JUC并发编程(二)

JUC并发编程(续)

接上一篇笔记:https://blog.csdn.net/weixin_44780078/article/details/130694996

五、Java内存模型

JMM 即 Java Memory Model,它定义了主存、工作内存抽象概念,底层对应着CPU寄存器、缓存、硬件内存、CPU 指令优化等。

JMM 体现在以下几个方面:

  • 原子性:保证指令不会受到线程上下文切换的影响。
  • 可见性:保证指令不会受 cpu 缓存的影响。
  • 有序性:保证指令不会受 cpu 指令并行优化的影响。

多线程中的上下文切换:上下文切换是指当一个线程正在执行时,CPU需要暂停当前线程的执行,并将其上下文(如程序计数器、寄存器内容、堆栈指针等)保存到内存中,然后加载另一个线程的上下文,执行另一个线程。

1 可见性

先看案例:退不出的循环

    private static boolean run = true;
    public static void main(String[] args) {
        Thread t1 = new Thread(() -> {
            while (run) {
                // ...
            }
        }, "线程t1");
        t1.start();
        sleep(1000);
        log.info("线程t1停止");
        run = false;   // 改为false过后按理说会退出 while 循环
    }

结果:把run改为false后,并没有像预期那样停下来,而是在一直运行。
JUC并发编程(二)_第1张图片

结果分析:

  1. 初始状态,线程 t1 刚开始从主内存读取了 run 的值到工作内存。
    JUC并发编程(二)_第2张图片
  2. 因为线程 t1 要频繁从主内存中读取 run 的值,JIT 编译器会将 run 的值缓存至自己工作内存中的高速缓存中,减少对主存中run 的访问,提高效率。
    JUC并发编程(二)_第3张图片
  3. 1秒过后,主线程修改了 run 的值,并同步至主存,而线程 t1 是从自己的工作内存中的高速缓存中读取的这个变量值,结果永远是之前的旧值。
    JUC并发编程(二)_第4张图片
    tips: 产生这种现象的原因就是,主线程修改了主内存中的变量值,但是对于另一个线程(t1)不可见。

解决方法:对变量加上 volatile 关键字,就保证了线程 t1 每次都是在主存中去读取,保证了线程对数据的可见性。(但性能得到了损失,因为线程 t1 之前是在自己工作内存的高速缓存读取,现在是从主存读取)

    private volatile static boolean run = true;
    public static void main(String[] args) {
        Thread t1 = new Thread(() -> {
            while (run) {
                // ...
            }
        }, "线程t1");
        t1.start();
        sleep(1000);
        log.info("线程t1停止");
        run = false;
    }

结果:得到了解决。
JUC并发编程(二)_第5张图片

tips: volatile关键字,可以用来修饰成员变量和静态成员变量,它可以避免线程从自己的工作缓存中查找变量的值,必须到主存中获取,线程操作 volatile 变量都是直接操作主存。

2 可见性 vs 原子性

前面例子体现的就是可见性,它保证的是在多个线程之间,一个线程对 volatile 变量的修改对另一个线程可见,但不能保证原子性,适用在于一个写线程,多个读线程的情况。

synchronized 语句块既可以保证代码块的原子性,也同时保证代码块内变量的可见性。但缺点是 synchronized 属于重量级操作,性能相对更低。

    private volatile static boolean run = true;
    final static Object lock = new Object();

    public static void main(String[] args) {
        Thread t1 = new Thread(() -> {
            // ...
            synchronized (lock) {
                while (!run) {
                    break;
                }
            }
        }, "线程t1");
        t1.start();
        sleep(1000);
        log.info("线程t1停止");
        synchronized (lock) {
            run = false;
        }
    }

3 volatile 原理

volatile 的底层实现原理是内存屏障,Memory Barrier,对 volatile 变量的写指令后会加入写屏障;对 volatile 变量的读指令前会加入读屏障。

  1. 写屏障保证在该屏障之前,对共享变量的改动,都同步到主存中。
  2. 而读屏障保证在该屏障之后,对共享变量的读取,加载的是主存中最新的数据。

可见性的案例:单例模式(懒汉式)

