我们之前介绍 synchronized 关键字语义的时候说过，synchronized 虽然不需要我们手动的加锁和释放锁了，但不代表他没有用到锁。同时，我们说每个对象本身结构中也内置了阻塞队列，线程持有器，锁重入计数器等字段。
最近再调研业界一些计算引擎的 Semi / Anti Join 的实现方式，刚好对 Flink Semi / Anti Join 的实现方式进行了研究，通过对 Flink SemiAntiJoinTest 的单测以及源码的 Debug，目前整体对 Flink 实现 Semi / Anti Join 的原理有一定理解，所以这里整体做一个总结，同时也帮助大家对于 Flink 有个更好的理解。
与 synchronized 一样，都支持可重入，但相对于 synchronized 它还具备如下特点
在很多并发业务场景中，我们经常需要使用多把锁来保护共享的资源，比如转账业务，A用户转账给B用户，同时B用户转账给A用户，如果不注意锁资源的有序性，可能导致死锁的发生。
Dear，大家好，我是“前端小鑫同学”，😇长期从事前端开发，安卓开发，热衷技术，在编程路上越走越远～ 知识运用： 条件类型的灵活运用； 分布式条件类型的灵活运用；题目分析： 题目地址：3057-easy-push 📷 题目解答： 测试用例： /* _____________ 测试用例 _____________ */ import { Equal, Expect, ExpectFalse, NotEqual } from '@type-challenges/utils' type cases =
一个线程去尝试获取更多的锁，在获取第二把锁的过程中，会对第一把锁始终保持获取状态。
在这个程序中，我们导入了名为 itertools 的内置模块。使用 itertools，您可以找到给定字符串的所有排列。在 itertools 中有很多方法，您可以尝试组合和其他方法。
AQS 抽象队列同步器(AbstractQueuedSynchronizer) 作为Java并发库的基石，像ReentrantLock,ThreadPoolExecutor,Semaphore等类都使用到AQS完成线程间同步，本文主要来和大家分享一下我自己对AQS实现和设计理念的一些新的思考。
可以看出，线程1尝试获取锁2，线程2尝试获取锁1，但是二者并没有获取到对方的锁；这就发生了所谓的“死锁”！
AQS（AbstractQueuedSynchronizer）是 Java 并发包中，实现各种同步组件的基础。比如
递归算法是一种自引用的算法，它通过将大问题分解为更小的相似子问题来解决复杂的计算任务。递归算法的核心思想在于将一个问题分解为一个或多个基本情况和一个或多个规模较小但同样结构的子问题。这些子问题将继续被分解，直到达到基本情况，然后逐层返回结果，最终解决原始问题。
例如，考虑一个在线商店，它允许您在结账时输入促销代码以获得订单的一次性折扣。若要应用此折扣，应用程序可以执行以下高级步骤：
受疫情影响，目前远程办公在全球范围内掀起热潮。腾讯远程会议及通讯协作软件产品——腾讯会议，对内第一时间进行了扩容，保障万千企业在线办公需求；对外全面开放技术支持，快速推出海外版本驰援全球。
对于电商网站中，我们经常可以会遇到热门商品的抢购或者秒杀场景以及事先经过广告投放等措施进行定向引流，这样就会导致某个热卖商品在短时间内涌入大量流量。
学习ReentrantLock就不得不知道AQS，因为ReentrantLock就是基于了AQS对象的
上文中分析了AtomicLong以及Unsafe，本文将为大家带来LongAdder的分析.LongAdder之前在guava以及hystrix等中出现，但是目前已经出现在jdk8标准库中了，作者是著名的Doug lea大师。
前两天面试，遇到了一道题。说的是LEFT JOIN关联表中ON,WHERE后面跟条件的区别。
条件锁，是指在获取锁之后发现当前业务场景自己无法处理，而需要等待某个条件的出现才可以继续处理时使用的一种锁。
