黑马B站八股文学习笔记
视频地址：https://www.yuque.com/linxun-bpyj0/linxun/vy91es9lyg7kbfnr
大纲
基础篇
基础篇要点：算法、数据结构、基础设计模式
1. 二分查找
要求
- 能够用自己语言描述二分查找算法
- 能够手写二分查找代码
- 能够解答一些变化后的考法
算法描述
- 前提：有已排序数组 A（假设已经做好）
- 定义左边界 L、右边界 R，确定搜索范围，循环执行二分查找（3、4两步）
- 获取中间索引 M = Floor((L+R) /2)
- 中间索引的值 A[M] 与待搜索的值 T 进行比较
① A[M] == T 表示找到，返回中间索引
② A[M] > T，中间值右侧的其它元素都大于 T，无需比较，中间索引左边去找，M - 1 设置为右边界，重新查找
③ A[M] < T，中间值左侧的其它元素都小于 T，无需比较，中间索引右边去找， M + 1 设置为左边界，重新查找 - 当 L > R 时，表示没有找到，应结束循环
更形象的描述请参考：binary_search.html
算法实现
public static int binarySearch(int[] a, int t) {
int l = 0, r = a.length - 1, m;
while (l <= r) {
m = (l + r) / 2;
if (a[m] == t) {
return m;
} else if (a[m] > t) {
r = m - 1;
} else {
l = m + 1;
}
}
return -1;
}
测试代码
public static void main(String[] args) {
int[] array = {1, 5, 8, 11, 19, 22, 31, 35, 40, 45, 48, 49, 50};
int target = 47;
int idx = binarySearch(array, target);
System.out.println(idx);
}
解决整数溢出问题
当 l 和 r 都较大时，l + r 有可能超过整数范围，造成运算错误，解决方法有两种：
int m = l + (r - l) / 2;
还有一种是：
int m = (l + r) >>> 1;
其它考法
- 有一个有序表为 1,5,8,11,19,22,31,35,40,45,48,49,50 当二分查找值为 48 的结点时，查找成功需要比较的次数
- 使用二分法在序列 1,4,6,7,15,33,39,50,64,78,75,81,89,96 中查找元素 81 时，需要经过（ ）次比较
- 在拥有128个元素的数组中二分查找一个数，需要比较的次数最多不超过多少次
对于前两个题目，记得一个简要判断口诀：奇数二分取中间，偶数二分取中间靠左。对于后一道题目，需要知道公式：
其中 n 为查找次数，N 为元素个数
2. 冒泡排序
要求
- 能够用自己语言描述冒泡排序算法
- 能够手写冒泡排序代码
- 了解一些冒泡排序的优化手段
算法描述
- 依次比较数组中相邻两个元素大小，若 a[j] > a[j+1]，则交换两个元素，两两都比较一遍称为一轮冒泡，结果是让最大的元素排至最后
- 重复以上步骤，直到整个数组有序
更形象的描述请参考：bubble_sort.html
算法实现
public static void bubble(int[] a) {
for (int j = 0; j < a.length - 1; j++) {
// 一轮冒泡
boolean swapped = false; // 是否发生了交换
for (int i = 0; i < a.length - 1 - j; i++) {
System.out.println("比较次数" + i);
if (a[i] > a[i + 1]) {
Utils.swap(a, i, i + 1);
swapped = true;
}
}
System.out.println("第" + j + "轮冒泡"
+ Arrays.toString(a));
if (!swapped) {
break;
}
}
}
- 优化点1：每经过一轮冒泡，内层循环就可以减少一次
- 优化点2：如果某一轮冒泡没有发生交换，则表示所有数据有序，可以结束外层循环
进一步优化
public static void bubble_v2(int[] a) {
int n = a.length - 1;
while (true) {
int last = 0; // 表示最后一次交换索引位置
for (int i = 0; i < n; i++) {
System.out.println("比较次数" + i);
if (a[i] > a[i + 1]) {
Utils.swap(a, i, i + 1);
last = i;
}
}
n = last;
System.out.println("第轮冒泡"
+ Arrays.toString(a));
if (n == 0) {
break;
}
}
}
- 每轮冒泡时，最后一次交换索引可以作为下一轮冒泡的比较次数，如果这个值为零，表示整个数组有序，直接退出外层循环即可
3. 选择排序
要求
- 能够用自己语言描述选择排序算法
- 能够比较选择排序与冒泡排序
- 理解非稳定排序与稳定排序
算法描述
- 将数组分为两个子集，排序的和未排序的，每一轮从未排序的子集中选出最小的元素，放入排序子集
- 重复以上步骤，直到整个数组有序
更形象的描述请参考：selection_sort.html
算法实现
public static void selection(int[] a) {
for (int i = 0; i < a.length - 1; i++) {
// i 代表每轮选择最小元素要交换到的目标索引
int s = i; // 代表最小元素的索引
for (int j = s + 1; j < a.length; j++) {
if (a[s] > a[j]) { // j 元素比 s 元素还要小, 更新 s
s = j;
}
}
if (s != i) {
swap(a, s, i);
}
System.out.println(Arrays.toString(a));
}
}
- 优化点：为减少交换次数，每一轮可以先找最小的索引，在每轮最后再交换元素
与冒泡排序比较
- 二者平均时间复杂度都是
- 选择排序一般要快于冒泡，因为其交换次数少
- 但如果集合有序度高，冒泡优于选择
