象牙海岸法令鬆綁 開放可可業剷平雨林

環境資訊中心綜合外電;姜唯 編譯;林大利 審校

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Java併發包JUC核心原理解析

CS-LogN思維導圖:記錄CS基礎 面試題
開源地址:https://github.com/FISHers6/CS-LogN

JUC

分類

線程管理

  • 線程池相關類

    • Executor、Executors、ExecutorService
    • 常用的線程池:FixedThreadPool、CachedThreadPool、ScheduledThreadPool、SingleThreadExecutor
  • 能獲取子線程的運行結果

    • Callable、Future、FutureTask

併發流程管理

  • CountDwonLatch、CyclicBarrier、Semaphore、Condition

實現線程安全

  • 互斥同步(鎖)

    • Synchronzied、及工具類Vector、Collections
    • Lock接口的相關類:ReentrantLock、讀寫鎖
  • 非互斥同(原子類)

    • 原子基本類型、引用類型、原子升級、累加器
  • 併發容器

    • ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList、BlockingQueue
  • 無同步與不可變方案

    • final關鍵字、ThreadLocal棧封閉

線程池

使用線程池的作用好處

  • 降低資源消耗

    • 重複利用已創建的線程降低線程創建和銷毀造成的消耗
  • 提高響應速度

    • 任務到達,可以不需要等到線程創建就能立即執行
  • 提高線程的可管理性

    • 使用線程池可以進行統一的分配,調優和監控

線程池的參數

  • corePoolSize、maximumPoolSize、keepAliveTime、workQueue、threadFactory、handler

  • 圖示

常用線程池的創建與規則

  • 線程添加規則

    • 1.如果線程數量小於corePoolSize,即使工作線程處於空閑狀態,也會創建一個新線程來運行新任務,創建方法是使用threadFactory

    • 2.如果線程數量大於corePoolSize但小於maximumPoolSize,則將任務放入隊列

    • 3.如果workQueue隊列已滿,並且線程數量小於maxPoolSize,則開闢一個非核心新線程來運行任務

    • 4.如果隊列已滿,並且線程數大於或等於maxPoolSize,則拒絕該任務,執行handler

    • 圖示(分別與3個參數比較)

  • 常用線程池

    • newFixedThreadPool

      • 創建固定大小的線程池,使用無界隊列會發生OOM
    • newSingleThreadExecutor

      • 創建一個單線程的線程池,線程數為1
    • newCachedThreadPool

      • 創建一個可緩存的線程池,60s會回收部分空閑的線程。採用直接交付的隊列 SynchronousQueue ,隊列容量為0,來一個創建一個線程
    • newScheduledThreadPool

      • 創建一個大小無限的線程池。此線程池支持定時以及周期性執行任務的需求
  • 如何設置初始化線程池的大小?

    • 可根據線程池中的線程
      處理任務的不同進行分別估計

      • CPU 密集型任務

        • 大量的運算,無阻塞
          通常 CPU 利用率很高
          應配置盡可能少的線程數量
          設置為 CPU 核數 + 1
      • IO 密集型任務

        • 這類任務有大量 IO 操作
          伴隨着大量線程被阻塞
          有利於并行提高CPU利用率
          配置更多數量: CPU 核心數 * 2
  • 使用線程池的注意事項

    • 1.避免任務堆積(無界隊列會OOM)、2.避免線程數過多(cachePool直接交付隊列)、3.排查線程泄露

線程池的狀態和常用方法

  • 線程池的狀態

    • RUNNING(接受並處理任務中)、
      SHUTDOWN(不接受新任務但處理排隊任務)、
      STOP(不接受新任務 也不處理排隊任務 並中斷正在進行的任務)、
      TIDYING、TEMINATED(運行完成)
  • 線程池停止

    • shutdown

      • 通知有序停止,先前提交的任務務會執行
    • shutdownNow

      • 嘗試立即停止,忽略隊列里等待的任務

線程池的源碼解析

  • 線程池的組成

    • 1.線程池管理器
      2.工作線程
      3.任務隊列:無界、有界、直接交付隊列
      4.任務接口Task

    • 圖示

  • Executor家族

    • Executor頂層接口,只有一個execute方法

    • ExecutorService繼承了Executor,增加了一些新的方法,比如shutdown擁有了初步管理線程池的功能方法

    • Executors工具類,來創建,類似Collections

    • 圖示

  • 線程池實現任務復用的原理

    • 線程池對線程作了包裝,不需要啟動線程,不需要重複start線程,只是調用已有線程固定數量的線程來跑傳進來的任務run方法

    • 添加工作線程

      • 4步:1. 獲取線程池狀態、4.判斷是否進入任務隊列 3.根據狀態檢測是否增加工作線程4.執行拒絕handler
    • 重複利用線程執行不同的任務

面試題

  • 為什麼要使用線程池?
  • 如何使用線程池?
  • 線程池有哪些核心參數?
  • 初始化線程池的大小的如何算?
  • shutdown 和 shutdownNow 有什麼區別?

ThreadLocal

ThreadLocal的作用好處

  • 為每個線程提供存儲自身獨立的局部變量,實現線程間隔離
  • 即:達到線程安全,不需要加鎖節省開銷,減少參數傳遞

ThreadLocal的使用場景

  • 1.每個線程需要一個獨享的對象,如 線程不安全的工具類,(線程隔離)
  • 2.每個線程內需要保存全局變量,如 攔截器中的用戶信息參數,讓不同方法直接使用,避免參數傳遞過多,(局部變量安全,參數傳遞)

ThreadLocal的實現原理

  • 每個 Thread 維護着一個 ThreadLocalMap 的引用;ThreadLocalMap 是 ThreadLocal 的內部類,用 Entry 來進行存儲;key就對應一個個ThreadLocal

  • get方法:取出當前線程的ThreadLocalMap,然後調用map.getEntry方法,把ThreadLocal作為key參數傳入,取出對應的value

  • set方法:往 ThreadLocalMap 設置ThreadLocal對應值
    initalValue方法:延遲加載,get的時候設置初始化

  • 圖示

缺陷注意

  • value內存泄漏

    • 原因:ThreadLocal 被 ThreadLocalMap 中的 entry 的 key 弱引用。如果 ThreadLocal 沒有被強引用, 那麼 GC 時 Entry 的 key 就會被回收,但是對應的 value 卻不會回收,就會造成內存泄漏

    • 解決方案:每次使用完 ThreadLocal,都調用它的 remove () 方法,清除value數據。

    • 源碼圖示

面試題

  • ThreadLocal 的作用是什麼?
  • 講一講ThreadLocal的實現原理(組成結構)
  • ThreadLocal有什麼風險?

Callable與Future

Callable

  • 引入目的

    • 解決Runnable的缺陷

      • 1.沒有返回值,因為返回類型為void
      • 2.不能拋出異常,因為沒有繼承Execption接口
  • 是什麼如何使用

    • Callable是類似於Runnable的接口,實現Callable接口的類和實現Runnable的類都是可被其它線程執行的任務。
    • 實現Call方法,可以有返回值

Future

  • 引入目的

    • Future的核心思想是:一個方法的計算過程可能非常耗時,一直在原地等待方法返回,顯然不明智。可以把該計算過程放到子線程去執行,並通過Future去控制方法的計算過程,在計算出結果后直接獲取該結果。
  • 常用方法

    • get方法:獲取結果,在沒有計算出結果前,會進入阻塞態
  • 使用場景

    • 用法1:線程池的submit方法返回Future對象
    • 用法2:用FutureTask來創建Future
  • 注意點

    • 當for循環批量獲取future的結果時,容易block,get方法調用時應使用timeout限制
    • Future和Callable的生命周期不能後退
  • Callable和Future的關係

    • Future相當於一個存儲器,它存儲未來call()任務方法的返回值結果

    • 可以用Future.get方法來獲取Callable接口的執行結果,在call()未執行完畢之前沒調用get的線程會被阻塞

    • 線程池傳入Callable,submit返回Future,get獲取值

  • FutureTask

    • FutureTask是一種包裝器,可以把Callable轉化成Future和Runnable,它同時實現了二者的接口。所以既可以作為Runnable任務被線程執行,又可以作為Future得到Callable的返回值

    • 圖示

final與不變性

什麼是不變性(Immutable)

  • 如果對象在被創建后,狀態就不能被修改,那麼它就是不可變的。
  • 具有不變性的對象一定是線程安全的,我們不需要對其採取任何額外的安全措施,也能保證線程安全。

final的作用

  • 類防止被繼承、方法防止被重寫、變量防止被修改
  • 天生是線程安全的(因為不能修改),而不需要額外的同步開銷

final的3種用法:修飾變量、方法、類

  • final修飾變量

    • 被final修飾的變量,意味着值不能被修改。
      如果變量是對象,那麼對象的引用不能變,但是對象自身的內容依然可以變化。

    • 賦值時機

      • 屬性被聲明為final后,該變量則只能被賦值一次。且一旦被賦值,final的變量就不能再被改變,如論如何也不會變。

      • 區分為3種

        • final instance variable(類中的final屬性)

          • 等號右側、構造函數、初始化代碼塊
        • final static variable(類中的static final屬性)

          • 等號右側、靜態初始化代碼塊
        • final local variable(方法中的final變量)

          • 使用前複製即可
      • 為什麼規定時機

        • 根據JVM對類和成員變量、靜態成員變量的加載規則來看:如果初始化不賦值,後續賦值,就是從null變成新的賦值,這就違反final不變的原則了!
  • final修飾方法(構造方法除外)

    • 不可被重寫,也就是不能被override,即便是子類有同樣名字的方法,那也不是override,與static類似*
  • final修飾類

    • 不可被繼承,例如典型的String類就是final的

棧封閉 實現線程安全

  • 在方法里新建的局部便咯,實際上是存儲在每個線程私有的棧空間,線程棧不能被其它線程訪問,所以不會有線程安全問題,如ThreadLocal

面試題

CAS

什麼是CAS

  • 我認為V的值應該是A,如果是的話那我就把它改成B,如果不是A(說明被別人修改過了),那我就不修改了,避免多人同時修改導致出錯。
  • CAS有三個操作數:內存值V、預期值A、要修改的值B,當且僅當預期值A和內存值V相同時,才將內存值修改為B,否則什麼都不做。最後返回現在的V值。
  • 最終執行CPU處理機提供的的原子指令

缺點

  • ABA問題

    • 我認為 V的值為A,有其它線程在這期間修改了值為B,但它又修改成了A,那麼CAS只是對比最終結果和預期值,就檢測不出是否修改過
  • CAS+自旋,導致自旋時間過長

  • 改進:通過版本號的機制來解決。每次變量更新的時候,版本號加 1,如AtomicStampedReference的compareAndSet ()

應用場景

  • 1 樂觀鎖:數據庫、git版本號; 自旋 2 concurrentHashMap:CAS+自旋
    3 原子類

CAS底層實現

  • 通過Unsafe獲取待修改變量的內存遞增,
    比較預期值與結果,調用彙編cmpxchg指令

以AtomicInteger為例,分析在Java中是如何利用CAS實現原子操作的?

