【查询人的溯源码怎么查询】【datasource源码分析】【setting源码笔记】jdk1.8 源码包分析

时间:2024-11-16 23:36:21 编辑:felix 4.6.1源码 来源:pytorch中rnn源码

1.面试官:从源码分析一下TreeSet(基于jdk1.8)
2.源码详解系列(四) ------ DBCP2的码包使用和分析(包括JNDI和JTA支持)已停更
3.String源码分析(1)--哈希篇
4.concurrenthashmap1.8源码如何详细解析?
5.I/O源码分析(3)--BufferedOutputStream之秒懂"flush"

jdk1.8 源码包分析

面试官:从源码分析一下TreeSet(基于jdk1.8)

       面试官可能会询问关于TreeSet(基于JDK1.8)的源码分析,实际上,分析TreeSet与HashSet类似,码包都利用了TreeMap底层的分析红黑树结构。主要特性包括:

       1. TreeSet是码包基于TreeMap的NavigableSet实现,元素存储在TreeMap的分析查询人的溯源码怎么查询key中,value为一个常量对象。码包

       2. 不是分析直接基于TreeMap,而是码包NavigableMap,因为TreeMap本身就实现了这个接口。分析

       3. 对于内存节省的码包疑问,TreeSet在add方法中使用PRESENT对象避免了将null作为value可能导致的分析逻辑冲突。添加重复元素时,码包PRESENT确保了插入状态的分析区分。

       4. 构造函数提供了多样化的码包选项,允许自定义比较器和排序器,基本继承自HashSet的特性。

       5. 除了基本的增删操作,TreeSet还提供了如返回子集、头部尾部元素、区间查找等方法。

       总结来说,TreeSet在排序上优于HashSet,但插入和查找操作由于树的datasource源码分析结构会更复杂,不适用于对速度有极高要求的场景。如果不需要排序,HashSet是更好的选择。

       感谢您的关注,关于TreeSet的源码解析就介绍到这里。

源码详解系列(四) ------ DBCP2的使用和分析(包括JNDI和JTA支持)已停更

       DBCP是一个用于创建和管理数据库连接的工具,通过连接池复用连接以减少资源消耗。它具备连接数控制、连接有效性检测、连接泄露控制和缓存语句等功能。Tomcat内置连接池、Spring团队推荐使用DBCP,阿里巴巴的druid也是基于DBCP开发的。

       DBCP支持通过JNDI获取数据源,并且可以获取JTA或XA事务中的连接对象,用于两阶段提交(2PC)的事务处理。本篇文章将通过例子来解释如何使用DBCP。

       以下是文章的详细内容:

       使用例子需求

       本例将展示如何使用DBCP连接池获取连接对象,并进行基本的增删改查操作。

       工程环境

       JDK:1.8.0_

       maven:3.6.1

       IDE:eclipse 4.

       mysql-connector-java:8.0.

       mysql:5.7.

       DBCP:2.6.0

       主要步骤

       创建Maven项目,打包方式为war(war也可以是jar,这里选择war是为了测试JNDI功能)。

       引入DBCP相关依赖。setting源码笔记

       在resources目录下创建dbcp.properties文件,配置数据库连接参数及连接池基本参数。

       编写JDBCUtils类,实现初始化连接池、获取连接、管理事务和资源释放等功能。

       创建测试类,实现基本的增删改查操作。

       配置文件详解

       dbcp.properties文件包含数据库连接参数和连接池基本参数,如数据库URL、用户名、密码、连接池大小等。其中,数据库URL后面添加了参数以避免乱码和时区问题。建议根据项目需求调整参数设置。

       基本连接属性

       数据库URL

       用户名

       密码

       连接池大小

       缓存语句(在MySQL下建议关闭)

       连接检查参数(建议开启testWhileIdle,避免性能影响)

       事务相关参数(通常使用默认设置)

       连接泄漏回收参数

       其他参数(较少使用)

       源码分析

       DBCP主要涉及以下几个类:

       BasicDataSource:提供基本的数据库操作数据源。

       BasicManagedDataSource:BasicDataSource的子类,用于创建支持XA事务或JTA事务的连接。

       PoolingDataSource:BasicDataSource中实际调用的数据源,用于管理连接。

       ManagedDataSource:PoolingDataSource的源码实验课子类,用于支持XA事务或JTA事务的连接。

       使用DBCP连接池创建连接时,首先创建BasicDataSource对象,初始化配置参数。然后从连接池中获取连接。连接获取过程涉及到数据源和连接池的创建,连接对象的包装和回收。

       通过JNDI获取数据源对象需求

       使用JNDI获取DBCP数据源对象,以PerUserPoolDataSource和SharedPoolDataSource为例。为了在tomcat容器中测试,需要配置JNDI上下文。

       引入依赖

       引入JNDI相关的依赖。

       编写context.xml文件,配置JNDI上下文。

       在web.xml中配置资源引用,将JNDI对象与web应用绑定。

       测试结果

       打包项目并部署到tomcat上运行,通过访问指定的jsp页面,验证JNDI获取数据源对象的正确性。

       使用DBCP测试两阶段提交

       介绍如何使用DBCP实现JTA事务的两阶段提交(2PC)。使用DBCP的BasicManagedDataSource类支持事务处理。通过测试代码验证了2PC的正确性。

