Atomicitet
Inkrementering og Atomaritet
I denne kode definerer vi en Counter-klasse med en count-variabel og en increment-metode, der øger værdien af count-variablen med 1.
Main.java
1234567public class Counter { int count; // Declare a variable public void increment() { // In this method we increment count++; } }
Det kan se ud som om inkrementering er en enkelt operation, men den består faktisk af 3 operationer:
Men på maskinkodeniveau er dette flere operationer:
1. Læsning af værdien af count;
2. Forøgelse af værdien med 1;
3. Skrivning af den nye værdi tilbage til count.
Hvis flere tråde udfører denne operation samtidigt uden synkronisering, kan resultatet blive forkert, fordi én tråd kan begynde at forøge, mens en anden tråd stadig skriver forøgelsesresultatet til hukommelsen. Dette problem kaldes race conditions.
Hvordan undgås atomaritetskrænkelser?
Følgende tilgange kan løse atomaritetsproblemer i multitrådede programmer i Java:
Brug af synkronisering: Synkronisering styrer adgangen til delte ressourcer ved at bruge synchronized-nøgleordet, som kan anvendes på metoder eller kodeblokke.
Brug af atomare klasser: Javas java.util.concurrent.atomic-pakke tilbyder klasser til atomare operationer. Disse klasser anvender lavniveau-synkroniseringsmekanismer som CAS (Compare-And-Swap) for at sikre atomaritet uden låse. (Vi vil gennemgå disse klasser mere detaljeret senere)
Brug af højniveaustrukturer og -samlinger: Java tilbyder højniveau synkroniserede datastrukturer såsom ConcurrentHashMap og CopyOnWriteArrayList, der giver sikker adgang fra flere tråde. (Vi vil gennemgå disse klasser mere detaljeret senere)
1. Hvilke af følgende tilgange hjælper med at sikre atomicitet af operationer i Java?
2. Hvorfor er inkrementeringsoperationen (at øge en værdi med 1) ikke atomar i multitrådet programmering?
Tak for dine kommentarer!
Spørg AI
Spørg AI
Spørg om hvad som helst eller prøv et af de foreslåede spørgsmål for at starte vores chat
Can you explain how the synchronized keyword works in Java?
What are some examples of atomic classes in Java?
How do high-level synchronized collections differ from regular collections?
Awesome!
Completion rate improved to 3.33Atomicitet
Stryg for at vise menuen
Inkrementering og Atomaritet
I denne kode definerer vi en Counter-klasse med en count-variabel og en increment-metode, der øger værdien af count-variablen med 1.
Main.java
1234567public class Counter { int count; // Declare a variable public void increment() { // In this method we increment count++; } }
Det kan se ud som om inkrementering er en enkelt operation, men den består faktisk af 3 operationer:
Men på maskinkodeniveau er dette flere operationer:
1. Læsning af værdien af count;
2. Forøgelse af værdien med 1;
3. Skrivning af den nye værdi tilbage til count.
Hvis flere tråde udfører denne operation samtidigt uden synkronisering, kan resultatet blive forkert, fordi én tråd kan begynde at forøge, mens en anden tråd stadig skriver forøgelsesresultatet til hukommelsen. Dette problem kaldes race conditions.
Hvordan undgås atomaritetskrænkelser?
Følgende tilgange kan løse atomaritetsproblemer i multitrådede programmer i Java:
Brug af synkronisering: Synkronisering styrer adgangen til delte ressourcer ved at bruge synchronized-nøgleordet, som kan anvendes på metoder eller kodeblokke.
Brug af atomare klasser: Javas java.util.concurrent.atomic-pakke tilbyder klasser til atomare operationer. Disse klasser anvender lavniveau-synkroniseringsmekanismer som CAS (Compare-And-Swap) for at sikre atomaritet uden låse. (Vi vil gennemgå disse klasser mere detaljeret senere)
Brug af højniveaustrukturer og -samlinger: Java tilbyder højniveau synkroniserede datastrukturer såsom ConcurrentHashMap og CopyOnWriteArrayList, der giver sikker adgang fra flere tråde. (Vi vil gennemgå disse klasser mere detaljeret senere)
1. Hvilke af følgende tilgange hjælper med at sikre atomicitet af operationer i Java?
2. Hvorfor er inkrementeringsoperationen (at øge en værdi med 1) ikke atomar i multitrådet programmering?
Tak for dine kommentarer!
