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除了疫情影響,最近寒流來襲也讓民眾降低出門運動的意願,不過如果想在家自主培養運動習慣,選購一款體積小、收納不佔用空間的健身器材就相當重要,像是健腹輪就是款能幫助用戶在家鍛煉腹肌、燃燒脂肪的運動器材就是不錯的選擇。最近小米有品最新一期眾籌的「野小獸健腹輪 J20」,不僅能顯示數字資訊、還能自動回彈讓新手也能輕鬆駕馭。

小米有品野小獸健腹輪 J20 眾籌推出:智慧數字顯示、遠距回彈,眾籌價約 860 元

最近在小米有品推出的野小獸健腹輪 J20 採用人體工學設計,能搭配智慧訓練模式和完整的訓練計劃達成訓練目標。

野小獸健腹輪 J20 具備自動超強回彈機制,回彈力道足以抵銷運動時身體向前的衝力,降低受傷風險、即便新手也能駕馭。

當運動到最遠處時,彈簧可提供等效的回彈力道來支撐身體, 1.8 公尺的安全回彈距離,能有效保障運動安全。

野小獸健腹輪 J20 配備智慧 LED 顯示螢幕,能即時顯示藍芽狀態、剩餘電量、運動次數等運動數據。

在野小獸健腹輪 J20 採用一體成型設計,在機身內部採用全包覆式多重防護結構,能有效防止拉伸、變形、捲縮、分裂,達到安全防護作用。

另外,採用多重消音裝置讓運動更靜音,通過內建鋼片發條自動回彈發力,確保滾動更順暢。相較於傳統發條受力更均衡、壽命也更長。

滾輪內裡採用多層加厚複合材質,具備韌性強、耐磨行滑的特性,在滾動來回之間不傷地板、無噪音。

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售價方面,野小獸健腹輪 J20 目前在小米有品展開眾籌,眾籌價為人民幣 199 元(約合新台幣 860 元),建議售價則為人民幣 299 元(約合新台幣 1,287 元)。

圖片/消息來源:小米有品

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人嘛!難免有錯手刪掉不該刪檔案的時候,在 2020 年初時,Microsoft 發表了一個供 Windows 系統恢復檔案的工具,允許用戶反會撤銷決定,恢復從各地永久刪除的檔案,包括資源回收桶。雖然這是個福音,但對於大多數用戶來說還是有不算低的門檻,不過接下來,Microsoft 將讓它變得更友善、更容易使用。

微軟將推出對使用者更友善、更容易使用的檔案恢復工具

在之前推出的 Windows 檔案恢復工具,其實是一個指令工具,它的工作方式與其他第三方應用不太一樣,只能輸入指令來使用它,雖說是免費使用,但因為對使用者友好程度低,使得這個工具立意良善卻普及度不如預期。根據消息,Microsoft 有計畫讓這工具的使用更加簡單,新的改良正在路上。

這項工具目前已經對測試人員釋出,根據 Windows Latest 報導,在最新測試版本中除了速度變得更快,還支援一般與廣泛兩種模式。使用新的「一般」模式,你可以掃描磁碟機 (NTFS 檔案系統) 以尋找被刪除檔案並嘗試還原。Microsoft 指出,一般模式是使用者的標準恢復選項,適用於恢復近期刪除的檔案。任何具備一點指令基本知識的人都能夠恢復他們的檔案,雖然一般模式對使用者更友好,但如果硬碟中的可用空間已經被其他檔案所覆蓋,它可能就失去作用了,尤其是如果你的電腦中是使用 SSD 的話。

Microsoft 表示,從 2020 年首度發表檔案恢復工具以來,陸續收到許多使用者的意見回饋,未來幾個月內,該工具將會推出更多改良,第一個大更新會在 2021 年初與 Windows 10 2004 更新或更新的版本推出給普羅大眾。

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好久沒有紅米系列的好消息了,在今晚(1/8)的發表會中,小米一口氣發表了號稱中階、入門機皇的兩款新機 Redmi Note 9T 與 Redmi 9T,以震撼 5G 手機市場的價格提供 5G + 5G 雙卡雙待,超乎同級競爭對手的效能表現與長效續航力,攝影與外型上也絲毫不妥協。

小米發表中階 Redmi Note 9T 與入門 Redmi 9T,效能與長續航合而為一

Redmi Note 9T
這款機型擁有特別打造的機身外型,具備 Unibody 3D 曲面機背,具紋理的聚碳酸酯纖維提高抓握感和抗指紋等特性,加上康寧第五代大猩猩玻璃的保護,讓你用起來更安心,共有日暮黑與晨曦紫兩款顏色,典雅大方。配備 6.53 吋 FHD+ DotDisplay 螢幕,並通過德國萊因低藍光認證,在給你更好的視覺享受同時保護你的眼睛。