Java并发包（JUC）为我们提供了丰富的并发工具，其中不乏我们熟悉的ReentrantLock、Semaphore等。这些工具背后共同依赖于一个强大的基类——AbstractQueuedSynchronizer（简称AQS）。AQS作为一个构建锁和同步器的框架，能够简洁高效地创建出众多广泛应用的同步器，包括ReentrantLock、Semaphore，以及ReentrantReadWriteLock、SynchronousQueue、FutureTask等。此外，利用AQS，我们还可以轻松地定制符合自身需求的同步器，展现出其出色的灵活性和扩展性。
死锁是一种无限的互相等待的状态，两个或两个以上的线程或进程构成一个互相等待的环状。以两个线程为例，线程一持有A锁同时在等待B锁，而线程二持有B锁同时在等待A锁，这就导致两个线程互相等待无法往下执行。现实生活中一个经典的死锁情形就是四辆汽车通过没有红绿灯的十字路口，假如四辆车同时到达中心的，那么它们将形成一个死锁状态。每辆车拥有自己车道上的使用权，但同时也在等另外一辆汽车让出另外一条道的使用权
在多线程问题解决中经常用到锁和条件。但锁和条件不能解决多线程中的所有问题。有两个银行账户:账户1:$200,账号2:$300。现在需要程序进行如下操作:线程1:从账户1转移$300到账户2，从账户2 转移$400到账号1。大家可以想想会发生什么？因为账户1和账户2中的余额全都不足，导致线程1和线程2都无法执行。
PayPal的bug允许通过逐一列举的方式获取付款方式的最后四位数字以及披露任何给定PayPal账户的账户余额和近期交易数据。 介绍 这篇文章详细介绍了一个问题，它允许列举付款方式的最后四位数字（例如
测试中效率最高的锁, 不过经YYKit作者确认, OSSpinLock已经不再线程安全,OSSpinLock有潜在的优先级反转问题
当发生 panic 时，程序会立即停止执行，并打印出 panic 的信息和堆栈跟踪，以便于开发者进行调试和修复。
对于逐步得到结果的复杂递归算法，非常适合使用生成器来实现。要在不使用生成器的情况下实现这些算法，通常必须通过额外的参数来传递部分结果，让递归调用能够接着往下算。通过使用生成器，所有递归调用都只需生成其负责部分的结果。下面的递归版的flatten就是这样做的，你可使用这种策略来遍历图结构和树结构。
在面试过程中，死锁也是高频的考点，因为如果线上环境真多发生了死锁，那真的出大事了。
死锁：是指两个或两个以上的进程（或线程）在执行过程中，因争夺资源而造成的一种互相等待的现象，若无外力作用，它们都将无法推进下去。
Dear，大家好，我是“前端小鑫同学”，😇长期从事前端开发，安卓开发，热衷技术，在编程路上越走越远～ 知识运用： 条件类型的使用与学习； 索引访问类型的使用与学习； 数组解构的应用； 递归的应用；题目分析： 题目地址：898-easy-includes 📷 如上图所示我们需要实现一个includes函数，当我们传入的类型在所给数组中存在在返回true，反之返回false，那么我们就在类型编程实现这么一个通用的类型工具吧。题目解答： 测试用例： 本次的测试用例很多，这道看似简单的问题实际上并不简
AbstractQueuedSynchronizer抽象同步队列简称AQS，它是实现同步器的基础组件，并发包中锁的底层就是使用AQS实现的。
在实际做报表中，我们经常能遇到一些特殊情况需要我们对一张表来进行筛选。最开始白茶写的几期文章，讲解过利用CALCULATE函数和FILTER函数的筛选求和模式，但是当时的思路是限定一个点。比如说我有一份销售退货表，限定条件是“销售”，我不想知道退货的情况。这些都属于单点限制，利用的是“=”取值来判定。
ReentrantLock 介绍 一个可重入的互斥锁，它具有与使用{synchronized}方法和语句访问的隐式监视器锁相同的基本行为和语义，但它具有可扩展的能力。 一个ReentrantLock会被最后一次成功锁定（lock）的线程拥有，在还没解锁（unlock）之前。当锁没有被其他线程拥有的话，一个线程执行『lock』方法将会返回，获取锁成功。一个方法将会立即的返回，如果当前线程已经拥有了这个锁。可以使用『isHeldByCurrentThread』和『getHoldCount』来检查当前线程是否持有
