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ArrayList源码分析

一、核心变量 // 序列化ID private static final long serialVersionUID = 8683452581122892189L; // 默认初始化容量 private static final int DEFAULT_CAPACITY = 10; // 空数组 private static final Object[] EMPTY_ELEMENTDATA = {}; // 空数组 private static final Object[] DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA = {}; // 存储数据元素的数组 transient Object[] elementData; // non-private to simplify nested class access // 当前arraylist集合的大小,也就是elementData数组中数据元素的个数 private int size; 二、构造函数 /** * 一:无参构造方法 */ public ArrayList() { this.elementData = DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA; } /** * 二:携带一个int类型的参数,指定arraylist的初始容量 */ public ArrayList(int initialCapacity) { if (initialCapacity > 0) { this.elementData = new Object[initialCapacity]; } else if (initialCapacity == 0) { this.elementData = EMPTY_ELEMENTDATA; } else { throw new IllegalArgumentException("Illegal Capacity: "+ initialCapacity); } } 1、无参构造 可以看到,在构造方法中直接将 elementData 指向 DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA空数组,这个时候该ArrayList的size为初始值0。 1、有参构造 进行参数校验: 参数大于0,则指定数组长度; 参数等于0,则为空数组; 参数小于0,则抛异常。 三、add方法 /** * 一:直接添加数据元素到arraylist的尾部 */ public boolean add(E e) { //是否扩容、记录modCount ensureCapacityInternal(size + 1); // Increments modCount!! //把值添加到数组尾部 elementData[size++] = e; return true; } ---------------------------------------------------------------------- private void ensureCapacityInternal(int minCapacity) { //minCapacity=size+1; //minCapacity表示如果添加成功后,数组的最小长度 //如果为无参构造 if (elementData == DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA) { //取默认长度和minCapacity的最大值,即10 minCapacity = Math.max(DEFAULT_CAPACITY, minCapacity); } //是否扩容 ensureExplicitCapacity(minCapacity); } ---------------------------------------------------------------------- private void ensureExplicitCapacity(int minCapacity) { modCount++; // 如果添加后最小长度大于 数组长度 if (minCapacity - elementData.length > 0) //扩容 grow(minCapacity); } ---------------------------------------------------------------------- private void grow(int minCapacity) { //获取数组长度 int oldCapacity = elementData.length; //1.5倍扩容 int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1); //1.5倍扩容也不够用 if (newCapacity - minCapacity < 0) //扩容后长度=minCapacity newCapacity = minCapacity; //简直最大长度 if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0) newCapacity = hugeCapacity(minCapacity); // 复制 elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity); } 代码中已经有注释了,很清晰。 四、remove方法 /* * 一:根据角标进行remove操作 */ public E remove(int index) { // 1. 对角标越界进行判断 if (index >= size) throw new IndexOutOfBoundsException(outOfBoundsMsg(index)); // 2.modCount自增1 modCount++; // 3.获取到指定下角标位置的数据 E oldValue = (E) elementData[index]; // 4.计算需要移动的元素个数 int numMoved = size - index - 1; if (numMoved > 0) // 5. 指定角标位置后的元素前移一位,效率低 System.arraycopy(elementData, index+1, elementData, index, numMoved); // 6.