原文地址 译者:olive（yhfolive@gmail.com）

1.wait（），notify（）和notifyAll（）的作用是什么？

• wait（）:使当前线程停止，直到另一个线程调用notify（）方法或notifyAll（）方法.。
• notify（）:唤醒这个对象的监视器上等待的一个线程。
• notifyAll（）:将引发wait（）状态的所有的线程变为就绪状态，所有的线程继续执行。这些线程将基于优先级以及基于JVM选择来执行。
• 注意：这三个方法在被调用之前必须获得对象的锁。 阅读全文

Java注解提供了关于代码的一些信息，但并不直接作用于它所注解的代码内容。在这个教程当中，我们将学习Java的注解，如何定制注解，注解的使用以及如何通过反射解析注解。

Java1.5引入了注解，当前许多java框架中大量使用注解，如Hibernate、Jersey、Spring。注解作为程序的元数据嵌入到程序当中。注解可以被一些解析工具或者是编译工具进行解析。我们也可以声明注解在编译过程或执行时产生作用。

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原文链接 原文作者：Dani Buiza 译者：Toien Liu  校对：深海

编者的话：注解是java的一个主要特性且每个java开发者都应该知道如何使用它。

我们已经在Java Code Geeks提供了丰富的教程, 如Creating Your Own Java Annotations, Java Annotations Tutorial with Custom Annotation 和 Java Annotations: Explored & Explained.

我们也有些文章是关于注解在不同类库中的应用，包括 Make your Spring Security @Secured annotations more DRY和 Java Annotations & A Real World Spring Example.

现在，是时候汇总这些和注解相关的信息到一篇文章了，祝大家阅读愉快。 阅读全文

原文链接  作者：Adrianos Dadis　译者：买蓉（sky.mairong@gmail.com）　校对：方腾飞

在高负载多线程应用中性能是非常重要的。为了达到更好的性能，开发者必须意识到并发的重要性。当我们需要使用并发时， 常常有一个资源必须被两个或多个线程共享。

在这种情况下，就存在一个竞争条件，也就是其中一个线程可以得到锁（锁与特定资源绑定），其他想要得到锁的线程会被阻塞。这个同步机制的实现是有代价的，为了向你提供一个好用的同步模型，JVM和操作系统都要消耗资源。有三个最重要的因素使并发的实现会消耗大量资源，它们是：

• 上下文切换
• 内存同步
• 阻塞

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前言

经过本系列的上半部分JDK1.8 AbstractQueuedSynchronizer的实现分析（上）的解读，相信很多读者已经对AbstractQueuedSynchronizer(下文简称AQS)的独占功能了然于胸，那么，这次我们再借助另一个工具类：CoutDownLatch，换个角度看看AQS的另外一个重要功能——共享功能的实现。

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本文首发在infoQ ：www.infoq.com/cn/articles/jdk1.8-abstractqueuedsynchronizer

前言：

Java中的FutureTask作为可异步执行任务并可获取执行结果而被大家所熟知，通常可以使用future.get()来获取线程的执行结果，在线程执行结束之前，get方法会一直阻塞状态，直到call()返回，其优点是使用线程异步执行任务的情况下还可以获取到线程的执行结果，但是FutureTask的以上功能却是依靠通过一个叫AbstractQueuedSynchronizer的类来实现，至少在JDK 1.5、JDK1.6版本是这样的（从1.7开始FutureTask已经被其作者Doug Lea修改为不再依赖AbstractQueuedSynchronizer实现了，这是JDK1.7的变化之一）。但是AbstractQueuedSynchronizer在JDK1.8中还有如下图所示的众多子类：

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原文地址 作者：Pedro Ramalhete，译者：叶磊，校对：周可人