- 冒泡属于稳定排序算法，而选择属于不稳定排序
-
- 稳定排序指，按对象中不同字段进行多次排序，不会打乱同值元素的顺序
- 不稳定排序则反之
稳定排序与不稳定排序
System.out.println("=================不稳定================");
Card[] cards = getStaticCards();
System.out.println(Arrays.toString(cards));
selection(cards, Comparator.comparingInt((Card a) -> a.sharpOrder).reversed());
System.out.println(Arrays.toString(cards));
selection(cards, Comparator.comparingInt((Card a) -> a.numberOrder).reversed());
System.out.println(Arrays.toString(cards));
System.out.println("=================稳定=================");
cards = getStaticCards();
System.out.println(Arrays.toString(cards));
bubble(cards, Comparator.comparingInt((Card a) -> a.sharpOrder).reversed());
System.out.println(Arrays.toString(cards));
bubble(cards, Comparator.comparingInt((Card a) -> a.numberOrder).reversed());
System.out.println(Arrays.toString(cards));
都是先按照花色排序（♠♥♣♦），再按照数字排序（AKQJ…）
- 不稳定排序算法按数字排序时，会打乱原本同值的花色顺序
[[♠7], [♠2], [♠4], [♠5], [♥2], [♥5]]
[[♠7], [♠5], [♥5], [♠4], [♥2], [♠2]]
原来 ♠2 在前 ♥2 在后，按数字再排后，他俩的位置变了
- 稳定排序算法按数字排序时，会保留原本同值的花色顺序，如下所示 ♠2 与 ♥2 的相对位置不变
[[♠7], [♠2], [♠4], [♠5], [♥2], [♥5]]
[[♠7], [♠5], [♥5], [♠4], [♠2], [♥2]]
4. 插入排序
要求
- 能够用自己语言描述插入排序算法
- 能够比较插入排序与选择排序
算法描述
- 将数组分为两个区域，排序区域和未排序区域，每一轮从未排序区域中取出第一个元素，插入到排序区域（需保证顺序）
- 重复以上步骤，直到整个数组有序
更形象的描述请参考：insertion_sort.html
算法实现
// 修改了代码与希尔排序一致
public static void insert(int[] a) {
// i 代表待插入元素的索引
for (int i = 1; i < a.length; i++) {
int t = a[i]; // 代表待插入的元素值
int j = i;
System.out.println(j);
while (j >= 1) {
if (t < a[j - 1]) { // j-1 是上一个元素索引，如果 > t，后移
a[j] = a[j - 1];
j--;
} else { // 如果 j-1 已经 <= t, 则 j 就是插入位置
break;
}
}
a[j] = t;
System.out.println(Arrays.toString(a) + " " + j);
}
}
与选择排序比较
- 二者平均时间复杂度都是
- 大部分情况下，插入都略优于选择
- 有序集合插入的时间复杂度为
- 插入属于稳定排序算法，而选择属于不稳定排序
提示
插入排序通常被同学们所轻视，其实它的地位非常重要。小数据量排序，都会优先选择插入排序
5. 希尔排序
要求
- 能够用自己语言描述希尔排序算法
算法描述
- 首先选取一个间隙序列，如 (n/2，n/4 … 1)，n 为数组长度
- 每一轮将间隙相等的元素视为一组，对组内元素进行插入排序，目的有二
① 少量元素插入排序速度很快
② 让组内值较大的元素更快地移动到后方 - 当间隙逐渐减少，直至为 1 时，即可完成排序
更形象的描述请参考：shell_sort.html
算法实现
private static void shell(int[] a) {
int n = a.length;
for (int gap = n / 2; gap > 0; gap /= 2) {
// i 代表待插入元素的索引
for (int i = gap; i < n; i++) {
int t = a[i]; // 代表待插入的元素值
int j = i;
while (j >= gap) {
// 每次与上一个间隙为 gap 的元素进行插入排序
if (t < a[j - gap]) { // j-gap 是上一个元素索引，如果 > t，后移
a[j] = a[j - gap];
j -= gap;
} else { // 如果 j-1 已经 <= t, 则 j 就是插入位置
break;
}
}
a[j] = t;
System.out.println(Arrays.toString(a) + " gap:" + gap);
}
}
}
参考资料
- https://en.wikipedia.org/wiki/Shellsort
6. 快速排序
要求
- 能够用自己语言描述快速排序算法
- 掌握手写单边循环、双边循环代码之一
- 能够说明快排特点
- 了解洛穆托与霍尔两种分区方案的性能比较
算法描述
- 每一轮排序选择一个基准点（pivot）进行分区
-
- 让小于基准点的元素的进入一个分区，大于基准点的元素的进入另一个分区
- 当分区完成时，基准点元素的位置就是其最终位置
- 在子分区内重复以上过程，直至子分区元素个数少于等于 1，这体现的是分而治之的思想 （divide-and-conquer）
- 从以上描述可以看出，一个关键在于分区算法，常见的有洛穆托分区方案、双边循环分区方案、霍尔分区方案
更形象的描述请参考：quick_sort.html
单边循环快排（lomuto 洛穆托分区方案）
- 选择最右元素作为基准点元素
