乐观锁.悲观锁.公平锁.自旋锁.偏向锁.轻量级锁.重量级锁.锁膨胀...难理解?不存的!来,话不多说,带你飙车. 上一篇介绍了线程池的使用,在享受线程池带给我们的性能优势之外,似乎也带来了另一个问题:线程安全的问题. 那什么是线程的安全问题呢? 一.线程安全问题的产生 线程安全问题:指的是在多线程编程中,同时操作同一个可变的资源之后,造成的实际结果与预期结果不一致的问题. 比如:A和B同时向C转账10万元.如果转账操作不具有原子性,A在向C转账时,读取了C的余额为20万,然后加上转账的10万,计…
Java并发包——线程同步和锁 摘要:本文主要学习了Java并发包里有关线程同步的类和锁的一些相关概念. 部分内容来自以下博客: https://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3923167.html https://blog.csdn.net/tyyj90/article/details/78236053 线程同步方式 对于线程安全我们前面使用了synchronized关键字,对于线程的协作我们使用Object.wait()和Object.notify().在JD…
一.同步问题提出 线程的同步是为了防止多个线程访问一个数据对象时,对数据造成的破坏. 例如:两个线程ThreadA.ThreadB都操作同一个对象Foo对象,并修改Foo对象上的数据. public class Foo { private int x = 100; public int getX() { return x; } public int fix(int y) { x = x - y; return x; } } public class MyRunnable implements R…
Lock接口历史 java1.5版本之前只有synchronized一种锁,lock是java1.5版本之后提供的接口.lock接口与synchronized接口功能相同,但是需要手动获取锁和释放锁.既然提供了lock锁那必然就有一定的优点,例如: lock锁具有锁的可操作性,可以中断获取和超时获取锁等多种同步获取锁的优点.除此之外,lock锁还有一个非常强大的实现类重入锁和读写锁. Lock接口的使用 Lock lock = new ReentrantLock(); lock.lock();…
前言 之前只是对Java各种锁都有所认识,但没有一个统一的整理及总结,且没有对"锁升级"这一概念的加深理解,今天趁着周末好好整理下之前记过的笔记,并归纳为此博文,主要参考资源为<Java并发编程的艺术>与<Java多线程编程核心技术>,有需要的朋友可以私信评论我,这个是有书签的PDF电子版! 一.Java锁的分类及简单介绍 平时大家都知道的锁一般都有:CAS锁,synchronized锁,ReentranLock锁等,但是并没有了解各自的用处与一些细节,这里用X…
交流群:QQ 1030484865 电报 t.me/t_homelede   固件说明 基于Lede OpenWrt R2020.5.20版本(源码截止2020.5.27)及若干自行维护的软件包 结合家庭x86软路由场景需要定制 按照家庭应用场景对固件及软件进行测试,通过后发布 设计目标 一个与现有OpenWrt最新版本接近,稳定,满足家庭使用场景的需要的固件. 软件包不追求高大全,内置软件无冲突,一切以家庭实际需要出发. 软件包功能 支持UPnP(为BT.EMULE,家用摄像头.XBOX.PS…
--------– 2018.03.27 更新--------- 便携版已更新,点此获取便携版 已知BUG:中文目录无法正常调试 用于cpptools 0.15.0插件的配置文件更新 新的launch.json // Available variables which can be used inside of strings. // ${workspaceRoot}: the root folder of the team // ${file}: the current opened file…
前段时间在发送短信的代码块上通过网上找的工具类基于Redis实现了分布式锁的功能 对应的链接https://www.cnblogs.com/c-h-y/p/9391602.html 周末想细细看一下. 之后郁闷的是为什么java自带的为什么在分布式的环境下就会失效.(都是自己的low逼见解) 想想:单机情况下,使用Syncronized或者lock实现锁机制,没啥问题,单进程多线程实现同步没毛病 在单进程的系统中,当存在多个线程可以同时改变某个变量(可变共享变量)时,就需要对变量或代码块做同步,…
一.ML-Agents简介 近期在学习Unity中的机器学习插件ML-Agents,做一些记录,用以简单记录或交流学习. 先简单说一下机器学习使用的环境场景:高视觉复杂度(Visual Complexity,例如星际争霸.Dota2职业玩家与AI竞技).高物理复杂度(Physical Complexity,例如模拟两足.四足生物行走,这里Unity ML-Agents官方也有相关例子).高认知复杂度(Congnitive Complexity,例如AlphaGo).以上几种场景利用传统算法较难搞…