  • 1.使用Unsafe類拿到value的內存遞增,通過偏移量 直接操作內存數據
  • 2.Unsafe的getAndAddInt方法,使用CAS+自旋嘗試修改數據
  • CAS的參數通過 預期值 與 實際拿到的值進行比較,相同就修改,不相同就自旋
  • Unsafe提供硬件級別的原子操作,最終調用原子彙編指令的cmpxchg指令

鎖

鎖的分類

Lock鎖接口

  • 簡介

    • Lock鎖是一種工具,用於控制對共享資源的訪問
    • 如:ReentrantLock
  • Lock和Synchronized的異同點

    • 相同點

      • 都能達到線程安全的目的
    • 不同點

      • Lock 有比 synchronized 更精確的線程語義和更好的性能;高級功能

      • 1 實現原理不同

        • Synchronized 是關鍵字,屬於 JVM 層面,底層是通過 monitorenter 和 monitorexit 完成,依賴於 monitor 對象來完成;
        • Lock 是 java.util.concurrent.locks.lock 包下的,底層是AQS
      • 2 靈活性不同

        • Synchronized 代碼完成之後系統自動讓線程釋放鎖;ReentrantLock 需要用戶手動釋放鎖,加鎖解鎖靈活
      • 3 等待時是否可以中斷

        • Synchronized 不可中斷,除非拋出異常或者正常運行完成;ReentrantLock 可以中斷。一種是通過 tryLock,另一種是 lockInterruptibly () 放代碼塊中,調用 interrupt () 方法進行中斷;
  • 可見性

    • happens-before規則約定;Lock與Synchronized一致都可以保證可見性
    • 即下一個線程加鎖時可以看到上一個釋放鎖的線程發生的所有操作

樂觀鎖與悲觀鎖

  • 悲觀鎖(互斥同步鎖)

    • 思想

      • 鎖住數據,讓別人無法訪問,確保數據萬無一失
    • 實例

      • Synchronized、Lock相關類
      • 應用實例:select 把庫鎖住,屬於悲觀鎖,更新期間其它人不能修改
    • 缺點

      • 在阻塞和喚醒性能開銷大(用戶態核心態切換、上下文切換、檢查是否有線程被喚醒)
      • 持有鎖的線程被阻塞時無法釋放,有可能造成永久阻塞
  • 樂觀鎖

    • 思想

      • 認為自己在操作數據時不會有其它線程干擾,所以不需要鎖住被操作對象
      • 在更新數據的時候,去對比修改期間有沒有被其它人改變過,沒改過就正常修改(類似CAS思想)
      • 樂觀鎖一般由CAS實現:CAS在一個原子操作內把數據對比且交換,在此期間不能被打斷的
    • 實例

      • 原子類、併發容器
      • 應用實例:數據庫版本號控制、git版本號
    • 優缺點對比

      • 悲觀鎖一旦切換就不用再考慮切換CPU等操作了,一勞永逸,開銷固定
      • 樂觀鎖,會一步步嘗試自旋來獲取鎖,自旋開銷
  • 對比

可重入鎖與非可重入鎖

  • 什麼是可重入

    • 拿到鎖的線程又請求這把鎖,允許通過
  • 可重入的好處

    • 避免死鎖(拿到鎖的線程內部又請求該鎖)
    • 提升封裝性,避免一次次加鎖
  • 可重入鎖ReentrantLock與非可重入鎖ThreadPoolExecutor的Worker類對比

公平鎖和非公平鎖

  • 公平鎖

    • 介紹

      • 公平鎖是指多個線程按照申請鎖的順序來獲取鎖,線程直接進入隊列中排隊,隊列中的第一個線程才能獲得鎖
    • 優點

      • 公平鎖的優點是公平執行,等待鎖的線程不會餓死
    • 缺點

      • 缺點是整體吞吐效率相對非公平鎖要低,等待隊列中除第一個線程以外的所有線程都會阻塞,CPU喚醒阻塞線程的開銷比非公平鎖大
  • 非公平鎖

    • 介紹

      • 多個線程加鎖時直接嘗試獲取鎖,獲取不到才會到等待隊列的隊尾等待。但如果此時鎖剛好可用,那麼這個線程可以無需阻塞直接獲取到鎖,所以非公平鎖有可能出現后申請鎖的線程先獲取鎖的場景
    • 優點

      • 減少喚起線程的開銷,整體的吞吐效率高,因為線程有幾率不阻塞直接獲得鎖,CPU不必喚醒所有線程
    • 缺點

      • 處於等待隊列中的線程可能會餓死,或者等很久才會獲得鎖
  • 優缺點對比

  • 源碼分析

共享鎖和排他鎖

  • 排他鎖

    • 介紹

      • 排他鎖,獲取鎖后,既能讀又能寫,但是此時其它線程不能獲取這個鎖了,只能由當前線程修改數據獨享鎖,保證了線程安全,synchronized
      • 又稱為 獨佔鎖,寫鎖
  • 共享鎖

    • 介紹

      • 獲取共享鎖后,其它線程也可以獲取共享鎖完成讀操作,但都不能修改刪除數據
      • 又成為 讀鎖
  • ReentrantReadWriteLock

    • 讀寫鎖的作用

      • 共享鎖減少了多個讀都加鎖的開銷,線程也安全
      • 在讀的地方使用讀鎖,在寫的地方寫鎖;在沒有寫鎖的情況下,讀操作無阻塞,提高程序效率
    • 讀寫鎖的規則

      • 要麼可以多讀,要麼只能一寫
      • 讀寫鎖只是一把鎖,可以通過兩個方式鎖定:讀鎖定 或 寫鎖定
    • 一把鎖兩種方式鎖定

      • readLock() 讀鎖
      • writeLock() 寫鎖
    • 讀線程插隊策略(非公平下)

      • 寫鎖可以隨時插隊,參与競爭
      • 讀鎖僅在等待隊列頭節點為寫的時候不允許插隊;當隊頭為讀的時候可以去插隊。
    • 鎖升級

      • 引入場景

        • 假如一開始持有寫鎖,但我寫需求完了,後面都是讀的需求了,如果還佔用寫鎖就浪費資源開銷
      • 策略

        • 只允許降級,不允許升級
    • 適合場景

      • 讀多寫少,提高併發效率

自旋鎖和阻塞鎖

  • 阻塞鎖

    • 思想

      • 沒拿到鎖之前,會直接把線程阻塞,直到被喚醒
    • 開銷缺陷

      • 阻塞或喚醒一個線程需要操作系統切換CPU狀態來完成,恢復現場等需要消耗處理機時間;如果同步代碼塊的內容過於簡單,狀態轉換消耗的時間有可能比用戶代碼執行的時間還要長,得不償失
  • 自旋鎖

    • 思想

      • 讓當前搶鎖失敗的線程進行自旋,如果在自旋完成后前面鎖定同步資源的線程已經釋放了鎖,那麼當前線程就可以不必阻塞而是直接獲取同步資源,從而避免切換線程的開銷
    • 開銷缺陷

      • 自旋佔用時間長,起始開銷低,但消耗CPU資源開銷會線性增長
  • 源碼分析

    • atomic包下的類基本都是自旋鎖的實現

    • AtomicInteger的實現:自旋鎖實現原理是CAS,Atomic調用Unsafe進行自增add的源碼中的do-while循環就是一個自旋操作,使用CAS如果修改過程中遇到其它線程修改導致沒有秀嘎四成功,就在while里死循環,直至修改成功

    • 圖示

  • 適用場景

    • 多核、臨界區短小

可中斷鎖

  • 介紹

    • 線程B等待線程A釋放鎖時,線程B不想等待了,想處理其它事情,我們可以中斷它
  • 使用場景

    • synchronized是不可中斷鎖,Lock是可中斷鎖(tryLock(time) 和 lockInterruptibly)響應中斷

鎖優化

  • JDK1.6 后對synchronized鎖的優化

    • JDK1.6 對鎖的實現引入了大量的優化,如偏向鎖、輕量級鎖、自旋鎖、適應性自旋鎖、鎖消除、鎖粗化等技術來減少鎖操作的開銷。

    • 偏向鎖

      • 無競爭條件下,消除整個同步互斥,連CAS都不操作;即這個鎖會偏向於第一個獲得它的線程
    • 輕量級鎖

      • 無競爭條件下,通過CAS消除同步互斥,減少傳統的重量級鎖使用操作系統互斥量產生的性能消耗。
    • 重量級鎖

      • 互斥同步鎖
    • 自旋鎖

      • 為了減少線程狀態改變帶來的消耗,不停地執行當前線程
    • 自適應自旋鎖

      • 自旋的時間不固定了,如設置自旋次數
    • 鎖消除

      • 不可能存在共享數據競爭的鎖進行消除;
    • 鎖粗化

      • 鎖粗化就是增大鎖的作用域;如解決加鎖操作在循環體內的頻開銷
  • 寫代碼時的優化

    • 縮小同步代碼塊、如不要鎖住方法
    • 減少鎖的請求次數, 如一批一批請求
    • 參考LongAdder的思想,每個段有自己的計數器,最後才合併

面試題

  • 什麼是公平鎖?什麼是非公平鎖?
  • 自旋鎖解決什麼問題?自旋鎖的原理是什麼?自旋的缺點?
  • 說說 JDK1.6 之後的synchronized 關鍵字底層做了哪些優化,可以詳細介紹一下這些優化嗎?
  • 說說 synchronized 和 java.util.concurrent.locks.Lock 的異同?