       以上内容涵盖了DBCP的蒸腾指标源码使用、配置、源码分析、JNDI集成以及两阶段提交的实现,为开发者提供了全面的参考。

String源码分析(1)--哈希篇

       本文基于JDK1.8,从Java中==符号的使用开始,解释了它判断的是对象的内存地址而非内容是否相等。接着,通过分析String类的equals()方法实现,说明了在比较字符串时,应使用equals()而非==,因为equals()方法可以准确判断字符串内容是否相等。

       深入探讨了String类作为“值类”的特性,即它需要覆盖Object类的equals()方法,以满足比较字符串时逻辑上相等的需求。同时,强调了在覆盖equals()方法时也必须覆盖hashCode()方法,以确保基于散列的集合(如HashMap、HashSet和Hashtable)可以正常工作。解释了哈希码(hashcode)在将不同的输入映射成唯一值中的作用,以及它与字符串内容的关系。

       在分析String类的hashcode()方法时,介绍了计算哈希值的公式,包括使用这个奇素数的原因,以及其在计算性能上的优势。进一步探讨了哈希碰撞的概念及其产生的影响,提出了防止哈希碰撞的有效方法之一是扩大哈希值的取值空间,并介绍了生日攻击这一概念,解释了它如何在哈希空间不足够大时制造碰撞。

       最后,总结了哈希碰撞与散列表性能的关系,以及在满足安全与成本之间找到平衡的重要性。提出了确保哈希值的最短长度的考虑因素,并提醒读者在理解和学习JDK源码时,可以关注相关公众号以获取更多源码分析文章。

concurrenthashmap1.8源码如何详细解析?

       ConcurrentHashMap在JDK1.8的线程安全机制基于CAS+synchronized实现,而非早期版本的分段锁。

       在JDK1.7版本中,ConcurrentHashMap采用分段锁机制,包含一个Segment数组,每个Segment继承自ReentrantLock,并包含HashEntry数组,每个HashEntry相当于链表节点,用于存储key、value。默认支持个线程并发,每个Segment独立,互不影响。

       对于put流程,与普通HashMap相似,首先定位至特定的Segment,然后使用ReentrantLock进行操作,后续过程与HashMap基本相同。

       get流程简单,通过hash值定位至segment,再遍历链表找到对应元素。需要注意的是,value是volatile的,因此get操作无需加锁。

       在JDK1.8版本中,线程安全的关键在于优化了put流程。首先计算hash值,遍历node数组。若位置为空,则通过CAS+自旋方式初始化。

       若数组位置为空,尝试使用CAS自旋写入数据;若hash值为MOVED,表示需执行扩容操作;若满足上述条件均不成立,则使用synchronized块写入数据,同时判断链表或转换为红黑树进行插入。链表操作与HashMap相同,链表长度超过8时转换为红黑树。

       get查询流程与HashMap基本一致,通过key计算位置,若table对应位置的key相同则返回结果;如为红黑树结构,则按照红黑树规则获取;否则遍历链表获取数据。

I/O源码分析(3)--BufferedOutputStream之秒懂"flush"

       本文基于JDK1.8,深入剖析了BufferedOutputStream的源码,帮助理解缓冲输出流的工作机制。

       BufferedOutputStream,作为与缓冲输入流相对应的面向字节的IO类,其主要功能是通过write方法进行字节写出操作,并在调用flush方法时清除缓存区中的剩余字节。

       其继承体系主要包括了基本的输出流类,如OutputStream。

       相较于缓冲输入流,BufferedOutputStream的方法相对较少,但功能同样强大。

       BufferedOutputStream内部包含两个核心成员变量:buf代表缓冲区,count记录缓冲区中可写出的字节数。

       构造函数默认初始化缓冲区大小为8M,若指定大小则按指定大小初始化。

       BufferedOutputStream提供了两种主要的写方法:write(int b)用于写出单个字节,以及write(byte[] b, int off, int len)用于从数组中写出指定长度的字节。在内部实现中,使用System.arraycopy函数加速字节的复制过程。

       对于上述方法在调用之后,均会进行缓冲区的清空操作,即调用内部的flushBuffer()方法。然而,用户直接调用的公有flush()方法有何意义呢?

       在实际应用中,当使用BufferedOutputStream进行高效输出时,用户可能需要在程序结束前调用flush()方法,以确保所有未输出的字节都能被正确处理。避免了在程序未结束时输出流的缓存区中出现未输出的字节。

       flush()方法内部逻辑简单,主要通过调用继承自FilterOutputStream的out变量的flush()方法实现缓存区的清空,并将缓冲区的字节全部输出。同时,由于Java的IO流采用装饰器模式,该过程也包括了调用其他实现缓冲功能类的flush方法。

       为验证flush()方法的功能,本文进行了简单的测试,通过初始化缓冲区大小为5个字节,分别测试了不调用flush()、调用close()与不调用flush()、不调用close()的情况。

       测试结果显示,不调用flush()而调用close()时,输出为一个特殊符号,表明字节被正确输出。而在不调用flush()且不调用close()的情况下,输出为空,说明有字节丢失。

       值得注意的是,如果在测试时定义的字节数组长度超过缓冲区大小,BufferedOutputStream可能直接使用加速机制全部写出,无需调用flush()。

       综上所述,使用BufferedOutputStream时,养成在程序结束前调用flush()的习惯,能有效避免因缓存区未清空导致的数据丢失问题,确保程序的稳定性和可靠性。