并发编程网 - ifeve.com

以前分享的ppt，介绍了java7里的fork-join框架；

从slideshare下载，或从微盘下载

work-stealing在很多框架里都出现过，从两张图能大致看明白：

因最近hashmap误用引起的死循环又发生了一些案例，左耳朵浩子写了一篇blog 疫苗：Java HashMap的死循环，看了一下，大家的分析如出一辙。这篇blog也是好几年前写的了，之前在平台技术部的博客上贴过，随着组织结构的调整，那个博客可能不再维护，把这篇文章在这儿也保存一下。

李鹏同学在blog里写了篇关于HashMap死锁模拟的文章: http://blog.csdn.net/madding/archive/2010/08/25/5838477.aspx 做个纠正,那个不是死锁问题,而是死循环。

这个问题,我们以前讨论过。 校长之前的博客和淘宝的毕玄的《分布式Java应用:基础与实践》一书中都提到过 velocity导致cpu 100% 的bug,起因是HashMap的使用不当所致。

阅读全文

经过之前的铺垫，现在可以进入正题了。
我们关注的操作有：get，put，remove 这3个操作。

对于哈希表，Java中采用链表的方式来解决hash冲突的。
一个HashMap的数据结构看起来类似下图：

实现了同步的HashTable也是这样的结构，它的同步使用锁来保证的，并且所有同步操作使用的是同一个锁对象。这样若有n个线程同时在get时，这n个线程要串行的等待来获取锁。

阅读全文

原文是09年时写的，在公司的邮件列表发过，同事一粟 和清英 创建的并发编程网 对这方面概念和实战有更好的文章，贴出来仅供参考。pdf格式在：http://www.slideshare.net/hongjiang/concurrent-hashmap 可以获取

ConcurrentHashMap是Java5中新增加的一个线程安全的Map集合，可以用来替代HashTable。对于ConcurrentHashMap是如何提高其效率的，可能大多人只是知道它使用了多个锁代替HashTable中的单个锁，也就是锁分离技术（Lock Stripping）。实际上，ConcurrentHashMap对提高并发方面的优化，还有一些其它的技巧在里面（比如你是否知道在get操作的时候，它是否也使用了锁来保护？）。

我会试图用通俗一点的方法讲解一下 ConcurrentHashMap的实现方式，不过因为水平有限，在整理这篇文档的过程中，发现了更多自己未曾深入思考过的地方，使得我不得不从新调整了自己的讲解方式。我假设受众者大多是对Java存储模型(JMM)认识并不很深的（我本人也是）。如果我们不断的对ConcurrentHashMap中一些实现追问下去，最终还是要归到JMM层面甚至更底层的。这篇文章的关注点主要在同步方面，并不去分析HashMap中的一些数据结构方面的实现。

阅读全文

一个抽取器的例子

目前List的序列模式(sequence pattern)可以支持对前边若干元素的匹配，比如：List(1,2,3,_*)，如果想要实现 List(_*, lastEle) 这样的形式，就需要通过自定义一个抽取器来实现了

// 自定义Extractor
object Append {
    // 接受List结构
    def unapply[A] (l: List[A]) = {
        // 返回Tuple2：前边的若干元素和最后一个元素
        Some( (l.init, l.last) )
    }
}

抽取器里的unapply方法，入参对应你想要进行匹配的对象，出参则是解构后的元素。
比如 list match { case Append(x,y) => } 里面的list对应unapply的入参，x,y对应unapply方法的出参。

阅读全文

在第一篇讲述构造器模式匹配的时候给出过tree的例子，因为tree的数据结构很适合用构造器模式来解构。这次再看另一个例子。

scala里的List是个典型的很适用模式匹配的结构，它的接口和数据定义非常凝练。现在我们假设需要一个与List结构正好相反的结构MyList。

List由2部分组成，[head, tail]，其中的head是元素本身，而tail则是List类型，也就是一种递归结构。
MyList也由2部分组成 [init, last]，其中last是元素本身，而init则是MyList类型。(与List正好颠倒)

// 定义抽象类
abstract class MyList[+A]

// 具体子类，数据由两部分组成:init,last
case class Cons[B] (init:MyList[B], last:B) extends MyList[B]

// 元素为空的MyList单例对象，类似 Nil
case object Empty extends MyList[Nothing]

阅读全文

我们在第二篇文章里曾提到过：

本质上case class是个语法糖，对你的类构造参数增加了getter访问，还有toString, hashCode, equals 等方法； 最重要的是帮你实现了一个伴生对象，这个伴生对象里定义了apply方法和unapply方法。

现在我们来详细的分析一下case class，对一个简单的样本类

case class B()

阅读全文

在for表达式中

for(x <- collection) { balabala } 

直觉上以为 x 就是个用于迭代每一个元素的局部变量。

我们看一些例子：

scala> for(i <- List(1,2,3) ) {println(i)}

// 看看语法树  
scala> tb.parse("for(i <- List(1,2,3) ) {println(i)}")
res2: tb.u.Tree = List(1, 2, 3).foreach(((i) => println(i)))

阅读全文

感谢支付宝同事【寒泉子】的投稿

attach是什么

在讲这个之前，我们先来点大家都知道的东西，当我们感觉线程一直卡在某个地方，想知道卡在哪里，首先想到的是进行线程dump，而常用的命令是jstack <pid>，我们就可以看到如下线程栈了

