Java并发编程-ReentrantLock原理

从CTF到实战:Frida Hook无导出SO函数的3种特殊姿势 本文深入探讨了在移动安全逆向工程中,如何利用Frida Hook无导出SO函数的三种高级技巧:字符串引用定位法、调用栈回溯法和内存特征码扫描。针对安卓So层加固和混淆场景,文章结合CTF赛题与实战案例,详细解析了每种方法的原理、实现步骤与适用场景,为安全研究人员提供了从理论到实践的完整解决方案。 阅读详情

Java并发编程-ReentrantLock原理

api使用

 static   ReentrantLock lock = new ReentrantLock(true);//true 公平锁,false非公平锁
    public static void main(String[] args) {
        new Thread(new Runnable() {
            public void run() {
                lock.lock(); //手动加锁
                todo();//执行任务
                lock.unlock();//手动解锁
            }
        }).start();
    }

    public static void todo(){
        System.out.println("--------------todo------");
    }

AQS(同步器)原理:
通过独占锁来分析同步器原理。
AQS:队列同步器用例构建锁。使用的是一个int成员变量,来表示同步状态,查看AbstractQueuedSynchronizer类的源码如下:
在这里插入图片描述
getState() 获取当前同步状态
setState() 设置当前同步状态
compareAndSetState() 使用CAS设置当前状态,改方法能够保证状态设置的原子性。

同步队列的基本结构:

没有成功获取同步状态的线程会成为节点加入该队列的队尾。同步队列的基本结构:
在这里插入图片描述
如图所示:同步队列基本结构包含了两个节点类型引用,一个指向头节点,另一个指向尾节点。
假设当一个线程成功获取了同步状态,其他线程无法获取到同步状态,会被构建成节点并加入同步队列中,而这个加入队列过程中必须保证线程安全,因此同步器提供了基于CAS的设置节点方法:compareAndSetTail(Node expect, Node update)。
在这里插入图片描述

static final class Node { //节点类
 volatile int waitStatus;//
  volatile Node prev;
  volatile Node next;
  volatile Thread thread;
  Node nextWaiter;
  }

如下代码:重要是通过tryAcquire方法获取同步状态,如果获取失败则构造同步节点,并通过addWaiter方法加入同步队列队尾,最后通过acquireQueued方法使得该节点已“死循环”的方式获取同步状态。

   此代码重要是是否能获取同步锁,如果获取失败则加入同步队列尾部,(同步锁获取,节点构造,加入同步队列,在同步队列中自旋)
   public final void acquire(int arg) {
        if (!tryAcquire(arg) && // tryAcquire 获取同步状态
            acquireQueued(addWaiter(Node.EXCLUSIVE), arg))//Node.EXCLUSIVE代表独占锁
            selfInterrupt();
    }

 private Node addWaiter(Node mode) { //加入同步节点到尾部
        Node node = new Node(Thread.currentThread(), mode); //构造一个节点
        // Try the fast path of enq; backup to full enq on failure
        Node pred = tail;
        if (pred != null) {
            node.prev = pred;
            if (compareAndSetTail(pred, node)) {//使用compareAndSetTail保证加入同步队列
                pred.next = node;
                return node;
            }
        }
        enq(node);//通过“死循环”来保证节点正确添加
        return node;
    }

//通过acquireQueued方法使该节点已“死循环”的方式获取同步状态。如果获取不到则阻塞节点的线程,而被阻塞线程的唤醒重要依靠前驱节点出队或阻塞节点被中断实现的。(自旋)