搭載支援 5G 的聯發科天璣 800U 行動平台,處理速度較前代快 100%,以八核心處理器及 7nm 製程技術帶來絕佳的運行效能。而 Redmi Note 9T 也是整個 Redmi Note 系列中首款隻原 5G+5G 雙卡雙待的機型;配備 5,000mAh 電池和高效處理器技術,在消除電池容量煩惱同時為 5G 時代兼顧效能與電源效率兩個方面。Redmi Note 9T 支援 18W 快速充電,手機隨盒附上 22.5W 充電器,加上高循環週期電池技術,在日常情況下可確保 3 年電量儲存不縮水。

Redmi Note 9T 配備 4,800 萬像素 AI 三鏡頭後置相機,以 4,800 萬像素主鏡頭、200 萬像素景深鏡頭和 200 萬像素微距鏡頭,讓攝影新手也能輕鬆拍出專業攝影作品。以 1/2 吋感光元件和旗艦級 ISP 影像處理器架構,提升影像品質與提供更快的成像速度。同時,Redmi Note 9T 擁有多款全新攝影模式,如夜景模式、Pro+、RAW、HDR和人像模式等,在任何時刻均能捕捉完美的照片。

Redmi Note 9T 提供 4GB+64GB 及 4GB+128GB 兩種容量選擇,售價分別為 229 歐元(約合新台幣 8,085 元)及 269 歐元(約合新台幣 9,495 元)。

Redmi 9T
Redmi 9T 採用圓角及防指紋機背的現代簡約設計,配備 6.53 吋外覆康寧第三代大猩猩玻璃的 FHD+ 水滴螢幕,帶來清晰的觀看體驗,同時提供有效的防裂和防刮保護,共提供碳纖灰、暮光藍、日出橙與海洋綠四款顏色。

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配備 6,000mAh 大電量電池及 Qualcomm Snapdragon 662 行動平台,以 11nm 製程的節能處理器,讓 Redmi 9T 在產生更少熱能及更少功耗的情況下,比前幾代帶來更高的效能。此外,MIUI的省電模式及反向有線充電功能,讓使用者能全日或多日使用。而 Redmi 9T 與 Redmi Note 9T 同樣支援 18W 快充,且隨盒一樣附贈 22.5W 充電器。Redmi 9T 支援雙卡及可擴充 microSD 的儲存空間,提供高達 512GB 內建儲存空間,並能彈性擴充,讓用戶可以將喜愛的應用程式、遊戲、照片及影片儲存於同一手機;另外,Redmi 9T 支援紅外線遙控功能,增加操控其他裝置的方便性。

Redmi 9T 配備 4,800 萬像素 AI 四鏡頭,除主鏡頭外,還有 800 萬像素超廣角鏡頭能在無需裁剪的情況下拍攝大型團體照及寬廣的風景照,而 200 萬像素微距鏡頭及 200 萬像素景深鏡頭可拍攝出具專業水平的特寫照片。Redmi 9T 提供全新電影相框功能,在無需編輯的情況下讓照片呈現電影質感。同時,更擁有全新縮時攝影功能,拍攝可設定不同速度和持續時間,在無需使用數位單眼相機或其他專業相機的情況下,拍攝出創意亮眼的縮時照片。

Redmi 9T 提供 4GB+64GB、4GB+128GB 及 6GB+128GB 三種容量選擇,售價分別為 159 歐元(約合新台幣 5,615 元)、189 歐元(約合新台幣 6,670 元)及 199 歐元(約合新台幣 7,025 元)。

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六一兒童節,程序員寫給女兒的一封信_貨運

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今天是六一兒童節,不想寫技術了,就寫點別的吧——給四歲的女兒寫封信。我的讀者群體里大部分都是大學生或者初入職場的新人,一時半會是體會不到做父母的辛酸和樂趣。

但我希望我的故事能給讀者朋友們枯燥的生活增添一丟丟樂趣,這就足夠了,對吧?這也是我一直以來的心愿。

親愛的女兒,你好呀。

我是你的爸爸馬偉青(有些讀者叫我二哥、有些叫王老師、有些叫馬老師、有些叫青哥,我統統接受,一個也不挑),等你能看懂這封信的時候,你已經可以自由地閱讀了。大量的閱讀,對人的一生至關重要,所以咱們家最多的就是書本了——這也是我一直引以為傲的。

