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如何在jcstress测试中产生指令重排序？

在jcstress测试中，可以通过以下方式产生指令重排序：

使用volatile关键字：在多线程环境下，使用volatile关键字修饰共享变量可以禁止指令重排序。volatile关键字保证了变量的可见性和有序性，即每次读取volatile变量都会从主内存中获取最新值，每次写入volatile变量都会立即刷新到主内存中。
使用synchronized关键字：使用synchronized关键字修饰的代码块或方法可以保证同一时刻只有一个线程执行，从而避免了指令重排序的问题。synchronized关键字通过获取锁来保证代码的原子性和有序性。
使用Lock接口：通过使用Lock接口及其实现类（如ReentrantLock）可以实现显式的锁定和解锁操作，从而保证代码的原子性和有序性。
使用volatile和synchronized的组合：在某些情况下，可以使用volatile和synchronized的组合来实现更细粒度的控制。例如，可以使用volatile变量作为标志位来控制某段代码的执行，然后在需要保证原子性的代码块中使用synchronized关键字。
使用Atomic类：Java提供了一系列的原子类（如AtomicInteger、AtomicLong等），这些类提供了一些原子操作方法，可以保证操作的原子性和有序性。

以上是一些常见的方法，可以在jcstress测试中产生指令重排序。在实际应用中，具体的选择取决于具体的场景和需求。

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高级面试:JAVA内存模型

在单线程环境下，由于 as-if-serial 的保证，我们无须担心顺序执行不可能发生的情况，如（r1，r2）=（1，2）。...因此，我认为例子中的重排序必然是即时编译器造成的。举例来说，对于 volatile 字段，即时编译器将在 volatile 字段的读写操作前后各插入一些内存屏障。...因此，即时编译器会在 final 字段的写操作后插入一个写写屏障，以防某些优化将新建对象的发布（即将实例对象写入一个共享引用中）重排序至 final 字段的写操作之前。...由于复现需要大量的线程切换事件，因此我借助了 OpenJDK CodeTools 项目的 jcstress 工具 [5]，来对该例子进行并发情况下的压力测试。...如果你想要复现非安全发布的情形，那么你可以试试这一测试用例 [6]。

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禁止进行指令重排序：用 volatile 修饰共享变量会在读、写共享变量时加入不同的屏障，阻止其他读写操作越过屏障，从而达到阻止重排序的效果二、并发编程中的三个问题：可见性、原子性、有序性还记得并发编程中的可见性...如何把修改后的值刷新到主内存中？现代的处理器使用写缓冲区临时保存向内存写入的数据。写缓冲区可以保证指令流水线持续运行，它可以避免由于处理器停顿下来等向内存写入数据而产生的延迟。...只有使用大量的线程去执行，才能测试出指令重排序的效果@JCStressTest //用并发压缩工具jcstress 测试类方法@Outcome(id = {"0, 0", "1, 1", "0,...）查看项目对应路径results目录下的html文件，用浏览器打开，观察运行结果根据运行结果，出现了”1，0“这种情况，说明actor1()方法先给y赋值、再给x赋值，确实发生指令重排序（指令重排序是为了实现指令流水线...当变量声明为volatile时，Java编译器在生成指令序列时，会插入内存屏障指令，通过内存屏障指令来禁止重排序。

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指令级并行原理名词 Clock Cycle Time CPI IPC 鱼罐头的故事指令重排序优化支持流水线的处理器 SuperScalar 处理器 CPU 缓存结构原理 1....j = ...; 可以看到，至于是先执行 i 还是先执行 j ，对最终的结果不会产生影响。...，这个现象需要通过大量测试才能复现：借助 java 并发压测工具 jcstress 3.JUC整理笔记三之测试工具jcstress Java中jcstress 高并发测试框架简单使用教程 mvn...而读屏障（lfence）保证在该屏障之后，对共享变量的读取，加载的是主存中最新数据有序性写屏障会确保指令重排序时，不会将写屏障之前的代码排在写屏障之后读屏障会确保指令重排序时，不会将读屏障之后的代码排在读屏障之前...void doInit() { } } 解决方法是加上同步锁，而不是滥用volatile关键字 volatile一般用在一个线程写，一个线程读，确保变量在多个线程之间的可见性问题处理和双重检查中防止指令重排序问题