阅读全文

原文链接，译文连接，译者：梁海舰，校对：李任

注意，我将在这篇文章中说一些关于“无锁”和“无等待”算法的坏话。在我们开始之前，让我来问你一个问题：

你之前有过需要无锁算法来解决问题吗？为什么必须使用无锁算法来解决？
阅读全文

原文链接，译文链接，译者：雷哥，饶命，校对：李任

现代社会是并行的：多核、网络、云计算、用户负载，并发技术对此有用。

Go语言支持并发，它提供了：并发执行（goroutines），同步和消息（channels）和多路并发控制（select）。
当Go声称是并发时，人们说：“并发很酷！耶，我可以并行运行了！”，但这是个错误的。因为很多人都不了解他们间的差别。“我用四个处理器来做质数筛选，但是更慢了。”

并发(Concurrency)：以可独立执行的进程集合的方式编程（进程是出了名的难定义，这里是通常意义上的进程，不是Linux进程）

并行(Parallelism)：以可同时执行的（可能相关的）计算指令方式编程。

两者的区别：并发是同时处理(dealing)很多的事情，并行是同时做(doing)很多的事情。不同，但也相关。一个是关于代码结构，一个是关于代码执行。并发为可能的（不是必须的）并行问题提供了一种解决方案。
阅读全文

原文链接 译文链接 译者：沈义扬，校对：丁一

连接器[Joiner]

用分隔符把字符串序列连接起来也可能会遇上不必要的麻烦。如果字符串序列中含有null，那连接操作会更难。Fluent风格的Joiner让连接字符串更简单。

[code lang=”java”]
Joiner joiner = Joiner.on("; ").skipNulls();
return joiner.join("Harry", null, "Ron", "Hermione");
[/code]

上述代码返回”Harry; Ron; Hermione”。另外，useForNull(String)方法可以给定某个字符串来替换null，而不像skipNulls()方法是直接忽略null。 Joiner也可以用来连接对象类型，在这种情况下，它会把对象的toString()值连接起来。

[code lang=”java”]
Joiner.on(",").join(Arrays.asList(1, 5, 7)); // returns "1,5,7"
[/code]

警告：joiner实例总是不可变的。用来定义joiner目标语义的配置方法总会返回一个新的joiner实例。这使得joiner实例都是线程安全的，你可以将其定义为static final常量。
阅读全文

原文链接 译文链接 译者：沈义扬，校对：丁一

注意事项

截至JDK7，Java中也只能通过笨拙冗长的匿名类来达到近似函数式编程的效果。预计JDK8中会有所改变，但Guava现在就想给JDK5以上用户提供这类支持。

过度使用Guava函数式编程会导致冗长、混乱、可读性差而且低效的代码。这是迄今为止最容易（也是最经常）被滥用的部分，如果你想通过函数式风格达成一行代码，致使这行代码长到荒唐，Guava团队会泪流满面。

比较如下代码：

[code lang=”java”]
Function<String, Integer> lengthFunction = new Function<String, Integer>() {
public Integer apply(String string) {
return string.length();
}
};
Predicate<String> allCaps = new Predicate<String>() {
public boolean apply(String string) {
return CharMatcher.JAVA_UPPER_CASE.matchesAllOf(string);
}
};
Multiset<Integer> lengths = HashMultiset.create(
 Iterables.transform(Iterables.filter(strings, allCaps), lengthFunction));
[/code]

或FluentIterable的版本

[code lang=”java”]
Multiset<Integer> lengths = HashMultiset.create(
FluentIterable.from(strings)
.filter(new Predicate<String>() {
public boolean apply(String string) {
return CharMatcher.JAVA_UPPER_CASE.matchesAllOf(string);
}
})
.transform(new Function<String, Integer>() {
public Integer apply(String string) {
return string.length();
}
}));
[/code]

还有

[code lang=”java”]
Multiset<Integer> lengths = HashMultiset.create();
for (String string : strings) {
if (CharMatcher.JAVA_UPPER_CASE.matchesAllOf(string)) {
lengths.add(string.length());
}
}
[/code]

即使用了静态导入，甚至把Function和Predicate的声明放到别的文件，第一种代码实现仍然不简洁，可读性差并且效率较低。
阅读全文

版权声明：本文为本作者原创文章，转载请注明出处。感谢 码梦为生| 刘锟洋 的投稿

今天看到 这篇文章：您还有心跳吗？超时机制分析   觉得挺有意思，有兴趣的同学可以先看看他的文章，简单记录了下自己的一个想法，无论好坏，权当参与讨论，共同进步吧。

原文地址 ，译文链接，译者：张军，校对：梁海舰

无锁(完全同步)

想象一下，一个无锁算法或数据结构有一个方法，这个方法所有执行过程都需要同步。假设在单线程模式下这个方法每次调用需要10ns，而每增加一个线程调用这个方法，将在同步状态(变量)上产生争用。
很显然，如果只有一个线程，每次调用该方法到返回平均时间都为10ns，我们称之为：每10ns完成的任务数；如果你增加更多的线程，他们将会增加其他线程执行完成的时间，这是因为同一时刻只有一个线程能获得锁；
记住，无锁(Lock-Free)保证一个线程可以执行，但没说是哪一个，并且在当前这个特定的例子中，每次只有一个线程可以执行(完成任务)，其他线程不得不从头开始：
阅读全文