在学术论文中Harris Linked List是使用最广泛的并发数据结构之一。

Harris Linked List是一个基于linked-list的并发有序set（或者是map），可进行无锁性质的插入，删除和查找操作。

http://research.microsoft.com/pubs/67089/2001-disc.pdf

这篇文章最早在2001年的DISC会议上发表，作者是Tim Harris，目前在Oracle就职。

https://labs.oracle.com/pls/apex/f?p=labs:bio:0:296

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原文地址   译者：贾毅  校对：方腾飞

Java提供了非常易用的网络API，调用这些API我们可以很方便的通过建立TCP/IP或UDP套接字，在网络之间进行相互通信，其中TCP要比UDP更加常用，但在本教程中我们对这两种方式都有说明。

在网站上还有其他三个与Java网络相关的教程，如下：

1.Java IO 教程

2.Java NIO 教程

3.Java服务器多线程教程 （参与翻译可以联系我们）

尽管Java网络API允许我们通过套接字（Socket）打开或关闭网络连接，但所有的网络通信均是基于Java IO类 InputStream和OutputStream实现的。 阅读全文

原文地址   作者:Jakob Jenkov 译者:严亮

Java 提供了功能强大的正则表达式API，在java.util.regex 包下。本教程介绍如何使用正则表达式API。

正则表达式

一个正则表达式是一个用于文本搜索的文本模式。换句话说,在文本中搜索出现的模式。例如，你可以用正则表达式搜索网页中的邮箱地址或超链接。

正则表达式示例

下面是一个简单的Java正则表达式的例子，用于在文本中搜索 http://

[code lang=”java”]
String text =
"This is the text to be searched " +
"for occurrences of the http:// pattern.";
String pattern = ".*http://.*";
boolean matches = Pattern.matches(pattern, text);
System.out.println("matches = " + matches);
[/code]

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在并发编程中，我们通常会用到一组非阻塞的模型：Promise，Future 和 Callback。其中的 Future 表示一个可能还没有实际完成的异步任务的结果，针对这个结果可以添加 Callback 以便在任务执行成功或失败后做出对应的操作，而 Promise 交由任务执行者，任务执行者通过 Promise 可以标记任务完成或者失败。 可以说这一套模型是很多异步非阻塞架构的基础。

这一套经典的模型在 Scala、C# 中得到了原生的支持，但 JDK 中暂时还只有无 Callback 的 Future 出现，当然也并非在 JAVA 界就没有发展了，比如 Guava 就提供了ListenableFuture 接口，而 Netty 4+ 更是提供了完整的 Promise、Future 和 Listener 机制，在 Netty 的官方文档 Using as a generic library 中也介绍了将 Netty 作为一个 lib 包依赖，并且使用 Listenable futures 的示例。在实际的项目使用中，发现 Netty 的 EventLoop 机制不一定适用其他场景，因此想去除对 EventLoop 的依赖，实现一个简化版本。

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一个用户在使用tomcat7054版本启动的时候遇到的错误：

Caused by: java.lang.IllegalStateException: 
Unable to complete the scan for annotations for web application [/test] 
due to a StackOverflowError. Possible root causes include a too low setting 
for  -Xss and illegal cyclic inheritance dependencies. 

The class hierarchy being processed was 

[org.jaxen.util.AncestorAxisIterator->
org.jaxen.util.AncestorOrSelfAxisIterator->
org.jaxen.util.AncestorAxisIterator]

at org.apache.catalina.startup.ContextConfig.checkHandlesTypes(ContextConfig.java:2112)
at org.apache.catalina.startup.ContextConfig.processAnnotationsStream(ContextConfig.java:2059)
at org.apache.catalina.startup.ContextConfig.processAnnotationsJar(ContextConfig.java:1934)
at org.apache.catalina.startup.ContextConfig.processAnnotationsUrl(ContextConfig.java:1900)
at org.apache.catalina.startup.ContextConfig.processAnnotations(ContextConfig.java:1885)
at org.apache.catalina.startup.ContextConfig.webConfig(ContextConfig.java:1317)
at org.apache.catalina.startup.ContextConfig.configureStart(ContextConfig.java:876)
at org.apache.catalina.startup.ContextConfig.lifecycleEvent(ContextConfig.java:374)
at org.apache.catalina.util.LifecycleSupport.fireLifecycleEvent(LifecycleSupport.java:117)
at org.apache.catalina.util.LifecycleBase.fireLifecycleEvent(LifecycleBase.java:90)
at org.apache.catalina.core.StandardContext.startInternal(StandardContext.java:5355)
at org.apache.catalina.util.LifecycleBase.start(LifecycleBase.java:150)

