http://blog.sina.com.cn/s/blog_6f5b220601013zw3.html 非常好的原子操作,不用加锁:__sync_fetch_and_add GCC 提供的原子操作 gcc从4.1.2提供了__sync_*系列的built-in函数,用于提供加减和逻辑运算的原子操作. 其声明如下: type __sync_fetch_and_add (type *ptr, type value, ...) type __sync_fetch_and_sub (type *ptr…

关于多线程下变量赋值取值的一点研究 by:授客 QQ:1033553122 1．代码实践1 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'shouke' #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- import threading import time class TestClass:     def __init__(self, num):         self.num…

在Web开发中,不可避免的是需要遇到并发操作的,并发操作就有可能会引发我们的多线程安全问题.比如说,我们多线程下访问同一个变量并且有一个线程做出修改那么就会使得我们另外的线程在不知情的情况下被修改自己的数据. 如果说当我们其中一个线程访问了成员变量Object后并且设置为null,那么其他线程访问就会出现空指针异常了.我接触线程安全问题的时候是在数据库的连接操作.刚刚学习Web开发,使用了JDBC操作,而且对于servlet还是很懵懂.在开发的时候我竟然将Connection设置为成员变量,然后…

我们学习了操作系统,想必对生产消费者问题都不陌生.作为同步互斥问题的一个经典案例,生产消费者模型其实是解决实际问题的基础模型,解决很多的实际问题都会依赖于它.而此模型要解决最大的问题便是同步与互斥.而通常呢,在多进程的环境下我们一般是是用信号量来解决(可以戳这里看看):在多线程的情况,则会用到两个东西:  互斥量和条件变量.通常用它们两个来实现线程间通信,以此来解决多线程下的同步和互斥问题.不过在具体实现生产消费模型前,为了更好理解当中的处理原理,还是先来回顾一下一些线程间通信的相关知识. 互斥…

6. 线程和fork 6.1 多线程下的fork (1)历史包袱 ①fork与多线程的协作性很差,这是POSIX系统操作系统的历史包袱. ②长期以来程序都是单线程的,fork运行正常,但引入线程这后,fork的适用范围大大缩小. (2)多线程下的fork ①在多线程执行的情况下调用fork函数,仅会将发起调用的线程复制到子进程中去(线程ID与父进程发起fork调用的线程ID一样).也就是说,不能同时创建出与父进程一样多的子线程. ②其他线程均在子进程中立即停止并消失,并且不会为这些线程调用清理函…

ASP.NET MVC Filters 4种默认过滤器的使用[附示例]   过滤器(Filters)的出现使得我们可以在ASP.NET MVC程序里更好的控制浏览器请求过来的URL,不是每个请求都会响应内容,只响应特定内容给那些有特定权限的用户,过滤器理论上有以下功能: 判断登录与否或用户权限 决策输出缓存 防盗链 防蜘蛛 本地化与国际化设置 实现动态Action(做权限管理系统的好东西) 先来看一个简单的例子:新建一个AuthFiltersController,里面有两个Action publ…

很多情况下我们只是需要一个简单的.高效的.线程安全的递增递减方案.注意,这里有三个条件:简单,意味着程序员尽可能少的操作底层或者实现起来要比较容易:高效意味着耗用资源要少,程序处理速度要快:线程安全也非常重要,这个在多线程下能保证数据的正确性.这三个条件看起来比较简单,但是实现起来却难以令人满意. 通常情况下,在Java里面,++i或者--i不是线程安全的,这里面有三个独立的操作:获得变量当前值,为该值+1/-1,然后写回新的值.在没有额外资源可以利用的情况下,只能使用加锁才能保证读-改-写这三…

本章主要讲述多线程竞争下的原子操作. 目录 知识点 竞争条件 线程同步 CPU时间片和上下文切换 阻塞 内核模式和用户模式 Interlocked 类 1,出现问题 2,Interlocked.Increment() 3,Interlocked.Exchange() 4,Interlocked.CompareExchange() 5,Interlocked.Add() 6,Interlocked.Read() 知识点 竞争条件 当两个或两个以上的线程访问共享数据,并且尝试同时改变它时,就发生争用…

一.原子操作 先看一段问题代码 /// <summary> /// 获取自增 /// </summary> public static void GetIncrement() { long result = 0; Console.WriteLine("开始计算"); //10个并发执行 Parallel.For(0, 10, (i) => { for (int j = 0; j < 10000; j++) { result++; } }); Cons…

最近被多线程给坑了下,没意识到类变量在多线程下是共享的,还有一个就是没意识到 内存释放问题,导致越累越大 1.python 类变量 在多线程情况 下的 是共享的 2.python 类变量 在多线程情况 下的 释放是不完全的 3.python 类变量 在多线程情况 下没释放的那部分 内存 是可以重复利用的 import threading import time class Test: cache = {} @classmethod def get_value(self, key): value…