多线程以及多进程改善了系统资源的利用率并提高了系统 的处理能力。然而，并发执行也带来了新的问题——死锁。所谓死锁是指多个线程因竞争资源而造成的一种僵局（互相等待），若无外力作用，这些进程都将无法向前推进。
SwiftUI最强大的功能之一是能够自定义视图的显示和隐藏方式。以前，您已经了解了如何使用常规if条件有条件地包含视图，这意味着当条件更改时，我们可以从视图层次结构中插入或移除视图。
多线程以及多进程改善了系统资源的利用率并提高了系统 的处理能力。然而，并发执行也带来了新的问题——死锁。
本文对 Java 中数组下标越界的概念进行了介绍，讲解了下标越界问题产生的原因，以及如何防范数组下标越界问题。
今天下午的时候，准备顺手写一个简单的脚本，但是发现很多事情较真起来真是寸步难行。在写脚本的过程中碰到了太多的问题，很多时候感觉像要实现的功能更通用，就得做更多的检查，更多的校验也就意味着有更多的预先条件，这些条件里面有些是规范和建议，有些是按照已有的配置情况，尽管如此，自己感觉还是缺少了太多的检查。 先来说说今天尝试的简单脚本，就是给主库添加standby logfile,这个需求听起来非常简单，都甚至在我的半自动化脚本中隐去了，但是把这个需求要落到纸面上来，简直了。 首先这个需求会涉及到下面的几个数据
为了更有效地同步对任何资源的访问，我们可以将条件与任务相关联，让任何线程等待，直到满足某个条件，或者通知其他线程该条件正在满足，以便它们可以解除对自身的阻止。
因为最近有读者投稿，用的是印象笔记，文件格式为 .enex ，一般发文章都用 markdown 格式，这叫我好生苦恼，于是乎，Google 搜了一下，找到了如下解决办法。
死锁（Dead Lock）指的是两个或两个以上的运算单元（进程、线程或协程），都在等待对方停止执行，以取得系统资源，但是没有一方提前退出，就称为死锁。
在生活中，经常会用到条件判断站比如登录网站账号时，系统会判断输入的账号密码是否正确，如果正确，就登录成功。这里的【如果...就...】就是系统遵循的条件判断，其作用在于让计算机明白在什么条件下该去做什么。
在故事基础部分，我提到用户故事通常是日常或者商务语言写成的句子，这些句子描述了用户在其工作职责范围内想要达成的某个目的以及达成该目的需要的功能（手段）。所以书写用户的故事的句式一般都是：As（用户的角色）... I Want（功能或手段）... So That（目的）。根据用户故事的 INVEST 划分原则中 N (Negotiated 可协商的) 原则，故事包含的是对需求的简短描述，具体的细节需要沟通产出，产出物表现为验收条件。
在大多数情况下，这些机制都能很好地完成工作，但却无法实现一些更高级的功能，例如，无法中断一个正在等待获取锁的线程，无法实现限定时间的获取锁机制，无法实现非阻塞结构的加锁规则等。而这些更灵活的加锁机制通常都能够提供更好的活跃性或性能。
先前的发言者已经讨论了如何消费视觉数据来训练能够拥有良好图像表示的视觉理解模型，以及如何构建更通用的图像理解模型。接下来，我们将稍微探讨反向过程，即如何产生视觉数据。在这个教程环节中，我们将重点放在所谓的对齐视角上，看看如何获得与人类意图一致的数据，使得这些数据更有用。
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中与锁相关的条件变量
我们知道现代机器处理器几乎都是多核多线程的，引入多核多线程机制是为了尽可能提升机器整体处理性能。但是多核多线程也会带来很多并发问题，其中很重要的一个问题是数据竞争，数据竞争即多个线程同时访问共享数据而导致了数据冲突（不正确）。数据竞争如果没处理好则意味着整个业务逻辑可能出错，所以在高并发环境中我们要特别注意这点。
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