分析如下代码,假如线程 t1 访问的时候,instance == null,因此会进入 if 创建一个Singleton()对象,如果 new Singleton()对象还未完成,此时线程 t2 又来访问,instance还是为null,因此还是会去创建 Singleton() 对象,这就导致失去了单例模式的意义。

public class Singleton {
    private Singleton() {};
    private static Singleton instance = null;

    public static Singleton getInstance() {
        if (instance == null) {
            instance = new Singleton();
        }
        return instance;
    }
}

因此加入 synchronized 对代码进行改进:

public class Singleton {
    private Singleton() {};
    private static Singleton instance = null;

    public static synchronized Singleton getInstance() {
        if (instance == null) {
            instance = new Singleton();
        }
        return instance;
    }
}

加了 synchronized 同步锁后,问题得到解决。但是仔细思考,发现这样修改也不是最佳的修改,因为我们只需要对线程第一次访问的时候加锁就行了,如果已经创建了对象,后续的线程访问时 instance 已经不为 null ,直接返回即可,就不需要再加锁了,显然这样代码的效率降低了。

因此再次修改代码:加入两次判断。这样当线程 t1 第一次访问时,instance 显然为 null,因此进行加锁创建对象,假设在创建对象的过程中线程 t2 再次访问,此时显然还是为 null,线程 t2 就阻塞等待,等到线程 t1 创建完对象后,线程 t2 进入第二个 if,此时 instance 已经不为null了,因此就直接退出 if。 后续的线程再来访问时,由于 instance 不为 null,因此直接返回,所以 synchronized 只加了一次锁。

public class Singleton {
    private Singleton() {};

    private volatile static Singleton instance = null;

    public static Singleton getInstance() {
        if (instance == null) {
            synchronized(Singleton.class) {
                if (instance == null) {
                    instance = new Singleton();
                }
            }
        }
        return instance;
    }
}

六、共享模型之无锁

对于会发生线程安全的代码,可以通过加锁的方式解决,比如:synchronized,但也可以通过无锁的方式实现:AtomicInteger。AtomicInteger 既然没有采用加锁的方式,那它又是如何实现的呢?

AtomicInteger 内部有一个方法:compareAndSet(compare and set,比较和交换,简称CAS),它的操作是原子的。它的底层是lock cmpxchg指令(x86架构),在单核CPU和多核CPU下都能保证比较-交换的原子性。
在这里插入图片描述

1 CAS 与 volatile

获取共享变量时,为了保证该变量的可见性,需要使用 volatile 修饰,它可以用来修饰成员变量和静态成员变量,可以避免线程从自己的工作缓存中查找变量的值,必须到主存中获取它的值,线程操作 volatile 变量都是直接操作主存。即一个线程对 volatile 变量的修改,对另一个线程可见。

注意:volatile 仅仅保证了共享变量的可见性,让其它线程能够看到最新值,但不能解决指令交错的问题(不能保证原子性)。
CAS 必须借助 volatile 才能读取到共享变量的最新值来实现比较-交换的效果。

2 CAS无锁效率

无锁情况下,即使失败重试,线程始终在高速运行,没有停歇,而 synchronized 会让线程在没有获得锁的时候,发生上下文切换,进入阻塞状态。因此,CAS无锁比加锁效率高。

3 CAS特点

结合 CAS 和 volatile 可以实现无锁并发,适用于线程数少,多核CPU的情况下。

  • CAS是基于乐观锁的思想:不怕别的线程来修改共享变量,就算改了也没关系,重试即可。
  • synchronized 是基于悲观锁的思想:一开始就加锁,防备其它线程来修改共享变量,加了锁后任何线程都别想修改,只有等待锁释放,才会轮到下一个线程执行。
  • CAS 体现的是无锁并发、无阻塞并发,所以效率较高。

4 原子整数

  • AtomicInteger
  • AtomicBoolean
  • AtomicLong

具体用来操作什么Atomic后面的后缀已经很明显的显示了。此处以AtomicInteger举例:

AtomicInteger a = new AtomicInteger(1);
System.out.println(a.getAndIncrement()); // 打印1,分析:获取值先打印,再+1,也就是内存中a的值实际变为2了
System.out.println(a.incrementAndGet()); // 打印3,分析:获取值+1后再打印
System.out.println(a.getAndAdd(5)); // 打印3,分析:先获取打印,再+5,实际值变成8了
System.out.println(a.addAndGet(5)); // 打印13,分析:先获取实际值,+5后再打印

System.out.println(a.getAndUpdate(Value -> Value * 10)); // 打印13,分析:先获取值打印,就是13,然后再乘以10,实际内存中的值为130
System.out.println(a.updateAndGet(Value -> Value * 10)); // 打印1300,分析:先获取值130,乘以10,然后打印,就是1300

为什么要引用原子类型?

