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3.JDK源码分析-Queue,码解 Deque
4.Java并发编程解析 | 基于JDK源码解析Java领域中并发锁之StampedLock锁的设计思想与实现原理 (三)
5.太强了!阿里老哥分享的码解JDK源码学习指南,含8大核心内容讲解
6.JDK成长记7:3张图搞懂HashMap底层原理!码解
concurrenthashmap1.8源码如何详细解析?码解
ConcurrentHashMap在JDK1.8的线程安全机制基于CAS+synchronized实现,而非早期版本的码解外贸企业源码分段锁。
在JDK1.7版本中,码解ConcurrentHashMap采用分段锁机制,码解包含一个Segment数组,码解每个Segment继承自ReentrantLock,码解并包含HashEntry数组,码解每个HashEntry相当于链表节点,码解用于存储key、码解value。码解默认支持个线程并发,码解每个Segment独立,互不影响。
对于put流程,与普通HashMap相似,首先定位至特定的Segment,然后使用ReentrantLock进行操作,后续过程与HashMap基本相同。
get流程简单,通过hash值定位至segment,再遍历链表找到对应元素。需要注意的是,value是volatile的,因此get操作无需加锁。
在JDK1.8版本中,线程安全的关键在于优化了put流程。首先计算hash值,遍历node数组。若位置为空,则通过CAS+自旋方式初始化。
若数组位置为空,尝试使用CAS自旋写入数据;若hash值为MOVED,表示需执行扩容操作;若满足上述条件均不成立,则使用synchronized块写入数据,同时判断链表或转换为红黑树进行插入。仿真软件界面vc源码链表操作与HashMap相同,链表长度超过8时转换为红黑树。
get查询流程与HashMap基本一致,通过key计算位置,若table对应位置的key相同则返回结果;如为红黑树结构,则按照红黑树规则获取;否则遍历链表获取数据。
知乎一天万赞!华为JDK负责人手码JDK源码剖析笔记火了
探索JDK源码,无疑是提升编程技能的高效路径。随着时间的推移,JDK经过了精心打磨,代码结构紧凑,设计模式巧妙,运行效率卓越,凝聚了众多技术大牛的智慧结晶。要提升代码理解力,深入研究JDK源码是不可或缺的步骤。 对于初学者来说,借助他人的深度解析文章无疑能事半功倍。这些文章犹如高人的指导,能让你在学习中站得更高,看得更远。现在,就为你推荐一份极具价值的JDK源码剖析资料。虽然由于篇幅原因,这里只能呈现部分精华内容:第1章:深入多线程基础
第2章:原子操作的Atomic类解析
第3章:Lock与Condition的深入理解
第4章:同步工具类的实战讲解
第5章:并发容器的奥秘揭秘
第6章:线程池与Future的实践指南
第7章:ForkJoinPool的工作原理
第8章:CompletableFuture的全面解析
想要获取完整的详细内容,可以直接点击以下链接获取:[传送门] 如果你对源码学习有持续的热情,我的GitHub资源库也等待你的探索:[传送门]JDK源码分析-Queue, Deque
Queue 和 Deque 是 Java 中的两个接口,分别代表队列和双端队列。
Queue 接口提供了基本的队列操作:入队(enqueue)和出队(dequeue)。同时,Queue 接口有 6 个方法,分为入队、出队和遍历三类。与之不同的是,当队列为空时,element() 方法会抛出异常,而 peek() 方法则会返回 null。谁有水滴筹源码
Deque 接口继承自 Queue 接口,表示双端队列,具备「队列」和「栈」的特性。双端队列可以分别从两端插入和移除元素,而一般队列只能从尾部插入元素、头部移除元素。Deque 接口定义了入队、出队、遍历以及独有的一些操作方法。Deque 作为双端队列,不仅继承了 Queue 的方法,还提供了额外的双端操作。
综上,Queue 提供了基本的队列功能,而 Deque 在 Queue 的基础上增加了双端操作,使其兼具队列和栈的特性。在实际应用中,根据需求选择合适的接口可以提高代码的灵活性和效率。
Java并发编程解析 | 基于JDK源码解析Java领域中并发锁之StampedLock锁的设计思想与实现原理 (三)
在并发编程领域,核心问题涉及互斥与同步。互斥允许同一时刻仅一个线程访问共享资源,同步则指线程间通信协作。多线程并发执行历来面临两大挑战。为解决这些,设计原则强调通过消息通信而非内存共享实现进程或线程同步。
本文探讨的关键术语包括Java语法层面实现的锁与JDK层面锁。Java领域并发问题主要通过管程解决。内置锁的粒度较大,不支持特定功能,因此JDK在内部重新设计,引入新特性,实现多种锁。基于JDK层面的锁大致分为4类。
在Java领域,AQS同步器作为多线程并发控制的基石,包含同步状态、等待与条件队列、独占与共享模式等核心要素。侠义见青天1080源码JDK并发工具以AQS为基础,实现各种同步机制。
StampedLock(印戳锁)是基于自定义API操作的并发控制工具,改进自读写锁,特别优化读操作效率。印戳锁提供三种锁实现模式,支持分散操作热点与削峰处理。在JDK1.8中,通过队列削峰实现。
印戳锁基本实现包括共享状态变量、等待队列、读锁与写锁核心处理逻辑。读锁视图与写锁视图操作有特定队列处理,读锁实现包含获取、释放方式,写锁实现包含释放方式。基于Lock接口的实现区分读锁与写锁。