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【并发编程】1 synchronized底层实现原理、Java内存模型JMM；monitor、CAS、乐观锁和悲观锁；对象的内存结构、Mark Word、锁升级

\Test02Atomicity.class），得到下面的字节码指令其中对于number++而言（number为静态变量），实际会产生如下的JVM字节码指令：9: getstatic #18...*;import org.openjdk.jcstress.infra.results.I_Result;@JCStressTest //用并发压缩工具jcstress 测试类方法@Outcome...因此在最终执行的指令序列中，c不能被重排序到a和b的前面。但a和b之间没有数据依赖关系，编译器和处理器可以重排序a和b之间的执行顺序。下图是该程序的两种执行顺序。...先把之前1.3中TestOrdering的注解全部注释掉，以防压力测试的时候也跑这份代码。volatile：给共享变量加上volatile，可以保证对应变量不发生重排序。...（此处不详细讨论volatile，只展示简单用法）@JCStressTest //用并发压缩工具jcstress 测试类方法@Outcome(id = {"1"}, expect = Expect.ACCEPTABLE

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并发编程中的大坑：你的直觉&有序性问题

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全网最硬核 Java 新内存模型解析与实验单篇版（不断更新QA中）

也有是这么定义 Java 内存的，即 Java 指令是会重排序的，Java 内存模型规定了哪些指令是禁止重排序的，实际上这也是 JLS 第 17 章中 Java 内存模型中的主要内容。...内存屏障主要为了解决指令乱序带来了结果与预期不一致的问题，通过加入内存屏障防止指令乱序（或者称为重排序，reordering）。那么为什么会有指令乱序呢？...我们使用使用代码测试下这个乱序：虽然在注释中写出了这么编写代码的原因，但是这里还是想强调下这么写的原因： jcstress 的 @Actor 是使用一个线程执行这个方法中的代码，在测试中，每次会用不同的...jcstress 的 @Actor 是使用一个线程执行这个方法中的代码，在每次使用不同的 JVM 测试启动时，会将这个 @Actor 绑定到一个 CPU 执行，这样保证在测试的过程中，这个方法只会在这个...x86 和 arm CPU 上测试了这个程序，结果分别是： x86 - AMD64： arm - aarch64: 我们可以看到，在比较强一致性的 CPU 如 x86 中，是没有看到未初始化的字段值的

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全网最硬核 Java 新内存模型解析与实验 - 4. Java 新内存访问方式与实验

使用较为官方的用来测试并发可见性的框架 - jcstress，这个框架虽然不能模拟不同的 CPU 架构和不同操作系统，但是能让你排除不同执行（解释执行，C1执行，C2执行）以及测试压力不足次数少的原因，...后面的所有讲解都会附上对应的 jcstress 代码实例供大家使用。...正如前面所说，Java 内存模型定义中的 Plain 读写，是不能保证 coherence 的。但是如果大家跑一下针对上面的测试代码，会发现跑不出来第三种结果。...使用 volatile 肯定是可以避免的，但是这里我们并不用劳烦 volatile 这种重操作出马，就用 Opaque 访问即可。...屏障，如果你在构造器过程中，将 this 暴露了出去，那么还是会看到 final 的值没有初始化，我们测试下：这次我们在 x86 的机器上就能看到 final 没有初始化：最后，为何这里的示例中

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通过实例程序验证与优化谈谈网上很多对于Java DCL的一些误解以及为何要理解Java内存模型

