深度好文 | Java 可重入锁内存可见性分析

就是通过可重入锁的保护并行对共享变量进行自增。 突然想到一个问题：共享变量 count 没有加 volatile 修饰，那么在并发自增的过程当中是如何保持内存立即可见的呢？ Happens-before 对于 volatile 关键字大家都比较熟悉，该关键字确保了被修饰变量的内存可见性。 a thread happen-before any other thread successfully returns from a Thread.join()on that thread 其中第 3 总结 针对本文开头提出的内存可见性问题，有着一系列的技术依赖关系才得以实现：count++ 可见性 → volatile 的 happens-before 原则 → volatile 底层 LOCK prefix www.intel.com/content/www/us/en/architecture-and-technology/64-ia-32-architectures-software-developer-vol-3a-part

内存可见性

可见性：当一个线程修改了对象状态后，其他线程能够看到发生的状态变化。如果没有同步，这种情况就无法实现。 下面的代码说明了当多个线程在没有同步的情况下共享数据时出现的错误。 加锁和可见性： 当线程B执行由锁保护起来的代码时，可以看到线程A之前在同一个同步代码块中所有的操作结果。如果没有同步，那么就无法实现上述保证。 Volatile变量的正确使用方式包括： 确保它们自身状态的可见性； 确保它们所引用对象的状态的可见性； 标记一些重要的程序生命周期事件的发生。 ，而volatile变量只能保证可见性。 由于volatile变量只能保证可见性，在不符合以下两条规则的运算场景下，仍然需要通过加锁（使用synchronized或java.util.concurrent中的原子类）来保证原子性： 运算结果并不依赖变量的当前值

对象可见性

此引出 Java 的一个一般设计原则——对象默认可见。如果我有一个对象的引用，就可以复制一个副本，然后将其交给另一个线程，不受任何限制。Java 中的引用其实就是类型指针，指向内存中的一个位置，而且所有线程都共用同一个地址空间，所以默认可见符合自然规律。

Java并发编程学习3-可见性和对象发布

同步还有一个重要的方面：内存可见性（Memory Visibility）。 为了确保多个线程之间对内存写入操作的可见性，必须使用同步机制。 1.3 加锁与可见性内置锁可以用于确保某个线程以一种可预测得方式来查看另一个线程的执行结果，如下图所示。 相比用锁来确保 asleep 更新操作的可见性，这里采用 volatile 变量，不仅满足了更新操作的可见性，而且代码逻辑也变得更加简单，更利于理解。 虽然 volatile 变量使用很方便，但它只能确保可见性，而加锁机制既可以确保可见性又可以确保原子性。那么说了这么多，什么场景下我们才应该使用 volatile 变量呢？

PostgreSQL vacuum可见性

本文介绍vacuum可见性判断。分两种情况，一是XMIN事务未提交，一个是xmin事务已提交。 此时这个记录在这个事务未删除或只是被锁住或进行了delete但是delete abort了，那返回HAPTUPLE_INSERT_IN_PROGRESS；若则记录又被删除了，那返回HEAPTUPLE_DELETE_IN_PROGRESS 3） 针对xmin已提交的事务，即当前的tuple insert已提交了： 1）xmax未提交，返回HEAPTUPLE_LIVE 2）tuple只是被锁着：xmax未提交：返回HEAPTUPLE_LIVE 3）

Volatile 可见性承诺

Java Volatile 关键字是一种轻量级的数据一致性保障机制，之所以说是轻量级的是因为 volatile 不具备原子性，它对数据一致性的保障体现在对修改过的数据进行读取的场景下（也就是数据的可见性 Volatile 可见性承诺 Java volatile关键字保证了跨线程更改线程间共享变量的可见性。这可能听起来有点抽象，让我们详细说明一下。 要解决多个 CPU 缓存之间变量写操作可见性的问题，就需要用 volatile 关键字来修饰这个 counter 。 LOCK prefix 对 Volatile 可见性保障的部分说明 【原文】 8.1 LOCKED ATOMIC OPERATIONS The 32-bit IA-32 processors support PAT只能在奔腾4、Intel Xeon和奔腾3处理器上使用。

PostgreSQL vacuum可见性

此时这个记录在这个事务未删除或只是被锁住或进行了delete但是delete abort了，那返回HAPTUPLE_INSERT_IN_PROGRESS；若则记录又被删除了，那返回HEAPTUPLE_DELETE_IN_PROGRESS 3） 针对xmin已提交的事务，即当前的tuple insert已提交了： 1）xmax未提交，返回HEAPTUPLE_LIVE 2）tuple只是被锁着：xmax未提交：返回HEAPTUPLE_LIVE 3）

