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    c#中String和string的区别介绍

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String是Java中一个比较基础的类,每一个开发人员都会经常接触到。而且,String也是面试中经常会考的知识点。String有很多方法,有些方法比较常用,有些方法不太常用。今天要介绍的subString就是一个比较常用的方法,而且围绕subString也有很多面试题。 substring(int beginIndex, int endIndex)方法在不同版本的JDK中的实现是不同的。了解他们的区别可以帮助你更好的使用他。为简单起见,后文中用substring()代表substring(int beginIndex, int endIndex)方法。 substring() 的作用 substring(int beginIndex, int endIndex)方法截取字符串并返回其[beginIndex,endIndex-1]范围内的内容。 String x = "abcdef"; x = x.substring(1,3); System.out.println(x); 输出内容: bc 调用substring()时发生了什么? 你可能知道,因为x是不可变的,当使用x.substring(1,3)对x赋值的时候,它会指向一个全新的字符串: 然而,这个图不是完全正确的表示堆中发生的事情。因为在jdk6 和 jdk7中调用substring时发生的事情并不一样。 JDK 6中的substring String是通过字符数组实现的。在jdk 6 中,String类包含三个成员变量:char value[], int offset,int count。他们分别用来存储真正的字符数组,数组的第一个位置索引以及字符串中包含的字符个数。 当调用substring方法的时候,会创建一个新的string对象,但是这个string的值仍然指向堆中的同一个字符数组。这两个对象中只有count和offset 的值是不同的。 下面是证明上说观点的Java源码中的关键代码: //JDK 6 String(int offset, int count, char value[]) { this.value = value; this.offset = offset; this.count = count; } public String substring(int beginIndex, int endIndex) { //check boundary return new String(offset + beginIndex, endIndex - beginIndex, value); } JDK 6中的substring导致的问题 如果你有一个很长很长的字符串,但是当你使用substring进行切割的时候你只需要很短的一段。这可能导致性能问题,因为你需要的只是一小段字符序列,但是你却引用了整个字符串(因为这个非常长的字符数组一直在被引用,所以无法被回收,就可能导致内存泄露)。在JDK 6中,一般用以下方式来解决该问题,原理其实就是生成一个新的字符串并引用他。 x = x.substring(x, y) + "" 关于JDK 6中subString的使用不当会导致内存系列已经被官方记录在Java Bug Database中: 内存泄露:在计算机科学中,内存泄漏指由于疏忽或错误造成程序未能释放已经不再使用的内存。 内存泄漏并非指内存在物理上的消失,而是应用程序分配某段内存后,由于设计错误,导致在释放该段内存之前就失去了对该段内存的控制,从而造成了内存的浪费。 JDK 7 中的substring 上面提到的问题,在jdk 7中得到解决。在jdk 7 中,substring方法会在堆内存中创建一个新的数组。 Java源码中关于这部分的主要代码如下: //JDK 7 public String(char value[], int offset, int count) { //check boundary this.value = Arrays.copyOfRange(value, offset, offset + count); } public String substring(int beginIndex, int endIndex) { //check boundary int subLen = endIndex - beginIndex; return new String(value, beginIndex, subLen); } 以上是JDK 7中的subString方法,其使用new String创建了一个新字符串,避免对老字符串的引用。从而解决了内存泄露问题。 所以,如果你的生产环境中使用的JDK版本小于1.7,当你使用String的subString方法时一定要注意,避免内存泄露。

montos 2020-06-01 21:28:15 0 浏览量 回答数 0

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字符串,是Java中最常用的一个数据类型了。 本文,也是对于Java中字符串相关知识的一个补充,主要来介绍一下字符串拼接相关的知识。本文基于jdk1.8.0_181。 字符串拼接 字符串拼接是我们在Java代码中比较经常要做的事情,就是把多个字符串拼接到一起。 我们都知道,String是Java中一个不可变的类,所以他一旦被实例化就无法被修改。 不可变类的实例一旦创建,其成员变量的值就不能被修改。这样设计有很多好处,比如可以缓存hashcode、使用更加便利以及更加安全等。 但是,既然字符串是不可变的,那么字符串拼接又是怎么回事呢? 字符串不变性与字符串拼接 其实,所有的所谓字符串拼接,都是重新生成了一个新的字符串。下面一段字符串拼接代码: String s = "abcd"; s = s.concat("ef"); 其实最后我们得到的s已经是一个新的字符串了。如下图  s中保存的是一个重新创建出来的String对象的引用。 那么,在Java中,到底如何进行字符串拼接呢?字符串拼接有很多种方式,这里简单介绍几种比较常用的。 使用+拼接字符串 在Java中,拼接字符串最简单的方式就是直接使用符号+来拼接。如: String wechat = "Hollis"; String introduce = "每日更新Java相关技术文章"; String hollis = wechat + "," + introduce; 这里要特别说明一点,有人把Java中使用+拼接字符串的功能理解为运算符重载。其实并不是,Java是不支持运算符重载的。这其实只是Java提供的一个语法糖。后面再详细介绍。 运算符重载:在计算机程序设计中,运算符重载(英语:operator overloading)是多态的一种。运算符重载,就是对已有的运算符重新进行定义,赋予其另一种功能,以适应不同的数据类型。 语法糖:语法糖(Syntactic sugar),也译为糖衣语法,是由英国计算机科学家彼得·兰丁发明的一个术语,指计算机语言中添加的某种语法,这种语法对语言的功能没有影响,但是更方便程序员使用。语法糖让程序更加简洁,有更高的可读性。 concat 除了使用+拼接字符串之外,还可以使用String类中的方法concat方法来拼接字符串。如: String wechat = "Hollis"; String introduce = "每日更新Java相关技术文章"; String hollis = wechat.concat(",").concat(introduce); StringBuffer 关于字符串,Java中除了定义了一个可以用来定义字符串常量的String类以外,还提供了可以用来定义字符串变量的StringBuffer类,它的对象是可以扩充和修改的。 使用StringBuffer可以方便的对字符串进行拼接。如: StringBuffer wechat = new StringBuffer("Hollis"); String introduce = "每日更新Java相关技术文章"; StringBuffer hollis = wechat.append(",").append(introduce); StringBuilder 除了StringBuffer以外,还有一个类StringBuilder也可以使用,其用法和StringBuffer类似。如: StringBuilder wechat = new StringBuilder("Hollis"); String introduce = "每日更新Java相关技术文章"; StringBuilder hollis = wechat.append(",").append(introduce); StringUtils.join 除了JDK中内置的字符串拼接方法,还可以使用一些开源类库中提供的字符串拼接方法名,如apache.commons中提供的StringUtils类,其中的join方法可以拼接字符串。 String wechat = "Hollis"; String introduce = "每日更新Java相关技术文章"; System.out.println(StringUtils.join(wechat, ",", introduce)); 这里简单说一下,StringUtils中提供的join方法,最主要的功能是:将数组或集合以某拼接符拼接到一起形成新的字符串,如: String []list ={"Hollis","每日更新Java相关技术文章"}; String result= StringUtils.join(list,","); System.out.println(result); //结果:Hollis,每日更新Java相关技术文章 并且,Java8中的String类中也提供了一个静态的join方法,用法和StringUtils.join类似。 以上就是比较常用的五种在Java种拼接字符串的方式,那么到底哪种更好用呢?为什么阿里巴巴Java开发手册中不建议在循环体中使用+进行字符串拼接呢?  (阿里巴巴Java开发手册中关于字符串拼接的规约) 使用+拼接字符串的实现原理 前面提到过,使用+拼接字符串,其实只是Java提供的一个语法糖, 那么,我们就来解一解这个语法糖,看看他的内部原理到底是如何实现的。 还是这样一段代码。我们把他生成的字节码进行反编译,看看结果。 String wechat = "Hollis"; String introduce = "每日更新Java相关技术文章"; String hollis = wechat + "," + introduce; 反编译后的内容如下,反编译工具为jad。 String wechat = "Hollis"; String introduce = "\u6BCF\u65E5\u66F4\u65B0Java\u76F8\u5173\u6280\u672F\u6587\u7AE0";//每日更新Java相关技术文章 String hollis = (new StringBuilder()).append(wechat).append(",").append(introduce).toString(); 通过查看反编译以后的代码,我们可以发现,原来字符串常量在拼接过程中,是将String转成了StringBuilder后,使用其append方法进行处理的。 那么也就是说,Java中的+对字符串的拼接,其实现原理是使用StringBuilder.append。 concat是如何实现的 我们再来看一下concat方法的源代码,看一下这个方法又是如何实现的。 public String concat(String str) { int otherLen = str.length(); if (otherLen == 0) { return this; } int len = value.length; char buf[] = Arrays.copyOf(value, len + otherLen); str.getChars(buf, len); return new String(buf, true); } 这段代码首先创建了一个字符数组,长度是已有字符串和待拼接字符串的长度之和,再把两个字符串的值复制到新的字符数组中,并使用这个字符数组创建一个新的String对象并返回。 通过源码我们也可以看到,经过concat方法,其实是new了一个新的String,这也就呼应到前面我们说的字符串的不变性问题上了。 StringBuffer和StringBuilder 接下来我们看看StringBuffer和StringBuilder的实现原理。 和String类类似,StringBuilder类也封装了一个字符数组,定义如下: char[] value; 与String不同的是,它并不是final的,所以他是可以修改的。另外,与String不同,字符数组中不一定所有位置都已经被使用,它有一个实例变量,表示数组中已经使用的字符个数,定义如下: int count; 其append源码如下: public StringBuilder append(String str) { super.append(str); return this; } 该类继承了AbstractStringBuilder类,看下其append方法: public AbstractStringBuilder append(String str) { if (str == null) return appendNull(); int len = str.length(); ensureCapacityInternal(count + len); str.getChars(0, len, value, count); count += len; return this; } append会直接拷贝字符到内部的字符数组中,如果字符数组长度不够,会进行扩展。 StringBuffer和StringBuilder类似,最大的区别就是StringBuffer是线程安全的,看一下StringBuffer的append方法。 public synchronized StringBuffer append(String str) { toStringCache = null; super.append(str); return this; } 该方法使用synchronized进行声明,说明是一个线程安全的方法。而StringBuilder则不是线程安全的。 StringUtils.join是如何实现的 通过查看StringUtils.join的源代码,我们可以发现,其实他也是通过StringBuilder来实现的。 public static String join(final Object[] array, String separator, final int startIndex, final int endIndex) { if (array == null) { return null; } if (separator == null) { separator = EMPTY; } // endIndex - startIndex > 0: Len = NofStrings *(len(firstString) + len(separator)) // (Assuming that all Strings are roughly equally long) final int noOfItems = endIndex - startIndex; if (noOfItems <= 0) { return EMPTY; } final StringBuilder buf = new StringBuilder(noOfItems * 16); for (int i = startIndex; i < endIndex; i++) { if (i > startIndex) { buf.append(separator); } if (array[i] != null) { buf.append(array[i]); } } return buf.toString(); } 效率比较 既然有这么多种字符串拼接的方法,那么到底哪一种效率最高呢?我们来简单对比一下。 long t1 = System.currentTimeMillis(); //这里是初始字符串定义 for (int i = 0; i < 50000; i++) { //这里是字符串拼接代码 } long t2 = System.currentTimeMillis(); System.out.println("cost:" + (t2 - t1)); 我们使用形如以上形式的代码,分别测试下五种字符串拼接代码的运行时间。得到结果如下: + cost:5119 StringBuilder cost:3 StringBuffer cost:4 concat cost:3623 StringUtils.join cost:25726 从结果可以看出,用时从短到长的对比是: StringBuilder<StringBuffer<concat<+<StringUtils.join StringBuffer在StringBuilder的基础上,做了同步处理,所以在耗时上会相对多一些。 StringUtils.join也是使用了StringBuilder,并且其中还是有很多其他操作,所以耗时较长,这个也容易理解。其实StringUtils.join更擅长处理字符串数组或者列表的拼接。 那么问题来了,前面我们分析过,其实使用+拼接字符串的实现原理也是使用的StringBuilder,那为什么结果相差这么多,高达1000多倍呢? 我们再把以下代码反编译下: long t1 = System.currentTimeMillis(); String str = "hollis"; for (int i = 0; i < 50000; i++) { String s = String.valueOf(i); str += s; } long t2 = System.currentTimeMillis(); System.out.println("+ cost:" + (t2 - t1)); 反编译后代码如下: long t1 = System.currentTimeMillis(); String str = "hollis"; for(int i = 0; i < 50000; i++) { String s = String.valueOf(i); str = (new StringBuilder()).append(str).append(s).toString(); } long t2 = System.currentTimeMillis(); System.out.println((new StringBuilder()).append("+ cost:").append(t2 - t1).toString()); 我们可以看到,反编译后的代码,在for循环中,每次都是new了一个StringBuilder,然后再把String转成StringBuilder,再进行append。 而频繁的新建对象当然要耗费很多时间了,不仅仅会耗费时间,频繁的创建对象,还会造成内存资源的浪费。 所以,阿里巴巴Java开发手册建议:循环体内,字符串的连接方式,使用 StringBuilder 的 append 方法进行扩展。而不要使用+。 总结 本文介绍了什么是字符串拼接,虽然字符串是不可变的,但是还是可以通过新建字符串的方式来进行字符串的拼接。 常用的字符串拼接方式有五种,分别是使用+、使用concat、使用StringBuilder、使用StringBuffer以及使用StringUtils.join。 由于字符串拼接过程中会创建新的对象,所以如果要在一个循环体中进行字符串拼接,就要考虑内存问题和效率问题。 因此,经过对比,我们发现,直接使用StringBuilder的方式是效率最高的。因为StringBuilder天生就是设计来定义可变字符串和字符串的变化操作的。 但是,还要强调的是: 1、如果不是在循环体中进行字符串拼接的话,直接使用+就好了。 2、如果在并发场景中进行字符串拼接的话,要使用StringBuffer来代替StringBuilder。

montos 2020-06-01 21:30:32 0 浏览量 回答数 0

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Kotlin的简介 Kotlin是由JetBrains公司(IDEA开发者)所开发的编程语言,其名称来自于开发团队附近的科特林岛。 多平台开发 JVM :Android; Server-Side Javascript:前端 Native(beta) :开发原生应用 windows、macos、linux Swift与Kotlin非常像 http://nilhcem.com/swift-is-like-kotlin/ kotlin发展历程 image.png java发展历程 image.png JVM语言的原理 image.png JVM规范与java规范是相互独立的 只要生成的编译文件匹配JVM字节码规范,任何语言都可以由JVM编译运行. Kotlin也是一种JVM语言,完全兼容java,可以与java相互调用;Kotlin语言的设计受到Java、C#、JavaScript、Scala、Groovy等语言的启发 kotlin的特性 下面不会罗列kotlin中具体的语法,会介绍我认为比较重要的特性,以及特性背后的东西。 类型推断 空类型设计 函数式编程 类型推断 image.png 类型推断是指编程语言中在编译期自动推导出值的数据类型。推断类型的能力让很多编程任务变得容易,让程序员可以忽略类型标注的同时仍然允许类型检查。 在开发环境中,我们往往写出表达式,然后可以用快捷键来生成变量声明,往往都是很准的,这说明了编译器其实是可以很准确的推断出来类型的。编程语言所具备的类型推断能力可以把类型声明的任务由开发者转到了编译器. java中声明变量的方式是类型写在最前面,后面跟着变量名,这就迫使开发者在声明变量时就要先思考变量的类型要定义成什么,而在一些情况下比如使用集合、泛型类型的变量,定义类型就会变得比较繁琐。 Kotlin中声明变量,类型可以省略,或者放到变量名后面,这可以降低类型的权重,从必选变为可选,降低开发者思维负担。java10中也引入了类型推断。 Javascript中声明变量也是用关键字var,但是还是有本质区别的,Kotlin中的类型推断并不是变成动态类型、弱类型,类型仍然是在编译期就已经决定了的,Kotlin仍然是静态类型、强类型的编程语言。javascript由于是弱类型语言,同一个变量可以不经过强制类型转换就被赋不同数据类型的值, 编程语言的一个趋势就是抽象程度越来越高,编译器做更多的事情。 空类型设计 空类型的由来 image.png 托尼·霍尔(Tony Hoare),图灵奖得主 托尼·霍尔是ALGOL语言的设计者,该语言在编程语言发展历史上非常重要,对其他编程语言产生重大影响,大多数近代编程语言(包括C语言)皆使用类似ALGOL的语法。他在一次大会上讨论了null应用的设计: “我把 null 引用称为自己的十亿美元错误。它的发明是在1965 年,那时我用一个面向对象语言( ALGOL W )设计了第一个全面的引用类型系统。我加入了null引用设计,仅仅是因为实现起来非常容易。它导致了数不清的错误、漏洞和系统崩溃,可能在之后 40 年中造成了十亿美元的损失。” null引用存在的问题 以java为例,看null引用的设计到底存在哪些问题 空指针问题NPE 编译时不能对空指针做出检查,运行时访问null对象就会出现错误,这个就是工程中常见的空指针异常。 null本身没有语义,会存在歧义 值未被初始化 值不存在 也许表示一种状态 逻辑上有漏洞 Java中,null可以赋值给任何引用,比如赋值给String类型变量,String a = null,但是null并不是String类型: a instanceof String 返回的是false,这个其实是有些矛盾的。所以当持有一个String类型的变量,就存在两种情况,null或者真正的String. 解决NPE的方式 防御式代码 在访问对象前判空,但会有冗余代码;会规避问题,而隐藏真正的问题 抛出异常给调用方处理 方法中传参传入的空值、无效值,抛出受检查异常给上层调用方 增加注解 Android中可以增加@NonNull注解,编译时做额外检查 空状态对象设计模式 空状态对象是一个实现接口但是不做任何业务逻辑的对象,可以取代判空检查;这样的空状态对象也可以在数据不可用的时候提供默认的行为 java8 Optional类 java8中引入了Optional类,来解决广泛存在的null引用问题.官方javadoc文档介绍 A container object which may or may not contain a non-null value. If a value is present, isPresent() will return true and get() will return the value. Additional methods that depend on the presence or absence of a contained value are provided, such as orElse() (return a default value if value not present) and ifPresent() (execute a block of code if the value is present). 来看一下是如何实现的。 举一个访问对象读取熟悉的例子 java 8 之前 : image.png java 8: image.png 总结: 1.用Optional还是会比较繁琐,这个也说明了设计一个替代null的方案还是比较难的。 optional的耗时大约是普通判空的数十倍,主要是涉及泛型、使用时多创键了一个对象的创建;数据比较大时,会造成性能损失。 java8 引入Optional的意义在于提示调用者,用特殊类型包装的变量可能为空,在使用取出时需要判断 Kotlin的空类型设计 Kotlin中引入了可空类型和不可空类型的区分,可以区分一个引用可以容纳null,还是不能容纳null。 String vs String? String 类型表示变量不能为空,String?则表示变量可以为空 String?含义是String or null.这两种是不同的类型. 比如: var a:String = “abc” //ok var a:String = null //不允许 var b :String? = null //ok a=b // 不允许 String?类型的值不能给String类型的值赋值 这样就将类型分成了可空类型和不可能类型,每一个类型都有这样的处理;Kotlin中访问非空类型变量永远不会出现空指针异常。 同样上面的例子,采用Kotlin去写,就会简洁很多 image.png 编程范式-函数式编程 编程范式是什么? 编程范式是程序员看待程序和写程序的观点 主要的类型 非结构化编程 结构化编程 面向对象编程 命令式编程 函数式编程 这些类型并不是彼此互斥的,而是按照不同的维度做的划分,一种编程语言可能都支持多个编程范式 非结构化编程 第一代的高级语言往往是非结构化编程 比如 BASIC语言 每一行的代码前面都有一个数字作为行号,通常使用GOTO的跳跃指令来实现判断和循环. 看一下下面这段代码是做什么的: image.png 实际上做的是:程序在屏幕上显示数字 1 到 10 及其对应的平方 采用这种方式写程序,大量的使用goto实现逻辑的跳转,代码一长,可读性和维护性就比较差了,形成“面条式代码” 结构化编程 采用顺序、分支、循环结构来表达,禁用或者少用GOTO; 并用子程序来组织代码,采用自顶向下的方式来写程序 代表语言是C语言 实现同样的逻辑: image.png 可见采用结构化编程,代码的逻辑会更清晰。 面向对象编程 思想: 将计算机程序视为一组对象的集合,而每个对象都可以接收其他对象发过来的消息,并处理这些消息,计算机程序的执行就是一系列消息在各个对象之间传递。 特性: 封装性、继承性、多态性。 命令式编程 把计算机程序视为一系列的命令集合 主要思想是关注计算机执行的步骤,即一步一步告诉计算机先做什么再做什么。 “先做这,再做那”,强调“怎么做” 实现: 用变量来储存数据,用语句来执行指令,改变变量状态。 基本所有的常见的编程语言都具有此范式 函数式编程 声明式语法,描述要什么,而不是怎么做 类似于SQL语句 语言: kotlin swift python javascript scala 函数是第一等公民 可以赋值给变量,可作为参数传入另一个函数,也可作为函数的返回值 纯函数 y=f(x) 只要输入相同,返回值不变 没有副作用:不修改函数的外部状态 举个栗子 公司部门要进行outing,去哪里是个问题,要考虑多个因素,比如花费、距离、天数等等,有多个备选地点进行选择。 定义一个数据类: image.png 要进行筛选了,分别用sql,kotlin,java来实现 找出花费低于2000元的outing地点信息 SQL image.png Kotlin image.png java 7 image.png 可见kotin的写法还是比较接近于sql的思想的,声明式的写法,而不管具体如何实现;其中的:place->place.money<2000 就是函数,可以作为参数传递给fliter这个高阶函数;而且这个函数没有副作用,不改变外部状态。 再来一个复杂一点的: 找出花费低于5000元,时间不多于4天,按照距离排序的outing地点名称 SQL image.png Kotlin: image.png java 7 image.png 由此可见用kotlin的函数式写法,会更简洁,逻辑也更清晰,这段代码的目标一目了然,这种清晰在于实现了业务逻辑与控制逻辑的分离,业务逻辑就是由函数实现的,比如place->place.money<500,而控制逻辑是由filter,sorterBy等高阶函数实现的。 而java的传统写法是基于对数据的操作,避免不了遍历的操作,业务逻辑与控制逻辑交织在了一起,这段代码的目的就不是那么容易清晰看到的了。 总结 kotlin是实用的现代编程语言,吸收了众多编程语言的优点,支持类型推断、空类型安全、函数式编程、DSL等特性,非常值得学习和使用。

