一、什么是多任务  如果一个操作系统上同时运行了多个程序，那么称这个操作系统就是多任务的操作系统，例如：Windows、Mac、Android、IOS、Harmony等。如果是一个程序，它可以同时执行多个事情，那么就称为多任务的程序。  一个CPU默认可以执行一个程序，如果想要多个程序一

在多线程编程中，锁机制是确保数据一致性和线程安全的关键技术。悲观锁和乐观锁是两种常见的锁机制，它们在不同的场景下有着各自的优势和适用范围。悲观锁和乐观锁的概念悲观锁（PessimisticLocking）假设在并发环境中会发生冲突，因此在访问共享资源时总是先加锁，确保在事务期间没有其他

JUC-阻塞队列1、阻塞队列概述2、ArrayBlockingQueue阻塞队列2.1ArrayBlockingQueue架构图2.2ArrayBlockingQueue源码如有侵权，请联系～如有错误，也欢迎批评指正～1、阻塞队列概述阻塞队列在业务代码中可能较少使用，但是只要喜欢看源码的同学就会发现，阻塞队列使用的很

wait()方法与await()方法的区别这两种方法都与线程或异步任务的协调有关，但它们用于不同的场景，并且行为和语法都不相同。1.wait()方法定义与场景所属：java.lang.Object类。用途：用于线程间的通信，通常与notify()或notifyAll()方法一起使用。场景：在多线程程序中

当然，这里提供一个更详细的.gitignore模板，这个模板涵盖了多种编程语言和开发工具，你可以根据需要进行调整：#忽略编译生成的文件*.o*.obj*.exe*.dll*.class*.jar*.pyc__pycache__/*.pyo*.pyd*.node*.coffee*.rbc*.o*.gch*.gem*.lock*.log*.db*.db3*.sqlit

#Byte-compiled/optimized/DLLfiles__pycache__/"""Python文件编译后的缓存目录。git上传时会忽略该目录下的文件"""*.py[cod]"""Python文件编译后的字节码文件（如.pyc、.pyo、.pyd）。"""*$py.class """Pyth

.gitignore文件#Byte-compiled/optimized/DLLfiles__pycache__/"""Python文件编译后的缓存目录。git上传时会忽略该目录下的文件"""*.py[cod]"""Python文件编译后的字节码文件（如.pyc、.pyo、.pyd）。"""*$py.class "&q

一、概念多线程（英语：multithreading），是指从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术。传统的C++（C++11标准之前）中并没有引入线程这个概念，在C++11出来之前，如果我们想要在C++中实现多线程，需要借助操作系统平台提供的API，比如Linux的<pthread.h>，或者windows下的<windows.h>。1.1其

C++中的线程、锁和条件变量Created:2024-06-19T17:17+08:00Published:2024-11-18T10:39+08:00Categories:C-CPP目录线程创建与执行锁lockguardexamplemutex底层实现解释byGPT条件变量（conditionvariable）线程从cv.wait(lock)被唤醒后会自动抢锁虚假唤醒生产者消费

一、简介DelayQueue是JUC包(java.util.concurrent)为我们提供的延迟队列，用于实现延时任务比如订单下单15分钟未支付直接取消。它是BlockingQueue的一种，底层是一个基于PriorityQueue实现的一个无界队列，是线程安全的BlockingQueue的实现类DelayQueue 中存放的元素

文章目录锁生产者消费者问题8锁现象集合类不安全Callable创建线程的三种方式常用辅助类CountDownLatchCyclibarrierSamphore本篇博客是之前学习JUC时记录的内容，对于并发编程知识只是浅浅谈及，并不深入。也算是给自己开新坑。建一个JUC的专栏，后续学习有地方记录。

无锁队列的实现 无锁队列的实现原理一般是利用Retry-loop和CAS等原子操作。现在几乎所有的CPU指令都支持CAS的原子操作，X86下对应的是 CMPXCHG 汇编指令。例如CAS（CompareAndSwap）的实现原理：boolcompare_and_swap(int*addr,intoldval,intnewval){if(*ad

