上节我们介绍了ArrayList,ArrayList随机访问效率很高,但插入和删除性能比较低,我们提到了同样实现了List接口的LinkedList,它的特点与ArrayList几乎正好相反,本节我们就来详细介绍LinkedList。 除了实现了List接口外,LinkedList还实现了Deque和Queue接口,可以按照队列、栈和双端队列的方式进行操作,本节会介绍这些用法,同时介绍其实现原理。 我们先来看它的用法。 用法 构造方法 LinkedList的构造方法与ArrayList类似,有两个,一个
本文先用 CountDownLatch 将共享模式说清楚,然后顺着把其他 AQS 相关的类 CyclicBarrier、Semaphore 的源码一起过一下。
最近是上班忙项目,下班带娃,忙的不可开交,连摸鱼的时间都没有了。今天趁假期用图解的方式从源码角度给大家说一下ReentrantLock加锁解锁的全过程。系好安全带,发车了。
在现代软件开发领域,尤其是使用Go语言进行系统设计时,理解并发编程和错误处理是至关重要的。Go语言中的goroutine和recover机制提供了强大的并发控制和错误恢复功能。今天,我们就来深入探讨这一主题,并以一个代码片段作为分析案例。
概念:链表是一种物理存储结构上非连续、非顺序的存储结构,数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的 。 链表是由一个个结点组成,每个结点之间通过链接关系串联起来,每个结点都有一个后继结点,最后一个结点的后继结点为空结点。
本题详细解析都已在代码中注释了: /** * 给一个单链表,头指针为first,请用O(1)时间删除其中节点p * @author chibozhou */ public class DeleteNode { /** * 分析: * 删除单链表中的某一节点常规做法是: * 从头开始扫描单链表,找到p节点的前一个节点q,然后做以下操作: * q.next = p.next; * p = null; * * 这种方法扫描了单链表,因此时间复杂度是O(n)。 * 下
1、异常捕获是针对某一部分可能出错的代码。一旦在运行过程中出现错误,就会误信息写入日志文件或其他处理,然后继续运行后续代码。
前文「JDK源码分析-AbstractQueuedSynchronizer(1)」初步分析了 AQS,其中提到了 Node 节点的「独占模式」和「共享模式」,其实 AQS 也主要是围绕对这两种模式的操作进行的。
1.线性表的定义 若将线性表记为(a1,...,ai-1,ai,ai+1,...,an),则表中ai-1领先于ai,ai领先于ai+1,称ai-1是ai的直接前驱元素,ai+1是ai的直接后继元素。
1) 首先它是一个序列.里面的元素是有顺序的,如果有多个元素,除开头和结尾以外的元素都有一个前驱和一个后继.而开头元素只有后继,结尾元素只有前驱.
maphore 源码分析 1. 在阅读源码时做了大量的注释,并且做了一些测试分析源码内的执行流程,由于博客篇幅有限,并且代码阅读起来没有 IDE 方便,所以在 github 上提供JDK1.8 的源码、详细的注释及测试用例。欢迎大家 star、fork ! 2. 由于个人水平有限,对源码的分析理解可能存在偏差或不透彻的地方还请大家在评论区指出,谢谢! 1. Semephore 简单介绍 一般来说,在 Java 中比较常用的同步工具就是 Lock 和 Synchronized 但是 Java 也加入
Semaphore 源码分析 1. 在阅读源码时做了大量的注释,并且做了一些测试分析源码内的执行流程,由于博客篇幅有限,并且代码阅读起来没有 IDE 方便,所以在 github 上提供JDK1.8 的源码、详细的注释及测试用例。欢迎大家 star、fork ! 2. 由于个人水平有限,对源码的分析理解可能存在偏差或不透彻的地方还请大家在评论区指出,谢谢! 1. Semephore 简单介绍 一般来说,在 Java 中比较常用的同步工具就是 Lock 和 Synchronized 但是 Java 也
前言 上一篇《数据结构和算法之时间复杂度和空间复杂度》中介绍了时间复杂度的概念和常见的时间复杂度,并分别举例子进行了一一说明。这一篇主要介绍线性表。 线性表属于数据结构中逻辑结构中的线性结构。回忆一下,数据结构分为物理结构和逻辑结构,逻辑结构分为线性结构、几何结构、树形结构和图形结构四大结构。其中,线性表就属于线性结构。剩余的三大逻辑结构今后会一一介绍。 线性表 基本概念 线性表(List):由零个或多个数据元素组成的有限序列。 注意: 1.线性表是一个序列。 2.0个元素构成的线性表是空表。 3
