[数组边界条件处理策略]的搜索结果

...。这意味着Lua无法处理除以零的操作，因为它在数学上没有定义。为了避免出现这种囧境，咱们在做除法之前通常得先瞅一眼，看看那个除数是不是零。 3. 无效索引错误 --- Lua中的表（table）是一种非常重要的数据结构，它支持动态索引和关联数组特性。然而，当我们试图访问一个不存在的索引时，就会引发“无效索引”错误： lua -- 无效索引例子 local myTable = {} print(myTable[5]) -- 此处会报错，因为myTable并没有索引为5的元素 Lua会返回错误提示：" attempt to index a nil value"。为了预防这类错误，我们可以使用if语句或者pairs函数预先判断索引是否存在： lua local myTable = {} if myTable[5] then print(myTable[5]) else print("Index not found.") end 4. 其他常见表达式错误 --- 除了上述两种情况外，Lua还可能在其他类型的表达式计算中出现错误。例如，对未初始化的变量进行操作： lua -- 未初始化变量的例子 local uninitializedVar print(uninitializedVar + 1) -- 这将导致"nil value"错误 解决这个问题的方法是在使用变量之前确保其已被初始化： lua local initializedVar = 0 print(initializedVar + 1) -- 现在这段代码将会正常执行，输出1 5. 结论与思考 --- 在Lua编程过程中，理解并妥善处理表达式计算错误是我们编写健壮代码的关键步骤。通过不断实践和探索，我们可以学会如何预见和规避这些陷阱。记得时刻打起精神，像给我们的代码穿上逻辑盔甲、装备上条件语句武器一样，让咱们的Lua程序就算遇到突发状况也能稳如老狗，表现出超强的适应力和稳定性。说真的，编程可不只是敲代码实现功能那么简单，它更像是一个解决难题、迎接挑战的大冒险，这个过程中充满了咱们人类智慧的灵光乍现和饱含情感的深度思考，可带劲儿了！ 以上示例只是冰山一角，实际编程中可能会有更多的潜在问题等待我们去发现和解决。因此，让我们一起深入Lua的世界，不断提升自己的编程技艺吧！

...用枚举法寻找满足特定条件的整数解组合是一个核心技巧。此类题目通常涉及到多变量约束下的计数问题，而对区间范围内的整数进行有效筛选并计算其组合方案是关键。 近期，在ACM国际大学生程序设计竞赛（ACM-ICPC）中也出现了类似的问题，参赛者需根据给定的边界条件，找出所有合法的三角形边长组合。其中，部分优秀解法借鉴了上述文章中的思路，通过枚举中间变量并结合不等式约束来优化搜索空间，从而提高算法效率。 进一步探究，我们可以发现这类问题与计算机科学中的动态规划、贪心算法以及图论中的网络流问题有着内在联系。例如，通过对三角形两边之和大于第三边这一基本性质的灵活运用，可以构建出状态转移方程，进而应用动态规划方法求解更复杂的版本。 同时，经典数学著作《组合数学》（作者：Richard P. Stanley）中有大量关于组合计数的理论知识和实践案例，书中详尽探讨了在有限集合上定义各种结构，并计算满足特定属性的对象数量的方法。这为理解和解决此类涉及整数序列限制及组合优化的问题提供了坚实的理论基础。 此外，当前AI领域中的一些研究也在探索利用机器学习技术解决复杂的组合优化问题，例如通过深度学习模型预测可能的最优解分布，辅助或取代传统的枚举和搜索策略。这种跨学科的研究方向为我们处理大规模、高维度的组合问题提供了新的视野和手段。 总之，从经典的数学理论到现代的计算机科学与人工智能前沿，对于限定条件下三角形边长组合计数问题的深入理解与解决，不仅能够提升我们在各类竞赛中的实战能力，更能帮助我们掌握一系列通用的分析问题和解决问题的策略，具有很高的教育价值和实际意义。

批流一体处理：在Apache Flink中切换between Batch and Streaming modes 批处理和流处理是大数据处理中的两种核心模式，而Apache Flink以其独特的设计理念实现了批与流的一体化处理。本文将深入探讨Flink如何无缝切换并高效执行批处理和流处理任务，并通过丰富的代码示例帮助你理解这一机制。 1. Apache Flink 批流一体的统一计算引擎 （1）Flink的设计哲学 Apache Flink的核心理念是将批视为一种特殊的流——有限流，从而实现了一种基于流处理的架构去同时处理无限流数据和有界数据集。这种设计简直让开发者们乐开了花，从此以后再也不用头疼选择哪种处理模型了。无论是对付那些堆积如山的历史数据，还是实时流动的数据流，都能轻松驾驭，只需要同一套API就能搞定编写工作。这样一来，不仅开发效率噌噌噌地往上飙，连资源利用率也得到了前所未有的提升，真可谓是一举两得的超级福利！ （2）批流一体的实现原理 在Flink中，所有的数据都被视作数据流，即便是静态的批数据，也被看作是无界流的一个切片。这就意味着，批处理的任务其实可以理解为流处理的一个小弟，只需要在数据源那里设定一个特定的边界条件，就一切搞定了。这么做的优点就在于，开发者能够用一个统一的编程套路，来应对各种不同的应用场景，轻轻松松实现批处理和流处理之间的无缝切换。就像是你有了一个万能工具箱，甭管是组装家具还是修理电器，都能游刃有余地应对，让批处理和流处理这两种模式切换起来就像换扳手一样自然流畅。 2. 切换批处理与流处理模式的实战演示 （1）定义DataStream API java import org.apache.flink.api.common.functions.MapFunction; import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream; import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment; public class BatchToStreamingExample { public static void main(String[] args) throws Exception { // 创建流处理环境 final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); // 假设这是批处理数据源（实际上Flink也支持批处理数据源） DataStream text = env.fromElements("Hello", "World", "Flink", "is", "awesome"); // 流处理操作（映射函数） DataStream mappedStream = text.map(new MapFunction() { @Override public String map(String value) { return value.toUpperCase(); } }); // 在流处理环境中提交作业（这里也可以切换到批处理模式下运行） env.execute("Batch to Streaming Example"); } } （2）从流处理模式切换到批处理模式 上述代码是在流处理环境下运行的，但实际上，只需简单改变数据源，我们就可以轻松地处理批数据。例如，我们可以使用readTextFile方法读取文件作为批数据源： java DataStream text = env.readTextFile("/path/to/batch/data.txt"); 在实际场景中，Flink会根据数据源的特性自动识别并调整内部执行策略，实现批处理模式下的优化执行。 3. 深入探讨批流一体的价值 批处理和流处理模式的无缝切换，不仅简化了编程模型，更使资源调度、状态管理以及故障恢复等底层机制得以统一，极大地提高了系统的稳定性和性能表现。同时呢，这也意味着当业务需求风吹草动时，咱能更灵活地扭动数据处理策略，不用大费周章重构大量代码。说白了，就是“一次编写，到处运行”，真正做到灵活应变，轻松应对各种变化。 总结来说，Apache Flink凭借其批流一体的设计理念和技术实现，让我们在面对复杂多变的大数据应用场景时，拥有了更为强大且高效的武器。无论你的数据是源源不断的实时流，还是静待处理的历史批数据，Flink都能游刃有余地完成使命。这就是批流一体的魅力所在，也是我们深入探索和研究它的价值所在。

