让人恶心的多线程代码,性能怎么优化!

news/2024/5/20 6:42:35/文章来源:https://blog.csdn.net/Javatutouhouduan/article/details/128340696

Java 中最烦人的,就是多线程,一不小心,代码写的比单线程还慢,这就让人非常尴尬。

通常情况下,我们会使用 ThreadLocal 实现线程封闭,比如避免 SimpleDateFormat 在并发环境下所引起的一些不一致情况。其实还有一种解决方式。通过对parse方法进行加锁,也能保证日期处理类的正确运行,代码如图。

1. 锁很坏

但是,锁这个东西,很坏。就像你的贞操锁,一开一闭热情早已烟消云散。

所以,锁对性能的影响,是非常大的。对资源加锁以后,资源就被加锁的线程所独占,其他的线程就只能排队等待这个锁。此时,程序由并行执行,变相的变成了顺序执行,执行速度自然就降低了。

下面是开启了50个线程,使用ThreadLocal和同步锁方式性能的一个对比。

Benchmark                                 Mode  Cnt     Score      Error   Units
SynchronizedNormalBenchmark.sync         thrpt   10  2554.628 ± 5098.059  ops/ms
SynchronizedNormalBenchmark.threadLocal  thrpt   10  3750.902 ±  103.528  ops/ms
========去掉业务影响========  
Benchmark                                 Mode  Cnt        Score        Error   Units
SynchronizedNormalBenchmark.sync         thrpt   10    26905.514 ±   1688.600  ops/ms
SynchronizedNormalBenchmark.threadLocal  thrpt   10  7041876.244 ± 355598.686  ops/ms

可以看到,使用同步锁的方式,性能是比较低的。如果去掉业务本身逻辑的影响(删掉执行逻辑),这个差异会更大。代码执行的次数越多,锁的累加影响越大,对锁本身的速度优化,是非常重要的。

我们都知道,Java 中有两种加锁的方式,一种就是常见的synchronized 关键字,另外一种,就是使用 concurrent 包里面的 Lock。针对于这两种锁,JDK 自身做了很多的优化,它们的实现方式也是不同的。

2. synchronied原理

synchronized关键字给代码或者方法上锁时,都有显示的或者隐藏的上锁对象。当一个线程试图访问同步代码块时,它首先必须得到锁,退出或抛出异常时必须释放锁。

  • 给普通方法加锁时,上锁的对象是this

  • 给静态方法加锁时,锁的是class对象。

  • 给代码块加锁,可以指定一个具体的对象作为锁

monitor,在操作系统里,其实就叫做管程。

那么,synchronized 在字节码中,是怎么体现的呢?参照下面的代码,在命令行执行javac,然后再执行javap -v -p,就可以看到它具体的字节码。可以看到,在字节码的体现上,它只给方法加了一个flag:ACC_SYNCHRONIZED。

synchronized void syncMethod() {System.out.println("syncMethod");
}
======字节码=====
synchronized void syncMethod();descriptor: ()Vflags: ACC_SYNCHRONIZEDCode:stack=2, locals=1, args_size=10: getstatic     #4                 3: ldc           #5                         5: invokevirtual #6           8: return

我们再来看下同步代码块的字节码。可以看到,字节码是通过monitorenter和monitorexit两个指令进行控制的。

void syncBlock(){synchronized (Test.class){}
}
======字节码======
void syncBlock();descriptor: ()Vflags:Code:stack=2, locals=3, args_size=10: ldc           #2 2: dup3: astore_14: monitorenter5: aload_16: monitorexit7: goto          1510: astore_211: aload_112: monitorexit13: aload_214: athrow15: returnException table:from    to  target type5     7    10   any10    13    10   any

这两者虽然显示效果不同,但他们都是通过monitor来实现同步的。我们可以通过下面这张图,来看一下monitor的原理。

注意了,下面是面试题目高发地。

如图所示,我们可以把运行时的对象锁抽象的分成三部分。其中,EntrySet 和WaitSet 是两个队列,中间虚线部分是当前持有锁的线程。我们可以想象一下线程的执行过程。

当第一个线程到来时,发现并没有线程持有对象锁,它会直接成为活动线程,进入 RUNNING 状态。

接着又来了三个线程,要争抢对象锁。此时,这三个线程发现锁已经被占用了,就先进入 EntrySet 缓存起来,进入 BLOCKED 状态。此时,从jstack命令,可以看到他们展示的信息都是waiting for monitor entry。

