JAVA并发编程实战，第二章 线程安全性

聊一聊线程安全性这事儿吧，这可是保证多线程环境下程序跑得又快又对头的关键。
说白了，核心就是管好那些可以被多个线程同时碰瓷、还能被随便改动的共享状态。
下面我给你细细拆解一下：
首先说说对象的“状态”是个啥。
说白了，就是存放在实例变量、静态字段这些地方的数据，有时候还可能牵扯到其他依赖的对象。

然后是“共享”和“可变”。
共享嘛，就是指变量能被好几个线程同时访问；可变呢，就是指变量的值在其存在期间可以变来变去。

要是遇到了线程安全的问题，咋整呢？有几种常见的修复方式：
1 . 别共享状态变量：直接避免多线程同时去访问它。
2 . 用不可变的变量：确保变量的值一变就永久变，以后再也变不回去。
3 . 同步访问：要是不得不使用状态变量，那就得用同步机制来控制访问。

接下来，咱们具体说说啥叫线程安全性：
2 .1 什么是线程安全性？
首先，正确性很重要，就是类的行为得跟它的规范完全对得上。
一个线程安全类呢，就是在多线程环境下不用额外加锁就能正确运行的类。
而无状态类，因为它没啥状态变量，所以自然是线程安全的。

2 .2 原子性
这里要提的是竞态条件，这玩意儿是因为执行时序不当导致的不正确结果。
常见的竞态条件有先检查后执行，还有读取-修改-写入，这些都是常见的坑。
另外，延迟初始化的时候也可能出现竞态条件。
为了解决这些问题，可以搞复合操作，就是包含多个必须原子执行的操作，这样就能保证线程安全。

2 .3 加锁机制
Java里，每个对象都可以当个同步锁，这玩意儿叫内置锁或者监视器锁。
你可以用同步代码块来使用内置锁实现同步。
内置锁是互斥的，就是同一时间只能有一个线程持有它。
而且，重入也是支持的，就是获取锁的操作粒度是线程而不是调用，这样加锁行为就更封装了。

2 .4 用锁来保护状态
锁的作用就是让被保护的对象串行执行。
加锁机制就是要把可变状态封装在对象内部，然后通过内置锁来同步访问代码路径。
如果涉及到多个变量的不变性条件，就得用同一个锁来保护。

2 .5 活跃性与性能
在实现同步策略的时候，简单性很重要，别为了性能就搞得太复杂。
另外，锁持有时间也要注意，如果执行时间较长或者可能无法快速完成，那就别持有锁。

总的来说，通过合理管理共享可变状态、使用适当的同步机制以及考虑活跃性与性能的平衡，就能确保Java程序在多线程环境下的线程安全性。

操作系统原理与源码实例讲解：同步与互斥

同步和互斥，这两个词在操作系统领域可是解决多进程或多线程资源竞争的关键利器。
它们就像一对默契的舞伴，通过相互配合，保证了共享资源的安全访问。

来聊聊核心概念。
同步，就是让多个进程或线程像排队一样，一个接一个地访问共享资源，比如生产者-消费者模型里，消费者就得等生产者准备好了数据才能行动。
而互斥呢？它就像是门卫，确保同一时间只有一个人能进入，比如多个线程试图同时修改一个全局变量时，就得通过互斥锁来避免混乱。

这两个概念虽然看似独立，但其实有紧密的联系。
同步，就是通过控制访问顺序来实现互斥的一种方式。
打个比方，信号量这个工具，它就能帮我们实现这样的同步效果。

说到核心算法，信号量机制是基础。
操作步骤是这样的：先初始化信号量，通常是共享资源的数量。
然后，进程或线程想要访问资源时，就调用wait函数。
如果信号量大于0，就减少1 并继续执行；如果为0，就得等着。
释放资源的时候，调用signal函数，把信号量加1 ，如果有线程在等待，就唤醒一个。
在多线程环境下，sem_post和sem_wait分别用来递增和递减信号量，保证访问的原子性。

数学上，信号量的状态可以用一个集合表示：sem={0, if the semaphore is free, if the semaphore is busy (n为等待进程数)}。

下面，我用C语言和pthread库给大家举个实现同步与互斥的例子：
c include include include include
sem_t sem; // 定义信号量
void thread_func(void arg){ sem_wait(&sem); // 等待信号量，获取锁 printf("Hello World!\n"); // 访问共享资源（这里就是标准输出） sem_post(&sem); // 释放信号量，解锁 return NULL; }
int main(){ pthread_t t1 , t2 ;
sem_init(&sem, 0, 1 ); // 初始化信号量，初始值为1 （二进制锁） pthread_create(&t1 , NULL, thread_func, NULL); // 创建线程1 pthread_create(&t2 , NULL, thread_func, NULL); // 创建线程2 pthread_join(t1 , NULL); // 等待线程1 结束 pthread_join(t2 , NULL); // 等待线程2 结束 sem_destroy(&sem); // 销毁信号量 return 0; }
关键点解析：信号量初始化时要设置正确的值，初始值为1 的信号量可以用作互斥锁。
线程同步是通过sem_wait和sem_post来实现的，这样可以保证同一时刻只有一个线程执行printf语句，避免输出乱序。
最后，记得销毁信号量，防止内存泄漏。

