结果总是101的原因可能是代码中存在某种固定的逻辑或错误导致的。线程安全与结果的随机性之间并没有直接的关联。
线程安全是指在多线程环境下,多个线程同时访问某个资源时,不会出现不可预期的结果或数据损坏。而结果的随机性则取决于代码的设计和算法的实现。
要解决结果总是101的问题,可以进行以下几个方面的排查和调试:
总之,要解决结果总是101的问题,需要仔细分析代码逻辑、进行调试和排查,并确保代码在多线程环境下的线程安全性。
Random 的随机原理是对一个”随机种子”进行固定的算术和位运算,得到随机结果,再使用这个结果作为下一次随机的种子。...在解决线程安全问题时,Random 使用 CAS 更新下一次随机的种子,可以想到,如果多个线程同时使用这个对象,就肯定会有一些线程执行 CAS 连续失败,进而导致线程阻塞。...long 型,至于这个 long 型结果是不是跟业务匹配就是另一回事了。...ThreadLocalRandom 的实现 那么 ThreadLocalRandom 是不是安全的呢,再回过头来看一下它的实现。...使用场景 首先就是 ThreadLocalRandom 为什么非要使用 Unsafe 来修改 Thread 对象内的随机种子呢,在 Thread 对象内添加 get/set 方法不是更方便吗?
1、 为什么两个(1927年)时间相减得到一个奇怪的结果? (3623个赞) 如果执行下面的程序,程序解析两个间隔1秒的日期字符串并比较: ? 2、Java是“引用传递”还是“值传递”?...(2480个赞) 我一直认为Java是引用传递;然而,我看了一堆博客(例如这篇)声称不是这样的。我认为我没有理解它们之间的区别。 给个解释? 解决方案 Java一直是值传递。...不幸的是,他们决定把指针叫做引用,因此新人总是被搞晕。因为这些引用也是通过值传递的。...同样的,我遇到过一个建议,不要使用 String 来处理密码。 为什么String涉及到密码时,它就成了一个安全威胁?感觉使用char数组不太方便。 解决方案 String是不可变的。...所以,是的,这是一个安全问题 – 但是即使使用了char数组,仅仅缩小了了攻击者有机会获得密码的窗口,它值针对制定的攻击类型。
NX:仅在不存在 key 的时候才能被执行成功; PX:失效时间,传入 30000,就是 30s 后自动释放锁; my_random_value:就是随机值,可以是线程号之类的。...redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call("del",KEYS[1]) else return 0 end 为什么要设置随机值...当锁遇到故障转移 单实例肯定不是很可靠吧?加锁成功之后,结果 Redis 服务宕机了,这不就凉凉~ 这时候会提出来将 Redis 主从部署。即使是主从,也是存在巧合的!...如果还记得前面的内容,应该是知道对集群进行加锁的时候,其实是通过 CRC16 的 hash 函数来对 key 进行取模,将结果路由到预先分配过 slot 的相应节点上。...因为按照 RedLock 的理论,是需要在半数以上的 master 节点加锁成功。
JVM 在单个进程中运行,JVM 中的线程共享属于该进程的堆。这就是为什么几个线程可以访问同一个对象。线程共享堆并拥有自己的堆栈空间。这是一个线程如何调用一个方法以及它的局部变量是如何保持线程安全的。...; } } 直觉告诉我们应该是 20000,因为在单线程里调用两次 add10K() 方法,count 的值就是 20000,但实际上 calc() 的执行结果是个 10000 到 20000 之间的随机数...互斥同步最主要的问题是线程阻塞和唤醒所带来的性能问题,互斥同步属于一种悲观的并发策略,总是认为只要不去做正确的同步措施,那就肯定会出现问题。...如果一个方法,它的 返回结果是可以预测的,即只要输入了相同的数据,就能返回相同的结果,那它就满足可重入性,当然也是线程安全的。...线程被永久堵塞在一个等待进入同步块的状态,因为其他线程总是能在它之前持续地对该同步块进行访问。
那么为什么 HashMap 要采用这样的设计呢?我分为 3 点来回答: 第 1 点:HashMap 的定义是一个散列表,这是一种支持快速查找元素的数据结构,那么其背后就必然会使用到数组随机访问的特点。...我认为 Java 给予 HashMap 的定位是一个相对通用的散列表容器,它应该在面对各种输入的时候都表现稳定。...因为项目中不会大量使用 ThreadLocal 线程局部存储,所以它是一个小规模数据场景,这里使用开发地址法是没问题的。 2.3 为什么 HashMap 用红黑树而不是平衡二叉树?...而我们知道 HashMap 的设计定位应该是一个相对通用的散列表,那么它的设计者会希望这样一个数据结构应该具备更强大的稳定性,因此它才选择了红黑树。 ---- 3....HashMap 线程安全性 4.1 HashMap 线程不安全的原因 数据覆盖问题:如果两个线程并发执行 put 操作,并且两个数据的 hash 值冲突,就可能出现数据覆盖(线程 A 判断 hash 值位置为