...获异常，捕获之后怎么处理异常？你可能已经使用异常一段时间了，但对 .NET/C 的异常机制依然有一些疑惑。那么，可以阅读本文。 本文适用于已经入门 .NET/C 开发，已经开始在实践中抛出和捕获异常，但是对 .NET 异常机制的用法以及原则比较模糊的小伙伴。通过阅读本文，小伙伴们可以迅速在项目中使用比较推荐的异常处理原则来处理异常。 本文内容 快速了解 .NET 的异常机制 Exception 类 捕捉异常 引发异常 创建自定义异常 finally 异常堆栈跟踪 异常处理原则 try-catch-finally 该不该引发异常？ 该不该捕获异常？ 应用程序全局处理异常 抛出哪些异常？ 异常的分类 其他 一些常见异常的原因和解决方法 AccessViolationException 快速了解 .NET 的异常机制 Exception 类 我们大多数小伙伴可能更多的使用 Exception 的类型、Message 属性、StackTrace 以及内部异常来定位问题，但其实 Exception 类型还有更多的信息可以用于辅助定位问题。 Message 用来描述异常原因的详细信息 如果你捕捉到了异常，一般使用这段描述能知道发生的大致原因。 如果你准备抛出异常，在这个信息里面记录能帮助调试问题的详细文字信息。 StackTrace 包含用来确定错误位置的堆栈跟踪（当有调试信息如 PDB 时，这里就会包含源代码文件名和源代码行号） InnerException 包含内部异常信息 Source 这个属性包含导致错误的应用程序或对象的名称 Data 这是一个字典，可以存放基于键值的任意数据，帮助在异常信息中获得更多可以用于调试的数据 HelpLink 这是一个 url，这个 url 里可以提供大量用于说明此异常原因的信息 如果你自己写一个自定义异常类，那么你可以在自定义的异常类中记录更多的信息。然而大多数情况下我们都考虑使用 .NET 中自带的异常类，因此可以充分利用 Exception 类中的已有属性在特殊情况下报告更详细的利于调试的异常信息。 捕捉异常 捕捉异常的基本语法是： try{// 可能引发异常的代码。}catch (FileNotFoundException ex){// 处理一种类型的异常。}catch (IOException ex){// 处理另一种类的异常。} 除此之外，还有 when 关键字用于筛选异常： try{// 可能引发异常的代码。}catch (FileNotFoundException ex) when (Path.GetExtension(ex.FileName) is ".png"){// 处理一种类型的异常，并且此文件扩展名为 .png。}catch (FileNotFoundException ex){// 处理一种类型的异常。} 无论是否有带 when 关键字，都是前面的 catch 块匹配的时候执行匹配的 catch 块而无视后面可能也匹配的 catch 块。 如果 when 块中抛出异常，那么此异常将被忽略，when 中的表达式值视为 false。有个但是，请看：.NET Framework 的 bug？try-catch-when 中如果 when 语句抛出异常，程序将彻底崩溃 - walterlv。 引发异常 引发异常使用 throw 关键字。只是注意如果要重新抛出异常，请使用 throw; 语句或者将原有异常作为内部异常。 创建自定义异常 如果你只是随便在业务上创建一个异常，那么写一个类继承自 Exception 即可： public class MyCustomException : Exception{public string MyCustomProperty { get; }public MyCustomException(string customProperty) => MyCustomProperty = customProperty;} 不过，如果你需要写一些比较通用抽象的异常（用于被继承），或者在底层组件代码中写自定义异常，那么就建议考虑写全异常的所有构造函数，并且加上可序列化： [Serializable]public class InvalidDepartmentException : Exception{public InvalidDepartmentException() : base() { }public InvalidDepartmentException(string message) : base(message) { }public InvalidDepartmentException(string message, Exception innerException) : base(message, innerException) { }// 如果异常需要跨应用程序域、跨进程或者跨计算机抛出，就需要能被序列化。protected InvalidDepartmentException(SerializationInfo info, StreamingContext context) : base(info, context) { } } 在创建自定义异常的时候，建议： 名称以 Exception 结尾 Message 属性的值是一个句子，用于描述异常发生的原因。 提供帮助诊断错误的属性。 尽量写全四个构造函数，前三个方便使用，最后一个用于序列化异常（新的异常类应可序列化）。 finally 异常堆栈跟踪 堆栈跟踪从引发异常的语句开始，到捕获异常的 catch 语句结束。 利用这一点，你可以迅速找到引发异常的那个方法，也能找到是哪个方法中的 catch 捕捉到的这个异常。 异常处理原则 try-catch-finally 我们第一个要了解的异常处理原则是——明确 try catch finally 的用途！ try 块中，编写可能会发生异常的代码。 最好的情况是，你只将可能会发生异常的代码放到 try 块中，当然实际应用的时候可能会需要额外放入一些相关代码。但是如果你将多个可能发生异常的代码放到一个 try 块中，那么将来定位问题的时候你就会很抓狂（尤其是多个异常还是一个类别的时候）。 catch 块的作用是用来 “恢复错误” 的，是用来 “恢复错误” 的，是用来 “恢复错误” 的。 如果你在 try 块中先更改了类的状态，随后出了异常，那么最好能将状态改回来——这可以避免这个类型或者应用程序的其他状态出现不一致——这很容易造成应用程序“雪崩”。举一个例子：我们写一个程序有简洁模式和专业模式，在从简洁模式切换到专业模式的时候，我们设置 IsProfessionalMode 为 true，但随后出现了异常导致没有成功切换为专业模式；然而接下来所有的代码在执行时都判断 IsProfessionalMode 为 true 状态不正确，于是执行了一些非预期的操作，甚至可能用到了很多专业模式中才会初始化的类型实例（然而没有完成初始化），产生大量的额外异常；我们说程序雪崩了，多数功能再也无法正常使用了。 当然如果任务已全部完成，仅仅在对外通知的时候出现了异常，那么这个时候不需要恢复状态，因为实际上已经完成了任务。 你可能会有些担心如果我没有任何手段可以恢复错误怎么办？那这个时候就不要处理异常！——如果不知道如何恢复错误，请不要处理异常！让异常交给更上一层的模块处理，或者交给整个应用程序全局异常处理模块进行统一处理（这个后面会讲到）。 另外，异常不能用于在正常执行过程中更改程序的流程。异常只能用于报告和处理错误条件。 finally 块的作用是清理资源。 虽然 .NET 的垃圾回收机制可以在回收类型实例的时候帮助我们回收托管资源（例如 FileStream 类打开的文件），但那个时机不可控。因此我们需要在 finally 块中确保资源可被回收，这样当重新使用这个文件的时候能够立刻使用而不会被占用。 一段异常处理代码中可能没有 catch 块而有 finally 块，这个时候的重点是清理资源，通常也不知道如何正确处理这个错误。 一段异常处理代码中也可能 try 块留空，而只在 finally 里面写代码，这是为了“线程终止”安全考虑。在 .NET Core 中由于不支持线程终止因此可以不用这么写。详情可以参考：.NET/C 异常处理：写一个空的 try 块代码，而把重要代码写到 finally 中（Constrained Execution Regions） - walterlv。 该不该引发异常？ 什么情况下该引发异常？答案是——这真的是一个异常情况！ 于是，我们可能需要知道什么是“异常情况”。 一个可以参考的判断方法是——判断这件事发生的频率： 如果这件事并不常见，当它发生时确实代表发生了一个错误，那么这件事情就可以认为是异常。 如果这件事经常发生，代码中正常情况就应该处理这件事情，那么这件事情就不应该被认为是异常（而是正常流程的一部分）。 例如这些情况都应该认为是异常： 方法中某个参数不应该传入 null 时但传入了 null 这是开发者使用这个方法时没有遵循此方法的契约导致的，让开发者改变调用此方法的代码就可以完全避免这件事情发生 而下面这些情况则不应该认为是异常： 用户输入了一串字符，你需要将这串字符转换为数字 用户输入的内容本身就千奇百怪，出现非数字的输入再正常不过了，对非数字的处理本就应该成为正常流程的一部分 对于这些不应该认为是异常的情况，编写的代码就应该尽可能避免异常。 有两种方法来避免异常： 先判断再使用。 例如读取文件之前，先判断文件是否存在；例如读取文件流时先判断是否已到达文件末尾。 如果提前判断的成本过高，可采用 TryDo 模式来完成，例如字符串转数字中的 TryParse 方法，字典中的 TryGetValue 方法。 对极为常见的错误案例返回 null（或默认值），而不是引发异常。极其常见的错误案例可被视为常规控制流。通过在这些情况下返回 NULL（或默认值），可最大程度地减小对应用的性能产生的影响。（后面会专门说 null） 而当存在下列一种或多种情况时，应引发异常： 方法无法完成其定义的功能。 根据对象的状态，对某个对象进行不适当的调用。 请勿有意从自己的源代码中引发 System.Exception、System.SystemException、System.NullReferenceException 或 System.IndexOutOfRangeException。 该不该捕获异常？ 在前面 try-catch-finally 小节中，我们提到了 catch 块中应该写哪些代码，那里其实已经说明了哪些情况下应该处理异常，哪些情况下不应该处理异常。一句总结性的话是——如果知道如何从错误中恢复，那么就捕获并处理异常，否则交给更上层的业务去捕获异常；如果所有层都不知道如何处理异常，就交给全局异常处理模块进行处理。 应用程序全局处理异常 对于 .NET 程序，无论是 .NET Framework 还是 .NET Core，都有下面这三个可以全局处理的异常。这三个都是事件，可以自行监听。 AppDomain.UnhandledException 应用程序域未处理的异常，任何线程中未处理掉的异常都会进入此事件中 当这里能够收到事件，意味着应用程序现在频临崩溃的边缘（从设计上讲，都到这里了，也再没有任何代码能够使得程序从错误中恢复了） 不过也可以配置 legacyUnhandledExceptionPolicy 防止后台线程抛出的异常让程序崩溃退出 建议在这个事件中记录崩溃日志，然后对应用程序进行最后的拯救恢复操作（例如保存用户的文档数据） AppDomain.FirstChanceException 应用程序域中的第一次机会异常 我们前面说过，一个异常被捕获时，其堆栈信息将包含从 throw 块到 catch 块之间的所有帧，而在第一次机会异常事件中，只是刚刚 throw 出来，还没有被任何 catch 块捕捉，因此在这个事件中堆栈信息永远只会包含一帧（不过可以稍微变通一下在第一次机会异常 FirstChanceException 中获取比较完整的异常堆栈） 注意第一次机会异常事件即便异常会被 catch 也会引发，因为它引发在 catch 之前 不要认为异常已经被 catch 就万事大吉可以无视这个事件了。前面我们说过异常仅在真的是异常的情况才应该引发，因此如果这个事件中引发了异常，通常也真的意味着发生了错误（差别只是我们能否从错误中恢复而已）。如果你经常在正常的操作中发现可以通过此事件监听到第一次机会异常，那么一定是应用程序或框架中的异常设计出了问题（可能把正常应该处理的流程当作了异常，可能内部实现代码错误，可能出现了使用错误），这种情况一定是要改代码修 Bug 的。而一些被认为是异常的情况下收到此事件则是正常的。 TaskScheduler.UnobservedTaskException 在使用 async / await 关键字编写异步代码的时候，如果一直有 await 传递，那么异常始终可以被处理到；但中间有异步任务没有 await 导致异常没有被传递的时候，就会引发此事件。 如果在此事件中监听到异常，通常意味着代码中出现了不正确的 async / await 的使用（要么应该修改实现避免异常，要么应该正确处理异常并从中恢复错误） 对于 GUI 应用程序，还可以监听 UI 线程上专属的全局异常： WPF：Application.DispatcherUnhandledException 或者 Dispatcher.UnhandledException Windows Forms：Application.ThreadException 关于这些全局异常的处理方式和示例代码，可以参阅博客： WPF UnhandledException - Iron 的博客 - CSDN博客 抛出哪些异常？ 任何情况下都不应该抛出这些异常： 过于抽象，以至于无法表明其含义 Exception 这可是顶级基类，这都抛出来了，使用者再也无法正确地处理此异常了 SystemException 这是各种异常的基类，本身并没有明确的意义 ApplicationException 这是各种异常的基类，本身并没有明确的意义 由 CLR 引发的异常 NullReferenceException 试图在空引用上执行某些方法，除了告诉实现者出现了意料之外的 null 之外，没有什么其它价值了 IndexOutOfRangeException 使用索引的时候超出了边界 InvalidCastException 表示试图对某个类型进行强转但类型不匹配 StackOverflow 表示栈溢出，这通常说明实现代码的时候写了不正确的显式或隐式的递归 OutOfMemoryException 表示托管堆中已无法分出期望的内存空间，或程序已经没有更多内存可用了 AccessViolationException 这说明使用非托管内存时发生了错误 BadImageFormatException 这说明了加载的 dll 并不是期望中的托管 dll TypeLoadException 表示类型初始化的时候发生了错误 .NET 设计失误 FormatException 因为当它抛出来时无法准确描述到底什么错了 首先是你自己不应该抛出这样的异常。其次，你如果在运行中捕获到了上面这些异常，那么代码一定是写得有问题。 如果是捕获到了上面 CLR 的异常，那么有两种可能： 你的代码编写错误（例如本该判空的代码没有判空，又如索引数组超出界限） 你使用到的别人写的代码编写错误（那你就需要找到它改正，或者如果开源就去开源社区中修复吧） 而一旦捕获到了上面其他种类的异常，那就找到抛这个异常的人，然后对它一帧狂扁即可。 其他的异常则是可以抛出的，只要你可以准确地表明错误原因。 另外，尽量不要考虑抛出聚合异常 AggregateException，而是优先使用 ExceptionDispatchInfo 抛出其内部异常。详见：使用 ExceptionDispatchInfo 捕捉并重新抛出异常 - walterlv。 异常的分类 在 该不该引发异常 小节中我们说到一个异常会被引发，是因为某个方法声称的任务没有成功完成（失败），而失败的原因有四种： 方法的使用者用错了（没有按照方法的契约使用） 方法的执行代码写错了 方法执行时所在的环境不符合预期 简单说来，就是：使用错误，实现错误、环境错误。 使用错误： ArgumentException 表示参数使用错了 ArgumentNullException 表示参数不应该传入 null ArgumentOutOfRangeException 表示参数中的序号超出了范围 InvalidEnumArgumentException 表示参数中的枚举值不正确 InvalidOperationException 表示当前状态下不允许进行此操作（也就是说存在着允许进行此操作的另一种状态） ObjectDisposedException 表示对象已经 Dispose 过了，不能再使用了 NotSupportedException 表示不支持进行此操作（这是在说不要再试图对这种类型的对象调用此方法了，不支持） PlatformNotSupportedException 表示在此平台下不支持（如果程序跨平台的话） NotImplementedException 表示此功能尚在开发中，暂时请勿使用 实现错误： 前面由 CLR 抛出的异常代码主要都是实现错误 NullReferenceException 试图在空引用上执行某些方法，除了告诉实现者出现了意料之外的 null 之外，没有什么其它价值了 IndexOutOfRangeException 使用索引的时候超出了边界 InvalidCastException 表示试图对某个类型进行强转但类型不匹配 StackOverflow 表示栈溢出，这通常说明实现代码的时候写了不正确的显式或隐式的递归 OutOfMemoryException 表示托管堆中已无法分出期望的内存空间，或程序已经没有更多内存可用了 AccessViolationException 这说明使用非托管内存时发生了错误 BadImageFormatException 这说明了加载的 dll 并不是期望中的托管 dll TypeLoadException 表示类型初始化的时候发生了错误 环境错误： IOException 下的各种子类 Win32Exception 下的各种子类 …… 另外，还剩下一些不应该抛出的异常，例如过于抽象的异常和已经过时的异常，这在前面一小结中有说明。 其他 一些常见异常的原因和解决方法 在平时的开发当中，你可能会遇到这样一些异常，它不像是自己代码中抛出的那些常见的异常，但也不包含我们自己的异常堆栈。 这里介绍一些常见这些异常的原因和解决办法。 AccessViolationException 当出现此异常时，说明非托管内存中发生了错误。如果要解决问题，需要从非托管代码中着手调查。 这个异常是访问了不允许的内存时引发的。在原因上会类似于托管中的 NullReferenceException。 参考资料 Handling and throwing exceptions in .NET - Microsoft Docs Exceptions and Exception Handling - C Programming Guide - Microsoft Docs 我的博客会首发于 https://blog.walterlv.com/，而 CSDN 会从其中精选发布，但是一旦发布了就很少更新。 如果在博客看到有任何不懂的内容，欢迎交流。我搭建了 dotnet 职业技术学院 欢迎大家加入。 本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可。欢迎转载、使用、重新发布，但务必保留文章署名吕毅（包含链接：https://walterlv.blog.csdn.net/），不得用于商业目的，基于本文修改后的作品务必以相同的许可发布。如有任何疑问，请与我联系。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/WPwalter/article/details/94610764。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

jQuery数组指定元素向前移动 在这个技术分享中，我将带领大家探索如何使用jQuery来对数组中的指定元素进行向前移动的操作。这听上去可能挺复杂的，但其实用点简单的逻辑和jQuery的招数，咱们就能轻轻松松搞定这个功能。 1. 开始之前 在开始之前，我们先要明确一点：虽然jQuery主要是用来操作DOM（文档对象模型）的库，但其内部也提供了一些处理数组的便捷方法。我们将利用这些方法来完成今天的任务。 2. 理解问题 假设我们有一个数组，其中包含了一些数字： javascript var numbers = [1, 2, 3, 4, 5]; 现在，我们需要把数组中的某个特定元素向前移动一位。例如，如果我们要将3这个元素向前移动一位，那么最终结果应该是： javascript [1, 3, 2, 4, 5] 3. 解决方案 3.1 分析 首先，我们需要找到这个元素在数组中的位置。然后，将它与前一个元素交换位置。这个过程听起来不难，但是实现起来需要考虑几个关键点。 3.2 实现步骤 1. 查找元素的位置 我们可以通过.indexOf()方法来获取元素的位置。 2. 判断边界条件 如果元素已经是第一个元素，那么就没有必要再往前移动了。 3. 交换元素位置 通过数组的splice方法来交换两个元素的位置。 让我们一步一步来看代码实现。 3.3 代码示例 javascript $(document).ready(function() { var numbers = [1, 2, 3, 4, 5]; // 找到元素的位置 var index = $.inArray(3, numbers); if (index !== -1 && index > 0) { // 判断是否是第一个元素 // 交换元素位置 var temp = numbers[index-1]; numbers[index-1] = numbers[index]; numbers[index] = temp; console.log(numbers); // 输出: [1, 3, 2, 4, 5] } else { console.log("元素已经在首位或者不存在"); } }); 这里，我们使用了jQuery的$.inArray()方法来查找元素的位置。如果我们找到了那个元素，并且它在数组里的位置不是第一个，那就把它和前面的那个元素换一下位置。 4. 进阶技巧 当然，这只是基本的实现方式。在实际开发中，你可能会碰到更棘手的情况，比如得反复挪动某个元素，或者它的位置总是变来变去，让你头大。这时候，你可以考虑封装一个函数来处理这种情况。 4.1 封装函数 javascript function moveElementForward(arr, element) { var index = $.inArray(element, arr); if (index !== -1 && index > 0) { var temp = arr[index-1]; arr[index-1] = arr[index]; arr[index] = temp; } return arr; } $(document).ready(function() { var numbers = [1, 2, 3, 4, 5]; console.log(moveElementForward(numbers, 3)); // 输出: [1, 3, 2, 4, 5] }); 这样，每次调用moveElementForward()函数时，就可以方便地将指定元素向前移动一位，而不需要重复编写相同的代码。 5. 结语 通过这次的技术分享，我们不仅学习了如何使用jQuery来处理数组中的元素移动，还了解了一些进阶的编程技巧。编程不仅仅是技术上的挑战，更是一种思维方式的锻炼。希望这篇东西能给你点灵感，在以后的项目里玩转jQuery就像吃糖一样简单。 最后，如果你有任何疑问或者更好的解决方案，请随时留言交流。编程之路，我们一起前行！

...环。 2. 数组长度计算 在处理数组的时候，我们也可以利用前加加和后加加来计算数组的长度。例如： java String[] array = {"Hello", "World"}; int length = array.length + 1; System.out.println(length); // 输出：3 在这个例子中，我们先获取数组的长度，然后利用后加加将其增加1，最终得到的是数组加上新元素后的长度。 3. 变量初始化 在程序的初始化阶段，我们也可以利用前加加和后加加来进行变量的初始化。例如： java int num = 0, sum = 0; for (int i = 1; i <= 10; ++i) { num = i; sum += num; } System.out.println(sum); // 输出：55 在这个例子中，我们利用前加加来循环遍历数组，每循环一次就将i的值赋给num，并将num的值累加到sum上，最后输出的是sum的值，即1到10的和。 三、前加加和后加加的注意事项 虽然前加加和后加加在实际编程中应用广泛，但也需要注意以下几点： 1. 避免重复计算 在进行复杂的数学计算时，我们应该尽可能地避免重复计算，因为这样可以提高程序的运行效率。比如，在刚才提到的那个计算数组长度的例子，我们可以耍个小聪明，先用一个临时的小帮手（变量）把数组的长度记下来，而不是傻傻地每次都重新数一遍数组的元素个数来得到长度。 2. 注意边界条件 在使用循环结构时，我们应该特别注意边界条件，确保循环能够正常终止。比如，在刚才那个关于循环结构的例子，如果我们任性地把i的初始值定为5，那么这个循环就会无休止地转下去，这明显不是我们想要的结果啦。 3. 不要滥用前加加和后加加 尽管前加加和后加加是非常有用的运算符，但是我们也应该尽量避免滥用它们，因为过度依赖某种运算符会导致程序变得难以理解和维护。比如，在上面讲到的初始化变量的例子，其实咱们完全可以采用传统的循环方法，一样能达到相同的效果，压根没必要用到前缀递增或后缀递增的操作。 四、结论 总的来说，前加加和后加加是Java编程中非常重要的一部分，它们不仅提供了丰富的功能，而且也为我们的程序设计带来了更大的灵活性和便利性。不过呢，咱们也得留心眼儿，在使用这些运算符的时候可得多加小心，确保咱的程序既不出错又靠得住。同时呢，咱也得尝试各种各样的招数来解决实际问题，别老拘泥于一种方法或者技巧嘛，让思路活泛起来，多维度解决问题才更有趣儿！