问问小秘 2020-04-30 16:33:40 0 浏览量 回答数 0

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1、了解视频面试的有效交流成分 面试者可先试演盯着摄像头说话,让对方有一种面谈的感觉;增加一些无伤大雅的微动作,比如点头赞同对方;以及找到自己最适合视频说话的语调和语速,这些将会缩小与面试官的距离感。 2、熟悉面试平台的操作流程 可以使用一下自己常用的招聘APP,查找一下平台视频面试流程的详细说明 3、做好个人面试前的准备 天下大事,必作于细。除了对视频面试和面试平台的了解,个人的准备也是事关重要的。 - [1]个人的形象准备。 虽然是线上的视频面试,但还是可以看到彼此,我们都需要做好准备。比如面试官在国外的下午进行视频面试,国内刚好是晚上,如果此时一身家居服的你与面试官视频,对方难以感受到尊重。所以,无论任何时间点,符合面试的正式服装并且穿戴整齐,才能将专业度传递给面试官。 - [2]室内场所的选择。 选择一个安静的没有干扰的地方,视频区域整洁没有多余的杂物;灯光明亮,避免人像曝光,面试官可清晰看到你;确保坐的椅子舒适,利于自己在面试过程中精神保持专注。 - [3]个人设备和网络。 确认手机电量充足,对应的相机和麦克风功能可以正常使用;关闭任何会发出提示音的设备,避免面试中收到干扰;测试设备和网络是否能正常使用,减少面试中出现断网等低级错误。疫情未止,但这不会成为找工作面试的阻碍,在疫情期间做好面试的充足准备,提高线上面试的重视度,即便现场出现突发状况,镇静并且及时与对方沟通,商量解决方案,一切都能迎刃而解。总之,只要做好十足的准备,确保一切都是最佳状态,即便从未经历过视频面试的你,也能脱颖而出。 面试某技术岗位,事先练习面试题 比如Python,小编为大家精心准备了以下面试题 1.Python是如何进行内存管理的? 答:从三个方面来说,一对象的引用计数机制,二垃圾回收机制,三内存池机制 一、对象的引用计数机制 Python内部使用引用计数,来保持追踪内存中的对象,所有对象都有引用计数。 引用计数增加的情况: - 1,一个对象分配一个新名称 - 2,将其放入一个容器中(如列表、元组或字典) 引用计数减少的情况: - 1,使用del语句对对象别名显示的销毁 - 2,引用超出作用域或被重新赋值 sys.getrefcount( )函数可以获得对象的当前引用计数 多数情况下,引用计数比你猜测得要大得多。对于不可变数据(如数字和字符串),解释器会在程序的不同部分共享内存,以便节约内存。 二、垃圾回收 - 1,当一个对象的引用计数归零时,它将被垃圾收集机制处理掉。 - 2,当两个对象a和b相互引用时,del语句可以减少a和b的引用计数,并销毁用于引用底层对象的名称。然而由于每个对象都包含一个对其他对象的应用,因此引用计数不会归零,对象也不会销毁。(从而导致内存泄露)。为解决这一问题,解释器会定期执行一个循环检测器,搜索不可访问对象的循环并删除它们。 三、内存池机制 Python提供了对内存的垃圾收集机制,但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。 - 1,Pymalloc机制。为了加速Python的执行效率,Python引入了一个内存池机制,用于管理对小块内存的申请和释放。 - 2,Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器,而大的对象则使用系统的malloc。 - 3,对于Python对象,如整数,浮点数和List,都有其独立的私有内存池,对象间不共享他们的内存池。也就是说如果你分配又释放了大量的整数,用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。 2.什么是lambda函数?它有什么好处? 答:lambda 表达式,通常是在需要一个函数,但是又不想费神去命名一个函数的场合下使用,也就是指匿名函数 lambda函数:首要用途是指点短小的回调函数 lambda [arguments]:expression a=lambdax,y:x+y a(3,11) 3.Python里面如何实现tuple和list的转换? 答:直接使用tuple和list函数就行了,type()可以判断对象的类型 4.请写出一段Python代码实现删除一个list里面的重复元素 答: - 1,使用set函数,set(list) - 2,使用字典函数, a=[1,2,4,2,4,5,6,5,7,8,9,0] b={} b=b.fromkeys(a) c=list(b.keys()) c 5.编程用sort进行排序,然后从最后一个元素开始判断 a=[1,2,4,2,4,5,7,10,5,5,7,8,9,0,3] a.sort() last=a[-1] for i inrange(len(a)-2,-1,-1): if last==a[i]: del a[i] else:last=a[i] print(a) 6.Python里面如何拷贝一个对象?(赋值,浅拷贝,深拷贝的区别) 答:赋值(=),就是创建了对象的一个新的引用,修改其中任意一个变量都会影响到另一个。 浅拷贝:创建一个新的对象,但它包含的是对原始对象中包含项的引用(如果用引用的方式修改其中一个对象,另外一个也会修改改变){1,完全切片方法;2,工厂函数,如list();3,copy模块的copy()函数} 深拷贝:创建一个新的对象,并且递归的复制它所包含的对象(修改其中一个,另外一个不会改变){copy模块的deep.deepcopy()函数} 7.介绍一下except的用法和作用? 答:try…except…except…[else…][finally…] 执行try下的语句,如果引发异常,则执行过程会跳到except语句。对每个except分支顺序尝试执行,如果引发的异常与except中的异常组匹配,执行相应的语句。如果所有的except都不匹配,则异常会传递到下一个调用本代码的最高层try代码中。 try下的语句正常执行,则执行else块代码。如果发生异常,就不会执行 如果存在finally语句,最后总是会执行。 8.Python中pass语句的作用是什么? 答:pass语句不会执行任何操作,一般作为占位符或者创建占位程序,whileFalse:pass 9.介绍一下Python下range()函数的用法? 答:列出一组数据,经常用在for in range()循环中 10.如何用Python来进行查询和替换一个文本字符串? 答:可以使用re模块中的sub()函数或者subn()函数来进行查询和替换, 格式:sub(replacement, string[,count=0])(replacement是被替换成的文本,string是需要被替换的文本,count是一个可选参数,指最大被替换的数量) import re p=re.compile(‘blue|white|red’) print(p.sub(‘colour’,'blue socks and red shoes’)) colour socks and colourshoes print(p.sub(‘colour’,'blue socks and red shoes’,count=1)) colour socks and redshoes subn()方法执行的效果跟sub()一样,不过它会返回一个二维数组,包括替换后的新的字符串和总共替换的数量 11.Python里面match()和search()的区别? 答:re模块中match(pattern,string[,flags]),检查string的开头是否与pattern匹配。 re模块中research(pattern,string[,flags]),在string搜索pattern的第一个匹配值。 print(re.match(‘super’, ‘superstition’).span()) (0, 5) print(re.match(‘super’, ‘insuperable’)) None print(re.search(‘super’, ‘superstition’).span()) (0, 5) print(re.search(‘super’, ‘insuperable’).span()) (2, 7) 12.用Python匹配HTML tag的时候,<.>和<.?>有什么区别? 答:术语叫贪婪匹配( <.> )和非贪婪匹配(<.?> ) 例如: test <.> : test <.?> : 13.Python里面如何生成随机数? 答:random模块 随机整数:random.randint(a,b):返回随机整数x,a<=x<=b random.randrange(start,stop,[,step]):返回一个范围在(start,stop,step)之间的随机整数,不包括结束值。 随机实数:random.random( ):返回0到1之间的浮点数 random.uniform(a,b):返回指定范围内的浮点数。 14.有没有一个工具可以帮助查找python的bug和进行静态的代码分析? 答:PyChecker是一个python代码的静态分析工具,它可以帮助查找python代码的bug, 会对代码的复杂度和格式提出警告 Pylint是另外一个工具可以进行codingstandard检查 15.如何在一个function里面设置一个全局的变量? 答:解决方法是在function的开始插入一个global声明: def f() global x 16.单引号,双引号,三引号的区别 答:单引号和双引号是等效的,如果要换行,需要符号(),三引号则可以直接换行,并且可以包含注释 如果要表示Let’s go 这个字符串 单引号:s4 = ‘Let\’s go’ 双引号:s5 = “Let’s go” s6 = ‘I realy like“python”!’ 这就是单引号和双引号都可以表示字符串的原因了 最后小编祝福大家能在2020年找到心仪的工作哈

剑曼红尘 2020-03-12 16:06:50 0 浏览量 回答数 0

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【精品问答】前端技术1000个问答

茶什i 2019-12-01 22:05:13 206 浏览量 回答数 0

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在日常开发中,我们会经常要在类中定义布尔类型的变量,比如在给外部系统提供一个RPC接口的时候,我们一般会定义一个字段表示本次请求是否成功的。 关于这个"本次请求是否成功"的字段的定义,其实是有很多种讲究和坑的,稍有不慎就会掉入坑里,作者在很久之前就遇到过类似的问题,本文就来围绕这个简单分析一下。到底该如何定一个布尔类型的成员变量。 一般情况下,我们可以有以下四种方式来定义一个布尔类型的成员变量: boolean success boolean isSuccess Boolean success Boolean isSuccess 以上四种定义形式,你日常开发中最常用的是哪种呢?到底哪一种才是正确的使用姿势呢? 通过观察我们可以发现,前两种和后两种的主要区别是变量的类型不同,前者使用的是boolean,后者使用的是Boolean。 另外,第一种和第三种在定义变量的时候,变量命名是success,而另外两种使用isSuccess来命名的。 首先,我们来分析一下,到底应该是用success来命名,还是使用isSuccess更好一点。 success 还是 isSuccess 到底应该是用success还是isSuccess来给变量命名呢?从语义上面来讲,两种命名方式都可以讲的通,并且也都没有歧义。那么还有什么原则可以参考来让我们做选择呢。 在阿里巴巴Java开发手册中关于这一点,有过一个『强制性』规定:  那么,为什么会有这样的规定呢?我们看一下POJO中布尔类型变量不同的命名有什么区别吧。 class Model1 { private Boolean isSuccess; public void setSuccess(Boolean success) { isSuccess = success; } public Boolean getSuccess() { return isSuccess; } } class Model2 { private Boolean success; public Boolean getSuccess() { return success; } public void setSuccess(Boolean success) { this.success = success; } } class Model3 { private boolean isSuccess; public boolean isSuccess() { return isSuccess; } public void setSuccess(boolean success) { isSuccess = success; } } class Model4 { private boolean success; public boolean isSuccess() { return success; } public void setSuccess(boolean success) { this.success = success; } } 以上代码的setter/getter是使用Intellij IDEA自动生成的,仔细观察以上代码,你会发现以下规律: 基本类型自动生成的getter和setter方法,名称都是isXXX()和setXXX()形式的。包装类型自动生成的getter和setter方法,名称都是getXXX()和setXXX()形式的。 既然,我们已经达成一致共识使用基本类型boolean来定义成员变量了,那么我们再来具体看下Model3和Model4中的setter/getter有何区别。 我们可以发现,虽然Model3和Model4中的成员变量的名称不同,一个是success,另外一个是isSuccess,但是他们自动生成的getter和setter方法名称都是isSuccess和setSuccess。 Java Bean中关于setter/getter的规范 关于Java Bean中的getter/setter方法的定义其实是有明确的规定的,根据JavaBeans(TM) Specification规定,如果是普通的参数propertyName,要以以下方式定义其setter/getter: public <PropertyType> get<PropertyName>(); public void set<PropertyName>(<PropertyType> a); 但是,布尔类型的变量propertyName则是单独定义的: public boolean is<PropertyName>(); public void set<PropertyName>(boolean m);  通过对照这份JavaBeans规范,我们发现,在Model4中,变量名为isSuccess,如果严格按照规范定义的话,他的getter方法应该叫isIsSuccess。但是很多IDE都会默认生成为isSuccess。 那这样做会带来什么问题呢。 在一般情况下,其实是没有影响的。但是有一种特殊情况就会有问题,那就是发生序列化的时候。 序列化带来的影响 关于序列化和反序列化请参考Java对象的序列化与反序列化。我们这里拿比较常用的JSON序列化来举例,看看看常用的fastJson、jackson和Gson之间有何区别: public class BooleanMainTest { public static void main(String[] args) throws IOException { //定一个Model3类型 Model3 model3 = new Model3(); model3.setSuccess(true); //使用fastjson(1.2.16)序列化model3成字符串并输出 System.out.println("Serializable Result With fastjson :" + JSON.toJSONString(model3)); //使用Gson(2.8.5)序列化model3成字符串并输出 Gson gson =new Gson(); System.out.println("Serializable Result With Gson :" +gson.toJson(model3)); //使用jackson(2.9.7)序列化model3成字符串并输出 ObjectMapper om = new ObjectMapper(); System.out.println("Serializable Result With jackson :" +om.writeValueAsString(model3)); } } class Model3 implements Serializable { private static final long serialVersionUID = 1836697963736227954L; private boolean isSuccess; public boolean isSuccess() { return isSuccess; } public void setSuccess(boolean success) { isSuccess = success; } public String getHollis(){ return "hollischuang"; } } 以上代码的Model3中,只有一个成员变量即isSuccess,三个方法,分别是IDE帮我们自动生成的isSuccess和setSuccess,另外一个是作者自己增加的一个符合getter命名规范的方法。 以上代码输出结果: Serializable Result With fastjson :{"hollis":"hollischuang","success":true} Serializable Result With Gson :{"isSuccess":true} Serializable Result With jackson :{"success":true,"hollis":"hollischuang"} 在fastjson和jackson的结果中,原来类中的isSuccess字段被序列化成success,并且其中还包含hollis值。而Gson中只有isSuccess字段。 我们可以得出结论:fastjson和jackson在把对象序列化成json字符串的时候,是通过反射遍历出该类中的所有getter方法,得到getHollis和isSuccess,然后根据JavaBeans规则,他会认为这是两个属性hollis和success的值。直接序列化成json:{"hollis":"hollischuang","success":true} 但是Gson并不是这么做的,他是通过反射遍历该类中的所有属性,并把其值序列化成json:{"isSuccess":true} 可以看到,由于不同的序列化工具,在进行序列化的时候使用到的策略是不一样的,所以,对于同一个类的同一个对象的序列化结果可能是不同的。 前面提到的关于对getHollis的序列化只是为了说明fastjson、jackson和Gson之间的序列化策略的不同,我们暂且把他放到一边,我们把他从Model3中删除后,重新执行下以上代码,得到结果: Serializable Result With fastjson :{"success":true} Serializable Result With Gson :{"isSuccess":true} Serializable Result With jackson :{"success":true} 现在,不同的序列化框架得到的json内容并不相同,如果对于同一个对象,我使用fastjson进行序列化,再使用Gson反序列化会发生什么? public class BooleanMainTest { public static void main(String[] args) throws IOException { Model3 model3 = new Model3(); model3.setSuccess(true); Gson gson =new Gson(); System.out.println(gson.fromJson(JSON.toJSONString(model3),Model3.class)); } } class Model3 implements Serializable { private static final long serialVersionUID = 1836697963736227954L; private boolean isSuccess; public boolean isSuccess() { return isSuccess; } public void setSuccess(boolean success) { isSuccess = success; } @Override public String toString() { return new StringJoiner(", ", Model3.class.getSimpleName() + "[", "]") .add("isSuccess=" + isSuccess) .toString(); } } 以上代码,输出结果: Model3[isSuccess=false] 这和我们预期的结果完全相反,原因是因为JSON框架通过扫描所有的getter后发现有一个isSuccess方法,然后根据JavaBeans的规范,解析出变量名为success,把model对象序列化城字符串后内容为{"success":true}。 根据{"success":true}这个json串,Gson框架在通过解析后,通过反射寻找Model类中的success属性,但是Model类中只有isSuccess属性,所以,最终反序列化后的Model类的对象中,isSuccess则会使用默认值false。 但是,一旦以上代码发生在生产环境,这绝对是一个致命的问题。 所以,作为开发者,我们应该想办法尽量避免这种问题的发生,对于POJO的设计者来说,只需要做简单的一件事就可以解决这个问题了,那就是把isSuccess改为success。这样,该类里面的成员变量时success,getter方法是isSuccess,这是完全符合JavaBeans规范的。无论哪种序列化框架,执行结果都一样。就从源头避免了这个问题。 引用以下R大关于阿里巴巴Java开发手册这条规定的评价(https://www.zhihu.com/question/55642203):  所以,在定义POJO中的布尔类型的变量时,不要使用isSuccess这种形式,而要直接使用success! Boolean还是boolean 前面我们介绍完了在success和isSuccess之间如何选择,那么排除错误答案后,备选项还剩下: boolean success Boolean success 那么,到底应该是用Boolean还是boolean来给定一个布尔类型的变量呢? 我们知道,boolean是基本数据类型,而Boolean是包装类型。关于基本数据类型和包装类之间的关系和区别请参考一文读懂什么是Java中的自动拆装箱 那么,在定义一个成员变量的时候到底是使用包装类型更好还是使用基本数据类型呢? 我们来看一段简单的代码 /** * @author Hollis */ public class BooleanMainTest { public static void main(String[] args) { Model model1 = new Model(); System.out.println("default model : " + model1); } } class Model { /** * 定一个Boolean类型的success成员变量 */ private Boolean success; /** * 定一个boolean类型的failure成员变量 */ private boolean failure; /** * 覆盖toString方法,使用Java 8 的StringJoiner */ @Override public String toString() { return new StringJoiner(", ", Model.class.getSimpleName() + "[", "]") .add("success=" + success) .add("failure=" + failure) .toString(); } } 以上代码输出结果为: default model : Model[success=null, failure=false] 可以看到,当我们没有设置Model对象的字段的值的时候,Boolean类型的变量会设置默认值为null,而boolean类型的变量会设置默认值为false。 即对象的默认值是null,boolean基本数据类型的默认值是false。 在阿里巴巴Java开发手册中,对于POJO中如何选择变量的类型也有着一些规定: 这里建议我们使用包装类型,原因是什么呢? 举一个扣费的例子,我们做一个扣费系统,扣费时需要从外部的定价系统中读取一个费率的值,我们预期该接口的返回值中会包含一个浮点型的费率字段。当我们取到这个值得时候就使用公式:金额*费率=费用 进行计算,计算结果进行划扣。 如果由于计费系统异常,他可能会返回个默认值,如果这个字段是Double类型的话,该默认值为null,如果该字段是double类型的话,该默认值为0.0。 如果扣费系统对于该费率返回值没做特殊处理的话,拿到null值进行计算会直接报错,阻断程序。拿到0.0可能就直接进行计算,得出接口为0后进行扣费了。这种异常情况就无法被感知。 这种使用包装类型定义变量的方式,通过异常来阻断程序,进而可以被识别到这种线上问题。如果使用基本数据类型的话,系统可能不会报错,进而认为无异常。 以上,就是建议在POJO和RPC的返回值中使用包装类型的原因。 但是关于这一点,作者之前也有过不同的看法:对于布尔类型的变量,我认为可以和其他类型区分开来,作者并不认为使用null进而导致NPE是一种最好的实践。因为布尔类型只有true/false两种值,我们完全可以和外部调用方约定好当返回值为false时的明确语义。 后来,作者单独和《阿里巴巴Java开发手册》、《码出高效》的作者——孤尽 单独1V1(qing) Battle(jiao)了一下。最终达成共识,还是尽量使用包装类型。 但是,作者还是想强调一个我的观点,尽量避免在你的代码中出现不确定的null值。 总结 本文围绕布尔类型的变量定义的类型和命名展开了介绍,最终我们可以得出结论,在定义一个布尔类型的变量,尤其是一个给外部提供的接口返回值时,要使用success来命名,阿里巴巴Java开发手册建议使用封装类来定义POJO和RPC返回值中的变量。但是这不意味着可以随意的使用null,我们还是要尽量避免出现对null的处理的。

