ThreadLocal

本文详细解析了ThreadLocal的工作原理及其在实际项目中的应用案例,包括如何解决线程间的数据隔离问题,以及在Web应用程序中如何利用ThreadLocal进行变量管理。

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[list=1]
[*]threadLocal是线程隔离的。


[*]threadLocal是为了解决单线程内跨类跨方法调用的。


[*]threadLocal可以用于隐式参数传递。


[*]在web应用中,一般的web container都有线程池的概念。每一个request都会从线程池中获得一个线程,处理完后线程返回线程池。web container 保证同一时间处理各个请求的线程是唯一的,但不保证每次请求线程都是唯一的。因此,一般在web应用中,一般采用filter将变量保存到ThreadLocal中,处理结束后清除变量。

[/list]

注:线程池的概念。
[quote]ThreadLocal实际上是一个类似HashMap的东西,这个HashMap的key就是Thread.currentThread(),而value就是你放进去的东西。所以说每次当你从ThreadLocal Variable中取对象的时候,你是默认拿自己当前的currentThread做为key去查找对应的value对象的。因此不管被运行的代码跨越了多少class,只要在1次运行的thread中的代码取到的都是同一个对象。 [/quote]
public class HibernateSession {   

private static final ThreadLocal currentThread = new ThreadLocal();;

public static synchronized Session openSession(); throws HibernateException {
Session s = (Session); currentThread.get();;
if (s == null); {
s = HibernateSessionFactory.getSessionFactory();.openSession();;
currentThread.set(s);;
}
return s;
}

public static void closeSession(); throws HibernateException {
Session s = (Session); currentThread.get();;
currentThread.set(null);;
if (s != null); s.close();;
}
}

[quote]
[quote]经典,那可以这样理解了,threadLocal是为一的,里面保存个Map
map里面的key和Thread相关,每一个Thread key唯一。 [/quote]


这种理解是不正确的。

Thread里面保存了个Map,threadLocal是个map entry key。ThreadLocal的实现决定了这ThreadLocal类的所有的对象,它们的key都不一样,所以可以用来做map entry key。

而同一个ThreadLocal的对象,是可以放在不同的thread的map里面的. 我不熟悉Hibernate,不过看楼主的例子,就是这样的, 这个key可以同时出现在不同的thread的map里面。

这个key所对应的map entry value,是要自己定义的,每次呼叫threadLocalObj.set(myValue),就把thread的里面的map里面的threadLocalObj这个key对应的value更新了。

下面给个捣乱的程序,map entry value是共享的,看看是什么结果。有助于加深理解。

Java代码

public class TestThreadLocal {   
public static ThreadLocal<Mutable> t1 = new ThreadLocal<Mutable>();
public static ThreadLocal<Mutable> t2 = new ThreadLocal<Mutable>();
public static ThreadLocal<Mutable> t3 = new ThreadLocal<Mutable>();
public static Mutable m = new Mutable();

public static void main(String[] args) {
TestThread tt1 = new TestThread(t1, 5, 3, "tt1");
TestThread tt2 = new TestThread(t2, 7, 5, "tt2");
t3.set(m);
System.out.println("Main thread: -> " + m.str);

tt1.start();
tt2.start();

while(tt1.isAlive() || tt2.isAlive()) {
Mutable mutable = t3.get();
try {
Thread.sleep(2000);
} catch(Exception ex) { }
System.out.println("Main thread: -> " + mutable.str);
System.out.println(m==mutable);
}
System.out.println("Final, main thread: -> " + m.str);
}
}

class TestThread extends Thread {
private ThreadLocal<Mutable> threadLocal;
private int count;
private int sleep;
private String id;

public TestThread(ThreadLocal<Mutable> threadLocal, int count, int sleep,
String id) {
this.threadLocal = threadLocal;
this.count = count;
this.sleep = sleep;
this.id = id;
}

public void run() {
this.threadLocal.set(TestThreadLocal.m);

for(int i=1; i<=count; i++) {
threadLocal.get().str = "Thread " + id +
" changes mutable, iteration " + i;
System.out.println(threadLocal.get().str);
try {
Thread.sleep(sleep*1000);
} catch (Exception ex) {};
}
}
}

class Mutable {
public String str = "mutable";
}



你会观察到很有趣的现象。想明白了,这个ThreadLocal就搞明白了。

由于ThreadLocal的编程接口有set, get,很容易让人误会数据是存在这个ThreadLocal对象里面的,实际不是的,数据是存在Thread里面的,ThreadLocal只是提供了操作。

