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mcreturn 写道我是按你这么配置的 做均衡测试的测试的 ...
Apache + Tomcat集群配置详解 -
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谢谢。
第四章:小朱笔记hadoop之源码分析-conf分析 -
slipper-jay:
ssh无密码登陆失败Slave执行$chmod 700 ~/. ...
第一章:小朱笔记hadoop之环境配置以及集群部署-集群环境配置 -
slipper-jay:
文思敏捷,才华横溢 老大!
第一章:小朱笔记hadoop之环境配置以及集群部署-集群环境配置 -
huashuizhuhui:
dacoolbaby 写道楼主最后一段是在推销自己吗?哈~~ ...
小朱笔记之hadoop应用实战、源码分析-目录
最近想将java基础的一些东西都整理整理,写下来,这是对知识的总结,也是一种乐趣。已经拟好了提纲,大概分为这几个主题: java线程安全,java垃圾收集,java并发包详细介绍,java profile和jvm性能调优 。慢慢写吧。本人jameswxx原创文章,转载请注明出处,我费了很多心血,多谢了。关于java线程安全,网上有很多资料,我只想从自己的角度总结对这方面的考虑,有时候写东西是很痛苦的,知道一些东西,但想用文字说清楚,却不是那么容易。我认为要认识java线程安全,必须了解两个主要的点:java的内存模型,java的线程同步机制。特别是内存模型,java的线程同步机制很大程度上都是基于内存模型而设定的。后面我还会写java并发包的文章,详细总结如何利用java并发包编写高效安全的多线程并发程序。暂时写得比较仓促,后面会慢慢补充完善。
浅谈java内存模型
不同的平台,内存模型是不一样的,但是jvm的内存模型规范是统一的。其实java的多线程并发问题最终都会反映在java的内存模型上,所谓线程安全无非是要控制多个线程对某个资源的有序访问或修改。总结java的内存模型,要解决两个主要的问题:可见性和有序性。我们都知道计算机有高速缓存的存在,处理器并不是每次处理数据都是取内存的。JVM定义了自己的内存模型,屏蔽了底层平台内存管理细节,对于java开发人员,要清楚在jvm内存模型的基础上,如果解决多线程的可见性和有序性。
那么,何谓可见性? 多个线程之间是不能互相传递数据通信的,它们之间的沟通只能通过共享变量来进行。Java内存模型(JMM)规定了jvm有主内存,主内存是多个线程共享的。当new一个对象的时候,也是被分配在主内存中,每个线程都有自己的工作内存,工作内存存储了主存的某些对象的副本,当然线程的工作内存大小是有限制的。当线程操作某个对象时,执行顺序如下:
(1) 从主存复制变量到当前工作内存 (read and load)
(2) 执行代码,改变共享变量值 (use and assign)
(3) 用工作内存数据刷新主存相关内容 (store and write)
JVM规范定义了线程对主存的操作指令:read,load,use,assign,store,write。当一个共享变量在多个线程的工作内存中都有副本时,如果一个线程修改了这个共享变量,那么其他线程应该能够看到这个被修改后的值,这就是多线程的可见性问题。
那么,什么是有序性呢 ?线程在引用变量时不能直接从主内存中引用,如果线程工作内存中没有该变量,则会从主内存中拷贝一个副本到工作内存中,这个过程为read-load,完成后线程会引用该副本。当同一线程再度引用该字段时,有可能重新从主存中获取变量副本(read-load-use),也有可能直接引用原来的副本 (use),也就是说 read,load,use顺序可以由JVM实现系统决定。
线程不能直接为主存中中字段赋值,它会将值指定给工作内存中的变量副本(assign),完成后这个变量副本会同步到主存储区(store- write),至于何时同步过去,根据JVM实现系统决定.有该字段,则会从主内存中将该字段赋值到工作内存中,这个过程为read-load,完成后线程会引用该变量副本,当同一线程多次重复对字段赋值时,比如:
for(int i=0;i<10;i++)
a++;
线程有可能只对工作内存中的副本进行赋值,只到最后一次赋值后才同步到主存储区,所以assign,store,weite顺序可以由JVM实现系统决定。假设有一个共享变量x,线程a执行x=x+1。从上面的描述中可以知道x=x+1并不是一个原子操作,它的执行过程如下:
1 从主存中读取变量x副本到工作内存
2 给x加1
3 将x加1后的值写回主 存
如果另外一个线程b执行x=x-1,执行过程如下:
1 从主存中读取变量x副本到工作内存
2 给x减1
3 将x减1后的值写回主存
那么显然,最终的x的值是不可靠的。假设x现在为10,线程a加1,线程b减1,从表面上看,似乎最终x还是为10,但是多线程情况下会有这种情况发生:
1:线程a从主存读取x副本到工作内存,工作内存中x值为10
2:线程b从主存读取x副本到工作内存,工作内存中x值为10
3:线程a将工作内存中x加1,工作内存中x值为11
4:线程a将x提交主存中,主存中x为11
5:线程b将工作内存中x值减1,工作内存中x值为9
6:线程b将x提交到中主存中,主存中x为9
同样,x有可能为11,如果x是一个银行账户,线程a存款,线程b扣款,显然这样是有严重问题的,要解决这个问题,必须保证线程a和线程b是有序执行的,并且每个线程执行的加1或减1是一个原子操作。看看下面代码:
第一次执行结果为10200,第二次执行结果为1060,每次执行的结果都是不确定的,因为线程的执行顺序是不可预见的。这是java同步产生的根源,synchronized关键字保证了多个线程对于同步块是互斥的,synchronized作为一种同步手段,解决java多线程的执行有序性和内存可见性,而volatile关键字之解决多线程的内存可见性问题。后面将会详细介绍。
synchronized关键字
上面说了,java用synchronized关键字做为多线程并发环境的执行有序性的保证手段之一。当一段代码会修改共享变量,这一段代码成为互斥区或临界区,为了保证共享变量的正确性,synchronized标示了临界区。典型的用法如下:
synchronized(锁){
临界区代码
}
为了保证银行账户的安全,可以操作账户的方法如下:
public synchronized void add(int num) {
balance = balance + num;
}
public synchronized void withdraw(int num) {
balance = balance - num;
}
刚才不是说了synchronized的用法是这样的吗:
synchronized(锁){
临界区代码
}
那么对于public synchronized void add(int num)这种情况,意味着什么呢?其实这种情况,锁就是这个方法所在的对象。同理,如果方法是public static synchronized void add(int num),那么锁就是这个方法所在的class。
理论上,每个对象都可以做为锁,但一个对象做为锁时,应该被多个线程共享,这样才显得有意义,在并发环境下,一个没有共享的对象作为锁是没有意义的。假如有这样的代码:
public class ThreadTest{
public void test(){
Object lock=new Object();
synchronized (lock){
//do something
}
}
}
lock变量作为一个锁存在根本没有意义,因为它根本不是共享对象,每个线程进来都会执行Object lock=new Object();每个线程都有自己的lock,根本不存在锁竞争。
每个锁对象都有两个队列,一个是就绪队列,一个是阻塞队列,就绪队列存储了将要获得锁的线程,阻塞队列存储了被阻塞的线程,当一个被线程被唤醒 (notify)后,才会进入到就绪队列,等待cpu的调度。当一开始线程a第一次执行account.add方法时,jvm会检查锁对象account 的就绪队列是否已经有线程在等待,如果有则表明account的锁已经被占用了,由于是第一次运行,account的就绪队列为空,所以线程a获得了锁,执行account.add方法。如果恰好在这个时候,线程b要执行account.withdraw方法,因为线程a已经获得了锁还没有释放,所以线程 b要进入account的就绪队列,等到得到锁后才可以执行。
一个线程执行临界区代码过程如下:
1 获得同步锁
2 清空工作内存
3 从主存拷贝变量副本到工作内存
4 对这些变量计算
5 将变量从工作内存写回到主存
6 释放锁
可见,synchronized既保证了多线程的并发有序性,又保证了多线程的内存可见性。
生产者/消费者模式
生产者/消费者模式其实是一种很经典的线程同步模型,很多时候,并不是光保证多个线程对某共享资源操作的互斥性就够了,往往多个线程之间都是有协作的。
假设有这样一种情况,有一个桌子,桌子上面有一个盘子,盘子里只能放一颗鸡蛋,A专门往盘子里放鸡蛋,如果盘子里有鸡蛋,则一直等到盘子里没鸡蛋,B专门从盘子里拿鸡蛋,如果盘子里没鸡蛋,则等待直到盘子里有鸡蛋。其实盘子就是一个互斥区,每次往盘子放鸡蛋应该都是互斥的,A的等待其实就是主动放弃锁,B 等待时还要提醒A放鸡蛋。
如何让线程主动释放锁
很简单,调用锁的wait()方法就好。wait方法是从Object来的,所以任意对象都有这个方法。看这个代码片段:
Object lock=new Object();//声明了一个对象作为锁
synchronized (lock) {
balance = balance - num;
//这里放弃了同步锁,好不容易得到,又放弃了
lock.wait();
}
如果一个线程获得了锁lock,进入了同步块,执行lock.wait(),那么这个线程会进入到lock的阻塞队列。如果调用lock.notify()则会通知阻塞队列的某个线程进入就绪队列。
声明一个盘子,只能放一个鸡蛋
声明一个Plate对象为plate,被线程A和线程B共享,A专门放鸡蛋,B专门拿鸡蛋。假设
1 开始,A调用plate.putEgg方法,此时eggs.size()为0,因此顺利将鸡蛋放到盘子,还执行了notify()方法,唤醒锁的阻塞队列的线程,此时阻塞队列还没有线程。
2 又有一个A线程对象调用plate.putEgg方法,此时eggs.size()不为0,调用wait()方法,自己进入了锁对象的阻塞队列。
3 此时,来了一个B线程对象,调用plate.getEgg方法,eggs.size()不为0,顺利的拿到了一个鸡蛋,还执行了notify()方法,唤醒锁的阻塞队列的线程,此时阻塞队列有一个A线程对象,唤醒后,它进入到就绪队列,就绪队列也就它一个,因此马上得到锁,开始往盘子里放鸡蛋,此时盘子是空的,因此放鸡蛋成功。
4 假设接着来了线程A,就重复2;假设来料线程B,就重复3。
整个过程都保证了放鸡蛋,拿鸡蛋,放鸡蛋,拿鸡蛋。
volatile关键字