...ava编程实战：循环数组中的相邻项并进行相减操作 在Java编程的世界中，我们常常遇到需要处理数组元素间关系的问题。今天，咱们就来唠唠一个实实在在、日常生活中经常遇到的问题——怎么才能顺顺利利地遍历数组，并对挨着的元素玩一把“相减游戏”。这个看似不起眼的过程，其实背后藏着对数据处理、逻辑控制、循环语句的深厚功底和全面理解，像是个隐藏的武林高手在低调地秀操作。 1. 理解问题与需求 想象一下，你有一个整数数组，例如 [5, 3, 8, 2, 7]，现在你的任务是计算每对相邻元素的差值，并将结果存储到新的数组中。在这个例子中，我们期望得到的结果数组应当为 [2, -5, 6, -5]（即 5-3, 3-8, 8-2, 2-7 的结果）。这就意味着咱们得掌握的可不只是怎么把数组里的每个元素都摸个遍，更关键的是，咱们还要懂得如何在“溜达”过程中灵活处理这些元素之间的“亲密关系”。 2. 初识Java数组遍历与相减操作 首先，让我们用Java代码来直观展示如何实现这个功能。这里我们使用最基础的for循环： java public class Main { public static void main(String[] args) { int[] numbers = {5, 3, 8, 2, 7}; int[] differences = new int[numbers.length - 1]; // 新数组长度比原数组少1 // 遍历原数组，从索引1开始，因为我们需要比较相邻项 for (int i = 1; i < numbers.length; i++) { // 计算相邻项的差值并存入新数组 differences[i - 1] = numbers[i] - numbers[i - 1]; System.out.println("The difference between " + numbers[i - 1] + " and " + numbers[i] + " is: " + differences[i - 1]); } // 输出最终的差值数组 System.out.println("\nFinal differences array: " + Arrays.toString(differences)); } } 上述代码中，我们创建了一个新数组differences来存放相邻元素的差值。在用for循环的时候，我们相当于手牵手地让当前索引i和它的前一位朋友i-1对应的数组元素见个面，然后呢，咱们就能轻轻松松算出这两个小家伙之间的差值。别忘了，把这个差值乖乖放到新数组相应的位置上~ 3. 深入探讨及优化思路 上述方法虽然可以解决基本问题，但当我们考虑更复杂的情况时，比如数组可能为空或只包含一个元素，或者我们希望对任何类型的数据（不仅仅是整数）执行类似的操作，就需要进一步思考和优化。 例如，为了提高代码的健壮性，我们可以增加边界条件检查： java if (numbers.length <= 1) { System.out.println("The array has fewer than two elements, so no differences can be calculated."); return; } 另外，如果数组元素是浮点数或其他对象类型，只要这些类型支持减法操作，我们的算法依然适用，只需相应修改数据类型即可。 4. 总结与延伸 通过以上示例，我们不难看出，在Java中实现遍历数组并计算相邻项之差是一个既考验基础语法又富有实际应用价值的操作。同时，这也是我们在编程过程中不断迭代思维、适应变化、提升代码质量的重要实践。甭管你碰上啥类型的数组或是运算难题，重点就在于把循环结构整明白了，还有对数据的操作手法得玩得溜。只要把这个基础打扎实了，咱就能在编程的世界里挥洒自如地解决各种问题，就跟切豆腐一样轻松。这就是编程的魅力所在，它不只是机械化的执行命令，更是充满智慧与创新的人类思考过程的体现。

...锁的实现原理及其优化策略后，我们可以进一步探索这一领域最新的研究和发展动态。近期，随着云原生技术的快速发展以及微服务架构的广泛应用，分布式锁的设计与实现面临更多挑战和机遇。 2021年，由开源社区Redis Labs推出的Redis 6.2版本中，新增了RedLock++算法，这是对原有RedLock算法的改进和增强，不仅提高了分布式锁的安全性和性能，还解决了部分边界条件问题。RedLock++通过引入“锁持有者标识”和“锁续期”的机制，使得分布式锁在高并发场景下的表现更为稳定和可靠。 同时，在工业界，阿里巴巴集团内部也在持续优化其大规模分布式系统中的锁服务组件，例如Dragonfly团队研发的基于Redis优化的高性能分布式锁方案，该方案针对大规模、高并发场景进行了深度定制，并结合了智能超时重试、可扩展性设计等前沿理念，有效提升了系统的整体并发处理能力和数据一致性保障。 此外，对于分布式锁的理论研究也未曾停歇，学术界不断有新的论文提出更先进的分布式锁设计模型和算法。例如，一篇发表于2022年的ACM Transactions on Computer Systems期刊上的论文提出了名为"TimeTravel Locks"的新颖分布式锁方案，它利用时间戳预测和冲突解决机制，在保证强一致性的同时，降低了锁操作的延迟和通信开销。 综上所述，无论是从最新的技术发展动态，还是深入的理论研究进展来看，分布式锁作为协调分布式系统中资源访问的核心工具，始终是业界关注的重点。了解并掌握这些最新研究成果和技术趋势，将有助于我们更好地应对日益复杂的分布式环境下的并发控制挑战。

...问题虽然看似简单，但处理起来却充满了挑战。特别是在用SpringBoot的时候，这事儿可不只是技术活儿，还得懂怎么设计整个系统，还得对各种小细节特别上心。接下来，我会通过几个实际的例子，带你一步步揭开权限管理失败的面纱。 1. 初识权限管理 首先，让我们从最基本的概念说起。权限管理，顾名思义，就是控制用户对资源的访问权限。在Web应用中，这通常涉及到用户登录、角色分配以及特定操作的授权等环节。说到SpringBoot，实现这些功能其实挺简单的，但是要想让它稳定又安全，那可就得花点心思了。 举个例子： 假设我们有一个简单的用户管理系统，其中包含了添加、删除用户的功能。为了保证安全，我们需要限制只有管理员才能执行这些操作。这时，我们就需要用到权限管理了。 java // 使用Spring Security进行简单的权限检查 @Service public class UserService { @PreAuthorize("hasRole('ADMIN')") public void addUser(User user) { // 添加用户的逻辑 } @PreAuthorize("hasRole('ADMIN')") public void deleteUser(Long userId) { // 删除用户的逻辑 } } 在这个例子中，我们利用了Spring Security框架提供的@PreAuthorize注解来限定只有拥有ADMIN角色的用户才能调用addUser和deleteUser方法。这事儿看着挺简单，但就是这种看似不起眼的设定，经常被人忽略，结果权限管理就搞砸了。 2. 权限管理失败的原因分析 权限管理失败可能是由多种原因造成的。最常见的原因包括但不限于： - 配置错误：比如在Spring Security的配置文件中错误地设置了权限规则。 - 逻辑漏洞：例如，在进行权限验证之前，就已经执行了敏感操作。 - 测试不足：在上线前没有充分地测试各种边界条件下的权限情况。 案例分享： 有一次，我在一个项目中负责权限模块的开发。最开始我觉得一切风平浪静，直到有天一个同事告诉我，他居然能删掉其他人的账户，这下可把我吓了一跳。折腾了一番后，我才明白问题出在哪——原来是在执行删除操作之前，我忘了仔细检查用户的权限，就直接动手删东西了。这个错误让我深刻认识到，即使是最基本的安全措施，也必须做到位。 3. 如何避免权限管理失败 既然已经知道了可能导致权限管理失败的因素，那么如何避免呢？这里有几个建议： - 严格遵循最小权限原则：确保每个用户仅能访问他们被明确允许访问的资源。 - 全面的测试：不仅要测试正常情况下的权限验证，还要测试各种异常情况，如非法请求等。 - 持续学习与更新：安全是一个不断变化的领域，新的攻击手段和技术层出不穷，因此保持学习的态度非常重要。 代码示例： 为了进一步加强我们的权限管理，我们可以使用更复杂的权限模型，如RBAC（基于角色的访问控制）。下面是一个使用Spring Security结合RBAC的简单示例： java @Configuration @EnableWebSecurity public class SecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter { @Override protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception { http.authorizeRequests() .antMatchers("/admin/").hasRole("ADMIN") .anyRequest().authenticated() .and() .formLogin().permitAll(); } @Autowired public void configureGlobal(AuthenticationManagerBuilder auth) throws Exception { auth.inMemoryAuthentication() .withUser("user").password("{noop}password").roles("USER") .and() .withUser("admin").password("{noop}password").roles("ADMIN"); } } 在这个配置中，我们定义了两种角色：USER和ADMIN。嘿，你知道吗？只要网址里有/admin/这串字符的请求，都得得有个ADMIN的大角色才能打开。其他的请求嘛，就简单多了，只要登录了就行。 4. 结语 权限管理的艺术 权限管理不仅是技术上的挑战，更是对开发者细心和耐心的考验。希望看完这篇文章，你不仅能get到一些实用的技术小技巧，还能深刻理解到权限管理这事儿有多重要，毕竟安全无小事嘛！记住，安全永远是第一位的！ 好了，这就是今天的分享。如果你有任何想法或疑问，欢迎随时留言交流。希望我的经验对你有所帮助，让我们一起努力，构建更加安全的应用吧！

