[译]StackOverflow: 你没见过的七个最好的Java答案
StackOverflow(后边简称so)发展到目前,已经成为了全球开发者的金矿。它能够帮助我们找到在各个领域遇到的问题的最有用的解决方案,同时我们也会从中学习到很多新的东西。这篇文章是在我们审阅了so上最流行的Java问题以及答案后从中挑出来的。即使你是一个有丰富经验的开发者,也能从中学到不少东西。
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Java的性能优化,JVM GC(垃圾回收机制)在学习Java GC 之前,我们需要记住一个单词:stop-the-world 。它会在任何一种GC算法中发生。stop-the-world 意味着JVM因为需要执行GC而停止了应用程序的执行。当stop-the-world 发生时,除GC所需的线程外,所有的线程都进入等待状态,直到GC任务完成。GC优化很多时候就是减少stop-the-world 的发生。
ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是Google的Chubby一个开源的实现,它是集群的管理者,监视着集群中各个节点的状态根据节点提交的反馈进行下一步合理操作。最终,将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。
客户端的读请求可以被集群中的任意一台机器处理,如果读请求在节点上注册了监听器,这个监听器也是由所连接的zookeeper机器来处理。对于写请求,这些请求会同时发给其他zookeeper机器并且达成一致后,请求才会返回成功。因此,随着zookeeper的集群机器增多,读请求的吞吐会提高但是写请求的吞吐会下降。
有序性是zookeeper中非常重要的一个特性,所有的更新都是全局有序的,每个更新都有一个唯一的时间戳,这个时间戳称为zxid(Zookeeper Transaction Id)。而读请求只会相对于更新有序,也就是读请求的返回结果中会带有这个zookeeper最新的zxid。
虽然我们都知道有26个设计模式,但是大多停留在概念层面,真实开发中很少遇到,Mybatis源码中使用了大量的设计模式,阅读源码并观察设计模式在其中的应用,能够更深入的理解设计模式。
Java中的大部分同步类(Lock、Semaphore、ReentrantLock等)都是基于AbstractQueuedSynchronizer(简称为AQS)实现的。AQS是一种提供了原子式管理同步状态、阻塞和唤醒线程功能以及队列模型的简单框架。本文会从应用层逐渐深入到原理层,并通过ReentrantLock的基本特性和ReentrantLock与AQS的关联,来深入解读AQS相关独占锁的知识点,同时采取问答的模式来帮助大家理解AQS。由于篇幅原因,本篇文章主要阐述AQS中独占锁的逻辑和Sync Queue,不讲述包含共享锁和Condition Queue的部分(本篇文章核心为AQS原理剖析,只是简单介绍了ReentrantLock,感兴趣同学可以阅读一下ReentrantLock的源码)。
下面列出本篇文章的大纲和思路,以便于大家更好地理解:

日常的操作中,增删改查都会使用什么类型的锁?其实这个问题,可以分为两个方面,一方面是读,一方面是写。
我们先来看读的部分。读的操作,其实分为两种,分别是一致性读和锁定读,
这里我们温习一下,一致性读其实就是利用事务的MVCC机制,来读取一份数据的快照,所以有的书上也称之为快照读,一致性读是不加锁的,其他的事务是可以对表中的数据记录进行改动的。一般情况下,常见的读,例如:
select * from table;
select * from table left join table2;
这种操作,在RU,RC,RR隔离级别下都是采用一直性读,不加锁的操作。这种情况下,读的并发可以非常高。
再来看看锁定读,如果我们的表当中有索引,我们想在读取记录的时候,获取某一条记录的锁,禁止别的事务对这条记录进行修改,那么我们可以使用下面的语句来对读取的记录加锁:
最常见的并发容器之一,可以用作并发场景下的缓存。底层依然是哈希表,但在JAVA 8中有了不小的改变,而JAVA 7和JAVA 8都是用的比较多的版本,因此经常会将这两个版本的实现方式做一些比较(比如面试中)
