JAVA线程安全类

Java并发编程中的线程安全与原子类 本文探讨了Java并发编程中的线程安全问题,特别是在多线程环境下对共享资源的操作可能导致数据不一致的风险。通过分析前增量操作符++在多线程下的非原子行为和由此引发的race condition问题,介绍了java.util.concurrent.atomic包下的原子类如何通过原子操作来解决这一问题。此外,还探讨了使用synchronized关键字和同步块来确保线程间的顺序执行和数据的一致性。 阅读详情

原子类(java.util.concurrent.atomic)

原子类通过CAS(Compare-And-Swap)机制实现线程安全的操作,适用于高并发场景。

  • AtomicInteger:原子性操作的Integer。
  • AtomicLong:原子性操作的Long。
  • AtomicBoolean:原子性操作的Boolean。
  • AtomicReference<V>:原子性操作的对象引用。
  • AtomicIntegerArray:原子性操作的整型数组。
  • AtomicLongArray:原子性操作的长整型数组。
  • AtomicReferenceArray<E>:原子性操作的引用数组。
  • LongAdder:高并发下比AtomicLong性能更好的累加器。
  • LongAccumulator:更通用的累加器。

示例代码:

AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);
count.incrementAndGet();

并发集合(java.util.concurrent)

并发集合类通过分段锁或CAS实现高性能的并发操作。

  • ConcurrentHashMap:分段锁或CAS实现的高性能并发HashMap,完全支持并发读,写操作也有较高的并发度。

    ConcurrentHashMap<String, String> map = new ConcurrentHashMap<>();
    map.put("key", "value");
    

  • CopyOnWriteArrayList:读操作无锁,写操作通过复制副本实现,适用于读多写少的场景。

    CopyOnWriteArrayList<String> list = new CopyOnWriteArrayList<>();
    list.add("element");
    

  • CopyOnWriteArraySet:基于CopyOnWriteArrayList实现,适用于读多写少的Set集合。

  • ConcurrentLinkedQueue:高效的并发队列,基于链表实现,无界线程安全队列,使用CAS实现。

    ConcurrentLinkedQueue<String> queue = new ConcurrentLinkedQueue<>();
    queue.offer("item");
    

  • BlockingQueue接口的实现类:

    • ArrayBlockingQueue:有界阻塞队列,基于数组。
    • LinkedBlockingQueue:可选有界阻塞队列,基于链表。
    • PriorityBlockingQueue:支持优先级的无界阻塞队列。
    • DelayQueue:延迟队列,元素只有在延迟期满时才能取出。
    • SynchronousQueue:不存储元素的阻塞队列。
同步容器

同步容器通过synchronized关键字实现线程安全,但性能较低。

  • Vector:线程安全的动态数组,方法使用synchronized修饰。

    Vector<String> vector = new Vector<>();
    vector.add("element");
    

  • Hashtable:线程安全的哈希表,方法使用synchronized修饰。

  • Stack:继承自Vector的线程安全栈。

  • Collections.synchronizedXXX方法:

    List<String> syncList = Collections.synchronizedList(new ArrayList<>());
    Set<String> syncSet = Collections.synchronizedSet(new HashSet<>());
    Map<String, String> syncMap = Collections.synchronizedMap(new HashMap<>());
    

锁相关的类

锁相关的类提供更灵活的线程同步机制。

  • ReentrantLock:可重入互斥锁,支持公平锁和非公平锁。

    ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
    lock.lock();
    try {
        // 临界区代码
    } finally {
        lock.unlock();
    }
    

  • ReentrantReadWriteLock:读写锁,读读不互斥,读写互斥,写写互斥。

    ReentrantReadWriteLock rwLock = new ReentrantReadWriteLock();
    rwLock.readLock().lock();
    rwLock.writeLock().lock();
    

  • StampedLock:JDK 8引入,比ReentrantReadWriteLock更高效的读写锁。

线程管理类

线程管理类用于管理线程的生命周期和资源。

  • ThreadPoolExecutor:线程池实现类,提供线程的复用和管理。

  • Executors:线程池工厂类,提供创建各种线程池的静态方法。

同步工具类

同步工具类用于协调多个线程的执行顺序。

  • Semaphore:信号量,控制同时访问的线程数。
  • CountDownLatch:倒计时器,等待多个线程完成。
  • CyclicBarrier:循环屏障,多个线程互相等待。
  • Phaser:阶段器,更灵活的同步屏障。
  • Exchanger:交换器,线程间交换数据。

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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")

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