montos 2020-06-01 21:26:05 0 浏览量 回答数 0

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准备工作 登录控制台创建应用 手动在控制台根据实际业务需要创建对应表结构及其它相关配置,例如:索引,属性,数据源,过滤条件等。 下载此处我们提供的测试 应用结构模板,在创建应用结构时,选择“通过模板创建应用结构”,然后下一步,再选择左上角的“导入模板”,上传此处下载的应用结构模板,一直下一步直到完成。【此应用结构测试模板,可适用于标准版Java SDK文档中的搜索及推送数据Demo代码】 获取用户AccessKeyId和秘钥(secret) 用户可以使用阿里云的账号登录本系统,在登录完成后,点击“ACCESSKEY管理”可以查看您的Access Key ID(AccessKeyId)和 Access Key Secret(secret)。也可以在阿里云官网,点击“用户中心>我的服务>安全验证”即可到ACCESSKEY管理中心。 将SDK添加到项目中 使用OpenSearch SDK有两种方式: 1.下载SDK源码包,在下载中心下载最新版的JAVA SDK到本地,再下载此处的 slf4j-api-1.7.25 依赖 jar包,并将这2个jar包 import 到您的项目中,若项目中不包含此依赖jar包,会出现运行报错。 2.引入OpenSearch SDK依赖,通过maven二方库依赖的方式将opensearch的sdk加入到自己的项目中。 com.aliyun.opensearch aliyun-sdk-opensearch 3.1.3 创建client 通过控制台也可以完成创建应用的操作,这里介绍一下如何使用SDK实现。这里使用import SDK的方式,使用上面获取的AccessKey和Secret实例化一个SearcherClient(下面的操作里将继续使用如下的client),具体代码如下: import com.aliyun.opensearch.*; import com.aliyun.opensearch.sdk.dependencies.com.google.common.collect.Lists; import com.aliyun.opensearch.sdk.generated.OpenSearch; import com.aliyun.opensearch.sdk.generated.search.Config; import com.aliyun.opensearch.sdk.generated.search.SearchFormat; String appName = "应用名称"; String accesskey = "您的阿里云的Access Key ID"; String secret = "阿里云 Access Key ID 对应的 Access Key Secret"; String host = "这里的host需要根据访问应用基本信息页中提供的的API入口来确定"; //创建并构造OpenSearch对象 OpenSearch openSearch = new OpenSearch(accesskey, secret, host); //创建OpenSearchClient对象,并以OpenSearch对象作为构造参数 OpenSearchClient serviceClient = new OpenSearchClient(openSearch); 上传文档 OpenSearch的文档是一个json类型的字符串,结构如下: 打开控制台中的应用后,内部右上角也有 “上传文件” 功能,里面提供了类似下面的json格式测试数据,可下载下来直接上传使用,注意文件必须是utf8格式,且不能包含BOM头,否者上传会报错。 [ { “fields”:{...}, “cmd”:"..." } ... ] 一条文档是由fields字段和cmd字段构成的一个结构体,其中fields字段内包含文档的核心数据,cmd表示针对此条文档所做的操作,但标准版和高级版部分操作有所不同,标准版不支持update及部分字段更新,只支持全字段更新,因此对文档的添加,更新操作都是通过(add)方式实现,删除(delete)与原来相同。一段文档示例如下: [ { “fields”: { “id”: "0", “name”: "广大中小企业都有各种结构化的数据需要进行检索,目前一般采用数据库本身提供的搜索功能或者利用open source的搜索软件搭建,这样的做法不但会消耗网站本身的资源,性能也会很容易成为问题,而且相关性通常也不够好。我们的产品的目的是要利用阿里云先进的云计算和搜索技术向广大中小企业提供低成本,高质量,高性能,可定制的数据搜索解决方案。本项目和云搜索的通用解决方案目标略有不同,主要区别为本项目主要针对用户的结构化数据进行搜索,云搜索的通用解决方案则主要是针对网页型数据为处理对象。" }, “cmd”: "ADD" }, { “fields”: { “id”: "1", “name”: "云搜索( Cloud Search Engine),是运用云计算( Cloud Computing)技术的搜索引擎,可以绑定多个域名,定义搜索范围和性质,同时,不同域名可以有不同UI和流程,这个UI和流程由运行在云计算服务器上的个性化程序完成。作为新型搜索引擎,与传统搜索引擎需要输入多个关键字不同的是,用户可以告诉搜索引擎每个搜索关键字的比重,每个搜索关键字都被置于“搜索云”中,并用不同大小,粗细的字型区分。 " }, “cmd”: "ADD" } ] 将文档上传到应用的某个表中的代码如下: //定义DocumentClient对象添加json格式doc数据批量提交 DocumentClient documentClient = new DocumentClient(serviceClient); table_name = "要上传数据的表名"; data = "[{"cmd":"add", "fields":{"id":"0","name":"blabla..."}}]"; //执行推送操作 OpenSearchResult osr = documentClient.push(data, appName, table_name); 另外还可以通过DocumentClient类的提供的add、remove二个接口生成待上传的数据,最后在调用push方法将数据上传; 开始搜索 OpenSearch通过设置可以实现高度个性化的搜索需求,但通用的基本的搜索功能只需通过非常简单的设置即可实现: //创建SearcherClient对象,并以OpenSearchClient对象作为构造参数 SearcherClient searcherClient = new SearcherClient(serviceClient); //定义Config对象,用于设定config子句参数,指定应用名,分页,数据返回格式等等 Config config = new Config(Lists.newArrayList(appName)); config.setStart(0); config.setHits(5); //设置返回格式为fulljson格式 config.setSearchFormat(SearchFormat.JSON); // 创建参数对象 SearchParams searchParams = new SearchParams(config); // 指定搜索的关键词,这里要指定在哪个索引上搜索,如果不指定的话默认在使用“default”索引(索引字段名称是您在您的数据结构中的“索引字段列表”中对应字段。),若需多个索引组合查询,需要在setQuery处合并,否则若设置多个setQuery子句,则后面的子句会替换前面子句 searchParams.setQuery("name:'搜索'"); //设置查询过滤条件 searchParams.setFilter("id>0"); //创建sort对象,并设置二维排序 Sort sort = new Sort(); //设置id字段降序 sort.addToSortFields(new SortField("id", Order.DECREASE)); //若id相同则以RANK相关性算分升序 sort.addToSortFields(new SortField("RANK", Order.INCREASE)); //添加Sort对象参数 searchParams.setSort(sort); //执行查询语句返回数据对象 SearchResult searchResult = searcherClient.execute(searchParams); //以字符串返回查询数据 String result = searchResult.getResult(); 调试 通过上面的操作我们已经可以使用基本的搜索功能了,但是优化搜索、提高搜索结果相关性是一个漫长的的过程,需要我们不断试错和迭代来一点点改进。在这个过程中如果遇到问题或者发现结果与预期不一致时可以通过下面的接口获得请求的详细信息,您可以通过这些信息排查问题。特别是当您遇到问题,在旺旺群、钉钉群中寻求帮助的时候,根据您提供的调试信息我们可以迅速帮您定位到问题所在,主要向我们提供查询异常或不符合预期返回的,请求ID 或 查询http请求串等信息,进行查询分析定位原因。 部分用户有可能会有记录查询请求串的需求,例如打印上一次查询请求串信息,该信息中的部分查询子句可以直接截取出来放到控制台中的搜索测试框中运行调试,可参考如下代码 SearchResultDebug searchdebugrst = searcherClient.executeDebug(searchParams); System.out.println(searchdebugrst.getRequestUrl());

保持可爱mmm 2020-03-26 22:02:23 0 浏览量 回答数 0

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爱吃鱼的程序员 2020-05-31 00:31:27 0 浏览量 回答数 1

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对于初学者来说,要想把这个问题回答正确,最初思考这个问题的时候,我发现我竟然无法通过简单的语言把这个事情描述的很容易理解,遗憾的是,我也没有在网上找到哪篇文章可以把这个事情讲解的通俗易懂。所以,就有了我写这篇文章的初衷。 辟谣时间 关于这个问题,在StackOverflow上也引发过广泛的讨论,看来很多程序员对于这个问题的理解都不尽相同,甚至很多人理解的是错误的。还有的人可能知道Java中的参数传递是值传递,但是说不出来为什么。 在开始深入讲解之前,有必要纠正一下大家以前的那些错误看法了。如果你有以下想法,那么你有必要好好阅读本文。 错误理解一:值传递和引用传递,区分的条件是传递的内容,如果是个值,就是值传递。如果是个引用,就是引用传递。 错误理解二:Java是引用传递。 错误理解三:传递的参数如果是普通类型,那就是值传递,如果是对象,那就是引用传递。 实参与形参 我们都知道,在Java中定义方法的时候是可以定义参数的。比如Java中的main方法,public static void main(String[] args),这里面的args就是参数。参数在程序语言中分为形式参数和实际参数。 形式参数:是在定义函数名和函数体的时候使用的参数,目的是用来接收调用该函数时传入的参数。 实际参数:在调用有参函数时,主调函数和被调函数之间有数据传递关系。在主调函数中调用一个函数时,函数名后面括号中的参数称为“实际参数”。 简单举个例子: public static void main(String[] args) { ParamTest pt = new ParamTest(); pt.sout("Hollis");//实际参数为 Hollis } public void sout(String name) { //形式参数为 name System.out.println(name); } 实际参数是调用有参方法的时候真正传递的内容,而形式参数是用于接收实参内容的参数。 求值策略 我们说当进行方法调用的时候,需要把实际参数传递给形式参数,那么传递的过程中到底传递的是什么东西呢? 这其实是程序设计中**求值策略(Evaluation strategies)**的概念。 在计算机科学中,求值策略是确定编程语言中表达式的求值的一组(通常确定性的)规则。求值策略定义何时和以何种顺序求值给函数的实际参数、什么时候把它们代换入函数、和代换以何种形式发生。 求值策略分为两大基本类,基于如何处理给函数的实际参数,分位严格的和非严格的。 严格求值 在“严格求值”中,函数调用过程中,给函数的实际参数总是在应用这个函数之前求值。多数现存编程语言对函数都使用严格求值。所以,我们本文只关注严格求值。 在严格求值中有几个关键的求值策略是我们比较关心的,那就是传值调用(Call by value)、传引用调用(Call by reference)以及传共享对象调用(Call by sharing)。 传值调用(值传递) 在传值调用中,实际参数先被求值,然后其值通过复制,被传递给被调函数的形式参数。因为形式参数拿到的只是一个"局部拷贝",所以如果在被调函数中改变了形式参数的值,并不会改变实际参数的值。 传引用调用(应用传递) 在传引用调用中,传递给函数的是它的实际参数的隐式引用而不是实参的拷贝。因为传递的是引用,所以,如果在被调函数中改变了形式参数的值,改变对于调用者来说是可见的。 传共享对象调用(共享对象传递) 传共享对象调用中,先获取到实际参数的地址,然后将其复制,并把该地址的拷贝传递给被调函数的形式参数。因为参数的地址都指向同一个对象,所以我们称也之为"传共享对象",所以,如果在被调函数中改变了形式参数的值,调用者是可以看到这种变化的。 不知道大家有没有发现,其实传共享对象调用和传值调用的过程几乎是一样的,都是进行"求值"、"拷贝"、"传递"。你品,你细品。  但是,传共享对象调用和内传引用调用的结果又是一样的,都是在被调函数中如果改变参数的内容,那么这种改变也会对调用者有影响。你再品,你再细品。 那么,共享对象传递和值传递以及引用传递之间到底有很么关系呢? 对于这个问题,我们应该关注过程,而不是结果,因为传共享对象调用的过程和传值调用的过程是一样的,而且都有一步关键的操作,那就是"复制",所以,通常我们认为传共享对象调用是传值调用的特例 我们先把传共享对象调用放在一边,我们再来回顾下传值调用和传引用调用的主要区别: 传值调用是指在调用函数时将实际参数复制一份传递到函数中,传引用调用是指在调用函数时将实际参数的引用直接传递到函数中。  所以,两者的最主要区别就是是直接传递的,还是传递的是一个副本。 这里我们来举一个形象的例子。再来深入理解一下传值调用和传引用调用: 你有一把钥匙,当你的朋友想要去你家的时候,如果你直接把你的钥匙给他了,这就是引用传递。 这种情况下,如果他对这把钥匙做了什么事情,比如他在钥匙上刻下了自己名字,那么这把钥匙还给你的时候,你自己的钥匙上也会多出他刻的名字。 你有一把钥匙,当你的朋友想要去你家的时候,你复刻了一把新钥匙给他,自己的还在自己手里,这就是值传递。 这种情况下,他对这把钥匙做什么都不会影响你手里的这把钥匙。 Java的求值策略 前面我们介绍过了传值调用、传引用调用以及传值调用的特例传共享对象调用,那么,Java中是采用的哪种求值策略呢? 很多人说Java中的基本数据类型是值传递的,这个基本没有什么可以讨论的,普遍都是这样认为的。 但是,有很多人却误认为Java中的对象传递是引用传递。之所以会有这个误区,主要是因为Java中的变量和对象之间是有引用关系的。Java语言中是通过对象的引用来操纵对象的。所以,很多人会认为对象的传递是引用的传递。 而且很多人还可以举出以下的代码示例: public static void main(String[] args) { Test pt = new Test(); User hollis = new User(); hollis.setName("Hollis"); hollis.setGender("Male"); pt.pass(hollis); System.out.println("print in main , user is " + hollis); } public void pass(User user) { user.setName("hollischuang"); System.out.println("print in pass , user is " + user); } 输出结果: print in pass , user is User{name='hollischuang', gender='Male'} print in main , user is User{name='hollischuang', gender='Male'} 可以看到,对象类型在被传递到pass方法后,在方法内改变了其内容,最终调用方main方法中的对象也变了。 所以,很多人说,这和引用传递的现象是一样的,就是在方法内改变参数的值,会影响到调用方。 但是,其实这是走进了一个误区。 Java中的对象传递 很多人通过代码示例的现象说明Java对象是引用传递,那么我们就从现象入手,先来反驳下这个观点。 我们前面说过,无论是值传递,还是引用传递,只不过是求值策略的一种,那求值策略还有很多,比如前面提到的共享对象传递的现象和引用传递也是一样的。那凭什么就说Java中的参数传递就一定是引用传递而不是共享对象传递呢? 那么,Java中的对象传递,到底是哪种形式呢?其实,还真的就是共享对象传递。 其实在 《The Java™ Tutorials》中,是有关于这部分内容的说明的。首先是关于基本类型描述如下: Primitive arguments, such as an int or a double, are passed into methods by value. This means that any changes to the values of the parameters exist only within the scope of the method. When the method returns, the parameters are gone and any changes to them are lost. 即,原始参数通过值传递给方法。这意味着对参数值的任何更改都只存在于方法的范围内。当方法返回时,参数将消失,对它们的任何更改都将丢失。 关于对象传递的描述如下: Reference data type parameters, such as objects, are also passed into methods by value. This means that when the method returns, the passed-in reference still references the same object as before. However, the values of the object’s fields can be changed in the method, if they have the proper access level. 也就是说,引用数据类型参数(如对象)也按值传递给方法。这意味着,当方法返回时,传入的引用仍然引用与以前相同的对象。但是,如果对象字段具有适当的访问级别,则可以在方法中更改这些字段的值。 这一点官方文档已经很明确的指出了,Java就是值传递,只不过是把对象的引用当做值传递给方法。你细品,这不就是共享对象传递么? **其实Java中使用的求值策略就是传共享对象调用,也就是说,Java会将对象的地址的拷贝传递给被调函数的形式参数。**只不过"传共享对象调用"这个词并不常用,所以Java社区的人通常说"Java是传值调用",这么说也没错,因为传共享对象调用其实是传值调用的一个特例。 值传递和共享对象传递的现象冲突吗? 看到这里很多人可能会有一个疑问,既然共享对象传递是值传递的一个特例,那么为什么他们的现象是完全不同的呢? 难道值传递过程中,如果在被调方法中改变了值,也有可能会对调用者有影响吗?那到底什么时候会影响什么时候不会影响呢? 其实是不冲突的,之所以会有这种疑惑,是因为大家对于到底是什么是"改变值"有误解。 我们先回到上面的例子中来,看一下调用过程中实际上发生了什么? 在参数传递的过程中,实际参数的地址0X1213456被拷贝给了形参。这个过程其实就是值传递,只不过传递的值得内容是对象的应用。 那为什么我们改了user中的属性的值,却对原来的user产生了影响呢? 其实,这个过程就好像是:你复制了一把你家里的钥匙给到你的朋友,他拿到钥匙以后,并没有在这把钥匙上做任何改动,而是通过钥匙打开了你家里的房门,进到屋里,把你家的电视给砸了。 这个过程,对你手里的钥匙来说,是没有影响的,但是你的钥匙对应的房子里面的内容却是被人改动了。 也就是说,Java对象的传递,是通过复制的方式把引用关系传递了,如果我们没有改引用关系,而是找到引用的地址,把里面的内容改了,是会对调用方有影响的,因为大家指向的是同一个共享对象。 那么,如果我们改动一下pass方法的内容: public void pass(User user) { user = new User(); user.setName("hollischuang"); System.out.println("print in pass , user is " + user); } 上面的代码中,我们在pass方法中,重新new了一个user对象,并改变了他的值,输出结果如下: print in pass , user is User{name='hollischuang', gender='Male'} print in main , user is User{name='Hollis', gender='Male'} 再看一下整个过程中发生了什么: 这个过程,就好像你复制了一把钥匙给到你的朋友,你的朋友拿到你给他的钥匙之后,找个锁匠把他修改了一下,他手里的那把钥匙变成了开他家锁的钥匙。这时候,他打开自己家,就算是把房子点了,对你手里的钥匙,和你家的房子来说都是没有任何影响的。 所以,Java中的对象传递,如果是修改引用,是不会对原来的对象有任何影响的,但是如果直接修改共享对象的属性的值,是会对原来的对象有影响的。 总结 我们知道,编程语言中需要进行方法间的参数传递,这个传递的策略叫做求值策略。 在程序设计中,求值策略有很多种,比较常见的就是值传递和引用传递。还有一种值传递的特例——共享对象传递。 值传递和引用传递最大的区别是传递的过程中有没有复制出一个副本来,如果是传递副本,那就是值传递,否则就是引用传递。 在Java中,其实是通过值传递实现的参数传递,只不过对于Java对象的传递,传递的内容是对象的引用。 我们可以总结说,Java中的求值策略是共享对象传递,这是完全正确的。 但是,为了让大家都能理解你说的,我们说Java中只有值传递,只不过传递的内容是对象的引用。这也是没毛病的。 但是,绝对不能认为Java中有引用传递。 OK,以上就是本文的全部内容,不知道本文是否帮助你解开了你心中一直以来的疑惑。欢迎留言说一下你的想法。 参考资料 The Java™ Tutorials Evaluation strategy Is Java “pass-by-reference” or “pass-by-value”? Passing by Value vs. by Reference Visual Explanation

