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bilimeng:
求教,ConcurrentHashMap不是线程安全的么,为啥 ...
架构师之jdk8-----------------ConcurrentHashMap快速构建本地缓存和单例模式 -
baiducctv5:
wtaisi 写道wtaisi 写道|||||||||
spring aop中的propagation的7种配置的意思 -
zhangdong92:
另外内存泄漏一般也不是指计算时溢出。而是指某些对象已经不再使用 ...
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zhangdong92:
Long.MAX_VALUE应该是(2^63)-1,而不是64 ...
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nannan408:
java-lxm 写道好湿好湿好湿谢谢: )。
游南巅之晚秋
1.前言。
本地缓存和复杂的单例写起来不仅效率低下,而且费时。ConcurrentHashMap+computeIfAbsent使得可以直接快速构建。
2.例子.
运行结果:
本地缓存和复杂的单例写起来不仅效率低下,而且费时。ConcurrentHashMap+computeIfAbsent使得可以直接快速构建。
2.例子.
import java.util.HashMap; import java.util.HashSet; import java.util.Map; import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap; import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; import java.util.concurrent.TimeUnit; public class Main { static Map<Integer, Integer> cache = new ConcurrentHashMap<>(); public static void main(String[] args) throws InterruptedException { cache.put(0, 0); cache.put(1, 1); // 普通方式 System.out.println("Fibonacci(7) = " + fibonacci(7)); // 采用java7的同步线程方式及java8的本地缓存的方式 System.out.println("FibonacciJava8(7) = " + fibonacciJava8(7)); System.out.println("FibonacciJava7(7) = " + fibonacciJava7(7)); // 构建多值Map样例代码 Map<String, HashSet<String>> map1 = new HashMap<>(); map1.computeIfAbsent("fruits", k -> genValue(k)).add("apple"); map1.computeIfAbsent("fruits", k -> genValue(k)).add("orange"); map1.computeIfAbsent("fruits", k -> genValue(k)).add("pear"); map1.computeIfAbsent("fruits", k -> genValue(k)).add("banana"); map1.computeIfAbsent("fruits", k -> genValue(k)).add("water"); System.out.println(map1); //测试多线程并发处理,是否同步操作 Map<String, String> map2 = new ConcurrentHashMap<>(); ExecutorService exec = Executors.newCachedThreadPool(); for (int i = 0; i < 5; i++) { exec.execute(() -> { map2.computeIfAbsent("name", k -> genValue2(k)); map2.computeIfAbsent("addr", k -> genValue2(k)); map2.computeIfAbsent("email", k -> genValue2(k)); map2.computeIfAbsent("mobile", k -> genValue2(k)); }); } exec.shutdown(); exec.awaitTermination(1, TimeUnit.SECONDS); System.out.println(map2); } static HashSet<String> genValue(String str) { return new HashSet<String>(); } static String genValue2(String str) { System.out.println("==="); return str + "2"; } /** * 普通的实现方式 普通方式使用大量的计算,存在性能问题. 并且计算量随着n的增加呈指数级增加,需要用到一些缓存策略,并且是线程安全的. * * @param n * @return */ static int fibonacci(int n) { if (n == 0 || n == 1) return n; System.out.println("calculating Fibonacci(" + n + ")"); return fibonacci(n - 2) + fibonacci(n - 1); } /** * 采用java8的本地缓存方式 如果缓存MAP中不存在指定key的值,会自动调用mappingFunction(key)计算key的value * 然后将key = value放入到缓存Map,java8会使用thread-safe的方式从cache中存取记录 * * @param n * @return */ static int fibonacciJava8(int n) { return cache.computeIfAbsent(n, (key) -> { System.out.println("calculating FibonacciJava8 " + n); return fibonacciJava8(n - 2) + fibonacciJava8(n - 1); }); } /** * 在java7中的实现方式 * 在java7中,通过synchronized进行线程同步,检查缓存是否存在key对应的值,如果不存在才进行计算并放入缓存中 * 为了更好的性能,需要使用 double-checked locking,那样代码会更复杂 * * @param n * @return */ static int fibonacciJava7(int n) { if (n == 0 || n == 1) return n; Integer result = cache.get(n); if (result == null) { synchronized (cache) { result = cache.get(n); if (result == null) { System.out.println("calculating FibonacciJava7(" + n + ")"); result = fibonacciJava7(n - 2) + fibonacciJava7(n - 1); cache.put(n, result); } } } return result; } }
运行结果:
calculating Fibonacci(7) calculating Fibonacci(5) calculating Fibonacci(3) calculating Fibonacci(2) calculating Fibonacci(4) calculating Fibonacci(2) calculating Fibonacci(3) calculating Fibonacci(2) calculating Fibonacci(6) calculating Fibonacci(4) calculating Fibonacci(2) calculating Fibonacci(3) calculating Fibonacci(2) calculating Fibonacci(5) calculating Fibonacci(3) calculating Fibonacci(2) calculating Fibonacci(4) calculating Fibonacci(2) calculating Fibonacci(3) calculating Fibonacci(2) Fibonacci(7) = 13 calculating FibonacciJava8 7 calculating FibonacciJava8 5 calculating FibonacciJava8 3 calculating FibonacciJava8 2 calculating FibonacciJava8 4 calculating FibonacciJava8 6 FibonacciJava8(7) = 13 FibonacciJava7(7) = 13 {fruits=[orange, banana, apple, pear, water]} === === === === {name=name2, mobile=mobile2, addr=addr2, email=email2}
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内容概要:本文档涵盖了一项关于企业破产概率的详细分析任务,分为书面回答和Python代码实现两大部分。第一部分涉及对业务类型和破产状态的边际分布、条件分布及相对风险的计算,并绘制了相应的二维条形图。第二部分利用Python进行了数据处理和可视化,包括计算比值比、识别抽样技术类型、分析鱼类数据集以及探讨辛普森悖论。此外,还提供了针对鱼类和树木数据的统计分析方法。 适合人群:适用于有一定数学和编程基础的学习者,尤其是对统计学、数据分析感兴趣的大学生或研究人员。 使用场景及目标:①帮助学生掌握统计学概念如边际分布、条件分布、相对风险和比值比的实际应用;②教授如何用Python进行数据清洗、分析和可视化;③提高对不同类型抽样技术和潜在偏见的理解。 其他说明:文档不仅包含了理论知识讲解,还有具体的代码实例供读者参考实践。同时提醒读者在完成作业时需要注意提交格式的要求。
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