媽媽也喜歡給你買書,我覺得她給你買的書都質量蠻高的,比如說甜心英語、長頸鹿卡密爾、馬努和米娜、巧虎、窗邊的小豆豆等等,這些書都是成套的,爸爸讀起來都覺得挺有意思,我想你也一定非常喜歡。

因為你讀書的樣子真的非常專註,非常可愛。

記得你剛從媽媽肚子里剖出來的時候,外婆抱着你,對爸爸說了一句夠驕傲一輩子的話:“長得真像你啊。”不是爸爸要和你媽媽爭寵,而是你的確是爸爸媽媽愛情的結晶,你的到來,豐富了我們的生活和情感,更重要的是,賦予了爸爸媽媽神聖的職責。

如果沒有你,爸爸在業餘時間里,可能還沉浸在 Dota、火炬之光、三國群英傳 7 的遊戲中。想想都覺得無比的可怕,打遊戲沒有錯,但爸爸應該去做一些更积極向上、更富有意義的事情,比如說讀書和寫作。

我比你姑姑大 11 歲,所以她小的時候,爸爸帶的非常多。就連上了小學,爸爸去哪裡她都要跟到哪裡,包括和你媽媽約會的時候。

也許是這樣一份特殊的經歷,爸爸在帶你的過程中顯然比你媽媽更專業一些,就連拍飽嗝(防止你奶吃多了吐)這種高級別的手法爸爸都會。由於媽媽工作上的限制,爸爸總體上帶你的時間確實要比媽媽多一些,陪你去上金寶貝早教課、上兔加熊體能課、上樂高積木、上愛貝英語,包括在小區裏面和小朋友玩,以及日常護理,洗澡洗頭髮,爸爸都能得心應手。

一開始,爸爸也是放不開的,畢竟帶孩子這件事,女性的佔比要比男性的佔比多得多,站在女人堆里,有時候真的是舉足無措啊。

但爸爸硬是挺了過來。關鍵是,還兼顧了家務、工作和寫作,想想都覺得自己挺牛逼的,我想你也這麼覺得吧?

爸爸和媽媽畢竟有一些不同,有的時候會嚴厲一些,所以你從來不鬧爸爸,你的這份克制多多少少會讓爸爸覺得內疚,但我想,對你的性格,對你以後的為人處事會有一些幫助,畢竟社會有美好的一面,也有殘忍的一面。

你長這麼大,只有一件事,讓爸爸至今懷恨在心,就是在你滿月之前,剪手指甲的時候把你手指頭上的肉剪掉了一小塊。鮮紅的血液流出來了你才後知后覺地哭了起來,可把爸爸嚇壞了。從此以後,再沒敢替你剪過指甲。

好了,過往就先煽情到這裏。接下來,爸爸寫一下對你的期許,或許不叫期許,更應該叫做祝福。無論你成為怎樣的你,爸爸永遠都是你背後最強有力的支柱。

第一,爸爸媽媽會努力給你力所能及最好的教育條件。但是,爸爸不希望學校過早的壓榨你的潛力,如果作業真的多到沒有時間去玩,爸爸寧願你不寫,家長會挨批的話,爸爸不嫌丟臉。

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在爸爸看來,學習固然重要,但如果是通過寫不完的作業來達成的話,我認為是有問題的。爸爸來自於農村,所以讀書上學是唯一改變命運的出路,但你不同,你可以放心大膽地去做更多你喜歡做的事情,不用去承擔後果,以及背負巨大的壓力。

第二,在上學的年紀,一定要多多讀書,你喜歡讀什麼樣的書,爸爸都會給你買,沒有任何限制。

爸爸在上初中的時候,讀書的興趣是最濃烈,最純粹的,但那時候學校不允許讀任何課外書,真的是抹殺了爸爸求知的天性。

人最怕的除了窮,就是無知了。“窮”這個難題,爸爸媽媽會努力幫你解決,但“無知”這個難題,就需要你自己去完成了。而書,是解決這個難題最強有力的武器。

第三,英語非常非常重要,了解我們自己的文化固然重要,吸取別人的長處同樣重要。如果你精通英語的話,周遊世界,探索你感興趣的領域就會容易得多,這是不爭的事實。

爸爸就時常後悔沒有把英語學到極致,否則爸爸會在編程領域更上一層樓的。但爸爸沒有放棄,仍然在盡最大的努力改善中。你現在已經認識四五十個單詞了,這在爸爸看來,太棒了。