将size自减1,并将数组末尾置为null,便于垃圾回收 elementData[--size] = null; // clear to let GC do its work // 7.最后将所要删除的数据元素return掉 return oldValue; } /* * 二:根据数据元素进行remove操作 */ public boolean remove(Object o) { if (o == null) { for (int index = 0; index < size; index++) if (elementData[index] == null) { fastRemove(index); return true; } } else { for (int index = 0; index < size; index++) if (o.equals(elementData[index])) { fastRemove(index); return true; } } return false; } ---------------------------------------------------------------------- private void fastRemove(int index) { // 1.modCount的值自增1 modCount++; // 2.计算需要移动的元素个数 int numMoved = size - index - 1; if (numMoved > 0) // 3. 指定角标位置后的元素前移一位 System.arraycopy(elementData, index+1, elementData, index, numMoved); // 4.将size自减1,并将数组末尾置为null,便于垃圾回收 elementData[--size] = null; // clear to let GC do its work } 五、set方法 public void set(E e) { if (lastRet < 0) throw new IllegalStateException(); //检查modCount checkForComodification(); try { ArrayList.this.set(lastRet, e); } catch (IndexOutOfBoundsException ex) { throw new ConcurrentModificationException(); } } ---------------------------------------------------------------------- public E set(int index, E element) { rangeCheck(index); E oldValue = elementData(index); elementData[index] = element; return oldValue; } ---------------------------------------------------------------------- final void checkForComodification() { if (expectedModCount != ArrayList.this.modCount) throw new ConcurrentModificationException(); } 六、get方法 public E get(int index) { rangeCheck(index); checkForComodification(); return ArrayList.this.elementData(offset + index); } ---------------------------------------------------------------------- E elementData(int index) { return (E) elementData[index]; } 七、clear方法 public void clear() { modCount++; // clear to let GC do its work for (int i = 0; i < size; i++) elementData[i] = null; size = 0; } 八、contains方法 public boolean contains(Object o) { return indexOf(o) >= 0; } ---------------------------------------------------------------------- public int indexOf(Object o) { if (o == null) { for (int i = 0; i < size; i++) if (elementData[i]==null) return i; } else { for (int i = 0; i < size; i++) if (o.equals(elementData[i])) return i; } return -1; } 未命名文件.jpg 九、fail-fast机制 ail-fast机制是集合中的一种错误检测机制,我们在操作集合中经常会遇到 java.util.ConcurrentModificationException异常,产生该异常的原因就是fail-fast机制。 实现:如果在迭代期间计数器被修改,那么hasNext或next将抛出concurrentModificationException 缺点:这种检查是没有同步的情况下进行的,因此可能会看到失效的计数值,而迭代器可能并没有意识到已经发生了修改。这是一种设计上的权衡,从而降低了并发修改操作的检测代码对程序性能带来的影响。 十、可能的并发问题 add() EX:a、100个元素,可能最后数组长度不到100。 两个线程并发add,对索引位置5的地方几乎同时赋值,第二个线程会覆盖第一个线程的值,并且size少了1个。 b、假设有两个线程在操作同一个ArrayList,线程一执行step1(容量足够)后被挂起,线程二执行add()方法后,线程一被唤醒,这时线程一因为已经不再判断容量是否足够(已经判断过),执行step2就会出现数组越界 数组容量检测的并发问题 remove 两个线程有可能会想要删除同一个内容,一个线程先完成的时候第二个线程再删,就找不到这个内容了

