这篇文章主要介绍了Linux多线程及多线程并发访问同一块内存的问题怎么解决的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇Linux多线程及多线程并发访问同一块内存的问题怎么解决文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。
在多线程应用程序中，线程安全是一个非常重要的概念。线程安全是指当多个线程访问共享资源时，程序仍能正确地工作并保持一致状态。
白嫖不好，要不先赞在看！ 一 自我介绍 本人小硕，秋招期间参加了不少安全类相关公司(深信服，绿盟等)，另外参加了京东，小米，滴滴等互联网公司面试，同时也面试了几个研究所和一个银行，下面总结下秋招相关情况。 二 面试情况 公司名称 面试岗位 面试情况 小米 Linux内核开发 三面！挂 深信服
一 自我介绍二 面试情况三 相关知识点汇总1 c/c++相关2 计算机网络3 数据结构相关4 数据库相关5 操作系统6 Linux基础知识及应用编程(后台必备！)7 大数问题8 手撕算法(递归非递归)9 针对项目相关10 场景题11 架构/分布式/中间件相关12 总结
在并发编程中，CAS算法和原子变量是实现并发控制的关键技术之一。本文将详细介绍CAS算法和原子变量的原理、使用方法和注意事项，包括它们的优点、缺点和适用范围。同时，本文还将利用代码案例介绍如何使用CAS算法和原子变量来解决并发问题。
原文链接：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/10914162.html
本次分享我们来共同探讨JUC包中一些有意思的类，包含AtomicLong & LongAdder,ThreadLocalRandom原理。
本文主要讲在Java并发编程的时候，如果保证变量的原子性，在JDK提供的类中式怎么保证变量原子性的呢？。对应Java中的包是：java.util.concurrent.atomic包下。因为涉及到了CAS算法，需要对CAS算法讲解及CAS算法三个问题怎么解决以及和Synchroized比较。文章比较长，所以就分为上下两个篇幅讲解。本文是上篇《Java并发之原子变量及CAS算法-上篇》
这篇文章来源于我的一位朋友，和我一样参加了去年了秋招，这份面经我看了下，很多问题都是高频面试题，而且总结的挺全，在此分享给大家。先看下大致目录
前文中曾经对比同步方法的内置锁相比和显式锁，来说明它们各自的优势，但是无论是内置说还是显式锁，其本质都是通过加锁来维护多线程安全。
最近群里聊到了Memory Order相关知识，恰好自己对这块的理解是模糊的、无序的，所以借助本文，重新整理下相关知识。
ThreadLocalRandom类是JDK 7在JUC包下新增的随机数生成器，它弥补了Random类在多线程下的缺陷。我们这里主要讲解为何要在JUC下新增该类，以及该类的实现原理。
ThreadLocalRandom类是JDK7在JUC包下新增的随机数生成器，它解决了Random类在多线程下多个线程竞争内部唯一的原子性种子变量而导致大量线程自旋重试的不足。本节首先讲解下Random类的实现原理已经它在多线程下使用的局限性，然后引入ThreadLocalRandom类，通过讲解ThreadLocalRandom的实现原理来说明ThreadLocalRandom是如何解决的Random类的不足。
在上一篇中我们讲述了关于多线程并发，导致共享属性在内存不可见的问题。以及使用 volatile 关键字设置共享属性，使其在多线程并发中内存可见。
最近群里聊到了Memory Order相关知识，恰好自己对这块的理解是模糊的、不成体系的，所以借助本文，重新整理下相关知识。
原子变量最主要的一个特点就是所有的操作都是原子的，synchronized关键字也可以做到对变量的原子操作。只是synchronized的成本相对较高，需要获取锁对象，释放锁对象，如果不能获取到锁，还需要阻塞在阻塞队列上进行等待。而如果单单只是为了解决对变量的原子操作，建议使用原子变量。关于原子变量的介绍，主要涉及以下内容：
原子变量同步是内存模型中最让人感到困惑的地方.原子(atomic)变量的主要作用就是同步多线程间的共享内存访问,一般来讲,某个线程会创建一些数据,然后给原子变量设置标志数值(译注:此处的原子变量类似于一个flag);其他线程则读取这个原子变量,当发现其数值变为了标志数值之后,之前线程中的共享数据就应该已经创建完成并且可以在当前线程中进行读取了.不同的内存同步模式标识了线程间数据共享机制的"强弱"程度,富有经验的程序员可以使用"较弱"的同步模式来提高程序的执行效率.