第四,女孩子一定要學會撒嬌和賣萌,這也是爸爸從小一直教你的,遇到一些問題時,哭鬧不是最好的解決辦法,變通才是最好的。

你可以像爸爸一樣,做一個情緒化的人,該哭的時候哭,該笑的時候笑,不要做女強人,學會與朋友分享你的痛苦和快樂。

第五,女孩子一定要學會化妝和打扮,把自己收拾的美美的,衣着得體,糟糕的情緒也會逃之夭夭。

體能鍛煉也是必不可少的,一方面是為了保持身體健康,塑造完美體形,另一方面,能夠幫助你養成良好的生活習慣,以及堅強的意志力。

第六,做你自己,做好你自己。不要太計較別人的眼光,把自己活得快活一點,樂觀一點、瀟洒一點。

如果以後爸爸媽媽的觀點和你不一致,不要聽我們的,聽從你自己內心最真實的那個聲音。你雖然是我們的女兒,但生命是你自己的,由你負責。但不管怎樣,爸爸和媽媽,都會做你最堅強的後盾,永遠支持你和愛護你。

就寫這麼多吧。Peace。

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在上一篇文章【簡單了解系列】從基礎的使用來深挖HashMap里,我從最基礎的使用中介紹了HashMap,大致是JDK1.7和1.8中底層實現的變化,和介紹了為什麼在多線程下可能會造成死循環,擴容機制是什麼樣的。感興趣的可以先看看。

我們知道,HashMap是非線程安全的容器,那麼為什麼ConcurrentHashMap能夠做到線程安全呢?

底層結構

首先看一下ConcurrentHashMap的底層數據結構,在Java8中,其底層的實現方式與HashMap一樣的,同樣是數組、鏈表再加紅黑樹,具體的可以參考上面的HashMap的文章,下面所有的討論都是基於Java 1.8。

transient volatile Node<K,V>[] table;

volatile關鍵字

對比HashMap的底層結構可以發現,table的定義中多了一個volatile關鍵字。這個關鍵字是做什麼的呢?我們知道所有的共享變量都存在主內存中,就像table。

而線程對變量的所有操作都必須在線程自己的工作內存中完成,而不能直接讀取主存中的變量,這是JMM的規定。所以每個線程都會有自己的工作內存,工作內存中存放了共享變量的副本。而正是因為這樣,才造成了可見性的問題。

ABCD四個線程同時在操作一個共享變量X,此時如果A從主存中讀取了X,改變了值,並且寫回了內存。那麼BCD線程所得到的X副本就已經失效了。此時如果沒有被volatile修飾,那麼BCD線程是不知道自己的變量副本已經失效了。繼續使用這個變量就會造成數據不一致的問題。

內存可見性

而如果加上了volatile關鍵字,BCD線程就會立馬看到最新的值,這就是內存可見性。你可能想問,憑什麼加了volatile的關鍵字就可以保證共享變量的內存可見性?

那是因為如果變量被volatile修飾,在線程進行寫操作時,會直接將新的值寫入到主存中,而不是線程的工作內存中;而在讀操作時,會直接從主存中讀取,而不是線程的工作內存。

基礎使用

首先這個使用與HashMap沒有任何區別,只是實現改成了ConcurrentHashMap。

Map<String, String> map = new ConcurrentHashMap<>();
map.put("微信搜索", "SH的全棧筆記");
map.get("微信搜索"); // SH的全棧筆記

取值

首先我們來看一下get方法的使用,源碼如下。

public V get(Object key) {
  Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
  int h = spread(key.hashCode());
  if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
      (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
    if ((eh = e.hash) == h) {
      if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
        return e.val;
    }
    else if (eh < 0)
      return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
    while ((e = e.next) != null) {
      if (e.hash == h &&
          ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
        return e.val;
    }
  }
  return null;
}

大概解釋一下這個過程發生了什麼,首先根據key計算出哈希值,如果找到了就直接返回值。如果是紅黑樹的話,就在紅黑樹中查找值,否則就按照鏈表的查找方式查找。

這與HashMap也差不多的,元素會首先以鏈表的方式進行存儲,如果該桶中的元素數量大於TREEIFY_THRESHOLD的值,就會觸發樹化。將當前的鏈錶轉換為紅黑樹。因為如果數量太多的話,鏈表的查詢效率就會變得非常低,時間複雜度為O(n),而紅黑樹的查詢時間複雜度則為O(logn),這個閾值在Java 1.8中的默認值為8,定義如下。

static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;