LinkedList是一个实现了List接口和Deque接口的双端链表 有关索引的操作可能从链表头开始遍历到链表尾部,也可能从尾部遍历到链表头部,这取决于看索引更靠近哪一端。 LinkedList不是线程安全的,如果想使LinkedList变成线程安全的,可以使用如下方式: List list=Collections.synchronizedList(new LinkedList(...)); iterator()和listIterator()返回的迭代器都遵循fail-fast机制。 从上图可以看出Lin
最近解决了一个生产bug,bug的原因很简单,就是清理缓存的方式不对。本来没啥好说的,但是考虑到我们有时候确实会在一些小问题上栽跟头,最终决定把这个小故事拿出来跟大家分享下。
各位,起床了起床了 小编又来送干货了 今天讲的是数据结构 全文字数:1185字 阅读时间:10分钟 数据结构?啥玩意? * 内容提要: *预备知识 *顺序表(Sequential List) *单链表
队列是一种 先进先出的特殊线性表,简称 FIFO。特殊之处在于只允许在一端插入,在另一端删除
在实际开发中,为了防止异常界面直接被用户看到,往往我们会采用捕捉异常的方式来进一步处理异常。
通过try{}块将可能会出错的代码包裹起来,后接catch块,try块出了错会走catch块,这一过程叫捕获异常。
当Task运行中出现了异常,正常情况下我们在主线程的Try是捕获不到的,而如果在Task内部写try,出现了异常我们会完全不知道。下面就来介绍几个主线程捕获Task异常的方法。
AQS即AbstractQueuedSynchronizer,是用来实现锁和线程同步的一个工具类。大部分操作基于CAS和FIFO队列来实现。
AbstractQueuedSynchronizer (抽象队列同步器,以下简称 AQS)出现在 JDK 1.5 中,由大师 Doug Lea 所创作。AQS 是很多同步器的基础框架,比如 ReentrantLock、CountDownLatch 和 Semaphore 等都是基于 AQS 实现的。除此之外,我们还可以基于 AQS,定制出我们所需要的同步器。
try的工作原理是,当开始一个try语句后,python就在当前程序的上下文中作标记,这样当异常出现时就可以回到这里,try子句先执行,接下来会发生什么依赖于执行时是否出现异常。
开始之前先提一句, JAVA的内置锁在退出临界区之后是会自动释放锁的, 但是ReentrantLock这样的显式锁是需要自己显式的释放的, 所以在加锁之后一定不要忘记在finally块中进行显式的锁释放:
python的异常分为两种,1)、语法错误,在python解释器的语法检测中不通过不能运行代码 2)、异常,python程序运行期检测到的错误被称为异常。在没有做异常处理时,将终止程序并提示异常信息,如:①字符串转换为数字时的类型转换异常,②文件读取时的文件不存在异常,③网络链接时主机不可达异常···等。当Python脚本发生异常时我们需要捕获处理它,否则程序会终止执行。毕竟谁也不希望用着的程序突然的就崩了
关于线性表的基本操作就上面几种,还有几个例如线性表的排序,合并,逆序等等操作。为了文章篇幅,就下次再介绍了。
AQS(AbstractQueuedSynchronizer)是一个用于构建锁和同步器的框架,许多同步器都可以通过AQS很容易并且高效地构造出来。不仅ReentrantLock和Semaphore是基于AQS构建的,还包括CountDownLatch、ReentrantReadWriteLock、SynchronousQueue和FutureTask。
并发队列里面的Iterators是弱一致性的,next返回的是队列某一个时间点或者创建迭代器时候的状态的反映。当创建迭代器后,其他线程删除了该元素时候并不会抛出java.util.ConcurrentModificationException异常,能够保持创建迭代器后的元素一定被正确的next出来。
在Java的面向对象世界中,异常当然也是对象,众多的异常对象就描述了各种不同的异常情况。