Atomic 家族主要是保证多线程环境下的原子性,相比 synchronized 而言更加轻量级。比较常用的是 AtomicInteger,作用是对 Integer 类型操作的封装,而AtomicReference作用是对普通对象的封装。

AtomicReference 举例:
先定义一个 User 类

@Data
@AllArgsConstructor
public class User {
    private String name;
    private Integer age;
}

使用 AtomicReference 初始化,并赋值:

    public static void main(String[] args) {
        User user1 = new User("张三", 23);
        User user2 = new User("李四", 25);
        User user3 = new User("王五", 20);
        // 初始化为 user1
        AtomicReference<User> atomicReference = new AtomicReference<>();
        atomicReference.set(user1);
        System.out.println(atomicReference.get()); //打印:User(name=张三, age=23)
   }

使用 compareAndSet 方法:

    public static void main(String[] args) {
        User user1 = new User("张三", 23);
        User user2 = new User("李四", 25);
        User user3 = new User("王五", 20);

        // 初始化为 user1
        AtomicReference<User> atomicReference = new AtomicReference<>();
        atomicReference.set(user1);

        // 把 user2 赋给 atomicReference
        atomicReference.compareAndSet(user1, user2);
        System.out.println(atomicReference.get()); //打印:User(name=李四, age=25)

        // 把 user3 赋给 atomicReference
        atomicReference.compareAndSet(user1, user3);
        System.out.println(atomicReference.get()); //打印:User(name=李四, age=25)
    }

compareAndSet 方法解释:

compareAndSet(V expect, V update)

该方法作用是:如果atomicReference == expect,就把update赋给atomicReference,否则不做任何处理。对于上述的案例,因为一开始 atomicReference 初始化为 user1,执行 atomicReference.compareAndSet(user1, user2) 时,由于expect 就为 user1,所以会把 update 的 user 2 赋值给atomicReference,执行 atomicReference.compareAndSet(user1, user3) 时,由于 atomicReference 为 user2,不等于 expect,所以不做任何操作,user3就赋值失败。

JUC并发编程(二)_第6张图片

4 原子引用-ABA问题

假如我们要把字符串A,改为C,可以直接这样运行:

    static AtomicReference<String> ref = new AtomicReference<>("A");
    public static void main(String[] args) {

        log.debug("main start...");
        String prev = ref.get();
        sleep(1000);
        log.debug("change A->C: {}", ref.compareAndSet(prev,"C"));
    }

但是我们修改代码,做如下操作:
	/**
	* 预设初始值: "A"
	*/
    static AtomicReference<String> ref = new AtomicReference<>("A");
    public static void main(String[] args) {
        log.debug("main start...");
        String prev = ref.get();
        other();
        sleep(1000);
        /**
		* 传入的值: prev
		* 想要更新的值:"C"
		* 
		* 判断传入的prev是否等于预先设置的初始值,是则修改,否则不予修改。
		*/
        log.debug("change A->C: {}", ref.compareAndSet(prev,"C"));
    }

    public static void other() {
        new Thread(() -> {
            log.debug("change A->B {}", ref.compareAndSet(ref.get(), "B"));
        },"线程t1").start();
        sleep(500);
        new Thread(() -> {
            log.debug("change B->A {}", ref.compareAndSet(ref.get(), "A"));
        },"线程t2").start();
    }

发现同样也能实现需求,只不过绕了一圈,先把A改为B,再把B改为A,这样在把A改为C时,也能修改成功。

假如主线程在把A修改为C的过程中,能进行预先判断,假如A在修改之前被其他线程修改过,就不进行操作,又该如何实现?