賦值

put的源碼就不放出來了,放在這大家估計也不會一行一行的去看。所以我就簡單的解釋一下put的過程發生了什麼事,並貼上關鍵代碼就好了。

整個過程,除開併發的一些細節,大致的流程和1.8中的HashMap是差不多的。

  • 首先會根據傳入的key計算出hashcode,如果是第一次被賦值,那自然需要進行初始化table
  • 如果這個key沒有存在過,直接用CAS在當前槽位的頭節點創建一個Node,會用自旋來保證成功
  • 如果當前的Node的hashcode是否等於-1,如果是則證明有其它的線程正在執行擴容操作,當前線程就加入到擴容的操作中去
  • 且如果該槽位(也就是桶)上的數據結構如果是鏈表,則按照鏈表的插入方式,直接接在當前的鏈表的後面。如果數量大於了樹化的閾值就會轉為紅黑樹。
  • 如果這個key存在,就會直接覆蓋。
  • 判斷是否需要擴容

看到這你可能會有一堆的疑問。

例如在多線程的情況下,幾個線程同時來執行put操作時,怎麼保證只執行一次初始化,或者怎麼保證只執行一次擴容呢?萬一我已經寫入了數據,另一個線程又初始化了一遍,豈不是造成了數據不一致的問題。同樣是多線程的情況下, 怎麼保證put值的時候不會被其他線程覆蓋。CAS又是什麼?

接下來我們就來看一下在多線程的情況下,ConcurrentHashMap是如何保證線程安全的。

初始化的線程安全

首先我們來看初始化的源碼。

private final Node<K,V>[] initTable() {
  Node<K,V>[] tab; int sc;
  while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
    if ((sc = sizeCtl) < 0)
      Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
    else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
      try {
        if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
          int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
          @SuppressWarnings("unchecked")
          Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
          table = tab = nt;
          sc = n - (n >>> 2);
        }
      } finally {
        sizeCtl = sc;
      }
      break;
    }
  }
  return tab;
}

可以看到有一個關鍵的變量,sizeCtl,其定義如下。

private transient volatile int sizeCtl;

sizeCtl使用了關鍵字volatile修飾,說明這是一個多線程的共享變量,可以看到如果是首次初始化,第一個判斷條件if ((sc = sizeCtl) < 0)是不會滿足的,正常初始化的話sizeCtl的值為0,初始化設定了size的話sizeCtl的值會等於傳入的size,而這兩個值始終是大於0的。

CAS

然後就會進入下面的U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)方法,這就是上面提到的CAS,Compare and Swap(Set),比較並交換,Unsafe是位於sun.misc下的一個類,在Java底層用的比較多,它讓Java擁有了類似C語言一樣直接操作內存空間的能力。

例如可以操作內存、CAS、內存屏障、線程調度等等,但是如果Unsafe類不能被正確使用,就會使程序變的不安全,所以不建議程序直接使用它。

compareAndSwapInt的四個參數分別是,實例、偏移地址、預期值、新值。偏移地址可以快速幫我們在實例中定位到我們要修改的字段,此例中便是sizeCtl。如果內存當中的sizeCtl是傳入的預期值,則將其更新為新的值。這個Unsafe類的方法可以保證這個操作的原子性。當你在使用parallelStream進行併發的foreach遍歷時,如果涉及到修改一個整型的共享變量時,你肯定不能直接用i++,因為在多線程下,i++每次操作不能保證原子性。所以你可能會用到如下的方式。

AtomicInteger num = new AtomicInteger();
arr.parallelStream().forEach(item -> num.getAndIncrement());

你可能會好奇,為什麼使用了AtomicInteger就可以保證原子性,跟Unsafe類和CAS又有什麼關係,讓我們接着往下,看getAndIncrement方法的底層實現。

public final int getAndIncrement() {
  return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1);
}

可以看到,底層調用的是Unsafe類的方法,這不就聯繫上了嗎,而getAndIncrement的實現又長這樣。

public final int getAndAddInt(Object var1, long var2, int var4) {
  int var5;
  do {
    var5 = this.getIntVolatile(var1, var2);
  } while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 + var4));
  return var5;
}

沒錯,這裏底層調用了compareAndSwapInt方法。可以看到這裏加了while,如果該方法返回false就一直循環,直到成功為止。這個過程有個的名字,叫自旋。特別高端啊,說人話就是無限循環。

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什麼情況會返回false呢?那就是var5變量存儲的值,和現在內存中實際var5的值不同,說明這個變量已經被其他線程修改過了,此時通過自旋來重新獲取,直到成功為止,然後自旋結束。

結論

聊的稍微有點多,這小節的問題是如何保證不重複初始化。那就是執行首次擴容時,會將變量sizeCtl設置為-1,因為其被volatile修飾,所以其值的修改對其他線程可見。