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CAS原理分析

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/qq_34173549/article/details/79917850 一、锁机制 常用的锁机制有两种: 1、悲观锁:假定会发生并发冲突,屏蔽一切可能违反数据完整性的操作。悲观锁的实现,往往依靠底层提供的锁机制;悲观锁会导致其它所有需要锁的线程挂起,等待持有锁的线程释放锁。 2、乐观锁:假设不会发生并发冲突,每次不加锁而是假设没有冲突而去完成某项操作,只在提交操作时检查是否违反数据完整性。如果因为冲突失败就重试,直到成功为止。乐观锁大多是基于数据版本记录机制实现。为数据增加一个版本标识,比如在基于数据库表的版本解决方案中,一般是通过为数据库表增加一个 “version” 字段来实现。读取出数据时,将此版本号一同读出,之后更新时,对此版本号加一。此时,将提交数据的版本数据与数据库表对应记录的当前版本信息进行比对,如果提交的数据版本号大于数据库表当前版本号,则予以更新,否则认为是过期数据。 乐观锁的缺点是不能解决脏读的问题。 在实际生产环境里边,如果并发量不大且不允许脏读,可以使用悲观锁解决并发问题;但如果系统的并发非常大的话,悲观锁定会带来非常大的性能问题,所以我们就要选择乐观锁定的方法. 锁机制存在以下问题: (1)在多线程竞争下,加锁、释放锁会导致比较多的上下文切换和调度延时,引起性能问题。 (2)一个线程持有锁会导致其它所有需要此锁的线程挂起。 (3)如果一个优先级高的线程等待一个优先级低的线程释放锁会导致优先级倒置,引起性能风险。 二、CAS 操作 JDK 5之前Java语言是靠synchronized关键字保证同步的,这是一种独占锁,也是是悲观锁。java.util.concurrent(J.U.C)种提供的atomic包中的类,使用的是乐观锁,用到的机制就是CAS,CAS(Compare and Swap)有3个操作数,内存值V,旧的预期值A,要修改的新值B。当且仅当预期值A和内存值V相同时,将内存值V修改为B,否则什么都不做。 现代的CPU提供了特殊的指令,允许算法执行读-修改-写操作,而无需害怕其他线程同时修改变量,因为如果其他线程修改变量,那么CAS会检测它(并失败),算法可以对该操作重新计算。而 compareAndSet() 就用这些代替了锁定。 以AtomicInteger为例,研究在没有锁的情况下是如何做到数据正确性的。 [java] view plain copy publicclassAtomicIntegerextendsNumberimplementsjava.io.Serializable{ privatevolatileintvalue; publicfinalintget(){ returnvalue; } publicfinalintgetAndIncrement(){ for(;;){ intcurrent=get(); intnext=current+1; if(compareAndSet(current,next)) returncurrent; } } publicfinalbooleancompareAndSet(intexpect,intupdate){ returnunsafe.compareAndSwapInt(this,valueOffset,expect,update); } 字段value需要借助volatile原语,保证线程间的数据是可见的(共享的)。这样在获取变量的值的时候才能直接读取。然后来看看++i是怎么做到的。getAndIncrement采用了CAS操作,每次从内存中读取数据然后将此数据和+1后的结果进行CAS操作,如果成功就返回结果,否则重试直到成功为止。而compareAndSet利用JNI来完成CPU指令的操作。 [java] view plain copy publicfinalbooleancompareAndSet(intexpect,intupdate){ returnunsafe.compareAndSwapInt(this,valueOffset,expect,update); } 整体的过程就是这样子的,利用CPU的CAS指令,同时借助JNI来完成Java的非阻塞算法。其它原子操作都是利用类似的特性完成的。 而整个J.U.C都是建立在CAS之上的,因此对于synchronized阻塞算法,J.U.C在性能上有了很大的提升。 CAS第一个问题是会导致“ABA问题”。aba实际上是乐观锁无法解决脏数据读取的一种体现。CAS算法实现一个重要前提需要取出内存中某时刻的数据,而在下时刻比较并替换,那么在这个时间差类会导致数据的变化。比如说一个线程one从内存位置V中取出A,这时候另一个线程two也从内存中取出A,并且two进行了一些操作变成了B,然后two又将V位置的数据变成A,这时候线程one进行CAS操作发现内存中仍然是A,然后one操作成功。尽管线程one的CAS操作成功,但是不代表这个过程就是没有问题的。如果链表的头在变化了两次后恢复了原值,但是不代表链表就没有变化。因此AtomicStampedReference/AtomicMarkableReference就很有用了。 AtomicMarkableReference 类描述的一个<Object,Boolean>的对,可以原子的修改Object或者Boolean的值,这种数据结构在一些缓存或者状态描述中比较有用。这种结构在单个或者同时修改Object/Boolean的时候能够有效的提高吞吐量。AtomicStampedReference 类维护带有整数“标志”的对象引用,可以用原子方式对其进行更新。对比AtomicMarkableReference 类的<Object,Boolean>,AtomicStampedReference 维护的是一种类似<Object,int>的数据结构,其实就是对对象(引用)的一个并发计数(标记版本戳stamp)。但是与AtomicInteger 不同的是,此数据结构可以携带一个对象引用(Object),并且能够对此对象和计数同时进行原子操作。 [java] view plain copy

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GCD源码分析

背景 最近在浏览React Native代码的时候发现有提到Main Queue和Main Thread的区别,很早就有阅读GCD源码的冲动,这回总算找到机会了。 阅读源码之前先给个结论:Main Thread 和 Main Queue是两个不同的东西。 Main Queue IS bound to Main Thread. Main Thread IS NOT bound to Main Queue. 源码剖析 关键点 queue和线程的关系 JUST REMEMBER THIS PNG!! slowpath vs fastpath 可能大家对__builtin_expect比较熟悉,这是编译器可以用来优化执行速度的函数。程序员在写if条件的时候,可能知道比较的值更可能是哪种情况,因此就可以使用fastpath或者slowpath来告诉编译器,让编

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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