印戳锁本质上仍为读写锁,基于自定义封装API操作实现,不同于AQS基础同步器。在Java并发编程领域,多种实现与应用围绕线程安全,根据不同业务场景具体实现。
Java锁实现与运用远不止于此,还包括相位器、交换器及并发容器中的分段锁。在并发编程中,锁作为实现方式之一,提供线程安全,但实际应用中锁仅为单一应用,提供并发编程思想。
本文总结Java领域并发锁设计与实现,重点介绍JDK层面锁与印戳锁。文章观点及理解可能存在不足,欢迎指正。技术研究之路任重道远,希望每一份努力都充满价值,未来依然充满可能。筹码分析仪源码
太强了!阿里老哥分享的JDK源码学习指南,含8大核心内容讲解
Java开发中,JDK源码的重要性不言而喻。作为Java运行环境的基石,JDK涵盖了Java的全部运行环境和开发工具,没有它,程序编译都无从谈起。为此,本文将分享一份来自阿里的资深程序员整理的JDK源码学习指南。
这份指南详尽介绍了JDK源码的多个核心内容,包括多线程基础、Atomic类、Lock与Condition接口、同步工具类、并发容器、线程池与Future、ForkJoinPool分治算法、异步编程工具CompletableFuture等。需要这份资料的朋友,请点击此处获取完整版。
以下是学习指南的具体章节:
第1章 多线程基础
第2章 Atomic类
第3章 Lock与Condition
第4章 同步工具类
第5章 并发容器
第6章 线程池与Future
第7章 ForkJoinPool
第8章 CompletableFuture
以上就是这份JDK源码学习笔记的概述,感兴趣的朋友可以点击此处获取完整版资料。
JDK成长记7:3张图搞懂HashMap底层原理!
一句话讲, HashMap底层数据结构,JDK1.7数组+单向链表、JDK1.8数组+单向链表+红黑树。
在看过了ArrayList、LinkedList的底层源码后,相信你对阅读JDK源码已经轻车熟路了。除了List很多时候你使用最多的还有Map和Set。接下来我将用三张图和你一起来探索下HashMap的底层核心原理到底有哪些?
首先你应该知道HashMap的核心方法之一就是put。我们带着如下几个问题来看下图:
如上图所示,put方法调用了putVal方法,之后主要脉络是:
如何计算hash值?
计算hash值的算法就在第一步,对key值进行hashCode()后,对hashCode的值进行无符号右移位和hashCode值进行了异或操作。为什么这么做呢?其实涉及了很多数学知识,简单的说就是尽可能让高和低位参与运算,可以减少hash值的冲突。
默认容量和扩容阈值是多少?
如上图所示,很明显第二步回调用resize方法,获取到默认容量为,这个在源码里是1<<4得到的,1左移4位得到的。之后由于默认扩容因子是0.,所以两者相乘就是扩容大小阈值*0.=。之后就分配了一个大小为的Node[]数组,作为Key-Value对存放的数据结构。
最后一问题是,如何进行hash寻址的?
hash寻址其实就在数组中找一个位置的意思。用的算法其实也很简单,就是用数组大小和hash值进行n-1&hash运算,这个操作和对hash取模很类似,只不过这样效率更高而已。hash寻址后,就得到了一个位置,可以把key-value的Node元素放入到之前创建好的Node[]数组中了。
当你了解了上面的三个原理后,你还需要掌握如下几个问题:
还是老规矩,看如下图:
当hash值计算一致,比如当hash值都是时,Key-Value对的Node节点还有一个next指针,会以单链表的形式,将冲突的节点挂在数组同样位置。这就是数据结构中所提到解决hash 的冲突方法之一:单链法。当然还有探测法+rehash法有兴趣的人可以回顾《数据结构和算法》相关书籍。
但是当hash冲突严重的时候,单链法会造成原理链接过长,导致HashMap性能下降,因为链表需要逐个遍历性能很差。所以JDK1.8对hash冲突的算法进行了优化。当链表节点数达到8个的时候,会自动转换为红黑树,自平衡的一种二叉树,有很多特点,比如区分红和黑节点等,具体大家可以看小灰算法图解。红黑树的遍历效率是O(logn)肯定比单链表的O(n)要好很多。
总结一句话就是,hash冲突使用单链表法+红黑树来解决的。
上面的图,核心脉络是四步,源码具体的就不粘出来了。当put一个之后,map的size达到扩容阈值,就会触发rehash。你可以看到如下具体思路:
情况1:如果数组位置只有一个值:使用新的容量进行rehash,即e.hash & (newCap - 1)
情况2:如果数组位置有链表,根据 e.hash & oldCap == 0进行判断,结果为0的使用原位置,否则使用index + oldCap位置,放入元素形成新链表,这里不会和情况1新的容量进行rehash与运算了,index + oldCap这样更省性能。
情况3:如果数组位置有红黑树,根据split方法,同样根据 e.hash & oldCap == 0进行树节点个数统计,如果个数小于6,将树的结果恢复为普通Node,否则使用index + oldCap,调整红黑树位置,这里不会和新的容量进行rehash与运算了,index + oldCap这样更省性能。
你有兴趣的话,可以分别画一下这三种情况的图。这里给大家一个图,假设都出发了以上三种情况结果如下所示:
上面源码核心脉络,3个if主要是校验了一堆,没做什么事情,之后赋值了扩容因子,不传递使用默认值0.,扩容阈值threshold通过tableSizeFor(initialCapacity);进行计算。注意这里只是计算了扩容阈值,没有初始化数组。代码如下:
竟然不是大小*扩容因子?