可能读取到没有初始化完成的 Value 的字段值这个就不只是编译器乱序了，还涉及了 CPU 指令乱序以及 CPU 缓存乱序，需要内存屏障解决可见性问题。...我们使用使用代码测试下这个乱序：虽然在注释中写出了这么编写代码的原因，但是这里还是想强调下这么写的原因： jcstress 的 @Actor 是使用一个线程执行这个方法中的代码，在测试中，每次会用不同的...jcstress 的 @Actor 是使用一个线程执行这个方法中的代码，在每次使用不同的 JVM 测试启动时，会将这个 @Actor 绑定到一个 CPU 执行，这样保证在测试的过程中，这个方法只会在这个...x86 和 arm CPU 上测试了这个程序，结果分别是： x86 - AMD64： arm - aarch64: 我们可以看到，在比较强一致性的 CPU 如 x86 中，是没有看到未初始化的字段值的...Java 9+ 可以使用 Varhandle 的 acquire/release 前面分析，我们其实只需要保证在伪代码第五步之前保证有 StoreStore 内存屏障即可，所以 volatile 其实有点重，

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Linux私房菜：走进bash

ctrl + e 或 end 移动到指令串最末尾变量使用在终端输入，如设定a=b(不能以数字开头，等号两边不能有空格)，那么可以使用echo指令取出值b：echo $a，这种设定仅对本次登录有效...sort [-fbMnrtuk] [file or stdin] f忽略大小写 b忽略前面的空格 M按月份排序 n按数字排序 r反向排序 u去重，相同数据仅出现一行 t指定分隔符...k按指定区间排序，cat /etc/passwd | sort -t ':' -k 3 wc [-lwm]，数据统计 l统计行 w统计英文单字 m统计字符 uniq [-c]，去重，c代表统计次数...双向重导向 tee [-a] file，用于同时将数据流分送到文件和屏幕，而类似>和>>只能输送到文件，-a参数代表追加字符转换 tr [-ds]，用于将删除或替换某一讯息中的文字 d后接某一字符用于删除...bl] file [PREFIX]，-b参数后接分区文件大小，可指定b,k,m,g等；-l参数为以行数进行分区；PREFIX指定分区文件名前缀参数替换 xargs -[0epn] command，产生某个指令的参数

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这个系列，会梳理我个人在阅读这些规范以及分析还有通过 jcstress 做的一些实验而得出的一些理解，希望对于大家对 Java 9 之后的 Java 内存模型以及 API 抽象的理解有所帮助。...首先是下面这个代码：实际 HotSpot 最后编译并且经过 JIT 优化与 CPU 指令优化运行的代码其实是：即将结果 3 放入寄存器并返回，这样与原始代码其实效果是一致的，省略了无用的本地变量操作...但是实际执行中，如果这个方法是热点方法，经过 JIT 的优化，这些本地变量其实就不存在了。...还有一个例子是，Hotspot 会有锁膨胀机制（这个我们后面还会测试），即：如果按照 JLS 的描述，那么 x = 1 与 y = 1 这两个操作是不能重排序的。...但是 Hotspot 实际的实现会将上面的代码优化成：那么这样，其实 x = 1 与 y = 1 这两个操作就可以重排序了，这个我们后面也会验证。

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阿里面试官：说说你对java虚拟机中，并发设施和指令重排序的理解！

读写操作如果命中L1、L2缓存，那么比从主存中读写快，比从寄存器中读写慢。现代处理器通常使用流水线将不同指令的不同部分放到一起执行，而指令重排序正是为了避免因流水线造成的操作等待。...v2;void foo(){v1 = v2 + 1;v2 = 0;} 代码中v1位于v2前面，使用gcc 9.2 -O3编译后可得到如代码清单6-2所示的指令：代码清单6-2 编译器重排序（汇编） foo...("" : : : "memory"); 代码清单6-4演示了如何在v1与v2之间插入编译器屏障解决编译器重排序的问题：代码清单6-4 插入编译器屏障（C++） int v1, v2;void foo...在HotSpot VM中，指令内存屏障的实现位于OrderAccess模块，以x86为例，它的各种内存屏障实现如代码清单6-6所示：代码清单6-6 x86的OrderAccess static inline...如何放置内存屏障是极具挑战的，它们通常出现在高级并发编程中，是专家级并发开发者的任务，在大多数情况下缺少它们不会产生影响，但是在高并发场景下缺少它们通常是致命的。

