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如何成为一位「不那么差」的程序员

前言

已经记不清有多少读者问过:

博主,你是怎么学习的?像我这样的情况有啥好的建议嘛?

也不知道啥时候我居然成人生导师了。当然我不排斥这些问题,和大家交流都是学习的过程。

因此也许诺会准备一篇关于学习方面的文章;所以本文其实准备了很久,篇幅较长,大家耐心看完希望能有收获。

以下内容仅代表我从业以来所积累的相关经验,我会从硬技能、软实力这些方面尽量阐述我所认为的 “不那么差的程序员” 应当做到哪些技能。

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如何优雅的使用和理解线程池

前言

平时接触过多线程开发的童鞋应该都或多或少了解过线程池,之前发布的《阿里巴巴 Java 手册》里也有一条:

可见线程池的重要性。

简单来说使用线程池有以下几个目的:

  • 线程是稀缺资源,不能频繁的创建。
  • 解耦作用;线程的创建于执行完全分开,方便维护。
  • 应当将其放入一个池子中,可以给其他任务进行复用。

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Guava 源码分析(Cache 原理【二阶段】)

前言

在上文「Guava 源码分析(Cache 原理)」中分析了 Guava Cache 的相关原理。

文末提到了回收机制、移除时间通知等内容,许多朋友也挺感兴趣,这次就这两个内容再来分析分析。

在开始之前先补习下 Java 自带的两个特性,Guava 中都有具体的应用。

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我的阿里面试之路

前言

最近有些朋友在面试阿里,加上 Java-Interview 项目的原因也有小伙伴和我讨论,近期也在负责部门的招牌,这让我想起年初那段长达三个月的奇葩面试经历?。

本来没想拿出来说的,毕竟最后也没成。但由于那几个月的经历让我了解到了大厂的工作方式、对候选同学的考察重点以及面试官的套路等都有了全新的认识。

当然最重要的是这段时间的查漏补缺也让自己精进不少。

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深度解析Java线程池的异常处理机制

作者:aCoder2013 首发博客地址:https://github.com/aCoder2013/blog/issues/3

前言

今天小伙伴遇到个小问题,线程池提交的任务如果没有catch异常,那么会抛到哪里去,之前倒是没研究过,本着实事求是的原则,看了一下代码。

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Java Fork/Join框架

原文链接:A Java Fork/Join Framework(PDF) – Doug Lea

译序

Doug Lea 大神关于Java 7引入的他写的Fork/Join框架的论文。

响应式编程Reactive Programming / RP)作为一种范式在整个业界正在逐步受到认可和落地,是对过往系统的业务需求理解梳理之后对系统技术设计/架构模式的提升总结。Java作为一个成熟平台,对于趋势一向有些稳健的接纳和跟进能力,有着令人惊叹的生命活力:

  1. Java 7提供了ForkJoinPool,支持了Java 8提供的Stream
  2. 另外Java 8还提供了Lamda(有效地表达和使用RP需要FP的语言构件和理念)。
  3. 有了前面的这些稳健但不失时机的准备,在Java 9中提供了面向RP的官方Flow API,实际上是直接把Reactive Streams的接口加在Java标准库中,即Reactive Streams规范转正了,Reactive StreamsRP的基础核心组件。Flow API标志着RP由集市式的自由探索阶段 向 教堂式的统一使用的转变。

通过上面这些说明,可以看到ForkJoinPool的基础重要性。

对了,另外提一下Java 9Flow API@author也是 Doug Lee 哦~

PS:基于Alex/萧欢 翻译、方腾飞 校对的译文稿:Java Fork Join 框架,补译『结论』之后3节,调整了格式和一些用词,整理成完整的译文。译文源码在GitHub的这个仓库中,可以提交Issue/Fork后提交代码来建议/指正。

0. 摘要

这篇论文描述了Fork/Join框架的设计、实现以及性能,这个框架通过(递归的)把问题划分为子任务,然后并行的执行这些子任务,等所有的子任务都结束的时候,再合并最终结果的这种方式来支持并行计算编程。总体的设计参考了为Cilk设计的work-stealing框架。就设计层面来说主要是围绕如何高效的去构建和管理任务队列以及工作线程来展开的。性能测试的数据显示良好的并行计算程序将会提升大部分应用,同时也暗示了一些潜在的可以提升的空间。

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JAVA互斥锁(synchronized&Lock):行为分析及源码

JVM中有这样一段注释:

// The base-class, PlatformEvent, is platform-specific while the ParkEvent is
// platform-independent.  PlatformEvent provides park(), unpark(), etc., and
// is abstract -- that is, a PlatformEvent should never be instantiated except
// as part of a ParkEvent.
// Equivalently we could have defined a platform-independent base-class that
// exported Allocate(), Release(), etc.  The platform-specific class would extend
// that base-class, adding park(), unpark(), etc.
//
// A word of caution: The JVM uses 2 very similar constructs:
// 1. ParkEvent are used for Java-level "monitor" synchronization.
// 2. Parkers are used by JSR166-JUC park-unpark.
//
// We'll want to eventually merge these redundant facilities and use ParkEvent.

