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2024-11-24 21:51:45 来源:货币相关度 源码 分类:热点

1.画带你彻底弄懂三级缓存和循环依赖的画图问题
2.JDK成长记7:3张图搞懂HashMap底层原理!
3.手把手超详细!解源教你用turtle画一个象棋棋盘附源码

画图了解源码_画图了解源码怎么做

画带你彻底弄懂三级缓存和循环依赖的码画问题

       大家好。我们都知道,图解Spring可以通过三级缓存解决循环依赖的源码问题,这也是画图炫酷个人主页源码php面试中很常见的一个面试题,本文就来着重讨论一下有关循环依赖和三级缓存的解源问题。

一、码画什么是图解循环依赖

       大家平时在写业务的时候应该写过这样的代码。

       其实这种类型就是源码循环依赖,就是画图AService 和BService两个类相互引用。

二、解源三级缓存可以解决的码画循环依赖场景

       如上面所说,大家平时在写这种代码的图解时候,项目其实是源码可以起来的,也就是说其实三级缓存是可以解决这种循环依赖的。

       当然除了这种字段注入,set注入也是可以解决的,代码如下。

       接下来就来探究三级缓存是如何解决这种循环依赖的?

三、Spring的Bean是如何创建出来的

       本文所说的Bean和对象可以理解为同一个意思。

       先说如何解决循环依赖之前,先来了解一下一个Bean创建的大致流程。为什么要说Bean的创建过程,因为循环依赖主要是发生在Bean创建的过程中,知道Bean是如何创建的,才能更好的理解三级缓存的作用。

       其实Spring Bean的生命周期源码剖析我也在微信公众号 三友的java日记 中发过,并且有简单的提到三级缓存,有兴趣的同学可以在关注公众号之后回复 Bean 即可获取文章链接,里面有Bean创建过程更详细的说明。这里我简单画一张图来说一下。

       其实图里的每个阶段还可以分为一些小的阶段,我这里就没画出来了。

       来说一下每个阶段干了什么事。

       BeanDefinition的读取阶段:我们在往Spring容器注入Bean的时候,一般会通过比如xml方式,@Bean注解的方式,@Component注解的方式,其实不论哪一种,容器启动的时候都会去解析这些配置,然后为每个Bean生成一个对应的BeanDefinition,这个BeanDefinition包含了这个Bean的创建的信息,Spring就是根据BeanDefinition去决定如何创建一个符合你要求的Bean

       Bean的实例化阶段:这个阶段主要是将你配置的Bean根据Class的类型创建一个对象出来

       Bean的属性赋值阶段:这个阶段主要是用来处理属性的赋值,比如@Autowired注解的生效就是在这个阶段的

       Bean的初始化阶段:这个阶段主要是回调一些方法,比如你的类实现了InitializingBean接口,那么就会回调afterPropertiesSet方法,同时动态代理其实也是在这个阶段完成的。

       其实从这可以看出,一个Spring Bean的生成要分为很多的阶段,只有这些事都处理完了,这个Bean才是完完全全创建好的Bean,也就是我们可以使用的Bean。

四、差差漫画源码三级缓存指的是哪三级缓存

       这里直接上源码

       第一级缓存:singletonObjects

       存放已经完完全全创建好的Bean,什么叫完完全全创建好的?就是上面说的是,所有的步骤都处理完了,就是创建好的Bean。一个Bean在产的过程中是需要经历很多的步骤,在这些步骤中可能要处理@Autowired注解,又或是处理@Transcational注解,当需要处理的都处理完之后的Bean,就是完完全全创建好的Bean,这个Bean是可以用来使用的,我们平时在用的Bean其实就是创建好的。

       第二级缓存:earlySingletonObjects

       早期暴露出去的Bean,其实也就是解决循环依赖的Bean。早期的意思就是没有完完全全创建好,但是由于有循环依赖,就需要把这种Bean提前暴露出去。其实 早期暴露出去的Bean 跟 完完全全创建好的Bean 他们是同一个对象,只不过早期Bean里面的注解可能还没处理,完完全全的Bean已经处理了完了,但是他们指的还是同一个对象,只不过它们是在Bean创建过程中处于的不同状态,如果早期暴露出去的Bean跟完完全全创建好的Bean不是同一个对象是会报错的,项目也就起不来,这个不一样导致报错问题,这里我会结合一个案例再来写一篇文章,这里不用太care,就认为是一样的。

       第三级缓存:singletonFactories

       存的是每个Bean对应的ObjectFactory对象,通过调用这个对象的getObject方法,就可以获取到早期暴露出去的Bean。

       注意:这里有个很重要的细节就是三级缓存只会对单例的Bean生效,像多例的是无法利用到三级缓存的,通过三级缓存所在的类名DefaultSingletonBeanRegistry就可以看出,仅仅是对SingletonBean也就是单例Bean有效果。