"http-nio-8084-exec-120" #143 daemon prio=5 os_prio=31 cpu=122.86ms elapsed=317.88s tid=0x00007fedd8381000 nid=0x1af03 waiting for monitor entry  [0x00007000150e1000]java.lang.Thread.State: BLOCKED (on object monitor)at java.io.BufferedInputStream.read(java.base@13.0.1/BufferedInputStream.java:263)- waiting to lock <0x0000000782e1b590> (a java.io.BufferedInputStream)at org.apache.commons.httpclient.HttpParser.readRawLine(HttpParser.java:78)at org.apache.commons.httpclient.HttpParser.readLine(HttpParser.java:106)at org.apache.commons.httpclient.HttpConnection.readLine(HttpConnection.java:1116)at org.apache.commons.httpclient.HttpMethodBase.readStatusLine(HttpMethodBase.java:1973)at org.apache.commons.httpclient.HttpMethodBase.readResponse(HttpMethodBase.java:1735)

处于活动状态的线程,执行完毕退出了;或者由于某种原因执行了wait 方法,释放了对象锁,就会进入 WaitSet 队列。这就是在调用wait之前,需要先获得对象锁的原因。就像下面的代码:

synchronized (lock){try {lock.wait();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}
}

此时,jstack显示的线程状态是 WAITING 状态,而原因是in Object.wait()。

"wait-demo" #12 prio=5 os_prio=31 cpu=0.14ms elapsed=12.58s tid=0x00007fb66609e000 nid=0x6103 in Object.wait()  [0x000070000f2bd000]java.lang.Thread.State: WAITING (on object monitor)at java.lang.Object.wait(java.base@13.0.1/Native Method)- waiting on <0x0000000787b48300> (a java.lang.Object)at java.lang.Object.wait(java.base@13.0.1/Object.java:326)at WaitDemo.lambda$main$0(WaitDemo.java:7)- locked <0x0000000787b48300> (a java.lang.Object)at WaitDemo$$Lambda$14/0x0000000800b44840.run(Unknown Source)at java.lang.Thread.run(java.base@13.0.1/Thread.java:830)

发生了这两种情况,都会造成对象锁的释放。进而导致 EntrySet里的线程重新争抢对象锁,成功抢到锁的线程成为活动线程,这是一个循环的过程。

那 WaitSet 中的线程是如何再次被激活的呢?接下来,在某个地方,执行了锁的 notify 或者 notifyAll 命令,会造成WaitSet中 的线程,转移到 EntrySet 中,重新进行锁的争夺。

如此周而复始,线程就可按顺序排队执行。

3. 分级锁

JDK1.8中,synchronized 的速度已经有了显著的提升。那它都做了哪些优化呢?答案就是分级锁。JVM会根据使用情况,对synchronized 的锁,进行升级,它大体可以按照下面的路径:偏向锁->轻量级锁->重量级锁。

锁只能升级,不能降级,所以一旦升级为重量级锁,就只能依靠操作系统进行调度。

和锁升级关系最大的就是对象头里的 MarkWord,它包含Thread ID、Age、Biased、Tag四个部分。其中,Biased 有1bit大小,Tag 有2bit,锁升级就是靠判断Thread Id、Biased、Tag等三个变量值来进行的。

偏向锁

在只有一个线程使用了锁的情况下,偏向锁能够保证更高的效率。

具体过程是这样的。当第一个线程第一次访问同步块时,会先检测对象头Mark Word中的标志位Tag是否为01,以此判断此时对象锁是否处于无锁状态或者偏向锁状态(匿名偏向锁)。

01也是锁默认的状态,线程一旦获取了这把锁,就会把自己的线程ID写到MarkWord中。在其他线程来获取这把锁之前,锁都处于偏向锁状态。

轻量级锁

当下一个线程参与到偏向锁竞争时,会先判断 MarkWord 中保存的线程 ID 是否与这个线程 ID 相等,如果不相等,会立即撤销偏向锁,升级为轻量级锁。

轻量级锁的获取是怎么进行的呢?它们使用的是自旋方式。

参与竞争的每个线程,会在自己的线程栈中生成一个 LockRecord ( LR ),然后每个线程通过 CAS (自旋)的方式,将锁对象头中的 MarkWord 设置为指向自己的 LR 的指针,哪个线程设置成功,就意味着哪个线程获得锁。

