对于搞数据竞争检测方向的人来说,Lockset方法大家肯定不陌生,作为一个刚入门数据竞争检测方向的我来说,就和大家总结一下我近期有关Lockset方法的一些研究和心得。
java.lang.ThreadLocal变量在多线程环境下,如何避免信息丢失传递
并发编程的目的是为了让程序运行的更快,但是并不是启动更多的线程就能让程序更大限度地并发执行。--例如上下文切换的问题,死锁的问题,受限于软件和硬件的资源问题。
基础_多线程 Q1 gdb调试多线程 如何解死锁问题? A1 说明:排版不是很好可以直接查看原文链接 gdb基本用法 info threads(show all thread) thread thread number (switch ) thread apply all break demo.cpp:42(all) eg: 同一个功能A,创建N个线程 同一个功能B,创建M个线程 来抢夺和释放资源C,D 不清楚那个线程 有限占用或者释放资源 产生问题1 跟踪那个线程ID 代码实现顺序实际执行顺序
一直以来并发编程对于刚入行的小白来说总是觉得高深莫测,于是乎,就诞生了想写点东西记录下,以提升理解和堆并发编程的认知。为什么需要用的并发?凡事总有好坏两面,之间的trade-off是什么,也就是说并发编程具有哪些缺点?以及在进行并发编程时应该了解和掌握的概念是什么?这篇文章主要以这三个问题来谈一谈。
数据竞争(data race)是指在非线程安全的情况下,多线程对同一个地址空间进行写操作。一般来说,我们都会通过线程同步方法来保证数据的安全,比如采用互斥量或者读写锁。但是由于某些笔误或者设计的缺陷,还是存在data race的可能性的。(转载请指明出于breaksoftware的csdn博客)
从报错信息看,和参数slave_pending_jobs_size_max有关,那么这个参数具体是干什么的呢?我们今天就来了解一下;
并发包下面的并发容器中,ConcurrentLinkedQueue 这种 Concurrent 类型和的集合才真正代表并发。
清单一代码有点长,但是逻辑很简单,有两个临界区变量lockA,lockB,线程A先获取到lockA在获取lockB,线程B则与之相反顺序获取锁,那么就可能会有以下情况: 线程A获取到lockA之后发现lockB已被线程B获取,那么此时线程A进入blocked状态。同理线程B获取lockA时发现其被线程A获取,那么线程B也进入blocked状态,那么这就是死锁。
在进行多线程编程时,我们可能会存在同时操作(读、写)同一份内存的可能性。为了保证数据的正确性,我们往往会使用互斥量、读写锁等同步方法。(转载请指明出于breaksoftware的csdn博客)
写过java多线程程序的人应该都知道,多线程中一个很重要的事情就是状态的同步,但是在状态同步的过程中,一不小心就有可能会导致死锁的问题。
Lock的使用 lock与synchronized的区别 lock 获取锁与释放锁的过程,都需要程序员手动的控制 Lock用的是乐观锁方式。
多线程编程一直是老生常谈的问题,在Java中,随着JDK的逐渐发展,JDK提供给我们的并发模型也越来越多,本文摘取三例使用不同原理的模型,分析其大致原理。
传统的服务器使用“listen-accept-创建通信socket”完成客户端的一次请求服务。在高并发服务模型中,服务器创建很多进程-单线程(比如apache mpm)或者n进程:m线程比例创建服务线程(比如nginx event)。机器上运行着不等数量的服务进程或线程。这些进程监听着同一个socket。这个socket是和客户端通信的唯一地址。服务器父子进程或者多线程模型都accept该socket,有几率同时调用accept。当一个请求进来,accept同时唤醒等待socket的多个进程,但是只有一个进程能accept到新的socket,其他进程accept不到任何东西,只好继续回到accept流程。这就是惊群效应。如果使用的是select/epoll+accept,则把惊群提前到了select/epoll这一步,多个进程只有一个进程能acxept到连接,因为是非阻塞socket,其他进程返回EAGAIN。
java(优化23) jstack和线程dump分析
在内核中有双向链表。 那么也有线程操作。 我们有没有想过,如果在多线程的环境下如何保证双向链表操作数据是安全的那?
大部分同学应该都知道 Synchronized , Lock ,部分同学能说到 volatile 、 并发包 ,优秀的同学则能在前面的基础上,说出Synchronized、volatile的原理,以及并发包中常用的数据结构,例如ConcurrentHashMap的原理。
本博客介绍一下jvisualvm的简单使用教程,jvisualvm功能还是挺多的,不过本博客之简单介绍一下
将大对象,拆成小对象,大大增加并行度,降低锁竞争. 如此一来偏向锁,轻量级锁成功率提高.
