上述两个并发链接列表都是在“多处理器编程的艺术”( the Art of Multiprocessor Programming)一书中用Java实现的。我想测量每个算法在整个执行过程中消耗的内存量。我只需跟踪每个线程在两个算法中调用“”的次数,并将其作为度量标准。类似地,每当线程调用“删除”时,我都会减少计数器。这是衡量内存消耗的公平标准吗?问题是FineList算法允许我在从链接列表中删除节点后立即“删除”它,因为它是基于锁
我编写了一个小型Go库(),它收集某些变量的运行min/max/avg/stddev。我将其与等效的Java ()进行了比较,令我感到惊讶的是,Java实现要快得多。我想知道为什么。这个库基本上由一个简单的数据存储库组成,其中包含一个锁,用于序列化读和写。实现(、)和Java进行了基准测试,但我不明白为什么:10 threads with 20000 items took 133 millis
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来自Java的Ruby和Python中的整个Global解释器锁(GIL)有点令人吃惊。我已经阅读了一些关于这个问题的内容,并在中找到了以下摘录:
我们就不能摆脱全球解释器锁吗?全局解释器锁( GIL )常常被看作是在高端多处理器服务器计算机上部署Python的一个障碍,因为多线程Python程序实际上只使用一个CPU,因为坚持(几乎)所有Python代码只能在持有GIL时才能运行早在Python1.5的时候,Greg实际上实现了一
默认情况下,使用Hotspot时,CTRL-Break线程转储不会列出哪些线程持有java.lang.concurrent锁。据我所知,使用这些锁,Hotspot无法获得锁是在哪个堆栈帧获得的信息。如果您添加了JVM选项-XX:+PrintConcurrentLocks,那么CTRL-Break堆栈转储将列出(在线程的堆栈跟踪之后)该框架持有的所有并发锁。: RUNNABLE
at com.Tester.longDelay(Tester.java</