TLAB(Thread Local Allocation Buffer) 1,堆是JVM中所有线程共享的,因此在其上进行对象内存的分配均需要进行加锁,这也导致了new对象的开销是比较大的 2,Sun Hotspot JVM为了提升对象内存分配的效率,对于所创建的线程都会分配一块独立的空间TLAB(Thread Local Allocation Buffer), 其大小由JVM根据运行的情况计算而得,在TLAB上分配对象时不需要加锁,因此JVM在给线程的对象分配内存时会尽量的在TLAB上分配, 在…

TLAB产生的原因 堆区是线程共享区域,任何线程都可以访问到堆区中的共享数据 由于对象实例的创建在JVM中非常频繁,因此在并发环境下从堆区中划分内存空间是线程不安全的 为避免多个线程操作同一地址,需要使用加锁等机制,进而影响分配速度 TLAB是什么 从内存模型而不是垃圾收集的角度,对Eden区域继续进行划分,JVM为每个线程分配了一个私有缓存区域,它包含在Eden空间内 多线程同时分配内存时,使用TLAB可以避免一系列的非线程安全问题,同时还能够提升内存分配的吞吐量,因此我们可以将这种内存分配方…

(1) 堆是JVM中所有线程共享的,因此在其上进行对象内存的分配均需要进行加锁,这也导致了new对象的开销是比较大的 (2) Sun Hotspot JVM为了提升对象内存分配的效率,对于所创建的线程都会分配一块独立的空间TLAB(Thread Local Allocation Buffer),其大小由JVM根据运行的情况计算而得,在TLAB上分配对象时不需要加锁,因此JVM在给线程的对象分配内存时会尽量的在TLAB上分配,在这种情况下JVM中分配对象内存的性能和C基本是一样高效的,但如果对象过…

概述 在开发过程中,我们经常会遇到并发问题,解决并发问题通常的方法是加锁保护,比如常用的spinlock,mutex或者rwlock,当然也可以采用无锁编程,对实现要求就比较高了.对于任何一个共享变量,只要有读写并发,就需要加锁保护,而读写并发通常就会面临一个基本问题,写阻塞读,或则写优先级比较低,就会出现写饿死的现象.这些加锁的方法可以归类为悲观锁方法,今天介绍一种乐观锁机制来控制并发,每个线程通过线程局部变量缓存共享变量的副本,读不加锁,读的时候如果感知到共享变量发生变化,再利用共享变量的最…

TLS 先说TLS( Thread Local Storage),wiki上是这么解释的: Thread-local storage (TLS) is a computer programming method that uses static or global memory local to a thread. 线程本地存储(TLS)是一种电脑编程技术, 它用静态或者全局的存储器来保存线程本地的变量(意译). 其目的是为了实现变量隔离,即“同一个”全局变量,对于不同的线程,其值可以不同(类似…

研究了android从网络上异步加载图像: (1)由于android UI更新支持单一线程原则,所以从网络上取数据并更新到界面上,为了不阻塞主线程首先可能会想到以下方法. 在主线程中new 一个Handler对象,加载图像方法如下所示 private void loadImage(final String url, final int id) { handler.post(new Runnable() { public void run() { Drawable drawable = null;…

由于GIL的原因,笔者在日常开发中几乎没有用到python的多线程.如果需要并发,一般使用多进程,对于IO Bound这种情况,使用协程也是不错的注意.但是在python很多的网络库中,都支持多线程,基本上都会使用到threading.local.在python中threading.local用来表示线程相关的数据,线程相关指的是这个属性再各个线程中是独立的 互不影响,先来看一个最简答的例子:   class Widgt(object): pass import threading def te…

原创文章,始自发作者个人博客,转载请务必将下面这段话置于文章开头处(保留超链接). 本文转发自技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/java/threadlocal/ ThreadLocal解决什么问题 由于 ThreadLocal 支持范型,如 ThreadLocal< StringBuilder >,为表述方便,后文用 变量 代表 ThreadLocal 本身,而用 实例 代表具体类型(如 StringBuidler )的实例. 不恰当的理解 写这篇文章的一个原…

在中等高维数据集上执行异常值检测的另一种有效方法是使用局部异常因子(Local Outlier Factor ,LOF)算法.1.算法思想 LOF通过计算一个数值score来反映一个样本的异常程度.这个数值的大致意思是:一个样本点周围的样本点所处位置的平均密度比上该样本点所在位置的密度.比值越大于1,则该点所在位置的密度越小于其周围样本所在位置的密度,这个点就越有可能是异常点.关于密度等理论概念,详见下面第二部分.2.LOF的具体理论关于LOF的理论,可以参考这篇文章,写的非常详细具体!http…

转自:https://www.cnblogs.com/jianjianyang/p/4933016.html 好长时间没写博客了,真的是没时间啊.ps:其实就是懒!!接下来几篇要写下缓存,这里主要写下ehcache与spring整合的内容,包括aop形式的缓存,基于注解的缓存,页面缓存这三方面吧.在这之前先要了解下spring cache 和ehcache!! 这篇博客http://haohaoxuexi.iteye.com/blog/2123030写的真的特别清楚了,我这里只是做下总结. 一.…