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？ 上面的代码做自增肯定是没问题的，可见 LOCK 不仅仅保证了独占性，必定还有一种机制保证了内存可见性。 可能很多人和我一样，对 LOCK 的认知是如此 “理所应当”，以至于从没有去思考为什么。 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。 LOCK prefix 会触发 CPU 缓存回写到内存，而后通过 CPU 缓存一致性机制（这又是个很大的话题），使得其它处理器核心能够看到最新的共享变量，实现了共享变量对于所有 CPU 的可见性。 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

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。

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。

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 。 0x0000000003a66450: shr $0x3,%r10 0x0000000003a66454: mov %r10d,0x68(%rsi) 0x0000000003a66458: shr $0x9, 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

PostgreSQL vacuum可见性

2）该tuple是当前事务产生的：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

Vue源码中9个可借鉴的基础方法

val.toString === _toString) JSON.stringify(val, null, 2) : String(val) } 9、

9 个 yyds 的 Java 项目，可应对各种私活！

如无法访问，检查下是否开启了防火墙 systemctl status firewalld，如状态显示为绿色 Active: active (running) 可临时关闭防火墙 systemctl stop 可扩展自定义认证方式；基于改进的字典匹配树拥有的高性能；良好的扩展接口、样例和文档，帮助急速理解、扩展与使用 Sureness 的低配置；易扩展，不耦合其他框架，希望能对系统多场景快速安全的保护。 9. MaxKeyMaxKey 单点登录认证系统是业界领先的企业级 IAM 身份管理和认证框架，产品化程度很高，多家知名公司的选择！ 将认证能力从 B/S 到移动应用全面覆盖；多种认证机制并存，各应用系统可保留原有认证机制，同时集成认证中心的认证；应用具有高度独立性，不依赖认证中心，又可用使用认证中心的认证，实现单点登录；基于 Java

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PostgreSQL MVCC可见性判断

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 HEAP_XMAX_IS_MULTI 0x1000 /* t_xmax is a MultiXactId */ PostgreSQL 并不会在事务提交或者回滚时主动更新元组上的 Hint Bits，而是等到访问该元组并进行可见性判断时 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 *                     RETURN 'Visible'                 END IF             ELSE IF t_xmax status is 'COMMITTED' THEN Rule 9:

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。

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。 [this] class PrivateClass8 extends scopeA2.PrivateClass2 // ERROR private[this] class PrivateClass9

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

作者：汤圆 个人博客：javalover.cc 前言 官人们好啊，我是汤圆，今天给大家带来的是《对象的可见性 - volatile篇》，希望有所帮助，谢谢 文章如果有误，希望大家可以指出，真心感谢 简介 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 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 （

常见性能优化的手段

常见性能优化的手段？

服务常见性能问题分析

最近对一个golang的server项目做了性能测试，针对发现的问题做了简单的总结，供大家参考

架构设计 9-可扩展架构之分层架构

首先整体介绍可扩展架构的基本思想——“拆”，以及如何拆；随后介绍了面向流程的拆分，即分层架构。 基本思想 所有的可扩展性架构设计，背后的基本思想都可以总结为一个字：拆！

微软：IE9可实现Web页面所有内容硬件加速

如今，各大浏览器都开始使用硬件来加速图形性能，IE9 Beta也即将发布，微软在此时对比了完全硬件加速和部分硬件加速之间的区别，向众人揭示了IE9的优越性。 在7月发布的平台预览第三版中，IE9引入了硬件加速HTML5 canvas。 IE9硬件加速 浏览器可以使用硬件来加速一个HTML页面所有步骤中的一些或是全部，下图中就描述了IE9中的HTML页面渲染主要步骤： IE9页面渲染共分为三大阶段： 内容渲染：IE9在第一个阶段使用Direct2D 和DirectWrite子系统内容渲染的硬件加速； 页面生成：IE9在这个阶段使用Direct3D加速页面绘制，在渲染图片密集型任务时为IE提供优异的性能； 桌面生成：在浏览器完成内容渲染并生成页面后， 完整硬件加速VS.部分硬件加速 在IE9中，开发人员能够使用完整的硬件加速。

姜健：VP9可适性视频编码（SVC）新特性

与VP8相比，VP9进行了大量的设计改进以尽可能的获得更高的视频编码质量。Google软件工程师 姜健详细介绍了VP9可适性视频编码（SVC）中多种新功能的实现与相应API。 二、VP9 SVC v.s. VP8 Simulcast 这一部分给大家看一下VP9 SVC与VP8的质量对比，上图中蓝色代表的是VP9，红色代表的是VP8，因为VP9比VP8有30%~40%压缩效率上的提高，出现上图的结果也不奇怪的 ，相同的码率VP9有更高的PSNR，可以节省更多的码率。 此外，VP9 SVC质量相比VP8来说还是非常好的，并且我们也在不停提高编码速度，这样一来，无论是使用笔记本电脑或台式机，VP9 SVC也完全可以满足实时性要求。