n |= n >>> 1这句话,是在干什么?n |= n >>> 1等价于n = n | n >>>1; 而|表示位运算中的或,n>>>1表示无符号右移1位。遇到这种情况,之前你应该学到了,如果碰见复杂逻辑和算法方法就是画图或者举例子。这里你就可以举个例子:假设现在指定的容量大小是,n=cap-1=,那么计算过程应该如下:
n是int类型,java中一般是4个字节,位。所以的二进制: 。
最后n+1=,方法返回,赋值给threshold=。再次注意这里只是计算了扩容阈值,没有初始化数组。
为什么这么做呢?一句话,为了提高hash寻址和扩容计算的的效率。
因为无论扩容计算还是寻址计算,都是二进制的位运算,效率很快。另外之前你还记得取余(%)操作中如果除数是2的幂次方则等同于与其除数减一的与(&)操作。即 hash%size = hash & (size-1)。这个前提条件是除数是2的幂次方。
你可以再回顾下resize代码,看看指定了map容量,第一次put会发生什么。会将扩容阈值threshold,这样在第一次put的时候就会调用newCap = oldThr;使得创建一个容量为threshold的数组,之后从而会计算新的扩容阈值newThr为newCap*0.=*0.=。也就是说map到了个元素就会进行扩容。
除了今天知识,技能的成长,给大家带来一个金句甜点,结束我今天的分享:坚持的三个秘诀之一目标化。
坚持的秘诀除了上一节提到的视觉化,第二个秘诀就是目标化。顾名思义,就是需要给自己定立一个目标。这里要提到的是你的目标不要定的太高了。就比如你想要增加肌肉,给自己定了一个目标,每天5组,每次个俯卧撑,你看到自己胖的身形或者海报,很有刺激,结果开始前两天非常厉害,干劲十足,特别奥利给。但是第三天,你想到要个俯卧撑,你就不想起床,就算起来,可能也会把自己撅死过去......其实你的目标不要一下子定的太大,要从微习惯开始,比如我媳妇从来没有做过俯卧撑,就让她每天从1个开始,不能多,我就怕她收不住,做多了。一开始其实从习惯开始,先变成习惯,再开始慢慢加量。量太大养不成习惯,量小才能养成习惯。很容易做到才能养成,你想想是不是这个道理?
所以,坚持的第二个秘诀就是定一个目标,可以通过小量目标,养成微习惯。比如每天你可以读五分钟书或者5分钟成长记,不要多,我想超过你也会睡着了的.....
最后,大家可以在阅读完源码后,在茶余饭后的时候问问同事或同学,你也可以分享下,讲给他听听。
面试官:从源码分析一下TreeSet(基于jdk1.8)
面试官可能会询问关于TreeSet(基于JDK1.8)的源码分析,实际上,TreeSet与HashSet类似,都利用了TreeMap底层的红黑树结构。主要特性包括:
1. TreeSet是基于TreeMap的NavigableSet实现,元素存储在TreeMap的key中,value为一个常量对象。
2. 不是直接基于TreeMap,而是NavigableMap,因为TreeMap本身就实现了这个接口。
3. 对于内存节省的疑问,TreeSet在add方法中使用PRESENT对象避免了将null作为value可能导致的逻辑冲突。添加重复元素时,PRESENT确保了插入状态的区分。
4. 构造函数提供了多样化的选项,允许自定义比较器和排序器,基本继承自HashSet的特性。
5. 除了基本的增删操作,TreeSet还提供了如返回子集、头部尾部元素、区间查找等方法。
总结来说,TreeSet在排序上优于HashSet,但插入和查找操作由于树的结构会更复杂,不适用于对速度有极高要求的场景。如果不需要排序,HashSet是更好的选择。
感谢您的关注,关于TreeSet的源码解析就介绍到这里。