在高性能并发服务器中，对于共享对象的读写是最常见的操作之一，比如全局配置类对象的并发读取和更新，以及更复杂的如copy on write btree、堆栈等的并发读写，最基本的操作都可以简化理解为通过全局共享的指针，并发读取和更新指针所指向对象的操作。最简单的模型如下所示，一个包含了多个字段的结构 ...

　　简介： 对于Python2而言，对于一个全局变量，你的函数里如果只使用到了它的值，而没有对其赋值（指a = XXX这种写法）的话，就不需要声明global。 相反，如果你对其赋了值的话，那么你就需要声明global。 声明global的话，就表示你是在向一个全局变量赋值，而不是在向一个 ...

get_Variable方法，实现共享变量来解决这个问题。这种方法可以使用多套网络模型来训练一套权重。 2 ...

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上一篇，我们谈了谈如何通过同步来保证共享变量的原子性（一个操作或者多个操作要么全部执行并且执行的过程不会被任何因素打断，要么就都不执行），本篇我们来谈一谈如何保证共享变量的可见性（多个线程访问同一个变量时，一个线程修改了这个变量的值，其他线程能够立即看得到修改的值）。 我们使用同步的目的不仅是 ...

线程安全性是我们在进行 Java 并发编程的时候必须要先考虑清楚的一个问题。这个类在单线程环境下是没有问题的，那么我们就能确保它在多线程并发的情况下表现出正确的行为吗？ 我这个人，在没有副业之前，一心扑在工作上面，所以处理的蛮得心应手，心态也一直保持的不错；但有了副业之后，心态就变得像坐过山车 ...

最近开始研究并发的问题，今天找了段代码，是在并发环境共享变量的不安全问题，如下所示： 我创建了一个线程池，是cachedThreadPool，最大支持Integer.MAX_VALUE个线程，具体实现代码如下： 之后再详细说线程池。继续上面的代码，我在主线程中 ...

共享变量 通常情况下，当向Spark操作(如map,reduce)传递一个函数时，它会在一个远程集群节点上执行，它会使用函数中所有变量的副本。这些变量被复制到所有的机器上，远程机器上并没有被更新的变量会向驱动程序回传。在任务之间使用通用的，支持读写的共享变量是低效的。尽管如此，Spark提供 ...