...了 Date 类型来处理时间和日期。Date 类型内置一系列获取和设置日期时间信息的方法。 Date 类型 ECMAScript 中的 Date 类型是在早期 Java 中 java.util.Date 类基础上构建的。为此，Date 类型使用 UTC（Coordinated Universal Time，国际协调时间[又称世界统一时间]）1970 年 1 月 1 日午夜（零时）开始经过的毫秒来保存日期。在使用这种数据存储格式的条件下，Date 类型保存的日期能够精确到 1970 年 1 月 1 日之前或之后的 285616 年。 创建一个日期对象，使用 new 运算符和 Date 构造方法（构造函数）即可。 var box = new Date(); // 创建一个日期对象 在调用 Date 构造方法而不传递参数的情况下，新建的对象自动获取当前的时间和日期。 alert(box); // 不同浏览器显示不同 ECMAScript 提供了两个方法，Date.parse()和 Date.UTC()。Date.parse()方法接收一个表示日期的字符串参数，然后尝试根据这个字符串返回相应的毫秒数。ECMA-262 没有定义 Date.parse()应该支持哪种日期格式，因此方法的行为因实现而异，因地区而异。默认通常接收的日期格式如下： ‘月/日/年’，如 6/13/2011; ‘英文月名 日, 年’，如 May 25, 2004; ‘英文星期几 英文月名 日 年 时:分:秒 时区’，如 Tue May 25 2004 00:00:00 GMT-070 alert(Date.parse('6/13/2011')); // 1307894400000 如果 Date.parse()没有传入或者不是标准的日期格式，那么就会返回 NaN。 alert(Date.parse()); // NaN 如果想输出指定的日期，那么把 Date.parse()传入 Date 构造方法里。 var box = new Date(Date.parse('6/13/2011')); // Mon Jun 13 2011 00:00:00 GMT+0800var box = new Date('6/13/2011'); // 直接传入，Date.parse()后台被调用 Date 对象及其在不同浏览器中的实现有许多奇怪的行为。其中有一种倾向是将超出的范围的值替换成当前的值，以便生成输出。例如，在解析“January 32, 2007”时，有的浏览器会将其解释为“February 1, 2007”。而 Opera 则倾向与插入当前月份的当前日期。 Date.UTC()方法同样也返回表示日期的毫秒数，但它与 Date.parse()在构建值时使用不同的信息。（年份，基于 0 的月份[0 表示 1 月，1 表示 2 月]，月中的哪一天[1-31]，小时数[0-23] ，分钟，秒以及毫秒)。只有前两个参数是必须的。如果没有提供月数，则天数为 1；如果省略其他参数，则统统为 0。 alert(Date.UTC(2011,11)); // 1322697600000 如果 Date.UTC()参数传递错误，那么就会出现负值或者 NaN 等非法信息。 alert(Date.UTC()); // 负值或者 NaN 如果要输出指定日期，那么直接把 Date.UTC()传入 Date 构造方法里即可。 var box = new Date(Date.UTC(2011,11, 5, 15, 13, 16)); 通用的方法 与其他类型一样，Date 类型也重写了 toLocaleString()、toString()和 valueOf()方法；但这些方法返回值与其他类型中的方法不同。 var box = new Date(Date.UTC(2011,11, 5, 15, 13, 16));alert('toString:' + box.toString());alert('toLocaleString:' + box.toLocaleString()); // 按本地格式输出 这两个方法在不同浏览器显示的效果又不一样，但不用担心，这两个方法只是在调试比较有用，在显示时间和日期上，没什么价值。valueOf()方法显示毫秒数。 日期格式化方法 Date 类型还有一些专门用于将日期格式化为字符串的方法。 var box = new Date();alert(box.toDateString()); // 以特定的格式显示星期几、月、日和年alert(box.toTimeString()); // 以特定的格式显示时、分、秒和时区alert(box.toLocaleDateString()); // 以特定地区格式显示星期几、月、日和年alert(box.toLocaleTimeString()); // 以特定地区格式显示时、分、秒和时区alert(box.toUTCString()); // 以特定的格式显示完整的 UTC 日期 组件方法 组件方法，是为我们单独获取你想要的各种时间/日期而提供的方法。需要注意的时候 ，这些方法中，有带 UTC 的，有不带 UTC 的。UTC 日期指的是在没有时区偏差的情况下的日期值。 alert(box.getTime()); // 获取日期的毫秒数，和 valueOf()返回一致alert(box.setTime(100)); // 以毫秒数设置日期，会改变整个日期alert(box.getFullYear()); // 获取四位年份alert(box.setFullYear(2012)); // 设置四位年份，返回的是毫秒数alert(box.getMonth()); // 获取月份，没指定月份，从 0 开始算起alert(box.setMonth(11)); // 设置月份alert(box.getDate()); // 获取日期alert(box.setDate(8)); // 设置日期，返回毫秒数alert(box.getDay()); // 返回星期几，0 表示星期日，6 表示星期六alert(box.setDay(2)); // 设置星期几alert(box.getHours()); // 返回时alert(box.setHours(12)); // 设置时alert(box.getMinutes()); // 返回分钟alert(box.setMinutes(22)); // 设置分钟alert(box.getSeconds()); // 返回秒数alert(box.setSeconds(44)); // 设置秒数alert(box.getMilliseconds()); // 返回毫秒数alert(box.setMilliseconds()); // 设置毫秒数alert(box.getTimezoneOffset()); // 返回本地时间和 UTC 时间相差的分钟数 以上方法除了 getTimezoneOffset()，其他都具有 UTC 功能，例如 setDate()及 getDate()获取星期几，那么就会有 setUTCDate()及getUTCDate()，表示世界协调时间。 2、正则表达式 假设用户需要在 HTML 表单中填写姓名、地址、出生日期等。那么在将表单提交到服务器进一步处理前，JavaScript 程序会检查表单以确认用户确实输入了信息并且这些信息是符合要求的。 什么是正则表达式 正则表达式（regular expression）是一个描述字符模式的对象。ECMAScript 的 RegExp 类表示正则表达式，而 String 和 RegExp 都定义了使用正则表达式进行强大的模式匹配和文本检索与替换的函数。 正则表达式主要用来验证客户端的输入数据。用户填写完表单单击按钮之后，表单就会被发送到服务器，在服务器端通常会用 PHP、ASP.NET 等服务器脚本对其进行进一步处理 。因为客户端验证，可以节约大量的服务器端的系统资源，并且提供更好的用户体验。 创建正则表达式 创建正则表达式和创建字符串类似，创建正则表达式提供了两种方法，一种是采用 new 运算符，另一个是采用字面量方式。 两种创建方式 var box = new RegExp('box'); // 第一个参数字符串var box = new RegExp('box', 'ig'); // 第二个参数可选模式修饰符 模式修饰符的可选参数 参数 含义 i 忽略大小写 g 全局匹配 m 多行匹配 var box = /box/; // 直接用两个反斜杠var box = /box/ig; // 在第二个斜杠后面加上模式修饰符 测试正则表达式 RegExp 对象包含两个方法：test()和 exec()，功能基本相似，用于测试字符串匹配。test()方法在字符串中查找是否存在指定的正则表达式并返回布尔值，如果存在则返回 true，不存在则返回 false。exec()方法也用于在字符串中查找指定正则表达式，如果 exec()方法执行成功，则返回包含该查找字符串的相关信息数组。如果执行失败，则返回 null。 RegExp 对象的方法 方法 功能 test 在字符串中测试模式匹配，返回 true 或 false exec 在字符串中执行匹配搜索，返回结果数组 // 使用 new 运算符的 test 方法示例var pattern = new RegExp('box', 'i'); // 创建正则模式，不区分大小写var str = 'This is a Box!'; // 创建要比对的字符串alert(pattern.test(str)); // 通过 test()方法验证是否匹配// 使用字面量方式的 test 方法示例var pattern = /box/i; // 创建正则模式，不区分大小写var str = 'This is a Box!';alert(pattern.test(str));// 使用一条语句实现正则匹配alert(/box/i.test('This is a Box!')); // 模式和字符串替换掉了两个变量// 使用 exec 返回匹配数组var pattern = /box/i;var str = 'This is a Box!';alert(pattern.exec(str)); // 匹配了返回数组，否则返回 null 使用字符串的正则表达式方法 除了 test()和 exec()方法，String 对象也提供了 4 个使用正则表达式的方法。 String 对象中的正则表达式方法 方法 含义 match(pattern) 返回 pattern 中的子串或 null replace(pattern, replacement) 用 replacement 替换 pattern search(pattern) 返回字符串中 pattern 开始位置 split(pattern) 返回字符串按指定 pattern 拆分的数组 // 使用 match 方法获取获取匹配数组var pattern = /box/ig; // 全局搜索var str = 'This is a Box!，That is a Box too';alert(str.match(pattern)); // 匹配到两个 Box,Boxalert(str.match(pattern).length); // 获取数组的长度// 使用 search 来查找匹配数据var pattern = /box/ig;var str = 'This is a Box!，That is a Box too';alert(str.search(pattern)); // 查找到返回位置，否则返回-1 因为 search 方法查找到即返回，也就是说无需 g 全局。 // 使用 replace 替换匹配到的数据var pattern = /box/ig;var str = 'This is a Box!，That is a Box too';alert(str.replace(pattern, 'Tom')); // 将 Box 替换成了 Tom// 使用 split 拆分成字符串数组var pattern = / /ig;var str = 'This is a Box!，That is a Box too';alert(str.split(pattern)); // 将空格拆开分组成数组 RegExp 对象的静态属性 属性 短名 含义 input $_ 当前被匹配的字符串 lastMatch $& 最后一个匹配字符串 lastParen $+ 最后一对圆括号内的匹配子串 leftContext $ 最后一次匹配前的子串 multiline $ 用于指定是否所有的表达式都用于多行的布尔值 rightContext $’ 在上次匹配之后的子串 // 使用静态属性var pattern = /(g)oogle/;var str = 'This is google！';pattern.test(str); // 执行一下alert(RegExp.input); // This is google！alert(RegExp.leftContext); // This isalert(RegExp.rightContext); // ！alert(RegExp.lastMatch); // googlealert(RegExp.lastParen); // galert(RegExp.multiline); // false Opera 不支持 input、lastMatch、lastParen 和 multiline 属性。IE 不支持 multiline 属性。所有的属性可以使用短名来操作。RegExp.input 可以改写成 RegExp['$_']，依次类推。但 RegExp.input 比较特殊，它还可以写成 RegExp.$_。 RegExp 对象的实例属性 属性 含义 global Boolean 值，表示 g 是否已设置 ignoreCase Boolean 值，表示 i 是否已设置 lastIndex 整数，代表下次匹配将从哪里字符位置开始 multiline Boolean 值，表示 m 是否已设置 Source 正则表达式的源字符串形式 // 使用实例属性var pattern = /google/ig;alert(pattern.global); // true，是否全局了alert(pattern.ignoreCase); // true，是否忽略大小写alert(pattern.multiline); // false，是否支持换行alert(pattern.lastIndex); // 0，下次的匹配位置alert(pattern.source); // google，正则表达式的源字符串var pattern = /google/g;var str = 'google google google';pattern.test(str); // google，匹配第一次alert(pattern.lastIndex); // 6，第二次匹配的位 以上基本没什么用。并且 lastIndex 在获取下次匹配位置上 IE 和其他浏览器有偏差 ，主要表现在非全局匹配上。lastIndex 还支持手动设置，直接赋值操作。 获取控制 正则表达式元字符是包含特殊含义的字符。它们有一些特殊功能，可以控制匹配模式的方式。反斜杠后的元字符将失去其特殊含义。 字符类：单个字符和数字 元字符/元符号 匹配情况 . 匹配除换行符外的任意字符 [a-z0-9] 匹配括号中的字符集中的任意字符 [^a-z0-9] 匹配任意不在括号中的字符集中的字符 \d 匹配数字 \D 匹配非数字，同[^0-9]相同 \w 匹配字母和数字及_ \W 匹配非字母和数字及_ 字符类：空白字符 元字符/元符号 匹配情况 \0 匹配 null 字符 \b 匹配空格字符 \f 匹配进纸字符 \n 匹配换行符 \r 匹配回车字符 \t 匹配制表符 \s 匹配空白字符、空格、制表符和换行符 \S 匹配非空白字符 字符类：锚字符 元字符/元符号 匹配情况 ^ 行首匹配 $ 行尾匹配 \A 只有匹配字符串开始处 \b 匹配单词边界，词在[]内时无效 \B 匹配非单词边界 \G 匹配当前搜索的开始位置 \Z 匹配字符串结束处或行尾 \z 只匹配字符串结束处 字符类：重复字符 元字符/元符号 匹配情况 x? 匹配 0 个或 1 个 x x 匹配 0 个或任意多个 x x+ 匹配至少一个 x (xyz)+ 匹配至少一个(xyz) x{m,n} 匹配最少 m 个、最多 n 个 x 字符类：替代字符 元字符/元符号 匹配情况 this where 字符类：记录字符 元字符/元符号 匹配情况 (string) 用于反向引用的分组 \1 或$1 匹配第一个分组中的内容 \2 或$2 匹配第二个分组中的内容 \3 或$3 匹配第三个分组中的内容 // 使用点元字符var pattern = /g..gle/; // .匹配一个任意字符var str = 'google';alert(pattern.test(str));// 重复匹配var pattern = /g.gle/; // .匹配 0 个一个或多个var str = 'google'; //,?,+,{n,m}alert(pattern.test(str));// 使用字符类匹配var pattern = /g[a-zA-Z_]gle/; // [a-z]表示任意个 a-z 中的字符var str = 'google';alert(pattern.test(str));var pattern = /g[^0-9]gle/; // [^0-9]表示任意个非 0-9 的字符var str = 'google';alert(pattern.test(str));var pattern = /[a-z][A-Z]+/; // [A-Z]+表示 A-Z 一次或多次var str = 'gOOGLE';alert(pattern.test(str));// 使用元符号匹配var pattern = /g\wgle/; // \w匹配任意多个所有字母数字_var str = 'google';alert(pattern.test(str));var pattern = /google\d/; // \d匹配任意多个数字var str = 'google444';alert(pattern.test(str));var pattern = /\D{7,}/; // \D{7,}匹配至少 7 个非数字var str = 'google8';alert(pattern.test(str));// 使用锚元字符匹配var pattern = /^google$/; // ^从开头匹配，$从结尾开始匹配var str = 'google';alert(pattern.test(str));var pattern = /goo\sgle/; // \s 可以匹配到空格var str = 'goo gle';alert(pattern.test(str));var pattern = /google\b/; // \b 可以匹配是否到了边界var str = 'google';alert(pattern.test(str));// 使用或模式匹配var pattern = /google|baidu|bing/; // 匹配三种其中一种字符串var str = 'google';alert(pattern.test(str));// 使用分组模式匹配var pattern = /(google){4,8}/; // 匹配分组里的字符串 4-8 次var str = 'googlegoogle';alert(pattern.test(str));var pattern = /8(.)8/; // 获取 8..8 之间的任意字符var str = 'This is 8google8';str.match(pattern);alert(RegExp.$1); // 得到第一个分组里的字符串内容var pattern = /8(.)8/;var str = 'This is 8google8';var result = str.replace(pattern,'<strong>$1</strong>'); // 得到替换的字符串输出document.write(result);var pattern = /(.)\s(.)/;var str = 'google baidu';var result = str.replace(pattern, '$2 $1'); // 将两个分组的值替换输出document.write(result); 贪婪 惰性 + +? ? ?? ? {n} {n}? {n,} {n,}? {n,m} {n,m}? // 关于贪婪和惰性var pattern = /[a-z]+?/; // ?号关闭了贪婪匹配，只替换了第一个var str = 'abcdefjhijklmnopqrstuvwxyz';var result = str.replace(pattern, 'xxx');alert(result);var pattern = /8(.+?)8/g; // 禁止了贪婪，开启的全局var str = 'This is 8google8, That is 8google8, There is 8google8';var result = str.replace(pattern,'<strong>$1</strong>');document.write(result);var pattern = /8([^8])8/g; // 另一种禁止贪婪var str = 'This is 8google8, That is 8google8, There is 8google8';var result = str.replace(pattern,'<strong>$1</strong>');document.write(result);// 使用 exec 返回数组var pattern = /^[a-z]+\s[0-9]{4}$/i;var str = 'google 2012';alert(pattern.exec(str)); // 返回整个字符串var pattern = /^[a-z]+/i; // 只匹配字母var str = 'google 2012';alert(pattern.exec(str)); // 返回 googlevar pattern = /^([a-z]+)\s([0-9]{4})$/i; // 使用分组var str = 'google 2012';alert(pattern.exec(str)[0]); // google 2012alert(pattern.exec(str)[1]); // googlealert(pattern.exec(str)[2]); // 2012// 捕获性分组和非捕获性分组var pattern = /(\d+)([a-z])/; // 捕获性分组var str = '123abc';alert(pattern.exec(str));var pattern = /(\d+)(?:[a-z])/; // 非捕获性分组var str = '123abc';alert(pattern.exec(str));// 使用分组嵌套var pattern = /(A?(B?(C?)))/; // 从外往内获取var str = 'ABC';alert(pattern.exec(str));// 使用前瞻捕获var pattern = /(goo(?=gle))/; // goo 后面必须跟着 gle 才能捕获var str = 'google';alert(pattern.exec(str));// 使用特殊字符匹配var pattern = /\.\[\/b\]/; // 特殊字符，用\符号转义即可var str = '.[/b]';alert(pattern.test(str));// 使用换行模式var pattern = /^\d+/mg; // 启用了换行模式var str = '1.baidu\n2.google\n3.bing';var result = str.replace(pattern, '');alert(result); 常用的正则 检查邮政编码 var pattern = /[1-9][0-9]{5}/; // 共 6 位数字，第一位不能为 0var str = '224000';alert(pattern.test(str)); 检查文件压缩包 var pattern = /[\w]+\.zip|rar|gz/; // \w 表示所有数字和字母加下划线var str = '123.zip'; // \.表示匹配.，后面是一个选择alert(pattern.test(str)); 删除多余空格 var pattern = /\s/g; // g 必须全局，才能全部匹配var str = '111 222 333';var result = str.replace(pattern,''); // 把空格匹配成无空格alert(result); 删除首尾空格 var pattern = /^\s+/; // 强制首var str = ' goo gle ';var result = str.replace(pattern, '');pattern = /\s+$/; // 强制尾result = result.replace(pattern, '');alert('|' + result + '|');var pattern = /^\s(.+?)\s$/; // 使用了非贪婪捕获var str = ' google ';alert('|' + pattern.exec(str)[1] + '|');var pattern = /^\s(.+?)\s$/;var str = ' google ';alert('|' + str.replace(pattern, '$1') + '|'); // 使用了分组获取 简单的电子邮件验证 var pattern = /^([a-zA-Z0-9_\.\-]+)@([a-zA-Z0-9_\.\-]+)\.([a-zA-Z]{2,4})$/;var str = 'yc60.com@gmail.com';alert(pattern.test(str));var pattern = /^([\w\.\-]+)@([\w\.\-]+)\.([\w]{2,4})$/;var str = 'yc60.com@gmail.com';alert(pattern.test(str)); 3、Function类型 在 ECMAScript 中，Function（函数）类型实际上是对象。每个函数都是 Function 类型的实例，而且都与其他引用类型一样具有属性和方法。由于函数是对象，因此函数名实际上也是一个指向函数对象的指针。 函数的声明方式 普通的函数声明 function box(num1, num2) {return num1+ num2;} 使用变量初始化函数 var box= function(num1, num2) {return num1 + num2;}; 使用 Function 构造函数 var box= new Function('num1', 'num2' ,'return num1 + num2'); 第三种方式我们不推荐，因为这种语法会导致解析两次代码（第一次解析常规 ECMAScript 代码，第二次是解析传入构造函数中的字符串），从而影响性能。但我们可以通过这种语法来理解"函数是对象，函数名是指针"的概念。 作为值的函数 ECMAScript 中的函数名本身就是变量，所以函数也可以作为值来使用。也就是说，不仅可以像传递参数一样把一个函数传递给另一个函数，而且可以将一个函数作为另一个函数的结果返回。 function box(sumFunction, num) {return sumFunction(num); // someFunction}function sum(num) {return num + 10;}var result = box(sum, 10); // 传递函数到另一个函数里 函数内部属性 在函数内部，有两个特殊的对象：arguments 和 this。arguments 是一个类数组对象，包含着传入函数中的所有参数，主要用途是保存函数参数。但这个对象还有一个名叫 callee 的属性，该属性是一个指针，指向拥有这个 arguments 对象的函数。 function box(num) {if (num <= 1) {return 1;} else {return num box(num-1); // 一个简单的的递归} } 对于阶乘函数一般要用到递归算法，所以函数内部一定会调用自身；如果函数名不改变是没有问题的，但一旦改变函数名，内部的自身调用需要逐一修改。为了解决这个问题，我们可以使用 arguments.callee 来代替。 function box(num) {if (num <= 1) {return 1;} else {return num arguments.callee(num-1); // 使用 callee 来执行自身} } 函数内部另一个特殊对象是 this，其行为与 Java 和 C中的 this 大致相似。换句话说 ，this 引用的是函数据以执行操作的对象，或者说函数调用语句所处的那个作用域。当在全局作用域中调用函数时，this 对象引用的就是 window。 // 便于理解的改写例子window.color = '红色的'; // 全局的，或者 var color = '红色的';也行alert(this.color); // 打印全局的 colorvar box = {color : '蓝色的', // 局部的 colorsayColor : function () {alert(this.color); // 此时的 this 只能 box 里的 color} };box.sayColor(); // 打印局部的 coloralert(this.color); // 还是全局的// 引用教材的原版例子window.color = '红色的'; // 或者 var color = '红色的';也行var box = {color : '蓝色的'};function sayColor() {alert(this.color); // 这里第一次在外面，第二次在 box 里面}getColor();box.sayColor = sayColor; // 把函数复制到 box 对象里，成为了方法box.sayColor(); 函数属性和方法 ECMAScript 中的函数是对象，因此函数也有属性和方法。每个函数都包含两个属性 ：length 和 prototype。其中，length 属性表示函数希望接收的命名参数的个数。 function box(name, age) {alert(name + age);}alert(box.length); // 2 对于 prototype 属性，它是保存所有实例方法的真正所在，也就是原型。这个属性 ，我们将在面向对象一章详细介绍。而 prototype 下有两个方法：apply()和 call()，每个函数都包含这两个非继承而来的方法。这两个方法的用途都在特定的作用域中调用函数，实际上等于设置函数体内 this 对象的值。 function box(num1, num2) {return num1 + num2; // 原函数}function sayBox(num1, num2) {return box.apply(this, [num1, num2]); // this 表示作用域，这里是 window} // []表示 box 所需要的参数function sayBox2(num1, num2) {return box.apply(this, arguments); // arguments 对象表示 box 所需要的参数}alert(sayBox(10,10)); // 20alert(sayBox2(10,10)); // 20 call()方法于 apply()方法相同，他们的区别仅仅在于接收参数的方式不同。对于 call()方法而言，第一个参数是作用域，没有变化，变化只是其余的参数都是直接传递给函数的。 function box(num1, num2) {return num1 + num2;}function callBox(num1, num2) {return box.call(this, num1, num2); // 和 apply 区别在于后面的传参}alert(callBox(10,10)); 事实上，传递参数并不是 apply()和 call()方法真正的用武之地；它们经常使用的地方是能够扩展函数赖以运行的作用域。 var color = '红色的'; // 或者 window.color = '红色的';也行var box = {color : '蓝色的'};function sayColor() {alert(this.color);}sayColor(); // 作用域在 windowsayColor.call(this); // 作用域在 windowsayColor.call(window); // 作用域在 windowsayColor.call(box); // 作用域在 box，对象冒充 这个例子是之前作用域理解的例子修改而成，我们可以发现当我们使用 call(box)方法的时候，sayColor()方法的运行环境已经变成了 box 对象里了。 使用 call()或者 apply()来扩充作用域的最大好处，就是对象不需要与方法发生任何耦合关系（耦合，就是互相关联的意思，扩展和维护会发生连锁反应）。也就是说，box 对象和 sayColor()方法之间不会有多余的关联操作，比如 box.sayColor = sayColor;。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/gongxifacai_believe/article/details/108286196。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...));//再分配一个数组，heap将装不下，这时候系统会垃圾回收，先回收一次，如果不够，会把软引用干掉byte[] b = new byte[1024102415];System.out.println(m.get());} }//软引用非常适合缓存使用 2、弱引用 public class M {@Overrideprotected void finalize() throws Throwable {System.out.println("finalize");} } 上图中，tl对象强引用指向ThreadLocal，map中key弱引用指向ThreadLocal，当tl=null时，强引用消失，此时弱引用也将自动被回收，但是此时key=null，value指向10M这个就永远访问不到，既内存泄露 下图中，18行到20行为解决内存泄露问题的，那就是通过remove()将它消除了 / 弱引用遭到gc就会回收/import java.lang.ref.WeakReference;public class T03_WeakReference {public static void main(String[] args) {WeakReference<M> m = new WeakReference<>(new M());System.out.println(m.get());System.gc();System.out.println(m.get());ThreadLocal<M> tl = new ThreadLocal<>();tl.set(new M());tl.remove();} } 3、虚引用 虚引用 虚引用不是给开发人员用的，一般是给写JVM（java虚拟机，没有它java程序运行不了），Netty等技术大牛用的 虚引用，对象当被回收时，会将其放在队列中，此时我们监听到队列中有新值了，就知道有虚引用被回收了 此时我们要做相应的处理，虚引用指向的值，是无法直接get()获取的 虚引用使用场景 一般情况（其它情况暂时没什么用），虚引用指向堆外内存(直接被操作系统管理的内存)，JVM无法对其回收 当虚引用对象被回收时，JVM的垃圾回收无法自动回收堆外内存， 但是此时，虚引用对象被回收，会将其放在队列中 操作人员，看到队列中有对象被回收，就进行相应操作，回收堆内存 如何回收堆外内存 C和C++有函数可以用 java现在也提供了Unsafe类可以操作堆外内存，具体请参考上一篇博客，总之，JDK1.8只能通过反射来用，JDK1.9以上可以通过new Unsafe对象来用 Unsafe类的方法有： copyMemory():直接访问内存 allocateMemory():直接分配内存，这就必须手动回收内存了 freeMemory():回收内存 下面是一个虚引用例子，自己看吧，懂得自然懂，现在看不懂的，先收藏或者保存上，以后回来看 / 一个对象是否有虚引用的存在，完全不会对其生存时间构成影响， 也无法通过虚引用来获取一个对象的实例。 为一个对象设置虚引用关联的唯一目的就是能在这个对象被收集器回收时收到一个系统通知。 虚引用和弱引用对关联对象的回收都不会产生影响，如果只有虚引用活着弱引用关联着对象， 那么这个对象就会被回收。它们的不同之处在于弱引用的get方法，虚引用的get方法始终返回null, 弱引用可以使用ReferenceQueue,虚引用必须配合ReferenceQueue使用。 jdk中直接内存的回收就用到虚引用，由于jvm自动内存管理的范围是堆内存， 而直接内存是在堆内存之外（其实是内存映射文件，自行去理解虚拟内存空间的相关概念）， 所以直接内存的分配和回收都是有Unsafe类去操作，java在申请一块直接内存之后， 会在堆内存分配一个对象保存这个堆外内存的引用， 这个对象被垃圾收集器管理，一旦这个对象被回收， 相应的用户线程会收到通知并对直接内存进行清理工作。 事实上，虚引用有一个很重要的用途就是用来做堆外内存的释放， DirectByteBuffer就是通过虚引用来实现堆外内存的释放的。/import java.lang.ref.PhantomReference;import java.lang.ref.Reference;import java.lang.ref.ReferenceQueue;import java.util.LinkedList;import java.util.List;public class T04_PhantomReference {private static final List<Object> LIST = new LinkedList<>();private static final ReferenceQueue<M> QUEUE = new ReferenceQueue<>();public static void main(String[] args) {PhantomReference<M> phantomReference = new PhantomReference<>(new M(), QUEUE);new Thread(() -> {while (true) {LIST.add(new byte[1024 1024]);try {Thread.sleep(1000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();Thread.currentThread().interrupt();}System.out.println(phantomReference.get());} }).start();new Thread(() -> {while (true) {Reference<? extends M> poll = QUEUE.poll();if (poll != null) {System.out.println("--- 虚引用对象被jvm回收了 ---- " + poll);} }}).start();try {Thread.sleep(500);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }} 2、容器 1、发展历史(一定要了解) map容器你需要了解的历史 JDK早期，java提供了Vector和Hashtable两个容器，这两个容器，很多操作都加了锁Synchronized，对于某些不需要用锁的情况下，就显得十分影响性能，所以现在基本没人用这两个容器，但是面试经常问这两个容器里面的数据结构等内容 后来，出现了HashMap，此容器完全不加锁，是用的最多的容器 但是完全不加锁未免不完善，所以java提供了如下方式，将HashMap变为加锁的 //通过Collections.synchronizedMap(HashMap)方法，将其变为加锁Map集合，其中泛型随意，UUID只是举例。static Map<UUID, UUID> m = Collections.synchronizedMap(new HashMap<UUID, UUID>()); 通过阅读源码发现，上面方法将HashMap变为加锁，也是使用Synchronized，只是锁的内容更细，但并不比HashTable效率高多少 所以衍生除了新的容器ConcurrentHashMap ConcurrentHashMap 此容器，插入效率不如上面的，因为它做了各种判断和CAS，但是差距不是特别大 读取效率很高，100个线程同时访问，每个线程读取一百万次实测 Hashtable 39s ，SynchronizedHashMap 38s ，ConcurrentHashMap 1.7s 前两个将近40秒，ConcurrentHashMap只需要不到2s，由此可见此容器读取效率极高 2、为什么推荐使用Queue来做高并发 为什么推荐Queue（队列） Queue接口提供了很多针对多线程非常友好的API（offer ，peek和poll，其中BlockingQueue还添加了put和take可以阻塞），可以说专门为多线程高并发而创造的接口，所以一般我们使用Queue而不用List 以下代码分别使用链表LinkList和ConcurrentQueue，对比一下速度 LinkList用了5s多，ConcurrentQueue几乎瞬间完成 Concurrent接口就是专为多线程设计，多线程设计要多考虑Queue(高并发用)的使用，少使用List / 有N张火车票，每张票都有一个编号 同时有10个窗口对外售票 请写一个模拟程序 分析下面的程序可能会产生哪些问题？ 重复销售？超量销售？ 使用Vector或者Collections.synchronizedXXX 分析一下，这样能解决问题吗？ 就算操作A和B都是同步的，但A和B组成的复合操作也未必是同步的，仍然需要自己进行同步 就像这个程序，判断size和进行remove必须是一整个的原子操作 @author 马士兵/import java.util.LinkedList;import java.util.List;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class TicketSeller3 {static List<String> tickets = new LinkedList<>();static {for(int i=0; i<1000; i++) tickets.add("票 编号：" + i);}public static void main(String[] args) {for(int i=0; i<10; i++) {new Thread(()->{while(true) {synchronized(tickets) {if(tickets.size() <= 0) break;try {TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(10);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println("销售了--" + tickets.remove(0));} }}).start();} }} 队列 import java.util.Queue;import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;public class TicketSeller4 {static Queue<String> tickets = new ConcurrentLinkedQueue<>();static {for(int i=0; i<1000; i++) tickets.add("票 编号：" + i);}public static void main(String[] args) {for(int i=0; i<10; i++) {new Thread(()->{while(true) {String s = tickets.poll();if(s == null) break;else System.out.println("销售了--" + s);} }).start();} }} 3、多线程常用容器 1、ConcurrentHashMap(无序)和ConcurrentSkipListMap(有序，链表，使用跳表数据结构，让查询更快) 跳表：http://blog.csdn.net/sunxianghuang/article/details/52221913 import java.util.;import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;import java.util.concurrent.ConcurrentSkipListMap;import java.util.concurrent.CountDownLatch;public class T01_ConcurrentMap {public static void main(String[] args) {Map<String, String> map = new ConcurrentHashMap<>();//Map<String, String> map = new ConcurrentSkipListMap<>(); //高并发并且排序//Map<String, String> map = new Hashtable<>();//Map<String, String> map = new HashMap<>(); //Collections.synchronizedXXX//TreeMapRandom r = new Random();Thread[] ths = new Thread[100];CountDownLatch latch = new CountDownLatch(ths.length);long start = System.currentTimeMillis();for(int i=0; i<ths.length; i++) {ths[i] = new Thread(()->{for(int j=0; j<10000; j++) map.put("a" + r.nextInt(100000), "a" + r.nextInt(100000));latch.countDown();});}Arrays.asList(ths).forEach(t->t.start());try {latch.await();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}long end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);System.out.println(map.size());} } 2、CopyOnWriteList（写时复制）和CopyOnWriteSet 适用于，高并发是，读的多，写的少的情况 当我们写的时候，将容器复制，让写线程去复制的线程写（写的时候加锁） 而读线程依旧去读旧的(读的时候不加锁) 当写完，将对象指向复制后的已经写完的容器，原来容器销毁 大大提高读的效率 / 写时复制容器 copy on write 多线程环境下，写时效率低，读时效率高 适合写少读多的环境 @author 马士兵/import java.util.ArrayList;import java.util.Arrays;import java.util.List;import java.util.Random;import java.util.Vector;import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;public class T02_CopyOnWriteList {public static void main(String[] args) {List<String> lists = //new ArrayList<>(); //这个会出并发问题！//new Vector();new CopyOnWriteArrayList<>();Random r = new Random();Thread[] ths = new Thread[100];for(int i=0; i<ths.length; i++) {Runnable task = new Runnable() {@Overridepublic void run() {for(int i=0; i<1000; i++) lists.add("a" + r.nextInt(10000));} };ths[i] = new Thread(task);}runAndComputeTime(ths);System.out.println(lists.size());}static void runAndComputeTime(Thread[] ths) {long s1 = System.currentTimeMillis();Arrays.asList(ths).forEach(t->t.start());Arrays.asList(ths).forEach(t->{try {t.join();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} });long s2 = System.currentTimeMillis();System.out.println(s2 - s1);} } 3、synchronizedList和ConcurrentLinkedQueue package com.mashibing.juc.c_025;import java.util.ArrayList;import java.util.Collections;import java.util.List;import java.util.Queue;import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;public class T04_ConcurrentQueue {public static void main(String[] args) {List<String> strsList = new ArrayList<>();List<String> strsSync = Collections.synchronizedList(strsList);//加锁ListQueue<String> strs = new ConcurrentLinkedQueue<>();//Concurrent链表队列，就是读快for(int i=0; i<10; i++) {strs.offer("a" + i); //add添加，但是不同点是，此方法会返回一个布尔值}System.out.println(strs);System.out.println(strs.size());System.out.println(strs.poll());//取出，取完后将元素去除System.out.println(strs.size());System.out.println(strs.peek());//取出，但是不会将元素从队列删除System.out.println(strs.size());//双端队列Deque} } 4、LinkedBlockingQueue 链表阻塞队列（无界链表，可以一直装东西，直到内存满（其实，也不是无限，其长度Integer.MaxValue就是上限，毕竟最大就这么大）） 主要体现在put和take方法，put添加的时候，如果队列满了，就阻塞当前线程，直到队列有空位，继续插入。take方法取的时候，如果没有值，就阻塞，等有值了，立马去取 import java.util.Random;import java.util.concurrent.BlockingQueue;import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T05_LinkedBlockingQueue {static BlockingQueue<String> strs = new LinkedBlockingQueue<>();static Random r = new Random();public static void main(String[] args) {new Thread(() -> {for (int i = 0; i < 100; i++) {try {strs.put("a" + i); //如果满了，当前线程就会等待（实现阻塞），等多会有空位，将值插入TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(r.nextInt(1000));} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }}, "p1").start();for (int i = 0; i < 5; i++) {new Thread(() -> {for (;;) {try {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " take -" + strs.take()); //取内容，如果空了，当前线程就会等待（实现阻塞）} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }}, "c" + i).start();} }} 5、ArrayBlockingQueue 有界阻塞队列（因为Array需要指定长度） import java.util.Random;import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;import java.util.concurrent.BlockingQueue;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T06_ArrayBlockingQueue {static BlockingQueue<String> strs = new ArrayBlockingQueue<>(10);static Random r = new Random();public static void main(String[] args) throws InterruptedException {for (int i = 0; i < 10; i++) {strs.put("a" + i);}//strs.put("aaa"); //满了就会等待，程序阻塞//strs.add("aaa");//strs.offer("aaa");strs.offer("aaa", 1, TimeUnit.SECONDS);System.out.println(strs);} } 6、特殊的阻塞队列1：DelayQueue 延时队列（按时间进行调度，就是隔多长时间运行，谁隔的少，谁先） 以下例子中，我们添加线程到队列顺序为t12345，正常情况下，会按照顺序运行，但是这里有了延时时间，也就是时间越短，越先执行 步骤很简单，拿到延时队列 指定构造方法 继承 implements Delayed 重写 compareTo和getDelay import java.util.Calendar;import java.util.Random;import java.util.concurrent.BlockingQueue;import java.util.concurrent.DelayQueue;import java.util.concurrent.Delayed;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T07_DelayQueue {static BlockingQueue<MyTask> tasks = new DelayQueue<>();static Random r = new Random();static class MyTask implements Delayed {String name;long runningTime;MyTask(String name, long rt) {this.name = name;this.runningTime = rt;}@Overridepublic int compareTo(Delayed o) {if(this.