一个比较大的差异就是,JAVA 7中采用分段锁来减少锁的竞争,JAVA 8中放弃了分段锁,采用CAS,同时为了防止哈希冲突严重时退化成链表(冲突时会在该位置生成一个链表,哈希值相同的对象就链在一起),会在链表长度达到阈值(8)后转换成红黑树(比起链表,树的查询效率更稳定)。
并发版ArrayList,底层结构也是数组,和ArrayList不同之处在于:当新增和删除元素时会创建一个新的数组,在新的数组中增加或者排除指定对象,最后用新增数组替换原来的数组。
适用场景:由于读操作不加锁,写(增、删、改)操作加锁,因此适用于读多写少的场景。
局限:由于读的时候不会加锁(读的效率高,就和普通ArrayList一样),读取的当前副本,因此可能读取到脏数据。如果介意,建议不用。
看看源码感受下:
1 | public class CopyOnWriteArrayList<E> |
基于CopyOnWriteArrayList实现(内含一个CopyOnWriteArrayList成员变量),也就是说底层是一个数组,意味着每次add都要遍历整个集合才能知道是否存在,不存在时需要插入(加锁)。
适用场景:在CopyOnWriteArrayList适用场景下加一个,集合别太大(全部遍历伤不起)。
基于链表实现的并发队列,使用乐观锁(CAS)保证线程安全。因为数据结构是链表,所以理论上是没有队列大小限制的,也就是说添加数据一定能成功。
基于双向链表实现的并发队列,可以分别对头尾进行操作,因此除了先进先出(FIFO),也可以先进后出(FILO),当然先进后出的话应该叫它栈了。
SkipList即跳表,跳表是一种空间换时间的数据结构,通过冗余数据,将链表一层一层索引,达到类似二分查找的效果

类似HashSet和HashMap的关系,ConcurrentSkipListSet里面就是一个ConcurrentSkipListMap,就不细说了。
基于数组实现的可阻塞队列,构造时必须制定数组大小,往里面放东西时如果数组满了便会阻塞直到有位置(也支持直接返回和超时等待),通过一个锁ReentrantLock保证线程安全。
用offer操作举个例子:
1 | public class ArrayBlockingQueue<E> extends AbstractQueue<E> |
乍一看会有点疑惑,读和写都是同一个锁,那要是空的时候正好一个读线程来了不会一直阻塞吗?
答案就在notEmpty、notFull里,这两个出自lock的小东西让锁有了类似synchronized + wait + notify的功能。
基于链表实现的阻塞队列,想比与不阻塞的ConcurrentLinkedQueue,它多了一个容量限制,如果不设置默认为int最大值。
类似LinkedBlockingQueue,但提供了双向链表特有的操作。
构造时可以传入一个比较器,可以看做放进去的元素会被排序,然后读取的时候按顺序消费。某些低优先级的元素可能长期无法被消费,因为不断有更高优先级的元素进来。
一个虚假的队列,因为它实际上没有真正用于存储元素的空间,每个插入操作都必须有对应的取出操作,没取出时无法继续放入。
一个简单的例子感受一下:
1 | import java.util.concurrent.*; |
可以看到,写入的线程没有任何sleep,可以说是全力往队列放东西,而读取的线程又很不积极,读一个又sleep一会。输出的结果却是读写操作成对出现。
JAVA中一个使用场景就是Executors.newCachedThreadPool(),创建一个缓存线程池。
1 | public static ExecutorService newCachedThreadPool() { |
实现了接口TransferQueue,通过transfer方法放入元素时,如果发现有线程在阻塞在取元素,会直接把这个元素给等待线程。如果没有人等着消费,那么会把这个元素放到队列尾部,并且此方法阻塞直到有人读取这个元素。和SynchronousQueue有点像,但比它更强大。
可以使放入队列的元素在指定的延时后才被消费者取出,元素需要实现Delayed接口。
上面简单介绍了JAVA并发包下的一些容器类,知道有这些东西,遇到合适的场景时就能想起有个现成的东西可以用了。想要知其所以然,后续还得再深入探索一番。