本文主要讲并行优化的几种方式, 其结构如下: 锁优化 减少锁的持有时间 例如避免给整个方法加锁 1 public synchronized void syncMethod(){ 2
//先拿ReentrantLock分析看看 public class ReentrantLock implements Lock, java.io.Serializable { private static final long serialVersionUID = 7373984872572414699L; /** Synchronizer providing all implementation mechanics */ private final Sync sync;//获取锁
前面已经讲过很多Golang系列知识,感兴趣的可以看看以前的文章,https://www.cnblogs.com/zhangweizhong/category/1275863.html,
作者:handsomeli,腾讯 IEG 后台开发工程师 1.Nginx 基础架构 nginx 启动后以 daemon 形式在后台运行,后台进程包含一个 master 进程和多个 worker 进程。如下图所示: master与worker nginx 是由一个 master 管理进程,多个 worker 进程处理工作的多进程模型。基础架构设计,如下图所示: 基础架构设计 master 负责管理 worker 进程,worker 进程负责处理网络事件。整个框架被设计为一种依赖事件驱动、异步、非
今天介绍一下线程安全队列。Java 标准库提供了非常多的线程安全队列,很容易混淆。
因为queue使用了一个线程锁(pthread.Lock()),以及三个条件变量(pthread.condition()),来保证了线程安全。
锁Lock,正如现实中的锁一样,决定了对于资源的访问权。在并发编程中,由于资源共享的缘故,一个线程中的write操作有可能影响到另一个线程的read操作。
Nginx由内核和模块组成,从官方文档http://nginx.org/en/docs/下的Modules reference可以看到一些比较重要的模块,一般分为核心、基础模块以及第三方模块。
在并发执行任务时,由于资源共享的存在,线程安全成为一个需要考虑的问题。与串行化程序相比,并发执行可以更好地利用CPU计算能力,提高系统的吞吐量。
在计算机行业有一个定律叫"摩尔定律",在此定律下,计算机的性能突飞猛进,而且价格也随之越来越便宜, CPU 从单核到了多核,缓存性能也得到了很大提升,尤其是多核 CPU 技术的到来,计算机同一时刻可以处理多个任务。在硬件层面的发展带来的效率极大提升中,软件层面的多线程编程已经成为必然趋势,然而多线程编程就会引入数据安全性问题,有矛必有盾,于是发明了“锁”来解决线程安全问题。在这篇文章中,总结了 Java 中几把经典的 JVM 级别的锁。
通过jstack打印Tomcat堆栈信息,发现“Found 1 deadlock”
惊群效应也有人叫做雷鸣群体效应,不过叫什么,简言之,惊群现象就是多进程(多线程)在同时阻塞等待同一个事件的时候(休眠状态),如果等待的这个事件发生,那么他就会唤醒等待的所有进程(或者线程),但是最终却只可能有一个进程(线程)获得这个时间的“控制权”,对该事件进行处理,而其他进程(线程)获取“控制权”失败,只能重新进入休眠状态,这种现象和性能浪费就叫做惊群。
在上一篇文档《JAVA基于CompletableFuture的流水线并行处理深度实践,满满干货》中,我们一起探讨了JAVA中并行编码的相关内容,在文中也一起比较了并行与并发的区别。作为姊妹篇,这里我们就再展开聊一聊关于并发相关的内容。
线程缓存的查找流程和tls查找流程基本相似,的就是数据结构的类型不同。在线程缓存中通过遍历循环查找需要加锁的对象,详细的流程上面注释的很清楚。
可以参考一下:https://blog.csdn.net/itheimach/article/details/78952304的解决方案,先试一下,看有没有效果。
ReentrantLock是可重入的独占锁,同时只能有一个线程可以获取该锁,其他获取该锁的线程会被阻塞而被放入该锁的AQS阻塞队列里面。
可能在synchronized关键字的实现原理中,你已经知道了它的底层是使用Monitor的相关指令来实现的,但是还不清楚Monitor的具体细节。本文将让你彻底Monitor的底层实现原理。
面试的时候设计模式:模板方法 在AQS里体现的淋漓尽致 ,你要是从设计模式扯到这里,然后你正好又看过AQS在ReentrantLock中的实现,那你就可以让面试官眼前一亮
Control Groups提供了一种机制,可以把task以及他们的子task聚集或者分组成带有特定行为的hierarchical groups。
尽管信号量已经可以实现互斥的功能,但是“正宗”的mutex在Linux内核中还是真实地存在着。尤其是在Linux内核代码中,更多能看到mutex的身影。
当一个线程更新了自己工作内存中的数据后,没有写到主内存,其他线程是不知道的。 (1)顺序一致性模型: 要求对改变的值立即进行传播, 并确保该值被所有其他线程接受后, 才能继续执行其他指令. (2) 释放一致性模型: 允许线程将改变的值延迟到锁释放时才进行传播.
学过操作系统的同学都知道,线程是现代操作系统底层一种轻量级的多任务机制。一个进程空间中可以存在多个线程,每个线程代表一条控制流,共享全局进程空间的变量,又有自己私有的内存空间。
项目中用到了一个叫做 Disruptor 的队列,今天楼主并不是要介绍 Disruptor 而是想巩固一下基础扒一下 JDK 中的阻塞队列,听到队列相信大家对其并不陌生,在我们现实生活中队列随处可见,最经典的就是去银行办理业务等。 当然在计算机世界中,队列是属于一种数据结构,队列采用的FIFO(first in firstout),新元素(等待进入队列的元素)总是被插入到尾部,而读取的时候总是从头部开始读取。在计算中队列一般用来做排队(如线程池的等待排队,锁的等待排队),用来做解耦(生产者消费者模式),异步等等。
许多程序员都熟悉Java线程死锁的概念。死锁就是两个线程一直相互等待。这种情况通常是由同步或者锁的访问(读或写)不当造成的。
和朋友聊天他提到:ReentrantLock 的构造函数可以传递一个 bool 数据,true 时构造的是“公平锁”、false 时构造的是“非公平锁”。我的印象中锁是不区分类型的,所以认为这应该是 Java 发明的概念,于是就恶补了一下。
1、死锁往往表现为程序的停顿或不再响应用户的要求。从操作系统来看,对应过程的CPU占有率为零,很快就会从top或prstat的输出中消失。
Java语言中有许多原生线程安全的数据结构,比如ArrayBlockingQueue、CopyOnWriteArrayList、LinkedBlockingQueue,它们线程安全的实现方式并非通过synchronized关键字,而是通过java.util.concurrent.locks.ReentrantLock来实现。
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