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS) < o.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS))return -1;else if(this.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS) > o.getDelay(TimeUnit.MILLISECONDS)) return 1;else return 0;}@Overridepublic long getDelay(TimeUnit unit) {return unit.convert(runningTime - System.currentTimeMillis(), TimeUnit.MILLISECONDS);}@Overridepublic String toString() {return name + " " + runningTime;} }public static void main(String[] args) throws InterruptedException {long now = System.currentTimeMillis();MyTask t1 = new MyTask("t1", now + 1000);MyTask t2 = new MyTask("t2", now + 2000);MyTask t3 = new MyTask("t3", now + 1500);MyTask t4 = new MyTask("t4", now + 2500);MyTask t5 = new MyTask("t5", now + 500);tasks.put(t1);tasks.put(t2);tasks.put(t3);tasks.put(t4);tasks.put(t5);System.out.println(tasks);for(int i=0; i<5; i++) {System.out.println(tasks.take());//获取的是toString方法返回值} }} 7、特殊的阻塞队列2：PriorityQueque 优先队列（二叉树算法，就是排序） import java.util.PriorityQueue;public class T07_01_PriorityQueque {public static void main(String[] args) {PriorityQueue<String> q = new PriorityQueue<>();q.add("c");q.add("e");q.add("a");q.add("d");q.add("z");for (int i = 0; i < 5; i++) {System.out.println(q.poll());} }} 8、特殊的阻塞队列3：SynchronusQueue 同步队列(线程池用处非常大) 此队列容量为0，当插入元素时，必须同时有个线程往外取 就是说，当你往这个队列里面插入一个元素，它就拿着这个元素站着(阻塞)，直到有个取元素的线程来，它就把元素交给它 就是用来同步数据的，也就是线程间交互数据用的一个特殊队列 package com.mashibing.juc.c_025;import java.util.concurrent.BlockingQueue;import java.util.concurrent.SynchronousQueue;public class T08_SynchronusQueue { //容量为0public static void main(String[] args) throws InterruptedException {BlockingQueue<String> strs = new SynchronousQueue<>();new Thread(()->{//这个线程就是消费者，来取值try {System.out.println(strs.take());//和同步队列要值} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }).start();strs.put("aaa"); //阻塞等待消费者消费，就拿着aaa站着，等线程来取//strs.put("bbb");//strs.add("aaa");System.out.println(strs.size());} } 9、特殊的阻塞队列4：TransferQueue 传递队列 此队列加入了一个方法transfer()用来向队列添加元素 但是和put()方法不同的是，put添加完元素就走了 而这个方法，添加完自己就阻塞了，直到有人将这个元素取走，它才继续工作(省去我们手动阻塞) import java.util.concurrent.LinkedTransferQueue;public class T09_TransferQueue {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {LinkedTransferQueue<String> strs = new LinkedTransferQueue<>();new Thread(() -> {try {System.out.println(strs.take());} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }).start();strs.transfer("aaa");//放东西到队列，同时阻塞等待消费者线程，取走元素//strs.put("aaa");//如果用put就和普通队列一样，放完东西就走了/new Thread(() -> {try {System.out.println(strs.take());} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} }).start();/} } 3、线程池 线程池 由于单独创建线程，十分影响效率，而且无法对线程集中管理，一旦疏落，可能线程无限执行，浪费资源 线程池就是一个存储线程的游泳池，而每个线程就是池子里面的赛道 池子里的线程不执行任何任务，只是提供一个资源 而谁提交了任务，比如我想来游泳，那么池子就给你一个赛道，让你游泳 比如它想练憋气，那么给它一个赛道练憋气 当他们用完，走了，那么后面其它人再过来继续用 这就是线程池，始终只有这几个线程，不做实现，而是借用这几个线程的用户，自己掌控用这些线程资源做什么（提交任务给线程,线程空闲就帮他们完成任务） 线程池的两种类型（两类，不是两个） ThreadPoolExecutor（简称TPE） ForkJoinPool（分解汇总任务(将任务细化，最后汇总结果)，少量线程执行多个任务（子任务，TPE做不到先执行子任务），CPU密集型） Executors（注意这后面有s） 它可以说是线程池工厂类，我们一般通过它创建线程池，并且它为我们封装了线程 1、常用类 Executor ExecutorService 扩展了execute方法，具有一个返回值 规定了异步执行机制，提供了一些执行器方法，比如shutdown()关闭等 但是它不知道执行器中的线程何时执行完 Callable 对Runnable进行了扩展,实现Callable的调用，可以有返回值，表示线程的状态 但是无法返回线程执行结果 Future 获得未来线程执行结果 由此，我们可以得知线程池基本的一个使用步骤 其中service.submit（）:为异步提交，也就是说，主线程该干嘛干嘛，我是异步执行的，和同步不一样（当前线程执行完，主线程才能继续执行，叫同步） futuer.get():获取结果集结果，此时因为异步，主线程执行到这里，结果集可能还没封装好，所以此时如果没有值，就阻塞，直到结果集出来 public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {Callable<String> c = new Callable() {@Overridepublic String call() throws Exception {return "Hello Callable";} };ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();Future<String> future = service.submit(c); //异步System.out.println(future.get());//阻塞service.shutdown();} 2、FutureTask 可充当任务的结果集 上面我们介绍Future是用来得到任务的执行结果的 而FutureTask，可以当做一个任务用，并且返回任务的结果，也就是可以跑线程，然后还可以得到线程结果 public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {FutureTask<Integer> task = new FutureTask<>(()->{TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(500);return 1000;}); //new Callable () { Integer call();}new Thread(task).start();System.out.println(task.get()); //阻塞} 3、CompletableFuture 非常灵活的任务结果集 一个非常灵活的结果集 他可以将很多执行不同任务的线程的结果进行汇总 比如一个网站，它可以启动多个线程去各大电商网站，比如淘宝，京东，收集某些或某一个商品的价格 最后，将获取的数据进行整合封装 最终，客户就可以通过此网站，获取某类商品在各网站的价格信息 / 假设你能够提供一个服务 这个服务查询各大电商网站同一类产品的价格并汇总展示 @author 马士兵 http://mashibing.com/import java.io.IOException;import java.util.Random;import java.util.concurrent.CompletableFuture;import java.util.concurrent.ExecutionException;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T06_01_CompletableFuture {public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {long start, end;/start = System.currentTimeMillis();priceOfTM();priceOfTB();priceOfJD();end = System.currentTimeMillis();System.out.println("use serial method call! " + (end - start));/start = System.currentTimeMillis();CompletableFuture<Double> futureTM = CompletableFuture.supplyAsync(()->priceOfTM());CompletableFuture<Double> futureTB = CompletableFuture.supplyAsync(()->priceOfTB());CompletableFuture<Double> futureJD = CompletableFuture.supplyAsync(()->priceOfJD());CompletableFuture.allOf(futureTM, futureTB, futureJD).join();//当所有结果集都获取到，才汇总阻塞CompletableFuture.supplyAsync(()->priceOfTM()).thenApply(String::valueOf).thenApply(str-> "price " + str).thenAccept(System.out::println);end = System.currentTimeMillis();System.out.println("use completable future! " + (end - start));try {System.in.read();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();} }private static double priceOfTM() {delay();return 1.00;}private static double priceOfTB() {delay();return 2.00;}private static double priceOfJD() {delay();return 3.00;}/private static double priceOfAmazon() {delay();throw new RuntimeException("product not exist!");}/private static void delay() {int time = new Random().nextInt(500);try {TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(time);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.printf("After %s sleep!\n", time);} } 4、TPE型线程池1：ThreadPoolExecutor 原理及其参数 线程池由两个集合组成，一个集合存储线程，一个集合存储任务 存储线程：可以规定大小，最多可以有多少个，以及指定核心线程数量（不会被回收） 任务队列：存储任务 细节：初始线程池没有线程，当有一个任务来，线程池起一个线程，又有一个任务来，再起一个线程，直到达到核心线程数量 核心线程数量达到时，新来的任务将存储到任务队列中等待核心线程处理完成，直到任务队列也满了 当任务队列满了，此时再次启动一个线程（非核心线程，一旦空闲，达到指定时间将会消失），直到达到线程最大数量 当线程容器和任务容器都满了，又来了线程，将会执行拒绝策略 上面的细节涉及的所有步骤内容，均由创建线程池的参数执行 下面是ThreadPoolExecutor构造方法参数的源码注释 / 用给定的初始值，创建一个新的线程池 @param corePoolSize 核心线程数量 @param maximumPoolSize 最大线程数量 @param keepAliveTime 当线程数大于核心线程数量时，空闲的线程可生存的时间 @param unit 时间单位 @param workQueue 任务队列，只能包含由execute提交的Runnable任务 @param threadFactory 工厂，用于创建线程给线程池调度的工厂，可以自定义 @param handler 拒绝策略(可以自定义，JDK默认提供4种)，当线程边界和队列容量已经满了，新来线程被阻塞时使用的处理程序/public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,BlockingQueue<Runnable> workQueue,ThreadFactory threadFactory,RejectedExecutionHandler handler) JDK提供的4种拒绝策略，不常用，一般都是自己定义拒绝策略 Abort：抛异常 Discard：扔掉，不抛异常 DiscardOldest：扔掉排队时间最久的（将队列中排队时间最久的扔掉，然后让新来的进来） CallerRuns：调用者处理任务（谁通过execute方法提交任务，谁处理） ThreadPoolExecutor继承关系 继承关系：ThreadPoolExecutor->AbstractExectorService类->ExectorService接口->Exector接口 Executors（注意这后面有s） 它可以说是线程池工厂类，我们一般通过它创建线程池，并且它为我们封装了线程 看看下面创建线程池，哪里用到了它 使用实例 import java.io.IOException;import java.util.concurrent.;public class T05_00_HelloThreadPool {static class Task implements Runnable {private int i;public Task(int i) {this.i = i;}@Overridepublic void run() {System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " Task " + i);try {System.in.read();} catch (IOException e) {e.printStackTrace();} }@Overridepublic String toString() {return "Task{" +"i=" + i +'}';} }public static void main(String[] args) {ThreadPoolExecutor tpe = new ThreadPoolExecutor(2, 4,60, TimeUnit.SECONDS,new ArrayBlockingQueue<Runnable>(4),Executors.defaultThreadFactory(),new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());//创建线程池，核心2个，最大4个，空闲线程存活时间60s，任务队列容量4，使用默认线程工程，创建线程。拒绝策略是JDK提供的for (int i = 0; i < 8; i++) {tpe.execute(new Task(i));//供提交8次任务}System.out.println(tpe.getQueue());//查看任务队列tpe.execute(new Task(100));//提交新的任务System.out.println(tpe.getQueue());tpe.shutdown();//关闭线程池} } 5、TPE型线程池2：SingleThreadPool 单例线程池(只有一个线程) 为什么有单例线程池 有任务队列，有线程池管理机制 Executors（注意这后面有s） 它可以说是线程池工厂类，我们一般通过它创建线程池，并且它为我们封装了线程 看看下面哪里用到了它 /创建单例线程池，扔5个任务进去，查看输出结果，看看有几个线程执行任务/import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;public class T07_SingleThreadPool {public static void main(String[] args) {ExecutorService service = Executors.newSingleThreadExecutor();for(int i=0; i<5; i++) {final int j = i;service.execute(()->{System.out.println(j + " " + Thread.currentThread().getName());});} }} 6、TPE型线程池3：CachedPool 缓存，存储线程池 此线程池没有核心线程，来一个任务启动一个线程（最多Integer.MaxValue，不会放在任务队列，因为任务队列容量为0），每个线程空闲后，只能活60s 实例 import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;public class T07_SingleThreadPool {public static void main(String[] args) {ExecutorService service = Executors.newSingleThreadExecutor();//通过Executors获取池子for(int i=0; i<5; i++) {final int j = i;service.execute(()->{//提交任务System.out.println(j + " " + Thread.currentThread().getName());});}service.shutdown();} } 7、TPE型线程池4：FixedThreadPool 固定线程池 此线次池，用于创建一个固定线程数量的线程池，不会回收 实例 import java.util.ArrayList;import java.util.List;import java.util.concurrent.Callable;import java.util.concurrent.ExecutionException;import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;import java.util.concurrent.Future;public class T09_FixedThreadPool {public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {//并发执行long start = System.currentTimeMillis();getPrime(1, 200000); long end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);//输出并发执行耗费时间final int cpuCoreNum = 4;//并行执行ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(cpuCoreNum);MyTask t1 = new MyTask(1, 80000); //1-5 5-10 10-15 15-20MyTask t2 = new MyTask(80001, 130000);MyTask t3 = new MyTask(130001, 170000);MyTask t4 = new MyTask(170001, 200000);Future<List<Integer>> f1 = service.submit(t1);Future<List<Integer>> f2 = service.submit(t2);Future<List<Integer>> f3 = service.submit(t3);Future<List<Integer>> f4 = service.submit(t4);start = System.currentTimeMillis();f1.get();f2.get();f3.get();f4.get();end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);//输出并行耗费时间}static class MyTask implements Callable<List<Integer>> {int startPos, endPos;MyTask(int s, int e) {this.startPos = s;this.endPos = e;}@Overridepublic List<Integer> call() throws Exception {List<Integer> r = getPrime(startPos, endPos);return r;} }static boolean isPrime(int num) {for(int i=2; i<=num/2; i++) {if(num % i == 0) return false;}return true;}static List<Integer> getPrime(int start, int end) {List<Integer> results = new ArrayList<>();for(int i=start; i<=end; i++) {if(isPrime(i)) results.add(i);}return results;} } 8、TPE型线程池5：ScheduledPool 预定，延时线程池 根据延时时间（隔多长时间后运行），排序，哪个线程先执行,用户只需要指定核心线程数量 此线程池返回的池对象，和提交任务方法都不一样，比较涉及到时间 import java.util.Random;import java.util.concurrent.Executors;import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T10_ScheduledPool {public static void main(String[] args) {ScheduledExecutorService service = Executors.newScheduledThreadPool(4);service.scheduleAtFixedRate(()->{//提交延时任务try {TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(new Random().nextInt(1000));} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println(Thread.currentThread().getName());}, 0, 500, TimeUnit.MILLISECONDS);//指定延时时间和单位，第一个任务延时0毫秒，之后的任务，延时500毫秒} } 9、手写拒绝策略小例子 import java.util.concurrent.;public class T14_MyRejectedHandler {public static void main(String[] args) {ExecutorService service = new ThreadPoolExecutor(4, 4,0, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(6),Executors.defaultThreadFactory(),new MyHandler());//将手写拒绝策略传入}static class MyHandler implements RejectedExecutionHandler {//1、继承RejectedExecutionHandler@Overridepublic void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) {//2、重写方法//log("r rejected")//伪代码，表示通过log4j.log()报一下日志，拒绝的时间，线程名//save r kafka mysql redis//可以尝试保存队列//try 3 times //可以尝试几次，比如3次，重新去抢队列，3次还不行就丢弃if(executor.getQueue().size() < 10000) {//尝试条件，如果size>10000了,就执行拒绝策略//try put again();//如果小于10000，尝试将其放到队列中} }} } 10、ForkJoinPool线程池1：ForkJoinPool 前面我们讲过线程分为两大类，TPE和FJP ForkJoinPool（分解汇总任务(将任务细化，最后汇总结果)，少量线程执行多个任务（子任务，TPE做不到先执行子任务），CPU密集型） 适合将大任务切分成多个小任务运行 两个方法，fork()：分子任务，将子任务分配到线程池中 join()：当前任务的计算结果，如果有子任务，等子任务结果返回后再汇总 下面实例实现，一百万个随机数求和，由两种方法实现，一种ForkJoinPool分任务并行，一种使用单线程做 import java.io.IOException;import java.util.Arrays;import java.util.Random;import java.util.concurrent.ForkJoinPool;import java.util.concurrent.RecursiveAction;import java.util.concurrent.RecursiveTask;public class T12_ForkJoinPool {//1000000个随机数求和static int[] nums = new int[1000000];//一堆数static final int MAX_NUM = 50000;//分任务时，每个任务的操作量不能多于50000个，否则就继续细分static Random r = new Random();//使用随机数将数组初始化static {for(int i=0; i<nums.length; i++) {nums[i] = r.nextInt(100);}System.out.println("---" + Arrays.stream(nums).sum()); //stream api 单线程就这么做，一个一个加}//分任务，需要继承，可以继承RecursiveAction(不需要返回值，一般用在不需要返回值的场景)或//RecursiveTask(需要返回值，我们用这个，因为我们需要最后获取求和结果)两个更好实现的类，//他俩继承与ForkJoinTaskstatic class AddTaskRet extends RecursiveTask<Long> {private static final long serialVersionUID = 1L;int start, end;AddTaskRet(int s, int e) {start = s;end = e;}@Overrideprotected Long compute() {if(end-start <= MAX_NUM) {//如果任务操作数小于规定的最大操作数，就进行运算，long sum = 0L;for(int i=start; i<end; i++) sum += nums[i];return sum;//返回结果} //如果分配的操作数大于规定，就继续细分（简单的重中点分，两半）int middle = start + (end-start)/2;//获取中间值AddTaskRet subTask1 = new AddTaskRet(start, middle);//传入起始值和中间值，表示一个子任务AddTaskRet subTask2 = new AddTaskRet(middle, end);//中间值和结尾值，表示一个子任务subTask1.fork();//分任务subTask2.fork();//分任务return subTask1.join() + subTask2.join();//最后返回结果汇总} }public static void main(String[] args) throws IOException {/ForkJoinPool fjp = new ForkJoinPool();AddTask task = new AddTask(0, nums.length);fjp.execute(task);/ForkJoinPool fjp = new ForkJoinPool();//创建线程池AddTaskRet task = new AddTaskRet(0, nums.length);//创建任务fjp.execute(task);//传入任务long result = task.join();//返回汇总结果System.out.println(result);//System.in.read();} } 11、ForkJoinPool线程池2：WorkStealingPool 任务偷取线程池 原来的线程池，都是有一个任务队列，而这个不同，它给每个线程都分配了一个任务队列 当某一个线程的任务队列没有任务，并且自己空闲，它就去其它线程的任务队列中偷任务，所以叫任务偷取线程池 细节：当线程自己从自己的任务队列拿任务时，不需要加锁，但是偷任务时，因为有两个线程，可能发生同步问题，需要加锁 此线程继承FJP 实例 import java.io.IOException;import java.util.concurrent.ExecutorService;import java.util.concurrent.Executors;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class T11_WorkStealingPool {public static void main(String[] args) throws IOException {ExecutorService service = Executors.newWorkStealingPool();System.out.println(Runtime.getRuntime().availableProcessors());service.execute(new R(1000));service.execute(new R(2000));service.execute(new R(2000));service.execute(new R(2000)); //daemonservice.execute(new R(2000));//由于产生的是精灵线程（守护线程、后台线程），主线程不阻塞的话，看不到输出System.in.read(); }static class R implements Runnable {int time;R(int t) {this.time = t;}@Overridepublic void run() {try {TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(time);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}System.out.println(time + " " + Thread.currentThread().getName());} }} 12、流式API：ParallelStreamAPI 不懂的请参考：https://blog.csdn.net/grd_java/article/details/110265219 实例 import java.util.ArrayList;import java.util.List;import java.util.Random;public class T13_ParallelStreamAPI {public static void main(String[] args) {List<Integer> nums = new ArrayList<>();Random r = new Random();for(int i=0; i<10000; i++) nums.add(1000000 + r.nextInt(1000000));//System.out.println(nums);long start = System.currentTimeMillis();nums.forEach(v->isPrime(v));long end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);//使用parallel stream apistart = System.currentTimeMillis();nums.parallelStream().forEach(T13_ParallelStreamAPI::isPrime);//并行流，将任务切分成子任务执行end = System.currentTimeMillis();System.out.println(end - start);}static boolean isPrime(int num) {for(int i=2; i<=num/2; i++) {if(num % i == 0) return false;}return true;} } 13、总结 总结 Callable相当于一Runnable但是它有返回值 Future：存储执行完产生的结果 FutureTask 相当于Future+Runnable，既可以执行任务，又能获取任务执行的Future结果 CompletableFuture 可以多任务异步，并对多任务控制，整合任务结果，细化完美，比如可以一个任务完成就可以整合结果，也可以所有任务完成才整合结果 4、ThreadPoolExecutor源码解析 依然只讲重点，实际还需要大家按照上篇博客中看源码的方式来看 1、常用变量的解释 // 1. ctl，可以看做一个int类型的数字，高3位表示线程池状态，低29位表示worker数量private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0));// 2. COUNT_BITS，Integer.SIZE为32，所以COUNT_BITS为29private static final int COUNT_BITS = Integer.SIZE - 3;// 3. CAPACITY，线程池允许的最大线程数。1左移29位，然后减1，即为 2^29 - 1private static final int CAPACITY = (1 << COUNT_BITS) - 1;// runState is stored in the high-order bits// 4. 线程池有5种状态，按大小排序如下：RUNNING < SHUTDOWN < STOP < TIDYING < TERMINATEDprivate static final int RUNNING = -1 << COUNT_BITS;private static final int SHUTDOWN = 0 << COUNT_BITS;private static final int STOP = 1 << COUNT_BITS;private static final int TIDYING = 2 << COUNT_BITS;private static final int TERMINATED = 3 << COUNT_BITS;// Packing and unpacking ctl// 5. runStateOf()，获取线程池状态，通过按位与操作，低29位将全部变成0private static int runStateOf(int c) { return c & ~CAPACITY; }// 6. workerCountOf()，获取线程池worker数量，通过按位与操作，高3位将全部变成0private static int workerCountOf(int c) { return c & CAPACITY; }// 7. ctlOf()，根据线程池状态和线程池worker数量，生成ctl值private static int ctlOf(int rs, int wc) { return rs | wc; }/ Bit field accessors that don't require unpacking ctl. These depend on the bit layout and on workerCount being never negative./// 8. runStateLessThan()，线程池状态小于xxprivate static boolean runStateLessThan(int c, int s) {return c < s;}// 9. runStateAtLeast()，线程池状态大于等于xxprivate static boolean runStateAtLeast(int c, int s) {return c >= s;} 2、构造方法 public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,BlockingQueue<Runnable> workQueue,ThreadFactory threadFactory,RejectedExecutionHandler handler) {// 基本类型参数校验if (corePoolSize < 0 ||maximumPoolSize <= 0 ||maximumPoolSize < corePoolSize ||keepAliveTime < 0)throw new IllegalArgumentException();// 空指针校验if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)throw new NullPointerException();this.corePoolSize = corePoolSize;this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;this.workQueue = workQueue;// 根据传入参数unit和keepAliveTime，将存活时间转换为纳秒存到变量keepAliveTime 中this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);this.threadFactory = threadFactory;this.handler = handler;} 3、提交执行task的过程 public void execute(Runnable command) {if (command == null)throw new NullPointerException();/ Proceed in 3 steps: 1. If fewer than corePoolSize threads are running, try to start a new thread with the given command as its first task. The call to addWorker atomically checks runState and workerCount, and so prevents false alarms that would add threads when it shouldn't, by returning false. 2. If a task can be successfully queued, then we still need to double-check whether we should have added a thread (because existing ones died since last checking) or that the pool shut down since entry into this method. So we recheck state and if necessary roll back the enqueuing if stopped, or start a new thread if there are none. 3. If we cannot queue task, then we try to add a new thread. If it fails, we know we are shut down or saturated and so reject the task./int c = ctl.get();// worker数量比核心线程数小，直接创建worker执行任务if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {if (addWorker(command, true))return;c = ctl.get();}// worker数量超过核心线程数，任务直接进入队列if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {int recheck = ctl.get();// 线程池状态不是RUNNING状态，说明执行过shutdown命令，需要对新加入的任务执行reject()操作。// 这儿为什么需要recheck，是因为任务入队列前后，线程池的状态可能会发生变化。if (! isRunning(recheck) && remove(command))reject(command);// 这儿为什么需要判断0值，主要是在线程池构造方法中，核心线程数允许为0else if (workerCountOf(recheck) == 0)addWorker(null, false);}// 如果线程池不是运行状态，或者任务进入队列失败，则尝试创建worker执行任务。// 这儿有3点需要注意：// 1. 线程池不是运行状态时，addWorker内部会判断线程池状态// 2. addWorker第2个参数表示是否创建核心线程// 3. addWorker返回false，则说明任务执行失败，需要执行reject操作else if (!addWorker(command, false))reject(command);} 4、addworker源码解析 private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {retry:// 外层自旋for (;;) {int c = ctl.get();int rs = runStateOf(c);// 这个条件写得比较难懂，我对其进行了调整，和下面的条件等价// (rs > SHUTDOWN) || // (rs == SHUTDOWN && firstTask != null) || // (rs == SHUTDOWN && workQueue.isEmpty())// 1. 线程池状态大于SHUTDOWN时，直接返回false// 2. 线程池状态等于SHUTDOWN，且firstTask不为null，直接返回false// 3. 线程池状态等于SHUTDOWN，且队列为空，直接返回false// Check if queue empty only if necessary.if (rs >= SHUTDOWN &&! (rs == SHUTDOWN &&firstTask == null &&! workQueue.isEmpty()))return false;// 内层自旋for (;;) {int wc = workerCountOf(c);// worker数量超过容量，直接返回falseif (wc >= CAPACITY ||wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize))return false;// 使用CAS的方式增加worker数量。// 若增加成功，则直接跳出外层循环进入到第二部分if (compareAndIncrementWorkerCount(c))break retry;c = ctl.get(); // Re-read ctl// 线程池状态发生变化，对外层循环进行自旋if (runStateOf(c) != rs)continue retry;// 其他情况，直接内层循环进行自旋即可// else CAS failed due to workerCount change; retry inner loop} }boolean workerStarted = false;boolean workerAdded = false;Worker w = null;try {w = new Worker(firstTask);final Thread t = w.thread;if (t != null) {final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;// worker的添加必须是串行的，因此需要加锁mainLock.lock();try {// Recheck while holding lock.// Back out on ThreadFactory failure or if// shut down before lock acquired.// 这儿需要重新检查线程池状态int rs = runStateOf(ctl.get());if (rs < SHUTDOWN ||(rs == SHUTDOWN && firstTask == null)) {// worker已经调用过了start()方法，则不再创建workerif (t.isAlive()) // precheck that t is startablethrow new IllegalThreadStateException();// worker创建并添加到workers成功workers.add(w);// 更新largestPoolSize变量int s = workers.size();if (s > largestPoolSize)largestPoolSize = s;workerAdded = true;} } finally {mainLock.unlock();}// 启动worker线程if (workerAdded) {t.start();workerStarted = true;} }} finally {// worker线程启动失败，说明线程池状态发生了变化（关闭操作被执行），需要进行shutdown相关操作if (! workerStarted)addWorkerFailed(w);}return workerStarted;} 5、线程池worker任务单元 private final class Workerextends AbstractQueuedSynchronizerimplements Runnable{/ This class will never be serialized, but we provide a serialVersionUID to suppress a javac warning./private static final long serialVersionUID = 6138294804551838833L;/ Thread this worker is running in. Null if factory fails. /final Thread thread;/ Initial task to run. Possibly null. /Runnable firstTask;/ Per-thread task counter /volatile long completedTasks;/ Creates with given first task and thread from ThreadFactory. @param firstTask the first task (null if none)/Worker(Runnable firstTask) {setState(-1); // inhibit interrupts until runWorkerthis.firstTask = firstTask;// 这儿是Worker的关键所在，使用了线程工厂创建了一个线程。传入的参数为当前workerthis.thread = getThreadFactory().newThread(this);}/ Delegates main run loop to outer runWorker /public void run() {runWorker(this);}// 省略代码...} 6、核心线程执行逻辑-runworker final void runWorker(Worker w) {Thread wt = Thread.currentThread();Runnable task = w.firstTask;w.firstTask = null;// 调用unlock()是为了让外部可以中断w.unlock(); // allow interrupts// 这个变量用于判断是否进入过自旋（while循环）boolean completedAbruptly = true;try {// 这儿是自旋// 1. 如果firstTask不为null，则执行firstTask；// 2. 如果firstTask为null，则调用getTask()从队列获取任务。// 3. 阻塞队列的特性就是：当队列为空时，当前线程会被阻塞等待while (task != null || (task = getTask()) != null) {// 这儿对worker进行加锁，是为了达到下面的目的// 1. 降低锁范围，提升性能// 2. 保证每个worker执行的任务是串行的w.lock();// If pool is stopping, ensure thread is interrupted;// if not, ensure thread is not interrupted. This// requires a recheck in second case to deal with// shutdownNow race while clearing interrupt// 如果线程池正在停止，则对当前线程进行中断操作if ((runStateAtLeast(ctl.get(), STOP) ||(Thread.interrupted() &&runStateAtLeast(ctl.get(), STOP))) &&!wt.isInterrupted())wt.interrupt();// 执行任务，且在执行前后通过beforeExecute()和afterExecute()来扩展其功能。// 这两个方法在当前类里面为空实现。try {beforeExecute(wt, task);Throwable thrown = null;try {task.run();} catch (RuntimeException x) {thrown = x; throw x;} catch (Error x) {thrown = x; throw x;} catch (Throwable x) {thrown = x; throw new Error(x);} finally {afterExecute(task, thrown);} } finally {// 帮助gctask = null;// 已完成任务数加一 w.completedTasks++;w.unlock();} }completedAbruptly = false;} finally {// 自旋操作被退出，说明线程池正在结束processWorkerExit(w, completedAbruptly);} } 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/grd_java/article/details/113116244。 该文由互联网用户投稿提供，文中观点代表作者本人意见，并不代表本站的立场。 作为信息平台，本站仅提供文章转载服务，并不拥有其所有权，也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况，请及时联系我们，我们将第一时间进行核实并删除相应内容。

