


Un guide pratique du modèle de mémoire Java : comment éviter les pièges courants de la programmation simultanée
- Visibilité : Threads ne peuvent voir que leurs propres modifications apportées aux variables partagées, tandis que les modifications apportées aux variables partagées par d'autres threads doivent être vues via une sorte de mécanisme de synchronisation.
- Atomicité : Une opération est soit complètement exécutée, soit pas exécutée du tout, sans état intermédiaire.
- Ordre : Les opérations de thread sur les variables partagées doivent être effectuées dans un certain ordre, même dans des threads différents.
2. Le principe arrive avant
L'éditeur PHP Xigua a soigneusement rédigé un guide pratique pour aider les lecteurs à éviter les pièges courants de la programmation simultanée Java. L'article présente le modèle de mémoire Java d'une manière simple et facile à comprendre, explique comment résoudre efficacement les problèmes pouvant être rencontrés en programmation simultanée et fournit aux lecteurs des conseils et des suggestions pratiques. Que vous soyez un développeur débutant ou expérimenté, ce guide vous fournira des références et des conseils précieux pour vous aider à mieux relever les défis de la programmation simultanée.
Les situations courantes du principe qui se produit avant incluent :
- Cohérence séquentielle : Si une opération A est exécutée après une autre opération B, alors A se produit avant B.
- Verrouillage du tube : Si un fil acquiert un verrouillage du tube, alors le déverrouillage du fil du verrou du tube se produit avant que les autres fils n'acquièrent le verrou du tube.
- Variables volatiles : Une opération d'écriture sur une variable volatile se produit avant une opération de lecture sur la variable volatile.
3. Évitez les pièges courants dans la programmation simultanée
En comprenant les concepts de base de JMM, vous pouvez éviter les pièges courants de la programmation simultanée. Ces pièges comprennent :
- Problèmes de visibilité de la mémoire : Puisqu'un thread ne peut voir que les modifications qu'il apporte aux variables partagées, des problèmes de visibilité de la mémoire peuvent survenir. Par exemple, si un thread modifie une variable partagée et qu'un autre thread lit la variable partagée en même temps, l'autre thread peut lire la valeur avant la modification. Pour résoudre ce problème, vous pouvez utiliser des variables volatiles, des mécanismes de synchronisation ou des opérations atomiques pour garantir la visibilité de la mémoire.
- Problèmes d'atomicité : Des problèmes d'atomicité peuvent survenir car une opération est soit complètement exécutée, soit pas exécutée du tout. Par exemple, si un thread incrémente une variable partagée et qu'un autre thread décrémente la variable partagée en même temps, la valeur de la variable partagée peut devenir incorrecte. Pour résoudre ce problème, des opérations atomiques ou des mécanismes de synchronisation peuvent être utilisés pour garantir l’atomicité.
- Problèmes d'ordre : Étant donné que les opérations de thread sur les variables partagées doivent être effectuées dans un certain ordre, des problèmes d'ordre peuvent survenir. Par exemple, si un thread modifie une variable partagée et qu'un autre thread lit la variable partagée en même temps, l'autre thread peut lire la valeur modifiée avant que l'opération de modification ne soit réellement terminée. Pour résoudre ce problème, un mécanisme de synchronisation peut être utilisé pour garantir l’ordre.
IV. Résumé
Le modèle de mémoire Java est un ensemble de règles permettant à lamachine virtuelleJava d'exécuter des programmesmulti-thread. Il garantit la sécurité des threadset la cohérence du programme en stipulant des règles d'accès à la mémoire partagée entre les threads. Comprendre le JMM est essentiel pour écrire des programmes simultanés corrects. Cet article utilise des cas pratiques pour vous aider à comprendre en profondeur JMM et à maîtriser les compétences nécessaires pour éviter les pièges de la programmation simultanée, afin d'écrire des programmes concurrents plus fiables et plus efficaces.
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Il existe une relation parent-enfant entre les fonctions et les goroutines dans Go. La goroutine parent crée la goroutine enfant, et la goroutine enfant peut accéder aux variables de la goroutine parent mais pas l'inverse. Créez une goroutine enfant à l'aide du mot-clé go, et la goroutine enfant est exécutée via une fonction anonyme ou une fonction nommée. La goroutine parent peut attendre que la goroutine enfant se termine via sync.WaitGroup pour s'assurer que le programme ne se termine pas avant que toutes les goroutines enfants ne soient terminées.