原子類atomic包

原子類的作用

  • 原子類的作用和鎖類似,都是為了保證併發下線程安全
  • 粒度更細,變量級別
  • 效率更高,除了高度競爭外

原子類的種類

  • Atomic*基本類型原子類:AtomicInteger、AtomicLong、AtomicBoolean
  • Atomic*Array數組類型原子類:AtomicIntegerArray、AtomicLongArray、AtomicReferenceArray
  • Atomic*Reference 引用類型原子類:AtomicReference等
  • AtomicIntegerFiledUpdate等升級類型原子類
  • Adder累加器、Accumlator累加器

AtomicInteger

  • 常用方法

    • get、getAndSet、getAndIncrement、compareAndSet(int expect,int update)
  • 實現原理

    • AtomicInteger 內部使用 CAS 原子語義來處理加減等操作。CAS通過判斷內存某個位置的值是否與預期值相等,如果相等則進行值更新
    • CAS 是內部是通過 Unsafe 類實現,而 Unsafe 類的方法都是 native 的,在 JNI 里是藉助於一個 CPU 指令完成的,屬於原子操作。
  • 缺點

    • 循環開銷大。如果 CAS 失敗,會一直嘗試
    • 只能保證單個共享變量的原子操作,對於多個共享變量,CAS 無法保證,引出原子引用類
    • 用CAS存在 ABA 問題

Adder累加器

  • 引入目的/改進思想

    • AtomicLong在每一次加法都要flush和refresh主存,與JMM內存模型有關。工作線程之間不能直接通信,需要通過主內存間接通信
  • 設計思想

    • Java8引入,高併發下LongAdder比AtomicLong效率高,本質是空間換時間
    • 競爭激烈時,LongAdder把不同線程對應到不同的Cell單元上進行修改,降低了衝突的概率,是多段鎖的理念,提高了併發性
    • 每個線程都有自己的一個計數器,不存在競爭
    • sum源碼分析:最終把每一個Cell的計數器與base主變量相加

面試題

  • AtomicInteger 怎麼實現原子操作的?
  • AtomicInteger 有哪些缺點?

併發容器

ConcurrentHashMap

  • 集合類歷史

    • Vector的方法被synchronizd修飾,同步鎖;不允許多個線程同時執行。併發量大的時候性能不好
    • Hashtable是線程安全的HashMap,方法也是被synchronized修飾,同步但併發性能差
    • Collections工具類,提高的有synchronizedList和synchronizedMap,代碼內使用sync互斥變量加鎖
  • 為什麼需要

    • 為什麼不用HashMap

      • 1.多線程下同時put碰撞導致數據丟失
      • 2.多線程下同時put擴容導致數據丟失
      • 3.死循環造成的CPU100%
    • 為什麼不用Collection.synchronizedMap

      • 同步鎖併發性能低
  • 數據結構與併發策略

    • JDK1.7

      • 數組+鏈表,拉鏈法解決衝突
      • 採用分段鎖,每個數組結點是一個獨立的ReentrantLock鎖,可以支持同時併發寫
    • JDK1.8

      • 數組+鏈表+紅黑樹,拉鏈法和樹化解決衝突
      • 採用CAS+synchronized鎖細化
    • 1.7到1.8改變後有哪些優點

      • 1.數據結構由鏈表變為紅黑樹,樹查詢效率更高
      • 2.減少了Hash碰撞,1.7拉鏈法
      • 3.保證了併發安全和性能,分段鎖改成CAS+synchronized
      • 為什麼超過8要轉為紅黑樹,因為紅黑樹存儲空間是結點的兩倍,經過泊松分佈,8衝突概率低
  • 注意事項

    • 組合操作線程不安全,應使用putIfAbsent提供的原子性操作

CopyOnWriteArrayList

  • 引入目的

    • Vector和SynchronizedList鎖的粒度太大併發效率低,並且迭代時無法編輯exceptMod!=Count
  • 適合場景

    • 讀多寫少,如黑名單管理每日更新
  • 讀寫規則

    • 是對讀寫鎖的升級:讀取完全不用加鎖,讀時寫入也不會阻塞。只有寫入和寫入之間需要同步
  • 實現原理

    • 創建數據的新副本,實現讀寫分離,修改時整個副本進行一次複製,完成后最後再替換回去;由於讀寫分離,舊容器不變,所以線程安全無需鎖
    • 在計算機內存中修改不直接修改主內存,而是修改緩存(cache、對拷貝的副本進行修改),再進行同步(指針指向新數據)。
  • 缺點

    • 1.數據一致性問題,拷貝不能保證數據實時一致,只能保證數據最終一致性
    • 2.內存佔用問題,寫複製機制,寫操作時內存會同時駐紮兩個對象的內存

併發隊列

  • 為什麼使用隊列

    • 用隊列可以在線程間傳遞數據,緩存數據
    • 考慮鎖等線程安全問題的重任轉移到了“隊列”上
  • 併發隊列關係圖示

  • BlockingQueue阻塞隊列

    • 阻塞隊列是局由自動阻塞功能的隊列,線程安全;take方法移除隊頭,若隊列無數據則阻塞直到有數據;put方法插入元素,如果隊列已滿就無法繼續插入則阻塞直到隊列里有了空閑空間

    • ArrayBlockQueue

      • 有界可指定容量、可公平
      • Put源碼加鎖,可中斷的上鎖方法。沒滿才可以入隊,否則一直await等待。
    • LinkedBlockingQueue

      • 無界容量為MAX_VALUE,內部結構Node
      • 使用了兩把鎖take鎖和put鎖互補干擾
    • PriorityBlockingQueue

      • 支持優先級,無界隊列
    • SynchronousQueue

      • 直接傳遞的隊列,容量0,效率高線程池的CacheExecutorPool使用其作為工作隊列
    • DelayQueue

      • 無界隊列,根據延遲時間排序
  • 非阻塞隊列

    • ConcurrentLinkedQueue

      • 使用鏈表作為隊列存儲結構
      • 使用Unsafe的CAS非阻塞方法來實現線程安全,無需阻塞,適合對性能要求較高的併發場景
  • 選擇合適的隊列

    • 邊界上看

      • ArrayBlockQueue有界;LinkedBlockQueue無界適合容量大容量激增
    • 內存上看

      • ArrayBlockQueue內部結構是array,從內存存儲上看,連續存儲更加整齊。而LinkedBlockQueue採用鏈表結點,可以非連續存儲。
    • 吞吐量上看

      • 從性能上看LinkedBlockQueue的put鎖和鎖分開,鎖粒度更細,所以優於ArrayBlockQueue

總結併發容器對比

  • 分為3類:Concurrent、CopyOnWrite、Blocking*
  • Concurrent*的特定是大部分使用CAS併發;而CopyOnWrite通過複製一份元數據寫加鎖實現;Blocking通過ReentLock鎖底層AQS實現

併發流程控制工具類

控制併發流程工具類的作用

  • 控制併發流程的工具類,作用是幫助程序員更容易讓線程之間相互配合,來滿足業務邏輯

  • 併發工具類圖示

CountDownLatch倒計時門閂

  • 作用(事件)

    • 一個線程等多個線程、或多個線程等一個線程完成到達,才能繼續執行
  • 常用方法

    • 構造函數中傳入倒數值、await、countDown

Semaphore信號量

  • 作用

    • 用來限制管理數量有限的資源的使用情況,相當於一定數量的“許可證”
  • 常用方法

    • 構造函數中傳入數量、acquire、release

Condition條件對象

  • 作用

    • 等待條件滿足才放行,否則阻塞;一個鎖可以對應多個條件
  • 常用方法

    • lock.newCondition、await、signal

CyclicBarrier循環柵欄

  • 作用(線程)

    • 多個線程互相等待,直到達到同一個同步點(屏障),再繼續一起執行
  • 常用方法

    • 構造函數中傳入個數、await

AQS

AQS的作用

  • AQS是一個用於構建鎖、同步器、協作工具類的框架,有了AQS后,更多的協作工具類都可以很方便的寫出來

AQS的應用場景

  • Exclusive(獨佔)

    • ReentrantLock 公平和非公平鎖
  • Share(共享)

    • Semaphore/CountDownLatch/CyclicBarrier

AQS原理解析

  • 核心三要素

    • 1.sate

      • 使用一個 int 成員變量來表示同步狀態 state,被volatile修飾,會被併發修改,各方法如getState、setState等使用CAS保證線程安全
      • 在ReentrantLock中,表示可重入的次數
      • 在Semaphore中,表示剩餘許可證信號的數量
      • 在CountDownLatch中,表示還需要倒數的個數
    • 2.控制線程搶鎖和配合的FIFO隊列

      • 獲取資源線程的排隊工作
    • 3.期望協作工具類去實現的“獲取/釋放”等喚醒分配的方法策略

  • AQS的用法

    • 第一步:寫一個類,想好協作的邏輯,實現獲取/釋放方法
    • 第二步:內部寫一個Sync類繼承AbstractQueueSynchronizer
    • 第三步:Sync類根據獨佔還是共享重寫tryAcquire/tryRelease或tryAcquireShared和tryReleaseShared等方法,在之前寫的獲取/釋放方法中調用AQS的acquire/release或則Shared方法

AQS應用實例源碼解析

  • AQS在CountDownLatch的應用

    • 內部類Sync繼承AQS

    • 1.state表示門閂倒數的count數量,對應getCount方法獲取

    • 2.釋放方法,countDown方法會讓state減1,直到減為0時就喚醒所有線程。countDown方法調用releaseShared,它調用sync實現的tryReleaseShared,其使用CAS+自旋鎖,來實現安全的計數-1

    • 3.阻塞方法,await會調用sync提供的aquireSharedInterruptly方法,當state不等於0時,最終調用LockUpport的park,它利用Unsafe的park,native方法,把線程加入阻塞隊列

    • 總結

  • AQS在Semphore的應用

    • state表示信號量允許的剩餘許可數量

    • tryAcquire方法,判斷信號量大於0就成功獲取,使用CAS+自旋改變state狀態。如果信號量小於0了,再請求時tryAcquireShared返回負數,調用aquireSharedInterruptly方法就進入阻塞隊列

    • release方法,調用sync實現的releaseShared,會利用AQS去阻塞隊列喚醒一個線程

    • 總結

  • AQS在ReentrantLock的應用

    • state表示已重入的次數,獨佔鎖權保存在AQS的Thread類型的exclusiveOwnerThread變量中
    • 釋放鎖: unlock方法調用sync實現的release方法,會調用tryRelease,使用setState而不是CAS來修改重入次數state,當state減到0完全釋放鎖
    • 加鎖lock方法:調用sync實現的lock方法。CAS嘗試修改鎖的所有權為當前線程,如果修改失敗就要調用acquire方法再次嘗試獲取,acquire方法調用了AQS的tryAcquire,這個實現在ReentantLock的裏面,獲取失敗加入到阻塞隊列