volatile是java提供的一种同步手段,只不过它是轻量级的同步,为什么这么说,因为volatile只能保证多线程的内存可见性,不能保证多线程的执行有序性。而最彻底的同步要保证有序性和可见性,例如synchronized。任何被volatile修饰的变量,都不拷贝副本到工作内存,任何修改都及时写在主存。因此对于Valatile修饰的变量的修改,所有线程马上就能看到,但是volatile不能保证对变量的修改是有序的。什么意思呢?假如有这样的代码:
public class VolatileTest{
public volatile int a;
public void add(int count){
a=a+count;
}
}
当一个VolatileTest对象被多个线程共享,a的值不一定是正确的,因为a=a+count包含了好几步操作,而此时多个线程的执行是无序的,因为没有任何机制来保证多个线程的执行有序性和原子性。volatile存在的意义是,任何线程对a的修改,都会马上被其他线程读取到,因为直接操作主存,没有线程对工作内存和主存的同步。所以,volatile的使用场景是有限的,在有限的一些情形下可以使用 volatile 变量替代锁。要使 volatile 变量提供理想的线程安全,必须同时满足下面两个条件:
1)对变量的写操作不依赖于当前值。
2)该变量没有包含在具有其他变量的不变式中
volatile只保证了可见性,所以Volatile适合直接赋值的场景,如
public class VolatileTest{
public volatile int a;
public void setA(int a){
this.a=a;
}
}
在没有volatile声明时,多线程环境下,a的最终值不一定是正确的,因为this.a=a;涉及到给a赋值和将a同步回主存的步骤,这个顺序可能被打乱。如果用volatile声明了,读取主存副本到工作内存和同步a到主存的步骤,相当于是一个原子操作。所以简单来说,volatile适合这种场景:一个变量被多个线程共享,线程直接给这个变量赋值。这是一种很简单的同步场景,这时候使用volatile的开销将会非常小。
浅谈java内存模型
不同的平台,内存模型是不一样的,但是jvm的内存模型规范是统一的。其实java的多线程并发问题最终都会反映在java的内存模型上,所谓线程安全无非是要控制多个线程对某个资源的有序访问或修改。总结java的内存模型,要解决两个主要的问题:可见性和有序性。我们都知道计算机有高速缓存的存在,处理器并不是每次处理数据都是取内存的。JVM定义了自己的内存模型,屏蔽了底层平台内存管理细节,对于java开发人员,要清楚在jvm内存模型的基础上,如果解决多线程的可见性和有序性。
那么,何谓可见性? 多个线程之间是不能互相传递数据通信的,它们之间的沟通只能通过共享变量来进行。Java内存模型(JMM)规定了jvm有主内存,主内存是多个线程共享的。当new一个对象的时候,也是被分配在主内存中,每个线程都有自己的工作内存,工作内存存储了主存的某些对象的副本,当然线程的工作内存大小是有限制的。当线程操作某个对象时,执行顺序如下:
(1) 从主存复制变量到当前工作内存 (read and load)
(2) 执行代码,改变共享变量值 (use and assign)
(3) 用工作内存数据刷新主存相关内容 (store and write)
JVM规范定义了线程对主存的操作指令:read,load,use,assign,store,write。当一个共享变量在多个线程的工作内存中都有副本时,如果一个线程修改了这个共享变量,那么其他线程应该能够看到这个被修改后的值,这就是多线程的可见性问题。
那么,什么是有序性呢 ?线程在引用变量时不能直接从主内存中引用,如果线程工作内存中没有该变量,则会从主内存中拷贝一个副本到工作内存中,这个过程为read-load,完成后线程会引用该副本。当同一线程再度引用该字段时,有可能重新从主存中获取变量副本(read-load-use),也有可能直接引用原来的副本 (use),也就是说 read,load,use顺序可以由JVM实现系统决定。
线程不能直接为主存中中字段赋值,它会将值指定给工作内存中的变量副本(assign),完成后这个变量副本会同步到主存储区(store- write),至于何时同步过去,根据JVM实现系统决定.有该字段,则会从主内存中将该字段赋值到工作内存中,这个过程为read-load,完成后线程会引用该变量副本,当同一线程多次重复对字段赋值时,比如:
for(int i=0;i<10;i++)
a++;
线程有可能只对工作内存中的副本进行赋值,只到最后一次赋值后才同步到主存储区,所以assign,store,weite顺序可以由JVM实现系统决定。假设有一个共享变量x,线程a执行x=x+1。从上面的描述中可以知道x=x+1并不是一个原子操作,它的执行过程如下:
1 从主存中读取变量x副本到工作内存
2 给x加1
3 将x加1后的值写回主 存
如果另外一个线程b执行x=x-1,执行过程如下:
1 从主存中读取变量x副本到工作内存
2 给x减1
3 将x减1后的值写回主存
那么显然,最终的x的值是不可靠的。假设x现在为10,线程a加1,线程b减1,从表面上看,似乎最终x还是为10,但是多线程情况下会有这种情况发生:
1:线程a从主存读取x副本到工作内存,工作内存中x值为10
2:线程b从主存读取x副本到工作内存,工作内存中x值为10
3:线程a将工作内存中x加1,工作内存中x值为11
4:线程a将x提交主存中,主存中x为11
5:线程b将工作内存中x值减1,工作内存中x值为9