当锁处于轻量级锁的状态时,就不能够再通过简单的对比Tag的值进行判断,每次对锁的获取,都需要通过自旋。

当然,自旋也是面向不存在锁竞争的场景,比如一个线程运行完了,另外一个线程去获取这把锁。但如果自旋失败达到一定的次数,锁就会膨胀为重量级锁。

重量级锁

重量级锁即为我们对synchronized的直观认识,这种情况下,线程会挂起,进入到操作系统内核态,等待操作系统的调度,然后再映射回用户态。系统调用是昂贵的,重量级锁的名称由此而来。

如果系统的共享变量竞争非常激烈,锁会迅速膨胀到重量级锁,这些优化就名存实亡。如果并发非常严重,可以通过参数-XX:-UseBiasedLocking禁用偏向锁,理论上会有一些性能提升,但实际上并不确定。

4. Lock

在 concurrent 包里,我们能够发现ReentrantLock和ReentrantReadWriteLock两个类。Reentrant就是可重入的意思,它们和synchronized关键字一样,都是可重入锁。

这里有必要解释一下可重入这个概念,因为在面试的时候经常被问到。它的意思是,一个线程运行时,可以多次获取同一个对象锁。这是因为Java的锁是基于线程的,而不是基于调用的。比如下面这段代码,由于方法a、b、c锁的都是当前的this,线程在调用a方法的时候,就不需要多次获取对象锁。

public synchronized void a(){b();
}
public synchronized void b(){c();
}
public synchronized void c(){
}

主要方法

LOCK是基于AQS(AbstractQueuedSynchronizer)实现的,而AQS 是基于 volitale 和 CAS 实现的。关于CAS,我们将在下一课时讲解。

Lock与synchronized的使用方法不同,它需要手动加锁,然后在finally中解锁。Lock接口比synchronized灵活性要高,我们来看一下几个关键方法。

  • lock: lock方法和synchronized没什么区别,如果获取不到锁,都会被阻塞

  • tryLock: 此方法会尝试获取锁,不管能不能获取到锁,都会立即返回,不会阻塞。它是有返回值的,获取到锁就会返回true

  • tryLock(long time, TimeUnit unit): 与tryLock类似,但它在拿不到锁的情况下,会等待一段时间,直到超时

  • lockInterruptibly: 与lock类似,但是可以锁等待可以被中断,中断后返回InterruptedException

一般情况下,使用lock方法就可以。但如果业务请求要求响应及时,那使用带超时时间的tryLock是更好的选择:我们的业务可以直接返回失败,而不用进行阻塞等待。tryLock这种优化手段,采用降低请求成功率的方式,来保证服务的可用性,高并发场景下经常被使用。

读写锁

但对于有些业务来说,使用Lock这种粗粒度的锁还是太慢了。比如,对于一个HashMap来说,某个业务是读多写少的场景,这个时候,如果给读操作也加上和写操作一样的锁的话,效率就会很慢。

ReentrantReadWriteLock是一种读写分离的锁,它允许多个读线程同时进行,但读和写、写和写是互斥的。使用方法如下所示,分别获取读写锁,对写操作加写锁,对读操作加读锁,并在finally里释放锁即可。

ReentrantReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock();Lock readLock = lock.readLock();Lock writeLock = lock.writeLock();public void put(K k, V v) {writeLock.lock();try {map.put(k, v);} finally {writeLock.unlock();}}
...

那么,除了ReadWriteLock,我们能有更快的读写分离模式么?JDK1.8加入了哪个API?欢迎留言区评论。

公平锁与非公平锁

我们平常用到的锁,都是非公平锁。可以回过头来看一下monitor的原理。当持有锁的线程释放锁的时候,EntrySet里的线程就会争抢这把锁。这个争抢的过程,是随机的,也就是说你并不知道哪个线程会获取对象锁,谁抢到了就算谁的。

这就有一定的概率,某个线程总是抢不到锁,比如,线程通过setPriority 设置的比较低的优先级。这个抢不到锁的线程,就一直处于饥饿状态,这就是线程饥饿的概念。

公平锁通过把随机变成有序,可以解决这个问题。synchronized没有这个功能,在Lock中可以通过构造参数设置成公平锁,代码如下。

public ReentrantReadWriteLock(boolean fair) {sync = fair ? new FairSync() : new NonfairSync();readerLock = new ReadLock(this);writerLock = new WriteLock(this);
}

由于所有的线程都需要排队,需要在多核的场景下维护一个同步队列,在多个线程争抢锁的时候,吞吐量就很低。下面是20个并发之下锁的JMH测试结果,可以看到,非公平锁比公平锁性能高出两个数量级。