montos 2020-06-01 15:58:44 0 浏览量 回答数 0

问题

【精品问答】Java必备核心知识1000+(附源码)

问问小秘 2019-12-01 22:00:28 870 浏览量 回答数 1

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一、基础篇 1.1、Java基础 面向对象的特征:继承、封装和多态 final, finally, finalize 的区别 Exception、Error、运行时异常与一般异常有何异同 请写出5种常见到的runtime exception int 和 Integer 有什么区别,Integer的值缓存范围 包装类,装箱和拆箱 String、StringBuilder、StringBuffer 重载和重写的区别 抽象类和接口有什么区别 说说反射的用途及实现 说说自定义注解的场景及实现 HTTP请求的GET与POST方式的区别 Session与Cookie区别 列出自己常用的JDK包 MVC设计思想 equals与==的区别 hashCode和equals方法的区别与联系 什么是Java序列化和反序列化,如何实现Java序列化?或者请解释Serializable 接口的作用 Object类中常见的方法,为什么wait notify会放在Object里边? Java的平台无关性如何体现出来的 JDK和JRE的区别 Java 8有哪些新特性 1.2、Java常见集合 List 和 Set 区别 Set和hashCode以及equals方法的联系 List 和 Map 区别 Arraylist 与 LinkedList 区别 ArrayList 与 Vector 区别 HashMap 和 Hashtable 的区别 HashSet 和 HashMap 区别 HashMap 和 ConcurrentHashMap 的区别 HashMap 的工作原理及代码实现,什么时候用到红黑树 多线程情况下HashMap死循环的问题 HashMap出现Hash DOS攻击的问题 ConcurrentHashMap 的工作原理及代码实现,如何统计所有的元素个数 手写简单的HashMap 看过那些Java集合类的源码 1.3、进程和线程 线程和进程的概念、并行和并发的概念 创建线程的方式及实现 进程间通信的方式 说说 CountDownLatch、CyclicBarrier 原理和区别 说说 Semaphore 原理 说说 Exchanger 原理 ThreadLocal 原理分析,ThreadLocal为什么会出现OOM,出现的深层次原理 讲讲线程池的实现原理 线程池的几种实现方式 线程的生命周期,状态是如何转移的 可参考:《Java多线程编程核心技术》 1.4、锁机制 说说线程安全问题,什么是线程安全,如何保证线程安全 重入锁的概念,重入锁为什么可以防止死锁 产生死锁的四个条件(互斥、请求与保持、不剥夺、循环等待) 如何检查死锁(通过jConsole检查死锁) volatile 实现原理(禁止指令重排、刷新内存) synchronized 实现原理(对象监视器) synchronized 与 lock 的区别 AQS同步队列 CAS无锁的概念、乐观锁和悲观锁 常见的原子操作类 什么是ABA问题,出现ABA问题JDK是如何解决的 乐观锁的业务场景及实现方式 Java 8并法包下常见的并发类 偏向锁、轻量级锁、重量级锁、自旋锁的概念 可参考:《Java多线程编程核心技术》 1.5、JVM JVM运行时内存区域划分 内存溢出OOM和堆栈溢出SOE的示例及原因、如何排查与解决 如何判断对象是否可以回收或存活 常见的GC回收算法及其含义 常见的JVM性能监控和故障处理工具类:jps、jstat、jmap、jinfo、jconsole等 JVM如何设置参数 JVM性能调优 类加载器、双亲委派模型、一个类的生命周期、类是如何加载到JVM中的 类加载的过程:加载、验证、准备、解析、初始化 强引用、软引用、弱引用、虚引用 Java内存模型JMM 1.6、设计模式 常见的设计模式 设计模式的的六大原则及其含义 常见的单例模式以及各种实现方式的优缺点,哪一种最好,手写常见的单利模式 设计模式在实际场景中的应用 Spring中用到了哪些设计模式 MyBatis中用到了哪些设计模式 你项目中有使用哪些设计模式 说说常用开源框架中设计模式使用分析 动态代理很重要!!! 1.7、数据结构 树(二叉查找树、平衡二叉树、红黑树、B树、B+树) 深度有限算法、广度优先算法 克鲁斯卡尔算法、普林母算法、迪克拉斯算法 什么是一致性Hash及其原理、Hash环问题 常见的排序算法和查找算法:快排、折半查找、堆排序等 1.8、网络/IO基础 BIO、NIO、AIO的概念 什么是长连接和短连接 Http1.0和2.0相比有什么区别,可参考《Http 2.0》 Https的基本概念 三次握手和四次挥手、为什么挥手需要四次 从游览器中输入URL到页面加载的发生了什么?可参考《从输入URL到页面加载发生了什么》 二、数据存储和消息队列 2.1、数据库 MySQL 索引使用的注意事项 DDL、DML、DCL分别指什么 explain命令 left join,right join,inner join 数据库事物ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性) 事物的隔离级别(读未提交、读以提交、可重复读、可序列化读) 脏读、幻读、不可重复读 数据库的几大范式 数据库常见的命令 说说分库与分表设计 分库与分表带来的分布式困境与应对之策(如何解决分布式下的分库分表,全局表?) 说说 SQL 优化之道 MySQL遇到的死锁问题、如何排查与解决 存储引擎的 InnoDB与MyISAM区别,优缺点,使用场景 索引类别(B+树索引、全文索引、哈希索引)、索引的原理 什么是自适应哈希索引(AHI) 为什么要用 B+tree作为MySQL索引的数据结构 聚集索引与非聚集索引的区别 遇到过索引失效的情况没,什么时候可能会出现,如何解决 limit 20000 加载很慢怎么解决 如何选择合适的分布式主键方案 选择合适的数据存储方案 常见的几种分布式ID的设计方案 常见的数据库优化方案,在你的项目中数据库如何进行优化的 2.2、Redis Redis 有哪些数据类型,可参考《Redis常见的5种不同的数据类型详解》 Redis 内部结构 Redis 使用场景 Redis 持久化机制,可参考《使用快照和AOF将Redis数据持久化到硬盘中》 Redis 集群方案与实现 Redis 为什么是单线程的? 缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级 使用缓存的合理性问题 Redis常见的回收策略 2.3、消息队列 消息队列的使用场景 消息的重发补偿解决思路 消息的幂等性解决思路 消息的堆积解决思路 自己如何实现消息队列 如何保证消息的有序性 三、开源框架和容器 3.1、SSM/Servlet Servlet的生命周期 转发与重定向的区别 BeanFactory 和 ApplicationContext 有什么区别 Spring Bean 的生命周期 Spring IOC 如何实现 Spring中Bean的作用域,默认的是哪一个 说说 Spring AOP、Spring AOP 实现原理 动态代理(CGLib 与 JDK)、优缺点、性能对比、如何选择 Spring 事务实现方式、事务的传播机制、默认的事务类别 Spring 事务底层原理 Spring事务失效(事务嵌套),JDK动态代理给Spring事务埋下的坑,可参考《JDK动态代理给Spring事务埋下的坑!》 如何自定义注解实现功能 Spring MVC 运行流程 Spring MVC 启动流程 Spring 的单例实现原理 Spring 框架中用到了哪些设计模式 Spring 其他产品(Srping Boot、Spring Cloud、Spring Secuirity、Spring Data、Spring AMQP 等) 有没有用到Spring Boot,Spring Boot的认识、原理 MyBatis的原理 可参考《为什么会有Spring》 可参考《为什么会有Spring AOP》 3.2、Netty 为什么选择 Netty 说说业务中,Netty 的使用场景 原生的 NIO 在 JDK 1.7 版本存在 epoll bug 什么是TCP 粘包/拆包 TCP粘包/拆包的解决办法 Netty 线程模型 说说 Netty 的零拷贝 Netty 内部执行流程 Netty 重连实现 3.3、Tomcat Tomcat的基础架构(Server、Service、Connector、Container) Tomcat如何加载Servlet的 Pipeline-Valve机制 可参考:《四张图带你了解Tomcat系统架构!》 四、分布式 4.1、Nginx 请解释什么是C10K问题或者知道什么是C10K问题吗? Nginx简介,可参考《Nginx简介》 正向代理和反向代理. Nginx几种常见的负载均衡策略 Nginx服务器上的Master和Worker进程分别是什么 使用“反向代理服务器”的优点是什么? 4.2、分布式其他 谈谈业务中使用分布式的场景 Session 分布式方案 Session 分布式处理 分布式锁的应用场景、分布式锁的产生原因、基本概念 分布是锁的常见解决方案 分布式事务的常见解决方案 集群与负载均衡的算法与实现 说说分库与分表设计,可参考《数据库分库分表策略的具体实现方案》 分库与分表带来的分布式困境与应对之策 4.3、Dubbo 什么是Dubbo,可参考《Dubbo入门》 什么是RPC、如何实现RPC、RPC 的实现原理,可参考《基于HTTP的RPC实现》 Dubbo中的SPI是什么概念 Dubbo的基本原理、执行流程 五、微服务 5.1、微服务 前后端分离是如何做的? 微服务哪些框架 Spring Could的常见组件有哪些?可参考《Spring Cloud概述》 领域驱动有了解吗?什么是领域驱动模型?充血模型、贫血模型 JWT有了解吗,什么是JWT,可参考《前后端分离利器之JWT》 你怎么理解 RESTful 说说如何设计一个良好的 API 如何理解 RESTful API 的幂等性 如何保证接口的幂等性 说说 CAP 定理、BASE 理论 怎么考虑数据一致性问题 说说最终一致性的实现方案 微服务的优缺点,可参考《微服务批判》 微服务与 SOA 的区别 如何拆分服务、水平分割、垂直分割 如何应对微服务的链式调用异常 如何快速追踪与定位问题 如何保证微服务的安全、认证 5.2、安全问题 如何防范常见的Web攻击、如何方式SQL注入 服务端通信安全攻防 HTTPS原理剖析、降级攻击、HTTP与HTTPS的对比 5.3、性能优化 性能指标有哪些 如何发现性能瓶颈 性能调优的常见手段 说说你在项目中如何进行性能调优 六、其他 6.1、设计能力 说说你在项目中使用过的UML图 你如何考虑组件化、服务化、系统拆分 秒杀场景如何设计 可参考:《秒杀系统的技术挑战、应对策略以及架构设计总结一二!》 6.2、业务工程 说说你的开发流程、如何进行自动化部署的 你和团队是如何沟通的 你如何进行代码评审 说说你对技术与业务的理解 说说你在项目中遇到感觉最难Bug,是如何解决的 介绍一下工作中的一个你认为最有价值的项目,以及在这个过程中的角色、解决的问题、你觉得你们项目还有哪些不足的地方 6.3、软实力 说说你的优缺点、亮点 说说你最近在看什么书、什么博客、在研究什么新技术、再看那些开源项目的源代码 说说你觉得最有意义的技术书籍 工作之余做什么事情、平时是如何学习的,怎样提升自己的能力 说说个人发展方向方面的思考 说说你认为的服务端开发工程师应该具备哪些能力 说说你认为的架构师是什么样的,架构师主要做什么 如何看待加班的问题

徐刘根 2020-03-31 11:22:08 0 浏览量 回答数 0

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基本上,javascript中所有数据类型都拥有valueOf和toString这两个方法,null除外。它们俩解决javascript值运算与显示的问题,本文将详细介绍,有需要的朋友可以参考下。 toString() toString()函数的作用是返回object的字符串表示,JavaScript中object默认的toString()方法返回字符串”[object Object]“。定义类时可以实现新的toString()方法,从而返回更加具有可读性的结果。JavaScript对于数组对象、函数对象、正则表达式对象以及Date日期对象均定义了更加具有可读性的toString()方法: 1.array的toString()方法将返回以逗号分隔的数组成员。比如,[1,2,3].toString()会返回字符串”1,2,3″。 2.function的toString()方法将返回函数的文本定义。比如,(function(x){return x2;}).toString()会返回字符串”function(x){return x2;}”。 3.RegExp的toString()方法与function的toString()方法类似,将返回正则表达式的文本定义。比如,/\d+/g.toString()会返回字符串”/\d+/g”。 4.Date的toString()方法将返回一个具有可读性的日期时间字符串。 5.如果 Boolean 值是 true,则返回 “true”。否则,返回 “false”。 valueOf() valueOf()函数的作用是返回该object自身。与toString()一样,定义类时可以实现新的valueOf()方法,从而返回需要的结果。JavaScript对于Date对象定义了更加具有可读性的valueOf()方法: 1.Date的valueOf()方法将返回一个时间戳数值,该数值为Date对象与1970年1月1日零时的时间差(以毫秒为单位)。其他一律返回对象本身。 在js高程里面有一段代码: 1 2 3 4 var colors = ["red", "blue", "green"]; // 创建一个包含3 个字符串的数组 alert(colors.toString()); // red,blue,green alert(colors.valueOf()); // red,blue,green alert(colors); // red,blue,green 三个输出全部一样,那么toString()和valueOf()区别到底是什么?看下一个我写的例子: 1 2 3 var arr = [1,2,3]; alert(Array.isArray(arr.valueOf())); alert(Array.isArray(arr.toString())); 结果是第一个是true而第二个是false,为什么呢,其实valueOf()调用完以后还是返回一个数组。这个数组被alert的时候会调用toString()函数,所以不是valueOf()和toString()函数相同,而是间接的调用了toString()函数! 进一步测试下: 1 2 3 4 5 var arr = [1,2,3]; arr.toString = function () { alert("你调用了toString函数"); } alert(arr.valueOf()); 结果就是我们会看到“你调用了toString函数”。 而对于数值,我们可以调用valueOf的时候直接可以获得数字进行计算,不必转化成字符串,所以不会调用toString。反言之,如果我们需要获得操作对象的字符串形式的时候就会调用其toString函数。 验证如下代码: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 var bbb = { i: 10, toString: function() { console.log('toString'); return this.i; }, valueOf: function() { console.log('valueOf'); return this.i; } } alert(bbb);// 10 toString alert(+bbb); // 10 valueOf alert(''+bbb); // 10 valueOf alert(String(bbb)); // 10 toString alert(Number(bbb)); // 10 valueOf alert(bbb == '10'); // true valueOf alert(bbb === '10'); // false 我的理解:valueOf的意思是返回最适合该对象类型的原始值,而toString则是将在该对象类型的原始值以字符串形式返回。 第一个 1 alert(bbb);// 10 toString 这里我们的alert函数需要是的字符串,所以获取的是字符串,而不是原始值,故而调用了toString 第二个 1 alert(+bbb); // 10 valueOf 同理,alert要的是字符串不是原始值,其实是+bbb这个东西被调用了toString,而bbb被调用了valueOf 为了验证我们这样写 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 var a = { i: 1, valueOf: function () { alert("你调用了a的valueOf函数"); return this.i; }, toString: function () { alert("你调用了a的toString函数"); return this.i; } }; var c = { i: +a, valueOf: function () { alert("你调用了c的valueOf函数"); return this.i; }, toString: function () { alert("你调用了c的toString函数"); return this.i; } }; alert(c); 其中让c=+a,那么即可知道结果,果然如此,调用了a的valueOf和c的toString 第三个 1 alert(''+bbb); // 10 valueOf 同理,我们可以把上一段我写的程序里面的c:+a改成c:''+a 第四个 1 alert(String(bbb)); // 10 toString String这个强制转换其实在其内部是调用了传入参数的toString函数…… 第五个 1 alert(Number(bbb)); // 10 valueOf 这个是有区别的,因为bbb的i属性是数值类型的,如果i为11111xxxxx这样的字符串,我们就可以看到调用了bbb的toString了 代码例子: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 var c = { i: "11111xxxx", valueOf: function () { alert("你调用了c的valueOf函数"); return this.i; }, toString: function () { alert("你调用了c的toString函数"); return this.i; } }; alert(c); 第六个 1 alert(bbb == '10'); // true valueOf 这个里面的判等的顺序是,获取原始值,然后判断两边的原始值是否相等,所以调用valueOf 第七个也就是最后一个 1 alert(bbb === '10'); // false ===操作符不进行隐式转换,判全等的第一个步骤是判断类型,因为类型都不一样了,所以后面什么都不会调用 总结:valueOf偏向于运算,toString偏向于显示。 1、 在进行强转字符串类型时将优先调用toString方法,强转为数字时优先调用valueOf。 2、 在有运算操作符的情况下,valueOf的优先级高于toString。 下面给大家简单说下valueof和tostring的区别。 valueOf():返回最适合该对象类型的原始值; toString(): 将该对象的原始值以字符串形式返回。 这两个方法一般是交由JS去隐式调用,以满足不同的运算情况。 在数值运算里,会优先调用valueOf(),如a + b; 在字符串运算里,会优先调用toString(),如alert(c)。

景凌凯 2020-04-03 22:24:31 0 浏览量 回答数 0

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ODPS大讲堂之SQL更新于4月28日凌晨

halcyon 2019-12-01 21:51:22 16532 浏览量 回答数 5

问题

配置推送怎么做?

