延迟初始化,双重检查加锁的陷阱

探讨了在多线程环境下使用双重检查加锁进行延迟初始化时出现的问题,特别是对象构造未完成的情况下可能导致的错误。

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在初始化类时,有时为了避免不必要的开销,我们会采用延迟初始化的方式来构造类。在多线程的环境中,我们经常会使用双重检查加锁的方式来初始化类,甚至在百度移动应用统计的源码中,我就看到了许多使用这种延迟初始化的方式,如 程序1-1

public class DoubleCheckedLocking {
    private static Resource resource;
    
    public static Resource getInstance() {
        if(resource == null) {
            synchronized(DoubleCheckedLocking.class) {
                if(resource == null) {
                     resource = new Resource();
                }
            }
        }
        return resource;
    }
}
程序 1-1


这样的代码是存在问题的,对象在没有同步的状态下缺少了Happens-Before的关系,可能出现重排序的问题。

初始化一个新的对象时需要写入多个变量,即新对象中的各个域,同样,在发布一个引用时也需要写入一个变量,即新对象的引用。如果新对象引用的写入操作与对象中各个域的写入操作重排序,如程序1-1,当A线程调用该方法后,这时候resource可能非空,因此B线程在在调用没有同步的判断代码时将直接返回resource,但是这时可能看到Resource实例还未构造完成,因此可能看到某些或全部状态中包含的是无效值(尽管在构造函数中设置的域值似乎是第一次向这些域中写入的值,因此不会有“更旧的”值被视为失效值,但Object的构造函数会在子类构造函数运行之前先将默认值写入所有的域,因此,某个域的默认值可能被视为失效值)。从而调用了一个部分构造的对象,引发错误。

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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