...从JSON数据中获取数组名字的值之后，我们可以进一步探索更复杂的JSON操作场景以及JavaScript中处理JSON的高级技巧。近日，随着Web服务和API接口的广泛应用，JSON作为数据交换的标准格式，其解析与操作的重要性日益凸显。 例如，2023年5月，Node.js社区发布了一篇关于优化JSON性能的文章，其中详述了如何利用最新版本V18中的JSON.parse()方法的新特性提高大数据量JSON解析速度。通过引入新的Streaming API和改进的内存管理机制，开发者可以更高效地处理大规模JSON数据流，并动态获取嵌套数组或对象的名字及其对应值。 另外，对于那些需要深度访问JSON结构的应用场景，如配置文件解析、复杂状态管理等，JavaScript提供了诸如Lodash这样的工具库，提供了诸如_.get()、_.set()等便捷方法，使得根据路径字符串动态获取或设置JSON任意层级的数据成为可能，大大提升了开发效率及代码可读性。 同时，针对安全性考量，在实际项目中处理JSON时应确保进行有效的数据验证和错误处理，防止因恶意构造或意外损坏的JSON数据导致的安全漏洞。例如，使用AJV等JSON Schema验证库，可以在数据解析前对其进行严格校验，从而降低潜在风险。 综上所述，对JSON数组名值获取的基础理解是前端乃至全栈开发者的必备技能之一，而随着技术发展和安全需求的提升，掌握更多先进的JSON处理策略与工具将为开发者应对各种复杂应用场景提供有力支持。

