| 根據(jù)運行的環(huán)境，操作系統(tǒng)可以分為桌面操作系統(tǒng)，手機操作系統(tǒng)，服務(wù)器操作系統(tǒng)，嵌入式操作系統(tǒng)等。 
讓我們首先看一下死鎖的概念: 一組相互競爭的線程正在互相等待，并導(dǎo)致“永久”阻塞. 我們稱這為僵局. 如果存在死鎖，則必須有一個活鎖. 是活鎖嗎？也就是說，任務(wù)和執(zhí)行程序都不會被阻塞. 由于不滿足某些條件，因此重試->嘗試執(zhí)行->執(zhí)行失敗的過程稱為活動鎖.
只要滿足以下四個條件，就不可避免地會發(fā)生死鎖:
根據(jù)上述四個死鎖條件，只需破壞其中一個條件，就不會發(fā)生死鎖.
其作用是使線程的執(zhí)行結(jié)果對后續(xù)線程的訪問可見.
ThreadLocal實際上是一種線程隔離機制，用于確保在多線程環(huán)境中訪問共享變量的安全性.
/**
* Sets the current thread's copy of this thread-local variable
* to the specified value. Most subclasses will have no need to
* override this method, relying solely on the {@link #initialValue}
* method to set the values of thread-locals.
*
* @param value the value to be stored in the current thread's copy of
* this thread-local.
*/
public void set(T value) {
Thread t = Thread.currentThread();
ThreadLocalMap map = getMap(t);
if (map != null)
map.set(this, value);
else
createMap(t, value);
}
當?shù)貓D不為空時，執(zhí)行map.set（this，value）方法，代碼如下:
private void set(ThreadLocal<?> key, Object value) {
// We don't use a fast path as with get() because it is at
// least as common to use set() to create new entries as
// it is to replace existing ones, in which case, a fast
// path would fail more often than not.
Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
//根據(jù)哈希碼和數(shù)組長度求得元素的放置位置，即Entry數(shù)組的下標
int i = key.threadLocalHashCode & (len-1);
//從i開始遍歷到數(shù)組的最后一個Entry（進行線性探索）
for (Entry e = tab[i];
e != null;
e = tab[i = nextIndex(i, len)]) {
ThreadLocal<?> k = e.get();
//如果key相等，就覆蓋value
if (k == key) {
e.value = value;
return;
}
//如果key為空，用新的key，value，同時清理歷史key=null（弱引用）的舊數(shù)據(jù)
if (k == null) {
replaceStaleEntry(key, value, i);
return;
}
}
tab[i] = new Entry(key, value);
int sz = ++size;
//如果超過設(shè)置的閥值，則需要進行擴容
if (!cleanSomeSlots(i, sz) && sz >= threshold)
rehash();
}
上面的源代碼中使用了線性檢測方法來解決哈希沖突問題.
那么什么是線性檢測？
線性檢測是一種開放式尋址策略. 哈希表通過密鑰直接訪問數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，并且密鑰通過哈希函數(shù)映射到哈希表中某個位置的訪問記錄，從而加快了搜索速度. 該存儲記錄稱為哈希表（也稱為哈希表）.
有兩種方法可以解決此沖突:
一個流行的解釋是: 當我們下蹲并發(fā)現(xiàn)坑被占用時，我們會尋找下一個坑. 如果后面的坑是空的，那么它將被占用；如果后一個坑被占用，則繼續(xù)遍歷后坑直到找到可用的坑為止，否則您將一直保持holding陷.
private void replaceStaleEntry(ThreadLocal<?> key, Object value,
int staleSlot) {
Entry[] tab = table;
int len = tab.length;
Entry e;
// Back up to check for prior stale entry in current run.
// We clean out whole runs at a time to avoid continual
// incremental rehashing due to garbage collector freeing
// up refs in bunches (i.e., whenever the collector runs).
//向前掃描，查找最前一個無效的slot
int slotToExpunge = staleSlot;
for (int i = prevIndex(staleSlot, len);
(e = tab[i]) != null;
i = prevIndex(i, len))
if (e.get() == null)
//通過循環(huán)遍歷，可以定位到最前面的一個無效的slot
slotToExpunge = i;
// Find either the key or trailing null slot of run, whichever
// occurs first
//從i開始遍歷到數(shù)組的最后一個Entry（進行線性探索）
for (int i = nextIndex(staleSlot, len);
(e = tab[i]) != null;
i = nextIndex(i, len)) {
ThreadLocal<?> k = e.get();
// If we find key, then we need to swap it
// with the stale entry to maintain hash table order.
// The newly stale slot, or any other stale slot
// encountered above it, can then be sent to expungeStaleEntry
// to remove or rehash all of the other entries in run.
//找到匹配的key
if (k == key) {
//更新對應(yīng)的slot對應(yīng)的value
e.value = value;
//與無效的slot進行替換
tab[i] = tab[staleSlot];
tab[staleSlot] = e;
// Start expunge at preceding stale entry if it exists
////如果最早的一個無效的slot和當前的staleSlot相等，則從i作為清理的起點
if (slotToExpunge == staleSlot)
slotToExpunge = i;
//從slotToExpunge開始做一次連續(xù)的清理
cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len);
return;
}
// If we didn't find stale entry on backward scan, the
// first stale entry seen while scanning for key is the
// first still present in the run.