Java线程教程-Java原子变量新线程并发包java.util.concurrent和java.util.concurrent.atomic和java.util.concurrent.locks包括非常有用的并发构造。线程并发包以四种方式支持并发。原子变量锁同步器并发集合原子变量原子变量类的命名类似于AtomicXxx，例如，AtomicInteg

py-filelock是一个平台无关的文件锁实现，可以用来实现一些基于文件锁的业务控制参考使用lock.pyimportosfromfilelockimportTimeout,FileLockfile_path="high_ground.txt"lock_path="high_ground.txt.lock"lock=FileLock(lock_path,timeout=1)withlock:

 解法1：condition_variable + mutex classFooBar{private:intn;mutexmtx;condition_variablecv;boolfoo_done=false;public:FooBar(intn){this->n=n;}voidfoo(function<void()>printFoo)

C++中的RAII与内存管理引言资源获取即初始化（ResourceAcquisitionIsInitialization，简称RAII）是C++编程中一种重要的编程范式，它通过对象生命周期来管理资源，确保资源在不再需要时能够被正确释放。本文将从C++的内存布局入手，逐步深入到栈区、堆区的概念，new和delete的操作原理，最终

           线程同步互斥锁(互斥量)条件变量生产/消费者模型一、互斥锁C++11提供了四种互斥锁：mutex：互斥锁。timed_mutex：带超时机制的互斥锁。recursive_mutex：递归互斥锁。recursive_timed_mutex：带超时机制的递归互斥锁。包含头文件：#include<mutex>1、mutex类

在使用条件变量进行多线程编程时，确实存在丢失通知的风险，以下是一些可以避免丢失通知的方法：正确的等待条件设置原理：条件变量是基于特定条件来让线程等待或继续执行的。如果等待条件设置得不准确，可能会导致线程在不应该醒来的时候醒来，或者错过真正需要醒来的时机，从而出现通知丢

在C++中，条件变量的等待操作主要通过std::condition_variable类来实现，其等待操作涉及到与互斥锁的配合使用，以下是详细的实现过程：包含必要的头文件首先需要包含<condition_variable>和头文件，因为条件变量std::condition_variable的使用需要与互斥锁（如std::mutex）协同工作，同时还

1，安装 sudoapt installvalgrind 2，代码pthread.c#include<stdio.h>#include<pthread.h>#include<unistd.h>pthread_mutex_tlock1=PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER;pthread_mutex_tlock2=PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER;void*thread_func1(void

[20241108]跟踪librarycachelocklibrarycachepin使用gdb(11g)4.txt--//验证前面建立的gdb脚本确定librarycachepinaddress是否正确.1.环境:SCOTT@book>@ver1PORT_STRING                   VERSION       BANNER---------------------------

[20241108]跟踪librarycachelocklibrarycachepin使用gdb(11g)3.txt--//前一段时间写的使用gdb跟踪librarycachelock/librarycachepin的脚本。--//我看过以前的笔记，当时测试过链接https://nenadnoveljic.com/blog/library-cache-lock-debugger/,我的测试在11g是失败.--//

复现方法：CREATETABLE`test1`(`id`int(11)NOTNULL,`name`varchar(10)DEFAULTNULL,`id1`int(11)DEFAULTNULL,PRIMARYKEY(`id`),UNIQUEKEY`id1`(`id1`);insertintotest.test1values(1,'a',1),(3,'a',3),(5,'a'

分布式锁实现分布式锁主流的实现方案：基于数据库实现分布式锁基于缓存（Redis等）基于Zookeeper每一种分布式锁解决方案都有各自的优缺点：高性能：Redis最高可靠性：zookeeper最高分布式锁的关键是多进程共享的内存标记(锁)，因此只要我们在Redis中放置一个这样的标记(数据)就可

生产者-消费者问题是经典的多线程同步问题，可以使用Java中的wait()和notify()方法来解决。以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用这些方法来处理生产者-消费者问题。在这个示例中，我们有一个共享的缓冲区（队列），生产者生产数据并将其放入缓冲区，消费者从缓冲区中取出数据进行处理