【Unity3D中UI与物体可见性的判断方法】

前言 在Unity中，判断UI和3D物体的可见性需要结合渲染逻辑、空间坐标系转换及特定API的使用 博客将会介绍Unity3D中UI与物体可见性的判断方法。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、判断UI的可见性 1-1、第一种 该方法适用于3D Canvas(第三种模式)， 和 2D且赋值了相机的Canvas。 screenRect.Contains(corner)) { return false; } } return true; } 1-3、滚动容器内可见性检测 RectTransformUtility.RectangleContainsScreenPoint( scrollRect.viewport, content.position, null // 可指定特定摄像机 ); } 二、判断物体的可见性 3D物体的可见性取决于： 摄像机视锥体（Frustum）：物体是否在摄像机视野内。

PostgreSQL MVCC可见性判断

inserting or deleting command ID, or both */ TransactionId t_xvac; /* VACUUM FULL xact ID */ }t_field3; 3）Hint 在进行可见性判断时，需要获取事务的状态，即元组中 t_xmin 和 t_xmax 的状态，这些事务状态保存在 CLOG 中，为加速获取事务状态的过程，PostgreSQL 引入了 Hint 判断可见性过程中设置 Hint Bits 的函数入口为 SetHintBits。这里的访问可能是 VACUUM，DML 或者 SELECT。 Commit状态：可见；in progress和abort状态：不可见 3、MVCC判断可见性 image.png 可见性判断规则可归纳为： /* t_xmin status = ABORTED * current_txid THEN Rule 2:         IF t_xmax = INVALID THEN                     RETURN 'Visible' Rule 3:

volitale 怎么保证可见性

VOLATILE 只保证可见性，并不保证原子性 ? 在说明Java多线程内存可见性之前，先来简单了解一下Java内存模型。 （1）把工作内存1中更新过的共享变量刷新到主内存中 （2）将主内存中最新的共享变量的值更新到工作内存2中 可见性与原子性 可见性：一个线程对共享变量的修改，更够及时的被其他线程看到 原子性：即不可再分了 Volatile：保证可见性，但不保证操作的原子性 Volatile实现内存可见性是通过store和load指令完成的；也就是对volatile变量执行写操作时，会在写操作后加入一条store指令，即强迫线程将最新的值刷新到主内存中 Synchronized和Volatile的比较 1）Synchronized保证内存可见性和操作的原子性 2）Volatile只能保证内存可见性 3）Volatile不需要加锁，比Synchronized volatile本质是在告诉JVM当前变量在寄存器中的值是不确定的，使用前，需要先从主存中读取，因此可以实现可见性。

3.线程安全之可见性、有序性、原子性是什么？

小陈：上一篇说了JAVA内存模型，但是后面说了在多线程并发操作的时候有可见性问题，我现在迫不及待想知道线程安全的可见性、原子性、有序性是啥了 老王：哈哈，可以。 我先说说我自己对可见性、有序性、原子性的理解： 可见性 上一篇讲了，多个线程同时对某一个共享变量进行操作的时候，存在线程A的操作对线程B不可见的问题。 像这种，就是典型的可见性问题，就是线程A操作了数据，但是线程B不可见，感知不到。 小陈：嘿嘿，看来上次我的猜测没错啊，无论是CPU缓存架构下还是JAVA内存模型都是有可见性的问题。 但是由于指令重排序，某个线程执行这几个指令的时候，比如说线程A执行的时候，可能先执行指令3，然后再执行指令2、指令1。 3.线程安全之可见性、有序性、原子性是什么？ 4.什么是MESI缓存一致性协议？怎么解决并发的可见性问题？ JAVA并发专题《练气篇》 5.volatile怎么保证可见性？ 6.什么是内存屏障？

多云架构的3个常见性能挑战和解决方案

多云架构可带来许多好处，但它们也会带来一些特殊的性能挑战，特别是如何设计和管理，很多部署多云的团队可能并没有注意多云架构中的性能瓶颈。 多云架构可带来许多好处，但它们也会带来一些特殊的性能挑战，特别是如何设计和管理，很多部署多云的团队可能并没有注意多云架构中的性能瓶颈。 这种方法可确保数据传输不会影响工作负载性能。 (2)监视多个云平台 多云架构的另一个常见性能挑战是监视多个云平台的难度增加。 (3)扩展限制 通常，云计算的主要优势之一是能够在需求变化时迅速增加或减少工作负载的资源分配。 在单个云平台中，使用云计算供应商的原生自动扩展工具配置工作负载的自动扩展非常容易。

scala教程之:可见性规则

public scala中默认的访问权限就是public，这意味着在scala中没有可见性关键字的声明体，他的访问权限就是public，是具有公有可见性的。 简单点讲范围内的可见性就是在范围内保持该可见性的特性。 其中this scope是最严格的可见性，它表明可见性限制的字段只能在当前的scope或者type范围之内。 除此之外，使用private[this] 修饰的类成员的可见性与未指定作用域范围的private 可见性一致。 不过由于PrivateClass3 被声明为private[ScopeA] 类型，因此我们可以在scopeA 作用域内能将PrivateClass3 子类化。

