Coarse-Grained lock 粗粒度锁

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原文链接：http://www.cnblogs.com/robyn/p/3528316.html

本文探讨了在并发控制中采用粗粒度锁机制的方法，包括如何为一组相关对象设置共享锁，以此简化锁定操作并减少锁竞争。同时介绍了隐含锁的概念及其实现方式。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

  • 用一个锁Lock一组相关的对象
    • 有时,需要按组来修改多个对象.
    • 这样,在需要锁住其中一个的时候,必须连带地将其他的对象都上锁.
    • 为每一个对象都加上一个锁是很繁琐的.
    • 粗粒度锁是覆盖多个对象的单个锁.
      • 简化了加锁行为.
      • 且不必为了给它们加锁而加载所有对象.
  • 运行机制
    • 为一组对象建立一个控制点.
      • 使用乐观离线锁让组中每个对象共享一个版本号来建立一个控制点.
        • 增加这个版本号时,就成为一个锁住组中所有对象的共享锁.
        • 需要在模型中指定该组的每个对象.
        • 共享的悲观离线锁要求组中每个对象共享某种锁标记.
          • 通过这个锁标记来锁住它们.
          • 一个共享的版本对象就是最好的锁标记.
      • 作为数据修改的基本单位的一组相关对象可看成一个aggregate聚集.
        • 每个聚集有唯一的,提供了对集合中各成员访问的根对象.
        • 以及定义聚集中包含了什么的边界对象.
        • 锁住根对象的根锁提供了聚集的单一控制点.
        • 需要为聚集对象提供到根对象的导航方法.
  • 使用时机
    • 最明显的理由是为了满足业务需要.
    • 好处是以很小的代价来获取和释放锁.
  • Implicit Lock隐含锁
    • 允许框架或层超类型获取离线锁.
      • 必须的加锁认为不应该显示地由开发人员完成,而是隐含地由应用完成.
    • 运行机制
      • 实现隐含锁就是要分解代码.在APP框架中完成那些绝对不能忽略的锁机制.
      • 第一步是列出业务事务中那些任务必须在加锁情况下完成.

 