Benchmark                      Mode  Cnt      Score      Error   Units
FairVSNoFairBenchmark.fair    thrpt   10    186.144 ±   27.462  ops/ms
FairVSNoFairBenchmark.nofair  thrpt   10  35195.649 ± 6503.375  ops/ms

5. 锁的优化技巧

死锁

我们可以先看一下锁冲突最严重的一种情况:死锁。下面这段示例代码,两个线程分别持有了对方所需要的锁,进入了相互等待的状态,就进入了死锁。面试中手写这段代码的频率,还是挺高的。

public class DeadLockDemo {public static void main(String[] args) {Object object1 = new Object();Object object2 = new Object();Thread t1 = new Thread(() -> {synchronized (object1) {try {Thread.sleep(200);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}synchronized (object2) {}}}, "deadlock-demo-1");t1.start();Thread t2 = new Thread(() -> {synchronized (object2) {synchronized (object1) {}}}, "deadlock-demo-2");t2.start();}
}

使用我们上面提到的,带超时时间的tryLock方法,有一方让步,可以一定程度上避免死锁。

优化技巧

锁的优化理论其实很简单,那就是减少锁的冲突。无论是锁的读写分离,还是分段锁,本质上都是为了避免多个线程同时获取同一把锁。我们可以总结一下优化的一般思路:减少锁的粒度、减少锁持有的时间、锁分级、锁分离 、锁消除、乐观锁、无锁等。

​减少锁粒度
通过减小锁的粒度,可以将冲突分散,减少冲突的可能,从而提高并发量。简单来说,就是把资源进行抽象,针对每类资源使用单独的锁进行保护。比如下面的代码,由于list1和list2属于两类资源,就没必要使用同一个对象锁进行处理。

public class LockLessDemo {List<String> list1 = new ArrayList<>();List<String> list2 = new ArrayList<>();public synchronized void addList1(String v){this.list1.add(v);}public synchronized void addList2(String v){this.list2.add(v);}
}

可以创建两个不同的锁,改善情况如下:

public class LockLessDemo {List<String> list1 = new ArrayList<>();List<String> list2 = new ArrayList<>();final Object lock1 = new Object();final Object lock2 = new Object();public void addList1(String v) {synchronized (lock1) {this.list1.add(v);}}public void addList2(String v) {synchronized (lock2) {this.list2.add(v);}}
}

减少锁持有时间通过让锁资源尽快的释放,减少锁持有的时间,其他线程可更迅速的获取锁资源,进行其他业务的处理。考虑到下面的代码,由于slowMethod不在锁的范围内,占用的时间又比较长,可以把它移动到synchronized代码快外面,加速锁的释放。

public class LockTimeDemo {List<String> list = new ArrayList<>();final Object lock = new Object();public void addList(String v) {synchronized (lock) {slowMethod();this.list.add(v);}}public void slowMethod(){}
}

锁分级锁分级指的是我们文章开始讲解的synchronied锁的锁升级,属于JVM的内部优化。它从偏向锁开始,逐渐会升级为轻量级锁、重量级锁,这个过程是不可逆的。

锁分离我们在上面提到的读写锁,就是锁分离技术。这是因为,读操作一般是不会对资源产生影响的,可以并发执行。写操作和其他操作是互斥的,只能排队执行。所以读写锁适合读多写少的场景。

锁消除通过JIT编译器,JVM可以消除某些对象的加锁操作。举个例子,大家都知道StringBuffer和StringBuilder都是做字符串拼接的,而且前者是线程安全的。

但其实,如果这两个字符串拼接对象用在函数内,JVM通过逃逸分析分析这个对象的作用范围就是在本函数中,就会把锁的影响给消除掉。比如下面这段代码,它和StringBuilder的效果是一样的。

String m1(){StringBuffer sb = new StringBuffer();sb.append("");return sb.toString();
}

End

Java中有两种加锁方式,一种是使用synchronized关键字,另外一种是concurrent包下面的Lock。本课时,我们详细的了解了它们的一些特性,包括实现原理。下面对比如下:

类别SynchronizedLock实现方式monitorAQS底层细节JVM优化Java API分级锁是否功能特性单一丰富锁分离无读写锁锁超时无带超时时间的tryLock可中断否lockInterruptibly

Lock的功能是比synchronized多的,能够对线程行为进行更细粒度的控制。但如果只是用最简单的锁互斥功能,建议直接使用synchronized。有两个原因:

  • synchronized的编程模型更加简单,更易于使用

  • synchronized引入了偏向锁,轻量级锁等功能,能够从JVM层进行优化,同时,JIT编译器也会对它执行一些锁消除动作

多线程代码好写,但bug难找,希望你的代码即干净又强壮,兼高性能与高可靠于一身。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.luyixian.cn/news_show_236549.aspx

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系dt猫网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

深度学习目标检测:YOLOv5实现红绿灯检测(含红绿灯数据集+训练代码)

深度学习目标检测&#xff1a;YOLOv5实现红绿灯检测(含红绿灯数据集训练代码) 1. 前言 本篇博客&#xff0c;我们将手把手教你搭建一个基于YOLOv5的红绿灯目标检测项目。目前&#xff0c;基于YOLOv5s的红绿灯检测精度平均值mAP_0.50.93919&#xff0c;mAP_0.5:0.950.63967&…

【数据结构-JAVA】ArrayList

目录 1. 线性表 2. 顺序表(ArrayList) 2.1 什么是顺序表&#xff1f; 2.2 顺序表的使用 2.2.1 ArrayList 的构造方法 2.2.2 ArrayList 的常规操作 2.2.3 ArrayList 的遍历 2.3 顺序表的优缺点 3. 练习题 3.1 练习1 一道面试题 3.2 练习2 杨辉三角形 3.3 练习3 洗牌算法 3.4 …

PreSTU:一个专门为场景文本理解而设计的简单预训练模型

摘要&#xff1a;在视觉与语言&#xff08;V&L&#xff09;模型中&#xff0c;阅读和推理图像中的文本的能力往往是缺乏的。我们如何才能学习出强大的场景文本理解&#xff08;STU&#xff09;的V&L模型呢&#xff1f;本文分享自华为云社区《场景文本理解预训练PreSTU》…

如何进行系统设计

文章目录1. 理解需求1.1 功能性需求1.2 非功能性需求2. 系统设计3. Api设计4. 数据模型设计5. 高可用、高性能、可监控等数据密集型应用设计凤凰架构 重点&#xff1a;自己整理的非权威&#xff0c;不具代表性&#xff0c;自己去取舍哈。 1. 理解需求 1.1 功能性需求 解决什么…

深度学习 Day22——利用LSTM实现火灾温度预测

深度学习 Day22——利用LSTM实现火灾温度预测 文章目录深度学习 Day22——利用LSTM实现火灾温度预测一、前言二、我的环境三、LSTM介绍1、长期依赖的问题2、LSTM3、LSTM结构四、前期工作1、设置GPU2、导入数据3、数据可视化五、构建数据集1、设置X、y2、设置归一化3、划分数据集…

宽凳科技完成超亿元B1轮融资 率先突破高精地图量产落地

近日&#xff0c;国内领先的高精地图及其智能应用综合解决方案服务商宽凳科技宣布完成B1轮超亿元融资。本轮融资由聚焦于新能源汽车产业链投资及新兴技术产业投资的紫峰资本与信益资本联合领投&#xff0c;崇业投资跟投&#xff0c;同时本轮资本引入了德清政府战略投资&#xf…

Vue3 —— 使用Vite配置环境变量

文章目录 一、为什么要配置环境变量?二、在Vite中配置环境变量 1.环境变量和模式2.环境变量3.生产环境替换4.env 文件总结一、为什么要配置环境变量? 在一个产品的前端开发过程中&#xff0c;一般来说会经历本地开发、测试脚本、开发自测、测试环境、预上线环境&#xff0c;然…

如何计算香港服务器公网带宽的实际下载速度?

如何计算香港服务器公网带宽的实际下载速度?下面分享香港服务器带宽实际下载速度对照表及计算方法&#xff1a; 香港服务器带宽实际下载速度计算方法 香港服务器以1Mbps公网带宽为例&#xff0c;香港服务器1M带宽实际下载速度峰值128KB/S&#xff0c;为什么不是1M/S&#xff0…

educoder:实验13 算法-穷举法和二分法

第1关&#xff1a;百钱百鸡 任务描述 我国古代数学家张丘建在《算经》一书中提出的数学问题&#xff1a;鸡翁一值钱五&#xff0c;鸡母一值钱三&#xff0c;鸡雏三值钱一。百钱买百鸡&#xff0c;问鸡翁、鸡母、鸡雏各几何&#xff1f; 相关知识 为了完成本关任务&#xff…