猫饭先生 2019-12-01 21:03:42 911 浏览量 回答数 0

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如何掌握牢靠Go语言的容器? 容器相对来说更偏重细节一些,如果想掌握的更牢靠的话呢,还是要多看一下代码,重点给大家几个提示 Go语言的并发初步有哪两个特别重要的特点? **GO语言的协程并发操作或者说协程的资源池,其调度策略有两个: ** 1、没有优先级,没有API能设置优先级,正是因为它一切都是靠Go语言自身的一个调度器来听调度,才能保证它的高效率,这点非常重要。 2、调度的策略是可抢占的,假如说一个任务它长时间的占用CPU,那么它是有可能被购入天的这个调度器给其抢占过来,让其其的任务来做运行,这是两个最重要的特点。 GO语言调度的单元goroutine的应用场景是什么? 使用JAVA或者C编写网络程序时,一个线程来处理一个http请求, 但是对于资源的利用率不高。而Go语言实现了轻量级线程的机制,GO语言在底层封装了所有的系统调用,自己实现了一个调度器,这种设计在操作系统的代码中非常多见。比如现代的操作系统基本都会封装一个软件的Timer,同时可以提供上万个软Timer同时工作,而这只是基于数量很少的硬件timer实现的,而GO语言中的并发也是如此,他是基于线程的调度池,这种调度的单元在Go语言中被称为goroutine。 GO语言与其它并发模型最大的区别是什么? 宏观GO语言与其它并发模型最大的不同,就是其推荐使用通信的这种方式来替代共享内存。当资源需要在goroutine之间进行共享的时候,实际上就是这个资源,或者说这个信息通过通道在goroutine之间进行通信的过程。因为这个锁,一般来说都是用在这个共享内存当中的,因为如果说大家阅读GO语言的相关代码,就可以看到这个channel,它实际上是基于锁来保证并发安全。 然而,这也不代表GO语言当中只能使用channel来进行一些操作,其也具备锁这方面的知识。因为现实当中,这个锁还是有一定它现实的意义和现实的要求,因为这个锁它最关键的一个意义就是它能保证资源能在并发的操作当中有一个合理的调度情况和调度策略。其中跟这个最重要,或者说最关联性最强的一个概念就是原子操作。 GO语言中的原子操作具体实现过程是怎样的? 对于原子操作,在其逻辑下,按照它书面的定义上来讲,是指不会被调度器打断的操作。对原子操作实际上就是不存在中间状态的一种操作,要不就全成功,要不全失败,这个在我们在用并发方式来调动某任务,或者说来设计某种并发系统的情况下,这种名字操作我发现是非常重要的设计理念之一。 并发与并行具体概念及实际区分是怎样的? 有一个比较重要的一个概念,就是并发与并行,其实并发与并行,它实际上具体的含义是不一样的,并发实际上是把任务在不同的时间点交给同样一个处理器来进行处理,在同一个时间点,任务不会同时进行,只是任务感觉自己正在执行,因为其那会儿可能正在堵塞状态或者说是就绪状态,其不知道自己被暂停了,以为已经被调度走了,可能自己没有感知,但是实际上CPU所有权已经不在这个任务身上了。 并行比并发更高级一些,它实际上是把每个任务都交给独立的处理器去进行完成,但同一时间点,任务在一定程度上实际上是同时在执行的。一般来说,并发的性能是要比并行更重要一些,在1.5版本之前,我们需要人工去设置GO调度器最多能运行在多少个CPU上,但是在最新的GO版本当中,已经不需要这个相关的操作。 详细介绍一下并发程序中的竞争态? 并发系统设计最初始的这一个概念就是并发程序设计当中一个竞合的概念,或者也叫竞争态。假如说我要记录一个文件的阅读量,但是这个文件或者说这个网页,可能它的阅读渠道有非常多,有可能通过引擎通过微信通过APP等等这些渠道,这些渠道的话呢,它的阅读也都是并发的,这就会涉及到同样一个变量,被多个协程的所共同访问的情况。具体代码如下: 对于GO语言并发体系中的主推的通信机制是什么? channel是GO语言并发体系中的主推的通信机制,它可以让一个 goroutine 通过它给另一个 goroutine 发送值信息。每个 channel 都有一个特殊的类型,也就是 channels 可发送数据的类型。一个可以发送 int 类型数据的 channel 一般写为 chan int。 GO语言当中,它实际上是大家协同的机制,通过这种方式让几个goroutine之间做达到一个协调的效果,那么每个goroutine当中,实际上channel都是一个特殊的类型,它实际上是可以发送数据。比如现在想发送一个int类型的数据,那么channel就要定义一个发送int数据的一个管道。 那么GO语言当中,提倡使用通讯的方式来代替共享内存的方式来做goroutine,或者说并发之间的一个协同。channel如果我们后续阅读它的代码就会知道,它是保证协程安全,并且它遵循这个先入先出的原则来让这个储蓄方读取获得数据,而且它能保证顺序,正是这两个特性,可以让这个channel替代共享内存,因为它的如果顺序有所改变的话,它实际上也是有会有问题。 详细介绍GO语言中关于通道的声明涉及哪些方面? 1.经典方式声明 通过使用chan类型,其声明方式如下: var name chan type 其中type表示通道内的数据类型;name:通道的变量名称,不过这样创建的通道只是空值 nil,一般来说都是通道都是通过make函数创建的。 2.make方式 make函数可以创建通道格式如下: name := make(chan type) 3.创建带有缓冲的通道 后面会讲到缓冲通道的概念,这里先说他的定义方式 name := make(chan type, size) 其中type表示通道内的数据类型;name:通道的变量名称,size代表缓冲的长度。 具体介绍通道数据收发的详细过程有哪些? 通道的数据发送 通道当中发送数据的操作服务是这样的这样的一个大于号加上一个减号。 chan <- value 注意,如果是发送给一个没有缓冲的一个通道。假如说数据没有被接收的话,那么这个发送操作将持续被注册,也就是说就是channel这个语句就直接被注册到这,假如说没有任何的协程去读到他或者其他语句去读到这个产品,那么这个语句就被注册掉了。但GO语言是能发现的,如果其一直在堵塞的话,那实际上就造成死锁,GO语言的编译器实际上能发现的有点错误。 假如说,首先创建一个int型的通道,然后直接尝试发送一个数据给它,编译会报错,然后呢,数据的这个数据的接收的话,实际上就是把这个点号的位置跟那个大于号的位置做了一个调换。其实把这个双方的位置做了一个调换之后,是实际上就是都做了一个允许的操作。这其中的话呢,还有一种比较特殊的一个读取操作是其可以忽略到接收到的数据,因为不管管道中发出的数据,如果没读的话就堵塞到这,那么如果你觉得这个语句你也不需要,那么你可以把那个变量给它忽略掉。 2.通道的数据接收 通道接收数据的操作符也是<-,具体有以下几种方式 - 1) 阻塞接收数据 阻塞模式接收数据时,将接收变量作为<-操作符的左值,格式如下: data := <-ch 执行该语句时将会阻塞,直到接收到数据并赋值给 data 变量。 如需要忽略接收的数据,则将data变量省略,具体格式如下: <-ch - 2) 非阻塞接收数据 使用非阻塞方式从通道接收数据时,语句不会发生阻塞,格式如下: data, ok := <-ch 非阻塞的通道接收方法可能造成高的 CPU 占用,因此使用非常少。一般只配合select语句配合定时器做超时检测时使用。 关于通道数据收发有哪些需要注意的事项? 通道数据在进行输入收发的时候,必须要在两个不同的goroutine当中进行,因在同一个goroutine当中,收发的这些语句实际上都是堵塞的,你可能在同一个goroutine当中,它的这个函数已经在那边阻塞住了,或者说程序已经在那边阻塞住了,它已经停在那了,你后面有一句你能执行不到,所以说通道的收发必须在两个不同的goroutine之间来进行,在同一个goroutine之间的这个收发操作的话,实际上是没有意义的。 接收将持续堵塞,直到发送方发送出去,如果接收方接收,然后通道中没有发送方数据时,接收方也会发送,直到发送方到发送数据为止。就是刚才说的这个一体两面,这个发送方假如说没有人读的话,发送方会堵塞,假如说没有人写的话,那么接收方也会发生堵塞,这两边实际上都会有一个堵塞的情况。那么这个通道的收发的话呢,一般来说一次只能收一一个元素,假如说这个是一个有缓冲的一个通道,我通过一次不操作的话,实际上也只不过读出一个元素。不能把它一些缓冲区所有元素都读出来。 聊一下生产者消费者模式具体内容有哪些? 介绍一下生产者消费者模式,从GO语言的这个并发模型来看,也就是说假如说咱们站在一个比较高的一个高度来看,其实利用channel的确能达到共享内存的目的。这个channel的性质与在读写状态且保证顺序的共享内存并无不同。甚至我们可以说这个是基于消息队列的封装程度可以比共享内存来的更安全,所以说呢,这个在这个GO语言当中,或者说在GO语言的这个设计风格当中的话呢,其这个生产者消费者模式实现起来会相对来说比较简单一些。我们先介绍一下什么是生产者消费者。 就这个这这张图当中的话呢,就是一个典型的那种消费的问题, 就是说我是生产者的话我会生产一些产品,然后放到这个仓库当中,消费者的话会从那个仓库当中去取商品,这个可以说是消息队列,还有包括卡夫卡那些比较经典的相应队列当中,都会用到的这么一个设计模式,或者说其们从本质上来说的话,都是基于这样一个设计模式,交易的生产者是谁?消费者是谁?这个消息队列的话是。这个生产者消费者模式的话呢,实际上也成为有缓冲有限缓冲问题,它是一个并发的一个经典的案例,因为我们知道这个商品仓库的库房大小是有限的,也就是说生产者不能无限的去生产商品,一旦这个库房爆掉的话,它是它是必须要中止自己的生产,消费者也是不能无限地获取消息。 假如仓库是空的话,那这个消费者的这个相关的情况也需要被阻塞。那么怎么在这个生产者跟消费者之间保证商品不丢失。这就是生产者与消费者之间最核心的内容。先来看一下这个Java当中生产者消费者的这种实现到底是什么样的。这个可以说是一个最经典的这么样一个实现。这个Java当中是没有channel,那么它只能通过什么呢,只能通过信号量和一个一个log,也就是说一个忽视服务态度,这两个这两个配合信号量和所配合才能共同完成,这样一个生产者消费者这么一个相关的工作。 GO语言并发实战详细过程梳理 在现在这个远程办公的这一个大的背景下,积累了大量重复的文件,因为很可能大家都不断的在不同的群里发相同的文件,发相同的这个报表,以及一些相同的视频等等这些需要学习的材料,那么怎么把这些文件都找出来,然后把这些相同文件都给删掉了,这实际上是并发课的一个实践的一个内容,因为这个创业型的这个方案的话,它的代码相对来说比较长。 如何使用GO语言清理PC机中的文件,详细代码及注释如下: package main import ( // "fmt" // fmt 包使用函数实现 I/O 格式化(类似于 C 的 printf 和 scanf 的函数), 格式化参数源自C,但更简单 "io/ioutil" //"sync" //"time" ) func PrintRepreatFile(path string, fileNameSizeMap map[string]int64, exFileList []string) { fs, _ := ioutil.ReadDir(path) for _, file := range fs { if file.IsDir() { PrintRepreatFile(path+"/"+file.Name(), fileNameSizeMap, exFileList)//遍历整个文件系统,如果是目录则递归调用 } else { if file.Size() > 1000000 {//设定文件清理阈值,如果大于一定大小再进行清理 fileSize := fileNameSizeMap[file.Name()]//通过查哈希表的方式来确定,有无重名且大小相同的文件。 if fileSize == file.Size() { fmt.Println(path + "/" + file.Name())//如果有则打印出来 exFileList = append(exFileList, path+file.Name())//将结果记入切片当中 } else { fileNameSizeMap[file.Name()] = file.Size() } } } } } func main() { //方式一 fileNameSizeMap := make(map[string]int64, 10000) exFileList := make([]string, 100, 1000) PrintRepreatFile("E:/test", fileNameSizeMap, exFileList) } 这个程序在GO语言的环境下可以直接运行使用,其中有几个知识点,也是咱们前文提到过的,首先是切片的大小一定要设定的相对合适一些,如果容量不够大造成频繁扩容非常浪费资源。二是哈希表也就是map没有并发安全的属于,在我们这个未引入并发的程序中可以使用,如果有并发操作,那么map不再适用了。 可能很多人被GO语言的在并发性能所吸引入坑的,GO语言之父也就是UNIX之父Ken Thompson明显给出了很多建议,根据笔者在操作系统方面的相关经验来看,GO语言设计中经常参考UNIX内核的设计思路。比如硬定时器的数量有限,无法满足系统实际运行需要,所以在内核代码中就会看到基于硬件定时器的软件定时器的方案,而软件定时器的数量可以比硬件定时器多几百倍。 这样的理念明显融合到了 goroutine之中,由于其它编程语言往往直接通过系统级别的线程来实现并发功能,但是这样的方式往往会是大马拉小车,造成系统资源的浪费。因此GO语言封装了所有的系统操作,实现了更加轻量级的协程-goroutine。只要使用关键字(go)就可以启动协程,对比C++、JAVA的多线程并发模型,GO的协程更简单明了。 当然协程之间的消息通信与并发控制也是非常重要的一环。在GO语言借鉴了Message Queue的消息队列机制替代共享内存的方式进行协程间通信,其中管道channel作为基本的数据类型,保证并发时的操作安全。而且管道的引入还带来很多实践中非常实用的功能,比如可以方便实现生产者、消费者等并发设计模式,而这些设计模式在其它使用共享存内存的并发模型中实现起相关功能来非常的繁锁。 在GO语言中在调用函数前加入go 关键字,就能启动一个协程,也就是一个并发,但是我们上面的程序如果把调用方式改为: go PrintRepreatFile("E:/test", fileNameSizeMap, exFileList) 你会发现程序会直接退出,什么都没做,所以GO语言的并发对于初学者来说还是有一定门槛的,比如上例中如果想设计成一个并行的程序,如何让多个协程共同来帮忙找出重复的文件其实还是要费一番周折的。

剑曼红尘 2020-04-13 11:06:46 0 浏览量 回答数 0

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敢用自己的名字做软件名字的,都有非常强大的自信。比如,垠语言什么的。 awk的命名得自于它的三个创始人姓别的首字母,都是80来岁的老爷爷了。当然也有四个人的组合:流行的GoF设计模式。但对于我这游戏爱好者来说,想到的竟然是三位一体,果然是不争气啊。 它长的很像C,为什么这么有名,除了它强大的功能,我们姑且认为a这个字母比较靠前吧。awk比sed简单,它更像一门编程语言。 打印某一列 下面,这几行代码的效果基本是相同的:打印文件中的第一列。 这可能是awk最常用的功能了:打印文件中的某一列。它智能的去切分你的数据,不管是空格,还是TAB,大概率是你想要的。 对于csv这种文件来说,分隔的字符是,。AWK使用-F参数去指定。以下代码打印csv文件中的第1和第2列。 awk -F "," '{print $1,$2}' file 由此,我们可以看出一个基本的awk命令的组成部分。 一般的开发语言,数组下标是以0开始的,但awk的列$是以1开始的,而0指的是原始字符串。 网络状态统计 本小节,采用awk统计netstat命令的一些网络状态,来看一下awk语言的基本要素。netstat的输出类似于: 其中,第6列,标明了网络连接所处于的网络状态。我们先给出awk命令,看一下统计结果。 netstat -ant | awk ' \ BEGIN{print "State","Count" } \ /^tcp/ \ { rt[$6]++ } \ END{ for(i in rt){print i,rt[i]} }' 输出结果为: State Count LAST_ACK 1 LISTEN 64 CLOSE_WAIT 43 ESTABLISHED 719 SYN_SENT 5 TIME_WAIT 146 下面这张图会配合以上命令详细说明,希望你能了解awk的精髓。 乍一看,好吓人的命令,但是很简单。awk和我们通常的程序不太一样,它分为四个部分。 1、BEGIN 开头部分,可选的。用来设置一些参数,输出一些表头,定义一些变量等。上面的命令仅打印了一行信息而已。 2、END 结尾部分,可选的。用来计算一些汇总逻辑,或者输出这些内容。上面的命令,使用简单的for循环,输出了数组rt中的内容。 3、Pattern 匹配部分,依然可选。用来匹配一些需要处理的行。上面的命令,只匹配tcp开头的行,其他的不进入处理。 4、Action 模块。主要逻辑体,按行处理,统计打印,都可以。 注意点 1、awk的主程序部分使用单引号‘包围,而不能是双引号 2、awk的列开始的index是0,而不是1 例子 我们从几个简单的例子,来看下awk的作用。 1、输出Recv-Q不为0的记录 netstat -ant | awk '$2 > 0 {print}' 2、外网连接数,根据ip分组 netstat -ant | awk '/^tcp/{print $4}' | awk -F: '!/^:/{print $1}' | sort | uniq -c 3、打印RSS物理内存占用 top -b -n 1 | awk 'NR>7{rss+=$6}END{print rss} 4、过滤(去掉)空白行 awk 'NF' file 5、打印奇数行 awk 'a=!a' file 6、输出行数 awk 'END{print NR}' file 这些命令,是需要了解awk的一些内部变量的,接下来我们来介绍。 内置变量 FS 下面的两个命令是等价的 。 awk -F ':' '{print $3}' file awk 'BEGIN{FS=":"}{print $3}' file BEGIN块中的FS,就是内部变量,可以直接指定或者输出。如果你的文件既有用,分隔的,也有用:分割的,FS甚至可以指定多个分隔符同时起作用。 FS="[,:|]" 其他 OFS 指定输出内容的分割符,列数非常多的时候,简化操作。相似命令: awk -F ':' '{print $1,"-",$2,"-",$4}' file awk 'BEGIN{FS=":";OFS="-"}{print $1,$2,$4}' file NF 列数。非常有用,比如,过滤一些列数不满足条件的内容。 awk -F, '{if(NF==3){print}}' file NR 行号,例如,下面两个命令是等价的。 cat -n file awk '{print NR,$0}' file RS 记录分隔标志 ORS 指定记录输出的分隔标志 FILENAME 当前处理的文件名称,在一次性处理多个文件时非常有用 编程语言特性 数学运算 从上面的代码可以看出,awk可以做一些简单的运算。它的语言简洁,不需要显示的定义变量的类型。 比如上面的rt[$6]++,就已经默认定义了一个叫做rt的hash(array?),里面的key是网络状态,而value是可以进行运算的(+-*/%)。 包含一些内置的数学运算(有限) int log sqrt exp sin cos atan2 rand srand 字符串操作 类似其他语言,awk也内置了很多字符串操作函数。它本来就是处理字符串的,所以必须强大。 length(str) #获取字符串长度 split(input-string,output-array,separator) substr(input-string, location, length) 语言特性 awk是个小型的编程语言,看它的基本语法,如果你需要复杂一点的逻辑,请自行深入了解,包括一些时间处理函数: # logic if(x=a){} if(x=a){}else{} while(x=a){break;continue;} do{}while(x=a) for(;;){} # array arr[key] = value for(key in arr){arr[key]} delete arr[key] asort(arr) #简单排序 据说,awk可以胜任所有的文本操作。因为它本身就是一门语言啊。 End 曾经使用awk编写过复杂的日志处理和统计程序。虽然比写sed舒畅了很多,但还是备受煎熬。更加上现在有各种nawk,gawk版本之间的区别,所以业务复杂度一增长,就习惯性的转向更加简洁、工具更全的python。 awk处理一些简单的文本还是极其方便的,最常用的还是打印某一列之类的,包括一些格式化输出。对于awk,要简单的滚瓜烂熟,复杂的耳熟能详,毕竟有些大牛,就喜欢写这种脚本呢。 注明:转载于小姐妹养的狗