五、三级缓存在Bean生成的过程中是如何解决循环依赖的

       这里我假设项目启动时先创建了AService的Bean,那么就会根据Spring Bean创建的过程来创建。

       在Bean的实例化阶段,就会创建出AService的对象,此时里面的@Autowired注解是没有处理的,创建出AService的对象之后就会构建AService对应的一个ObjectFactory对象放到三级缓存中,通过这个ObjectFactory对象可以获取到AService的早期Bean。

       然后AService继续往下走,到了某一个阶段,开始处理@Autowired注解,要注入BService对象,如图

       要注入BService对象,肯定要去找BService对象,那么他就会从三级缓存中的第一级缓存开始依次查找有没有BService对应的Bean,肯定都没有啊,因为BService还没创建呢。没有该怎么办呢?其实很好办,没有就去创建一个么,祥云发卡网源码这样不就有了么。于是AService的注入BService的过程就算暂停了,因为现在得去创建BService,创建之后才能注入给AService。

       于是乎,BService就开始创建了,当然他也是Spring的Bean,所以也按照Bean的创建方式来创建,先实例化一个BService对象,然后缓存对应的一个ObjectFactory到第三级缓存中,然后就到了需要处理@Autowired注解的时候了,如图。

       @Autowired注解需要注入AService对象。注入AService对象,就需要先去拿到AService对象,此时也会一次从三级缓存查有没有AService。

       先从第一级查,有没有创建好的AService,肯定没有,因为AService此时正在在创建(因为AService在创建的过程中需要注入BService才去创建BService的,虽然此刻代码正在创建BService,但是AService也是在创建的过程中,只不过暂停了,只要BService创建完,AService会继续往下创建);第一级缓存没有,那么就去第二级看看,也没有,没有早期的AService;然后去第三级缓存看看有没有AService对应的ObjectFactory对象,惊天的发现,竟然有(上面提到过,创建出AService的对象之后,会构建AService对应的一个ObjectFactory对象放到三级缓存中),那么此时就会调用AService对应的ObjectFactory对象的getObject方法,拿到早期的AService对象,然后将早期的AService对象放到二级缓存,为什么需要放到二级缓存,主要是怕还有其他的循环依赖,如果还有的话,直接从二级缓存中就能拿到早期的AService对象。

       虽然是早期的AService对象,但是我前面说过,仅仅只是早期的AService对象可能有些Bean创建的步骤还没完成,跟最后完完全全创建好的AService Bean是同一个对象。

       于是接下来就把早期的AService对象注入给BService。

       此时BService的@Autowired注解注入AService对象就完成了,之后再经过其他阶段的处理之后,BService对象就完完全全的创建完了。

       BService对象创建完之后,就会将BService放入第一级缓存,然后清空BService对应的第三级缓存,当然也会去清空第二级缓存,只是没有而已,至于为什么清空,norse黑客大战源码很简单,因为BService已经完全创建好了,如果需要BService那就在第一级缓存中就能查找到,不需要在从第二级或者第三级缓存中找到早期的BService对象。

       BService对象就完完全全的创建完之后,那么接下来该干什么呢?此时当然继续创建AService对象了,你不要忘了为什么需要创建BService对象,因为AService对象需要注入一个BService对象,所以才去创建BService的,那么此时既然BService已经创建完了,那么是不是就应该注入给AService对象了?所以就会将BService注入给AService对象,这下就明白了,BService在构建的时候,已经注入了AService,虽然是早期的AService,但的确是AService对象,现在又把BService注入给了AService,那么是不是已经解决了循环依赖的问题了,AService和BService都各自注入了对方,如图。

       然后AService就会跟BService一样,继续处理其它阶段的,完全创建好之后,也会清空二三级缓存,放入第一级缓存。

       到这里,AService和BService就都创建好了,循环依赖也就解决了。

       这下你应该明白了三级缓存的作用,主要是第二级和第三级用来存早期的对象,这样在有循环依赖的对象,就可以注入另一个对象的早期状态,从而达到解决循环依赖的问题,而早期状态的对象,在构建完成之后,也就会成为完完全全可用的对象。

六、三级缓存无法解决的循环依赖场景1)构造器注入无法解决循环依赖

       上面的例子是通过@Autowired注解直接注入依赖的对象,但是如果通过构造器注入循环依赖的对象,是无法解决的,如代码下

       构造器注入就是指创建AService对象的时候,就传入BService对象,而不是用@Autowired注解注入BService对象。

       运行结果

       启动时就会报错,所以通过构造器注入对象就能避免产生循环依赖的问题,因为如果有循环依赖的话,那么就会报错。

       至于三级缓存为什么不能解决构造器注入的问题呢?其实很好理解,因为上面说三级缓存解决循环依赖的时候主要讲到,在AService实例化之后,会创建对应的ObjectFactory放到第三级缓存,发生循环依赖的时候,可以通过ObjectFactory拿到早期的好看的cms源码AService对象;而构造器注入,是发生在实例化的时候,此时还没有AService对象正在创建,还没完成,压根就还没执行到往第三级添加对应的ObjectFactory的步骤,那么BService在创建的时候,就无法通过三级缓存拿到早期的AService对象,拿不到怎么办,那就去创建AService对象,但是AService不是正在创建么,于是会报错。