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C++ 锁粒度优化：粗粒度锁与细粒度锁的选择
weixin_41455464的博客
07-12 397
你可以为每个账户都配备一个锁，这样不同的线程就可以同时访问不同的账户，而不会互相干扰。首先，咱们得明白锁是干嘛的。锁，在并发编程里，就扮演着保安的角色，保证多个线程访问共享资源的时候，不会互相干扰，引发数据混乱。今天咱们不谈高深的理论，就聊聊C++里锁的那点事儿，特别是粗粒度锁和细粒度锁的选择，这可是并发编程里绕不开的坎儿啊。你可以为每个桶都配备一个锁，这样不同的线程就可以同时访问不同的桶，而不会互相干扰。是个好东西，它会在进入代码块的时候自动上锁，离开的时候自动解锁，防止你忘了解锁，导致死锁。
redis--乐观锁--粗粒度锁
liu20111590的专栏
12-20 2549
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java 7 锁优化_自Java 6/Java 7开始，Java虚拟机对内部锁的实现进行了一些优化。这些优化主要包括锁消除（Lock Elision）、锁粗化（Lock Coarse...
weixin_32488761的博客
03-06 197
自Java 6/Java 7开始，Java虚拟机对内部锁的实现进行了一些优化。这些优化主要包括锁消除(Lock Elision)、锁粗化(Lock Coarsening)、偏向锁(Biased Locking)以及适应性锁(Adaptive Locking)。这些优化仅在Java虚拟机server模式下起作用(即运行Java程序时我们可能需要在命令行中指定Java虚拟机参数“-server”以开启...
什么是锁的粒度的粗与细？
qq_45611002的博客
08-06 773
锁住的代码少，这个粒度叫细，执行效率高。 锁住的代码多，这个粒度叫粗，执行效率低。
Java 中的锁
ConstXiong
09-18 752
今天是九一八事变爆发 88 周年，国耻日。 每当我看到祖国的航空航天、互联网、5G 这些科技方面赶超美国的新闻时，我内心都异常激动，从 "东亚病夫" 到吾辈自强，靠得是无数中华儿女的实干。 铭记历史... 工作再忙，还是希望坚持把编程知识分享下去，继续 Java 并发编程。 在并发编程中，经常会遇到多个线程访问同一个共享变量，当同时对共享变量进行读写操作时，就会产生数据不一致的情况。...
31、粗粒度锁与隐式锁：并发控制的有效策略
最新发布
zeta9的博客
07-18 13
本文深入探讨了并发控制中的两种有效策略——粗粒度锁与隐式锁。粗粒度锁通过使用单个锁锁定一组相关对象，简化了锁的管理，适用于需要保证多个对象一致性的业务场景；而隐式锁则通过框架自动处理锁的获取与释放，避免开发者因疏忽导致并发问题，提升了代码的稳定性与安全性。文章详细分析了两种锁机制的实现方式、使用场景及优缺点，并提供了丰富的Java代码示例和综合应用场景，帮助开发者在实际项目中灵活运用这些技术，实现高效稳定的并发控制。
C++并发编程(5)：std::unique_lock、互斥量所有权传递、锁的粒度
工大机器人工作室
05-13 1745
主要学习介绍C++并行编程的基础知识，做一些学习记录并分享
30、离线并发模式：乐观离线锁与悲观离线锁解析
zeta9的博客
07-17 14
本文详细解析了离线并发管理中的两种重要模式：乐观离线锁和悲观离线锁。介绍了它们的工作原理、适用场景、实现方式以及具体的代码示例。乐观离线锁通过版本号验证来检测冲突，适用于冲突概率较低的场景；而悲观离线锁通过一次性锁定数据来避免冲突，适用于高冲突概率或冲突成本较高的场景。文章还通过实际案例和最佳实践，帮助开发者在实际应用中选择合适的并发管理策略，确保系统的数据一致性和高性能。
Google云计算原理和应用之分布式锁服务Chubby
simon369angel的博客
05-05 1322
简单地说，分布式系统的一致性问题，就是如何保证系统中初始状态相同的各个节点在执行相同的操作序列时，看到的指令序列是完成一致的，并且最终得到完全一致的结果。p1：每个acceptor可以收到多个决议，为了区分，对每个决议进行编号，后到的决议编号大于先到的决议编号。通常情况下Google的一个数据中心仅运行一个Chubby单元（Chubby cell）,这个单元需要支持包括GFS，Bigtable在内的众多Google服务，因此，在设计Chubby时候，必须充分考虑系统需要实现的目标以及可能出现的各种问题。
多线程计算在AI算力网络与通信中的独特价值
AI天才研究院
07-05 533
本文系统分析了多线程计算在AI算力网络与通信中的多维价值，构建了从理论基础到实际部署的完整知识框架。通过第一性原理推导，揭示了多线程技术如何解决AI计算中吞吐量与延迟的根本矛盾，并详细阐述了其在分布式训练、实时推理和算力网络协同中的不可替代作用。研究涵盖线程级并行与数据级并行的协同机制、通信开销优化策略、异构计算环境下的线程调度算法，以及多线程架构在应对AI算力爆炸式增长需求中的扩展性优势。最终提供了一套多线程优化方法论，帮助构建高效、弹性且节能的下一代AI算力基础设施。计算异质性挑战。
一个简单的java类，说明了锁的粒度
03-22
一个简单的java类，说明了锁的粒度 thread synchronized lock 粒度
锁的粒度区别
weixin_59426666的博客
10-25 772
无锁编程通常需要更高级的编程技能，但可以提高并发性能，特别是在高度竞争的情况下。在细粒度锁中，锁的范围非常小，通常是某个特定数据结构的单个元素或一小部分数据。过细的锁可能会导致过多的锁争用，而过粗的锁可能会导致性能下降。在多线程编程中，锁的粒度的选择需要谨慎考虑，以平衡并发性能和代码的正确性。在粗粒度锁中，锁的范围较大，通常是整个数据结构或数据集。这提供了一种权衡，允许更多的读并发性，但限制了写操作的并发性。锁的粒度是指在多线程编程中，将锁应用于代码的范围或颗粒度的大小。
分布式锁服务Chubby初步探究[1]
缘友一世的博客
03-16 1506
通过这两个阶段，Paxos算法确保了即使在存在消息丢失、延迟、重复以及节点故障等问题的分布式系统中，也能够达成一致。第一阶段通过选出一个提议者并让决策者承诺只接受编号更大的提案来准备共识环境；第二阶段则是通过这个提议者提出的提案来实际达成共识。这个过程可能需要多轮迭代，特别是在多个提议者同时尝试提出提案时。
设计模式-粗粒度锁（Coarse-Grained Lock）
workflower的博客
09-03 760
用共享锁或根对象锁实现粗粒度锁有一定的折中：用关系数据库时，共享锁会导致几乎所有的查询语句都和版本表version关联；使用悲观离线锁时，可能总是要重新读取一些对象来保证它们是新的。粗粒度锁是覆盖多个对象的单个锁，这样不仅简化了加锁行为本身，而且让你不必为了给它们加锁所而加载所有的对象。一簇相关对象都存在一个唯一的、提供对集合各成员访问的根对象。加锁时，需要一个到根对象的搜索方法。删除操作的返回行数为0，这说明版本记录已经被删除了。删除某版本的数据时并没有获得乐观离线锁。用一个锁所住一组相关的对象。
Google的锁，才是分布式锁？
在每次的突破中遇见更好的自己
08-25 374
早年Google的四大基础设施，分别是GFS, MapReduce, BigTable, Chubby,前三个比较有名，今天来说说最后一个，Chubby。 Chubby是什么？ Chubby是早年Google四大基础设施之一，提供粗粒度的分布式锁服务。 Chubby的使用者不需要关注复杂的同步协议，而是通过已经封装好的客户端直接调用锁服务，通过分布式锁，满足各种分布式场景下的一致性需求。 Chubby有什么典型的业务场景？ Chubby具有广泛的应用场景，例如： （1）GFS...
fine-grained和coarse-grained理解
qq_36044523的博客
07-20 5286
简单来说fine-grained就是细粒度，fine-grained classification是细粒度的图像分类。fine-grained是类内细分。 与coarse-grained classification（粗粒度）相比，粗粒度是分辨是猫还是狗 而细粒度是分辨狗这个类别，比如是1.吉娃娃还是2.萨摩耶还是哈巴狗； ...
