java并行程序开发及优化

论文阅读--射频电源在半导体领域的应用 射频电源(RF Power Supply)是能够输出300kHz~300GHz正弦波电压的高频交流电源,在半导体制造领域,射频电源的典型工作频率范围为400kHz∼60 MHz,主要由射频发生器(功率源)、匹配器及配套控制电路组件构成,其关键组件包括变压器与电抗器、晶闸管、绝缘栅双极型晶体管(IGBT)、钣金件、铜材及各种电子元器件。射频电源是刻蚀和薄膜沉积工艺的核心,主要用于产生等离子体,以增强气体反应活性,其性能直接影响反应腔体内等离子体的浓度、均匀性和稳定性。 阅读详情

并行程序设计模式

并行设计模式属于设计优化的一部分,它是对一些常用的多线程结构的总结和抽象。与串行程序相比,并行程序的结构通常更为复杂。因此,合理的使用并行模式在多线程开发中,更具有积极意义。本文中主要介绍Future模式、Master-Worker模式、GuardedSuspeionsion模式、不变模式和生产者-消费者模式。
**1Future模式**
	Future模式有点类似商品订单。比如在进行网上购物时,当看中某一件商品时,就可以提交订单,当订单处理完毕后,便可以等在家里等待商品送货上门。卖家根据订单从仓库里取货,并配送到客户手里。大部分情况下,商家对订单的处理并不那么快,又是甚至需要几天时间,而在这段时间内,客户完全不必傻傻等在家里,可以出门处理其他事物。
	将此例类推到程序设计中,当某一程序提交一个请求,期望得到一个答复。但非常不幸的是,服务程序对这个请求的处理可能很慢,比如,这个请求可能时通过互联网http或者webservice等并不太搞笑的方式调用的。在传统的单线程环境下,调用函数时同步的,也就是说 它必须等到服务返回结果后,才能进行其他处理。而在Future模式下,调用方式改为异步,而原先等待返回的时间段,在主调用函数中,则可用与处理其他事物,如图所示,显示了一段传统调用的流程

在这里插入图片描述
图1 传统串行程序调用流程
如图1所示,客户端发出call请求,这个请求需要相当长的一段时间才能返回。客户端一直等待,知道数据返回,随后,再进行其他任务处理。而使用Future模式替换原的实现方式,才可以进行其他调用过程。
图2显示了一个广义Future模式的实现,从Data_future对象可以看出,虽然call本身仍然需要很长一段时间来处理程序。但是,服务程序不等数据处理完成便离级返回客户端一个伪造的数据(相当于商品的订单,而不是商品本身),实现了Future模式的客户端拿到这个返回结果后,并不急于对其进行处理,而是调用了其他业务逻辑,充分利用了等待时间,这就是Future模式的核心所在。再完成了其他业务逻辑的处理后,最后再使用返回比较满的Future数据。这样,在整个调用过程中,就不存在所谓的等待,充分利用了所有的时间片段,从而让提高;额系统的响应速度。
在这里插入图片描述
Futrure模式流程图

Future模式的主要参与者

参与者作用
Main系统启动,调用Client发出请求
Client返回Data对象,并离级返回FutureData,并开启ClientThread线程装配RealData
Data返回数据的接口
FutureDataFuture数据,构造很快,但是是一个虚拟的数据,需要装配RealData
RealData真实的数据,其构造是比较慢的

2 Furture模式的代码实现
(1)Main函数的实现

 public static void main(String[] args) {
        Client client = new Client();
        Data name = client.request("name");
        System.out.println("请求完毕");
        try {
            Thread.sleep(2000);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println(name.getReuslt());
    }

(2)Client的实现
Client主要实现了获取FutureData,开启构造RealData的线程,并在接受请求后,很快的返回FutureData:

public class Client {
    public Data request(final String queryStr){
        final FutureData futureData = new FutureData();
        new Thread(){
            @Override
            public void run(){
                RealData realData = new RealData();
                futureData.setRealData(realData);
            }
        }.start();
        return futureData;
    }
}

(3) Data的实现
Data是一个接口,提供了getResult()方法。无论FutureData或者RealData都实现了这个接口:

public interface Data {
    public String getReuslt();
}

(4)FutureData的实现
FutureData实现了一个快速返回的RealData包装。但他只是一个包装,或者说是一个RealData的虚拟实现。因此,它可以很快的=被构造并返回。当使用FutureData的个体Result()方法时,程序会阻塞,等待RealData被注入到程序中,才使用RealData的getResult()方法返回。
注意:FutureData时Future模式的关键,它实际时一个真实数据RealData的代理,封装了获取RealData的等待过程。

public class FutureData implements Data {

	//FutureData时RealData的包装
    protected RealData realData = null;
    protected boolean isReady = false;

    public synchronized void setRealData(RealData realData) {
        if (isReady) {
            return;
        }
        this.realData = realData;
        isReady = true;
        //RealData已经被注入,通知个体Result()
        notifyAll();
    }

    @Override
    //会等待RealData构造完成
    public synchroized String getReuslt() {
        while (!isReady) {
            try {
            //一直等待,知道RealData构造完成
                wait();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        return realData.getReuslt();
    }
}
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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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在开发任何Java应用的时候,我们都会谈及optimization——优化的概念。作为一个开发者,我们应该尽可能地保证自己写的代码干净、没有缺陷,并且尽可能地考虑性能问题。我们开发一个应用程序并且期望获得尽可能好的性能并不是一件容易的事情。但是,即使你不是性能调优专家,也可以采取一些简单的方法来提高性能为了帮各位粉丝朋友更快的上手java性能优化,分享出来,来供大家参考下!

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Java程序性能优化 读书笔记

SerialGC、G1GC,同时适用于新老两代。

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