  final boolean acquireQueued(final Node node, int arg) {
            boolean failed = true;
            try {
                boolean interrupted = false;
                for (;;) {
                    final Node p = node.predecessor();
                    if (p == head && tryAcquire(arg)) {
                        setHead(node);//设置首节点
                        p.next = null; // help GC
                        failed = false;
                        return interrupted;
                    }
                    if (shouldParkAfterFailedAcquire(p, node) &&
                        parkAndCheckInterrupt()) //加锁
                        interrupted = true;
                }
            } finally {
                if (failed)
                    cancelAcquire(node);
            }
        }
 private final boolean parkAndCheckInterrupt() {
        LockSupport.park(this);//阻塞当前线程,
        return Thread.interrupted();
    }
    //
 private Node enq(final Node node) {
            for (;;) {//通过“死循环”来保证节点正确添加,
                Node t = tail;
                if (t == null) { // Must initialize
                    if (compareAndSetHead(new Node()))
                        tail = head;
                } else {
                    node.prev = t;
                    if (compareAndSetTail(t, node)) {
                        t.next = node;
                        return t;
                    }
                }
            }
        }

同步器将节点加到同步队列的过程如图:节点加入到同步队列
在这里插入图片描述
同步队列遵循FIFO(先进先出),首节点是获取同步成功的节点,首节点在释放同步状态时,将会唤醒后继节点,而后继节点在获取同步状态成功时,并设置为首节点。该过程如下:首节点的设置
在这里插入图片描述
如图所示:设置首节点是通过获取同步状态成功的线程来完成的,需要将首节点设置为原节点的后继节点并断开首节点的next的引用即可。

如图所示:节点自旋获取同步状态:acquireQueued
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

加锁过程
在这里插入图片描述
总结:
在这里插入图片描述
解锁过程

public final boolean release(int arg) {
    if (tryRelease(arg)) {
        Node h = head;
        if (h != null && h.waitStatus != 0)//队尾0 其他为-1
            unparkSuccessor(h); //叫醒其他的节点
        return true;
    }
    return false;
}

顶顶顶顶顶顶顶顶顶

 private void unparkSuccessor(Node node) {
        /*
         * If status is negative (i.e., possibly needing signal) try
         * to clear in anticipation of signalling.  It is OK if this
         * fails or if status is changed by waiting thread.
         */
        int ws = node.waitStatus;
        if (ws < 0)
            compareAndSetWaitStatus(node, ws, 0);

        /*
         * Thread to unpark is held in successor, which is normally
         * just the next node.  But if cancelled or apparently null,
         * traverse backwards from tail to find the actual
         * non-cancelled successor.
         */
        Node s = node.next;
        if (s == null || s.waitStatus > 0) {
            s = null;
            for (Node t = tail; t != null && t != node; t = t.prev)
                if (t.waitStatus <= 0)
                    s = t;
        }
        if (s != null)
            LockSupport.unpark(s.thread);//唤醒处于阻塞状态的线程thread
    }


public static void unpark(Thread thread) {
    if (thread != null)
        UNSAFE.unpark(thread);
}

public native void unpark(Object var1); //使用os底层的指令。

Cadence PCB仿真 使用Allegro PCB SI为BRD文件创建通用型IBIS模型的方法图文教程 本文简单介绍使用Allegro PCB SI软件为BRD PCB设计文件中的元器件创建IBIS模型的方法。 阅读详情

相关推荐

从STM32F411到华大HC32F460:一个真实项目移植的踩坑与填坑全记录

本文详细记录了从STM32F411移植到华大HC32F460芯片的全过程,包括开发环境搭建、时钟树配置、中断处理、外设驱动、看门狗陷阱、Flash操作和低功耗设计等关键坑点及解决方案。特别针对HC32F460的200MHz主频、双PLL架构和HSRUN模式等特性进行了深入分析,为工程师提供实用的移植指南,帮助节省大量调试时间。

weixin_33691817的博客 418

Java并发编程之ReentrantLock详解

---

Stay Hungry, Stay Foolish 2万+

电源芯片TPS54560典型应用电路及设计详解

TPS54560 是一款配有集成型高侧 MOSFET 的 60V、5A DC-DC转换器,输入电压范围7-60V,输出电压可通过外部反馈电阻设置成略低于输入电压的任意值。**所以,**R5=31.25KΩ、R6:10KΩ(常用值)时,即可设置输出电压为 3.3V。**所以,**R5=140KΩ、R6:10KΩ(常用值)时,即可设置输出电压为12V。设计 TPS54560 的输出电压时,主要通过外部反馈电阻网络来设置输出电压。因此,输出 3.3V ,输入电压24V时推荐的电感值为 8µH 至 10µH。

weixin_42306872的博客 1万+

JAVA并发编程ReentrantLock核心原理剖析

之前JAVA并发编程系列文章里,有说过JUC的灵魂是AQS,那么AQS的思想优秀实践者ReentrantLock是怎么实现AQS的呢?让我们一点点剖析里面的源码逻辑,一看究竟

