并发编程与MyBatis精要

📕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、优快云博客专家、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

  1. 线程基础

    线程的轻量级特性源于操作系统对线程的优化,通常线程共享进程的地址空间,因此其创建和销毁的开销远小于进程。在Java中,线程通过Thread类实现,其生命周期管理涉及线程调度器。线程的并行执行依赖于多核处理器和操作系统调度,线程的切换由操作系统内核进行,通常涉及保存线程上下文和加载新线程上下文。

  2. 线程生命周期

    线程的生命周期状态转换受线程调度策略和程序控制影响。在Java中,线程状态转换可以通过Thread类的方法如start()、run()、yield()、sleep()、wait()、notify()、notifyAll()等来实现。

  3. 线程优先级与守护线程

    线程优先级由操作系统线程调度器根据线程的优先级值决定,Java中的线程优先级分为最大、正常、最小三个等级,以及10个优先级值(1到10),数值越高优先级越高。守护线程在Java虚拟机中属于较低优先级的线程,它主要用于执行后台任务,如垃圾回收、系统监控等。

  4. 线程池

    线程池通过Executor框架实现,它管理一个线程池,并提供了执行任务的方法。核心线程数决定了线程池的基本容量,最大线程数则限制了线程池可以扩展的最大线程数。队列容量限制了等待执行的任务数量,活跃时间决定了空闲线程的超时回收机制。

  5. 拒绝策略与工作队列类型

    拒绝策略是线程池在达到最大线程数时对任务的处理方式,如AbortPolicy、CallerRunsPolicy、DiscardPolicy、DiscardOldestPolicy等。工作队列类型决定了等待执行的任务存储方式,如LinkedBlockingQueue提供了无界队列,而ArrayBlockingQueue提供了有界队列。

  6. 同步机制

    同步机制主要包括互斥锁(Mutex Lock)、读写锁(Read-Write Lock)、条件变量(Condition Variable)等。互斥锁保证同一时间只有一个线程可以访问共享资源,读写锁允许多个线程同时读取但不允许写入,条件变量用于线程间的通信和同步。

  7. 并发集合

    并发集合如ConcurrentHashMap利用分段锁(Segment Lock)技术,将数据分割成多个段,每个段有自己的锁,从而降低锁竞争。CopyOnWriteArrayList在每次修改时创建一个新的数组副本,以避免线程间的冲突。

  8. 并发工具类

    并发工具类如Phaser提供了一种灵活的线程同步机制,允许线程按照一定的顺序执行。Exchanger允许两个线程交换数据,FutureTask则提供了异步计算的结果。

  9. 非阻塞算法

    非阻塞算法利用CAS操作实现无锁编程,通过原子性操作保证数据的一致性。CAS操作包括三个操作数:内存位置、预期值和新值,如果内存位置的值与预期值相同,则将其更新为新值。

  10. 并发框架

Netty线程模型通过主从多线程模型,将接收客户端连接和处理业务逻辑的任务分离,提高系统的吞吐量和响应速度。Akka Actor模型通过Actor系统提供了一种无状态的并发编程模型,通过消息传递实现Actor之间的通信。Disruptor环形缓冲区通过环形队列和预分配数组减少内存碎片和锁竞争,提高并发性能。

二、MyBatis知识体系

  1. SQL映射

    MyBatis的注解映射通过在Java接口或XML映射文件中使用注解来定义SQL语句。结果集映射则通过ResultMap定义数据库字段与Java对象的映射关系。关联查询通过@One和@Many注解实现一对一和多对一的关系映射。

  2. 动态SQL

    动态SQL通过OGNL表达式和XML标签实现,如#{}用于插入参数,${}用于插入静态值。分支语句如 、 、 、 等用于实现条件判断。批量操作则通过 标签实现。

  3. 缓存机制

    MyBatis的一级缓存是SqlSession级别的,二级缓存是Mapper级别的,可以跨SqlSession共享数据。自定义缓存通过实现Cache接口,并注入到SqlSessionFactory中。