剑曼红尘 2020-04-01 11:18:23 0 浏览量 回答数 0

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遍历一个 List 有哪些不同的方式?每种方法的实现原理是什么?Java 中 List 遍历的最佳实践是什么? 遍历方式有以下几种: for 循环遍历,基于计数器。在集合外部维护一个计数器,然后依次读取每一个位置的元素,当读取到最后一个元素后停止。 迭代器遍历,Iterator。Iterator 是面向对象的一个设计模式,目的是屏蔽不同数据集合的特点,统一遍历集合的接口。Java 在 Collections 中支持了 Iterator 模式。 foreach 循环遍历。foreach 内部也是采用了 Iterator 的方式实现,使用时不需要显式声明 Iterator 或计数器。优点是代码简洁,不易出错;缺点是只能做简单的遍历,不能在遍历过程中操作数据集合,例如删除、替换。 最佳实践:Java Collections 框架中提供了一个 RandomAccess 接口,用来标记 List 实现是否支持 Random Access。 如果一个数据集合实现了该接口,就意味着它支持 Random Access,按位置读取元素的平均时间复杂度为 O(1),如ArrayList。如果没有实现该接口,表示不支持 Random Access,如LinkedList。 推荐的做法就是,支持 Random Access 的列表可用 for 循环遍历,否则建议用 Iterator 或 foreach 遍历。 说一下 ArrayList 的优缺点 ArrayList的优点如下: ArrayList 底层以数组实现,是一种随机访问模式。ArrayList 实现了 RandomAccess 接口,因此查找的时候非常快。ArrayList 在顺序添加一个元素的时候非常方便。 ArrayList 的缺点如下: 删除元素的时候,需要做一次元素复制操作。如果要复制的元素很多,那么就会比较耗费性能。插入元素的时候,也需要做一次元素复制操作,缺点同上。 ArrayList 比较适合顺序添加、随机访问的场景。 如何实现数组和 List 之间的转换? 数组转 List:使用 Arrays. asList(array) 进行转换。List 转数组:使用 List 自带的 toArray() 方法。 代码示例: ArrayList 和 LinkedList 的区别是什么? 数据结构实现:ArrayList 是动态数组的数据结构实现,而 LinkedList 是双向链表的数据结构实现。随机访问效率:ArrayList 比 LinkedList 在随机访问的时候效率要高,因为 LinkedList 是线性的数据存储方式,所以需要移动指针从前往后依次查找。增加和删除效率:在非首尾的增加和删除操作,LinkedList 要比 ArrayList 效率要高,因为 ArrayList 增删操作要影响数组内的其他数据的下标。内存空间占用:LinkedList 比 ArrayList 更占内存,因为 LinkedList 的节点除了存储数据,还存储了两个引用,一个指向前一个元素,一个指向后一个元素。线程安全:ArrayList 和 LinkedList 都是不同步的,也就是不保证线程安全; 综合来说,在需要频繁读取集合中的元素时,更推荐使用 ArrayList,而在插入和删除操作较多时,更推荐使用 LinkedList。 补充:数据结构基础之双向链表 双向链表也叫双链表,是链表的一种,它的每个数据结点中都有两个指针,分别指向直接后继和直接前驱。所以,从双向链表中的任意一个结点开始,都可以很方便地访问它的前驱结点和后继结点。 ArrayList 和 Vector 的区别是什么? 这两个类都实现了 List 接口(List 接口继承了 Collection 接口),他们都是有序集合 线程安全:Vector 使用了 Synchronized 来实现线程同步,是线程安全的,而 ArrayList 是非线程安全的。性能:ArrayList 在性能方面要优于 Vector。扩容:ArrayList 和 Vector 都会根据实际的需要动态的调整容量,只不过在 Vector 扩容每次会增加 1 倍,而 ArrayList 只会增加 50%。 Vector类的所有方法都是同步的。可以由两个线程安全地访问一个Vector对象、但是一个线程访问Vector的话代码要在同步操作上耗费大量的时间。 Arraylist不是同步的,所以在不需要保证线程安全时时建议使用Arraylist。 插入数据时,ArrayList、LinkedList、Vector谁速度较快?阐述 ArrayList、Vector、LinkedList 的存储性能和特性? ArrayList、LinkedList、Vector 底层的实现都是使用数组方式存储数据。数组元素数大于实际存储的数据以便增加和插入元素,它们都允许直接按序号索引元素,但是插入元素要涉及数组元素移动等内存操作,所以索引数据快而插入数据慢。 Vector 中的方法由于加了 synchronized 修饰,因此 Vector 是线程安全容器,但性能上较ArrayList差。 LinkedList 使用双向链表实现存储,按序号索引数据需要进行前向或后向遍历,但插入数据时只需要记录当前项的前后项即可,所以 LinkedList 插入速度较快。 多线程场景下如何使用 ArrayList? ArrayList 不是线程安全的,如果遇到多线程场景,可以通过 Collections 的 synchronizedList 方法将其转换成线程安全的容器后再使用。例如像下面这样: 为什么 ArrayList 的 elementData 加上 transient 修饰? ArrayList 中的数组定义如下: private transient Object[] elementData; 再看一下 ArrayList 的定义: public class ArrayList extends AbstractList implements List<E>, RandomAccess, Cloneable, java.io.Serializable 可以看到 ArrayList 实现了 Serializable 接口,这意味着 ArrayList 支持序列化。transient 的作用是说不希望 elementData 数组被序列化,重写了 writeObject 实现: 每次序列化时,先调用 defaultWriteObject() 方法序列化 ArrayList 中的非 transient 元素,然后遍历 elementData,只序列化已存入的元素,这样既加快了序列化的速度,又减小了序列化之后的文件大小。 List 和 Set 的区别 List , Set 都是继承自Collection 接口 List 特点:一个有序(元素存入集合的顺序和取出的顺序一致)容器,元素可以重复,可以插入多个null元素,元素都有索引。常用的实现类有 ArrayList、LinkedList 和 Vector。 Set 特点:一个无序(存入和取出顺序有可能不一致)容器,不可以存储重复元素,只允许存入一个null元素,必须保证元素唯一性。Set 接口常用实现类是 HashSet、LinkedHashSet 以及 TreeSet。 另外 List 支持for循环,也就是通过下标来遍历,也可以用迭代器,但是set只能用迭代,因为他无序,无法用下标来取得想要的值。 Set和List对比 Set:检索元素效率低下,删除和插入效率高,插入和删除不会引起元素位置改变。 List:和数组类似,List可以动态增长,查找元素效率高,插入删除元素效率低,因为会引起其他元素位置改变 Set接口 说一下 HashSet 的实现原理? HashSet 是基于 HashMap 实现的,HashSet的值存放于HashMap的key上,HashMap的value统一为PRESENT,因此 HashSet 的实现比较简单,相关 HashSet 的操作,基本上都是直接调用底层 HashMap 的相关方法来完成,HashSet 不允许重复的值。 HashSet如何检查重复?HashSet是如何保证数据不可重复的? 向HashSet 中add ()元素时,判断元素是否存在的依据,不仅要比较hash值,同时还要结合equles 方法比较。 HashSet 中的add ()方法会使用HashMap 的put()方法。 HashMap 的 key 是唯一的,由源码可以看出 HashSet 添加进去的值就是作为HashMap 的key,并且在HashMap中如果K/V相同时,会用新的V覆盖掉旧的V,然后返回旧的V。所以不会重复( HashMap 比较key是否相等是先比较hashcode 再比较equals )。 以下是HashSet 部分源码: hashCode()与equals()的相关规定: 如果两个对象相等,则hashcode一定也是相同的 两个对象相等,对两个equals方法返回true 两个对象有相同的hashcode值,它们也不一定是相等的 综上,equals方法被覆盖过,则hashCode方法也必须被覆盖 hashCode()的默认行为是对堆上的对象产生独特值。如果没有重写hashCode(),则该class的两个对象无论如何都不会相等(即使这两个对象指向相同的数据)。 ** ==与equals的区别** ==是判断两个变量或实例是不是指向同一个内存空间 equals是判断两个变量或实例所指向的内存空间的值是不是相同 ==是指对内存地址进行比较 equals()是对字符串的内容进行比较3.==指引用是否相同 equals()指的是值是否相同 HashSet与HashMap的区别 Queue BlockingQueue是什么? Java.util.concurrent.BlockingQueue是一个队列,在进行检索或移除一个元素的时候,它会等待队列变为非空;当在添加一个元素时,它会等待队列中的可用空间。BlockingQueue接口是Java集合框架的一部分,主要用于实现生产者-消费者模式。我们不需要担心等待生产者有可用的空间,或消费者有可用的对象,因为它都在BlockingQueue的实现类中被处理了。Java提供了集中BlockingQueue的实现,比如ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue、PriorityBlockingQueue,、SynchronousQueue等。 在 Queue 中 poll()和 remove()有什么区别? 相同点:都是返回第一个元素,并在队列中删除返回的对象。 不同点:如果没有元素 poll()会返回 null,而 remove()会直接抛出 NoSuchElementException 异常。 代码示例: Queue queue = new LinkedList (); queue. offer("string"); // add System. out. println(queue. poll()); System. out. println(queue. remove()); System. out. println(queue. size()); Map接口 说一下 HashMap 的实现原理? HashMap概述: HashMap是基于哈希表的Map接口的非同步实现。此实现提供所有可选的映射操作,并允许使用null值和null键。此类不保证映射的顺序,特别是它不保证该顺序恒久不变。 HashMap的数据结构: 在Java编程语言中,最基本的结构就是两种,一个是数组,另外一个是模拟指针(引用),所有的数据结构都可以用这两个基本结构来构造的,HashMap也不例外。HashMap实际上是一个“链表散列”的数据结构,即数组和链表的结合体。 HashMap 基于 Hash 算法实现的 当我们往Hashmap中put元素时,利用key的hashCode重新hash计算出当前对象的元素在数组中的下标存储时,如果出现hash值相同的key,此时有两种情况。(1)如果key相同,则覆盖原始值;(2)如果key不同(出现冲突),则将当前的key-value放入链表中获取时,直接找到hash值对应的下标,在进一步判断key是否相同,从而找到对应值。理解了以上过程就不难明白HashMap是如何解决hash冲突的问题,核心就是使用了数组的存储方式,然后将冲突的key的对象放入链表中,一旦发现冲突就在链表中做进一步的对比。 需要注意Jdk 1.8中对HashMap的实现做了优化,当链表中的节点数据超过八个之后,该链表会转为红黑树来提高查询效率,从原来的O(n)到O(logn) HashMap在JDK1.7和JDK1.8中有哪些不同?HashMap的底层实现 在Java中,保存数据有两种比较简单的数据结构:数组和链表。数组的特点是:寻址容易,插入和删除困难;链表的特点是:寻址困难,但插入和删除容易;所以我们将数组和链表结合在一起,发挥两者各自的优势,使用一种叫做拉链法的方式可以解决哈希冲突。 JDK1.8之前 JDK1.8之前采用的是拉链法。拉链法:将链表和数组相结合。也就是说创建一个链表数组,数组中每一格就是一个链表。若遇到哈希冲突,则将冲突的值加到链表中即可。 JDK1.8之后 相比于之前的版本,jdk1.8在解决哈希冲突时有了较大的变化,当链表长度大于阈值(默认为8)时,将链表转化为红黑树,以减少搜索时间。 JDK1.7 VS JDK1.8 比较 JDK1.8主要解决或优化了一下问题: resize 扩容优化引入了红黑树,目的是避免单条链表过长而影响查询效率,红黑树算法请参考解决了多线程死循环问题,但仍是非线程安全的,多线程时可能会造成数据丢失问题。 HashMap的put方法的具体流程? 当我们put的时候,首先计算 key的hash值,这里调用了 hash方法,hash方法实际是让key.hashCode()与key.hashCode()>>>16进行异或操作,高16bit补0,一个数和0异或不变,所以 hash 函数大概的作用就是:高16bit不变,低16bit和高16bit做了一个异或,目的是减少碰撞。按照函数注释,因为bucket数组大小是2的幂,计算下标index = (table.length - 1) & hash,如果不做 hash 处理,相当于散列生效的只有几个低 bit 位,为了减少散列的碰撞,设计者综合考虑了速度、作用、质量之后,使用高16bit和低16bit异或来简单处理减少碰撞,而且JDK8中用了复杂度 O(logn)的树结构来提升碰撞下的性能。 putVal方法执行流程图 ①.判断键值对数组table[i]是否为空或为null,否则执行resize()进行扩容; ②.根据键值key计算hash值得到插入的数组索引i,如果table[i]==null,直接新建节点添加,转向⑥,如果table[i]不为空,转向③; ③.判断table[i]的首个元素是否和key一样,如果相同直接覆盖value,否则转向④,这里的相同指的是hashCode以及equals; ④.判断table[i] 是否为treeNode,即table[i] 是否是红黑树,如果是红黑树,则直接在树中插入键值对,否则转向⑤; ⑤.遍历table[i],判断链表长度是否大于8,大于8的话把链表转换为红黑树,在红黑树中执行插入操作,否则进行链表的插入操作;遍历过程中若发现key已经存在直接覆盖value即可; ⑥.插入成功后,判断实际存在的键值对数量size是否超多了最大容量threshold,如果超过,进行扩容。 HashMap的扩容操作是怎么实现的? ①.在jdk1.8中,resize方法是在hashmap中的键值对大于阀值时或者初始化时,就调用resize方法进行扩容; ②.每次扩展的时候,都是扩展2倍; ③.扩展后Node对象的位置要么在原位置,要么移动到原偏移量两倍的位置。 在putVal()中,我们看到在这个函数里面使用到了2次resize()方法,resize()方法表示的在进行第一次初始化时会对其进行扩容,或者当该数组的实际大小大于其临界值值(第一次为12),这个时候在扩容的同时也会伴随的桶上面的元素进行重新分发,这也是JDK1.8版本的一个优化的地方,在1.7中,扩容之后需要重新去计算其Hash值,根据Hash值对其进行分发,但在1.8版本中,则是根据在同一个桶的位置中进行判断(e.hash & oldCap)是否为0,重新进行hash分配后,该元素的位置要么停留在原始位置,要么移动到原始位置+增加的数组大小这个位置上 HashMap是怎么解决哈希冲突的? 答:在解决这个问题之前,我们首先需要知道什么是哈希冲突,而在了解哈希冲突之前我们还要知道什么是哈希才行; 什么是哈希? Hash,一般翻译为“散列”,也有直接音译为“哈希”的,这就是把任意长度的输入通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值(哈希值);这种转换是一种压缩映射,也就是,散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能会散列成相同的输出,所以不可能从散列值来唯一的确定输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。 所有散列函数都有如下一个基本特性**:根据同一散列函数计算出的散列值如果不同,那么输入值肯定也不同。但是,根据同一散列函数计算出的散列值如果相同,输入值不一定相同**。 什么是哈希冲突? 当两个不同的输入值,根据同一散列函数计算出相同的散列值的现象,我们就把它叫做碰撞(哈希碰撞)。 HashMap的数据结构 在Java中,保存数据有两种比较简单的数据结构:数组和链表。数组的特点是:寻址容易,插入和删除困难;链表的特点是:寻址困难,但插入和删除容易;所以我们将数组和链表结合在一起,发挥两者各自的优势,使用一种叫做链地址法的方式可以解决哈希冲突: 这样我们就可以将拥有相同哈希值的对象组织成一个链表放在hash值所对应的bucket下,但相比于hashCode返回的int类型,我们HashMap初始的容量大小DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4(即2的四次方16)要远小于int类型的范围,所以我们如果只是单纯的用hashCode取余来获取对应的bucket这将会大大增加哈希碰撞的概率,并且最坏情况下还会将HashMap变成一个单链表,所以我们还需要对hashCode作一定的优化 hash()函数 上面提到的问题,主要是因为如果使用hashCode取余,那么相当于参与运算的只有hashCode的低位,高位是没有起到任何作用的,所以我们的思路就是让hashCode取值出的高位也参与运算,进一步降低hash碰撞的概率,使得数据分布更平均,我们把这样的操作称为扰动,在JDK 1.8中的hash()函数如下: static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);// 与自己右移16位进行异或运算(高低位异或) } 这比在JDK 1.7中,更为简洁,相比在1.7中的4次位运算,5次异或运算(9次扰动),在1.8中,只进行了1次位运算和1次异或运算(2次扰动); JDK1.8新增红黑树 通过上面的链地址法(使用散列表)和扰动函数我们成功让我们的数据分布更平均,哈希碰撞减少,但是当我们的HashMap中存在大量数据时,加入我们某个bucket下对应的链表有n个元素,那么遍历时间复杂度就为O(n),为了针对这个问题,JDK1.8在HashMap中新增了红黑树的数据结构,进一步使得遍历复杂度降低至O(logn); 总结 简单总结一下HashMap是使用了哪些方法来有效解决哈希冲突的: 使用链地址法(使用散列表)来链接拥有相同hash值的数据;使用2次扰动函数(hash函数)来降低哈希冲突的概率,使得数据分布更平均;引入红黑树进一步降低遍历的时间复杂度,使得遍历更快; **能否使用任何类作为 Map 的 key? **可以使用任何类作为 Map 的 key,然而在使用之前,需要考虑以下几点: 如果类重写了 equals() 方法,也应该重写 hashCode() 方法。 类的所有实例需要遵循与 equals() 和 hashCode() 相关的规则。 如果一个类没有使用 equals(),不应该在 hashCode() 中使用它。 用户自定义 Key 类最佳实践是使之为不可变的,这样 hashCode() 值可以被缓存起来,拥有更好的性能。不可变的类也可以确保 hashCode() 和 equals() 在未来不会改变,这样就会解决与可变相关的问题了。 为什么HashMap中String、Integer这样的包装类适合作为K? 答:String、Integer等包装类的特性能够保证Hash值的不可更改性和计算准确性,能够有效的减少Hash碰撞的几率 都是final类型,即不可变性,保证key的不可更改性,不会存在获取hash值不同的情况 内部已重写了equals()、hashCode()等方法,遵守了HashMap内部的规范(不清楚可以去上面看看putValue的过程),不容易出现Hash值计算错误的情况; 如果使用Object作为HashMap的Key,应该怎么办呢? 答:重写hashCode()和equals()方法 重写hashCode()是因为需要计算存储数据的存储位置,需要注意不要试图从散列码计算中排除掉一个对象的关键部分来提高性能,这样虽然能更快但可能会导致更多的Hash碰撞; 重写equals()方法,需要遵守自反性、对称性、传递性、一致性以及对于任何非null的引用值x,x.equals(null)必须返回false的这几个特性,目的是为了保证key在哈希表中的唯一性; HashMap为什么不直接使用hashCode()处理后的哈希值直接作为table的下标 答:hashCode()方法返回的是int整数类型,其范围为-(2 ^ 31)~(2 ^ 31 - 1),约有40亿个映射空间,而HashMap的容量范围是在16(初始化默认值)~2 ^ 30,HashMap通常情况下是取不到最大值的,并且设备上也难以提供这么多的存储空间,从而导致通过hashCode()计算出的哈希值可能不在数组大小范围内,进而无法匹配存储位置; 那怎么解决呢? HashMap自己实现了自己的hash()方法,通过两次扰动使得它自己的哈希值高低位自行进行异或运算,降低哈希碰撞概率也使得数据分布更平均; 在保证数组长度为2的幂次方的时候,使用hash()运算之后的值与运算(&)(数组长度 - 1)来获取数组下标的方式进行存储,这样一来是比取余操作更加有效率,二来也是因为只有当数组长度为2的幂次方时,h&(length-1)才等价于h%length,三来解决了“哈希值与数组大小范围不匹配”的问题; HashMap 的长度为什么是2的幂次方 为了能让 HashMap 存取高效,尽量较少碰撞,也就是要尽量把数据分配均匀,每个链表/红黑树长度大致相同。这个实现就是把数据存到哪个链表/红黑树中的算法。 这个算法应该如何设计呢? 我们首先可能会想到采用%取余的操作来实现。但是,重点来了:“取余(%)操作中如果除数是2的幂次则等价于与其除数减一的与(&)操作(也就是说 hash%length==hash&(length-1)的前提是 length 是2的 n 次方;)。” 并且 采用二进制位操作 &,相对于%能够提高运算效率,这就解释了 HashMap 的长度为什么是2的幂次方。 那为什么是两次扰动呢? 答:这样就是加大哈希值低位的随机性,使得分布更均匀,从而提高对应数组存储下标位置的随机性&均匀性,最终减少Hash冲突,两次就够了,已经达到了高位低位同时参与运算的目的; HashMap 与 HashTable 有什么区别? 线程安全: HashMap 是非线程安全的,HashTable 是线程安全的;HashTable 内部的方法基本都经过 synchronized 修饰。(如果你要保证线程安全的话就使用 ConcurrentHashMap 吧!); 效率: 因为线程安全的问题,HashMap 要比 HashTable 效率高一点。另外,HashTable 基本被淘汰,不要在代码中使用它; 对Null key 和Null value的支持: HashMap 中,null 可以作为键,这样的键只有一个,可以有一个或多个键所对应的值为 null。但是在 HashTable 中 put 进的键值只要有一个 null,直接抛NullPointerException。 **初始容量大小和每次扩充容量大小的不同 **: ①创建时如果不指定容量初始值,Hashtable 默认的初始大小为11,之后每次扩充,容量变为原来的2n+1。HashMap 默认的初始化大小为16。之后每次扩充,容量变为原来的2倍。②创建时如果给定了容量初始值,那么 Hashtable 会直接使用你给定的大小,而 HashMap 会将其扩充为2的幂次方大小。也就是说 HashMap 总是使用2的幂作为哈希表的大小,后面会介绍到为什么是2的幂次方。 底层数据结构: JDK1.8 以后的 HashMap 在解决哈希冲突时有了较大的变化,当链表长度大于阈值(默认为8)时,将链表转化为红黑树,以减少搜索时间。Hashtable 没有这样的机制。 推荐使用:在 Hashtable 的类注释可以看到,Hashtable 是保留类不建议使用,推荐在单线程环境下使用 HashMap 替代,如果需要多线程使用则用 ConcurrentHashMap 替代。 如何决定使用 HashMap 还是 TreeMap? 对于在Map中插入、删除和定位元素这类操作,HashMap是最好的选择。然而,假如你需要对一个有序的key集合进行遍历,TreeMap是更好的选择。基于你的collection的大小,也许向HashMap中添加元素会更快,将map换为TreeMap进行有序key的遍历。 HashMap 和 ConcurrentHashMap 的区别 ConcurrentHashMap对整个桶数组进行了分割分段(Segment),然后在每一个分段上都用lock锁进行保护,相对于HashTable的synchronized锁的粒度更精细了一些,并发性能更好,而HashMap没有锁机制,不是线程安全的。(JDK1.8之后ConcurrentHashMap启用了一种全新的方式实现,利用CAS算法。) HashMap的键值对允许有null,但是ConCurrentHashMap都不允许。 ConcurrentHashMap 和 Hashtable 的区别? ConcurrentHashMap 和 Hashtable 的区别主要体现在实现线程安全的方式上不同。 底层数据结构: JDK1.7的 ConcurrentHashMap 底层采用 分段的数组+链表 实现,JDK1.8 采用的数据结构跟HashMap1.8的结构一样,数组+链表/红黑二叉树。Hashtable 和 JDK1.8 之前的 HashMap 的底层数据结构类似都是采用 数组+链表 的形式,数组是 HashMap 的主体,链表则是主要为了解决哈希冲突而存在的; 实现线程安全的方式(重要): ① 在JDK1.7的时候,ConcurrentHashMap(分段锁) 对整个桶数组进行了分割分段(Segment),每一把锁只锁容器其中一部分数据,多线程访问容器里不同数据段的数据,就不会存在锁竞争,提高并发访问率。(默认分配16个Segment,比Hashtable效率提高16倍。) 到了 JDK1.8 的时候已经摒弃了Segment的概念,而是直接用 Node 数组+链表+红黑树的数据结构来实现,并发控制使用 synchronized 和 CAS 来操作。(JDK1.6以后 对 synchronized锁做了很多优化) 整个看起来就像是优化过且线程安全的 HashMap,虽然在JDK1.8中还能看到 Segment 的数据结构,但是已经简化了属性,只是为了兼容旧版本;② Hashtable(同一把锁) :使用 synchronized 来保证线程安全,效率非常低下。当一个线程访问同步方法时,其他线程也访问同步方法,可能会进入阻塞或轮询状态,如使用 put 添加元素,另一个线程不能使用 put 添加元素,也不能使用 get,竞争会越来越激烈效率越低。 两者的对比图: HashTable: JDK1.7的ConcurrentHashMap: JDK1.8的ConcurrentHashMap(TreeBin: 红黑二叉树节点 Node: 链表节点): 答:ConcurrentHashMap 结合了 HashMap 和 HashTable 二者的优势。HashMap 没有考虑同步,HashTable 考虑了同步的问题。但是 HashTable 在每次同步执行时都要锁住整个结构。 ConcurrentHashMap 锁的方式是稍微细粒度的。 ConcurrentHashMap 底层具体实现知道吗?实现原理是什么? JDK1.7 首先将数据分为一段一段的存储,然后给每一段数据配一把锁,当一个线程占用锁访问其中一个段数据时,其他段的数据也能被其他线程访问。 在JDK1.7中,ConcurrentHashMap采用Segment + HashEntry的方式进行实现,结构如下: 一个 ConcurrentHashMap 里包含一个 Segment 数组。Segment 的结构和HashMap类似,是一种数组和链表结构,一个 Segment 包含一个 HashEntry 数组,每个 HashEntry 是一个链表结构的元素,每个 Segment 守护着一个HashEntry数组里的元素,当对 HashEntry 数组的数据进行修改时,必须首先获得对应的 Segment的锁。 该类包含两个静态内部类 HashEntry 和 Segment ;前者用来封装映射表的键值对,后者用来充当锁的角色;Segment 是一种可重入的锁 ReentrantLock,每个 Segment 守护一个HashEntry 数组里得元素,当对 HashEntry 数组的数据进行修改时,必须首先获得对应的 Segment 锁。 JDK1.8 在JDK1.8中,放弃了Segment臃肿的设计,取而代之的是采用Node + CAS + Synchronized来保证并发安全进行实现,synchronized只锁定当前链表或红黑二叉树的首节点,这样只要hash不冲突,就不会产生并发,效率又提升N倍。 结构如下: 如果该节点是TreeBin类型的节点,说明是红黑树结构,则通过putTreeVal方法往红黑树中插入节点;如果binCount不为0,说明put操作对数据产生了影响,如果当前链表的个数达到8个,则通过treeifyBin方法转化为红黑树,如果oldVal不为空,说明是一次更新操作,没有对元素个数产生影响,则直接返回旧值;如果插入的是一个新节点,则执行addCount()方法尝试更新元素个数baseCount; 辅助工具类 Array 和 ArrayList 有何区别? Array 可以存储基本数据类型和对象,ArrayList 只能存储对象。Array 是指定固定大小的,而 ArrayList 大小是自动扩展的。Array 内置方法没有 ArrayList 多,比如 addAll、removeAll、iteration 等方法只有 ArrayList 有。 对于基本类型数据,集合使用自动装箱来减少编码工作量。但是,当处理固定大小的基本数据类型的时候,这种方式相对比较慢。 如何实现 Array 和 List 之间的转换? Array 转 List: Arrays. asList(array) ;List 转 Array:List 的 toArray() 方法。 comparable 和 comparator的区别? comparable接口实际上是出自java.lang包,它有一个 compareTo(Object obj)方法用来排序comparator接口实际上是出自 java.util 包,它有一个compare(Object obj1, Object obj2)方法用来排序 一般我们需要对一个集合使用自定义排序时,我们就要重写compareTo方法或compare方法,当我们需要对某一个集合实现两种排序方式,比如一个song对象中的歌名和歌手名分别采用一种排序方法的话,我们可以重写compareTo方法和使用自制的Comparator方法或者以两个Comparator来实现歌名排序和歌星名排序,第二种代表我们只能使用两个参数版的Collections.sort(). 方法如何比较元素? TreeSet 要求存放的对象所属的类必须实现 Comparable 接口,该接口提供了比较元素的 compareTo()方法,当插入元素时会回调该方法比较元素的大小。TreeMap 要求存放的键值对映射的键必须实现 Comparable 接口从而根据键对元素进 行排 序。 Collections 工具类的 sort 方法有两种重载的形式, 第一种要求传入的待排序容器中存放的对象比较实现 Comparable 接口以实现元素的比较; 第二种不强制性的要求容器中的元素必须可比较,但是要求传入第二个参数,参数是Comparator 接口的子类型(需要重写 compare 方法实现元素的比较),相当于一个临时定义的排序规则,其实就是通过接口注入比较元素大小的算法,也是对回调模式的应用(Java 中对函数式编程的支持)。