未来发展趋势和挑战也是挺有意思的。
多核和并行计算需要我们优化同步原语，分布式系统需要扩展同步机制，实时系统需要设计低延迟的算法，这些都是挑战。
性能问题、复杂性管理和可靠性保障，这些都是我们要面对的难题。

常见问题解答环节来了。
同步和互斥有什么区别？同步侧重于控制访问的顺序，互斥侧重于独占访问。
信号量与互斥锁的区别？信号量是一个计数器，可以用于资源计数和同步；而互斥锁就是一个值为0或1 的二进制信号量，主要用于互斥场景。
怎么避免死锁？遵循死锁预防策略，比如固定顺序申请资源、设置超时机制，或者使用trylock非阻塞锁。

Java中Thread.currentThread方法应用

Hey, 大家好！今天想和大家聊聊Java中的Thread.currentThread()方法。
这个方法可厉害了，它是用来获取当前正在执行线程的对象的，多线程编程里它可是个常客。
我来给大家详细说说它的核心作用和常见的使用场景。

首先，它最基本的作用就是获取当前线程的实例。
你调用这个方法，就能拿到当前执行代码的线程对象，然后你就可以通过这个对象来获取线程的各种信息，比如名字、ID和优先级啥的。

在多线程编程里，知道是哪个线程在执行代码对调试和日志记录来说非常重要。
所以，我们常用Thread.currentThread()来获取线程对象，然后获取它的相关信息，比如名字、ID和优先级，再把这些信息输出到日志里。

举个例子，我写了个简单的示例类ThreadInfoExample，就是用Thread.currentThread()来打印当前线程的这些信息。

至于自定义线程命名和识别，这也是Thread.currentThread()的一个应用。
创建线程的时候，给它起个有意义的名字，这样在排查问题时就能方便地追踪线程的行为。
Thread.currentThread()配合使用，可以帮你动态识别执行上下文。

还有，ThreadLocal配合Thread.currentThread()可以实现线程范围内的数据隔离。
ThreadLocal确保每个线程有自己的变量副本，虽然ThreadLocal本身不直接调用Thread.currentThread()，但它是基于线程对象来管理数据映射的。

我这里也提供了一个使用ThreadLocal的例子，展示了如何设置和获取线程内的用户信息。

最后，有时候我们可能需要根据不同的线程执行不同的逻辑，比如限制某些操作只能由主线程执行。
这时，Thread.currentThread().getName()就派上用场了，通过获取当前线程的名称，我们可以判断是否为主线程，然后据此控制执行逻辑。

好了，今天的分享就到这里，希望对大家有所帮助！如果还有其他疑问，欢迎在评论区交流哦！

OpenMP 入门与实例分析

OpenMP并行计算是个好东西，C++和Fortran都能用，而且它能让串行代码轻松变身并行。
你只需在代码里加一行pragma指令，就能让代码块变身成多线程运行。
它分析指令，把代码分成多个线程，每个线程都有自己的ID，最后再合并结果。
想入门OpenMP？先看看你的编译环境支不支持它。
Windows上，Visual Studio 2 01 5 及以上版本就够用了，Linux的Ubuntu 1 6 .04 自带GCC 5 .0.4 就支持-fopenmp选项。
用GitHub上的代码库tlqtangok/openmp_demo试一试，看看能不能跑起来。
记住，并行计算要求代码和变量不能互相依赖，运行时还得有独立的资源，比如线程ID。

来点实际的吧，用OpenMP并行打印是个简单例子。
用pragma omp parallel for num_threads(4 )指定并行执行，两行代码就能搞定。
和非OpenMP版本比，这可简洁多了，也高效。

再深入点，用OpenMP做并行累加和，可能会遇到竞争问题。
OpenMP有专门的指令来解决，比如把sum标记为reduce变量。
获取线程ID在调试时很有用，用pragma omp parallel和idx变量就能轻松做到。
原子操作和同步也很关键，比如用pragma omp barrier让所有线程同步，就像施工中的甘特图，确保一个项目完成后再开始下一个。

最后，我们来做个综合练习，对大向量操作：前半部分平方，后半部分开方取整，然后输出奇数的个数。
用OpenMP并行化后，运行时间能减少到原来的3 到4 倍，效率提升明显。
虽然OpenMP还有更高级的功能，但这个入门教程就先到这儿。
想深入了解，得多实践多调试。
有兴趣交流的话，关注泛智能时代微信公号（id:jd_geek）吧。
一起探索，乐趣多多！