本文介绍了原子变量以及其在并发编程中的应用，包括原子变量的定义、使用方式、原理以及其在实际中的应用案例。同时，还对比了原子变量和synchronized关键字的区别，并分析了在多线程环境下使用原子变量的优势。
项目描述：简易互斥锁（SimpleMutex）是一个基于原子变量和信号量的互斥锁实现，用于保护并管理多线程环境下的共享资源访问。它提供了一种简单而有效的方式来确保在多线程并发访问时，只有一个线程可以同时访问受保护的资源，从而避免数据竞争和不一致性。基于 POSIX 标准的信号量库实现，包含 Catch2 单元测试，附带了基于 Catch2 框架的单元测试，用于验证互斥锁的正确性和稳定性，使用bazel编译，google编码规范。
官人们好啊，我是汤圆，今天给大家带来的是《线程的安全性 - 并发基础篇》，希望有所帮助，谢谢
作者：Vamei 出处：http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载，也请保留这段声明。谢谢！ Python主要通过标准库中的threading包来实现多线程。在当今网络时代，每个服务器都会接收到大量的请求。服务器可以利用多线程的方式来处理这些请求，以提高对网络端口的读写效率。Python是一种网络服务器的后台工作语言 (比如豆瓣网)，所以多线程也就很自然被Python语言支持。 (关于多线程的原理和C实现方法，请参考我之前写的Linux多线程与同步，要了解race condition
原文链接：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/10945309.html
之前在学习的时候也看过AtomicInteger类很多次了，一直没有去做相关的笔记。现在遇到问题了，于是就过来写写笔记，并希望在学习的过程中解决掉问题。
大家都知道悲观锁、乐观锁吧？这里的悲观锁、乐观锁指的是线程方面的锁，不是数据库方面的锁。其实CAS机制就是乐观锁。synchronized操作就是一种悲观锁，这种线程一旦得到锁，其他需要锁的线程就挂起，等待持有锁的线程释放锁。当一个线程正在等待锁时，它不能做任何事，所以悲观锁有很大的缺点。
本文主要讲在Java并发编程的时候，如果保证变量的原子性，在JDK提供的类中式怎么保证变量原子性的呢？。对应Java中的包是：java.util.concurrent.atomic包下
LongAdder类似于AtomicLong是原子性递增或者递减类，AtomicLong已经通过CAS提供了非阻塞的原子性操作，相比使用阻塞算法的同步器来说性能已经很好了，但是JDK开发组并不满足，因为在非常高的并发请求下AtomicLong的性能不能让他们接受，虽然AtomicLong使用CAS但是CAS失败后还是通过无限循环的自旋锁不断尝试的
linux内核中有多种内核锁，内核锁的作用是： 多核处理器下，会存在多个进程处于内核态的情况，而在内核态下，进程是可以访问所有内核数据的，因此要对共享数据进行保护，即互斥处理； linux内核锁机制有信号量、互斥锁、自旋锁还有原子操作。 一、信号量(struct semaphore)： 是用来解决进程/线程之间的同步和互斥问题的一种通信机制，是用来保证两个或多个关键代码不被并发调用。 信号量（Saphore）由一个值和一个指针组成，指针指向等待该信号量的进程。信号量的值表示相应资源的使用情况。信号量S>=0
DDD的全称为Domain-driven Design，即领域驱动设计； 分层架构：UI层、应用层、领域层、基础设施层； 核心设计原则，就是关注点分离
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
我们可以保证打印的global一定是2*20000000吗？答案是否定的。那为什么呢？
小伙伴们，大家好，我们又见面了，突击并发编程JUC系列实战JDK1.8 扩展类型马上就要发车了。
原子类型std::atomic<T>可以使用类型做为模板，为了方便大家的使用C++11中内置了整型的原子变量。使用原子变量就不需要和互斥量配合使用，使用后的代码将更加简洁。下面的代码使用原子变量实现整型数值的自增操作。
题外话：最近忙于产品，公众号好久没有更新了，等忙过了这段时间再继续分析go的runtime代码及其它一些优秀的源代码，所以在此先把几年前发于知乎专栏的一篇文章（有部分修改）搬到公众号，这篇文章虽然是以java/c为例对原子操作及原子变量进行的说明，但万变不离其宗， 编程领域中的很多知识都是相通的，所以这里介绍的概念以及技术细节很容易迁移到其它语言之中。
本文主要讲在Java并发编程的时候，如果保证变量的原子性，在JDK提供的类中是怎么保证变量原子性的呢？。对应Java中的包是：java.util.concurrent.atomic包下。因为涉及到了CAS算法，需要对CAS算法讲解及CAS算法三个问题怎么解决以及和Synchroized比较。文章比较长，所以就分为上下两个篇幅讲解。本文是上篇《Java并发之原子变量及CAS算法-下篇》