拉丁解牛技术专栏 1500

TensorFlow GPU版本安装步骤-Windows系统

本文由在Windows下安装TensorFlow GPU版本教程-优快云等整理得到。 目录 1、确认显卡是否支持CUDA 1.1 查看显卡信息 打开“设备管理器”,查看显卡信息,如下图所示: 由上图知,本电脑的显卡为NVIDIA Quadro P400. 1.2 查看支持CUDA的显卡 网址:https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 经查询可知,该显卡支持CUDA,如下图所示: 2、安装CUDA 2.1 下载CUDA 网址:https://developer.nvi

x_lingyun的专栏 764

Infinite-Canvas:一站式AI绘画工作流平台部署与实战指南

在 AI 绘画和内容创作领域,你是否经常遇到这样的困扰:灵感来了,却要在多个工具间来回切换——找素材、写提示词、调整参数、批量生成,整个过程繁琐且低效。创作一个系列作品时,管理不同版本的图片和提示词更是让人头疼。如果你渴望一个能整合所有流程,实现从素材管理、提示词工程到批量出图一站式完成的工作台,那么今天介绍的 Infinite-Canvas 正是为你量身打造的解决方案。 Infinite-Canvas 是一个开源的本地网页应用,它将 AI 绘画的完整工作流集成在一个界面中。无论你是想快速生成单张图片,还是

weixin_28707535的博客 337

Java并发编程之ReentrantLock原理及AQS原理讲解

概述 Lock 在 J.U.C 中是最核心的组件,,锁最重要的特性就是解决并发安全问题。 为什么要以 Lock 作为切入点呢?如果看过 J.U.C 包中的所有组件,一定会发现绝大部分的组件都有用到了 Lock。 所以通过 Lock 作为切入点使得在后续的学习过程中会更加轻松。 在 Lock 接口出现之前, Java 中的应用程序对于多线程的并发安全处理只能基于synchronized 关键字来解决。但是 synchronized 在有些场景中会存在一些短板,也就是它并不适合于所有的并发场景。 但是在 Jav

qq_40837310的博客 2684

Cesium.Ray 知识详解,示例代码

Cesium.Ray 是 CesiumJS 中用于表示三维空间中无限射线的核心类,广泛应用于地理信息系统(GIS)、三维可视化和碰撞检测等场景。射线由起点(origin)和方向向量(direction)定义,数学表达式为 ( P(t) = \text{origin} + t \times \text{direction} )。核心属性包括起点和方向向量,常用方法包括射线与平面的交点计算、根据距离获取射线上的点等。在 Cesium 中,Cesium.Ray 常用于地形碰撞检测、鼠标点选对象和雷达探测模拟等场景

大剑师兰特的GIS世界 425

Java并发编程之ReentrantLock重入锁原理解析

ReentrantLock是Java并发编程库中的一个重要工具,它提供了一种可重入的互斥访问共享资源的方式。通过内部计数器来实现锁的占用情况的记录,同时支持公平锁和非公平锁两种策略以及可重入特性。使用ReentrantLock可以有效地避免并发访问共享资源时的线程安全问题。

隐风的博客 490

【电源专题】Type-C母座外壳直接接主板GND还是接RC呢?别再纠结了!