剑曼红尘 2020-03-24 14:41:57 0 浏览量 回答数 0

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服务器和操作系统 1、主板的两个芯片分别是什么芯片,具备什么作用? 北桥:离CPU近,负责CPU、内存、显卡之间的通信。 南桥:离CPU远,负责I/O总线之间的通信。 2、什么是域和域控制器? 将网络中的计算机逻辑上组织到一起,进行集中管理,这种集中管理的环境称为域。 在域中,至少有一台域控制器,域控制器中保存着整个域的用户账号和安全数据,安装了活动目录的一台计算机为域控制器,域管理员可以控制每个域用户的行为。 3、现在有300台虚拟机在云上,你如何进行管理? 1)设定堡垒机,使用统一账号登录,便于安全与登录的考量。 2)使用ansiable、puppet进行系统的统一调度与配置的统一管理。 3)建立简单的服务器的系统、配置、应用的cmdb信息管理。便于查阅每台服务器上的各种信息记录。 4、简述raid0 raid1 raid5 三种工作模式的工作原理及特点 磁盘冗余阵列(Redundant Arrays of Independent Disks,RAID),把硬盘整合成一个大磁盘,在大磁盘上再分区,存放数据、多块盘放在一起可以有冗余(备份)。 RAID整合方式有很多,常用的:0 1 5 10 RAID 0:可以是一块盘和N个盘组合 优点:读写快,是RAID中最好的 缺点:没有冗余,一块坏了数据就全没有了 RAID 1:只能2块盘,盘的大小可以不一样,以小的为准 10G+10G只有10G,另一个做备份。它有100%的冗余,缺点:浪费资源,成本高 RAID 5 :3块盘,容量计算10*(n-1),损失一块盘 特点:读写性能一般,读还好一点,写不好 总结: 冗余从好到坏:RAID1 RAID10 RAID 5 RAID0 性能从好到坏:RAID0 RAID10 RAID5 RAID1 成本从低到高:RAID0 RAID5 RAID1 RAID10 5、linux系统里,buffer和cache如何区分? buffer和cache都是内存中的一块区域,当CPU需要写数据到磁盘时,由于磁盘速度比较慢,所以CPU先把数据存进buffer,然后CPU去执行其他任务,buffer中的数据会定期写入磁盘;当CPU需要从磁盘读入数据时,由于磁盘速度比较慢,可以把即将用到的数据提前存入cache,CPU直接从Cache中拿数据要快的多。 6、主机监控如何实现? 数据中心可以用zabbix(也可以是nagios或其他)监控方案,zabbix图形界面丰富,也自带很多监控模板,特别是多个分区、多个网卡等自动发现并进行监控做得非常不错,不过需要在每台客户机(被监控端)安装zabbix agent。 如果在公有云上,可以使用云监控来监控主机的运行。 网络 7、主机与主机之间通讯的三要素有什么? IP地址、子网掩码、IP路由 8、TCP和UDP都可以实现客户端/服务端通信,这两个协议有何区别? TCP协议面向连接、可靠性高、适合传输大量数据;但是需要三次握手、数据补发等过程,耗时长、通信延迟大。 UDP协议面向非连接、可靠性低、适合传输少量数据;但是连接速度快、耗时短、延迟小。 9、简述TCP协议三次握手和四次分手以及数据传输过程 三次握手: (1)当主机A想同主机B建立连接,主机A会发送SYN给主机B,初始化序列号seq=x。主机A通过向主机B发送SYS报文段,实现从主机A到主机B的序列号同步,即确定seq中的x。 (2)主机B接收到报文后,同意与A建立连接,会发送SYN、ACK给主机A。初始化序列号seq=y,确认序号ack=x+1。主机B向主机A发送SYN报文的目的是实现从主机B到主机A的序列号同步,即确定seq中的y。 (3)主机A接收到主机B发送过来的报文后,会发送ACK给主机B,确认序号ack=y+1,建立连接完成,传输数据。 四次分手: (1)当主机A的应用程序通知TCP数据已经发送完毕时,TCP向主机B发送一个带有FIN附加标记的报文段,初始化序号seq=x。 (2)主机B收到这个FIN报文段,并不立即用FIN报文段回复主机A,而是想主机A发送一个确认序号ack=x+1,同时通知自己的应用程序,对方要求关闭连接(先发ack是防止主机A重复发送FIN报文)。 (3)主机B发送完ack确认报文后,主机B 的应用程序通知TCP我要关闭连接,TCP接到通知后会向主机A发送一个带有FIN附加标记的报文段,初始化序号seq=x,ack=x+1。 (4)主机A收到这个FIN报文段,向主机B发送一个ack确认报文,ack=y+1,表示连接彻底释放。 10、SNAT和DNAT的区别 SNAT:内部地址要访问公网上的服务时(如web访问),内部地址会主动发起连接,由路由器或者防火墙上的网关对内部地址做个地址转换,将内部地址的私有IP转换为公网的公有IP,网关的这个地址转换称为SNAT,主要用于内部共享IP访问外部。 DNAT:当内部需要提供对外服务时(如对外发布web网站),外部地址发起主动连接,由路由器或者防火墙上的网关接收这个连接,然后将连接转换到内部,此过程是由带有公网IP的网关替代内部服务来接收外部的连接,然后在内部做地址转换,此转换称为DNAT,主要用于内部服务对外发布。 数据库 11、叙述数据的强一致性和最终一致性 强一致性:在任何时刻所有的用户或者进程查询到的都是最近一次成功更新的数据。强一致性是程度最高一致性要求,也是最难实现的。关系型数据库更新操作就是这个案例。 最终一致性:和强一致性相对,在某一时刻用户或者进程查询到的数据可能都不同,但是最终成功更新的数据都会被所有用户或者进程查询到。当前主流的nosql数据库都是采用这种一致性策略。 12、MySQL的主从复制过程是同步的还是异步的? 主从复制的过程是异步的复制过程,主库完成写操作并计入binlog日志中,从库再通过请求主库的binlog日志写入relay中继日志中,最后再执行中继日志的sql语句。 **13、MySQL主从复制的优点 ** 如果主服务器出现问题,可以快速切换到从服务器提供的服务; 可以在从服务器上执行查询操作,降低主服务器的访问压力; 可以在从服务器上执行备份,以避免备份期间影响主服务器的服务。 14、redis有哪些数据类型? (一)String 最常规的set/get操作,value可以是String也可以是数字。一般做一些复杂的计数功能的缓存。 (二)hash 这里value存放的是结构化的对象,比较方便的就是操作其中的某个字段。做单点登录的时候,就是用这种数据结构存储用户信息,以cookieId作为key,设置30分钟为缓存过期时间,能很好的模拟出类似session的效果。 (三)list 使用List的数据结构,可以做简单的消息队列的功能。另外还有一个就是,可以利用lrange命令,做基于redis的分页功能,性能极佳,用户体验好。 (四)set 因为set堆放的是一堆不重复值的集合。所以可以做全局去重的功能。为什么不用JVM自带的Set进行去重?因为我们的系统一般都是集群部署,使用JVM自带的Set,比较麻烦,难道为了一个做一个全局去重,再起一个公共服务,太麻烦了。 另外,就是利用交集、并集、差集等操作,可以计算共同喜好,全部的喜好,自己独有的喜好等功能。 (五)Zset Zset多了一个权重参数score,集合中的元素能够按score进行排列。可以做排行榜应用,取TOP N操作。另外,sorted set可以用来做延时任务。最后一个应用就是可以做范围查找。 15、叙述分布式数据库及其使用场景? 分布式数据库应该是数据访问对应用透明,每个分片默认采用主备架构,提供灾备、恢复、监控、不停机扩容等整套解决方案,适用于TB或PB级的海量数据场景。 应用 16、Apache、Nginx、Lighttpd都有哪些特点? Apache特点:1)几乎可以运行在所有的计算机平台上;2)支持最新的http/1.1协议;3)简单而且强有力的基于文件的配置(httpd.conf);4)支持通用网关接口(cgi);5)支持虚拟主机;6)支持http认证,7)集成perl;8)集成的代理服务器;9)可以通过web浏览器监视服务器的状态,可以自定义日志;10)支持服务器端包含命令(ssi);11)支持安全socket层(ssl);12)具有用户绘画过程的跟踪能力;13)支持fastcgi;14)支持java servlets Nginx特点:nginx是一个高性能的HTTP和反向代理服务器,同时也是一个IMAP/POP3/SMTP代理服务器,处理静态文件,索引文件以及自动索引,无缓存的反向代理加速,简单的负载均衡和容错,具有很高的稳定性,支持热部署。 Lighttpd特点:是一个具有非常低的内存开销,CPU占用率低,效能好,以及丰富的模块,Lighttpd是众多opensource轻量级的webserver中较为优秀的一个,支持fastcgi,cgi,auth,输出压缩,url重写,alias等重要功能。 17、LVS、NGINX、HAPROXY的优缺点? LVS优点:具有很好的可伸缩性、可靠性、可管理性。抗负载能力强、对内存和CPU资源消耗比较低。工作在四层上,仅作分发,所以它几乎可以对所有的应用做负载均衡,且没有流量的产生,不会受到大流量的影响。 LVS缺点:软件不支持正则表达式处理,不能做动静分离,如果web应用比较庞大,LVS/DR+KEEPALIVED实施和管理比较复杂。相对而言,nginx和haproxy就简单得多。 nginx优点:工作在七层之上,可以针对http应用做一些分流的策略。比如针对域名、目录结构。它的正则规则比haproxy更为强大和灵活。对网络稳定性依赖非常小。理论上能PING就能进行负载均衡。配置和测试简单,可以承担高负载压力且稳定。nginx可以通过端口检测到服务器内部的故障。比如根据服务器处理网页返回的状态码、超时等。并且可以将返回错误的请求重新发送给另一个节点,同时nginx不仅仅是负载均衡器/反向代理软件。同时也是功能强大的web服务器,可以作为中层反向代理、静态网页和图片服务器使用。 nginx缺点:不支持URL检测,仅支持HTTP和EMAIL,对session的保持,cookie的引导能力相对欠缺。 Haproxy优点:支持虚拟主机、session的保持、cookie的引导;同时支持通过获取指定的url来检测后端服务器的状态。支持TCP协议的负载均衡;单纯从效率上讲比nginx更出色,且负载策略非常多。 aproxy缺点:扩展性能差;添加新功能很费劲,对不断扩展的新业务很难对付。 18、什么是中间件?什么是jdk? 中间件介绍: 中间件是一种独立的系统软件或服务程序,分布式应用软件借助这种软件在不同的技术之间共享资源 中间件位于客户机/ 服务器的操作系统之上,管理计算机资源和网络通讯 是连接两个独立应用程序或独立系统的软件。相连接的系统,即使它们具有不同的接口 但通过中间件相互之间仍能交换信息。执行中间件的一个关键途径是信息传递 通过中间件,应用程序可以工作于多平台或OS环境。 jdk:jdk是Java的开发工具包 它是一种用于构建在 Java 平台上发布的应用程序、applet 和组件的开发环境 19、日志收集、日志检索、日志展示的常用工具有哪些? ELK或EFK。 Logstash:数据收集处理引擎。支持动态的从各种数据源搜集数据,并对数据进行过滤、分析、丰富、统一格式等操作,然后存储以供后续使用。 Kibana:可视化化平台。它能够搜索、展示存储在 Elasticsearch 中索引数据。使用它可以很方便的用图表、表格、地图展示和分析数据。 Elasticsearch:分布式搜索引擎。具有高可伸缩、高可靠、易管理等特点。可以用于全文检索、结构化检索和分析,并能将这三者结合起来。Elasticsearch 基于 Lucene 开发,现在使用最广的开源搜索引擎之一,Wikipedia 、StackOverflow、Github 等都基于它来构建自己的搜索引擎。 Filebeat:轻量级数据收集引擎。基于原先 Logstash-fowarder 的源码改造出来。换句话说:Filebeat就是新版的 Logstash-fowarder,逐渐取代其位置。 20、什么是蓝绿发布和灰度发布? 蓝绿:旧版本-新版本 灰度:新旧版本各占一定比例,比例可自定义 两种发布都通过devops流水线实现