- j 指针负责找到比基准点小的元素，一旦找到则与 i 进行交换
- i 指针维护小于基准点元素的边界，也是每次交换的目标索引
- 最后基准点与 i 交换，i 即为分区位置
public static void quick(int[] a, int l, int h) {
if (l >= h) {
return;
}
int p = partition(a, l, h); // p 索引值
quick(a, l, p - 1); // 左边分区的范围确定
quick(a, p + 1, h); // 左边分区的范围确定
}
private static int partition(int[] a, int l, int h) {
int pv = a[h]; // 基准点元素
int i = l;
for (int j = l; j < h; j++) {
if (a[j] < pv) {
if (i != j) {
swap(a, i, j);
}
i++;
}
}
if (i != h) {
swap(a, h, i);
}
System.out.println(Arrays.toString(a) + " i=" + i);
// 返回值代表了基准点元素所在的正确索引，用它确定下一轮分区的边界
return i;
}
双边循环快排（不完全等价于 hoare 霍尔分区方案）
- 选择最左元素作为基准点元素
- j 指针负责从右向左找比基准点小的元素，i 指针负责从左向右找比基准点大的元素，一旦找到二者交换，直至 i，j 相交
- 最后基准点与 i（此时 i 与 j 相等）交换，i 即为分区位置
要点
- 基准点在左边，并且要先 j 后 i
- while( i < j && a[j] > pv ) j–
- while ( i < j && a[i] <= pv ) i++
private static void quick(int[] a, int l, int h) {
if (l >= h) {
return;
}
int p = partition(a, l, h);
quick(a, l, p - 1);
quick(a, p + 1, h);
}
private static int partition(int[] a, int l, int h) {
int pv = a[l];
int i = l;
int j = h;
while (i < j) {
// j 从右找小的
while (i < j && a[j] > pv) {
j--;
}
// i 从左找大的
while (i < j && a[i] <= pv) {
i++;
}
swap(a, i, j);
}
swap(a, l, j);
System.out.println(Arrays.toString(a) + " j=" + j);
return j;
}
快排特点
- 平均时间复杂度是
，最坏时间复杂度
- 数据量较大时，优势非常明显
- 属于不稳定排序
洛穆托分区方案 vs 霍尔分区方案
- 霍尔的移动次数平均来讲比洛穆托少3倍
- https://qastack.cn/cs/11458/quicksort-partitioning-hoare-vs-lomuto
补充代码说明
- day01.sort.QuickSort3 演示了空穴法改进的双边快排，比较次数更少
- day01.sort.QuickSortHoare 演示了霍尔分区的实现
- day01.sort.LomutoVsHoare 对四种分区实现的移动次数比较
7. ArrayList
要求
- 掌握 ArrayList 扩容规则
扩容规则
- ArrayList() 会使用长度为零的数组
- ArrayList(int initialCapacity) 会使用指定容量的数组
- public ArrayList(Collection c) 会使用 c 的大小作为数组容量
- add(Object o) 首次扩容为 10，再次扩容为上次容量的 1.5 倍
- addAll(Collection c) 没有元素时，扩容为 Math.max(10, 实际元素个数)，有元素时为 Math.max(原容量 1.5 倍, 实际元素个数)
其中第 4 点必须知道，其它几点视个人情况而定
提示
- 测试代码见
day01.list.TestArrayList，这里不再列出 - 要注意的是，示例中用反射方式来更直观地反映 ArrayList 的扩容特征，但从 JDK 9 由于模块化的影响，对反射做了较多限制，需要在运行测试代码时添加 VM 参数
--add-opens java.base/java.util=ALL-UNNAMED方能运行通过，后面的例子都有相同问题
代码说明
- day01.list.TestArrayList#arrayListGrowRule 演示了 add(Object) 方法的扩容规则，输入参数 n 代表打印多少次扩容后的数组长度
8. Iterator
要求
- 掌握什么是 Fail-Fast、什么是 Fail-Safe
Fail-Fast 与 Fail-Safe
- ArrayList 是 fail-fast 的典型代表，遍历的同时不能修改，尽快失败
- CopyOnWriteArrayList 是 fail-safe 的典型代表，遍历的同时可以修改，原理是读写分离
提示
- 测试代码见
day01.list.FailFastVsFailSafe，这里不再列出
9. LinkedList
要求
- 能够说清楚 LinkedList 对比 ArrayList 的区别，并重视纠正部分错误的认知
LinkedList
- 基于双向链表，无需连续内存
- 随机访问慢（要沿着链表遍历）
- 头尾插入删除性能高
- 占用内存多
ArrayList
- 基于数组，需要连续内存
- 随机访问快（指根据下标访问）
- 尾部插入、删除性能可以，其它部分插入、删除都会移动数据，因此性能会低
- 可以利用 cpu 缓存，局部性原理
代码说明
- day01.list.ArrayListVsLinkedList#randomAccess 对比随机访问性能
- day01.list.ArrayListVsLinkedList#addMiddle 对比向中间插入性能
- day01.list.ArrayListVsLinkedList#addFirst 对比头部插入性能
- day01.list.ArrayListVsLinkedList#addLast 对比尾部插入性能
