-before与JMM的关系需要关注的问题 在多线程中稍微不注意就会出现线程安全问题，那么什么是线程安全问题？为什么会出现线程安全问题？出现线程安全的问题一般是因为主内存和工作内存数据不一致性和重排序导致的，而解决线程安全的问题最重要的就是理解这两种问题是怎么来的，那么，理解它们的核心在于理解Java内存模型（JMM）。 为了性能优化，还会涉及到重排序与数据依赖性...
并发理论基础 - 并发问题的背景和根源（原子性、可见性、有序性）
it_lihongmin的博客
10-17 560
并发编程不仅仅是Java语言的难题，其他语言也同样存在（一般都是中高级开发需要面临的问题）。问题的根源在于硬件设备CPU、内存、I/O在不断的迭代发展过程中产生了差异。CPU和内存的差异可以理解为天上一天地下一年，内存与I/O设备的差异就更大了，可以理解为天上一天地上十年【之前看到过各设备的速度比的图例，但是没有找到】。I/O不仅指磁盘的IO，随着现在微服务的发展，网络IO的延迟问题也越来越凸显。 根据木桶理论，程序整体的运行速度取决于短板，即当Cpu需要运行一条指令时，需要等待其...
Java 高并发相关理论
Happy博客
01-28 769
传统意义上的 Java 线程（以下称为平台线程）跟操作系统的内核线程是一一映射的关系（如图1所示）。平台线程通常持有一个线程堆栈和其他由操作系统维护的资源，基本适合运行所有类型的任务。过去的三十年里，平台线程为 Java 开发人员提供了构建并发应用程序的基础。服务端应用程序需要处理彼此独立的并发请求，因此使用一个独立的平台线程来处理一个请求是容易理解的，同时也易于编程，这也是 Spring 应用处理请求的方式。然而，这种请求处理方式受到利特尔定律（Little’s Law）的约束。
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