共享变量集英文解释翻译、共享变量集的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 shared variable set

分词翻译：

共享变量的英语翻译：

【计】 shared variable

集的英语翻译：

collect; collection; gather; volume
【电】 set

专业解析

在计算机科学领域，"共享变量集"（Shared Variable Set）指多个执行线程或进程可共同访问和修改的一组变量集合。其核心特征与定义如下：

一、术语定义与核心特性

共享性（Shared）
变量可被并发执行的多个线程、进程或分布式节点访问，打破了数据隔离性。这是实现协作式任务的基础，但也引入了同步挑战（如竞态条件）。
变量（Variable）
存储可变数据的命名内存单元，其值在程序执行过程中可动态改变。区别于常量，共享变量强调数据的可修改性。
集合（Set）
逻辑上相关的变量组合（如线程间通信的缓冲区、分布式系统的状态参数）。集合内的变量通常服务于同一功能目标，需作为整体管理同步机制。

二、技术意义与典型应用

同步需求：必须通过锁（Mutex）、信号量（Semaphore）或原子操作（Atomic Operations）保障数据一致性。例如，Java的synchronized关键字或C#的lock语句用于保护共享变量集。
应用场景：
- 多线程编程：线程间传递计算结果（如全局计数器、任务队列）
- 分布式系统：节点间共享配置参数或状态信息（如数据库连接池）
- 并行计算：多个处理器核心访问同一内存区域（如OpenMP中的共享内存模型）。

三、权威文献参考

IEEE《并行与分布式系统术语标准》
定义共享变量为"可被多个并发执行单元访问的存储单元"，强调其同步原语必要性（IEEE Std 610.12-1990）链接：https://standards.ieee.org/standard/610_12-1990.html
Oracle Java官方文档
阐释volatile关键字如何确保共享变量的可见性，避免线程缓存不一致（Java Concurrency Tutorial）链接：https://docs.oracle.com/javase/tutorial/essential/concurrency/atomic.html
Microsoft C#同步机制指南
分析lock语句对共享变量集的互斥访问控制（.NET Thread Safety）链接：https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/csharp/language-reference/keywords/lock-statement

四、潜在风险与应对

竞态条件（Race Condition）：未同步的并发修改导致数据损坏。解决方案包括使用无锁数据结构（Lock-Free）或事务内存（Transactional Memory）。
内存可见性（Memory Visibility）：线程可能读取过时缓存值。需通过内存屏障（Memory Barrier）或volatile声明强制刷新。

学术补充：Lamport在1978年提出的面包店算法（Bakery Algorithm）是共享变量同步的经典案例，通过排序机制解决多线程互斥问题（参见：Lamport, L. "Time, Clocks, and the Ordering of Events in a Distributed System." Communications of the ACM, 1978）。

网络扩展解释

“共享变量集”是一个计算机科学和编程领域的术语，通常指在并发编程或多线程环境中，被多个线程、进程或计算节点共同访问和操作的一组变量。其核心特征与作用如下：

共享性：这些变量存储在内存的共享区域，允许不同执行单元（如线程、进程）直接读写。例如在多线程服务器中，多个线程可能共享计数器或缓存数据。
同步需求：由于并发访问可能导致竞态条件（race condition），通常需要配合锁（mutex）、信号量（semaphore）等同步机制，例如：
- 使用互斥锁保护共享变量：pthread_mutex_lock(&mutex)
- 原子操作保证数据一致性：C++11的std::atomic<int> counter
应用场景：
- 分布式系统中的全局状态维护（如集群节点共享配置参数）
- GPU并行计算中的显存数据共享
- 数据库连接池的活跃连接数统计
风险与挑战：
- 死锁风险（如两个线程互相等待对方释放锁）
- 内存可见性问题（CPU缓存不一致导致数据过时）
- 调试难度增加（非确定性执行顺序）

在具体技术栈中可能有不同实现，例如TensorFlow的tf.Variable支持在计算图中共享参数，Erlang语言通过消息传递而非共享变量实现并发。开发者需根据具体编程模型选择合适的数据共享策略。