- day01.list.ArrayListVsLinkedList#linkedListSize 打印一个 LinkedList 占用内存
- day01.list.ArrayListVsLinkedList#arrayListSize 打印一个 ArrayList 占用内存
10. HashMap
要求
- 掌握 HashMap 的基本数据结构
- 掌握树化
- 理解索引计算方法、二次 hash 的意义、容量对索引计算的影响
- 掌握 put 流程、扩容、扩容因子
- 理解并发使用 HashMap 可能导致的问题
- 理解 key 的设计
1）基本数据结构
- 1.7 数组 + 链表
- 1.8 数组 + （链表 | 红黑树）
更形象的演示，见资料中的 hash-demo.jar，运行需要 jdk14 以上环境，进入 jar 包目录，执行下面命令
java -jar --add-exports java.base/jdk.internal.misc=ALL-UNNAMED hash-demo.jar
2）树化与退化
树化意义
- 红黑树用来避免 DoS 攻击，防止链表超长时性能下降，树化应当是偶然情况，是保底策略
- hash 表的查找，更新的时间复杂度是
，而红黑树的查找，更新的时间复杂度是
，TreeNode 占用空间也比普通 Node 的大，如非必要，尽量还是使用链表
- hash 值如果足够随机，则在 hash 表内按泊松分布，在负载因子 0.75 的情况下，长度超过 8 的链表出现概率是 0.00000006，树化阈值选择 8 就是为了让树化几率足够小
树化规则
- 当链表长度超过树化阈值 8 时，先尝试扩容来减少链表长度，如果数组容量已经 >=64，才会进行树化
退化规则
- 情况1：在扩容时如果拆分树时，树元素个数 <= 6 则会退化链表
- 情况2：remove 树节点时，若 root、root.left、root.right、root.left.left 有一个为 null ，也会退化为链表
3）索引计算
索引计算方法
- 首先，计算对象的 hashCode()
- 再进行调用 HashMap 的 hash() 方法进行二次哈希
-
- 二次 hash() 是为了综合高位数据，让哈希分布更为均匀
- 最后 & (capacity – 1) 得到索引
数组容量为何是 2 的 n 次幂
- 计算索引时效率更高：如果是 2 的 n 次幂可以使用位与运算代替取模
- 扩容时重新计算索引效率更高： hash & oldCap == 0 的元素留在原来位置 ，否则新位置 = 旧位置 + oldCap
注意
- 二次 hash 是为了配合 容量是 2 的 n 次幂 这一设计前提，如果 hash 表的容量不是 2 的 n 次幂，则不必二次 hash
- 容量是 2 的 n 次幂 这一设计计算索引效率更好，但 hash 的分散性就不好，需要二次 hash 来作为补偿，没有采用这一设计的典型例子是 Hashtable
4）put 与扩容
put 流程
- HashMap 是懒惰创建数组的，首次使用才创建数组
- 计算索引（桶下标）
- 如果桶下标还没人占用，创建 Node 占位返回
- 如果桶下标已经有人占用
-
- 已经是 TreeNode 走红黑树的添加或更新逻辑
- 是普通 Node，走链表的添加或更新逻辑，如果链表长度超过树化阈值，走树化逻辑
- 返回前检查容量是否超过阈值，一旦超过进行扩容
1.7 与 1.8 的区别
- 链表插入节点时，1.7 是头插法，1.8 是尾插法
- 1.7 是大于等于阈值且没有空位时才扩容，而 1.8 是大于阈值就扩容
- 1.8 在扩容计算 Node 索引时，会优化
扩容（加载）因子为何默认是 0.75f
- 在空间占用与查询时间之间取得较好的权衡
- 大于这个值，空间节省了，但链表就会比较长影响性能
- 小于这个值，冲突减少了，但扩容就会更频繁，空间占用也更多
5）并发问题
扩容死链（1.7 会存在）
1.7 源码如下：
void transfer(Entry[] newTable, boolean rehash) {
int newCapacity = newTable.length;
for (Entry e : table) {
while(null != e) {
Entry next = e.next;
if (rehash) {
e.hash = null == e.key ? 0 : hash(e.key);
}
int i = indexFor(e.hash, newCapacity);
e.next = newTable[i];
newTable[i] = e;
e = next;
}
}
}
- e 和 next 都是局部变量，用来指向当前节点和下一个节点
- 线程1（绿色）的临时变量 e 和 next 刚引用了这俩节点，还未来得及移动节点，发生了线程切换，由线程2（蓝色）完成扩容和迁移
- 线程2 扩容完成，由于头插法，链表顺序颠倒。但线程1 的临时变量 e 和 next 还引用了这俩节点，还要再来一遍迁移
- 第一次循环
-
- 循环接着线程切换前运行，注意此时 e 指向的是节点 a，next 指向的是节点 b
- e 头插 a 节点，注意图中画了两份 a 节点，但事实上只有一个（为了不让箭头特别乱画了两份）
- 当循环结束是 e 会指向 next 也就是 b 节点
- 第二次循环
-
- next 指向了节点 a
- e 头插节点 b
- 当循环结束时，e 指向 next 也就是节点 a
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-A3enIgab-1691920287269)()]
- 第三次循环
-
- next 指向了 null
- e 头插节点 a，a 的 next 指向了 b（之前 a.next 一直是 null），b 的 next 指向 a，死链已成
- 当循环结束时，e 指向 next 也就是 null，因此第四次循环时会正常退出
数据错乱（1.7，1.8 都会存在）
- 代码参考
day01.map.HashMapMissData，具体调试步骤参考视频
补充代码说明
- day01.map.HashMapDistribution 演示 map 中链表长度符合泊松分布
- day01.map.DistributionAffectedByCapacity 演示容量及 hashCode 取值对分布的影响
-