通過AQS自定義同步器

  • 自定義同步器在實現時只需要根據業務邏輯需求,實現共享資源 state 的獲取與釋放方式策略即可
  • 至於具體線程等待隊列的維護(如獲取資源失敗入隊 / 喚醒出隊等),AQS 已經在頂層實現好了

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助力新能源車 意法半導體推新款車規碳化矽二極體

意法半導體推出新款車規碳化矽(SiC)二極體,以滿足電動汽車和插電式混合動力車(PHEVs,Plug-in Hybrids)等新能源汽車對車載充電器(OBCs,on-board battery chargers)在有限空間內處理大功率的苛刻要求。  

  新款二極體採用先進的技術可防止高電流突波燒毀裝置,其過電流保護是額定電流的2.5倍,因此設計人員可選用更小、更經濟實惠且可靠性和效能都不會受到影響的電流更小的二極體。此新碳化矽二極體通過車規產品測試,反向擊穿電壓提高到650V,能滿足設計人員和汽車廠商欲降低電壓補償係數的要求,以確保車載充電半導體元件的標準與瞬間峰值電壓之間有充足的安全邊際。   這次推出的650V二極體包括TO-220AC功率封裝的10A STPSC10H065DY和TO-220AC封裝的12A STPSC12H065DY。此外,TO-220AB封裝的STPSC20H065CTY和TO-247封裝的STPSC20H065CWY是內建2個10A二極體的雙二極體(dual-diode )產品,可最大幅度地提升空間利用度並減少車載充電器的重量。

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Python 簡明教程 — 19,Python 類與對象

微信公眾號:碼農充電站pro
個人主頁:https://codeshellme.github.io

那些能用計算機迅速解決的問題,就別用手做了。
—— Tom Duff

目錄

上一節 我們介紹了Python 面向對象的相關概念,我們已經知道類與對象是面向對象編程中非常重要的概念。

類就是一個模板,是抽象的。對象是由類創建出來的實例,是具體的。由同一個類創建出來的對象擁有相同的方法和屬性,但屬性的值可以是不同的。不同的對象是不同的實例,互不干擾。

1,類的定義

如下,是一個最簡單的類,實際上是一個空類,不能做任何事情:

class People:
    pass

在Python 中定義一個類,需要用到class 關鍵字,後邊是類名,然後是一個冒號:,然後下一行是類中的代碼,注意要有縮進。

2,創建對象

People 雖然是一個空類,但依然可以創建對象,創建一個對象的語法為:

對象名 = 類名(參數列表)

參數列表是跟__init__ 構造方法相匹配的,如果沒有編寫__init__ 方法,創建對象時,就不需要寫參數,如下:

>>> p = People()
>>> p
<__main__.People object at 0x7fd30e60be80>
>>> 
>>> p1 = People()
>>> p1
<__main__.People object at 0x7fd30e60be48>

p 和 p1 都是People類的對象。0x7fd30e60be80 是p 的地址,0x7fd30e60be48 是p1 的地址。可以看到不同的對象的地址是不同的,它們是兩不同的實例,互不干擾。

3,屬性

類中可以包含屬性(類中的變量),創建出來的對象就會擁有相應的屬性,每個對象的屬性的值可以不同。

創建好對象后,可以用如下方法給對象添加屬性:

>>> p = People()
>>> p.name = '小明' # 添加 name 屬性
>>> p.sex = '男'    # 添加 sex 屬性
>>> p.name         # 訪問對象的屬性
'小明'
>>> p.sex          # 訪問對象的屬性
'男'

雖然在技術上可以這樣做,但是一般情況下,我們並不這樣為對象添加屬性,這樣會破壞類的封裝性,使得代碼混亂,不利於維護。

當訪問一個不存在的屬性時,會出現異常:

>>> p.job         # 一個不存在的屬性
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'People' object has no attribute 'job'

我們一般會在__init__ 方法中為類添加屬性並賦值。

4,__init__ 方法

在Python 的類中,以雙下劃線__開頭和結尾的方法,被稱為魔法方法,每個魔法方法都有特定的含義。Python 為我們規定了一些魔法方法,讓我們自己實現這些方法。

__init__ 方法叫做構造方法,用來初始化對象。Python 解釋器會在生成對象時,自動執行構造方法,而無需用戶显示調用。

__init__ 方法不需要有返回值。

類中的所有實例方法 方法,都至少有一個參數,就是self。Python 中的self 相當於C++ 和Java 中的this 指針,都是代表當前對象。只是Python 中的self 需要显示寫在方法的第一個參數,而this 指針則不需要寫在方法參數中。

構造方法一般用於初始化對象的一些屬性,構造函數可以不寫,也可以只有一個self 參數。

當構造函數只有一個self 參數時,創建該類的對象時,不需要添加參數。當構造函數除了self 參數還有其它參數時,創建該類的對象時,則需要添加相匹配的參數。

比如,我們定義一個People 類,它有三個屬性,分別是name,sex,age:

class People:

    def __init__(self, name, sex, age):
        self.name = name
        self.sex = sex
        self.age = age
        print('執行了 __init__ 方法')

    def print_info(self):
        print('people:%s sex:%s age:%s' % (
            self.name, self.sex, self.age))

在這個People 類中除了有一個__init__ 方法外,還有一個print_info 方法,每個方法中的都有self 參數,並且是第一個參數,self 代表當前對象。

在創建該類的對象時,需要傳遞匹配的參數(self 參數不用傳遞):

>>> p = People('小明', '男', 18)
執行了 __init__ 方法
>>> p 
<People.People object at 0x7feb6276bda0>
>>> p.print_info()
people:小明 sex:男 age:18
>>>
>>> p1 = People('小美', '女', 18)
執行了 __init__ 方法
>>> p1
<People.People object at 0x7fd54352be48>
>>> p1.print_info()
people:小美 sex:女 age:18

可以看到,在創建p 和p1 對象時,字符串執行了 __init__ 方法 被打印了出來,而我們並沒有显示調用該方法,說明__init__ 方法被默認執行了。

對象p 和p1 是兩個不同的對象,擁有相同的屬性和方法,但是屬性值是不一樣的。兩個對象互不干擾,對象p 的地址為0x7feb6276bda0,p1 的地址是0x7fd54352be48。

執行代碼p.print_info(),是調用p 對象的print_info() 方法,因為,在定義該方法的時候,只有一個self 參數,所以在調用該方法的時候,不需要有參數。

5,私有屬性和方法

私有屬性

普通的屬性,就像上面的name,sex和age 屬性,都是公有屬性,在類的外部都可以被任意的訪問,就是可以用對象.屬性名的方式來訪問屬性,如下:

>>> p = People('小明', '男', 18)
執行了 __init__ 方法
>>> p.name  # 訪問屬性
'小明'
>>> p.name = '小麗'  # 修改屬性
>>> p.name  # 訪問屬性
'小麗'

這樣就破壞了數據的封裝性,這種訪問方式是不可控(會不受限制的被任意訪問)的,不利於代碼的維護,不符合面向對象的編程規範。

所以,通常我們會將類中的屬性,改為私有屬性,就是不能以對象.屬性名 這樣的方式訪問類屬性。

在Python 中,通過在屬性名的前邊添加雙下劃線__,來將公有屬性變為私有屬性,如下:

#! /usr/bin/env python3

class People:

    def __init__(self, name, sex, age):
        self.__name = name   # 兩個下劃線
        self.__sex = sex     # 兩個下劃線
        self._age = age      # 一個下劃線
        print('執行了 __init__ 方法')

    def print_info(self):
        print('people:%s sex:%s age:%s' % (
            self.__name, self.__sex, self._age))

這樣就無法通過對象.屬性名的方式來訪問屬性了,如下:

>>> p = People('小美', '女', 18)
執行了 __init__ 方法
>>> p.__name        # 出現異常
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'People' object has no attribute '__name'

但是,Python 中這種私有屬性的方式,並不是真正的私有屬性,Python 只是將__name 轉換為了_People__name,即是在__name 的前邊加上了_類名(_People),我們依然可以這樣訪問__name 屬性:

>>> p._People__name
'小美'

但我們並不提倡這種方式,這會讓代碼變得混亂難懂。

可以注意到,People 類中的_age 屬性是以單下劃線開頭的,這種以單下劃線開頭的屬性是可以在類的外部被訪問的:

>>> p._age
18

但是根據Python 規範,以單下劃線開頭的屬性,也被認為是私有屬性,也不應該在類的外部訪問(雖然在技術上是可以訪問的)。

注意:以雙下劃線__ 開頭且結尾的屬性__xxx__,是特殊屬性,是公有的,可在類的外部訪問

私有方法

私有方法與私有屬性類似,也可以在方法名的前邊加上雙下劃線__,來將某個方法變成私有的,一般不需要被外部訪問的方法,應該將其設置為私有方法。

6,set 和 get 方法

為了數據的封裝性,我們不應該直接在類的外部以對象.屬性名的方式訪問屬性,那麼如果我們需要訪問類的屬性該怎麼辦呢?

這時我們需要為每個私有屬性都提供兩個方法:

  • set 方法:用於設置屬性的值
  • get 方法:用於訪問屬性的值

為了減少代碼量,這裏只為__name 屬性設置了這兩個方法,代碼如下:

#! /usr/bin/env python3

class People:

    def __init__(self, name, sex, age):
        self.__name = name
        self.__sex = sex
        self._age = age
        print('執行了 __init__ 方法')

    def print_info(self):
        print('people:%s sex:%s age:%s' % (
            self.__name, self.__sex, self._age))

    # set 和 get 方法
    def set_name(self, name):
        self.__name = name

    def get_name(self):
        return self.__name

用戶可以這樣設置和訪問類的屬性:

>>> from People import People
>>> p = People('小美', '女', 18)
執行了 __init__ 方法
>>> p.get_name()         # 獲取 name 值
'小美'
>>> p.set_name('小麗')   # 設置新的值
>>> p.get_name()        # 再次獲取name 值
'小麗'

因為這種set 和 get 方法,是由類的開發者提供的,是被開發者控制的。

類的開發者會根據需要,來控制類的使用者如何使用該類,即哪些類的屬性和方法應該被使用者訪問,以及如何被使用者訪問。

如此,類的使用者就不能隨便的訪問類中的屬性,這就達到了封裝的目的。

(完。)

推薦閱讀:

Python 簡明教程 — 14,Python 數據結構進階

Python 簡明教程 — 15,Python 函數

Python 簡明教程 — 16,Python 高階函數

Python 簡明教程 — 17,Python 模塊與包

Python 簡明教程 — 18,Python 面向對象

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第五屆中國國際新能源汽車論壇2015

第五屆中國國際新能源汽車論壇2015強勢回歸,5月18、19日重聚上海

2014年5月18-19日∣中國•上海

新能源汽車“智”造時代

為了全面促進我國新能源汽車產業的快速發展,給全球新能源汽車產業的參與者提供一個溝通交流的平臺,在連續四屆精彩紛呈的新能源汽車論壇的基礎上,由中國產業海外發展和規劃協會、德國電動車協會、上海交大密西根學院主辦,希邁商務諮詢承辦,並得到了亞太電動車協會的傾情指導的“第五屆中國國際新能源汽車論壇2015”將於2015年5月18日至19日在上海隆重召開。屆時將有三百位行業領導出席本次論壇。

互聯網智慧時代強勢來襲,且正悄然改變著汽車這個傳統的行業。汽車互聯網時代的到來也促進著新能源汽車、汽車租賃等新形態汽車業務有效開展。汽車智慧化、新能源、輕量化成為汽車發展的新趨勢。

在過去的四屆新能源汽車論壇上,主辦方成功的邀請了包括國家發改委能源研究所、世界電動車協會、亞太電動車協會、世界氫能協會、世界分散式能源聯盟、中國工程院、美國工程師學會、國家863重大項目組、北京公共交通集團、上海交通大學、清華大學、國家電網、中國南方電網、普天新能源等在內的政府單位與研究機構,以及包括寶馬、賓士、奇瑞捷豹路虎、大眾、奇瑞、奧迪、比亞迪、上汽、北汽、東風、本田、豐田、現代、吉利、宇通客車等在內的知名整車商,共同參與和討論,對新能源汽車行業政策趨勢、技術路線、技術難點、基礎設施建設、商業模式等進行了積極的探討,取得了豐碩的成果,獲得了業內外人士的一致好評。

在嶄新的2015年,組委會為感謝業內外人士對系列論壇長期以來的關注和支援,將傾情奉上第五屆中國國際新能源汽車論壇2015,本次論壇將以新能源汽車“智”造時代為主題。現誠摯邀請您參加本次會議共創輝煌。屆時將邀請全球範圍內的整車製造商、電網公司、電力公司、電池廠商、零部件供應商、核心技術提供商和政府官員近三百位行業嘉賓一起,就新能源汽車產業面臨的機遇、挑戰和對策進行為期兩天的富有建設性和戰略性的討論。

往屆會議精彩回顧

第一屆中國國際新能源汽車論壇 第二屆中國國際新能源汽車論壇
第三屆中國國際新能源汽車論壇 第四屆中國國際新能源汽車論壇

部分往屆知名發言人:

會議亮點

  • 參會嘉賓:
    270+高度滿意的企業決策者,90+業內知名企業,20+國家和地區
  • 參會嘉賓分析:
    17%+來自各國政府部門及權威機構,25%+來自知名整車商
  • 演講嘉賓:
    30+世界新能源汽車行業知名發言嘉賓
  • 交流機會:
    16+小時的交流機會:圓桌討論、VIP午宴和開放式問答
  • 會議形式:
    2天高品質的乾貨分享,整車廠商親臨電池企業對接洽談會

會議結構

  上午 下午
大會第一天

“智”造時代政策預測、製造趨勢及試點城市推廣情況

工信部、科技部、交通部、發改委及地方政府的政策支持
汽車智慧化、新能源、輕量化發展趨勢
國內外整車商新能源新動向
試點城市推廣情況介紹及遇到問題解決措施

新能源汽車動力總成電氣化及商業模式

新能源汽車開發特點及供應配套要求
動力總成電氣化
無人駕駛及無線充電

大會第二天

電池及儲能的研發、製造趨勢

動力電池未來商業模式、技術路線探索
燃料電池及材料研發
動力電池最新技術工藝及典型生產設備選型

微型電動車市場准入

政策准入前景
市場格局變化
電池技術路線選擇

整車廠商-電池企業

對接洽談會

第五屆中國國際新能源汽車論壇2015特色

新能源汽車“智”造時代,第五屆中國國際新能源汽車論壇2015將會邀請政府主管機構、整車商及行業各個領域的領先者,對行業現有的發展訴求及發展願景規劃做出積極的探討。

想瞭解詳細內容,請登陸官方網站:
連絡人:Hill ZENG(曾先生)
電話:+86-21-6045 1760
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動態追蹤技術之SystemTap

SystemTap

從春哥(章亦春)那看到的關於SystemTap的介紹,讓我對動態追蹤這個功能頗為感興趣,覺得這是一個非常有用的功能。

SystemTap對內核及用戶態程序提供了動態追蹤功能,用戶可以自定探測事件來跟蹤程序的運行情況,如函數的調用路徑、CPU佔用和磁盤IO等一系列可以探測的情況。有了systemtap,可以在程序不修改代碼,甚至不用重啟就能分析出程序的運行情況。

配合火焰圖的可視化,對程序的性能分析極其有利。(放一個FlameGraph的官方圖片)

原理

SystemTap 基本思想是命名事件,併為它們提供處理程序。每當發生指定的事件時,內核都會將處理程序視為子例程運行,然後繼續運行。有一系列的事件,例如進入或退出函數,計時器到期或整個SystemTap會話的開始和停止。處理程序是一系列腳本語言語句,用於指定事件發生時要完成的工作。這項工作通常包含從事件上下文中提取數據,將其存儲到內部變量或打印結果。

SystemTap 的工作原理是將腳本翻譯成C語言,執行C編譯器創建一個內核模塊。當模塊被加載后,通過掛載到內核來激活所有的探測事件。然後,當事件發生再任何處理器上時,編譯后的處理程序就運行,最終,SystemTap會話停止,Hook取消,內核模塊被移除,整個過程由命令行程序stap驅動。

原理圖如下:

安裝

需要內核級別的支持,依賴了三個rpm下載鏈接,

  1. kernel-debuginfo-common
  2. kernel-debuginfo
  3. kernel-devel

這三個包的版本必須匹配當前內核的版本,比如我自己的內核版本是 3.10.0-327, 那麼以上三個包版本都必須保持一致。

安裝 SystemTap:

$ yum install systemtap

測試是否成功安裝:

$ stap -ve ‘probe begin{printf(“Hello, World\n”); exit();}’

正常的話會輸出 Hello, World,但是不出意外會出現版本不一致的情況:

ERROR: module version mismatch (#1 SMP Fri Nov 20 11:12:42 CST 2015 vs #1 SMP Thu Nov 19 22:10:57 UTC 2015), release 3.10.0-327.el7.x86_64

出現這個的情況是版本相同但是打包事件不相同的情況,修改這個時間和uname -a 中的時間保持一致。

$ rpm -ql kernel-devel | xargs grep UTS_VERSION 2>/dev/null

/usr/src/kernels/3.10.0-327.el7.x86_64/include/generated/compile.h:#define UTS_VERSION "#1 SMP Fri Nov 20 11:12:42 CST 2015"

再次運行那個hello測試,出現緩存的錯誤,刪除緩存文件

  1. /root/.systemtap/cache/34/stap_34443d4ad1fe1d37c0352b7b8c691aee_975.c
  2. /root/.systemtap/cache/34/stap_34443d4ad1fe1d37c0352b7b8c691aee_975.ko

追蹤

最簡單的探測類型就是跟蹤事件。Systemtap支持許多內置事件,所有的事件家族見 tapset

可以探測的的常用事件:

  • begin, systemtap 會話開始
  • end, systemtap 會話結束
  • kernel.function(“sys_xxx”), 系統調用xx的入口
  • kernel.function(“sys_xxx”).return, 系統調用xx的返回
  • timer.ms(300), 每300毫秒的定時器
  • timer.profile, 每個CPU上周期觸發的定時器
  • process(“a.out”).function(“foo*”), a.out 中函數名前綴為foo的函數信息
  • process(“a.out”).statement(“*@main.c:200”), a.out中文件main.c 200行處的狀態

常用的可打印值(具體見 tapset):

  • tid(), 當前線程id
  • pid(), 當前進程id
  • uid(), 當前用戶id
  • execname(), 當前進程名稱
  • cpu(), 當前cpu編號
  • gettimeofday_s(), 秒時間戳
  • get_cycles(), 硬件周期計數器快照
  • pp(), 探測點事件名稱
  • ppfunc(), 探測點觸發的函數名稱
  • $$var, 上下文中存在 $var,可以使用該變量
  • print_backtrace(), 打印內核棧
  • print_ubacktrace(), 打印用戶空間棧

SystemTap 腳本

stap 腳本簡單,語法類似C;

  • 註釋
# fuck
// fuck
/* fuck */
  • 函數
function foo() {
    // exit(); // 退出 systemtap 會話
}
  • 基本的 if/else/while/for 控制結構
function if_expr() {
    i = 0
    if (i == 1)
        printf("[if] i = %d\n", i);
    else
        printf("[else] i = %d\n", i);
}

function while_expr() {
    i = 0;
    while (i != 2)
        printf("[while] i = %d\n", i++);
}

function for_expr() {
    for (i = 0; i < 2; i++)
        printf("[for] i = %d\n", i);
}

  • 字符串比較,拼接,轉換
function str() {
    uid = uid();
    s_uid = sprint(uid);
    f_uid = "fuck" . s_uid
    printf("uid: %d-%s-%s\n", uid, s_uid, f_uid); // uid: 0-0-fuck0

    // exit();
}
  • 元組
global t; // 聲明元組
global tpl[400]; // 聲明一個400容量的元組

t["fuck"]++;  // t["fuck"] 初始值默認為0, ++ 變成 1
t["fuck"] = 4396; // 賦值為4396

tpl["fuck", pid()]++; // 兩個元素
tpl["shit", tid()]++;
  • 聚集統計
// 包含4個維度 @count @avg @min @max
global t;

t["fuck", tid()] <<< 1
t["fuck", pid()] <<< 1
t[execname(), tid()] <<< 1
t["fuck", 5487] <<< 2
t["fuck", 5487] <<< 3
t["fuck", 5487] <<< 1

具體結構如下:
t["fuck",5487] @count=3 @min=1 @max=3 @sum=6 @avg=2
t["fuck",26060] @count=2 @min=1 @max=1 @sum=2 @avg=1
t["stapio",26060] @count=1 @min=1 @max=1 @sum=1 @avg=1


// 遍歷(升序), 限制5次循環
foreach([key, value] in t+ limit 5)
    printf("%s: %d\n", key, value)