此处引入一个新的方法:AtomicStampedReference

AtomicStampedReference:只要有其它线程操作过共享变量,那么自己的 cas 就算失败,这时,仅比较值是不够的,需要再加一个版本号,即有线程操作过共享变量,就让版本号+1。

	/**
	* 预设初始值: "A"
	* 预设版本号:0,也可以设置其他数,规则是自定义的
	*/
    static AtomicStampedReference<String> ref = new AtomicStampedReference<>( "A",0);
    
    public static void main(String[] args) {
        String prev = ref.getReference();
        int stamp = ref.getStamp();
        log.debug("版本号为:{}",stamp);
        other();
        sleep(1000);
        log.debug("other方法执行结束,版本号:",stamp);
        /**
		* 传入的值: prev
		* 想要更新的值:"C"
		* 带入的版本号:stamp
		* 修改成功后修改的预设标记值:false
		* 
		* 判断传入的prev是否等于预先设置的初始值,并且判断版本号是否等于初始的版本号,是则修改,修改后还把版本号+1,否则不予修改。
		*/
        log.debug("change A->C: {}", ref.compareAndSet(prev,"C",stamp,stamp+1));
    }

    public static void other() {
        new Thread(() -> {
            int stamp = ref.getStamp();
            log.debug("change A->B {}", ref.compareAndSet(ref.getReference(), "B", stamp, stamp+1));
        },"线程t1").start();
        sleep(500);
        new Thread(() -> {
            int stamp = ref.getStamp();
            log.debug("change B->A {}", ref.compareAndSet(ref.getReference(), "A", stamp, stamp+1));
        },"线程t2").start();
    }

JUC并发编程(二)_第7张图片
发现主线程的修改失败了,达到了最初的需求。

此处再引入一个方法:AtomicMarkableReference

AtomicMarkableReference:相对于AtomicStampedReference,AtomicMarkableReference只记录一个boolean值,假如初始值传true,有其他线程操作过,就改为false,这样就不需要记录版本号了。

	/**
	* 预设初始值: "A"
	* 预设标记值:true,也可以为false,规则是自定义的
	*/
    static AtomicMarkableReference<String> ref = new AtomicMarkableReference<>( "A",true); 
    
    public static void main(String[] args) {
        String prev = ref.getReference();
        other();
        sleep(1000);
        /**
		* 传入的值: prev
		* 想要更新的值:"C"
		* 带入的预设标记值:true
		* 修改成功后修改的预设标记值:false
		* 
		* 判断传入的prev是否等于预先设置的初始值,并且判断标记是否为true,是则修改,修改后还把标记改为fasle,否则不予修改。
		*/
        log.debug("change A->C: {}", ref.compareAndSet(prev,"C",true,false)); 
    }

    public static void other() {
        new Thread(() -> {
            log.debug("change A->B {}", ref.compareAndSet(ref.getReference(), "B", true,false));
        },"线程t1").start();
        sleep(500);
        new Thread(() -> {
            log.debug("change B->A {}", ref.compareAndSet(ref.getReference(), "A", true,false));
        },"线程t2").start();
    }

七、不可变对象

我们知道String是不可变的:

public final class String
    implements java.io.Serializable, Comparable<String>, CharSequence {
    /** The value is used for character storage. */
    private final char value[];

    /** Cache the hash code for the string */
    private int hash; 

发现该类和类中所有属性都是final修饰的:

  • 属性用 final 修饰保证了该属性的只读的,不能修改;
  • 类用 final 修饰保证了该类中的方法不能被覆盖,防止子类无意间破坏不可变性;

八、并发工具类

1 线程池

为什么要使用线程池?

  • 1、线程是一种系统资源,每创建一个线程都需要占用一定的内存(需分配栈内存),如果在高并发的情况下,一瞬间来了很多任务,每个任务都需要创建一个线程,这样务必会占用太多的资源,也可能会导致out of memory(内存溢出)的情况发生;
  • 2、线程并非创建的越多越好,由于我们的计算机cpu数量有限,创建太多的线程会导致有大部分线程会因为得不到cpu的调度而导致阻塞,cpu 进行过多的线程的上下文切换也会严重影响性能。

线程池:创建一批线程,让这些线程可以得到重复的利用,这样既可以避免创建过多的线程,也可以避免过多的线程去造成cpu的线程上下文切换。

自定义线程池:
JUC并发编程(二)_第8张图片

2 JDK中线程池实现–ThreadPoolExecutor

线程池状态:

ThreadPoolExecutor 使用 int 的高 3 位来表示线程池状态,低 29 位表示线程数量。

状态名 高3位 接收新任务 处理阻塞队列任务 说明
running 111 Y Y
shutdown 000 N Y 不会接收新任务,但会处理阻塞队列剩余任务
stop 001 N N 会中断正在执行的任务,兵抛弃阻塞队列任务
tidying 010 - - 任务全部执行完毕,活动线程为0即将进入终结
terminated 011 - - 终结状态

从数字上比较:terminated > tidying > stop > shutdown > running
这些信息存储在一个原子变量 ctl 中,目的是将线程池状态与线程个数合二为一,这样就可以用一次 cas 原子操作进行赋值。

// c 为旧值,ctlOf 返回结果为新值
ctl.compareAndSet(c, ctlOf(targetState, workerCountOf(c))));

// rs 为高 3 位代表线程池状态,wc 为低 29 位代表线程个数,ctl 是合并它们
private static int ctlOf(int rs, int wc) {
	return rs | wc;
}

构造方法:
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                          int maximumPoolSize,
                          long keepAliveTime,
                          TimeUnit unit,
                          BlockingQueue<Runnable> workQueue,
                          ThreadFactory threadFactory,
                          RejectedExecutionHandler handler)
  • corePoolSize:核心线程数目(最多保留的线程数);
  • maximumPoolSize:最大线程数目;
  • keepAliveTime:生存时间针对救急线程;
  • unit:时间单位针对救急线程;
  • workQueue:阻寨队列;
  • thrcadFactory:线程工厂可以为线程创建时起个好名字;
  • handler:拒绝策略;

  • 线程池中刚开始没有线程,当一个任务提交给线程池后,线程池会创建一个新线程来执行任务。当线程数达到corePoolSize 并没有线程空闲,这时再加入任务,新加的任务会被加入workQueue 队列排队,直到有空闲的线程。如果队列选择了有界队列,那么任务超过了队列大小时,会创建 maximumPoolSize - corePoolSize 数目的线程来救急。
  • 如果线程到达 maximumPoolSize 仍然有新任务这时会执行拒绝策略。拒绝策略 jdk 提供了4种实现,其它著名框架也提供了实现:
    • AbortPolicy 让调用者抛出 RejectedExecutionException 异常,这是默认策略;
    • CallerRunsPolicy让调用者运行任务;
    • DiscardPolicy 放弃本次任务;
    • DiscardOldestPolicy 放弃队列中最早的任务,本任务取而代之;
  • Dubbo 的实现,在抛出RejectedExecutionException 异常之前会记录日志,并 dump 线程栈信息,方便定位问题;
  • Netty 的实现,是创建一个新线程来执行任务;
  • ActiveMQ 的实现,带超时等待 (60s)尝试放入队列,类似我们之前自定义的拒绝策略;
  • PinPoint 的实现,它使用了一个拒绝策略链,会逐一尝试策略链中每种拒绝策略当高峰过去后,超过 corePoolSize 的救急线程如果一段时间没有任务做,需要结束节省资源,这个时间由 keepAliveTime 和 unit 来控制;

线程池状态:

public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
	return new ThreadPoolExecutor( nThreads, nThreads
								   0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
								   new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}

特点:

  • 核心线程数-- 最大线程数(没有救急线程被创建),因此也无需超时时间;
  • 阻塞队列是无界的,可以放任意数量的任务;

3 ThreadPoolExecutor–提交任务

// 执行任务
void execute(Runnable command);

// 提交任务 task,用返回值 Future 获得任务执行结果
<T> Future<T> submit(Callable<T> task);

// 提交 tasks 中所有任务
<T> List<Future<T>> invokeAll(Collection<? extends Callable<T>> tasks) throws InterruptedException;

// 提交 tasks 中所有任务,带超时时间
<T> List<Future<T>> invokeAll(Collection<? extends Callable<T>> tasks, long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException;

// 提交 tasks 中所有任务,哪个任务先成功执行完毕,返回此任务执行结果,其它任务取消
<T> T invokeAny(Collection<? extends Callable<T>> tasks) throws InterruptedException, ExecutionException;