...，它在内容捕获与变量处理上也有所创新。例如，Twig中的“set”标签和“block”标签能够实现与Smarty capture类似的特性，甚至提供了更灵活的块级内容捕获与继承机制，这对于构建复杂、动态的网页布局具有显著优势。 同时，随着Serverless架构的发展，无服务器环境下的模板渲染方式也在不断演进。如AWS Lambda结合其云服务的API Gateway使用Velocity模板语言进行响应体的动态构建，这种场景下如何高效利用模板捕获功能来组装数据并返回给客户端，是值得开发者关注的技术实践。 此外，对于 Smarty 用户来说，除了掌握基本的内置函数外，了解 Smarty 3.x 到 Smarty 4 的新特性与迁移策略也至关重要。Smarty 4 提供了更多现代化的语法糖以及对 PHP 新特性的支持，有助于提高模板编写效率和运行性能。 总之，在持续发展的Web开发领域，无论是传统的Smarty模板引擎，还是新兴的前端框架与云服务模板技术，深入了解并掌握各种内容捕获与输出管理的方法，都是提升项目质量与开发体验的关键所在。

...Bank类定义有一个数组列表保存每个账户的账户金额。deposit方法和withdraw方法都是并发控制的，以保证多个线程可以线程可以彼此挂起和唤醒。 在deposit方法中，当一个账户有金额时，它会挂起直至账户无金额。当有一个线程存入操作结束，它将唤醒所有挂起的线程。在withdraw方法中，当一个账户账户金额不足时，它会挂起直至账户账户金额满足条件时。当有一个线程完成了取款，它将唤醒所有挂起的线程。 这个模型可以确保一个账户同时只有一个线程在处理。它也确保了当一个线程完成了操作，其他挂起中的线程可以执行。