//如果當前的slot已經(jīng)無效，并且向前掃描過程中沒有無效slot，則更新slotToExpunge為當前位置
if (k == null && slotToExpunge == staleSlot)
slotToExpunge = i;
}
// If key not found, put new entry in stale slot
//如果key對應(yīng)的value在entry中不存在，則直接放一個新的entry
tab[staleSlot].value = null;
tab[staleSlot] = new Entry(key, value);
// If there are any other stale entries in run, expunge them
//如果有任何一個無效的slot，則做一次清理
if (slotToExpunge != staleSlot)
cleanSomeSlots(expungeStaleEntry(slotToExpunge), len);
}
ThreadLocal的源代碼如下:
//HASH_INCREMENT是為了讓哈希碼能均勻的分布在2的N次方的數(shù)組里
private static final int HASH_INCREMENT = 0x61c88647;
/**
* Returns the next hash code.
*/
private static int nextHashCode() {
return nextHashCode.getAndAdd(HASH_INCREMENT);
}
它定義了一個魔術(shù)值HASH_INCREMENT = 0x61c88647. 對于實例變量threadLocalHashCode，無論何時創(chuàng)建ThreadLocal實例，此值都將為getAndAdd（0x61c88647）.
HASH_INCREMENT在某種算法的幫助下，哈希碼可以以2的冪次均勻地分布到N次方，這確保了哈希表的分散性并降低了沖突的可能性. 讓我們編寫一些測試代碼:
public class FibonacciHash {
private static final int HASH_INCREMENT = 0x61c88647;
public static void main(String[] args) {
magicHash(16);
magicHash(32);
}
private static void magicHash(int size) {
int hashCode = 0;
for (int i = 0; i < size; i++) {
hashCode = i * HASH_INCREMENT + HASH_INCREMENT;
System.out.print((hashCode & (size - 1)) + " ");
}
System.out.println("");
}
}
執(zhí)行main（）方法的結(jié)果:
7 14 5 12 3 10 1 8 15 6 13 4 11 2 9 0
7 14 21 28 3 10 17 24 31 6 13 20 27 2 9 16 23 30 5 12 19 26 1 8 15 22 29 4 11 18 25 0
生成的哈希碼的分布確實非常均勻，并且沒有沖突.
前端架構(gòu)設(shè)計: 模型驅(qū)動的前端開發(fā)JAVA并發(fā)編程的漸進文章，探討線程安全volatile關(guān)鍵字如何確保可見性數(shù)據(jù)鏈接層eBPF技術(shù)的高性能ACL瀏覽器架構(gòu)，單線程js，事件循環(huán)，消息隊列，宏任務(wù)和微任務(wù)
Web前端技術(shù)交流網(wǎng)絡(luò):
我想創(chuàng)建一個函數(shù)，如果一個單詞中的所有字母都按字母順序出現(xiàn)，則返回true.
但是通話后java多線程避免死鎖，它一直向我返回True，我希望其他人看看出了什么問題
”`
def abcd（）:
a =“ abcdc”
fo ...
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#我下載了vue-element-admin，并在本地npm insatall之后的npm run dev之后報告了一個錯誤. 刪除node_modules后，無法進行重置.
C: UsersLe’novoDesktopproj ...
我最近學(xué)習(xí)了Java語言. 我是新手. 我想使用TCP套接字進行網(wǎng)絡(luò)編程，以使服務(wù)器接受來自客戶端的文件，但是遇到錯誤. 有人知道如何解決嗎？
”`
//這是服務(wù)器端代碼
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在緊急購買功能中，為了防止產(chǎn)品超賣，如果使用redis鎖，則會引入一個鎖. 這里的問題是它是否是...繼續(xù)閱讀關(guān)于同時購買獲得鎖的問題
給出以下代碼，如果__name__ ==“ __main__”怎么辦？
#線程示例
導(dǎo)入時間，線程
def myfunction（字符串，睡眠時間，鎖定java多線程避免死鎖，* args）:
為True時:
lock.acquire（）
...
...請參閱有關(guān)302303的文章...繼續(xù)閱讀有關(guān)HTTP響應(yīng)代碼302303307的兩個問題
**我在Github上提取了一組標準Vue模板以進行本地開發(fā)，并且工作正常. 也就是說，Chrome瀏覽器的“源”模塊無法準確定位源代碼. 如果找不到，則無法對其進行調(diào)試.
**
！[圖片描述]（...
以前，使用全局變量在不同路徑之間共享參數(shù). 我想問一下打開多線程后該怎么辦？ @ app.r ...繼續(xù)閱讀flask使用多個線程后，每個線程中的不同路由如何共享參數(shù)？
在Mac上使用Command + Shift + B快捷鍵構(gòu)建.net核心解決方案時，報告了錯誤: bin / bash: dotnet: 找不到命令te
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