6:线程b将x提交到中主存中,主存中x为9
同样,x有可能为11,如果x是一个银行账户,线程a存款,线程b扣款,显然这样是有严重问题的,要解决这个问题,必须保证线程a和线程b是有序执行的,并且每个线程执行的加1或减1是一个原子操作。看看下面代码:
public class Account { private int balance; public Account(int balance) { this.balance = balance; } public int getBalance() { return balance; } public void add(int num) { balance = balance + num; } public void withdraw(int num) { balance = balance - num; } public static void main(String[] args) throws InterruptedException { Account account = new Account(1000); Thread a = new Thread(new AddThread(account, 20), "add"); Thread b = new Thread(new WithdrawThread(account, 20), "withdraw"); a.start(); b.start(); a.join(); b.join(); System.out.println(account.getBalance()); } static class AddThread implements Runnable { Account account; int amount; public AddThread(Account account, int amount) { this.account = account; this.amount = amount; } public void run() { for (int i = 0; i < 200000; i++) { account.add(amount); } } } static class WithdrawThread implements Runnable { Account account; int amount; public WithdrawThread(Account account, int amount) { this.account = account; this.amount = amount; } public void run() { for (int i = 0; i < 100000; i++) { account.withdraw(amount); } } } }
第一次执行结果为10200,第二次执行结果为1060,每次执行的结果都是不确定的,因为线程的执行顺序是不可预见的。这是java同步产生的根源,synchronized关键字保证了多个线程对于同步块是互斥的,synchronized作为一种同步手段,解决java多线程的执行有序性和内存可见性,而volatile关键字之解决多线程的内存可见性问题。后面将会详细介绍。
synchronized关键字
上面说了,java用synchronized关键字做为多线程并发环境的执行有序性的保证手段之一。当一段代码会修改共享变量,这一段代码成为互斥区或临界区,为了保证共享变量的正确性,synchronized标示了临界区。典型的用法如下:
synchronized(锁){
临界区代码
}
为了保证银行账户的安全,可以操作账户的方法如下:
public synchronized void add(int num) {
balance = balance + num;
}
public synchronized void withdraw(int num) {
balance = balance - num;
}
刚才不是说了synchronized的用法是这样的吗:
synchronized(锁){
临界区代码
}
那么对于public synchronized void add(int num)这种情况,意味着什么呢?其实这种情况,锁就是这个方法所在的对象。同理,如果方法是public static synchronized void add(int num),那么锁就是这个方法所在的class。
理论上,每个对象都可以做为锁,但一个对象做为锁时,应该被多个线程共享,这样才显得有意义,在并发环境下,一个没有共享的对象作为锁是没有意义的。假如有这样的代码:
public class ThreadTest{
public void test(){
Object lock=new Object();
synchronized (lock){
//do something
}
}
}
lock变量作为一个锁存在根本没有意义,因为它根本不是共享对象,每个线程进来都会执行Object lock=new Object();每个线程都有自己的lock,根本不存在锁竞争。
每个锁对象都有两个队列,一个是就绪队列,一个是阻塞队列,就绪队列存储了将要获得锁的线程,阻塞队列存储了被阻塞的线程,当一个被线程被唤醒 (notify)后,才会进入到就绪队列,等待cpu的调度。当一开始线程a第一次执行account.add方法时,jvm会检查锁对象account 的就绪队列是否已经有线程在等待,如果有则表明account的锁已经被占用了,由于是第一次运行,account的就绪队列为空,所以线程a获得了锁,执行account.add方法。如果恰好在这个时候,线程b要执行account.withdraw方法,因为线程a已经获得了锁还没有释放,所以线程 b要进入account的就绪队列,等到得到锁后才可以执行。