- day01.map.DistributionAffectedByCapacity#hashtableGrowRule 演示了 Hashtable 的扩容规律
- day01.sort.Utils#randomArray 如果 hashCode 足够随机，容量是否是 2 的 n 次幂影响不大
- day01.sort.Utils#lowSameArray 如果 hashCode 低位一样的多，容量是 2 的 n 次幂会导致分布不均匀
- day01.sort.Utils#evenArray 如果 hashCode 偶数的多，容量是 2 的 n 次幂会导致分布不均匀
- 由此得出对于容量是 2 的 n 次幂的设计来讲，二次 hash 非常重要
- day01.map.HashMapVsHashtable 演示了对于同样数量的单词字符串放入 HashMap 和 Hashtable 分布上的区别
6）key 的设计
key 的设计要求
- HashMap 的 key 可以为 null，但 Map 的其他实现则不然
- 作为 key 的对象，必须实现 hashCode 和 equals，并且 key 的内容不能修改（不可变）
- key 的 hashCode 应该有良好的散列性
如果 key 可变，例如修改了 age 会导致再次查询时查询不到
public class HashMapMutableKey {
public static void main(String[] args) {
HashMap map = new HashMap<>();
Student stu = new Student("张三", 18);
map.put(stu, new Object());
System.out.println(map.get(stu));
stu.age = 19;
System.out.println(map.get(stu));
}
static class Student {
String name;
int age;
public Student(String name, int age) {
this.name = name;
this.age = age;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public int getAge() {
return age;
}
public void setAge(int age) {
this.age = age;
}
@Override
public boolean equals(Object o) {
if (this == o) return true;
if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;
Student student = (Student) o;
return age == student.age && Objects.equals(name, student.name);
}
@Override
public int hashCode() {
return Objects.hash(name, age);
}
}
}
String 对象的 hashCode() 设计
- 目标是达到较为均匀的散列效果，每个字符串的 hashCode 足够独特
- 字符串中的每个字符都可以表现为一个数字，称为
，其中 i 的范围是 0 ~ n - 1
- 散列公式为：
- 31 代入公式有较好的散列特性，并且 31 * h 可以被优化为
-
- 即 $32 ∗h -h $
- 即
- 即
11. 单例模式
要求
- 掌握五种单例模式的实现方式
- 理解为何 DCL 实现时要使用 volatile 修饰静态变量
- 了解 jdk 中用到单例的场景
饿汉式
public class Singleton1 implements Serializable {
private Singleton1() {
if (INSTANCE != null) {
throw new RuntimeException("单例对象不能重复创建");
}
System.out.println("private Singleton1()");
}
private static final Singleton1 INSTANCE = new Singleton1();
public static Singleton1 getInstance() {
return INSTANCE;
}
public static void otherMethod() {
System.out.println("otherMethod()");
}
public Object readResolve() {
return INSTANCE;
}
}
- 构造方法抛出异常是防止反射破坏单例
readResolve()是防止反序列化破坏单例
枚举饿汉式
public enum Singleton2 {
INSTANCE;
private Singleton2() {
System.out.println("private Singleton2()");
}
@Override
public String toString() {
return getClass().getName() + "@" + Integer.toHexString(hashCode());
}
public static Singleton2 getInstance() {
return INSTANCE;
}
public static void otherMethod() {
System.out.println("otherMethod()");
}
}
- 枚举饿汉式能天然防止反射、反序列化破坏单例
懒汉式
public class Singleton3 implements Serializable {
private Singleton3() {
System.out.println("private Singleton3()");
}
private static Singleton3 INSTANCE = null;
// Singleton3.class
public static synchronized Singleton3 getInstance() {
if (INSTANCE == null) {
INSTANCE = new Singleton3();
}
return INSTANCE;
}
public static void otherMethod() {
