并发编程与MyBatis核心解析

📕我是廖志伟,一名Java开发工程师、《Java项目实战——深入理解大型互联网企业通用技术》(基础篇)、(进阶篇)、(架构篇)清华大学出版社签约作家、Java领域优质创作者、CSDN博客专家、阿里云专家博主、51CTO专家博主、产品软文专业写手、技术文章评审老师、技术类问卷调查设计师、幕后大佬社区创始人、开源项目贡献者。

📘拥有多年一线研发和团队管理经验,研究过主流框架的底层源码(Spring、SpringBoot、SpringMVC、SpringCloud、Mybatis、Dubbo、Zookeeper),消息中间件底层架构原理(RabbitMQ、RocketMQ、Kafka)、Redis缓存、MySQL关系型数据库、 ElasticSearch全文搜索、MongoDB非关系型数据库、Apache ShardingSphere分库分表读写分离、设计模式、领域驱动DDD、Kubernetes容器编排等。不定期分享高并发、高可用、高性能、微服务、分布式、海量数据、性能调优、云原生、项目管理、产品思维、技术选型、架构设计、求职面试、副业思维、个人成长等内容。

Java程序员廖志伟

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一、并发编程知识体系

线程基础

线程是并发编程的核心,它允许程序执行多个任务。在操作系统中,线程是轻量级的执行单位,与进程相比,线程共享同一进程的内存空间,但拥有独立的栈空间、程序计数器和一组寄存器。

  1. 线程生命周期:线程生命周期包括创建(Create)、就绪(Ready)、运行(Running)、阻塞(Blocked)、等待(Waiting)和终止(Terminated)等状态。线程创建后,会进入就绪状态,等待CPU调度。当线程获得CPU资源时,进入运行状态。在运行过程中,线程可能会因为某些原因(如I/O操作)而阻塞,此时线程进入阻塞状态。当线程完成任务或遇到终止条件时,进入终止状态。

  2. 线程优先级:线程优先级决定了线程在多线程环境中的执行顺序。在Java中,线程优先级分为1(最低)到10(最高)共10个等级,线程优先级越高,获得CPU资源的概率越大。但需要注意的是,线程优先级并不是绝对的,操作系统会根据实际情况进行调整。

  3. 守护线程:守护线程是一种特殊的线程,它为其他线程提供服务。当主线程结束时,守护线程也会随之结束。在Java中,守护线程通常用于执行一些不需要关注结果的辅助任务,如垃圾回收。

  4. 线程池:线程池是一组预先创建的线程集合,用于提高程序性能。线程池的核心参数配置包括核心线程数、最大线程数、存活时间等。线程池的拒绝策略包括AbortPolicy、CallerRunsPolicy、DiscardPolicy和DiscardOldestPolicy。工作队列类型包括LinkedBlockingQueue、ArrayBlockingQueue和SynchronousQueue。

同步机制

同步机制是保证线程安全的重要手段,以下是一些常见的同步机制:

  1. 悲观锁/乐观锁:悲观锁假设并发访问时数据会发生冲突,因此需要加锁。乐观锁则假设数据在并发访问时不会发生冲突,通过版本号或时间戳来检测冲突。

  2. 读写锁:读写锁允许多个线程同时读取数据,但只允许一个线程写入数据。读写锁可以提高并发性能,适用于读多写少的场景。

  3. 条件变量:条件变量允许线程在满足特定条件时进行等待,直到条件满足后再继续执行。条件变量通常与互斥锁结合使用。

  4. 并发集合:并发集合是专门为并发环境设计的集合类,如ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList等。并发集合通过内部机制保证线程安全,提高并发性能。

并发工具类

以下是一些常用的并发工具类:

  1. Phaser:Phaser是一个线程同步工具,它允许线程在执行特定任务前进行等待。Phaser适用于需要协调多个线程执行顺序的场景。

  2. Exchanger:Exchanger允许两个线程交换数据。Exchanger适用于需要两个线程协作完成任务的场景。

  3. FutureTask:FutureTask是Future接口的实现,用于异步执行任务。FutureTask允许调用者提交一个任务,并获取任务执行结果。

  4. 非阻塞算法:非阻塞算法利用CAS(Compare and Swap)原理,通过原子操作实现线程间的同步。非阻塞算法适用于高并发场景,减少线程间的竞争。

CAS原理

CAS(Compare and Swap)是一种无锁并发算法,它通过原子操作来保证线程安全。CAS操作包括三个操作数:内存位置V、预期值A和新值B。当内存位置的值与预期值A相同时,将内存位置的值更新为新值B,否则不做任何操作。