剑曼红尘 2020-03-23 15:51:44 0 浏览量 回答数 0

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dubbo 支持的通信协议?有哪些序列化协议?说下 Hessian 的数据结构?【Java问答】48

剑曼红尘 2020-07-01 15:18:43 7 浏览量 回答数 1

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转自:阿里云官网 — 知乎 写好代码,阿里专家沉淀了一套“如何写复杂业务代码”的方法论,在此分享给大家,相信同样的方法论可以复制到大部分复杂业务场景。 一文教会你如何写复杂业务代码 了解我的人都知道,我一直在致力于应用架构和代码复杂度的治理。 这两天在看零售通商品域的代码。面对零售通如此复杂的业务场景,如何在架构和代码层面进行应对,是一个新课题。针对该命题,我进行了比较细致的思考和研究。结合实际的业务场景,我沉淀了一套“如何写复杂业务代码”的方法论,在此分享给大家。 我相信,同样的方法论可以复制到大部分复杂业务场景。 一个复杂业务的处理过程 业务背景 简单的介绍下业务背景,零售通是给线下小店供货的B2B模式,我们希望通过数字化重构传统供应链渠道,提升供应链效率,为新零售助力。阿里在中间是一个平台角色,提供的是Bsbc中的service的功能。 在商品域,运营会操作一个“上架”动作,上架之后,商品就能在零售通上面对小店进行销售了。是零售通业务非常关键的业务操作之一,因此涉及很多的数据校验和关联操作。 针对上架,一个简化的业务流程如下所示: 过程分解 像这么复杂的业务,我想应该没有人会写在一个service方法中吧。一个类解决不了,那就分治吧。 说实话,能想到分而治之的工程师,已经做的不错了,至少比没有分治思维要好很多。我也见过复杂程度相当的业务,连分解都没有,就是一堆方法和类的堆砌。 不过,这里存在一个问题:即很多同学过度的依赖工具或是辅助手段来实现分解。比如在我们的商品域中,类似的分解手段至少有3套以上,有自制的流程引擎,有依赖于数据库配置的流程处理: 本质上来讲,这些辅助手段做的都是一个pipeline的处理流程,没有其它。因此,我建议此处最好保持KISS(Keep It Simple and Stupid),即最好是什么工具都不要用,次之是用一个极简的Pipeline模式,最差是使用像流程引擎这样的重方法。 除非你的应用有极强的流程可视化和编排的诉求,否则我非常不推荐使用流程引擎等工具。第一,它会引入额外的复杂度,特别是那些需要持久化状态的流程引擎;第二,它会割裂代码,导致阅读代码的不顺畅。大胆断言一下,全天下估计80%对流程引擎的使用都是得不偿失的。 回到商品上架的问题,这里问题核心是工具吗?是设计模式带来的代码灵活性吗?显然不是,问题的核心应该是如何分解问题和抽象问题,知道金字塔原理的应该知道,此处,我们可以使用结构化分解将问题解构成一个有层级的金字塔结构: 按照这种分解写的代码,就像一本书,目录和内容清晰明了。以商品上架为例,程序的入口是一个上架命令(OnSaleCommand), 它由三个阶段(Phase)组成。 @Command public class OnSaleNormalItemCmdExe { @Resource private OnSaleContextInitPhase onSaleContextInitPhase; @Resource private OnSaleDataCheckPhase onSaleDataCheckPhase; @Resource private OnSaleProcessPhase onSaleProcessPhase; @Override public Response execute(OnSaleNormalItemCmd cmd) { OnSaleContext onSaleContext = init(cmd); checkData(onSaleContext); process(onSaleContext); return Response.buildSuccess(); } private OnSaleContext init(OnSaleNormalItemCmd cmd) { return onSaleContextInitPhase.init(cmd); } private void checkData(OnSaleContext onSaleContext) { onSaleDataCheckPhase.check(onSaleContext); } private void process(OnSaleContext onSaleContext) { onSaleProcessPhase.process(onSaleContext); } } 每个Phase又可以拆解成多个步骤(Step),以OnSaleProcessPhase为例,它是由一系列Step组成的: @Phase public class OnSaleProcessPhase { @Resource private PublishOfferStep publishOfferStep; @Resource private BackOfferBindStep backOfferBindStep; //省略其它step public void process(OnSaleContext onSaleContext){ SupplierItem supplierItem = onSaleContext.getSupplierItem(); // 生成OfferGroupNo generateOfferGroupNo(supplierItem); // 发布商品 publishOffer(supplierItem); // 前后端库存绑定 backoffer域 bindBackOfferStock(supplierItem); // 同步库存路由 backoffer域 syncStockRoute(supplierItem); // 设置虚拟商品拓展字段 setVirtualProductExtension(supplierItem); // 发货保障打标 offer域 markSendProtection(supplierItem); // 记录变更内容ChangeDetail recordChangeDetail(supplierItem); // 同步供货价到BackOffer syncSupplyPriceToBackOffer(supplierItem); // 如果是组合商品打标,写扩展信息 setCombineProductExtension(supplierItem); // 去售罄标 removeSellOutTag(offerId); // 发送领域事件 fireDomainEvent(supplierItem); // 关闭关联的待办事项 closeIssues(supplierItem); } } 看到了吗,这就是商品上架这个复杂业务的业务流程。需要流程引擎吗?不需要,需要设计模式支撑吗?也不需要。对于这种业务流程的表达,简单朴素的组合方法模式(Composed Method)是再合适不过的了。 因此,在做过程分解的时候,我建议工程师不要把太多精力放在工具上,放在设计模式带来的灵活性上。而是应该多花时间在对问题分析,结构化分解,最后通过合理的抽象,形成合适的阶段(Phase)和步骤(Step)上。 过程分解后的两个问题的确,使用过程分解之后的代码,已经比以前的代码更清晰、更容易维护了。不过,还有两个问题值得我们去关注一下: 1、领域知识被割裂肢解什么叫被肢解? 因为我们到目前为止做的都是过程化拆解,导致没有一个聚合领域知识的地方。每个Use Case的代码只关心自己的处理流程,知识没有沉淀。相同的业务逻辑会在多个Use Case中被重复实现,导致代码重复度高,即使有复用,最多也就是抽取一个util,代码对业务语义的表达能力很弱,从而影响代码的可读性和可理解性。 2、代码的业务表达能力缺失 试想下,在过程式的代码中,所做的事情无外乎就是取数据--做计算--存数据,在这种情况下,要如何通过代码显性化的表达我们的业务呢? 说实话,很难做到,因为我们缺失了模型,以及模型之间的关系。脱离模型的业务表达,是缺少韵律和灵魂的。 举个例子,在上架过程中,有一个校验是检查库存的,其中对于组合品(CombineBackOffer)其库存的处理会和普通品不一样。原来的代码是这么写的: boolean isCombineProduct = supplierItem.getSign().isCombProductQuote(); // supplier.usc warehouse needn't check if (WarehouseTypeEnum.isAliWarehouse(supplierItem.getWarehouseType())) { // quote warehosue check if (CollectionUtil.isEmpty(supplierItem.getWarehouseIdList()) && !isCombineProduct) { throw ExceptionFactory.makeFault(ServiceExceptionCode.SYSTEM_ERROR, "亲,不能发布Offer,请联系仓配运营人员,建立品仓关系!"); } // inventory amount check Long sellableAmount = 0L; if (!isCombineProduct) { sellableAmount = normalBiz.acquireSellableAmount(supplierItem.getBackOfferId(), supplierItem.getWarehouseIdList()); } else { //组套商品 OfferModel backOffer = backOfferQueryService.getBackOffer(supplierItem.getBackOfferId()); if (backOffer != null) { sellableAmount = backOffer.getOffer().getTradeModel().getTradeCondition().getAmountOnSale(); } } if (sellableAmount < 1) { throw ExceptionFactory.makeFault(ServiceExceptionCode.SYSTEM_ERROR, "亲,实仓库存必须大于0才能发布,请确认已补货.\r[id:" + supplierItem.getId() + "]"); } } 然而,如果我们在系统中引入领域模型之后,其代码会简化为如下: if(backOffer.isCloudWarehouse()){ return; } if (backOffer.isNonInWarehouse()){ throw new BizException("亲,不能发布Offer,请联系仓配运营人员,建立品仓关系!"); } if (backOffer.getStockAmount() < 1){ throw new BizException("亲,实仓库存必须大于0才能发布,请确认已补货.\r[id:" + backOffer.getSupplierItem().getCspuCode() + "]"); } 有没有发现,使用模型的表达要清晰易懂很多,而且也不需要做关于组合品的判断了,因为我们在系统中引入了更加贴近现实的对象模型(CombineBackOffer继承BackOffer),通过对象的多态可以消除我们代码中的大部分的if-else。 过程分解+对象模型 通过上面的案例,我们可以看到有过程分解要好于没有分解,过程分解+对象模型要好于仅仅是过程分解。对于商品上架这个case,如果采用过程分解+对象模型的方式,最终我们会得到一个如下的系统结构: 写复杂业务的方法论 通过上面案例的讲解,我想说,我已经交代了复杂业务代码要怎么写:即自上而下的结构化分解+自下而上的面向对象分析。 接下来,让我们把上面的案例进行进一步的提炼,形成一个可落地的方法论,从而可以泛化到更多的复杂业务场景。 上下结合 所谓上下结合,是指我们要结合自上而下的过程分解和自下而上的对象建模,螺旋式的构建我们的应用系统。这是一个动态的过程,两个步骤可以交替进行、也可以同时进行。这两个步骤是相辅相成的,上面的分析可以帮助我们更好的理清模型之间的关系,而下面的模型表达可以提升我们代码的复用度和业务语义表达能力。其过程如下图所示: 使用这种上下结合的方式,我们就有可能在面对任何复杂的业务场景,都能写出干净整洁、易维护的代码。 能力下沉 一般来说实践DDD有两个过程: 1. 套概念阶段 了解了一些DDD的概念,然后在代码中“使用”Aggregation Root,Bonded Context,Repository等等这些概念。更进一步,也会使用一定的分层策略。然而这种做法一般对复杂度的治理并没有多大作用。 2. 融会贯通阶段 术语已经不再重要,理解DDD的本质是统一语言、边界划分和面向对象分析的方法。 大体上而言,我大概是在1.7的阶段,因为有一个问题一直在困扰我,就是哪些能力应该放在Domain层,是不是按照传统的做法,将所有的业务都收拢到Domain上,这样做合理吗?说实话,这个问题我一直没有想清楚。 因为在现实业务中,很多的功能都是用例特有的(Use case specific)的,如果“盲目”的使用Domain收拢业务并不见得能带来多大的益处。相反,这种收拢会导致Domain层的膨胀过厚,不够纯粹,反而会影响复用性和表达能力。 鉴于此,我最近的思考是我们应该采用能力下沉的策略。 所谓的能力下沉,是指我们不强求一次就能设计出Domain的能力,也不需要强制要求把所有的业务功能都放到Domain层,而是采用实用主义的态度,即只对那些需要在多个场景中需要被复用的能力进行抽象下沉,而不需要复用的,就暂时放在App层的Use Case里就好了。 注:Use Case是《架构整洁之道》里面的术语,简单理解就是响应一个Request的处理过程 通过实践,我发现这种循序渐进的能力下沉策略,应该是一种更符合实际、更敏捷的方法。因为我们承认模型不是一次性设计出来的,而是迭代演化出来的。 下沉的过程如下图所示,假设两个use case中,我们发现uc1的step3和uc2的step1有类似的功能,我们就可以考虑让其下沉到Domain层,从而增加代码的复用性。 指导下沉有两个关键指标:代码的复用性和内聚性。 复用性是告诉我们When(什么时候该下沉了),即有重复代码的时候。 内聚性是告诉我们How(要下沉到哪里),功能有没有内聚到恰当的实体上,有没有放到合适的层次上(因为Domain层的能力也是有两个层次的,一个是Domain Service这是相对比较粗的粒度,另一个是Domain的Model这个是最细粒度的复用)。 比如,在我们的商品域,经常需要判断一个商品是不是最小单位,是不是中包商品。像这种能力就非常有必要直接挂载在Model上。 public class CSPU { private String code; private String baseCode; //省略其它属性 /** * 单品是否为最小单位。 * */ public boolean isMinimumUnit(){ return StringUtils.equals(code, baseCode); } /** * 针对中包的特殊处理 * */ public boolean isMidPackage(){ return StringUtils.equals(code, midPackageCode); } } 之前,因为老系统中没有领域模型,没有CSPU这个实体。你会发现像判断单品是否为最小单位的逻辑是以StringUtils.equals(code, baseCode)的形式散落在代码的各个角落。这种代码的可理解性是可想而知的,至少我在第一眼看到这个代码的时候,是完全不知道什么意思。 业务技术要怎么做 写到这里,我想顺便回答一下很多业务技术同学的困惑,也是我之前的困惑:即业务技术到底是在做业务,还是做技术?业务技术的技术性体现在哪里? 通过上面的案例,我们可以看到业务所面临的复杂性并不亚于底层技术,要想写好业务代码也不是一件容易的事情。 业务技术和底层技术人员唯一的区别是他们所面临的问题域不一样。业务技术面对的问题域变化更多、面对的人更加庞杂。而底层技术面对的问题域更加稳定、但对技术的要求更加深。比如,如果你需要去开发Pandora,你就要对Classloader有更加深入的了解才行。 但是,不管是业务技术还是底层技术人员,有一些思维和能力都是共通的。比如,分解问题的能力,抽象思维,结构化思维等等。 用我的话说就是:“做不好业务开发的,也做不好技术底层开发,反之亦然。业务开发一点都不简单,只是我们很多人把它做“简单”了因此,如果从变化的角度来看,业务技术的难度一点不逊色于底层技术,其面临的挑战甚至更大。 因此,我想对广大的从事业务技术开发的同学说:沉下心来,夯实自己的基础技术能力、OO能力、建模能力... 不断提升抽象思维、结构化思维、思辨思维... 持续学习精进,写好代码。我们可以在业务技术岗做的很”技术“!。

茶什i 2020-01-10 11:53:44 0 浏览量 回答数 0

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琴瑟 2019-12-01 21:46:22 3489 浏览量 回答数 0
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