其它線程再調用初始化時,就會發現sizeCtl的值為-1,說明已經有線程正在執行初始化的操作了,就會執行Thread.yield(),然後退出。

yield相信大家都不陌生,和sleep不同,sleep可以讓線程進入阻塞狀態,且可以指定阻塞的時間,同時釋放CPU資源。而yield不會讓線程進入阻塞狀態,而且也不能指定時間,它讓線程重新進入可執行狀態,讓出CPU調度,讓CPU資源被同優先級或者高優先級的線程使用,稍後再進行嘗試,這個時間依賴於當前CPU的時間片劃分。

如何保證值不被覆蓋

我們在上一節舉了在併發下i++的例子,說在併發下i++並不是一個具有原子性的操作,假設此時i=1,線程A和線程B同時取了i的值,同時+1,然後此時又同時的寫回。那麼此時i++的值會是2而不是3,在併發下1+1+1=2是可能出現的。

讓我們來看一下ConcurrentHashMap在目標key已經存在時的賦值操作,因為如果不存在會直接調用Unsafe的方法創建一個Node,所以後續的線程就會進入到下面的邏輯中來,由於太長,我省略了一些代碼。

......
V oldVal = null;
synchronized (f) {
  if (tabAt(tab, i) == f) {
    if (fh >= 0) {
      binCount = 1;
      for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
        ......
      }
    }
    else if (f instanceof TreeBin) {
      Node<K,V> p;
      binCount = 2;
      if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key, value)) != null) {
        oldVal = p.val;
        if (!onlyIfAbsent)
          p.val = value;
      }
    }
  }
}
if (binCount != 0) {
  if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
    treeifyBin(tab, i);
  if (oldVal != null)
    return oldVal;
  break;
}

上述代碼在賦值的邏輯外層包了一個synchronized,這個有什麼用呢?

synchronized關鍵字

這個地方也可以換一個方式來理解,那就是synchronized如何保證線程安全的。線程安全,我認為更多的是描述一種風險。在堆內存中的數據由於可以被任何線程訪問到,在沒有任何限制的情況下存在被意外修改的風險。

synchronized是通過對共享資源加鎖的方式,使同一時間只能有一個線程能夠訪問到臨界區(也就是共享資源),共享資源包括了方法、鎖代碼塊和對象。

那是不是使用了synchronized就一定能保證線程安全呢?不是的,如果不能正確的使用,很可能就會引發死鎖,所以,保證線程安全的前提是正確的使用synchronized

自動擴容的線程安全

除了初始化、併發的寫入值,還有一個問題值得關注,那就是在多線程下,ConcurrentHashMap是如何保證自動擴容是線程安全的。

擴容的關鍵方案是transfer,但是由於代碼太多了,貼在這個地方可能會影響大家的理解,感興趣的可以自己的看一下。

還是大概說一下自動擴容的過程,我們以一個線程來舉例子。在putVal的最後一步,會調用addCount方法,然後在方法里判讀是否需要擴容,如果容量超過了實際容量 * 負載因子(也就是sizeCtl的值)就會調用transfer方法。

計算分區的範圍

因為ConcurrentHashMap是支持多線程同時擴容的,所以為了避免每個線程處理的數量不均勻,也為了提高效率,其對當前的所有桶按數量(也就是上面提到的槽位)進行分區,每個線程只處理自己分到的區域內的桶的數據即可。

當前線程計算當前stride的代碼如下。

stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n);

如果計算出來的值小於設定的最小範圍,也就是private static final int MIN_TRANSFER_STRIDE = 16;,就把當前分區範圍設置為16。

初始化nextTable

nextTable也是一個共享變量,定義如下,用於存放在正在擴容之後的ConcurrentHashMap的數據,當且僅當正在擴容時才不為空。

private transient volatile Node<K,V>[] nextTable;

如果當前transfer方法傳入的nextTab(這是個局部變量,比上面提到的nextTable少了幾個字母,不要搞混了)是null,說明是當前線程是第一個調用擴容操作的線程,就需要初始化一個size為原來容量2被的nextTable,核心代碼如下。

Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1]; // 可以看到傳入的初始化容量是n << 1。

初始化成功之後就更新共享變量nextTable的值,並設置transferIndex的值為擴容前的length,這也是一個共享的變量,表示擴容使還未處理的桶的下標。

設置分區邊界

一個新的線程加入擴容操作,在完成上述步驟后,就會開始從現在正在擴容的Map中找到自己的分區。例如,如果是第一個線程,那麼其取到的分區就會如下。

start = nextIndex - 1;
end = nextIndex > stride ? nextIndex - stride : 0;
// 實際上就是當還有足夠的桶可以分的時候,線程分到的分區為 [n-stride, n - 1]