// 結果
stapio: 2571
fuck: 2571
fuck: 5487

應用

stap 常用命令

Usage: stap [options] FILE                    Run script in file.
   or: stap [options] -e SCRIPT               Run given script.
   or: stap [options] -l PROBE                List matching probes.
   or: stap [options] -L PROBE                List matching probes and local variables.
[options]
   -T TIME    terminate the script after TIME seconds

除了直接執行腳本文件外,另外一個比較有用的功能 -L -l 現象,列出可探測點及局部變量

  • 列出程序中的可探測點
// 截取部分~
[root@localhost stp]# stap -l 'process("/tmp/limlog/build/tests/LogTest").function("*")'
process("/tmp/limlog/build/tests/LogTest").function("write@/tmp/limlog/limlog/Log.cpp:107")
process("/tmp/limlog/build/tests/LogTest").function("~LimLog@/tmp/limlog/limlog/Log.cpp:213")
process("/tmp/limlog/build/tests/LogTest").function("~LogLine@/tmp/limlog/limlog/Log.cpp:341")
process("/tmp/limlog/build/tests/LogTest").function("~LogSink@/tmp/limlog/limlog/Log.cpp:59")
process("/tmp/limlog/build/tests/LogTest").function("~_Impl@/usr/include/c++/4.8.2/thread:107")
process("/tmp/limlog/build/tests/LogTest").function("~_Impl_base@/usr/include/c++/4.8.2/thread:97")
  • 列出程序中的可探測點及局部變量(前綴為$)
[root@localhost stp]# stap -L 'process("/tmp/limlog/build/tests/LogTest").function("*")'
process("/tmp/limlog/build/tests/LogTest").function("id@/usr/include/c++/4.8.2/thread:73") $this:class id* const
process("/tmp/limlog/build/tests/LogTest").function("incConsumable@/tmp/limlog/limlog/Log.cpp:313") $this:class LimLog* const $n:uint32_t
process("/tmp/limlog/build/tests/LogTest").function("incConsumablePos@/tmp/limlog/limlog/Log.cpp:135") $this:class BlockingBuffer* const $n:uint32_t
process("/tmp/limlog/build/tests/LogTest").function("incConsumablePos@/tmp/limlog/limlog/Log.cpp:460") $n:uint32_t
process("/tmp/limlog/build/tests/LogTest").function("insert@/usr/include/c++/4.8.2/bits/basic_string.h:1319") $__c:char $__n:size_type $__pos:size_type $this:class basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> >* const

有這個功能,我們就可以看到函數所在源文件中的位置及可以根據的局部變量。

systemtap 腳本

探針事件的關鍵字是 probe, 由 probe 引出需要跟蹤的事件

// 腳本執行后显示 === begin ===
probe begin {
    printf("=== begin ===\n");
}

根據上述的可跟蹤的事件

  • begin/end, 分別是systemtap會話的起始和結尾
[root@localhost stp]# cat foo.stp
#!/usr/bin/env stap

probe begin {
    printf("=== begin ===\n");
}

probe end {
    printf("=== end ===\n");
}

// 執行腳本
[root@localhost stp]# stap foo.stp -T 1
=== begin ===
=== end ===
  • kernel.function(“sys_xxx”), 系統調用
// 調用open系統調用
[root@localhost stp]# cat foo.stp
#!/usr/bin/env stap

probe kernel.function("sys_open").call {
    printf("%s call %s\n", execname(), ppfunc());
}

// open系統調用返回
probe kernel.function("sys_open").call {
    printf("%s call %s over\n", execname(), ppfunc());
}

[root@localhost stp]# stap foo.stp -T 1
sh call SyS_open
sh call SyS_open over
sh call SyS_open
sh call SyS_open over
sh call SyS_open
sh call SyS_open over
  • 定時器調用
[root@localhost stp]# cat foo.stp
#!/usr/bin/env stap

// 定時調用函數
probe timer.ms(500) {
    printf("now: %d\n", gettimeofday_s());
}

[root@localhost stp]# stap foo.stp -T 3
now: 1593141081
now: 1593141081
now: 1593141082
now: 1593141082
now: 1593141083
  • 定時cpu採樣
// 取自春哥的sample-bt示例代碼,定時調用棧取樣
global bts;

probe timer.profile {
    if (pid() == 5291)
        bts[backtrace(), ubacktrace()] <<< 1
}

probe timer.s(10) {
    foreach([k, u] in bts-) {
        print_stack(k);
        print_ustack(u);
        printf("\\t%d\\n", @count(bts[k, u]));
    }
    exit();
}

// 結果為16進制地址,截取一部分數據,這部分數據需要進一步加工統計
[root@localhost stp]# stap foo.stp
 0xffffffff810d6244 : 0xffffffff810d6244
 0xffffffff810475fa : 0xffffffff810475fa
\t1\n 0xffffffffa0139f0d : 0xffffffffa0139f0d [xfs]
  • 指定程序中的函數事件(需要運行程序)
// 打印程序 LogTest 所有執行的函數
[root@localhost stp]# cat foo.stp
probe process("/tmp/limlog/build/tests/LogTest").function("*") {
    printf("function: %s\n", ppfunc());
}

// 庫函數也加載進來了
[root@localhost stp]# stap foo.stp
function: offsetOfPos
function: __distance<char*>
function: operator+<long int, std::ratio<1l, 1000000000l>, long int, std::ratio<1l, 1000000l> >
function: operator<<
  • 指定程序指定文件中的可追蹤事件
//打印 LogTest 程序屬於 Log.cpp 中的函數信息
[root@localhost stp]# cat foo.stp
probe process("/tmp/limlog/build/tests/LogTest").statement("*@Log.cpp") {
    printf("function: %s\n", ppfunc());
}

// 過濾了庫函數,只留下Log.cpp中的函數執行
[root@localhost stp]# stap foo.stp
function: singleton
function: produce
function: produce
function: produce
function: produce
function: used
function: used
function: consumable
function: operator<<
function: ~LogLine
  • 上下文變量
// 獲取上下文變量
[root@localhost stp]# stap -L 'process("/tmp/limlog/build/tests/LogTest").statement("*@Log.cpp")'
process("/tmp/limlog/build/tests/LogTest").statement("LimLog@/tmp/limlog/limlog/Log.cpp:185") $this:class LimLog* const
process("/tmp/limlog/build/tests/LogTest").statement("LogLine@/tmp/limlog/limlog/Log.cpp:336") $this:class LogLine* const $level:enum LogLevel $loc:struct LogLoc const&
process("/tmp/limlog/build/tests/LogTest").statement("append@/tmp/limlog/limlog/Log.cpp:346") $this:class LogLine* const $data:char const* $n:size_t
process("/tmp/limlog/build/tests/LogTest").statement("consumable@/tmp/limlog/limlog/Log.cpp:140") $this:class BlockingBuffer const* const
process("/tmp/limlog/build/tests/LogTest").statement("consume@/tmp/limlog/limlog/Log.cpp:146") $this:class BlockingBuffer* const $to:char* $n:uint32_t

// 這裏我們追蹤 consume 函數中的兩個參數
[root@localhost stp]# cat foo.stp
probe process("/tmp/limlog/build/tests/LogTest").function("consume") {
    printf("func = %s, $var(n) = %d, $var(to) = %p\n", ppfunc(), $n, $to);
}

[root@localhost stp]# stap foo.stp
func = consume, $var(n) = 406, $var(to) = 0x7f902a94d010
func = consume, $var(n) = 203, $var(to) = 0x7f902a94d1a6
func = consume, $var(n) = 790, $var(to) = 0x7f902a94d010
func = consume, $var(n) = 3319, $var(to) = 0x7f902a94d326
func = consume, $var(n) = 4235, $var(to) = 0x7f902a94d010
func = consume, $var(n) = 4235, $var(to) = 0x7f902a94d010
func = consume, $var(n) = 2326, $var(to) = 0x7f902a94d010
func = consume, $var(n) = 8470, $var(to) = 0x7f902a94d010

示例分析

在探測點被執行時打印這種簡單的用法外,還能進一步做一些其它的事情。

  1. 統計某一時間段內運行次數top k的函數
[root@localhost stp]# cat foo.stp
#!/usr/bin/env stap

global top_funcs;

probe begin {
    printf("=== begin ===\n");
}

probe process("/tmp/limlog/build/tests/LogTest").statement("*@Log.cpp") {
    top_funcs[ppfunc()]++;
}

probe end {
    foreach(func in top_funcs- limit 10)
        printf("%s: %d\n", func, top_funcs[func]);

    printf("=== end ===\n");
}

// LogTest 在3秒內執行最多的10個函數及次數
[root@localhost stp]# stap foo.stp -T 3
=== begin ===
produce: 1152
append: 720
singleton: 646
operator<<: 608
produceLog: 576
used: 576
consumable: 359
incConsumablePos: 64
getLogLevel: 32
LogLine: 32
=== end ===
  1. 統計系統調用某一時間段內被調用最頻繁的k個程序及次數
[root@localhost stp]# cat foo.stp
#!/usr/bin/env stap

global top_exec;

probe begin {
    printf("=== begin ===\n");
}

probe kernel.function("sys_write") {
    top_exec[execname()]++;
}

probe end {
    foreach(exec in top_exec- limit 10)
        printf("%s: %d\n", exec, top_exec[exec]);

    printf("=== end ===\n");
}

[root@localhost stp]# stap foo.stp -T 3
=== begin ===
qemu-kvm: 2948
sync: 2174
virsh: 673
libvirtd: 305
route: 28
grep: 21
ps: 21
ssh: 16
python: 16
nginx: 16
=== end ===
  1. 打印函數調用層次(用戶程序)

調用層次需要藉助 thread_indent 來打印合適的縮進,另外需要設置函數入口(call)和返回(return)的探測點。函數命名不足以使用function通配符來匹配,而 statement 雖然可以匹配我們想要的結果(過濾第三方函數),但是不支持 call 和return。雖然有一個比較傻但是的確可行的方式是,在腳本裏面手動寫入這些函數。

// 先取出需要關注的函數名稱
stap -L 'process("/tmp/limlog/build/tests/LogTest").statement("*@*.cpp")' |  sed 's/.*statement(\"\(.*\)@.*\".*/\1/g'  | sort -u

腳本如下:

#!/usr/bin/env stap

global f;

function init() {
    f["append"] = 1;
    f["benchmark"] = 1;
    f["consumable"] = 1;
    f["consume"] = 1;
    f["date"] = 1;
    f["datetime"] = 1;
    f["formatTimestamp"] = 1;
    f["getLogLevel"] = 1;
    f["gettid"] = 1;
    f["i16toa"] = 1;
    f["i2a"] = 1;
    f["i32toa"] = 1;
    f["i64toa"] = 1;
    f["incConsumable"] = 1;
    f["incConsumablePos"] = 1;
    f["LimLog"] = 1;
    f["~LimLog"] = 1;
    f["listStatistic"] = 1;
    f["log_10_diff_element_len"] = 1;
    f["log_10_diff_element_str"] = 1;
    f["log_10_diff_element_x1"] = 1;
    f["log_16_same_element_x6"] = 1;
    f["log_1_same_element_x6"] = 1;
    f["log_4_same_element_x6"] = 1;
    f["LogLine"] = 1;
    f["~LogLine"] = 1;
    f["LogSink"] = 1;
    f["~LogSink"] = 1;
    f["main"] = 1;
    f["now"] = 1;
    f["operator<<"] = 1;
    f["produce"] = 1;
    f["produceLog"] = 1;
    f["rollFile"] = 1;
    f["setLogFile"] = 1;
    f["setLogLevel"] = 1;
    f["setRollSize"] = 1;
    f["singleton"] = 1;
    f["sink"] = 1;
    f["sinkThreadFunc"] = 1;
    f["stringifyLogLevel"] = 1;
    f["test_blocking_buffer"] = 1;
    f["test_itoa"] = 1;
    f["test_timestamp"] = 1;
    f["time"] = 1;
    f["u16toa"] = 1;
    f["u2a"] = 1;
    f["u32toa"] = 1;
    f["u64toa"] = 1;
    f["used"] = 1;
    f["write"] = 1;
}

probe begin {
    printf("=== begin ===\n");
    init();
}

probe process("/tmp/limlog/build/tests/LogTest").function("*").call {
    fn = ppfunc()
    if (f[fn] == 1)
        printf("%s -> %s\n", thread_indent(4), ppfunc());
}

probe process("/tmp/limlog/build/tests/LogTest").function("*").return {
    fn = ppfunc()
    if (f[fn] == 1)
        printf("%s <- %s\n", thread_indent(-4), ppfunc());
}

probe end {
    printf("=== end ===\n");
}

函數的部分調用樹如下所示:

=== begin ===
     0 LogTest(25381):    -> main
   101 LogTest(25381):        -> setLogFile
   111 LogTest(25381):            -> singleton
   121 LogTest(25381):                -> LimLog
   129 LogTest(25381):                    -> LogSink
   270 LogTest(25381):                        -> now
   282 LogTest(25381):                        <- now
   288 LogTest(25381):                        -> date
   296 LogTest(25381):                            -> datetime
   453 LogTest(25381):                            <- datetime
   472 LogTest(25381):                        <- date
   478 LogTest(25381):                    <- LogSink
   576 LogTest(25381):                <- LimLog
   586 LogTest(25381):            <- singleton
   603 LogTest(25381):            -> rollFile
     0 LogTest(25382):    -> sinkThreadFunc
   650 LogTest(25381):            <- rollFile
   ···

樹狀調用可以很清楚的展示出來程序的執行邏輯,甚至可以看到多線程的處理:sinkThreadFunc 和 rollFile 之間的跨度。

  1. 開源庫對systemtap的集成
    像libguestfs 和libvirt都有支持,恰好工作環境這兩個庫也經常有一些難以排查的問題出現

觀察 libguestfs 的啟動過程及耗時,libvirt 支持function 和mark(有5個,大致邏輯上的埋點)

#! /usr/bin/env stap

global start_time, prev;

function display_time () {
  now = gettimeofday_us ()
  delta = (prev > 0 ) ? now - prev : 0
  printf ("%18d (+%10d): ", now - start_time, delta)
  prev = now
}

probe begin {
  start_time = gettimeofday_us ()
  prev = 0
  printf ("%-18s (+%10s): %s\n", "# time_usec",
          "delta usec", "event")
}

probe process("/usr/lib*/libguestfs.so.0*").function("*")
{
  display_time()
  printf ("%s\n", ppfunc())
}

打印的結果,如果使用 libguestfs-test-tools 執行失敗,可以根據產生的函數進入源代碼中進行排查,縮小排查的範圍

[root@localhost stp]# stap libguestfs.stp
# time_usec        (+delta usec): event
           1880754 (+         0): _init
           1880765 (+        11): frame_dummy
           1880768 (+         3): register_tm_clones
           1880772 (+         4): compile_regexp_re_hostname_port
           1880804 (+        32): init_libguestfs
           1881074 (+       270): guestfs_int_init_direct_backend
           1881079 (+         5): guestfs_int_register_backend
           1881083 (+         4): guestfs_int_init_libvirt_backend
           1881085 (+         2): guestfs_int_register_backend
           1881088 (+         3): guestfs_int_init_uml_backend
           ···

而 libvirt 中 example/ 目錄中就有包含一些關於 systemtap 的腳本文件。

火焰圖的生成

在函數調用樹之上更進一步,加入樣本的頻率得到svg格式的火焰圖,用戶可以點擊不同的圖層來查看更詳細的信息。

火焰圖工具為brendangregg開發的開源項目FlameGraph,配合春哥寫的systemtap工具,用一段簡單的shell腳本如下,可以得到一張svg的圖片

#!/bin/bash

# 火焰圖工具的路徑
FlameGraph_PATH="/FlameGraph"

# 春哥的棧收集工具
OR_Stap_PATH="/home/zxh/dev/openresty-systemtap-toolkit"

if [ $# != 1 ] ; then
        echo "Usage: sh $0 PID"
        echo "  e.g.: sh $0 4396"
        exit 1;
fi

${OR_Stap_PATH}/sample-bt -p $1 -t 180 -u > /tmp/bt-sample
${FlameGraph_PATH}/stackcollapse-stap.pl /tmp/bt-sample > /tmp/bt_stap.out
${FlameGraph_PATH}/flamegraph.pl /tmp/bt_stap.out > backtrace.svg

rm -rf /tmp/bt-sample
rm -rf /tmp/bt_stap.out

CPU定時採樣,根據採樣生成的 backtrace.svg 如下,橫軸為CPU佔用的時間比例,縱軸為函數調用的深度:

這是一個日誌庫的benchmark(博客園不支持上傳svg格式),而主要耗時也在阻塞隊列的入隊上,符合預期。

rpm 鏈接

  1. https://mirrors.ocf.berkeley.edu/centos-debuginfo/7/x86_64/kernel-debuginfo-common-x86_64-3.10.0-327.el7.x86_64.rpm
  2. https://mirrors.ocf.berkeley.edu/centos-debuginfo/7/x86_64/kernel-debuginfo-3.10.0-327.el7.x86_64.rpm
  3. ftp://ftp.pbone.net/mirror/ftp.scientificlinux.org/linux/scientific/7.0/x86_64/updates/security/kernel-devel-3.10.0-327.el7.x86_64.rpm

參考

  1. systemtap 原理圖, https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-systemtap3/index.html?ca=drs-
  2. systemtap 官方教程(推薦),https://sourceware.org/systemtap/tutorial/1_Introduction.html
  3. systemtap 內置函數庫 tapset,https://sourceware.org/systemtap/tapsets/index.html
  4. 春哥的一系列stap工具,https://github.com/openresty/openresty-systemtap-toolkit
  5. 火焰圖工具,https://github.com/brendangregg/FlameGraph

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(圖片來源:騰訊)

    這兩款電動自行車都配備了200瓦的馬達和9安培小時的電池,提供電動踏板輔助,最高時速可達2萬5千公尺。原型電動自行車的技術可實現行車預警系統,在汽車超車時,透過車把手的震動向騎士們發出警告,還可通過開啟把手上的警示燈,提醒汽車司機注意電動自行車的存在。   MoDe:Me和MoDe:Pro可與一款名為MoDe:Link的原型應用程式配合使用,此款應用程式可與iPhone 6手機相容。通過應用程式中的即時資訊,電動自行車可實現導航、線路選擇、速度和舒適度調整等功能。

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【秒懂Java】【第1章_初識Java】01_編程語言

各位小夥伴們好哇!從今日起,我將開始更新《秒懂Java》系列文章,從0開始講解Java的方方面面,完全零基礎也可以看懂。後面也將推出配套的視頻版,歡迎大家保持關注!

  • 我會儘力辦到:在保證通俗易懂的同時,不丟失知識的嚴謹性和完整性
  • 不管你是否有編程經驗,只要你感興趣、細心閱讀,就能學會
  • 本文是《秒懂Java》系列的第1篇文章,主要認識幾個基礎概念

什麼是計算機?

一說到計算機(Computer),大家首先想到的可能是電腦(台式電腦、手提電腦)。

實際上,我們日常生活中使用的平板電腦、智能手機也屬於計算機,它們的功能也跟電腦一樣非常強大。

還有KTV的點歌機、超市的自助收銀機等很多設備也都屬於計算機。

毋庸置疑,計算機是人類歷史上最偉大的發明之一,極大地提高了社會的生產力,目前它已經延伸到了生活、學習、工作等各個領域,無處不在。如今,我們會在計算機上安裝各種各樣的軟件(應用、遊戲),學習工作、衣食住行、吃喝玩樂一網打盡,極大地改變了我們的生活、學習、工作方式。

什麼是編程語言?

語言,是雙方進行溝通交流的主要表達方式。

  • 如果我要跟咱們中國人進行交流,應該用漢語
  • 如果我要跟美國人進行交流,應該用英語
  • 如果我要跟韓國人進行交流,應該用韓語

那如果我要跟計算機進行交流呢?那就應該用計算機編程語言。

  • 是的,計算機編程語言,就是用來跟計算機進行溝通交流的語言
  • 一般把計算機編程語言簡稱為:編程語言(Programming Language)

注意:我們要學習的很多IT技術都源自西方國家(比如美國),因此,很多技術名詞,都是從英文翻譯過來的。為了保證描述的嚴謹性,當首次提及某個技術名詞時,我都會在它旁邊標註原本的英文單詞。

與計算機進行交流

那如何利用編程語言與計算機進行交流呢?

編程語言,顧名思義,就是可以用來“編寫程序”的語言。

  • 首先,利用編程語言編寫一段程序。例如上圖所示的程序,只包含了3行代碼,這裏簡單說一下代碼的大概意思(了解一下即可,不用去深究)
    • 第1行:創建了一個播放器
    • 第2行:設置播放器的音量為100
    • 第3行:開始播放某個mp4視頻
  • 最後,將程序運行到計算機上,計算機就會開始識別執行程序中的每一句代碼,完成相應的功能,最後成功播放視頻

我們平時使用的各種軟件(應用、遊戲)都是通過編程語言開發出來的,它們都由一大堆的代碼組成。當打開軟件時(將軟件運行到計算機上時),計算機就會開始識別執行軟件中包含的代碼,完成相應的功能。

所以,編程語言有一個非常重要的作用,那就是:開發軟件!