2)注入多例的对象无法解决循环依赖**

       启动引导类

       要获取AService对象,因为多例的Bean在容器启动的时候是不会去创建的,所以得去获取,这样就会创建了。

       运行结果

       为什么不能解决,上面在说三级缓存的时候已经说过了,三级缓存只能对单例Bean生效,那么多例是不会起作用的,并且在创建Bean的时候有这么一个判断,那就是如果出现循环依赖并且是依赖的是多例的Bean,那么直接抛异常,源码如下

       注释其实说的很明白,推测出现了循环依赖,抛异常。

       所以上面提到的两种循环依赖的场景,之所以无法通过三级缓存来解决,是因为压根这两种场景就无法使用三级缓存,所以三级缓存肯定解决不掉。\

七、不用三级缓存,用二级缓存能不能解决循环依赖

       遇到这种面试题,你就跟面试官说,如果行的话,Spring的作者为什么不这么写呢?

       哈哈,开个玩笑,接下来说说到底为什么不行。

       这里我先说一下前面没提到的细节,那就是通过ObjectFactory获取的Bean可能是两种类型,第一种就是实例化阶段创建出来的对象,还是一种就是实例化阶段创建出来的对象的代理对象。至于是不是代理对象,取决于你的配置,如果添加了事务注解又或是自定义aop切面,那就需要代理。这里你不用担心,如果这里获取的是代理对象,那么最后完全创建好的对象也是代理对象,ObjectFactory获取的对象和最终完全创建好的还是同一个,不是同一个肯定会报错,所以上面的理论依然符合,这里只是更加的细节化。

       有了这个知识点之后,我们就来谈一下为什么要三级缓存。

       第一级缓存,也就是缓存完全创建好的Bean的缓存,这个缓存肯定是需要的,因为单例的Bean只能创建一次,那么肯定需要第一级缓存存储这些对象,如果有需要,直接从第一级缓存返回。那么如果只能有二级缓存的话,就只能舍弃第二级或者第三级缓存。

       假设舍弃第三级缓存

       舍弃第三级缓存,也就是没有ObjectFactory,那么就需要往第二缓存放入早期的Bean,那么是放没有代理的Bean还是被代理的Bean呢?

       1)如果直接往二级缓存添加没有被代理的Bean,那么可能注入给其它对象的Bean跟最后最后完全生成的Bean是不一样的,因为最后生成的是代理对象,这肯定是不允许的;

       2)那么如果直接往二级缓存添加一个代理Bean呢?

       假设没有循环依赖,提前暴露了代理对象,那么如果跟最后创建好的不一样,那么项目启动就会报错,

       假设没有循环依赖,使用了ObjectFactory,那么就不会提前暴露了代理对象,到最后生成的对象是什么就是什么,就不会报错,

       如果有循环依赖,不论怎样都会提前暴露代理对象,那么如果跟最后创建好的不一样,那么项目启动就会报错

       通过上面分析,如果没有循环依赖,使用ObjectFactory,就减少了提前暴露代理对象的可能性,从而减少报错的可能。

       假设舍弃第二级缓存

       假设舍弃第二级缓存,也就是没有存放早期的Bean的缓存,其实肯定也不行。上面说过,ObjectFactory其实获取的对象可能是代理的对象,那么如果每次都通过ObjectFactory获取代理对象,那么每次都重新创建一个代理对象,这肯定也是不允许的。

       从上面分析,知道为什么不能使用二级缓存了吧,第三级缓存就是为了避免过早地创建代理对象,从而避免没有循环依赖过早暴露代理对象产生的问题,而第二级缓存就是防止多次创建代理对象,导致对象不同。

       本文完。

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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。

手把手超详细!教你用turtle画一个象棋棋盘附源码

       本文教你使用turtle库画出中国象棋棋盘并提供源代码,助你掌握画图技能。

       一、简介

       通过turtle绘制象棋棋盘示意图。

       二、确定尺寸

       设定棋盘尺寸,确保绘图比例合适。

       三、初始化

       初始化棋盘尺寸数据,为绘制做准备。

       四、定义自定义函数

       创建一个函数简化坐标操作,方便后续绘制。

       五、画两个外边框

       使用turtle库绘制棋盘的外部边界。

       六、画棋盘主体

       设计思路,逐步绘制棋盘内部。

       七、画将帅老窝斜线

       根据路径绘制棋盘上的特殊斜线。

       八、绘制楚河汉界

       添加棋盘分割线,增加细节。

       九、完整源代码

       提供Python代码,详细注释,助你快速上手。

       此过程充满挑战,耗时较长,但通过实践可显著提升Python与turtle技能。

       若有关于棋盘绘制的疑问,请直接留言。如有帮助,不妨点赞与转发。感谢你的参与!

       关注Python入门速学,一同深入学习Python。

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