这些优化策略旨在减少线程阻塞和唤醒时的开销,提高同步的效率: 偏向锁:它假设锁总是由同一个线程多次请求,因此避免了与其他线程的竞争。...下面代码中,只有main线程会占据锁,所以是偏向锁,但是Mark Word记录值最后三位是000而不是101,000是轻量级锁,知道为什么吗?...Java 15以后就没有默认开启偏向锁了,逐步废除派你想所,你要想用偏向锁就得先开启偏向锁,我的版本就是Java 17,偏向锁的内容大家就按照Java 8来学习,所以我这里出现轻量级锁不是因为偏向锁延时...现在,如果线程总是自旋成功,JVM就会认为获取锁的概率很高,就会增加自旋次数,比如增加到20,自旋20次后没获取锁线程才进入阻塞状态。...无锁状态提供了最佳的程序性能,因为它完全避免了锁的使用,但这仅适用于不存在线程安全风险的场景。当一个线程首次获得锁时,对象进入偏向锁状态。
Random 的随机原理是对一个”随机种子”进行固定的算术和位运算,得到随机结果,再使用这个结果作为下一次随机的种子。...在解决线程安全问题时,Random 使用 CAS 更新下一次随机的种子,可以想到,如果多个线程同时使用这个对象,就肯定会有一些线程执行 CAS 连续失败,进而导致线程阻塞。...long 型,至于这个 long 型结果是不是跟业务匹配就是另一回事了。...---- ThreadLocalRandom 的实现 那么 ThreadLocalRandom 是不是安全的呢,再回过头来看一下它的实现。...使用场景 首先就是 ThreadLocalRandom 为什么非要使用 Unsafe 来修改 Thread 对象内的随机种子呢,在 Thread 对象内添加 get/set 方法不是更方便吗?
当业务方提出了越来越多的需求时,我们第一反应是尽量分组和泛化业务,这是大部分MVC架构最后成为由大量模型或者控制器堆积的原因,正如前面所说的,业务永远不会是收敛的,它们总是发散的 在系统中,共享逻辑和抽象应该是趋于稳定的...即使奇迹般地总结出了一个完美的抽象时,它往往会很快变得不适用,目前最好的代码设计侧重点应该是编码易于被删除的,而不是盲目追求易于扩展 实际上,重复代码比错误的抽象更好,只有当你看到系统里有逻辑重复的代码...,混淆着大量的业务逻辑,使得它既不是一个好的包装器,也不是一个好的业务解决方案。...,可以在几个小时内添加一个新字段,而不是点击式界面 例子2:设计一个可轻松配置的包罗万象的数据库层,我们可以通过文件配置轻松切换数据源 结果: 过了很长时间因为某种原因需要切换数据源,但是修改配置文件无法满足我们的要求...,Worker线程负责处理子任务,每个Worker线程只处理部分任务 (3)、保护暂停模式,仅当服务进程准备好才提供服务 (4)、不变模式,通过回避问题而不是解决问题的态度来处理多线程并发访问控制,
,那么生成的sequence是相同的 也可以调用Math.random()生成随机数 Random实例是线程安全的,但是并发使用Random实例会影响效率,可以考虑使用ThreadLocalRandom...Random实例不是安全可靠的加密,可以使用java.security.SecureRandom来提供一个可靠的加密。...,先调用next函数生成一个31位的随机数(int类型的范围),再对参数n进行判断,如果n恰好为2的方幂,那么直接移位就可以得到想要的结果;如果不是2的方幂,那么就关于n取余,最终使结果在[0,n)范围内...另外,do-while语句的目的应该是防止结果为负数。...你也许会好奇为什么(n & -n) == n可以判断一个数是不是2的次方幂,其实我也是研究了一番才弄明白的,其实,这主要与补码的特性有关: 众所周知,计算机中负数使用补码储存的(不懂什么是补码的自己百度恶补
答案是不可以,因为它不是原子操作,就算配合volatile使用让其线程间可见也是不行的,并发数量一多就很容易出现问题,下面用一段简单的代码来验证一下。 什么是原子操作?...那么现在就可以解释为什么实际运行结果是小于理论值1000000的,在很多的线程中,某一时刻存在两个或多个线程同时获取到value的值,也就是说此时每个线程value值都是一样的,都进行加一之后再写入value...对于乐观锁来说,总是会把事情往乐观的方向想,他们认为所有事情总是不太容易发生问题,出错几率很小。...当然与之相反的就是悲观锁,也就是synchronized锁,它总是很严谨,认为出错是一种常态,所以无论大小,都考虑的很全面,不允许一点错误发生。...它是放在Unsafe这个类中的,这个类是不允许更改的,而且也不建议开发者调用,它只是用于JDK内部调用,看名字就知道它是不安全的,因为它是直接操作内存,稍不注意就可能把内存写崩,其内部大部分是native
