


Panduan praktikal untuk model memori Java: Bagaimana untuk mengelakkan perangkap biasa dalam pengaturcaraan serentak
- Keterlihatan: Benang hanya boleh melihat pengubahsuaian mereka sendiri pada pembolehubah dikongsi, manakala pengubahsuaian kepada pembolehubah dikongsi oleh urutan lain perlu dilihat melalui beberapa jenis mekanisme penyegerakan.
- Atomicity: Sesuatu operasi sama ada dilaksanakan sepenuhnya atau tidak dilaksanakan langsung, tanpa keadaan perantaraan.
- Pemesanan: Operasi benang pada pembolehubah kongsi mesti dilakukan dalam susunan tertentu, walaupun dalam urutan yang berbeza.
2. berlaku-sebelum prinsip
Editor PHP Xigua telah menulis panduan praktikal dengan teliti untuk membantu pembaca mengelakkan perangkap biasa dalam pengaturcaraan serentak Java. Artikel ini memperkenalkan model memori Java dengan cara yang ringkas dan mudah difahami, membincangkan cara menyelesaikan masalah yang mungkin dihadapi dengan berkesan dalam pengaturcaraan serentak dan menyediakan petua dan cadangan praktikal kepada pembaca. Sama ada anda seorang pemula atau pembangun yang berpengalaman, panduan ini akan memberikan anda rujukan dan panduan yang berharga untuk membantu anda menghadapi cabaran pengaturcaraan serentak dengan lebih baik.
Situasi biasa prinsip berlaku-sebelum termasuk:
- Ketekalan berurutan: Jika operasi A dilaksanakan selepas operasi B yang lain, maka A berlaku-sebelum B.
- Kunci tiub: Jika benang memperoleh tiub kunci, maka pembukaan kunci kunci tiub oleh benang berlaku-sebelum benang lain memperoleh kunci tiub.
- pembolehubah tidak menentu: Operasi tulis kepada pembolehubah tidak menentu berlaku-sebelum operasi baca kepada pembolehubah tidak menentu.
3. Elakkan perangkap biasa dalam pengaturcaraan serentak
Memahami konsep asas JMM, anda boleh mengelakkan perangkap biasa dalam concurrencyprogramming. Perangkap ini termasuk:
- Isu Keterlihatan Memori: Memandangkan benang hanya boleh melihat pengubahsuaian yang dibuatnya pada pembolehubah yang dikongsi, isu keterlihatan memori boleh berlaku. Contohnya, jika satu utas mengubah suai pembolehubah kongsi dan satu lagi urutan membaca pembolehubah kongsi pada masa yang sama, utas lain mungkin membaca nilai sebelum pengubahsuaian. Untuk menyelesaikan masalah ini, anda boleh menggunakan pembolehubah yang tidak menentu, mekanisme penyegerakan atau operasi atom untuk memastikan keterlihatan memori.
- Isu Atomicity: Isu atomicity boleh berlaku kerana operasi sama ada dilaksanakan sepenuhnya atau tidak langsung. Sebagai contoh, jika satu utas menambah pembolehubah yang dikongsi dan satu lagi urutan mengurangkan pembolehubah yang dikongsi pada masa yang sama, nilai pembolehubah yang dikongsi mungkin menjadi tidak betul. Untuk menyelesaikan masalah ini, operasi atom atau mekanisme penyegerakan boleh digunakan untuk memastikan atomicity.
- Isu pesanan: Memandangkan operasi urutan pada pembolehubah kongsi mesti dilakukan dalam susunan tertentu, isu pesanan mungkin berlaku. Sebagai contoh, jika satu utas mengubah suai pembolehubah kongsi dan satu lagi urutan membaca pembolehubah dikongsi pada masa yang sama, utas lain mungkin membaca nilai yang diubah suai sebelum operasi pengubahsuaian benar-benar selesai. Untuk menyelesaikan masalah ini, mekanisme penyegerakan boleh digunakan untuk memastikan keteraturan.
IV Ringkasan
Model memori Java ialah satu set peraturan untuk Java mesin mayauntuk melaksanakanprogram berbilang benangIa memastikan ketekalan benangdan program dengan menetapkan peraturan akses untuk memori dikongsi antara utas. Memahami JMM adalah penting untuk menulis program serentak yang betul. Artikel ini menggunakan kes praktikal untuk membantu anda memahami JMM dengan mendalam dan menguasai kemahiran untuk mengelakkan perangkap pengaturcaraan serentak, untuk menulis program serentak yang lebih dipercayai dan cekap.
Atas ialah kandungan terperinci Panduan praktikal untuk model memori Java: Bagaimana untuk mengelakkan perangkap biasa dalam pengaturcaraan serentak. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Terdapat hubungan ibu bapa-anak antara fungsi dan goroutine dalam Go Gooutine induk mencipta goroutine kanak-kanak, dan goroutine kanak-kanak boleh mengakses pembolehubah goroutine induk tetapi bukan sebaliknya. Buat goroutine kanak-kanak menggunakan kata kunci go, dan goroutine kanak-kanak dilaksanakan melalui fungsi tanpa nama atau fungsi bernama. Goroutine induk boleh menunggu goroutine anak selesai melalui penyegerakan.WaitGroup untuk memastikan program tidak keluar sebelum semua goroutine kanak-kanak selesai.