Les fonctions sont utilisées pour effectuer des tâches de manière séquentielle et sont simples et faciles à utiliser, mais elles présentent des problèmes de blocage et de contraintes de ressources. Goroutine est un thread léger qui exécute des tâches simultanément. Il possède des capacités élevées de simultanéité, d'évolutivité et de traitement des événements, mais il est complexe à utiliser, coûteux et difficile à déboguer. En combat réel, Goroutine a généralement de meilleures performances que les fonctions lors de l'exécution de tâches simultanées.

Dans un environnement multi-thread, le comportement des fonctions PHP dépend de leur type : Fonctions normales : thread-safe, peuvent être exécutées simultanément. Fonctions qui modifient les variables globales : dangereuses, doivent utiliser un mécanisme de synchronisation. Fonction d'opération de fichier : dangereuse, nécessité d'utiliser un mécanisme de synchronisation pour coordonner l'accès. Fonction d'exploitation de la base de données : dangereux, le mécanisme du système de base de données doit être utilisé pour éviter les conflits.

Les méthodes de communication inter-thread en C++ incluent : la mémoire partagée, les mécanismes de synchronisation (verrous mutex, variables de condition), les canaux et les files d'attente de messages. Par exemple, utilisez un verrou mutex pour protéger un compteur partagé : déclarez un verrou mutex (m) et une variable partagée (counter) ; chaque thread met à jour le compteur en verrouillant (lock_guard) ; pour éviter les conditions de course.

Le cadre de programmation simultanée C++ propose les options suivantes : threads légers (std::thread) ; conteneurs et algorithmes de concurrence Boost sécurisés pour les threads ; OpenMP pour les multiprocesseurs à mémoire partagée ; bibliothèque d'opérations d'interaction simultanée C++ multiplateforme ; (cpp-Concur).

Le mot-clé volatile est utilisé pour modifier les variables afin de garantir que tous les threads peuvent voir la dernière valeur de la variable et de garantir que la modification de la variable est une opération ininterrompue. Les principaux scénarios d'application incluent des variables partagées multithread, des barrières de mémoire et une programmation simultanée. Cependant, il convient de noter que volatile ne garantit pas la sécurité des threads et peut réduire les performances. Il ne doit être utilisé qu'en cas d'absolue nécessité.

Les verrous de fonction et les mécanismes de synchronisation dans la programmation simultanée C++ sont utilisés pour gérer l'accès simultané aux données dans un environnement multithread et empêcher la concurrence des données. Les principaux mécanismes incluent : Mutex (Mutex) : une primitive de synchronisation de bas niveau qui garantit qu'un seul thread accède à la section critique à la fois. Variable de condition (ConditionVariable) : permet aux threads d'attendre que les conditions soient remplies et assure la communication entre les threads. Opération atomique : opération à instruction unique, garantissant une mise à jour monothread des variables ou des données pour éviter les conflits.

Les méthodes d'optimisation des performances du programme comprennent : Optimisation de l'algorithme : choisissez un algorithme avec une complexité temporelle moindre et réduisez les boucles et les instructions conditionnelles. Sélection de structure de données : sélectionnez les structures de données appropriées en fonction des modèles d'accès aux données, telles que les arbres de recherche et les tables de hachage. Optimisation de la mémoire : évitez de créer des objets inutiles, libérez la mémoire qui n'est plus utilisée et utilisez la technologie des pools de mémoire. Optimisation des threads : identifiez les tâches pouvant être parallélisées et optimisez le mécanisme de synchronisation des threads. Optimisation de la base de données : créez des index pour accélérer la récupération des données, optimisez les instructions de requête et utilisez des bases de données en cache ou NoSQL pour améliorer les performances.