粗粒度（Coarse-grained）vs细粒度（fine-grained）
行有志，思无涯
08-28 8424
<br />在读的一篇文献中关于RDF的描述：<br /> <br />As we know, RDF data is a set of triples with the form (subject, property, object). This fine-grained model leads to SPARQL queries on RDF data with a large number of joins.<br /> <br />这是一种新颖的提法，看了很多文章，这是第一次有人将RDF看作fine
目标检测 coarse-grained
01-28
### Coarse-Grained Object Detection Methods and Information Coarse-grained object detection refers to the identification of objects at a higher level or broader category rather than specific instances. This approach is beneficial when detailed instance-level annotations are not available or necessary. In coarse-grained object detection, context plays an essential role as it helps in identifying general categories without requiring precise boundaries or fine details about individual objects[^1]. For example, instead of detecting different breeds of dogs, one might aim to detect all animals within a certain class such as "dog." One notable method that addresses this challenge indirectly by leveraging transfer learning from base classes to new ones while using minimal seed annotations for refinement can be considered relevant here[^2]. Although primarily focused on few-shot scenarios where only limited labeled examples exist per novel category, principles like these could potentially apply towards defining strategies suitable for coarse-grained tasks too. Another significant contribution comes from real-time unified detectors which have demonstrated effectiveness across various scales including those typical of coarser categorizations[^3]. These models process entire images once through convolutional layers before making predictions over multiple bounding boxes simultaneously; thus they inherently support varying levels of granularity depending upon how training data was prepared. Furthermore, advancements made toward handling large numbers of object types efficiently also contribute valuable insights into designing systems capable of performing well under conditions similar to what would characterize coarse-grained settings[^4]. Lastly, combining strengths between faster region-based convnets with you-only-look-once architectures has shown promise in enhancing overall performance metrics significantly even beyond initial expectations set forth during development phases[^5]. ```python import torch from torchvision.models.detection import fasterrcnn_resnet50_fpn def load_coarse_grained_detector(): model = fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True) # Adjusting classification head for fewer output classes representing broad categories. num_classes = 10 # Example number of coarse categories in_features = model.roi_heads.box_predictor.cls_score.in_features model.roi_heads.box_predictor = torch.nn.Linear(in_features, num_classes) return model.eval() detector = load_coarse_grained_detector() ``` --related questions-- 1. How does contextual information influence accuracy improvements in coarse-grained versus fine-grained object detection? 2. What modifications should be applied to existing deep learning frameworks to better suit coarse-grained recognition needs? 3. Can pre-trained networks designed originally for finer distinctions effectively adapt to perform robustly in more generalized classifications after retraining? 4. Are there any particular datasets specifically curated for evaluating algorithms targeting coarse-grained visual understanding? 5. Which architectural components play critical roles in achieving high precision rates among broadly defined target groups?
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