System.out.println("otherMethod()");
}
}
- 其实只有首次创建单例对象时才需要同步，但该代码实际上每次调用都会同步
- 因此有了下面的双检锁改进
双检锁懒汉式
public class Singleton4 implements Serializable {
private Singleton4() {
System.out.println("private Singleton4()");
}
private static volatile Singleton4 INSTANCE = null; // 可见性，有序性
public static Singleton4 getInstance() {
if (INSTANCE == null) {
synchronized (Singleton4.class) {
if (INSTANCE == null) {
INSTANCE = new Singleton4();
}
}
}
return INSTANCE;
}
public static void otherMethod() {
System.out.println("otherMethod()");
}
}
为何必须加 volatile：
INSTANCE = new Singleton4()不是原子的，分成 3 步：创建对象、调用构造、给静态变量赋值，其中后两步可能被指令重排序优化，变成先赋值、再调用构造- 如果线程1 先执行了赋值，线程2 执行到第一个
INSTANCE == null时发现 INSTANCE 已经不为 null，此时就会返回一个未完全构造的对象
内部类懒汉式
public class Singleton5 implements Serializable {
private Singleton5() {
System.out.println("private Singleton5()");
}
private static class Holder {
static Singleton5 INSTANCE = new Singleton5();
}
public static Singleton5 getInstance() {
return Holder.INSTANCE;
}
public static void otherMethod() {
System.out.println("otherMethod()");
}
}
- 避免了双检锁的缺点
JDK 中单例的体现
- Runtime 体现了饿汉式单例
- Console 体现了双检锁懒汉式单例
- Collections 中的 EmptyNavigableSet 内部类懒汉式单例
- ReverseComparator.REVERSE_ORDER 内部类懒汉式单例
- Comparators.NaturalOrderComparator.INSTANCE 枚举饿汉式单例
并发篇
1. 线程状态
要求
- 掌握 Java 线程六种状态
- 掌握 Java 线程状态转换
- 能理解五种状态与六种状态两种说法的区别
六种状态及转换
分别是
- 新建
-
- 当一个线程对象被创建，但还未调用 start 方法时处于新建状态
- 此时未与操作系统底层线程关联
- 可运行
-
- 调用了 start 方法，就会由新建进入可运行
- 此时与底层线程关联，由操作系统调度执行
- 终结
-
- 线程内代码已经执行完毕，由可运行进入终结
- 此时会取消与底层线程关联
- 阻塞
-
- 当获取锁失败后，由可运行进入 Monitor 的阻塞队列阻塞，此时不占用 cpu 时间
- 当持锁线程释放锁时，会按照一定规则唤醒阻塞队列中的阻塞线程，唤醒后的线程进入可运行状态
- 等待
-
- 当获取锁成功后，但由于条件不满足，调用了 wait() 方法，此时从可运行状态释放锁进入 Monitor 等待集合等待，同样不占用 cpu 时间
- 当其它持锁线程调用 notify() 或 notifyAll() 方法，会按照一定规则唤醒等待集合中的等待线程，恢复为可运行状态
- 有时限等待
-
- 当获取锁成功后，但由于条件不满足，调用了 wait(long) 方法，此时从可运行状态释放锁进入 Monitor 等待集合进行有时限等待，同样不占用 cpu 时间
- 当其它持锁线程调用 notify() 或 notifyAll() 方法，会按照一定规则唤醒等待集合中的有时限等待线程，恢复为可运行状态，并重新去竞争锁
- 如果等待超时，也会从有时限等待状态恢复为可运行状态，并重新去竞争锁
- 还有一种情况是调用 sleep(long) 方法也会从可运行状态进入有时限等待状态，但与 Monitor 无关，不需要主动唤醒，超时时间到自然恢复为可运行状态
其它情况（只需了解）
- 可以用 interrupt() 方法打断等待、有时限等待的线程，让它们恢复为可运行状态
- park，unpark 等方法也可以让线程等待和唤醒
五种状态
五种状态的说法来自于操作系统层面的划分
- 运行态：分到 cpu 时间，能真正执行线程内代码的
- 就绪态：有资格分到 cpu 时间，但还未轮到它的
- 阻塞态：没资格分到 cpu 时间的
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- 涵盖了 java 状态中提到的阻塞、等待、有时限等待
- 多出了阻塞 I/O，指线程在调用阻塞 I/O 时，实际活由 I/O 设备完成，此时线程无事可做，只能干等
- 新建与终结态：与 java 中同名状态类似，不再啰嗦
2. 线程池
要求
- 掌握线程池的 7 大核心参数
七大参数
- corePoolSize 核心线程数目 - 池中会保留的最多线程数
- maximumPoolSize 最大线程数目 - 核心线程+救急线程的最大数目
- keepAliveTime 生存时间 - 救急线程的生存时间，生存时间内没有新任务，此线程资源会释放
- unit 时间单位 - 救急线程的生存时间单位，如秒、毫秒等
- workQueue - 当没有空闲核心线程时，新来任务会加入到此队列排队，队列满会创建救急线程执行任务
- threadFactory 线程工厂 - 可以定制线程对象的创建，例如设置线程名字、是否是守护线程等
- handler 拒绝策略 - 当所有线程都在繁忙，workQueue 也放满时，会触发拒绝策略
-
- 抛异常 java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.AbortPolicy