这个方法用来创建ThreadLocalRandom随机数生成器，如果当前线程中threadLocalRandomProbe的变量值为0，则说明是第一次调用current方法，那么就调用localInit方法初始化种子变量。
原子操作可以保证正在进行的动作不被打断，即一旦开始，持续结束。对比互斥锁其优势在于，原子操作在C/C++的层面，是无锁操作，其既能解决并发问题又不会导致死锁。
在前面《并发编程之CAS算法与原子变量详解》我们采用JUC包下的Atomic原子变量，解决了多线程环境下共享变量原子性问题，Atomic底层操作是基于CAS算法，并且也提到，采用一种无锁的非阻塞算法的实现，乐观锁算法，但是也会有一些缺点。
保证线程安全是 Java 并发编程必须要解决的重要问题。Java 从原子性、可见性、有序性这三大特性入手，确保多线程的数据一致性。
代码（1）通过Unsafe。getUnsafe()方法获取到Unsafe类的实例，因为AtomicLong类也是在rt.jar包下的，AtomicLong类就是通过BootStrap类加载器加载的。
在开始分析库存扣减方案之前,首先有几个概念需要明确,因为本篇分析就是在此思想的基础上得出的解决方案. 那就是CAS和幂等,下边逐个做简要解释: 1.CAS CAS全称是Compare And Set,是java最底层的一种操作,jvm提供了unsafe类与物理机内存打交道,其原理 就是"比较赋值",重要的有点事比较和赋值有严格的顺序关系,并且比较成立才会赋值. java并发包中的原子操作类和重入锁都使用的CAS,下面拿AtomicInteger中的一段代码举例分析: 12345678910111213 /*
在早期的 Linux内核中，并发的来源相对较少。早期内核不支持对称多处理（ symmetric multi processing,SMP），因此，导致并发执行的唯一原因是对硬件中断的服务。这种情况处理起来较为简单，但并不适用于为获得更好的性能而使用更多处理器且强调快速响应事件的系统。
go语言类似Java JUC包也提供了一些列用于多线程之间进行同步的措施，比如低级的同步措施有 锁、CAS、原子变量操作类。相比Java来说go提供了独特的基于通道的同步措施。本节我们先来看看go中Load/Store操作
终于把这本经典的Java并发书看完了，虽然之前看的Thinking in Java和Effective Java里面都有并发的章节，但是这本书讲的更加深入，并发是Java程序员抛不开的一个话题，所以看一看这本书对我们是极其有帮助的。当然这本书写了挺久的，里面有些东西可能落伍了，比如说GUI编程。所以我认为用处不大的章节都选择性跳过了。还有就是在TIJ和EJ里面讲到过的内容也跳过了，没看过前面两本书的同学可以看看我略过的章节。最后就是有几个实战内容，感觉目前我的层次还达不到那么高，写起来可能体会不深就放一放
众所周知，STL容器不是线程安全的。对于vector，即使写方（生产者）是单线程写入，但是并发读的时候，由于潜在的内存重新申请和对象复制问题，会导致读方（消费者）的迭代器失效。实际表现也就是招致了core dump。另外一种情况，如果是多个写方，并发的push_back()，也会导致core dump。
线程是CPU调度的基本单位，在早期，单核CPU上，一个CPU在某个事件执行一个线程，这就没有多线程的说法，后来单核CPU采取时间片轮转调度，不同的线程分配一定的时间，并在时间结束后切换线程，也就是CPU频繁切换线程，让我们看起来多个任务真的在“同时”进行，其实只是单核在不停切换，到了多核CPU才实现了真正的多线程，异步进行，每个核心都可以处理一个线程
上周被问到这个问题，没想出来，后来提示说concurrent包里的原子类。回来学习一下。 一、何谓Atomic？ Atomic一词跟原子有点关系，后者曾被人认为是最小物质的单位。计算机中的Atomic是指不能分割成若干部分的意思。如果一段代码被认为是Atomic，则表示这段代码在执行过程中，是不能被中断的。通常来说，原子指令由硬件提供，供软件来实现原子方法（某个线程进入该方法后，就不会被中断，直到其执行完成） 在x86 平台上，CPU提供了在指令执行期间对总线加锁的手段。CPU芯片上有一条引线#HL
Python主要通过标准库中的threading包来实现多线程。在当今网络时代，每个服务器都会接收到大量的请求。服务器可以利用多线程的方式来处理这些请求，以提高对网络端口的读写效率。Python是一种网络服务器的后台工作语言 (比如豆瓣网)，所以多线程也就很自然被Python语言支持。
原子操作（atomic operation）指的是由多步操作组成的一个操作。如果该操作不能原子地执行，则要么执行完所有步骤，要么一步也不执行，不可能只执行所有步骤的一个子集。
C++标准中对象定义为某一存储范围。每个变量都是对象，每个对象都占用至少一块内存区域，若变量属于内建基本类型则仅占用一块，相邻的位域属于同一块。
这是Russ Cox的第二篇Programming Language Memory Models。
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