有关volatile关键字和transient关键字

本文深入探讨Java中的volatile和synchronized关键字的作用、区别以及如何在多线程环境中确保线程安全。通过对比这两种关键字,解释了它们在可见性、并发正确性、线程阻塞、编译器优化等方面的差异,特别强调了volatile关键字的使用场景及其限制。

(1)volatile关键字['vɑlətl]的作用

让变量每次在使用的时候,都从主存中取,而不是从各个线程的“工作内存”。

也就是说,volatile变量对于每次使用,线程都能得到当前volatile变量的最新值.

 

(2)volatile与synchronized区别

volatile具有synchronized关键字的“可见性”,但是没有synchronized关键字的“并发正确性”,也就是说不保证线程执行的有序性。

也就是说,volatile变量对于每次使用,线程都能得到当前volatile变量的最新值。但是volatile变量并不保证并发的正确性。

1.volatile本质是在告诉jvm当前变量在寄存器(工作内存)中的值是不确定的,需要从主存中读取;synchronized则是锁定当前变量,只有当前线程可以访问该变量,其他线程被阻塞住
2.volatile仅能使用在变量级别;synchronized则可以使用在变量、方法、和类级别的。
3.volatile仅能实现变量的修改可见性,并能保证原子性;而synchronized则可以保证变量的修改可见性和原子性。
4.volatile不会造成线程的阻塞;synchronized可能会造成线程的阻塞。 
5.volatile标记的变量不会被编译器优化;synchronized标记的变量可以被编译器优化。

 (3)什么是线程的working memory

线程的working memory是cpu的寄存器和高速缓存的抽象描述:现在的计算机,cpu在计算的时候,并不总是从内存读取数据,它的数据读取顺序优先级 是:寄存器-高速缓存-内存。
线程耗费的是CPU,线程计算的时候,原始的数据来自内存,在计算过程中,有些数据可能被频繁读取,这些数据被存储在寄存器和高速缓存中,当线程计算完后,这些缓存的数据在适当的时候应该写回内存。当多个线程同时读写某个内存数据时,就会产生多线程并发问题,涉及到三个特 性:原子性,有序性,可见性。 支持多线程的平台都会面临 这种问题,运行在多线程平台上支持多线程的语言应该提供解决该问题的方案。 简而言之:每个线程都有自己的执行空间(即工作内存),线程执行的时候用到某变量,首先要将变量从主内存拷贝的自己的工作内存空间,然后对变量进行操作:读取,修改,赋值等,这些均在工作内存完成,操作完成后再将变量写回主内存;

 

(4)产生线程安全的原因 

由上可知,各个线程都从主内存中获取数据,线程之间数据是不可见的;打个比方:主内存变量A原始值为1,线程1从主内存取出变量A,修改A的值为2,在线程1未将变量A写回主内存的时候,线程2拿到变量A的值仍然为1;这便引出“可见性”的概念:当一个共享变量在多个线程的工作内存中都有副本时,如果一个线程修改了这个共享变量的副本值,那么其他线程应该能够看到这
个被修改后的值,这就是多线程的可见性问题。

 

 transient:用来表示一个域不是该对象串行化的一部分,当一个对象被串行化的时候,transient型变量的值不包括在串行化的表示中

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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