因为在测试中它表现的很好,所以我立即把它替换到我的类中,并做了些测试,然后,居然出了些异常。 那么,到底哪出了问题?不是说线程安全吗? 经过了更多的测试,我找到了问题的根源。...我认为像这种在并行方式下创建对象,最后只有一个被使用的情况不会产生我所描述的问题。 我想阐述的情况和问题可能并不总是能复现,在并行环境中,我们可以简单的创建两个对象,然后丢弃一个。...我使用了 类型的字典,并且对象的构造工厂会直接返回一个负数的结果作为键。 我本来期待 ConcurrentDictionary 应该是最快的,但它却是最慢的。...所以,我认为尽管举的示例有些极端,但却表明了使用 ConcurrentDictionary 并不总是最好的方案。 感受差异 写这篇文章的初衷是我想寻求更好的解决方案。...但是,替换 Node 中的内容并不是一个原子操作,这也是导致其线程不安全的因素之一。因为 Node 都是对象,一个 Node 被初始化创建,然后一个单独的引用会被更新用于指向它(此处是原子操作)。
那么在它的外层加上synchronized关键字是因为什么呢?因为在并发情况下,多个线程可能同时进入的内部if判断进行初始化对象,产生线程安全问题,为止防止这一现象的发生,所以在外层加上同步块操作。...那在synchronized外层在加上if判断又是因为什么呢?...我认为加的原因,是因为如果不在最外层加if判断的前提下,当对象已经被初始化后,后续线程访问总会走同步块操作,然后再判断对象是否初始化完成对象,synchronized本身是一个重操作,在进行读取的时候完全没必要进行上锁...结果后续其他线程去读取该变量直接报错,然后又无法进行初始化,那不是就很尴尬的么。...双重检验锁问题解决方案 回头看下我们出问题的双重检查锁程序,它是满足as-if-serial语义的吗?是的,单线程下它没有任何问题,但是在多线程下,会因为重排序出现问题。
线程安全:HashMap 是非线程安全的,而 HashTable 属于线程安全的(方法添加了 synchronized 修饰 ),因此,HashMap 效率也会略高,通常认为,HashTable 类似...线程安全:HashMap 和 TreeMap 都不是线程安全的 继承问题:HashMap 继承 AbstractMap 类;覆盖了 hashcode() 和 equals() 方法,以确保两个相等的映射返回相同的哈希值...而 TreeMap 基于红黑树实现,所以TreeMap 就没有调优选项,因为红黑树总是处于平衡的状态。...:HashMap 的长度为什么是 2 的幂次方的原因就是,我们为了使用更加高效的 & 运算而不是 % 运算,但又为了保证运算的结果,仍然是取余操作。...Hashtable 就是用一把锁 synchronized 来保证线程安全,效率不是很高,多线程下,很可能会陷入阻塞轮询状态。
,紧接着又看到别的项目中有同事用ConcurrentDictionary类来进行映射,一查资料又发现Hashtable.Synchronized并不是真正的线程安全,至此才引起我的疑惑,于是决定一探究竟...我们开启两个线程,上述运行结果不都是一样的么, 按照上述定义应该是线程安全才对啊,好了到了这里关于线程安全的定义我们应该消除以下两点才算是真正的线程安全。...好吧,我是传说中的十万个什么。 就像女朋友说的哪有这么多为什么,我说的都是对的,不要问为什么,但对于这么严谨的事情,我们得实事求是,是不。...比如定义一个变量初始化为0,现在有两个线程共享此变量,此时有一个线程操作将其增加1,同时另外一个线程操作也将其增加1此时此时得到的结果将是1,而实际上我们期待的结果应该是2,所以为了解决竞争我们通过用锁机制来实现在多线程环境下的线程安全...奇怪的是当改变线程安全模式为 LazyThreadSafetyMode.ExecutionAndPublication 时结果应该为101和102才是,居然返回的都是102,但是将上述blog.BogId
虽然博客也给出了它的对比结果,但是我还是本地来跑一下看看结果如何,其实 JMH 不推荐在 ide 里面跑,但是我懒,直接 idea 里面跑了。...,我看生成的 lookup 的样子应该就是二分了,因为按值大小排序了。...所以从生成的字节码角度来看 switch 效率应该是大于 if 的,但是从测试结果的角度来看 if 的效率又是高于 switch 的,不论是随机生成 state,还是 99.99% 都是同一个 state...首先 CPU 分支预测的优化是肯定的,那关于随机情况下 if 还是优于 switch 的话这我就有点不太确定为什么了,可能是 JIT 做了什么优化操作,或者是随机情况下分支预测成功带来的效益大于预测失败的情形...在随机分支的情形下,三者差别不是很大,但是还是纯 if 的情况最优秀。
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