主流編程語言

世界上有上百種各式各樣的編程語言,目前比較常見的主流編程語言有

  • Java、C、C++、C#、PHP、Python、Go
  • JavaScript(簡稱JS)、TypeScript(簡稱TS)
  • Objective-C(簡稱OC)、Swift、Kotlin
  • Scala、Assembly Language(彙編語言) 等

每一門編程語言的作用都不太一樣,比如

  • Java、Kotlin:可以用來開發Android系統中的軟件
  • Objective-C、Swift:可以用來開發iOS、Mac系統中的軟件
  • C、C++、C#:可以用來開發Windows系統中的軟件

當然,上面列舉的僅僅是它們的部分功能,並沒有說完整。比如:

  • C、C++也可以開發Android、iOS、Mac、Linux等系統中的軟件
  • Java也可以開發Mac、Linux、Windows等系統中的軟件

其他的就不一一說明了,了解一下即可

語法

每當我們要學習一門新的語言時,都要先學習它的語法。

  • 比如,學習英語就要先學習它的語法,英語的語法規定了:英文句子可以怎麼寫、不可以怎麼寫
  • 同樣的,每一門編程語言都有自己的語法,編程語言的語法規定了:你的代碼可以怎麼寫、不可以怎麼寫
    • 比如,Java語言的語法規定:每一句代碼後面都必須以分號(;)結束
    • 代碼一旦出現了語法錯誤,就無法成功運行到計算機上

不同編程語言的語法是不一樣的,每一門編程語言都有自己特有的語法。比如,想讓計算機播放一個視頻,不同編程語言可能會有不同的寫法。

不難看出它們之間的一些差異(了解一下即可,不用去深究)

  • Java、OC都以分號(;)結束,而Python不需要以分號(;)結束
  • Java、Python中都使用了點(.)、小括號(()),而OC中使用了中括號([])、冒號(:)、@符號
  • Java、OC中都使用雙引號(“”),而Python中可以使用單引號(”)

雖然它們的寫法不一樣,但是都完成了一樣的功能:讓計算機播放一個視頻。如果想利用編程語言開發出強大優秀的軟件、控制計算機做更多的事情,首先要踏踏實實學好編程語言的語法。如果你連語法都不懂,怎麼可能寫出正確的代碼呢?

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特斯拉 Model S 自駕模式「autopilot」將於 3 個月內推出

特斯拉執行長 Elon Musk 透露未來將透過 7.0 版本升級,為 Model S 車款帶來全新自動駕駛(self-driving)模式「autopilot」,預計在 3 至 4 個月內釋出軟體更新。  
  在新聞發佈會上,Elon Musk 公佈下一波 6.2 版本升級,新增里程保證(Range Assurance)和旅程規劃(Trip Planner)兩大關鍵功能。里程保證在於行駛過程中,系統會背景監控電力狀況並即時告知車主;旅程規劃則是在車主設定目的地之後,系統自動判斷行駛過程中需要充電的地點,規劃出最佳路線,這都是為了減輕部分車主的「里程焦慮」(Range Anxiety)問題。除了上述新功能之外,Elon Musk 還介紹了一些和主動安全相關的輔助功能,例如自動緊急剎車、盲區警告以及側面碰撞警告等。   不過,新聞發佈會上最令人興奮的是,Elon Musk 透露未來將透過 7.0 版本升級,為 Model S 車款帶來全新自駕模式「autopilot」。   Elon Musk 指出,擁有 Model S 車款的車主基本上可透過 autopilot 模式,做到往返舊金山和西雅圖之間無須任何操控動作。不過他也謹慎地表示,這還不算是真正的自動駕駛技術,只不過是強大的自動轉向系統。autopilot 不足之處,在於它僅適用於行駛在高速公路上,以該公司目前的技​​術,可能還無法安全地駛入郊區,畢竟街上難免還是會有孩童或路人竄出。欲使用 autopilot 模式,車主還需要選配特斯拉所提供價值 4,250 美元的 optional tech 方案。     本文全文授權轉載自《科技新報》─〈〉

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你已經是個成熟的程序員了,該學會用程序幫自己省錢了————狄克斯特拉算法

  說起回家,路途漫漫,行李滿滿,尤其我等村裡交通不發達的地方,可能連直達的票都沒有,雖說條條大陸通羅馬,但畢竟還是想找個換乘最少的路線,畢竟誰不想回家更輕鬆點呢(*^_^*),下面就是我回家的所有路線。

 

  思路很簡單,先找起點看是否能到,不能到的話,看起點能到的點的下一步是否能到

 

  話不多說,擼代碼:

public static void main(String[] args) {
    HashMap<String,List<String>> data = new HashMap<String, List<String>>();
    List<String> list1 = new ArrayList<String>();
    data.put("起點",list1);
    list1.add("A");
    list1.add("B");
    List<String> list2 = new ArrayList<String>();
    data.put("A",list2);
    list2.add("終點");
    List<String> list3 = new ArrayList<String>();
    data.put("B",list3);
    list3.add("A");
    list3.add("終點");
    query(data,"終點","起點");
}

public static void query(Map<String,List<String>> data, String queryValue, String start){
    if(data==null || queryValue ==null){
        return;
    }
    Queue<String> queue = new LinkedList<String>();
    Map quaryLog  = new HashMap();
    Map<String,List<String>> routes = new HashMap<String, List<String>>();
    queue.offer(start);
    quaryLog.put(start,"");
    String parent = null;
    while (!queue.isEmpty()){
        parent = queue.poll();
        List<String> values = data.get(parent);
        for(String value:values){
            List<String> r = new ArrayList<String>();
            if(routes.containsKey(parent)){
                r.addAll(routes.get(parent));
            }
            r.add(parent);
            routes.put(value,r);
            if(queryValue.equals(value)){
                routes.get(value).add(value);
                System.out.println(routes.get(value));
                return;
            }
            if(!quaryLog.containsKey(value)){
                queue.offer(value);
                quaryLog.put(value,"");
            }
        }
    }
    return ;
}

  

  run 一把,結果出來了

  [起點, A, 終點]

  終於,結果出來了,先到A地,再從A到終點,其實這就是廣度優先搜索,so easy興沖衝去買票,發現錢不夠,哎,沒有考慮票價啊!!!我的票價是這樣的:

 

  按照現在的規劃需要700元,可是我只有650元,不夠啊,沒辦法,修改算法把,這次需要把價錢考慮進去,我需要最便宜的路線

  思路也類似,先從起點開始走,分別計算最便宜的路線

 

  終點暫時到不了,我們把到終點的距離記作無窮,接着我們從B點開始往下找,計算最便宜的價錢如下:

 

  然後再計算A點走的話,最便宜的路線,比從B點走便宜的話我們就更新,不便宜的話代表原來的價錢已經是最便宜的了

 

  找到了,最便宜的路線是600,但是程序要如何做呢,畢竟我以後不僅要回家,還要去旅遊,還要去丈母娘家,我要每次都最便宜!!!,擼碼如下:


public static void main(String[] args) {
HashMap<String,HashMap<String,Integer>> data = new HashMap<String, HashMap<String, Integer>>();
HashMap<String,Integer> map1 = new HashMap<String, Integer>();
data.put("起點",map1);
map1.put("A",600);
map1.put("B",200);
HashMap<String,Integer> map2 = new HashMap<String, Integer>();
data.put("A",map2);
map2.put("終點",100);
HashMap<String,Integer> map3 = new HashMap<String, Integer>();
data.put("B",map3);
map3.put("終點",500);
map3.put("A",300);
queryMinPrice(data,"起點","終點");
}

public static void queryMinPrice(HashMap<String,HashMap<String,Integer>> data,String start,String end){
HashMap<String,Integer> costs = new HashMap<String, Integer>();
HashMap<String,List<String>> route = new HashMap<String, List<String>>();
for(Map.Entry<String,Integer> entry: data.get(start).entrySet()){
costs.put(entry.getKey(),entry.getValue());
List<String> list = new ArrayList<String>();
list.add(entry.getKey());
route.put(entry.getKey(),list);
}
costs.put(end,Integer.MAX_VALUE);
HashMap<String,String> queryLog = new HashMap<String, String>();
String key = findMinPriceKey(costs,queryLog);
while (key != null){
queryLog.put(key,"");
if(data.get(key) == null){
break;
}
for(Map.Entry<String,Integer> entry:data.get(key).entrySet()){
if(costs.containsKey(entry.getKey())){
if(entry.getValue()+costs.get(key)<costs.get(entry.getKey())){
costs.put(entry.getKey(),entry.getValue()+costs.get(key));
List<String> list = new ArrayList<String>();
list.addAll(route.get(key));
list.add(entry.getKey());
route.put(entry.getKey(),list);
}
}else {
costs.put(entry.getKey(),entry.getValue()+costs.get(key));
List<String> list = new ArrayList<String>();
list.addAll(route.get(key));
route.put(entry.getKey(),list);
}
}
key = findMinPriceKey(costs,queryLog);
}
System.out.println("最小花費:"+costs.get(end));
System.out.println("最小花費路徑:"+route.get(end));
}
private static String findMinPriceKey(HashMap<String,Integer> data,HashMap<String,String> queryLog){
String key = null;
for(Map.Entry<String,Integer> entry : data.entrySet()){
if(!queryLog.containsKey(entry.getKey()) && key == null ){
key = entry.getKey();
}
if(!queryLog.containsKey(entry.getKey()) && entry.getValue()<data.get(key)){
key = entry.getKey();
}
}
return key;
}

  運行結果:

  最小花費:600

  最小花費路徑:[B, A, 終點]

  結果出來了,先買到B的票,然後在到A,再回家,只要600塊,還能省50塊,完美!!這就是大名鼎鼎的狄克斯特拉算法。

      PS:這不是標準的狄克斯特拉算法,只是本例中的數據少,數據多的話遍歷成本是很高的,標準的狄克斯特拉算法利用的是貪婪算法思想,求局部最優解,要在可以到達終點時就返回(此註釋基於評論,本來自己寫着玩兒的,沒想會有人認真來看,避免產生誤解,誤導他人,水平有限深感慚愧)

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