- 由调用者执行任务 java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy
- 丢弃任务 java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy
- 丢弃最早排队任务 java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy
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代码说明
day02.TestThreadPoolExecutor 以较为形象的方式演示了线程池的核心组成
3. wait vs sleep
要求
- 能够说出二者区别
一个共同点，三个不同点
共同点
- wait() ，wait(long) 和 sleep(long) 的效果都是让当前线程暂时放弃 CPU 的使用权，进入阻塞状态
不同点
- 方法归属不同
-
- sleep(long) 是 Thread 的静态方法
- 而 wait()，wait(long) 都是 Object 的成员方法，每个对象都有
- 醒来时机不同
-
- 执行 sleep(long) 和 wait(long) 的线程都会在等待相应毫秒后醒来
- wait(long) 和 wait() 还可以被 notify 唤醒，wait() 如果不唤醒就一直等下去
- 它们都可以被打断唤醒
- 锁特性不同（重点）
-
- wait 方法的调用必须先获取 wait 对象的锁，而 sleep 则无此限制
- wait 方法执行后会释放对象锁，允许其它线程获得该对象锁（我放弃 cpu，但你们还可以用）
- 而 sleep 如果在 synchronized 代码块中执行，并不会释放对象锁（我放弃 cpu，你们也用不了）
4. lock vs synchronized
要求
- 掌握 lock 与 synchronized 的区别
- 理解 ReentrantLock 的公平、非公平锁
- 理解 ReentrantLock 中的条件变量
三个层面
不同点
- 语法层面
-
- synchronized 是关键字，源码在 jvm 中，用 c++ 语言实现
- Lock 是接口，源码由 jdk 提供，用 java 语言实现
- 使用 synchronized 时，退出同步代码块锁会自动释放，而使用 Lock 时，需要手动调用 unlock 方法释放锁
- 功能层面
-
- 二者均属于悲观锁、都具备基本的互斥、同步、锁重入功能
- Lock 提供了许多 synchronized 不具备的功能，例如获取等待状态、公平锁、可打断、可超时、多条件变量
- Lock 有适合不同场景的实现，如 ReentrantLock， ReentrantReadWriteLock
- 性能层面
-
- 在没有竞争时，synchronized 做了很多优化，如偏向锁、轻量级锁，性能不赖
- 在竞争激烈时，Lock 的实现通常会提供更好的性能
公平锁
- 公平锁的公平体现
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- 已经处在阻塞队列中的线程（不考虑超时）始终都是公平的，先进先出
- 公平锁是指未处于阻塞队列中的线程来争抢锁，如果队列不为空，则老实到队尾等待
- 非公平锁是指未处于阻塞队列中的线程来争抢锁，与队列头唤醒的线程去竞争，谁抢到算谁的
- 公平锁会降低吞吐量，一般不用
条件变量
- ReentrantLock 中的条件变量功能类似于普通 synchronized 的 wait，notify，用在当线程获得锁后，发现条件不满足时，临时等待的链表结构
- 与 synchronized 的等待集合不同之处在于，ReentrantLock 中的条件变量可以有多个，可以实现更精细的等待、唤醒控制
代码说明
- day02.TestReentrantLock 用较为形象的方式演示 ReentrantLock 的内部结构
5. volatile
要求
- 掌握线程安全要考虑的三个问题
- 掌握 volatile 能解决哪些问题
原子性
- 起因：多线程下，不同线程的指令发生了交错导致的共享变量的读写混乱
- 解决：用悲观锁或乐观锁解决，volatile 并不能解决原子性
可见性
- 起因：由于编译器优化、或缓存优化、或 CPU 指令重排序优化导致的对共享变量所做的修改另外的线程看不到
- 解决：用 volatile 修饰共享变量，能够防止编译器等优化发生，让一个线程对共享变量的修改对另一个线程可见
有序性
- 起因：由于编译器优化、或缓存优化、或 CPU 指令重排序优化导致指令的实际执行顺序与编写顺序不一致
- 解决：用 volatile 修饰共享变量会在读、写共享变量时加入不同的屏障，阻止其他读写操作越过屏障，从而达到阻止重排序的效果
- 注意：
-
- volatile 变量写加的屏障是阻止上方其它写操作越过屏障排到 volatile 变量写之下
- volatile 变量读加的屏障是阻止下方其它读操作越过屏障排到 volatile 变量读之上
- volatile 读写加入的屏障只能防止同一线程内的指令重排
代码说明
- day02.threadsafe.AddAndSubtract 演示原子性
- day02.threadsafe.ForeverLoop 演示可见性
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- 注意：本例经实践检验是编译器优化导致的可见性问题
- day02.threadsafe.Reordering 演示有序性
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- 需要打成 jar 包后测试
- 请同时参考视频讲解
6. 悲观锁 vs 乐观锁
要求
- 掌握悲观锁和乐观锁的区别
对比悲观锁与乐观锁
- 悲观锁的代表是 synchronized 和 Lock 锁
-
- 其核心思想是【线程只有占有了锁，才能去操作共享变量，每次只有一个线程占锁成功，获取锁失败的线程，都得停下来等待】
- 线程从运行到阻塞、再从阻塞到唤醒，涉及线程上下文切换，如果频繁发生，影响性能
- 实际上，线程在获取 synchronized 和 Lock 锁时，如果锁已被占用，都会做几次重试操作，减少阻塞的机会
- 乐观锁的代表是 AtomicInteger，使用 cas 来保证原子性