这是在tomcat解析servlet3注释时进行类扫描的过程，发现了两个类的继承关系存在循环继承的情况而导致了栈溢出。
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在apache-tomcat官方文档：如何让tomcat启动更快 里面提到了一些启动时的优化项，其中一项是关于随机数生成时，采用的“熵源”(entropy source)的策略。

他提到tomcat7的session id的生成主要通过java.security.SecureRandom生成随机数来实现，随机数算法使用的是”SHA1PRNG”

private String secureRandomAlgorithm = "SHA1PRNG";

在sun/oracle的jdk里，这个算法的提供者在底层依赖到操作系统提供的随机数据，在linux上，与之相关的是/dev/random和/dev/urandom，对于这两个设备块的描述以前也见过讨论随机数的文章，wiki中有比较详细的描述，摘抄过来，先看/dev/random ：

在读取时，/dev/random设备会返回小于熵池噪声总数的随机字节。/dev/random可生成高随机性的公钥或一次性密码本。若熵池空了，对/dev/random的读操作将会被阻塞，直到收集到了足够的环境噪声为止

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原文链接，译文链接，译者：huavben，校对：周可人

考虑支持插入，删除和查找操作的并发数据结构实现。如果这些操作只处理键值（译者注：而不处理具体值），这样的数据结构会是一个集合。如果一个数据值与每一个键关联起来，我们就得到了一部数据字典。由于他们都是密切相关的数据结构，一个并发的集合通常能够经过适当修改来实现一部字典。在接下来的三个小节中，我们将专注于利用linked lists，hash tables，和trees这三种不同的数据结构来实现集合。

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原文链接，译文链接，译者：huavben，校对：周可人

实现高效并发栈和队列的大部分挑战来自于一个被插入的元素可以被删除这一需求。并发池是一种支持插入和删除操作的数据结构，它允许删除操作移除任何一个已经被插入的，并且没有在随后被删除的元素。这样的弱需求提供了提高并发性能的机会。

一个高效的并发池可以使用任意静态一致的计数器来构建。在这样的并发池中，元素被置于数组当中，fetch-and-inc操作决定插入操作在哪个位置存储元素，同样的，fetch-and-inc操作决定删除操作在哪个位置获得元素。每一个数组元素都包含了一个表示满/空的比特位或者等效的机制，来表明在相应的位置，将要删除的元素已经存在。在这种策略下，使用combining tree，combining funnel，counting network，diffracting tree中的任何一个技术都可以并行化共享技术器，解决这一主要的瓶颈来创建出一个高吞吐量的共享并发池。此外，一个类似栈的池可以使用一个允许增加和减少操作的计数器来实现，然后利用以上技术中的一种来并行化.
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原文链接，译文链接，译者：iDestiny，校对：周可人

任何查找树的并发实现都可以通过用一个独占锁保护来完成。通过使用读写锁对并发性能有一定提升，读写锁允许所有只读（查找）操作并发地执行，因为读操作是以共享模式持有锁，然而更新（插入或删除）操作持有独占模式的锁，从而排斥其他所有操作。如果更新操作比较少，这还能接受，但是只要有适量的更新操作，那么更新操作所持有的独占锁将产生线性的瓶颈，从而大大降低性能。通过使用细粒度的锁策略——比如每个节点一个锁，而不是整棵树使用同一个锁——这样我们进一步地提升了并发性能。
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