现代语言一般都内置了对异常处理的支持,其中较为广泛使用的就是try语句了。(by gashero)且一般来说其子句还包含有except和finally。Python从Modula-3语言得到了关于异常处理的灵感,其异常处理也使用了如上的方法,与Java、C#等语言的异常处理很相像,所以本文对finally的讨论相信也适用于这两种语言,不过我并没有实际测试过,希望大家辨证的看待finally在其他语言中的应用。
panic用于抛出异常,而recover用于捕获异常,recover是Go+的一个内建函数,recover从字面理解意思是恢复,他可以让你的系统从宕机中恢复过来(捕获异常),虽然程序报错了,但是不会宕机,会进行异常捕获处理,且recover仅仅在只在defer延迟函数有有效。比如说我们的某个服务遇到了某种错误,如果不做任何处理的话,服务端宕机了,客户端会一直保持长连接等待,十分不友好,我们这个时候就需要将异常信息返回给客户端。
在上一篇文章里,我们聊到了基于动态数组 ArrayList 线性表,今天我们来讨论一个基于链表的线性表 —— LinkedList。
自旋锁适用于锁占用时间短,即锁保护临界区很小的情景<AQS的自旋锁详解>。它需要保证各缓存数据的一致性,这可能会导致性能问题。因为在多处理器机器上每个线程对应的处理器都对同一个变量进行读写,而每次读写都要同步每个处理器的缓存。此外,自旋锁无法保证公平性,即不保证先到先获得,这就可能造成线程饥饿。
JUC中的许多并发工具类ReentrantLock,CountDownLatch等的实现都依赖AbstractQueuedSynchronizer
正常情况下,从家到公司上班,只需要20分钟!但如果在路上碰到堵车或修路或车突然自燃等问题,那就没办法正常去上班了。其中堵车或修路或车突然自燃等问题就属于异常。
AbstractQueuedSynchronizer继承了AbstractOwnableSynchronizer,这个类只有一个变量:exclusiveOwnerThread,表示当前占用该锁的线程,并且提供了相应的get,set方法。 AQS内部通过一个int类型的成员变量state来控制同步状态,当state=0时,则说明没有任何线程占有共享资源的锁,当state=1时,则说明有线程目前正在使用共享变量,其他线程必须加入同步队列进行等待。 AQS内部通过内部类Node构成FIFO的同步队列来完成线程获取锁的排队工作,同时利用内部类ConditionObject构建等待队列,当Condition调用wait()方法后,线程将会加入等待队列中,而当Condition调用signal()方法后,线程将从等待队列转移动同步队列中进行锁竞争。注意这里涉及到两种队列,一种是同步队列,当线程请求锁而等待的后将加入同步队列等待,而另一种则是等待队列(可有多个),通过Condition调用await()方法释放锁后,将加入等待队列。
一行一行源码分析清楚 AbstractQueuedSynchronizer (三)
在上篇文章中,我们主要看了 AbstractCollection 抽象类 List 接口下的 AbstractList 抽象类,介绍了他们实现了 Collection 中一些抽象方法。在这篇文章中,我们来看一下 List 接口下的一些具体类,也就是我们平常经常使用的一些类:
SEH大概算得上是WINDOWS下公开的秘密了,什么?您还不知道?没关系,下面我来简单地介绍一下。SEH即结构化异常处理(Structured Exception Handling),简单地说就是当程序出现错误时,系统把当前的一些信息压入堆栈,然后转入我们设置好的异常处理程序中执行,在异常处理程序中我们可以终止程序或者修复异常后继续执行。异常处理处理分两种,顶层异常处理和线程异常处理,下面我们要用到的是线程异常处理。具体做法是,每个线程的FS:[0]处都是一个指向包含异常处理程序的结构的指针,这个结构又可以指向下一个结构,从而形成一个异常处理程序链。当发生异常时,系统就沿着这条链执行下去,直到异常被处理为止。我们可以使FS:[0]指向我们自己写的异常处理程序,从而自己处理异常。这里只是关于异常处理的简单介绍,具体内容请参考看雪学院的《加密与解密》及相关的windows编程书籍。 我们都知道用调试器(下面的介绍都以当前流行的调试器OllyDbg为例)可以设置断点,那么当设置断点时调试器究竟是怎样工作的呢?