一个线程执行临界区代码过程如下:
1 获得同步锁
2 清空工作内存
3 从主存拷贝变量副本到工作内存
4 对这些变量计算
5 将变量从工作内存写回到主存
6 释放锁
可见,synchronized既保证了多线程的并发有序性,又保证了多线程的内存可见性。
生产者/消费者模式
生产者/消费者模式其实是一种很经典的线程同步模型,很多时候,并不是光保证多个线程对某共享资源操作的互斥性就够了,往往多个线程之间都是有协作的。
假设有这样一种情况,有一个桌子,桌子上面有一个盘子,盘子里只能放一颗鸡蛋,A专门往盘子里放鸡蛋,如果盘子里有鸡蛋,则一直等到盘子里没鸡蛋,B专门从盘子里拿鸡蛋,如果盘子里没鸡蛋,则等待直到盘子里有鸡蛋。其实盘子就是一个互斥区,每次往盘子放鸡蛋应该都是互斥的,A的等待其实就是主动放弃锁,B 等待时还要提醒A放鸡蛋。
如何让线程主动释放锁
很简单,调用锁的wait()方法就好。wait方法是从Object来的,所以任意对象都有这个方法。看这个代码片段:
Object lock=new Object();//声明了一个对象作为锁
synchronized (lock) {
balance = balance - num;
//这里放弃了同步锁,好不容易得到,又放弃了
lock.wait();
}
如果一个线程获得了锁lock,进入了同步块,执行lock.wait(),那么这个线程会进入到lock的阻塞队列。如果调用lock.notify()则会通知阻塞队列的某个线程进入就绪队列。
声明一个盘子,只能放一个鸡蛋
import java.util.ArrayList; import java.util.List; public class Plate { List<Object> eggs = new ArrayList<Object>(); public synchronized Object getEgg() { if (eggs.size() == 0) { try { wait(); } catch (InterruptedException e) { } } Object egg = eggs.get(0); eggs.clear();// 清空盘子 notify();// 唤醒阻塞队列的某线程到就绪队列 System.out.println("拿到鸡蛋"); return egg; } public synchronized void putEgg(Object egg) { if (eggs.size() > 0) { try { wait(); } catch (InterruptedException e) { } } eggs.add(egg);// 往盘子里放鸡蛋 notify();// 唤醒阻塞队列的某线程到就绪队列 System.out.println("放入鸡蛋"); } static class AddThread extends Thread{ private Plate plate; private Object egg=new Object(); public AddThread(Plate plate){ this.plate=plate; } public void run(){ for(int i=0;i<5;i++){ plate.putEgg(egg); } } } static class GetThread extends Thread{ private Plate plate; public GetThread(Plate plate){ this.plate=plate; } public void run(){ for(int i=0;i<5;i++){ plate.getEgg(); } } } public static void main(String args[]){ try { Plate plate=new Plate(); Thread add=new Thread(new AddThread(plate)); Thread get=new Thread(new GetThread(plate)); add.start(); get.start(); add.join(); get.join(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } System.out.println("测试结束"); } } 执行结果: 放入鸡蛋 拿到鸡蛋 放入鸡蛋 拿到鸡蛋 放入鸡蛋 拿到鸡蛋 放入鸡蛋 拿到鸡蛋 放入鸡蛋 拿到鸡蛋 测试结束
声明一个Plate对象为plate,被线程A和线程B共享,A专门放鸡蛋,B专门拿鸡蛋。假设
1 开始,A调用plate.putEgg方法,此时eggs.size()为0,因此顺利将鸡蛋放到盘子,还执行了notify()方法,唤醒锁的阻塞队列的线程,此时阻塞队列还没有线程。
2 又有一个A线程对象调用plate.putEgg方法,此时eggs.size()不为0,调用wait()方法,自己进入了锁对象的阻塞队列。
3 此时,来了一个B线程对象,调用plate.getEgg方法,eggs.size()不为0,顺利的拿到了一个鸡蛋,还执行了notify()方法,唤醒锁的阻塞队列的线程,此时阻塞队列有一个A线程对象,唤醒后,它进入到就绪队列,就绪队列也就它一个,因此马上得到锁,开始往盘子里放鸡蛋,此时盘子是空的,因此放鸡蛋成功。