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现代化的缓存设计方案

原文地址  译者:简直

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缓存是提升性能的通用方法,现在大多数的缓存实现都使用了经典的技术。这篇文章中,我们会发掘 Caffeine 中的现代化的实现方法。Caffeine 是一个开源的 Java 缓存库,它能提供高命中率和出色的并发能力。期望读者们能被这些想法激发,进而将它们应用到任何你喜欢的编程语言中。

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小规模的流处理框架.Part 2: RxJava 1.x/2.x

原文链接 作者:Tomasz Nurkiewicz 译者:simonwang
part 1: thread pools中,我们设计并实现了一个相对简单的实时处理events的系统。在阅读本文之前你应该确保已经读懂了Part1的那篇文章,这里重新阐述一遍系统的设计要求:
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小规模的流处理框架.Part 1: thread pools

原文链接 作者:Tomasz Nurkiewicz 译者:simonwang
(译者:强力推荐这篇文章,作者设计了一个用于小流量的流式数据处理框架,并详细给出了每一个需要注意的设计细节,对比了不同设计方案的优缺点,能够让你对流处理过程,某些设计模式和设计原则以及指标度量工具有一个更深刻的认识!)
GeeCON 2016上我为我的公司准备了一个编程竞赛,这次的任务是设计并实现一个能够满足以下要求的系统:
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ExecutorService-10个要诀和技巧

原文链接 作者:Tomasz Nurkiewicz    译者:simonwang

ExecutorService抽象概念自Java5就已经提出来了,现在是2014年。顺便提醒一下:Java5和Java6都已不被支持,Java7在半年内也将会这样。我提出这个的原因是许多Java程序员仍然不能完全明白ExecutorService到底是怎样工作的。还有很多地方要去学习,今天我会分享一些很少人知道的特性和实践。然而这篇文章仍然是面向中等程序员的,没什么特别高级的地方。

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戏(细)说Executor框架线程池任务执行全过程(下)

原文链接:   首发表于infoq.com 2015年6月

上一篇文章中通过引入的一个例子介绍了在Executor框架下,提交一个任务的过程,这个过程就像我们老大的老大要找个老大来执行一个任务那样简单。并通过剖析ExecutorService的一种经典实现ThreadPoolExecutor来分析接收任务的主要逻辑,发现ThreadPoolExecutor的工作思路和我们带项目的老大的工作思路完全一致。在本文中我们将继续后面的步骤,着重描述下任务执行的过程和任务执行结果获取的过程。会很容易发现,这个过程我们更加熟悉,因为正是每天我们工作的过程。除了ThreadPoolExecutor的内部类Worker外,对执行内容和执行结果封装的FutureTask的表现是这部分着重需要了解的。

为了连贯期间,内容的编号延续上篇。

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戏(细)说Executor框架线程池任务执行全过程(上)

原文链接   归档下发表于infoq.com 2015年6月的两篇文章。

内容综述

基于Executor接口中将任务提交和任务执行解耦的设计,ExecutorService和其各种功能强大的实现类提供了非常简便方式来提交任务并获取任务执行结果,封装了任务执行的全部过程。本文尝试通过对j.u.c.下该部分源码的解析以ThreadPoolExecutor为例来追踪任务提交、执行、获取执行结果的整个过程。为了避免陷入枯燥的源码解释,将该过程和过程中涉及的角色与我们工作中的场景和场景中涉及的角色进行映射,力图生动和深入浅出。

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Java8并发教程:Threads和Executors

原文地址  原文作者:Benjamin Winterberg 译者:张坤

欢迎阅读我的Java8并发教程的第一部分。这份指南将会以简单易懂的代码示例来教给你如何在Java8中进行并发编程。这是一系列教程中的第一部分。在接下来的15分钟,你将会学会如何通过线程,任务(tasks)和 exector services来并行执行代码。

  • 第一部分:Threads和Executors
  • 第二部分:同步和锁

并发在Java5中首次被引入并在后续的版本中不断得到增强。在这篇文章中介绍的大部分概念同样适用于以前的Java版本。不过我的代码示例聚焦于Java8,大量使用lambda表达式和其他新特性。如果你对lambda表达式不属性,我推荐你首先阅读我的Java 8 教程

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并发编程模型

原文链接 作者: Jakob Jenkov 译者: 林威建 [weakielin@gmail.com]

并发系统可以采用多种并发编程模型来实现。并发模型指定了系统中的线程如何通过协作来完成分配给它们的作业。不同的并发模型采用不同的方式拆分作业,同时线程间的协作和交互方式也不相同。这篇并发模型教程将会较深入地介绍目前(2015年,本文撰写时间)比较流行的几种并发模型。
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