java.util.concurrent.ConcurrentHashMap源码学习(一)

ConcurrentHashMap是Java中支持高并发、高吞吐量的线程安全的HashMap实现。通过使用多个锁来控制对hash表的不同部分(Segment)进行的修改,允许多个修改操作并发进行。介绍了其内部结构、重要字段及构造函数。
java.util.concurrent.ConcurrentHashMap:

ConcurrentHashMap是支持高并发、高吞吐量的线程安全的HashMap实现。它允许多个修改操作并发进行,关键在于使用了多个锁来控制对hash表的不同部分(Segment)进行的修改。每个段是一个小的hash table,有自己的锁,只要修改操作发生在不同的段上,就可以并发进行。在执行跨段的操作时首先尝试在不锁定整个map的情况下进行操作,不成功后再锁定整个map。key和value都不能为null。

ConcurrentHashMap中的重要字段:

1. int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY
默认初始容量。这个容量会均匀分布到每个Segment中,即每一段的小hash table的容量是一样的。

2. float DEFAULT_LOAD_FACTOR
默认装载因子。每个段的装载因子。

3. int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL
默认的并发级别。段的个数(也就是segments数组的大小)要大于这个值,而且要是2的n次方。

4. int MAXIMUM_CAPACITY
ConcurrentHashMap的最大容量。初始容量不能大于这个值。

5. int MAX_SEGMENTS
段个数的最大值。并发级别的值concurrencyLevel不能大于这个数。

6. int RETRIES_BEFORE_LOCK
跨段操作时(如size()和containsValue()),检测到数据不一致,锁定整个map前,重新尝试的次数。

7. Segment<K,V>[] segments
存放段(Segment)的数组


ConcurrentHashMap的构造函数:

1. ConcurrentHashMap()
2. ConcurrentHashMap(int initialCapacity)
3. ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor)
4. ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor, int concurrencyLevel)
5. ConcurrentHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m)
进行构造时,利用指定的initialCapacity、loadFactor、concurrencyLevel生成segments数组,数组的大小是2的n次方且大于concurrencyLevel,数组中每个段Segment的初始容量和装载因子由initialCapacity、loadFactor来确定。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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