这要分几种情况了,一种是代码断点,即Cracker在某行代码上下断点,这时调试器自动把这行代码的首字节改为CC(即INT3中断,这个修改在OD中不会显示)这样每当程序运行到这里都会产生中断,而调试器可以接管这个中断,从而实现对程序的控制;另一种是内存断点,即当程序对某处内存有操作(读或写)时产生中断,这是直接利用CPU的调试寄存器DRx来完成的;还有一种不太像中断的“中断”,即单步中断,也就是说当你在调试器中选择“步过”某条指令时,程序自动在下一条语句停下来,这其实也属于一种中断,而且可以说是最常用的一种形式了,当我们需要对某段语句详细分析,想找出程序的执行流程和注册算法时必须要进行这一步。是80386以上的INTEL CPU中EFLAGS寄存器,其中的TF标志位表示单步中断。当TF为1时,CPU执行完一条指令后会产生单步异常,进入异常处理程序后TF自动置0。调试器通过处理这个单步异常实现对程序的中断控制。持续地把TF置1,程序就可以每执行一句中断一次,从而实现调试器的单步跟踪功能。 讲到这里,不知聪明的您看出什么问题没有:如果我们的程序本身就含有对单步异常的处理程序会怎么样呢?呵呵,据笔者的实验是,OD会不理睬我们程序自己的单步异常处理程序而自顾自地把异常处理接管了。这其实就给了我们一种很巧妙的方法,我们可以自己把TF置1,然后把注册算法中十分关键的运算放在我们程序自己的单步异常处理程序中。这样当程序在正常条件下执行时,一旦产生单步异常就会转到我们自己写好的异常处理中继续进行而不会受到影响,如果程序被调试,而Cracker选择了按F8步过这段程序,那么这时产生的单步异常会被调试器忽略,这样那些关键的代码就得不到执行,从而产生令人十分迷惑的结果。 好了,说了这么多,下面看一个实际的例子:(MASM32 8.2下编译通过)
你说我随便画的,我可不是随便画的啊,我是有bear而来,来看下AQS基本属性的代码
AQS (Abstract Queued Synchronizer) 是 JDK 提供的一套基于 FIFO 同步队列的阻塞锁和相关同步器的一个同步框架,通过 AQS 我们可以很容易地实现我们自己需要的独占锁或共享锁。 java 中,我们曾经介绍过的信号量、ReentrantLock、CountDownLatch 等工具都是通过 AQS 来实现的。
JVM对异常的默认处理方案 1 package cn.itcast_01; 2 3 /* 4 * 异常:程序出现了不正常的情况。 5 * 6 * 举例:今天天气很好,班长出去旅游。骑着自行车,去山里面呼吸新鲜空气。 7 * 问题1:山路塌陷了,班长及时停住了,但是过不去了。严重的问题。 8 * 问题2:班长出门推自行车,发现气没了,把气吹起来。出发前就应该检查的问题。 9 * 问题3:班长骑着车在山路上惬意的行驶着,山路两边是
上文 我们详细地学习了链表的基本概念,优缺点,也带大家一步步由浅入深地学习了链表的翻转技巧,这一篇我们来看看链表的另一个解题技巧:快慢指针。
通过上一篇《Java 并发(2)AbstractQueuedSynchronizer 源码分析之独占模式》的分析,我们知道了独占模式获取锁有三种方式,分别是不响应线程中断获取,响应线程中断获取,设置超时时间获取。在共享模式下获取锁的方式也是这三种,而且基本上都是大同小异,我们搞清楚了一种就能很快的理解其他的方式。
前文「JDK源码分析-AbstractQueuedSynchronizer(2)」分析了 AQS 在独占模式下获取资源的流程,本文分析共享模式下的相关操作。
独占/共享模式释放锁;由子类实现,仅仅释放锁,释放锁成功不对后继节点进行唤醒操作。
在上一篇《Java 并发系列(1)AbstractQueuedSynchronizer 源码分析之概要分析》中介绍了 AbstractQueuedSynchronizer 基本的一些概念,主要讲了 AQS 的排队区是怎样实现的,什么是独占模式和共享模式以及如何理解结点的等待状态。理解并掌握这些内容是后续阅读 AQS 源码的关键,所以建议读者先看完我的上一篇文章再回过头来看这篇就比较容易理解。
java中AQS是AbstractQueuedSynchronizer类,AQS依赖FIFO队列来提供一个框架,这个框架用于实现锁以及锁相关的同步器,比如信号量、事件等。
Java中可以说是把所有的异常体系都封装了起来,在程序中遇到各种问题时,JVM会直接定位异常情况并在控制台提示。
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