java中join的原理

       Java中的join方法是控制多线程执行顺序的关键工具。它允许一个线程暂停并等待另一个线程完成，源码阅读确保线程执行的源码阅读有序性。当我们需要确保主线程在子线程执行完毕后再继续时，源码阅读join方法就显得尤为重要。源码阅读下面，源码阅读世界之声网站源码我们将深入解析join的源码阅读原理，并通过实例了解其工作方式。源码阅读

       首先，源码阅读join方法的源码阅读基本概念是，它会让调用它的源码阅读线程（主线程）暂停运行，直到被join的源码阅读线程（子线程）执行完毕。如果设置了等待时间，源码阅读主线程会在指定时间内等待，源码阅读超过时间则会继续执行。源码阅读简单来说，就是主线程会“挂起”自己，直到子线程完成。

       源码层面，join主要依赖于wait()和notify()方法。当主线程调用子线程的join方法时，主线程会获取子线程对象的锁，并调用wait()方法，让自己进入等待状态。子线程执行完毕后，会调用notify()方法唤醒主线程，然后主线程继续执行。如果设置了等待时间，wolfssl源码那么millis参数会决定主线程等待的时间长度，0则表示无限等待直到子线程结束。

       实例中，我们可以看到通过join方法，我们可以控制打印日志的顺序，让主线程在子线程完成后输出。了解join的原理后，实际编程中就可以灵活地运用这个功能，以实现更精确的线程控制。

python床头书系列Python Pandas中的join方法示例详解

       详细解析Python Pandas中的join方法，包含原理、用法、示例与源码分析，以及官方链接。

       原理：join方法用于数据连接，根据索引或列之间的关系合并DataFrame。具体步骤包括确定连接方式与连接列、进行数据对齐、依据连接方式连接数据，并返回新的DataFrame。

       用法示例：创建两个DataFrame，通过join方法实现连接操作。默认为左连接，连接列默认为索引。使用on参数指定连接列，并调整连接方式为内连接或外连接。

       示例代码与结果输出：创建df1与df2，popi源码使用join方法连接，示例展示连接结果。

       结果展示：连接后的DataFrame对象，分别展示了左连接、内连接与外连接的连接结果。

       源码分析：解析join方法的内部实现，其调用merge方法进行数据连接操作。

       官方链接：查阅Pandas文档中的join方法说明，获取详细信息与参数解释。

Presto中的Hash Join

       作为一个高效的OLAP引擎，HashJoin算法在Presto中扮演着至关重要的角色，本文将从HashJoin在执行层的原理和源码实现角度，深入剖析Presto中的HashJoin机制。我们首先通过一个实际的TPCDS表相关查询语句来引入话题，这个查询语句展示了如何在两个表之间进行连接，并对结果进行聚合。

       在执行计划中，我们看到整个join操作被划分为4个阶段。其中，Stage1是核心的join阶段，我们将重点探讨此阶段的执行流程和原理。

       在Stage1阶段，Presto执行了一系列基本算子，这些算子通过流水线的方式处理数据，加速了join过程。为了优化性能，Presto对输入数据进行了本地的motdpe源码repartition，确保数据在内存中高效地被操作。这个阶段的关键在于构建HashMap，其中，构建表（build表）和查询表（probe表）的角色明确。build表的数据通过HashMap存储在内存中，以实现低复杂度的查找，而probe表则可以大量读取，实现高效的数据处理。

       构建HashMap的关键算子是HashBuilderOperator，它负责积攒Page，并在构建完整hash表后开始真正的join操作。在这个过程中，涉及到多个数据结构和算法，例如key、addresses和positionLinks，它们协同工作以确保数据的高效查找和匹配。其中，key用于hash表的构建，addresses和positionLinks分别用于存储比较结果和数据位置信息，以便在join过程中进行快速的数据匹配和连接。

       在Pipeline2阶段，join操作真正开始执行。此阶段的流程控制由Driver驱动，确保在数据准备就绪时开始执行，同时避免了不必要的数据处理，提高了整体效率。通过LookUpJoinOperator算子的11111101源码阻塞状态、needsInput状态和finish状态的管理，确保了join操作的有序进行，避免了资源的浪费。

       本文通过详尽的解释和分析，揭示了Presto中的HashJoin算法的实现细节，从数据的积攒、构建HashMap到高效的数据匹配和连接，提供了一个全面的视角。尽管本文未能覆盖所有细节，如内存管理、code generation等，但这些将在后续的文章中进行深入探讨。

详解java Thread中的join方法

       在Java编程中，Thread类的join()方法发挥着关键作用。当需要控制线程执行顺序时，它能让调用线程暂停，直至被调用的线程完成。在主线程（如main()）中，join()尤其有用，它会阻止主线程直到目标线程结束，例如：

       当调用t1.join()时，main()线程会被暂停，直到t1线程完全执行完毕，然后main()线程才会继续执行。

       join()方法的工作原理主要依赖于Java内存模型中的同步机制。通过查看Thread类的源码，我们发现join()实际上调用了wait()方法，使调用线程进入等待状态，直到目标线程结束。由于wait()方法前有synchronized修饰，这意味着主线程（t1线程的持有者）会在一个锁定的上下文中等待，如下所示：

