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    全网最硬核 Java 新内存模型解析与实验 - 4. Java 新内存访问方式与实验

    相信很多 Java 开发,都使用了 Java 的各种并发同步机制,例如 volatile,synchronized 以及 Lock 等等。也有很多人读过 JSR 第十七章 Threads and Locks(地址:https://docs.oracle.com/javase/specs/jls/se17/html/jls-17.html),其中包括同步、Wait/Notify、Sleep & Yield 以及内存模型等等做了很多规范讲解。但是也相信大多数人和我一样,第一次读的时候,感觉就是在看热闹,看完了只是知道他是这么规定的,但是为啥要这么规定,不这么规定会怎么样,并没有很清晰的认识。同时,结合 Hotspot 的实现,以及针对 Hotspot 的源码的解读,我们甚至还会发现,由于 javac 的静态代码编译优化以及 C1、C2 的 JIT 编译优化,导致最后代码的表现与我们的从规范上理解出代码可能的表现是不太一致的。并且,这种不一致,导致我们在学习 Java 内存模型(JMM,Java Memory Model),理解 Java 内存模型设计的时候,如果想通过实际的代码去试,结果是与自己本来可能正确的理解被带偏了,导致误解。 我本人也是不断地尝试理解 Java 内存模型,重读 JLS 以及各路大神的分析。这个系列,会梳理我个人在阅读这些规范以及分析还有通过 jcstress 做的一些实验而得出的一些理解,希望对于大家对 Java 9 之后的 Java 内存模型以及 API 抽象的理解有所帮助。但是,还是强调一点,内存模型的设计,出发点是让大家可以不用关心底层而抽象出来的一些设计,涉及的东西很多,我的水平有限,可能理解的也不到位,我会尽量把每一个论点的论据以及参考都摆出来,请大家不要完全相信这里的所有观点,如果有任何异议欢迎带着具体的实例反驳并留言。

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    R、Python、Scala 和 Java,到底该使用哪一种大数据编程语言?

    当你找到大数据项目,你首先会怎么做?确定这个项目的问题领域,确定这个项目的基础设施,在往上,确定项目的框架,选择最适合用来处理当前数据的所有内容。这个时候唯一摆在你面前的难题就是,这个项目到底该使用哪种语言。如果整个团队上下都只会一种语言,那么这个问题就简单了:可惜现实中不会出现这种情况。 我们在这个问题上面临很多的选择,这就让选择一门语言成为了一件难事。为了缩小本文的讲解范围,我们就从如今数据处理应用最广泛的语言R、Python、Scala来入手,加上企业应用比较多的Java好了。 在选择语言时,首先

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    使用方舟编译器检查Fastjson OOM问题

    通过介入编译期间进行安全检查是类似于Facebook infer类的产品,为什么要这么做呢?源代码安全检查工具粗略分为两个大的流派,一个是类似于coverity,需要编译,厂家集成实现了cov-build这样的编译工具;另一个是checkmarx直接分析语法树进行检查,再上层的例如p3c、pmd、sonarcube都是基于字节码、数据流的规范检查,执行编译有助于将代码规范起来,缓解路径不可达问题降低误报,SAST不能避免软件工程的莱斯定理(Rice’s Theorem)在图灵机的应用:我们可以把任意程序看成一个从输入到输出上的部分函数(Partial Function),该函数描述了程序的行为,关于程序行为的任何非平凡属性,都不存在可以检查该属性的通用算法,误报是允许在得不到精确值的时候,给出近似答案,这个答案就是一定比例的误报或者漏报。本文即尝试类似RoboVM、SVF使用LLVM的思路进行数据流和控制流的软件错误检测。扩展知识可以看下北大熊英飞教授的软件分析技术(Software Analysis)公开课件https://xiongyingfei.github.io/SA/2018/main.htm。

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    领券