4 假设接着来了线程A,就重复2;假设来料线程B,就重复3。
整个过程都保证了放鸡蛋,拿鸡蛋,放鸡蛋,拿鸡蛋。
volatile关键字
volatile是java提供的一种同步手段,只不过它是轻量级的同步,为什么这么说,因为volatile只能保证多线程的内存可见性,不能保证多线程的执行有序性。而最彻底的同步要保证有序性和可见性,例如synchronized。任何被volatile修饰的变量,都不拷贝副本到工作内存,任何修改都及时写在主存。因此对于Valatile修饰的变量的修改,所有线程马上就能看到,但是volatile不能保证对变量的修改是有序的。什么意思呢?假如有这样的代码:
public class VolatileTest{
public volatile int a;
public void add(int count){
a=a+count;
}
}
当一个VolatileTest对象被多个线程共享,a的值不一定是正确的,因为a=a+count包含了好几步操作,而此时多个线程的执行是无序的,因为没有任何机制来保证多个线程的执行有序性和原子性。volatile存在的意义是,任何线程对a的修改,都会马上被其他线程读取到,因为直接操作主存,没有线程对工作内存和主存的同步。所以,volatile的使用场景是有限的,在有限的一些情形下可以使用 volatile 变量替代锁。要使 volatile 变量提供理想的线程安全,必须同时满足下面两个条件:
1)对变量的写操作不依赖于当前值。
2)该变量没有包含在具有其他变量的不变式中
volatile只保证了可见性,所以Volatile适合直接赋值的场景,如
public class VolatileTest{
public volatile int a;
public void setA(int a){
this.a=a;
}
}
在没有volatile声明时,多线程环境下,a的最终值不一定是正确的,因为this.a=a;涉及到给a赋值和将a同步回主存的步骤,这个顺序可能被打乱。如果用volatile声明了,读取主存副本到工作内存和同步a到主存的步骤,相当于是一个原子操作。所以简单来说,volatile适合这种场景:一个变量被多个线程共享,线程直接给这个变量赋值。这是一种很简单的同步场景,这时候使用volatile的开销将会非常小。
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内容概要:本文探讨了在两级电力市场环境中,针对省间交易商的最优购电模型的研究。文中提出了一个双层非线性优化模型,用于处理省内电力市场和省间电力交易的出清问题。该模型采用CVaR(条件风险价值)方法来评估和管理由新能源和负荷不确定性带来的风险。通过KKT条件和对偶理论,将复杂的双层非线性问题转化为更易求解的线性单层问题。此外,还通过实际案例验证了模型的有效性,展示了不同风险偏好设置对购电策略的影响。 适合人群:从事电力系统规划、运营以及风险管理的专业人士,尤其是对电力市场机制感兴趣的学者和技术专家。 使用场景及目标:适用于希望深入了解电力市场运作机制及其风险控制手段的研究人员和技术开发者。主要目标是为省间交易商提供一种科学有效的购电策略,以降低风险并提高经济效益。 其他说明:文章不仅介绍了理论模型的构建过程,还包括具体的数学公式推导和Python代码示例,便于读者理解和实践。同时强调了模型在实际应用中存在的挑战,如数据精度等问题,并指出了未来改进的方向。
内容概要:本文探讨了在MATLAB/Simulink平台上针对四机两区系统的风储联合调频技术。首先介绍了四机两区系统作为经典的电力系统模型,在风电渗透率增加的情况下,传统一次调频方式面临挑战。接着阐述了风储联合调频技术的应用,通过引入虚拟惯性控制和下垂控制策略,提高了系统的频率稳定性。文章展示了具体的MATLAB/Simulink仿真模型,包括系统参数设置、控制算法实现以及仿真加速方法。最终结果显示,在风电渗透率为25%的情况下,通过风储联合调频,系统频率特性得到显著提升,仿真时间缩短至5秒以内。 适合人群:从事电力系统研究、仿真建模的技术人员,特别是关注风电接入电网稳定性的研究人员。 使用场景及目标:适用于希望深入了解风储联合调频机制及其仿真实现的研究人员和技术开发者。目标是掌握如何利用MATLAB/Simulink进行高效的电力系统仿真,尤其是针对含有高比例风电接入的复杂场景。 其他说明:文中提供的具体参数配置和控制算法有助于读者快速搭建类似的仿真环境,并进行相关研究。同时强调了参考文献对于理论基础建立的重要性。
内容概要:本文介绍了永磁同步电机(PMSM)无感控制技术,特别是高频方波注入与滑膜观测器相结合的方法。首先解释了高频方波注入法的工作原理,即通过向电机注入高频方波电压信号,利用电机的凸极效应获取转子位置信息。接着讨论了滑膜观测器的作用,它能够根据电机的电压和电流估计转速和位置,具有较强的鲁棒性。两者结合可以提高无传感器控制系统的稳定性和精度。文中还提供了具体的Python、C语言和Matlab代码示例,展示了如何实现这两种技术。此外,简要提及了正弦波注入的相关论文资料,强调了其在不同工况下的优势。 适合人群:从事电机控制系统设计的研发工程师和技术爱好者,尤其是对永磁同步电机无感控制感兴趣的读者。 使用场景及目标:适用于需要减少传感器依赖、降低成本并提高系统可靠性的情况,如工业自动化设备、电动汽车等领域的电机控制。目标是掌握高频方波注入与滑膜观测器结合的具体实现方法,应用于实际工程项目中。 其他说明:文中提到的高频方波注入和滑膜观测器的结合方式,不仅提高了系统的性能,还在某些特殊情况下表现出更好的适应性。同时,附带提供的代码片段有助于读者更好地理解和实践这一技术。