// 提交 tasks 中所有任务,哪个任务先成功执行完毕,返回此任务执行结果,其它任务取消,带超时时间
<T> T invokeAny(Collection<? extends Callable<T>> tasks,
				long timeout, TimeUnit unit) 
				throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException;

4 关闭线程池

线程池状态变为 shutdown ,就不会接收新任务,但已提交的任务会执行完,这个方法不会阻塞调用线程的执行。
void shutdown();

    public void shutdown() (
        final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
        mainLock.lock();
        try {
            checkShutdownAccess();
            // 修改线程池状态
            advanceRunState(SHUTDOWN);
            // 仅会打断空闲线程
            interruptIdleWorkers();
            onShutdown(); // 扩展点 ScheduledThreadPoolExecutor
        } finally (
            mainLock.unlock();
        }
        // 尝试终结(没有运行的线程可以立刻终结,如果还有运行的线程也不会等)
        tryTerminate();
    }

其它方法:

// 不在 RUNNING 状态的线程池,此方法就返回 true
boolean isShutdown();
// 线程池状态是否是 TERMINATED
boolean isTerminated();

// 调用shutdown 后,由于调用线程并不会等待所有任务运行结束,因此如果它想在线程池 TERMINATED 后做些事情,可以利用此方法等待
boolean awaitTermination(long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException;

5 任务调度线程池–Timer

在任务调度线程池功能加入之前,可以使用 java.util.Timer 来实现定时功能,Timer 的优点在于简单易用,但由于所有任务都是由同一个线程来调度,因此所有任务都是串行执行的,同一时间只能有一个任务在执行,前一个任务的延迟或异常都将会影响到之后的任务。

Timer 案例:

   public static void main(String[] args) {

        Timer timer = new Timer();
        TimerTask task1 = new TimerTask() {
            @Override
            public void run() {
                log.info("task 1");
                sleep(2000);
            }
        };

        TimerTask task2 = new TimerTask() {
            @Override
            public void run() {
                log.info("task 2");
            }
        };

        /**
         * 使用 timer 添加两个任务,希望它们都在 1s 后执行
         * 但出于 timer 内只有一个线程来顺序执行队列中的任务,因此[任务1] 的延时,影响了了任务2的执行
         */
        log.info("主线程开始执行...");
        timer.schedule(task1, 1000);
        timer.schedule(task2, 1000);
    }

结果:发现任务2隔了两秒才执行,也就是 task1 和 task2 是串行执行的。

JUC并发编程(二)_第9张图片

假设task1执行过程中出错了,task2也不会执行:

public static void main(String[] args) {

        Timer timer = new Timer();
        TimerTask task1 = new TimerTask() {
            @Override
            public void run() {
                log.info("task 1");
                int i = 1/0;
            }
        };

        TimerTask task2 = new TimerTask() {
            @Override
            public void run() {
                log.info("task 2");
            }
        };

        log.info("主线程开始执行...");
        timer.schedule(task1, 1000);
        timer.schedule(task2, 1000);
    }

结果:发现 task2 根本就没执行。再次证明task是串行执行的。
JUC并发编程(二)_第10张图片

6 任务调度线程池–ScheduledThreadPoolExecutor

Timer 案例:

    public static void main(String[] args) {

        ScheduledExecutorService pool = Executors.newScheduledThreadPool(2);

        pool.schedule(() -> {
            log.info("task1 执行");
            sleep(1000);
        }, 1, TimeUnit.SECONDS);

        pool.schedule(() -> {
            log.info("task2 执行");
        }, 1, TimeUnit.SECONDS);

    }

结果:发现两个task是同时执行的。

在这里插入图片描述

假设task1也出错了,task2也会正常执行:

    public static void main(String[] args) {

        ScheduledExecutorService pool = Executors.newScheduledThreadPool(1);

        pool.schedule(() -> {
            log.info("task1 执行");
            int i = 1 / 0;
        }, 1, TimeUnit.SECONDS);

        pool.schedule(() -> {
            log.info("task2 执行");
        }, 1, TimeUnit.SECONDS);

    }

结果:task1和task2都正常执行。
在这里插入图片描述

对于线程池的异常,需要自行主动进行捕获。













每天都在更新。。。。

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