-
- 其核心思想是【无需加锁，每次只有一个线程能成功修改共享变量，其它失败的线程不需要停止，不断重试直至成功】
- 由于线程一直运行，不需要阻塞，因此不涉及线程上下文切换
- 它需要多核 cpu 支持，且线程数不应超过 cpu 核数
代码说明
- day02.SyncVsCas 演示了分别使用乐观锁和悲观锁解决原子赋值
- 请同时参考视频讲解
7. Hashtable vs ConcurrentHashMap
要求
- 掌握 Hashtable 与 ConcurrentHashMap 的区别
- 掌握 ConcurrentHashMap 在不同版本的实现区别
更形象的演示，见资料中的 hash-demo.jar，运行需要 jdk14 以上环境，进入 jar 包目录，执行下面命令
java -jar --add-exports java.base/jdk.internal.misc=ALL-UNNAMED hash-demo.jar
Hashtable 对比 ConcurrentHashMap
- Hashtable 与 ConcurrentHashMap 都是线程安全的 Map 集合
- Hashtable 并发度低，整个 Hashtable 对应一把锁，同一时刻，只能有一个线程操作它
- ConcurrentHashMap 并发度高，整个 ConcurrentHashMap 对应多把锁，只要线程访问的是不同锁，那么不会冲突
ConcurrentHashMap 1.7
- 数据结构：
Segment(大数组) + HashEntry(小数组) + 链表，每个 Segment 对应一把锁，如果多个线程访问不同的 Segment，则不会冲突 - 并发度：Segment 数组大小即并发度，决定了同一时刻最多能有多少个线程并发访问。Segment 数组不能扩容，意味着并发度在 ConcurrentHashMap 创建时就固定了
- 索引计算
-
- 假设大数组长度是
，key 在大数组内的索引是 key 的二次 hash 值的高 m 位
- 假设小数组长度是
，key 在小数组内的索引是 key 的二次 hash 值的低 n 位
- 假设大数组长度是
- 扩容：每个小数组的扩容相对独立，小数组在超过扩容因子时会触发扩容，每次扩容翻倍
- Segment[0] 原型：首次创建其它小数组时，会以此原型为依据，数组长度，扩容因子都会以原型为准
ConcurrentHashMap 1.8
- 数据结构：
Node 数组 + 链表或红黑树，数组的每个头节点作为锁，如果多个线程访问的头节点不同，则不会冲突。首次生成头节点时如果发生竞争，利用 cas 而非 syncronized，进一步提升性能 - 并发度：Node 数组有多大，并发度就有多大，与 1.7 不同，Node 数组可以扩容
- 扩容条件：Node 数组满 3/4 时就会扩容
- 扩容单位：以链表为单位从后向前迁移链表，迁移完成的将旧数组头节点替换为 ForwardingNode
- 扩容时并发 get
-
- 根据是否为 ForwardingNode 来决定是在新数组查找还是在旧数组查找，不会阻塞
- 如果链表长度超过 1，则需要对节点进行复制（创建新节点），怕的是节点迁移后 next 指针改变
- 如果链表最后几个元素扩容后索引不变，则节点无需复制
- 扩容时并发 put
-
- 如果 put 的线程与扩容线程操作的链表是同一个，put 线程会阻塞
- 如果 put 的线程操作的链表还未迁移完成，即头节点不是 ForwardingNode，则可以并发执行
- 如果 put 的线程操作的链表已经迁移完成，即头结点是 ForwardingNode，则可以协助扩容
- 与 1.7 相比是懒惰初始化
- capacity 代表预估的元素个数，capacity / factory 来计算出初始数组大小，需要贴近
- loadFactor 只在计算初始数组大小时被使用，之后扩容固定为 3/4
- 超过树化阈值时的扩容问题，如果容量已经是 64，直接树化，否则在原来容量基础上做 3 轮扩容
8. ThreadLocal
要求
- 掌握 ThreadLocal 的作用与原理
- 掌握 ThreadLocal 的内存释放时机
作用
- ThreadLocal 可以实现【资源对象】的线程隔离，让每个线程各用各的【资源对象】，避免争用引发的线程安全问题
- ThreadLocal 同时实现了线程内的资源共享
原理
每个线程内有一个 ThreadLocalMap 类型的成员变量，用来存储资源对象
- 调用 set 方法，就是以 ThreadLocal 自己作为 key，资源对象作为 value，放入当前线程的 ThreadLocalMap 集合中
- 调用 get 方法，就是以 ThreadLocal 自己作为 key，到当前线程中查找关联的资源值
- 调用 remove 方法，就是以 ThreadLocal 自己作为 key，移除当前线程关联的资源值
ThreadLocalMap 的一些特点
- key 的 hash 值统一分配
- 初始容量 16，扩容因子 2/3，扩容容量翻倍
- key 索引冲突后用开放寻址法解决冲突
弱引用 key
ThreadLocalMap 中的 key 被设计为弱引用，原因如下
- Thread 可能需要长时间运行（如线程池中的线程），如果 key 不再使用，需要在内存不足（GC）时释放其占用的内存
内存释放时机
- 被动 GC 释放 key
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- 仅是让 key 的内存释放，关联 value 的内存并不会释放
- 懒惰被动释放 value
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- get key 时，发现是 null key，则释放其 value 内存
- set key 时，会使用启发式扫描，清除临近的 null key 的 value 内存，启发次数与元素个数，是否发现 null key 有关
- 主动 remove 释放 key，value
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- 会同时释放 key，value 的内存，也会清除临近的 null key 的 value 内存
- 推荐使用它，因为一般使用 ThreadLocal 时都把它作为静态变量（即强引用），因此无法被动依靠 GC 回收