Type-C屏蔽壳接地这件事,没有唯一标准答案。符合规范、贴合产品、能过认证,就是最优解。希望这篇文章能帮你理清思路。

一点硬件 595

【Tiny_CD】Tiny_CD变化检测网络详解(含python代码)

tiny-cd网络详解,含论文下载、代码下载地址。

向上生长的程序媛的博客 2161

Java并发编程ReentrantLock底层实现原理

Java并发编程ReentrantLock底层实现原理

阿健的博客 368

YOLOv11改进策略【卷积层】| ICCV-2023 引入Dynamic Snake Convolution动态蛇形卷积,改进C3k2

基于拓扑几何约束的动态蛇卷积用于管状结构分割DSConv(Dynamic Snake Convolution,动态蛇形卷积)模块的设计主要是为了更好地处理管状结构的分割任务,解决传统卷积在处理细管状结构时的不足。

Limiiiing的博客 1627

Java 并发编程一篇 -(Synchronized 原理、LockSupport 原理、ReentrantLock 原理)

一、基本概念 1、进程与线程 进程 程序由指令和数据组成,但这些指令要运行,数据要读写,就必须将指令加载至 CPU,数据加载至内存。在指令运行过程中还需要用到磁盘、网络等设备。进程就是用来加载指令、管理内存、管理 IO 的。 当一个程序被运行,从磁盘加载这个程序的代码至内存,这时就开启了一个进程。 进程就可以视为程序的一个实例。大部分程序可以同时运行多个实例进程(例如记事本、画图、浏览器 等),也有的程序只能启动一个实例进程(例如网易云音乐、360 安全卫士等) 线程 一个进程之内可以分为一到多个线程

qq_40820563的博客 628

假人有限元模型

假人模型,车辆碰撞假人有限元模型,适合做乘员安全的研究者利用

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

Java 并发编程上篇 -(Synchronized 原理、LockSupport 原理、ReentrantLock 原理)

一、基本概念 1、进程与线程 进程 程序由指令和数据组成,但这些指令要运行,数据要读写,就必须将指令加载至 CPU,数据加载至内存。在指令运行过程中还需要用到磁盘、网络等设备。进程就是用来加载指令、管理内存、管理 IO 的。 当一个程序被运行,从磁盘加载这个程序的代码至内存,这时就开启了一个进程。 进程就可以视为程序的一个实例。大部分程序可以同时运行多个实例进程(例如记事本、画图、浏览器 等),也有的程序只能启动一个实例进程(例如网易云音乐、360 安全卫士等) 线程 一个进程之内可以分为一到多个线程

雾里 2万+

IDEA的使用指南

IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.

java并发编程——独占锁ReentrantLock原理解析

文章目录独占锁ReentrantLock原理解析一、类图结构二、获取锁1、void lock()方法2、void lockInterruptibly()方法3、boolean tryLock()方法4、boolean tryLock(long timeout, TimeUnit unit)方法三、释放锁1、void unlock()方法四、小结 独占锁ReentrantLock原理解析 一、类图结构         Reentrantlock是可重入的独占锁,同时只

weixin_42789698的博客 257

VB摄像头监控

该VB模块可对摄像头捕获的画面进行录像等,可在创建的窗口进行控制

【专业技能】介绍Java并发编程synchronized、ReentrantLock、同步器AOS、InheritableThreadLocal等原理

Java并发编程核心机制解析: synchronized:基于JVM monitor实现,支持可重入,通过偏向锁/轻量级锁优化性能,适合简单同步场景。 ReentrantLock:AQS实现的灵活锁,支持可中断、公平锁和条件变量,性能优于高竞争下的重量级锁。 AQS:并发框架核心,采用CLH队列+CAS管理同步状态,是ReentrantLock/Semaphore等工具的底层基础。 InheritableThreadLocal:实现父子线程数据继承,通过复制ThreadLocalMap传递上下文,需注意线程