Fungsi digunakan untuk melaksanakan tugas secara berurutan dan mudah dan mudah digunakan, tetapi mereka mempunyai masalah dengan penyekatan dan kekangan sumber. Goroutine ialah utas ringan yang melaksanakan tugas secara serentak. Ia mempunyai keupayaan serentak, berskala dan pemprosesan acara yang tinggi, tetapi ia adalah rumit untuk digunakan, mahal dan sukar untuk dinyahpepijat. Dalam pertempuran sebenar, Goroutine biasanya mempunyai prestasi yang lebih baik daripada fungsi apabila melakukan tugas serentak.

Dalam persekitaran berbilang benang, gelagat fungsi PHP bergantung pada jenisnya: Fungsi biasa: thread-safe, boleh dilaksanakan secara serentak. Fungsi yang mengubah suai pembolehubah global: tidak selamat, perlu menggunakan mekanisme penyegerakan. Fungsi operasi fail: tidak selamat, perlu menggunakan mekanisme penyegerakan untuk menyelaraskan akses. Fungsi operasi pangkalan data: Mekanisme sistem pangkalan data yang tidak selamat perlu digunakan untuk mengelakkan konflik.

Kaedah untuk komunikasi antara benang dalam C++ termasuk: memori dikongsi, mekanisme penyegerakan (kunci mutex, pembolehubah keadaan), paip dan baris gilir mesej. Contohnya, gunakan kunci mutex untuk melindungi pembilang yang dikongsi: mengisytiharkan kunci mutex (m) dan pembolehubah yang dikongsi (pembilang); untuk mengelakkan keadaan perlumbaan.

Rangka kerja pengaturcaraan serentak C++ menampilkan pilihan berikut: utas ringan (std::benang-benang Boost concurrency concurrency dan algoritma OpenMP untuk pemproses berbilang pemproses berprestasi tinggi (TBB); (cpp-Setuju).

Kata kunci yang tidak menentu digunakan untuk mengubah suai pembolehubah untuk memastikan semua utas dapat melihat nilai terkini pembolehubah dan untuk memastikan bahawa pengubahsuaian pembolehubah adalah operasi yang tidak terganggu. Senario aplikasi utama termasuk pembolehubah kongsi berbilang benang, halangan memori dan pengaturcaraan serentak. Walau bagaimanapun, perlu diingatkan bahawa tidak menentu tidak menjamin keselamatan benang dan boleh mengurangkan prestasi Ia hanya boleh digunakan apabila benar-benar perlu.

Kunci fungsi dan mekanisme penyegerakan dalam pengaturcaraan serentak C++ digunakan untuk mengurus akses serentak kepada data dalam persekitaran berbilang benang dan menghalang persaingan data. Mekanisme utama termasuk: Mutex (Mutex): primitif penyegerakan peringkat rendah yang memastikan bahawa hanya satu utas mengakses bahagian kritikal pada satu masa. Pembolehubah keadaan (ConditionVariable): membenarkan benang menunggu syarat dipenuhi dan menyediakan komunikasi antara benang. Operasi atom: Operasi arahan tunggal, memastikan kemas kini satu-benang pembolehubah atau data untuk mengelakkan konflik.

Kaedah pengoptimuman prestasi program termasuk: Pengoptimuman algoritma: Pilih algoritma dengan kerumitan masa yang lebih rendah dan mengurangkan gelung dan pernyataan bersyarat. Pemilihan struktur data: Pilih struktur data yang sesuai berdasarkan corak akses data, seperti pepohon carian dan jadual cincang. Pengoptimuman memori: elakkan mencipta objek yang tidak diperlukan, lepaskan memori yang tidak lagi digunakan dan gunakan teknologi kumpulan memori. Pengoptimuman benang: mengenal pasti tugas yang boleh diselaraskan dan mengoptimumkan mekanisme penyegerakan benang. Pengoptimuman pangkalan data: Cipta indeks untuk mempercepatkan pengambilan data, mengoptimumkan pernyataan pertanyaan dan menggunakan pangkalan data cache atau NoSQL untuk meningkatkan prestasi.