《纳瓦尔宝典》笔记三——做自己真正感兴趣的事情

你合上书本&#xff0c;留在你脑子里的才真正是你的智慧 目录 一、开始让你兴致盎然&#xff0c;后来又让你觉得索然无味了吗 二、在“成为自己”这件事“上&#xff0c;没有人比你做得好 三、专长无法被教授&#xff0c;但可以被学习 四、上学能带来什么 五、尽量做不需…

OM6621系列国产M4F内核低功耗BLE5.1大内存SoC蓝牙芯片

目录OM6621系列简介OM6621P系列芯片特性应用领域OM6621系列简介 随着5G与物联网时代的到来&#xff0c;智慧城市、电动出行、智能家居、可穿戴设备等应用高速发展&#xff0c;低功耗蓝牙技术在近几年智能化浪潮中的地位也尤为重要。OM6621系列的开发即是为解决国内低功耗蓝牙应…

[整型/浮点型二分算法详解]二分查找算法真的很简单吗

&#x1f3d6;️作者&#xff1a;malloc不出对象 ⛺专栏&#xff1a;《初识C语言》 &#x1f466;个人简介&#xff1a;一名双非本科院校大二在读的科班编程菜鸟&#xff0c;努力编程只为赶上各位大佬的步伐&#x1f648;&#x1f648; 目录前言一、二分查找是什么二、二分查找…

Linux操作系统的安全合规性检查和加固

1. 账号和口令 1.1 禁用或删除无用账号 减少系统无用账号&#xff0c;降低安全风险。 操作步骤 使用命令 userdel 删除不必要的账号。 使用命令 passwd -l 锁定不必要的账号。 使用命令 passwd -u 解锁必要的账号。 1.2 检查特殊账号 检查是否存在空口令和root权限的账号…

DSPE-PEG-N3,磷脂-聚乙二醇-叠氮 点击化学PEG试剂,可用于药物传递、基因转染和生物分子修饰

中文名称 叠氮聚乙二醇磷脂、磷脂聚乙二醇叠氮 简称 N3-PEG-DSPE、DSPE-PEG-N3 物理性质&#xff1a;米白色/白色固体或粘性液体取决于分子量。 溶剂&#xff1a; 溶于大部分有机溶剂&#xff0c;和水有很好的溶解性。 活性基团&#xff1a; N3 反应基…

C++ Reference: Standard C++ Library reference: Containers: map: map: find

C官网参考链接&#xff1a;https://cplusplus.com/reference/map/map/find/ 公有成员函数 <map> std::map::find iterator find (const key_type& k); const_iterator find (const key_type& k) const;获取指向元素的iterator 在容器中搜索键值等于k的元素&…

和ChatGPT大战多个回合,我知道了这些真相

最近&#xff0c;ChatGPT在国内外社交平台上可谓是火出圈了。作为一款人工智能语言模型&#xff0c;它可以和人类以对话的方式进行互动&#xff0c;比你早已熟知的Siri&#xff0c;小度还有小爱同学要更加智能与专业。因为它除了回答问题外还能进行创作&#xff0c;比如写小作文…

服务器多用户共享Anaconda

实验室最近买了台服务器&#xff0c;这篇Blog用来记载一下给ubuntu 20.04的服务器安装一个共享的anaconda的步骤。 安装Anaconda 首先去anaconda的官网下载linux的安装包&#xff0c;推送到服务上。然后进行安装&#xff1a; sudo bash ./Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh…

病毒之Worm.Win32.AutoRun

题外话&#xff1a;在被奥密克戎包围的我(两个室友和我&#xff0c;一个低烧、一个咳嗽、就差我了&#xff0c;这属实是真被包围了丫)在和Worm.Win32.AutoRun决一死战… 本次Worm.Win32.AutoRun的来源&#xff1a; windows电脑上重装vscode&#xff0c;然后没有 mingw-get-setu…

Scala环境搭建

目录1&#xff09;安装步骤2&#xff09;测试3&#xff09;IDEA安装Scala 插件1&#xff09;安装步骤 1.首先确保 JDK1.8 安装成功 2.下载对应的 Scala 安装文件 scala-2.x.zip 3.解压 scala-2.12.11.zip&#xff0c;我这里解压到 F:\software 4.配置 Scala 的环境变量 …

全面解析若依框架(springboot-vue前后分离--后端部分)

1、 若依框架分解 - 启动配置 前端启动 # 进入项目目录 cd ruoyi-ui# 安装依赖 npm install# 强烈建议不要用直接使用 cnpm 安装&#xff0c;会有各种诡异的 bug&#xff0c;可以通过重新指定 registry 来解决 npm 安装速度慢的问题。 npm install --registryhttps://regist…