Netty源码性能分析 - ThreadLocal PK FastThreadLocal

时间: 2023-08-28 10:21:17 浏览: 68
FastThreadLocal 是 Netty 中的一个优化版 ThreadLocal 实现。与 JDK 自带的 ThreadLocal 相比,FastThreadLocal 在性能上有所提升。 FastThreadLocal 的性能优势主要体现在以下几个方面: 1. 线程安全性:FastThreadLocal 使用了一种高效的方式来保证线程安全,避免了使用锁的开销,使得在高并发场景下性能更好。 2. 内存占用:FastThreadLocal 的内部数据结构更加紧凑,占用的内存更少,减少了对堆内存的占用,提高了内存的利用效率。 3. 访问速度:FastThreadLocal 在访问时,使用了直接索引的方式,避免了哈希表查找的开销,使得访问速度更快。 在 Netty 源码中,FastThreadLocal 主要被用于优化线程的局部变量存储,提高线程之间的数据隔离性和访问效率。通过使用 FastThreadLocal,Netty 在高性能的网络通信中能够更好地管理线程的局部变量,提供更高的性能和并发能力。 引用中提到的代码片段展示了 Netty 中的 InternalThreadLocalMap 的获取方式。如果当前线程是 FastThreadLocalThread 类型的线程,那么就直接调用 fastGet 方法来获取 InternalThreadLocalMap 实例;否则,调用 slowGet 方法来获取。 fastGet 方法中,会先尝试获取线程的 threadLocalMap 属性,如果不存在则创建一个新的 InternalThreadLocalMap,并设置为线程的 threadLocalMap 属性。最后返回获取到的 threadLocalMap。 slowGet 方法中,通过调用 UnpaddedInternalThreadLocalMap.slowThreadLocalMap 的 get 方法来获取 InternalThreadLocalMap 实例。如果获取到的实例为 null,则创建一个新的 InternalThreadLocalMap,并将其设置到 slowThreadLocalMap 中。最后返回获取到的 InternalThreadLocalMap。 综上所述,FastThreadLocal 是 Netty 中为了优化线程局部变量存储而设计的一种高性能的 ThreadLocal 实现。它通过减少锁的开销、优化内存占用和加快访问速度来提升性能。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [FastThreadLocal源码分析](https://blog.csdn.net/lvlei19911108/article/details/118021402)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [Netty 高性能之道 FastThreadLocal 源码分析(快且安全)](https://blog.csdn.net/weixin_33871366/article/details/94653953)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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