如果Thread的接口改成这样:

Java代码
Thred.currentThread().getThreadLocalStorage().get(key);   
Thred.currentThread().getThreadLocalStorage().put(key, myValue);



就不会引起这么多误会。不过ThreadLocal是Java 1.2才加的,可能是因为不想改变原有Thread的接口。
[/quote]
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/140386800631 通用大模型文本分类实践的基本原理是,借助大模型自身较强的理解和推理能力,在使用时需在prompt中明确分类任务目标,并详细解释每个类目概念,尤其要突出类目间的差别。 结合in-context learning思想,有效的prompt应包含分类任务介绍及细节、类目概念解释、每个类目对应的例子和待分类文本。但实际应用中,类目和样本较多易导致prompt过长,影响大模型推理效果,因此可先通过向量检索缩小范围,再由大模型做最终决策。 具体方案为:离线时提前配置好每个类目的概念及对应样本;在线时先对给定query进行向量召回,再将召回结果交给大模型决策。 该方法不更新任何模型参数,直接使用开源模型参数。其架构参考GPT-RE并结合相关实践改写,加入上下文学习以提高准确度,还使用BGE作为向量模型,K-BERT提取文本关键词,拼接召回的相似例子作为上下文输入大模型。 代码实现上,大模型用Qwen2-7B-Instruct,Embedding采用bge-base-zh-v1.5,向量库选择milvus。分类主函数的作用是在向量库中召回相似案例,拼接prompt后输入大模型。 结果方面,使用ICL时accuracy达0.94,比bert文本分类的0.98低0.04,错误类别6个,处理时添加“家居”类别,影响不大;不使用ICL时accuracy为0.88,错误58项,可能与未修改prompt有关。 优点是无需训练即可有较好结果,例子优质、类目界限清晰时效果更佳,适合围绕通用大模型api打造工具;缺点是上限不高,仅针对一个分类任务部署大模型不划算,推理速度慢,icl的token使用多,用收费api会有额外开销。 后续可优化的点是利用key-bert提取的关键词,因为核心词语有时比语意更重要。 参考资料包括
内容概要:本文详细介绍了哈希表及其相关概念和技术细节,包括哈希表的引入、哈希函数的设计、冲突处理机制、字符串哈希的基础、哈希错误率分析以及哈希的改进与应用。哈希表作为一种高效的数据结构,通过键值对存储数据,能够快速定位和检索。文中讨论了整数键值和字符串键值的哈希方法,特别是字符串哈希中的多项式哈希及其优化方法,如双哈希和子串哈希的快速计算。此外,还探讨了常见的冲突处理方法——拉链法和闭散列法,并提供了C++实现示例。最后,文章列举了哈希在字符串匹配、最长回文子串、最长公共子字符串等问题中的具体应用。 适合人群:计算机科学专业的学生、算法竞赛选手以及有一定编程基础并对数据结构和算法感兴趣的开发者。 使用场景及目标:①理解哈希表的工作原理及其在各种编程任务中的应用;②掌握哈希函数的设计原则,包括如何选择合适的模数和基数;③学会处理哈希冲突的方法,如拉链法和闭散列法;④了解并能运用字符串哈希解决实际问题,如字符串匹配、回文检测等。 阅读建议:由于哈希涉及较多数学知识和编程技巧,建议读者先熟悉基本的数据结构和算法理论,再结合代码实例进行深入理解。同时,在实践中不断尝试不同的哈希策略,对比性能差异,从而更好地掌握哈希技术。
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