内容概要:本文深入探讨了MATLAB中扩展卡尔曼滤波(EKF)和双扩展卡尔曼滤波(DEKF)在电池参数辨识中的应用。首先介绍了EKF的基本原理和代码实现,包括状态预测和更新步骤。接着讨论了DEKF的工作机制,即同时估计系统状态和参数,解决了参数和状态耦合估计的问题。文章还详细描述了电池参数辨识的具体应用场景,特别是针对电池管理系统中的荷电状态(SOC)估计。此外,提到了一些实用技巧,如雅可比矩阵的计算、参数初始值的选择、数据预处理方法等,并引用了几篇重要文献作为参考。 适合人群:从事电池管理系统开发的研究人员和技术人员,尤其是对状态估计和参数辨识感兴趣的读者。 使用场景及目标:适用于需要精确估计电池参数的实际项目,如电动汽车、储能系统等领域。目标是提高电池管理系统的性能,确保电池的安全性和可靠性。 其他说明:文章强调了实际应用中的注意事项,如数据处理、参数选择和模型优化等方面的经验分享。同时提醒读者关注最新的研究成果和技术进展,以便更好地应用于实际工作中。
内容概要:本文详细介绍了在无电子凸轮功能情况下,利用三菱FX3U系列PLC和威纶通触摸屏实现分切机上下收放卷张力控制的方法。主要内容涵盖硬件连接、程序框架设计、张力检测与读取、PID控制逻辑以及触摸屏交互界面的设计。文中通过具体代码示例展示了如何初始化寄存器、读取张力传感器数据、计算张力偏差并实施PID控制,最终实现稳定的张力控制。此外,还讨论了卷径计算、速度同步控制等关键技术点,并提供了现场调试经验和优化建议。 适合人群:从事自动化生产设备维护和技术支持的专业人士,尤其是熟悉PLC编程和触摸屏应用的技术人员。 使用场景及目标:适用于需要对分切机进行升级改造的企业,旨在提高分切机的张力控制精度,确保材料切割质量,降低生产成本。通过本方案可以实现±3%的张力控制精度,满足基本生产需求。 其他说明:本文不仅提供详细的程序代码和硬件配置指南,还分享了许多实用的调试技巧和经验,帮助技术人员更好地理解和应用相关技术。
内容概要:本文详细介绍了一种基于西门子S7-200和S7-300 PLC以及组态王软件的三泵变频恒压供水系统。主要内容涵盖IO分配、接线图原理图、梯形图程序编写和组态画面设计四个方面。通过合理的硬件配置和精确的编程逻辑,确保系统能够在不同负载情况下保持稳定的供水压力,同时实现节能和延长设备使用寿命的目标。 适合人群:从事工业自动化领域的工程师和技术人员,尤其是熟悉PLC编程和组态软件使用的专业人士。 使用场景及目标:适用于需要稳定供水的各种场合,如住宅小区、工厂等。目标是通过优化控制系统,提升供水效率,减少能源消耗,并确保系统的可靠性和安全性。 其他说明:文中提供了详细的实例代码和调试技巧,帮助读者更好地理解和实施该项目。此外,还分享了一些实用的经验教训,有助于避免常见的错误和陷阱。
内容概要:本文详细介绍了三相三线制静止无功发生器(SVG/STATCOM)在Simulink中的仿真模型设计与实现。主要内容涵盖ip-iq检测法用于无功功率检测、dq坐标系下的电流解耦控制、电压电流双闭环控制系统的设计、SVPWM调制技术的应用以及具体的仿真参数设置。文中不仅提供了理论背景,还展示了具体的Matlab代码片段,帮助读者理解各个控制环节的工作原理和技术细节。此外,文章还讨论了实际调试中遇到的问题及解决方案,强调了参数调整的重要性。 适合人群:从事电力系统自动化、电力电子技术研究的专业人士,特别是对SVG/STATCOM仿真感兴趣的工程师和研究人员。 使用场景及目标:适用于希望深入了解SVG/STATCOM工作原理并掌握其仿真方法的研究人员和工程师。目标是在实践中能够正确搭建和优化SVG/STATCOM的仿真模型,提高无功补偿的效果。 其他说明:文章提供了丰富的实例代码和调试技巧,有助于读者更好地理解和应用所学知识。同时,文中提及的一些经验和注意事项来源于实际项目,具有较高的参考价值。
基于SIMULINK的风力机发电效率建模探究.pdf
内容概要:本文介绍了如何将CarSim的动力学模型与Simulink的智能算法相结合,利用模型预测控制(MPC)实现车辆的智能超车换道。主要内容包括MPC控制器的设计、路径规划算法、联合仿真的配置要点以及实际应用效果。文中提供了详细的代码片段和技术细节,如权重矩阵设置、路径跟踪目标函数、安全超车条件判断等。此外,还强调了仿真过程中需要注意的关键参数配置,如仿真步长、插值设置等,以确保系统的稳定性和准确性。 适合人群:从事自动驾驶研究的技术人员、汽车工程领域的研究人员、对联合仿真感兴趣的开发者。 使用场景及目标:适用于需要进行自动驾驶车辆行为模拟的研究机构和企业,旨在提高超车换道的安全性和效率,为自动驾驶技术研发提供理论支持和技术验证。 其他说明:随包提供的案例文件已调好所有参数,可以直接导入并运行,帮助用户快速上手。文中提到的具体参数和配置方法对于初学者非常友好,能够显著降低入门门槛。