       代码等效于：synchronized(this) { wait(); }，使得主线程进入等待队列，直到t1线程结束。

       然而，wait()方法本身并不会唤醒主线程，唤醒过程隐藏在Java虚拟机（JVM）的底层。当t1线程执行完毕，JVM会自动调用lock.notify_all()方法，将主线程从等待队列中唤醒。

       总结起来，join()方法的使用需要注意以下两点：

       1. 它让调用线程暂停，直到目标线程结束。

       2. 唤醒机制由JVM内部的notify_all()方法控制，确保线程按照预期顺序执行。

       理解这些原理，能帮助你更有效地管理和控制Java线程。

StarRocks Join Reorder 源码解析

       StarRocks Join Reorder算法详解：优化多表Join性能的关键

       在现实业务中，多表Join的执行顺序对查询性能至关重要。StarRocks采用Join Reorder算法，通过合理调整Join的执行顺序，显著减少中间结果集，从而提升查询效率。该算法利用Join的交换律和结合律，生成所有可能的Join顺序，然后通过优化器计算每个顺序的成本，选择出最佳方案。

       整个流程中，优化器使用 Memo空间搜索，结合JoinCommutativity和JoinAssociativity规则来变换Join顺序。面对Join节点增多带来的搜索空间爆炸性增长，StarRocks采取了贪心和动态规划策略。当Join节点少于cbo_max_reorder_node_use_dp时，会同时考虑DP和贪心算法生成的Plan，确保在有限时间内找到分布式Plan的最优解。

       具体实现上，StarRocks借助Cascades框架估算分布式计划的代价，并在Join节点交换和结合时，通过Transform Rule实现逻辑转换。例如，Join类型的交换和Join On条件的调整。对于多表Join，StarRocks使用MultiJoinNode简化处理，通过左深树生成算法，避免获取列统计信息的困难，并在Join个数合适时采用动态规划和贪心策略，兼顾效率和效果。

       总结来说，StarRocks的Join Reorder算法灵活运用优化策略，能在不同场景下找到最优的Join顺序，确保在查询性能上达到最佳状态。欲了解更多细节，敬请关注后续的StarRocks源码解析文章。

thread join方法详解

       在实际开发中，Thread.join方法的应用场景可能不多，但它是一个值得理解的基础概念。这个方法允许主线程等待一个子线程完成执行。在"joinDemo1"示例中，它模拟了地铁安检场景：行人需先将背包放入安检台，然后才能进入，主线程就像行人，等待背包检查完成。

       Thread.join的工作原理是通过Java的synchronized wait/notify机制实现的。在main方法中，我们创建两个线程，启动后，主线程会调用thread1和thread2的join方法，使主线程暂停直到这两个子线程执行完毕。当子线程执行"wait"方法后，主线程会调用"notify"来唤醒它们。

       Thread.join的源码中，它通过"wait"方法实现阻塞，synchronized确保了锁的获取。在子线程结束时，会执行"notify_all"，唤醒所有等待的线程。这在hotspot的线程库中表现为清理工作，确保等待线程的唤醒。

       尽管thread.join在实际开发中不常用，但它能在需要依赖子线程结果的场景中派上用场，比如在异步任务处理中，主线程可能需要等待子线程的执行完毕，再进行下一步操作。以下是一个使用join方法的伪代码示例：

       public void joinDemo() {

        // 创建并启动子线程

        Thread t = new Thread(payService);

        t.start();

        // 其他业务逻辑处理

        insertData();

        // 如果后续操作依赖于子线程完成，可以在这里调用join

        t.join();

       }

       总的来说，Thread.join是一种实现线程间通信的工具，用于协调主线程和子线程的执行顺序。

fork/join 全面剖析，你可以不用，但是不能不懂！

       fork/join框架在Java并发包中扮演着重要角色，尤其在Java 8的并行流中。本文将深入剖析其设计思路、核心角色和实现机制。

       首先，fork/join的工作原理是将大任务分解成小任务，并利用多核处理。其特殊之处在于运用了work-stealing算法，通过双端队列分配任务，即使线程处理完一个任务，也能从其他未完成的任务中“窃取”以提高效率。

       核心角色包括ForkJoinPool，作为任务的管理者和线程容器，负责任务的提交和workerThread的管理。ForkJoinWorkerThread则是实际执行任务的“工人”，处理队列中的任务，并通过work-stealing机制优化资源利用。WorkQueue是存放任务的双端队列，ForkJoinTask则定义了任务类型，分为有返回值和无返回值两种。

       在初始化阶段，ForkJoinPool通过ForkJoinWorkerThreadFactory创建线程，任务的提交逻辑分为首次提交和任务切分后提交。首次提交会确保队列的创建和加锁，任务切分则在workerThread中进行。任务的消费则由workerThread或非workerThread线程根据任务状态进行处理。

       至于任务的窃取，工作线程在run()方法中通过scan(WorkQueue, int r)函数实现，不断尝试从队列中“窃取”任务，直到找到或者遍历完所有队列。

       尽管文章只是概述，深入研究fork/join的源码是理解其内在机制的关键，这将有助于在实际开发中更有效地利用并发框架。