...：在Python中，数组是以数组；元素（List）的形式存在的。如果程序访问了数组；元素中不存在的元素，就会出现索引越界；访问的错误，导致程序崩溃；错误。 3. 多线程问题：在多线程编程中，如果程序中的多个线程同时修改同一个变量，就会出现互斥问题。如果没有合理的处理，就会导致内存段错误；崩溃。 4. 递归深度过大：在Python中，方法；自身可以递归调用自身，但如果递归深度超过了系统的限制，就会导致内存段错误；崩溃。 以上是Python程序出现；原因内存段错误；崩溃的一些常见原因。在实际编程时，我们应该尽量避免这些问题的出现，并迅速查找；修复和修复程序中现存的；问题问题，以保证；健壮性程序的健壮性和稳定性。

...据范围的依赖特性，在处理整数且数据范围相对较小的情况时表现出优秀的性能，时间复杂度为O(n+k)，其中n为待排序元素个数，k为数据范围大小。这一特性使其在大规模数据预处理和特定领域如数据库索引构建中具有广泛的应用前景。 近期，Google在优化其大数据处理框架Apache Beam的排序组件时，就考虑采用了计数排序等非比较型排序算法以提升系统性能。研究人员发现，通过针对性地分析数据分布特征，并适时引入计数排序算法，可以在不影响稳定性的同时显著减少排序所需的时间成本。 然而，对于浮点数或数据范围极大的情况，计数排序则可能因为需要创建极大空间的计数数组而导致空间效率低下。因此，在实际应用中，往往需要结合其他高效排序算法（如快速排序、归并排序等）进行混合使用，根据实际情况灵活选择最优策略。 此外，深入探究排序算法背后的理论基础也十分有益，例如Knuth在其经典著作《计算机程序设计艺术》中对各种排序算法进行了详尽而深入的解读，其中包括计数排序的设计原理及其在实际问题中的应用场景分析。学习这些理论知识将有助于我们更好地理解并运用计数排序以及其他各类排序算法，从而在面对不同的工程问题时能够做出更为精准有效的决策。

...深入理解Java异常处理机制后，我们可以进一步关注该领域的一些最新动态和最佳实践。近期，随着Java 17的发布，其对异常处理也带来了一些改进。例如，JEP 408（Records）引入了新的记录类，它们能自动生成equals()、hashCode()等方法，同时也增强了对异常处理的支持，确保在构造期间发生异常时能正确清理资源。 另外，对于大型项目而言，遵循“Fail Fast”原则以及合理使用受检异常与运行时异常是提升代码健壮性和可维护性的重要手段。业界专家提倡尽量减少catch-all（捕获所有异常）的做法，转而精确捕获并针对性地处理特定类型的异常，以提高问题定位效率。 此外，在微服务架构下，异常处理的边界通常扩展到服务间通信层面，如Spring框架中的全局异常处理器可以统一处理来自各个服务接口的异常，并通过HTTP状态码和错误信息为前端或调用方提供清晰的反馈。 同时，Java社区也在探讨如何优化try-with-resources语句在多资源管理场景下的应用，以及如何利用异常链（Exception Chaining）来保留原始异常上下文，以便于排查深层次的程序错误。 综上所述，Java异常处理是一个持续演进和深化实践的主题，开发人员需紧跟技术发展步伐，结合具体业务场景灵活运用异常处理机制，从而构建出更加稳定、可靠的系统。

...。例如，v-if用于条件性地渲染元素，v-for则用于循环遍历数组或对象并重复渲染元素。通过指令，开发者无需直接操作DOM，而是关注于业务逻辑和数据变化，Vue.js会依据指令背后的规则处理好相应的DOM更新工作。

...现代Web开发和数据处理中的实际应用。近日，随着API经济的快速发展，高效精准地处理API返回的大量JSON数据成为了众多开发者关注的焦点。例如，前端工程师在对接后端接口时，经常需要根据页面需求筛选并显示部分JSON数据，此时JSON属性过滤器就显得尤为重要。 据TechCrunch报道，许多现代JavaScript框架如React、Vue.js等已内建或推荐使用专门的数据处理库（如Lodash、Ramda等），它们提供了丰富的函数以简化JSON属性过滤操作，极大地提升了开发效率和代码可读性。这些库不仅支持基础的属性提取，还能进行深度查找和复杂条件下的过滤。 同时，在大数据和云计算领域，像Apache Spark等分布式计算框架也支持对JSON数据进行高效的属性过滤与转换，以便于后续分析与存储。通过运用特定的过滤策略，企业能够快速从海量JSON日志或其他半结构化数据中提炼关键信息，辅助业务决策。 此外，对于那些注重隐私保护和数据最小化原则的应用场景，JSON属性过滤技术同样发挥着不可或缺的作用。在GDPR等相关法规的要求下，开发者必须确保只收集和传输必要的用户数据，这时精细到属性级别的过滤功能就能有效防止数据泄露风险。 总之，JSON属性过滤器及其相关技术不仅是提升开发效率的重要手段，也是应对当前大数据时代挑战，实现数据安全、合规使用的必备工具。无论是前端交互逻辑优化，还是后端大规模数据处理，乃至云端数据合规流通，深入理解和掌握JSON属性过滤方法都将带来显著的价值提升。

...用变种的正负交替编码策略优化了哈夫曼编码等算法，有效提高了数据压缩率和解压速度。此外，在高性能计算中，正负交替数列的性质被应用于负载均衡算法设计，以提升大规模并行计算任务的效率和稳定性。 对于初学者来说，理解Python中的迭代器协议和生成器表达式也是扩展数列生成知识的重要途径。通过运用生成器，可以实现更加高效且节省内存的无限数列生成方案，这对于处理大数据集或者进行数学分析具有实际意义。 同时，莫比乌斯函数作为数论中的经典概念，在密码学、图论等领域也有着广泛应用。在最新的科研进展中，就有学者尝试将莫比乌斯函数和其他数学工具结合，利用Python实现了一系列高级算法，用于解决复杂问题如素数分布预测、网络最大流最小割问题等。 总之，Python语言在数列生成上的灵活性及其与数学理论的紧密结合，为各个领域的研究与应用提供了强大支持。从基础的正负交替数列开始，逐步深入到更广泛的编程实践与理论探索，无疑将帮助我们更好地应对各类复杂计算挑战。

...提供了许多高效的数据处理方式，如高效的查询、聚合等。不过呢，如果你刚刚接触MongoDB这个小家伙，可能会对如何在它里面批量地插数据、更新信息这些操作犯迷糊。这篇文章将详细介绍如何在MongoDB中实现这些操作。 二、批量插入操作 在MongoDB中，我们可以使用insertMany()方法来实现批量插入操作。让我们来看一个简单的例子： javascript // 假设我们要插入一批用户数据 const users = [ { name: 'John', age: 25 }, { name: 'Jane', age: 30 }, { name: 'Doe', age: 35 } ]; // 使用insertMany()方法进行批量插入 db.users.insertMany(users); 在这个例子中，我们首先定义了一个包含多个用户对象的数组，然后使用insertMany()方法一次性将所有用户插入到users集合中。 三、批量更新操作 在MongoDB中，我们可以使用updateMany()方法来实现批量更新操作。同样，我们来看一个例子： javascript // 假设我们要更新一批用户的年龄 db.users.updateMany( { age: {$lt: 30} }, // 找出年龄小于30岁的用户 { $set: { age: 30 } } // 将他们的年龄设置为30岁 ); 在这个例子中，我们首先使用updateMany()方法找出所有年龄小于30岁的用户，然后使用$set操作符将他们的年龄设置为30岁。 四、深入讨论 批量插入和更新操作不仅可以提高我们的开发效率，还可以减少网络传输的数量，从而提高性能。但是，我们也需要注意一些问题。 首先，如果我们要插入的数据量非常大，可能会导致内存溢出。这时候，我们可以琢磨一下分批添加数据的方法，或者尝试用类似insertDocuments()这种流式API来操作。 其次，如果我们误用了updateMany()方法，可能会更新到不应该更新的数据。为了避免这种情况，我们需要确保我们的条件匹配正确的数据。 总的来说，批量插入和更新操作是MongoDB中非常重要的一部分，熟练掌握它们可以帮助我们更有效地处理大量的数据。

...了.NET框架中异常处理机制的基础之上，近期的.NET开发领域出现了更多值得关注的进展。随着.NET 5.0及后续版本的发布，微软进一步强化了异常处理的相关功能，提供了更为精细和高效的控制手段。例如，新增了finally子句的异步等效AsyncDisposable模式，使得在处理异步操作时的资源清理更为简洁有序。 同时，对于Web服务开发中的异常管理，Microsoft倡导采用全局异常处理器（Global Exception Handling）设计模式，结合中间件（Middleware）进行集中化、统一化的异常捕获与处理，极大地提升了代码的可维护性和错误响应的一致性。此外，通过集成应用洞察（Application Insights），开发者可以实时监控并分析生产环境中发生的各类异常情况，从而实现快速定位问题、优化系统性能的目标。 值得注意的是，在实际项目开发中，遵循“防御性编程”原则，尽量避免异常的发生同样重要。为此，.NET社区提出了许多最佳实践，如预先检查输入参数的有效性、使用null条件运算符（?.）减少空引用异常等。这些策略结合.NET的异常处理机制，共同构建起一套坚固的应用程序安全防护网，确保了应用程序的稳定运行和用户体验的提升。