我对Java中的代码重新排序和竞争条件有疑问。假设我有以下代码，有2个或更多线程同时执行workForThread():publicclassJob{privateLocklock=newReentrantLock();privateintsharedObject=1;publicvoidworkForThread(){lock.lock();try{sharedObject++;}finally{lock.unlock();}}}JVM是否有可能以错误的顺序执行它？例如，是否可以进行以下重新排序？:sharedObject++;lock.lock();lock.unlock();或者
这一定很明显，但我找不到答案。我需要锁定一个变量，以确保避免出现一些竞争危险情况。据我所知，根据android文档，存在一个使用Lock的非常简单的解决方案:Lockl=...;l.lock();try{//accesstheresourceprotectedbythislock}finally{l.unlock();}到目前为止，还不错。但是，我无法使第一行工作。似乎是这样的:Lockl=newLock();可能是正确的，但eclipse报告“无法实例化锁类型”-仅此而已。有什么建议吗？ 最佳答案 如果您非常热衷于使用Lock，您
页面位于http://www.cs.umd.edu/~pugh/java/memoryModel/DoubleCheckedLocking.html说双重检查锁定在java中是有缺陷的。我只是想知道它是否也适用于其他语言(C#、Vb、C++等)我读过Doublecheckedlockingpattern:Brokenornot?,Isthisbrokendoublecheckedlocking?,Howtosolvethe"Double-CheckedLockingisBroken"DeclarationinJava?说实话，我不知道共同的共识是什么。有人说是的，它坏了其他人说不是。无
这个问题在这里已经有了答案:Javalockingstructurebestpattern(2个答案)关闭6年前。有什么区别:privateLocklock=newReentrantLock(true);publicvoidgetIn(intdirection)throwsInterruptedException{lock.lock();try{...和...publicvoidgetIn(intdirection)throwsInterruptedException{try{lock.lock();...编译顺利，程序运行正常(我的意思是相同的输出)我应该把lock.lock();尝
我正在使用Python进行多处理。例如，考虑Python多处理documentation中给出的示例。(例子中我把100改成了1000000，就是为了多消耗点时间)。当我运行它时，我确实看到Pool()正在使用所有4个进程，但我没有看到每个CPU都达到100%。如何让每个CPU的使用率达到100%？frommultiprocessingimportPooldeff(x):returnx*xif__name__=='__main__':pool=Pool(processes=4)result=pool.map(f,range(10000000)) 最佳答案
我正在将Pyramid应用程序的session配置从cookie切换到ext:memcached。我的应用程序托管在Heroku上，我已经配置了他们的memcacheaddon根据theirdocumentation.我从Beakerdocumentation了解到指定session.lock_dir对于防止dogpileeffect是必不可少的.明确地说:我必须提供目录的文件路径。Beaker然后将其用作某种锁，以防止多个客户端同时尝试设置相同的值。对我来说，这听起来像是糟糕的架构。Memcache的主要优点之一是它作为共享的外部服务工作。将我的应用程序进程绑定(bind)到磁盘绑定
当我按下Ctrl+C时，我的程序有时会出现死锁。我正在尝试捕捉键盘中断并优雅地停止所有正在运行的线程，但我还没有完全做到这一点。我正在使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor。为了找到死锁的位置，我使用了thisreceipe来自ActiveState。现在，这是完整的堆栈跟踪:#ThreadID:4856File:"c:\users\niklas\appdata\local\programs\python\python36\lib\threading.py",line884,in_bootstrapself._bootstrap_inner()F
以下程序:importmultiprocessing,operatorf=operator.itemgetter(0)#deff(*a):returnoperator.itemgetter(0)(*a)if__name__=='__main__':multiprocessing.Pool(1).map(f,["ab"])失败并出现以下错误:ProcessPoolWorker-1:Traceback(mostrecentcalllast):File"/usr/lib/python3.2/multiprocessing/process.py",line267,in_bootstrapsel
我在一个类中有一个方法需要在一个循环中做很多工作，我想将这些工作分散到我的所有核心上。我写了下面的代码，如果我使用普通的map()，它可以工作，但是使用pool.map()会返回一个错误。importmultiprocessingpool=multiprocessing.Pool(multiprocessing.cpu_count()-1)classOtherClass:defrun(sentence,graph):returnFalseclassSomeClass:def__init__(self):self.sentences=[["Somestring"]]self.graphs
我刚刚注意到我的程序在处理一个大文件时使用了越来越多的内存。不过，它一次只处理一行，所以我不明白为什么它会继续使用更多内存。经过大量挖掘，我意识到该程序分为三个部分:加载数据，一次一行。使用imap_unordered()处理multiprocessing.Pool中的每一行。在单个线程中处理每一行。如果第1步和第2步比第3步快，那么池worker的结果将排队，消耗内存。我如何限制在第2步中输入池中的数据，使其不会在第3步中领先于消费者？这看起来类似于anothermultiprocessingquestion，但我不清楚这个问题的延迟在哪里。这是一个演示问题的小例子:importlo
