博客
关于我
Java并发编程--08 | 管程:并发编程的万能钥匙
阅读量:552 次
发布时间:2019-03-09

本文共 1074 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

管程(Monitor)是一种核心概念,在编程中找到其对应的认知至关重要。任何语言都可以通过管程实现相互独立线程的同步与协调。

在Java编程语言中,每当调用 synchronized 关键字修饰的方法时,会为该方法所在的对象自动绑定一个管程(即监视器)。需要注意的是,该管程的生命周期完全由Neobic的对象生命周期管理。

当线程尝试访问加锁对象(即需要 synchronized 修饰的方法所在的对象),它实际上正在尝试获取该对象的管程。这种行为就像病人需要到门诊室就诊一样。而门诊室内的资源则为共享资源。这时门诊室相当于管程的作用,而锁定资源则是指医生本身。病人进入门诊室,就是在线程进入了该管程的过程。

根据Java规范,任何线程想要共同访问一次为共享资源的对象,必须具备相应的管程进入许可。这就好似所有病人要想进入同一个门诊室,都需要先通过门诊室的门卫驻足,在获得批准的情况下才能进入门诊室。门卫就相当于管程的作用,而门诊室的入口相当于共享资源的保护层。

管程在实现上至少需要提供两个等待队列。第一个负责线程进入管程时等待进入,而第二个则用于处理条件变量相关的等待。在实际应用中,第二个等待队列通常与特定条件相关联。例如,当线程获取了管程进入许可后,对某个 synchronizedFetching 条件变量进行操作时,若该条件在操作时无法及时达成,就需要回到第二个等待队列中等待,直到接收到某个条件信号(事件)后才重新尝试进入管程。这就类似于:某一病人在诊断过程中需要进行心电图检查,但心电图机器有自己的等待室,需要病人到达该等待室排队。另一个病人则可能需要进行胸部X光检查,这时X光机也需要另一个等待室来接收患者。

通常情况下,当线程在处理管程内的部分操作时,若该线程无法及时满足条件,就只能释放管程,回归到第二个等待队列中等待。待接收到相关的条件信号后,它才能重新请求管程进入许可,从而获得进入管程的机会。这样的行为模式具很强的灵活性和可扩展性。具体而言,这与病人在诊断过程中根据具体需求进入不同的检查室的情况类似,即使后来诊断结果显示需要进一步检查,这位病人也要重新回到门诊室重新抽签,待轮到的到他才能进一步接受治疗。

总之,管程就是用于管理共享资源的对象行为管理机制。任何试图访问此类共享资源的线程,都需要通过相应的管程机制进行等待和进入,确保调度的正确性和资源的安全性。这与现实生活中的门诊室门锁和门卫机制相呼应,两者共同确保了特定资源的有限性和顺序性,让不同的线程能够有序地访问共享资源。进而避免了无序的竞争和潜在的死锁问题。

转载地址:http://glqsz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
Pandas 根据布尔条件选择行和列
查看>>
pandas 滚动窗口 - datetime64[ns] 未实现
查看>>
pandas 版本兼容特定的蟒蛇和NumPy配置吗?
查看>>
pandas 生成excel多级表头
查看>>
Pandas 的 DataFrame 详解-ChatGPT4o作答
查看>>
pandas 读取excel数据,以字典形式输出
查看>>
Pandas 读取具有浮点值的 csv 文件会导致奇怪的舍入和小数位数
查看>>
pandas 适用,但仅适用于满足条件的行
查看>>
pandas 重新采样到每月的特定工作日
查看>>
pandas :我如何对堆叠的条形图进行分组?
查看>>
pandas :按移位分组和累加和(GroupBy Shift And Cumulative Sum)
查看>>
pandas :检测一个DF和另一个DF之间缺失的列
查看>>
Pandas-从具有嵌套列表列表的现有列创建动态列时出错
查看>>
Pandas-通过对列和索引的值求和来合并两个数据框
查看>>
pandas.columns、get_dummies等用法
查看>>
pandas.DataFrame.copy(deep=True) 实际上并不创建深拷贝
查看>>
pandas.read_csv()的详解-ChatGPT4o作答
查看>>
PANDAS.READ_EXCEL()输出‘;溢出错误:日期值超出范围‘;而不存在日期列
查看>>
pandas100个骚操作:再见 for 循环!速度提升315倍!
查看>>
Pandas:如何根据其他列值的条件对列进行求和?
查看>>