内容概要:本文详细介绍了利用MATLAB进行信号与系统实验的具体步骤和技术要点。首先讲解了常见信号(如方波、sinc函数、正弦波等)的生成方法及其注意事项,强调了时间轴设置和参数调整的重要性。接着探讨了卷积积分的两种实现方式——符号运算和数值积分,指出了各自的特点和应用场景,并特别提醒了数值卷积时的时间轴重构和步长修正问题。随后深入浅出地解释了频域分析的方法,包括傅里叶变换的符号计算和快速傅里叶变换(FFT),并给出了具体的代码实例和常见错误提示。最后阐述了离散时间信号与系统的Z变换分析,展示了如何通过Z变换将差分方程转化为传递函数以及如何绘制零极点图来评估系统的稳定性。 适合人群:正在学习信号与系统课程的学生,尤其是需要完成相关实验任务的人群;对MATLAB有一定基础,希望通过实践加深对该领域理解的学习者。 使用场景及目标:帮助学生掌握MATLAB环境下信号生成、卷积积分、频域分析和Z变换的基本技能;提高学生解决实际问题的能力,避免常见的编程陷阱;培养学生的动手能力和科学思维习惯。 其他说明:文中不仅提供了详细的代码示例,还分享了许多实用的小技巧,如如何正确保存实验结果图、如何撰写高质量的实验报告等。同时,作者以幽默风趣的语言风格贯穿全文,使得原本枯燥的技术内容变得生动有趣。
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内容概要:本文详细介绍了无传感器永磁同步电机(PMSM)控制技术,特别是针对低速和中高速的不同控制策略。低速阶段采用I/F控制,通过固定电流幅值和斜坡加速的方式启动电机,确保平稳启动。中高速阶段则引入滑模观测器进行反电动势估算,从而精确控制电机转速。文中还讨论了两者之间的平滑切换逻辑,强调了参数选择和调试技巧的重要性。此外,提供了具体的伪代码示例,帮助读者更好地理解和实现这一控制方案。 适合人群:从事电机控制系统设计的研发工程师和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于需要降低成本并提高可靠性的应用场景,如家用电器、工业自动化设备等。主要目标是掌握无传感器PMSM控制的基本原理及其优化方法。 其他说明:文中提到的实际案例和测试数据有助于加深理解,同时提醒开发者注意硬件参数准确性以及调试过程中可能出现的问题。
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内容概要:本文详细介绍了使用Matlab解决车辆路径规划问题的四种经典算法:TSP(旅行商问题)、CVRP(带容量约束的车辆路径问题)、CDVRP(带容量和距离双重约束的车辆路径问题)和VRPTW(带时间窗约束的车辆路径问题)。针对每个问题,文中提供了具体的算法实现思路和关键代码片段,如遗传算法用于TSP的基础求解,贪心算法和遗传算法结合用于CVRP的路径分割,以及带有惩罚函数的时间窗约束处理方法。此外,还讨论了性能优化技巧,如矩阵运算替代循环、锦标赛选择、2-opt局部优化等。 适合人群:具有一定编程基础,尤其是对物流调度、路径规划感兴趣的开发者和技术爱好者。 使用场景及目标:适用于物流配送系统的路径优化,旨在提高配送效率,降低成本。具体应用场景包括但不限于外卖配送、快递运输等。目标是帮助读者掌握如何利用Matlab实现高效的路径规划算法,解决实际业务中的复杂约束条件。 其他说明:文中不仅提供了详细的代码实现,还分享了许多实践经验,如参数设置、数据预处理、异常检测等。建议读者在实践中不断尝试不同的算法组合和优化策略,以应对更加复杂的实际问题。
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包括:源程序工程文件、Proteus仿真工程文件、论文材料、配套技术手册等 1、采用51/52单片机作为主控芯片; 2、采用1602液晶显示:测量酒精值、酒驾阈值、醉驾阈值; 3、采用PCF8591进行AD模数转换; 4、LED指示:正常绿灯、酒驾黄灯、醉驾红灯; 5、可通过按键修改酒驾醉驾阈值;
内容概要:本文详细介绍了利用MATLAB实现约束最优化求解的方法,主要分为两大部分:无约束优化和带约束优化。对于无约束优化,作者首先讲解了梯度下降法的基本原理和实现技巧,如步长搜索和Armijo条件的应用。接着深入探讨了带约束优化问题,特别是序列二次规划(SQP)方法的具体实现,包括拉格朗日函数的Hesse矩阵计算、QP子问题的构建以及拉格朗日乘子的更新策略。文中不仅提供了详细的MATLAB代码示例,还分享了许多调参经验和常见错误的解决办法。 适合人群:具备一定数学基础和编程经验的研究人员、工程师或学生,尤其是对最优化理论和应用感兴趣的读者。 使用场景及目标:适用于需要解决各类优化问题的实际工程项目,如机械臂能耗最小化、化工过程优化等。通过学习本文,读者能够掌握如何将复杂的约束优化问题分解为更易处理的二次规划子问题,从而提高求解效率和准确性。 其他说明:文章强调了优化算法选择的重要性,指出不同的问题结构决定了最适合的算法。此外,作者还分享了一些实用的经验教训,如Hesse矩阵的正定性处理和惩罚因子的动态调整,帮助读者少走弯路。
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内容概要:本文详细介绍了某制造企业在疫苗车间控制系统中使用西门子200Smart PLC和维纶触摸屏的具体实现方法和技术要点。主要内容涵盖配液罐的模拟量处理、发酵罐的PID控制、USS通讯控制变频器、CIP清洗程序以及触摸屏权限管理等方面。文中不仅展示了具体的代码片段,还分享了许多调试经验和优化技巧,如模拟量处理中避免库指令占用额外存储空间、PID控制中的参数整定、USS通讯中的控制字配置等。 适用人群:从事工业自动化控制领域的工程师和技术人员,尤其是对中小型PLC和触摸屏编程感兴趣的从业者。 使用场景及目标:适用于疫苗车间及其他类似生物制药生产线的自动化控制系统设计和实施。目标是帮助读者掌握中小型PLC在复杂生产工艺中的应用技巧,提高系统的可靠性和效率。 其他说明:文章强调了模块化设计的重要性,提供了许多实用的操作建议和调试经验,有助于读者更好地理解和应用相关技术。此外,还提到了一些常见的错误及其解决方案,使读者能够避免类似的陷阱。