服务常见性能问题分析

性能测试中，稳定性测试是必不可少的，最主要目的是为了发现程序崩溃问题，关键在测试设计过程中依据代码逻辑分析直接或间接使用的参数，构造各种异常case；例：

对象的可见性 - volatile篇

当一个线程修改了某个共享变量时（非局部变量，所有线程都可以访问得到），其他线程总是能立马读到最新值，这时我们就说这个变量是具有可见性的 如果是单线程，那么可见性是毋庸置疑的，肯定改了就能看到（直肠子， 8米左右（～身高的5倍） 目录 单线程和多线程中的可见性对比 volatile修饰符 指令重排序 volatile和加锁的区别 正文 1. 单线程和多线程中的可见性对比 这里我们举两个例子来看下，来了解什么是可见性问题 下面是一个单线程的例子，其中有一个共享变量 public class SignleThreadVisibilityDemo 下面我们看一个多线程的例子，还是那个共享变量 package com.jalon.concurrent.chapter3; ​ /** *

* 可见性:多线程的可见性问题 *

【JavaEE】——内存可见性问题

一：内存可见性问题 内存可见性引起的多线程安全问题（一个线程读，一个线程写） package thread; import java.util.Scanner; /** * Created with 3：JVM代码优化 在我们编译完代码后，JVM会在保持你代码逻辑不变的前提下，对你写过的代码进行智能分析，并进行优化。 我们上述的代码就是t2修改了内存，但是t1并没有看到，这就叫“内存可见性问题” 4：解决问题 （1）引入.sleep() 治标不治本，加入sleep，load的循环次数减少，JVM优化的迫切程度就会降低 开销是变大了，但是数据更准了 功能①：保证内存可见性，每次访问变量都要读取内存，而不是优化到寄存器或者缓存器当中 功能②：禁止指令重排序，对于被volatile修饰的变量的操作指令，是不能被重排序的 （ 3）JMM模型准确描述 我们的描述：在上述代码中，编译器发现，每次循环都要读取读取内存，开销太大，于是就把读取内存操优化为读取寄存器操作。

常见性能优化的手段

常见性能优化的手段？ 难度指数：3星级 考察频率：40% 一.编码习惯 列举一下； 性能优化： ​ 1.1 CPU的优化：时间片 ​ 1.2 内存优化 ：内存 ​ 1.3 磁盘优化 ：IO读写 二.回答 2.1 慎用异常 } int switchMethod(int z){ //根据操作数的不同，返回不同的值 int i=z%10+1; switch(i){ case 1:return 3; case 2:return 6; case 3:return 7; case 4:return 14; default:return - 1; } } 优化switch代码，一般和数组联系起来; int re=0; int[]sw=new int[]{0,3,6,7,14}; for(int i=0;i<10000000;i++)

服务常见性能问题分析

所以golang中使用变量或参数前一定要判空 2、配置文件所需程序制定数据结构不同，导致程序panic 与上面的问题类似，一般常见于json.Unmarshal等操作，使用函数返回前，对err判空； 3、 ，此问题线上是打压过程中qps上不去，但是cpu、内存都没那么大压力，使用nload查看本地网卡的in-out判断带宽是否占满，无法确定本机网卡大小时，可以使用iperf查看网卡极限带宽，再做对比； 3、 cpu、内存、带宽、io、端口均无压力，但是qps峰值只到6k左右，通过pprof+火焰图分析，耗时主要在log记录上，最后把log库由logurs更换为zap解决问题，但是服务瓶颈仍然在记录log上； 3、

物体可见性信息在3D检测中的探索CVPR2020(oral)

Abstract 1.目前3D检测的研究很大一部分是在找到一个合适的3D传感器数据的表示形式。 ，对于重建后的完整的点云地图才能算作是3D信息。 3.证实了visibility map可以被当前两种数据增广方法的结合所代替：即是虚拟object的数据扩充和lidar sweep之间的融合。 3. 其实按照笔者的理解，多帧融合实际上可以达到3D重建的效果，也就有了作者本文提到的free space和unknown space可区分的效果。 2.右图则是标准的目前的voxel-based的方法，首先从 point sweep中采用3D稀疏卷积使得高度降为1，再采用2D卷积对3D anchor box进行回归和分类。 ?

第3章 Kotlin 可空类型与类型系统第3章 Kotlin 可空类型与类型系统

第3章 Kotlin 可空类型与类型系统 跟Java、C和C ++ 一样， Kotlin也是“静态类型编程语言”。 字符数组 jshell> char[] s = {'a','b','c'} s ==> char[3] { 'a', 'b', 'c' } jshell> s[0] $3 ==> 'a' jshell Kotlin系统类型分为可空类型和不可空类型。Kotlin中引入了可空类型，把有可能为null的值单独用可空类型来表示。这样就在可空引用与不可空引用之间划分出来一条明确的显式的“界线”。 length 3 只有在 nullableStr != null 时才会去调用其length属性。 3.3.3 非空断言 !! = unitReturn3() println(ur3) // kotlin.Unit } fun unitReturn1() { } fun unitReturn2