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从零训练一个多模态LLM：预训练+指令微调+对齐+融合多模态+链接外部系统

这既包括明确的意图，如遵循指示，也包括隐含的意图，如保持诚实，不偏见，或其他有害的价值观。最关键的是步骤是收集真实多样的指令以及回复，得到指令跟随数据集（问答形式）。...收集一组真实的指令集合，用SFT模型对每条指令生成回复，基于标注人员对回复按照多个指标进行人类偏好排序。用排序结果训练一个符合人类偏好的打分模型（Reward Model, RM）。...如下图，首先收集一些真实的用户指令，让SFT模型生成回复，利用专家根据相关性、信息性和有害信息等标准对回复进行排序。然后用排序结果训练一个打分模型。...训练的的方式是对于一组训练数据，假设人工排序中回复1排在回复2前面，那么训练的目标是鼓励RM模型对的打分要比的打分更高，这样训练出来的打分模型和标注人员的偏好一致。...具体来说，通过将LLM链接到Hugging Face等公开ML社区，然后提取模型描述合并到提示中，LLM作为管理AI模型(如计划、调度和合作)的大脑，调用这些外部模型来解决具体的任务。

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【论文解读】Faster sorting algorithm

一、简要介绍基本的算法，如排序或哈希，在任何一天都被使用数万亿次。随着对计算需求的增长，这些算法的性能变得至关重要。...论文将发现新的、有效的排序算法的问题表述为一个单人游戏，论文称之为集合游戏。在这个游戏中，玩家选择一系列低级的CPU指令，论文称之为汇编指令，来组合产生一个新的和高效的排序算法。...一个示例指令是mov，它被定义为将一个值从源(A)移动到目标(B).进一步的指令定义，如比较（cmp）、条件移动（cmovX）和跳转（jX），可以在扩展数据表1中找到...如表1a所示，AlphaDev能够找到比排序3和排序5的人类基准测试中的指令更少的算法，并匹配排序4的最新性能。...图3b，c之间的伪代码差异说明了AlphaDev交换移动如何在每次应用时保存一条指令。AlphaDev copy move图3d显示了一个排序网络配置，包括三个比较器，应用于四根线。

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C语言二级错题积累(4)

在希尔排序法中，没经过一次数据交换后能消除多个逆序。对象实现了数据和操作(方法)的结合，其实现的机制是封装。软件需求规格说明的内容不包括算法的详细设计。...计算机内部采用二进制来表示指令和数据。快速排序每经过一次元素交换就会产生新的逆序。需求分析阶段产生的主要分档是需求规格说明书。...地址重定位方式包括静态地址重定位和动态地址重定位。数据流图(DPD)中的有向箭头向右表示数据流。代码编写阶段可进行的软件测试是单元测试。...在关系表中，属性值必须是另一个表主键的有效值或空值，这样的属性是外键。静态地址重定位要求程序必须占用连续固定的内存空间。动态地址重定位是在程序执行期间进行的。...在关系模式中凡能唯一标识元组最小属性集成为该关系的键或码。在数据库中，产生数据不一致的根本原因是数据冗余。

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无需OpenAI数据，跻身代码大模型榜单！UIUC发布StarCoder-15B-Instruct