Hzx895554135的博客 873

深入解析ReentrantLock底层原理与Java并发编程实践

在Java并发编程中,锁机制是协调多线程访问共享资源的核心技术。AbstractQueuedSynchronizer(AQS)作为并发包的基础框架,通过CLH队列和状态变量实现了高效的线程同步。ReentrantLock基于AQS构建,提供了可重入、公平/非公平锁等高级特性,相比synchronized关键字具有更灵活的锁控制能力。理解其底层实现原理,可以帮助开发者避免死锁、线程饥饿等并发问题,在高并发场景下优化系统性能。典型应用包括实现线程安全集合、构建生产者-消费者模型等。通过分析ReentrantLo

weixin_32247165的博客 335

java并发编程之ReentrantLock原理

ReentrantLock原理: 1. 非公平锁实现原理 加锁解锁流程 先从构造器开始看,默认为非公平锁实现 /** * Creates an instance of {@code ReentrantLock}. * This is equivalent to using {@code ReentrantLock(false)}. */ public ReentrantLock() { syn...

weixin_42383680的博客 299

java并发编程学习八——ReentrantLock原理

基于AQS自定义实现一个不可重入的独占锁try {try {try {再次加锁,当前线程被阻塞 System . out . println(Thread . currentThread() . getName());} /*** 独占锁,不可重入//上锁之后,设置锁的所有者为当前线程 setExclusiveOwnerThread(Thread . currentThread());System . out . println("成功加锁");

yx444535180的专栏 860

Java并发编程解析 | 基于JDK源码解析Java领域中ReentrantLock锁的设计思想与实现原理

在Java领域中,我们可以将锁大致分为基于Java语法层面(关键词)实现的锁和基于JDK层面实现的锁。在Java领域中, 尤其是在并发编程领域,对于多线程并发执行一直有两大核心问题:同步和互斥。互斥(Mutual Exclusion):一个公共资源同一时刻只能被一个进程或线程使用,多个进程或线程不能同时使用公共资源。即就是同一时刻只允许一个线程访问共享资源的问题。同步(Synchronization):两个或两个以上的进程或线程在运行过程中协同步调,按预定的先后次序运行。

AS011x的博客 282

Java并发编程解析 | 基于JDK源码解析Java领域中ReentrantLock锁的设计思想与实现原理 (一)

在Java领域中,我们可以将锁大致分为基于Java语法层面(关键词)实现的锁和基于JDK层面实现的锁。在Java领域中, 尤其是在并发编程领域,对于多线程并发执行一直有两大核心问题:同步和互斥。互斥(Mutual Exclusion):一个公共资源同一时刻只能被一个进程或线程使用,多个进程或线程不能同时使用公共资源。即就是同一时刻只允许一个线程访问共享资源的问题。同步(Synchronization):两个或两个以上的进程或线程在运行过程中协同步调,按预定的先后次序运行。

MarkLin编程部落格 283

Java 并发编程:ReentrantLock原理与实战详解

本文深入解析Java 中ReentrantLock的实现原理,汇统其核心特性(可重入性、公平锁/非公平锁、条件变量),分析源码结构(Sync、AQS)及典型应用场景。通过代码示例,展示如何避免死锁,优化锁性能,并对此与synchronized的区别进行对比分析。适合中级Java开发者掌握高并发编程核心工具。

持续输出Java相关知识 1276

Java并发编程系列 | AQS之ReentrantLock原理详解

Java并发编程系列文章 欢迎大家观看我的博客,会不断的修正和更新文章,也欢迎大家一起交流 Java并发编程系列 | 原子操作的底层原理 Java并发编程系列 | volatile关键字的原理 Java并发编程系列 | synchronized的锁升级过程 Java并发编程系列 | 线程池原理详解 Java并发编程系列 | FutureTask原理详解 Java线程池原理详解Java并发编程系列文章ReentrantLock简介lock的流程unlock的流程lock和lockInterruptibly

Liu_G的博客 381

Java并发编程之ReentrantLock 原理

可重入原理 源码分析

qq_42964601的博客 148

Java并发编程:ReentrantLock核心原理与实战指南

ReentrantLock 提供了比 synchronized 更强大的功能和灵活性,适合复杂的多线程场景。通过理解其可重入性、可打断性、公平性和条件变量,可以更有效地控制线程的同步和通信。

qq_45438032的博客 1030
上一篇: Java并发编程- AQS原理
下一篇: Java并发编程-重入锁
wflovejava
博客等级 码龄11年 23粉丝 46原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值