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Java Synchronized关键字全面解析思维导图

下载需积分: 50 | 1.33MB | 更新于2025-02-12 | 182 浏览量 | 11 下载量 举报 1 收藏
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### Java关键字Synchronized解析 #### 概念理解 在Java语言中,`Synchronized`是一个关键字,它用于控制方法或者代码块访问的同步性,确保同一时刻只有一个线程能够执行该方法或代码块。这是Java实现线程同步控制的最基本方式之一,可以有效避免多线程操作共享资源时产生的数据不一致和竞争条件。 #### Synchronized的作用与特性 1. **互斥性**:保证线程安全,一个对象的同步方法在同一时刻只能被一个线程访问。 2. **可见性**:同步代码块执行完毕后,会把从共享变量中读取到的值刷新到主内存中,确保其它线程能看到最新的值。 3. **有序性**:保证了线程执行的顺序性,防止指令重排序。 #### CAS(Compare-And-Swap) CAS是一种用于实现多线程同步的无锁算法。CAS操作包含三个操作数——内存位置(V)、预期原值(A)和新值(B)。如果内存位置的值与预期原值相匹配,那么处理器会自动将该位置值更新为新值,这个操作是原子的。Synchronized与CAS的区别在于,Synchronized是悲观锁策略,会直接锁住相关资源,而CAS是乐观锁策略,假设没有冲突,只有在实际操作时才进行检查。 #### 锁的分类及升级 1. **偏向锁**:偏向锁是单线程使用的锁。当一个线程访问同步块并获取锁时,会在对象头和栈帧中的锁记录里存储锁偏向的线程ID,以后该线程在进入和退出同步块时不需要进行CAS操作来加锁和解锁。如果在运行过程中,遇到了其他线程抢占锁,则偏向锁会被撤销,并升级为轻量级锁。 2. **轻量级锁**:当线程尝试获取锁时,如果该锁已经被其他线程占有,此时会使用CAS尝试将Mark Word更新为指向当前线程栈帧中的锁记录指针。轻量级锁是为了在线程交替执行同步块时提供更优秀的性能,它避免了线程间的实际阻塞。 3. **重量级锁**:当一个线程试图获取已经被其他线程持有的轻量级锁时,该锁会膨胀升级为重量级锁。此时线程会进入阻塞状态,等待被唤醒。重量级锁的实现依赖于系统级别的互斥量(mutex)。 4. **锁升级**:锁的升级是为了适应多线程环境,降低锁的获取与释放的开销。从偏向锁到轻量级锁再到重量级锁,这个过程是单向的,不可逆的。在大多数情况下,锁的状态变化都是偏向锁到轻量级锁,而很少升级为重量级锁。 #### 常见问题整理 1. **Synchronized与Lock的区别**:Synchronized是Java中的内置关键字,它依赖JVM实现同步机制,而Lock是一个接口,提供更灵活的锁机制,需要手动开启和释放。Lock提供了更多高级功能,比如尝试非阻塞地获取锁、可中断的获取锁等。 2. **Synchronized的使用场景**:一般在资源竞争不是特别激烈的情况下,使用Synchronized会比较高效。如果是竞争非常激烈,或者有较多的I/O操作,可能需要考虑使用其他更高效的锁策略。 3. **Synchronized的优化**:JDK 6之后,Synchronized进行了很多优化,包括偏向锁、轻量级锁等,大大提高了其性能。了解这些优化机制对编写高效的多线程程序非常有帮助。 通过以上知识点的学习,我们可以更加深入地理解Java中Synchronized关键字的工作机制及其与锁的不同状态之间的关系。这不仅有助于我们在开发过程中合理地运用Synchronized关键字,也有利于我们更好地理解Java内存模型和线程同步机制。

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内容概要:本文档详细介绍了基于弹性架构搜索(Elastic Architecture Search, EAS)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在自动化优化多变量时间序列预测模型结构,提升预测精度与鲁棒性,降低计算资源消耗,实现模型轻量化。通过MATLAB实现,项目采用Transformer编码器的多头自注意力机制,结合EAS的弹性权重共享和分阶段搜索策略,解决了高维多变量时间序列的复杂依赖建模、架构搜索计算资源需求高、模型过拟合、多步预测误差积累、数据异构性与缺失值处理、复杂模型训练收敛等挑战。最终,项目构建了一个高度模块化和可扩展的系统设计,适用于智能制造、能源管理、智慧交通等多个工业场景。 适合人群:具备一定编程基础,对时间序列预测、深度学习及MATLAB有一定了解的研发人员和研究人员。 使用场景及目标:①自动化优化多变量时间序列预测模型结构,提升预测精度与鲁棒性;②降低计算资源消耗,实现模型轻量化;③实现高度模块化与可扩展的系统设计,促进人工智能在工业领域的深度应用;④提供科研与教学的典范案例与工具,探索深度学习架构搜索在时序预测的前沿技术;⑤促进多变量时序数据融合与异质信息处理能力,推动MATLAB深度学习工具箱的应用与扩展。 其他说明:项目不仅聚焦于模型性能提升,更注重计算资源节约和应用落地的可行性。借助弹性架构搜索自动化调参,减少人工经验依赖,加快模型迭代速度,降低开发门槛。结合Transformer编码器的表达能力,显著改善多变量时间序列预测中的长期依赖捕捉和异质数据融合问题,为各类时间序列分析任务提供一种全新的解决方案。项目通过详细的代码实现和注释,帮助用户理解Transformer机制与弹性架构搜索如何协同工作,实现多变量时间序列预测。
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