首先，通过Pyright类型检查器进行严格的类型检查，排除了所有可能产生静态错误的函数，从而保证了数据的准确性和可靠性。...随后，StarCoder2-15B-Instruct会在一个沙盒环境中执行这些测试用例，以验证响应的有效性。任何在执行测试中失败的样本都会被过滤掉。...经过这一严格的筛选过程，StarCoder2-15B-Instruct会从每个指令的通过测试的响应中随机选取一个，加入最终的SFT数据集。...整个过程中，StarCoder2-15B-Instruct为238k个指令生成了总计240万个响应样本（每个指令10个样本）。在采用0.7的采样策略后，有50万个样本成功通过了执行测试。...为了确保数据集的多样性和质量，StarCoder2-15B-Instruct还进行了去重处理。最终，剩下5万个指令，每个指令都配有一个随机选取的、经过测试验证的高质量响应。

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某大厂高级测试岗位面试题！

一、高级测试岗位面试题列表 http请求的过程建立浏览器和web服务端的连接，是通过TCP进行完成（也可以说是建立tcp连接）浏览器向服务端发送请求指令（前置条件建立tcp连接）服务端收到浏览器的请求后做出回应...每次在特定环境下执行完接口自动化测试用例，初始化这个环境，清除该环境的数据以备下次执行纯净环境准备自动化测试用例执行后需要进行闭环将生成的数据从数据库中删除 pytest-fixture 环境初始化与清除或者使用...、pytest 自带的钩子函数 UI自动化分布式作用分布式是为了提高ui自动化执行效率 list列表去重的方法 for循环遍历去重---不改变原来的顺序用dict字典去重，列表转换成字典，顺序不变...set去重再用sort排序 count（）方法统计并且删除，要先排序字典中按照key排序，用什么方法实现用sorted()函数：对数字从小到大进行排序 | 使用语法sorted(iterable...,key,reverse) 按照key排序：只输出key值排序列表 | 使用语法sorted(d.keys(),reverse=True/False) 第三方支付接口无响应如何处理如支付宝接口无响应

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如今，多样的交易模式以及大众消费观念的改变使得数据库应用领域不断扩大，现代的大型分布式应用系统的数据膨胀也对数据库的海量数据处理能力和并行处理能力提出了更高的要求，如何在数据呈现海量扩张的同时提高处理速度和应用系统的可用性...通过TPC-H基准测试，可获得数据库单位时间内的性能处理能力，为评估数据库系统的现有性能服务水平提供有效依据，通过横向对比促进数据库系统的整体质量提升，能更好地在重大信息化工程中实现推广。...MySQL的执行过程比较简单，首先是在lineitem表做一次where过滤，获取结果计算出revenue值，由于order by的值是revenue，因此，需要一次非关键字（revenue）排序，排序的量为...总共做了两次hash join： part表与临时表part_agg，产生数据量246条； part表与lineitem表，产生数据量2598条；八.其他事项由于原生的TPC-H的测试用例不直接支持...Greenplum和MySQL，因此需要修改测试脚本，生成新的建表语句如《附录一》所示，测试sql如《附录二》。

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高并发编程-重排序

这里所说的数据依赖性仅针对单个处理器中执行的指令序列和单个线程中执行的操作，不同处理器之间和不同线程之间的数据依赖性不被编译器和处理器考虑。...因此最终执行的指令序列中，C不能被重排序到A和B的前面（C排到A和B的前面，程序的结果将会被改变）。但A和B之间没有数据依赖关系，编译器和处理器可以重排序A和B之间的执行顺序。 ?...让我们先来看看，当操作1和操作2重排序时，可能会产生什么效果？ ? 操作1和操作2做了重排序。程序执行时，线程A首先写标记变量flag，随后线程B读这个变量。由于条件判断为真，线程B将读取变量a。...此时，变量a还没有被线程A写入，在这里多线程程序的语义被重排序破坏了！（虚箭线标识错误的读操作）再让我们看看，当操作3和操作4重排序时会产生什么效果（借助这个重排序，可以顺便说明控制依赖性）。...下面是操作3和操作4重排序后，程序执行的时序图 ? 在程序中，操作3和操作4存在控制依赖关系。当代码中存在控制依赖性时，会影响指令序列执行的并行度。

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