可以看到,分區是從尾到首進行的。而如果是首次進入的線程,nextIndex 的值會被初始化為共享變量transferIndex 的值。

Copy分區內的值

當前線程在自己劃分到的分區內開始遍歷,如果當前桶是null,那麼就生成一個 ForwardingNode,代碼如下。

ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);

並把當前槽位賦值為fwd,你可以把ForwardingNode理解為一個標誌位,如果有線程遍歷到了這個桶, 發現已經是ForwardingNode了,就代表這個桶已經被處理過了,就會跳過這個桶。

如果這個桶沒有被處理過,就會開始給當前的桶加鎖,我們知道ConcurrentHashMap會在多線程的場景下使用,所以當有線程正在擴容的時候,可能還會有線程正在執行put操作,所以如果當前Map正在執行擴容操作,如果此時再寫入數據,很可能會造成的數據丟失,所以要對桶進行加鎖。

總結

對比在1.7中採用的Segment分段鎖的臃腫設計,1.8中直接使用了CASSynchronized來保證併發下的線程安全。總的來說,在1.8中,ConcurrentHashMap和HashMap的底層實現都差不多,都是數組、鏈表和紅黑樹的方式。其主要區別就在於應用場景,非併發的情況可以使用HashMap,而如果要處理併發的情況,就需要使用ConcurrentHashMap。關於ConcurrentHashMap就先聊到這裏。

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面試題:高併發場景下,如何保證緩存與數據庫一致性?

問題分析

我們日常開發中,對於緩存用的最多的場景就像下圖一樣,可能僅僅是對數據進行緩存,減輕數據庫壓力,縮短接口響應時間。

這種方案在不需要考慮高併發得去寫緩存,高併發得讀寫緩存時,是不會有問題,但是如果是在高併發場景下,要保證緩存和數據庫的一致性,至少需要解決以下問題:

高併發寫時的數據不一致問題

高併發讀寫時,請求執行各步驟的順序是不可控的。假設此時有一個請求A,B都在在執行寫流程,請求A是需要將某個數據改成1,請求B是需要將某個數據改為2,執行操作如下時就會導致數據不一致的問題:

1.請求A執行操作1.1刪除緩存。

2.請求A執行操作1.2更新數據庫,將值改為1。

3.請求B執行操作1.1刪除緩存。

4.請求B執行操作1.2更新數據庫,將值改為2

5.假設說請求B所在服務器網絡延遲比較低,請求B先更新緩存,此時緩存中的key對應的value是2。

6.請求A更新緩存,將緩存中B更新的數據進行覆蓋,將key對應的值改為1。

此時數據庫中是B修改后的數據,值為2,而緩存中的數據是1,這樣在緩存過期錢,用戶讀到的都是臟數據,與數據庫不一致。

高併發讀寫時的數據不一致的問題

高併發讀寫時,請求執行各步驟的順序是不可控的。假設此時有一個請求A在執行寫流程,將原值由1改成2,請求B執行讀流程,執行操作如下時就會導致數據不一致的問題:

1.寫請求A執行1.1操作刪除緩存key,value是原值1。

2.讀請求B執行2.1操作發現緩存中沒有數據,就去執行2.2操作讀數據庫,讀到舊數據,值為1。

3.寫請求A執行1.2操作更新數據庫,將數據由1改為2。

4.寫請求A執行1.3操作更新緩存,此時緩存中的數據key對應的value是2。

5.讀請求B執行2.3操作更新緩存,將之前讀到的舊數據1設置到緩存中,此時緩存中的數據key對應的value是1。

所以如果說讀請求B所在服務器網絡延遲比較高,去執行2.3操作比寫請求A晚,就會導致寫請求A更新完緩存后,讀請求B使用之前讀到的舊數據去更新緩存,此時緩存中數據就與數據庫中的不一致。

解決方案

保證數據一致性,網上有很多種方案,例如:

1.先刪除緩存,再更新數據庫。

2.先更新數據庫,再刪除緩存。

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3.先刪除緩存,再更新數據庫,然後異步延遲一段時間再去刪一次緩存。