Atomic类

Atomic类提供了一系列的原子操作,如AtomicInteger、AtomicLong、AtomicReference等。这些类可以保证在多线程环境下对共享数据的原子访问。Atomic类适用于实现简单的并发场景,如计数器、标志位等。

无锁队列

无锁队列是一种基于CAS原理实现的并发队列,它可以保证在高并发环境下对队列的原子操作。无锁队列适用于高并发场景,减少线程间的竞争。

并发框架

以下是一些常用的并发框架:

  1. Netty线程模型:Netty采用主从多线程模型,主线程负责接收和处理客户端连接,从线程负责读写操作。Netty适用于构建高性能的网络应用程序。

  2. Akka Actor模型:Akka是一个基于Actor模型的并发框架,它将并发编程抽象为消息传递。Akka适用于构建高并发、高可用、高容错的应用程序。

  3. Disruptor环形缓冲区:Disruptor是一个高性能的环形缓冲区,它通过减少锁的使用来提高并发性能。Disruptor适用于构建高并发、低延迟的数据处理场景。

二、MyBatis知识体系

SQL映射

MyBatis将数据库表与Java对象进行映射,以下是一些常见的SQL映射:

  1. 注解映射:MyBatis提供了一系列注解,如@Select、@Insert、@Update、@Delete等,用于定义SQL语句。注解映射简化了SQL语句的定义,提高开发效率。

  2. 结果集映射:MyBatis可以将数据库表字段映射到Java对象的属性。结果集映射支持复杂的映射关系,如一对一、一对多、多对多等。

  3. 关联查询:MyBatis支持通过注解或XML方式实现关联查询。关联查询可以简化业务逻辑,提高代码可读性。

动态SQL

MyBatis支持动态SQL,以下是一些动态SQL的特性:

  1. OGNL表达式:OGNL表达式用于动态构建SQL语句。OGNL表达式支持丰富的表达式,如条件判断、循环等。

  2. 分支语句:分支语句允许在SQL语句中根据条件执行不同的分支。分支语句可以简化SQL语句,提高可读性。

  3. 批量操作:MyBatis支持批量插入、批量更新和批量删除。批量操作可以提高数据库操作效率。

缓存机制

MyBatis提供了一级缓存和二级缓存机制,以下是一些缓存特性:

  1. 一级缓存:一级缓存是MyBatis默认的缓存机制,它存储在SqlSession中。一级缓存可以提高数据库操作效率,减少数据库访问次数。

  2. 二级缓存:二级缓存是跨SqlSession的缓存机制,它存储在namespace中。二级缓存可以提高应用程序的缓存命中率,减少数据库访问压力。

  3. 自定义缓存:MyBatis允许自定义缓存实现。自定义缓存可以根据业务需求,选择合适的缓存策略和存储方式。

代理模式

MyBatis使用代理模式实现动态代理,以下是一些代理模式的应用:

  1. MapperProxy:MapperProxy是MyBatis的动态代理实现,它负责生成代理对象。MapperProxy可以动态地生成代理对象,提高开发效率。

  2. 插件拦截:MyBatis允许插件拦截数据库操作,如查询、更新、删除等。插件拦截可以扩展MyBatis的功能,提高应用程序的灵活性。

动态代理执行流程

MyBatis的动态代理执行流程如下:

  1. 创建Mapper接口。

  2. 创建MapperProxyFactory。

  3. 调用MapperProxyFactory的newInstance方法生成代理对象。

  4. 调用代理对象的方法。

SqlSession生命周期

SqlSession是MyBatis的核心对象,它负责执行数据库操作。以下是一些SqlSession的生命周期:

  1. 创建SqlSession。

  2. 使用SqlSession执行数据库操作。

  3. 关闭SqlSession。

执行器类型

MyBatis提供了以下执行器类型:

  1. SimpleExecutor:简单执行器,适用于单条SQL语句。

  2. ReuseExecutor:重用执行器,适用于批量SQL语句。

  3. BatchExecutor:批量执行器,适用于批量SQL语句。

延迟加载

MyBatis支持延迟加载,以下是一些延迟加载的特性:

  1. 懒加载:在需要时才加载关联数据。

  2. 级联加载:级联加载关联数据。

扩展机制

MyBatis提供了以下扩展机制:

  1. 类型处理器:类型处理器用于将数据库类型转换为Java类型。

  2. 拦截器链:拦截器链用于拦截数据库操作。

  3. 方言支持:MyBatis支持多种数据库方言。

通过以上对并发编程和MyBatis知识体系的详细描述,我们可以看到两者之间存在着紧密的联系。并发编程是提高程序性能的重要手段,而MyBatis则是一种高效的数据库访问框架。在实际开发中,我们可以将并发编程和MyBatis相结合,实现高性能、高可用的应用程序。

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内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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