但是這些方案都是存在各種各樣的問題,這裏篇幅有限,只給出目前相對正確的三套方案,目前的這些方案也有自己的局限性。

方案1.寫請求串行化

寫請求

1.寫請求更新之前先獲取分佈式鎖,獲得之後才能去數據庫更新這個數據,獲取不到就進行等待,超時后就返回更新失敗。

2.更新完之後去刷新緩存,如果刷新失敗,放到內存隊列中進行重試(重試時取數據庫最新數據更新緩存)。

讀請求

讀請求發現緩存中沒有數據時,直接去讀取數據庫,讀完更新緩存。

總結

這種技術方案通過對寫請求的實現串行化來保證數據一致性,但是會導致吞吐量變低。比較適合銀行相關的業務,因為對於銀行項目來說,保證數據一致性比可用性更加重要,就像是去存款機存錢,取錢時,為了保證賬戶安全,都是會讓用戶執行操作后,等待一段時間才能獲得反饋,這段時間其實取款機是不可用的。

方案2.先更新數據庫,異步刪除緩存,刪除失敗后重試

1.先更新數據庫

2.異步刪除緩存(如果數據庫是讀寫分離的,那麼刪除緩存時需要延遲刪除,否則可能會在刪除緩存時,從庫還沒有收到更新后的數據,其他讀請求就去從庫讀到舊數據然後設置到緩存中。)

3.刪除緩存失敗時,將刪除的key放到內存隊列或者是消息隊列中進行異步重試

發散思考

在更新完數據庫后,我們為什麼不直接更新,而是採用刪除緩存呢?

這是因為直接更新緩存的話,在高併發場景下,有多個更新請求時,難以保證后更新數據庫的請求會後更新緩存,也就是上面的高併發寫問題。如果採用刪除緩存,可以讓下次讀時讀取數據庫,更新緩存,保證一致性。

方案3.業務項目更新數據庫,其他項目訂閱binlog更新

1.業務項目直接更新數據庫。

2.cannal項目會讀取數據庫的binlog,然後解析后發消息到kafka。

3.然後緩存更新項目訂閱topic,從kafka接收到更新數據庫操作的消息后,更新緩存,更新緩存失敗時,新建異步線程去重試或者將操作發到消息隊列,後續再進行處理。

總結:

但是這種方案在更新數據庫后,緩存中還是舊值,必須等緩存更新項目消費消息后,更新緩存,緩存中才是最新值。所以更新操作完成與更新生效之間會有一定的延遲。

最後

大家有了解其他的技術方案,歡迎進群一起討論!

評論裏面有朋友問延時雙刪策略是什麼?

這裏解釋一下:延時雙刪策略就是先刪除緩存,再更新數據庫,再異步過一小段時間后刪除緩存(時間取決於MySQL主從同步的時間)。

是因為MySQL如果是讀寫分離時(寫請求寫主庫,讀請求讀從庫),我們更新主庫后,需要一段時間,從庫才會收到更新。

如果是寫請求更新主庫后,第二次立即刪除緩存,MySQL從庫還沒有收到更新,還是舊數據,那麼讀請求直接從庫讀到舊數據,設置到緩存的數據就是舊數據,就會數據不一致,所以這也是延時雙刪策略提出的初衷。

參考鏈接:

https://www.cnblogs.com/-wenli/p/11474164.html

https://www.cnblogs.com/rjzheng/p/9041659.html

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30日發佈的最新報告顯示,由於化石燃料污染驟降,發布禁足令的歐洲國家在4月死亡人數與去年同期相較,少了1萬1000人。

法新社報導,歐洲國家為防止新冠病毒擴散採取的措施減緩經濟發展,燃煤火力發電下降37%、石油消耗也減少三分之一。全球石油使用量下降幅度大致相同,煤炭消耗量降幅則因地而異。

工廠關閉和空蕩道路帶來意想不到的好處:乾淨的空氣。研究發現,二氧化氮和微小污染粒子pm2.5的含量分別下降37%和10%,這兩種有毒物質皆為燃燒煤炭、石油和天然氣的產物。

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摘錄自2020年5月15日中央社報導

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ROG 新一代 Claymore II 機械鍵盤與 Gladius III 電競滑鼠推出,全方面大進化

Claymore II 機械鍵盤
這一代的 Claymore II 與前一代同樣採用可分離式設計,在數字鍵上方配置有 4 個可自行定義功能的按鍵,讓用戶依照使用需求自由組合形式與設定,繼續保持高自由度的好傳統。

在外觀上延續過去窄框、金屬上蓋與裸軸等元素,但軸心部分則從過去的 MX 軸改為 ROG 自家的 RX Blue 光軸,具備段落明確的手感以及較重的 65gf 觸發力道。這款鍵盤內建 4000mAh 電池,最長續航可達 100 小時並支援快充,可支援有線與 2.4GHz、藍牙無線等模式。

ROG Gladius III
這款最新的電競滑鼠與上面的鍵盤一樣支援有線與 2.4GHz、藍牙無線三種模式。

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