  4. 代理模式

    MapperProxy通过Java动态代理技术实现Mapper接口的代理,拦截接口方法的调用,动态生成相应的SQL语句。插件通过实现Interceptor接口,可以拦截MyBatis的执行过程,如查询、更新、删除等。

  5. 执行流程

    MyBatis的执行流程包括SqlSession的生命周期管理、执行器类型的选择、SQL解析、参数绑定、结果映射等步骤。

  6. 延迟加载

    MyBatis支持延迟加载,通过在ResultMap中指定 或 标签的lazy属性为true,实现关联对象的延迟加载。

  7. 扩展机制

    类型处理器通过实现TypeHandler接口,处理Java类型与数据库类型之间的转换。拦截器链通过实现Interceptor接口,拦截MyBatis的执行过程。方言支持通过实现Dialect接口,为不同的数据库提供特定的SQL方言。

总结:

并发编程和MyBatis是现代软件开发中不可或缺的知识体系。通过深入理解线程的生命周期管理、同步机制、并发集合等概念,可以有效地提高程序的并发性能。MyBatis提供的SQL映射、动态SQL、缓存机制等功能,极大地简化了数据库操作,提高了开发效率。结合并发编程和MyBatis,可以构建高性能、可扩展的Java应用。

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本项目采用C++编程语言结合ROS框架构建了完整的双机械臂控制系统,实现了Gazebo仿真环境下的协同运动模拟,并完成了两台实体UR10工业机器人的联动控制。该毕业设计在答辩环节获得98分的优异成绩,所有程序代码均通过系统性调试验证,保证可直接部署运行。 系统架构包含三个核心模块:基于ROS通信架构的双臂协调控制器、Gazebo物理引擎下的动力学仿真环境、以及真实UR10机器人的硬件接口层。在仿真验证阶段,开发了双臂碰撞检测算法和轨迹规划模块,通过ROS控制包实现了末端执行器的同步轨迹跟踪。硬件集成方面,建立了基于TCP/IP协议的实时通信链路,解决了双机数据同步和运动指令分发等关键技术问题。 本资源适用于自动化、机械电子、人工智能等专业方向的课程实践,可作为高年级课程设计、毕业课题的重要参考案例。系统采用模块化设计理念,控制核心硬件接口分离架构便于功能扩展,具备工程实践能力的学习者可在现有框架基础上进行二次开发,例如集成视觉感知模块或优化运动规划算法。 项目文档详细记录了环境配置流程、参数调试方法和实验验证数据,特别说明了双机协同作业时的时序同步解决方案。所有功能模块均提供完整的API接口说明,便于使用者快速理解系统架构并进行定制化修改。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO)在微电网多目标优化调度中的应用展开研究,提出了一种改进的智能优化算法以解决微电网系统中经济性、环保性和能源效率等多重目标之间的权衡问题。通过引入非支配排序机制,NSDBO能够有效处理多目标优化中的帕累托前沿搜索,提升解的多样性和收敛性,并结合Matlab代码实现仿真验证,展示了该算法在微电网调度中的优越性能和实际可行性。研究涵盖了微电网典型结构建模、目标函数构建及约束条件处理,实现了对风、光、储能及传统机组的协同优化调度。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能优化算法应用的工程技术人员;熟悉优化算法能源系统调度的高年级本科生亦可参考。; 使用场景及目标:①应用于微电网多目标优化调度问题的研究仿真,如成本最小化、碳排放最低供电可靠性最高之间的平衡;②为新型智能优化算法(如蜣螂优化算法及其改进版本)的设计验证提供实践案例,推动其在能源系统中的推广应用;③服务于学术论文复现、课题研究或毕业设计中的算法对比性能测试。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注NSDBO算法的核心实现步骤微电网模型的构建逻辑,同时可对比其他多目标算法(如NSGA-II、MOPSO)以深入理解其优势局限,进一步开展算法改进或应用场景拓展。
内容概要:本文详细介绍了使用ENVISARscape软件进行DInSAR(差分干涉合成孔径雷达)技术处理的完整流程,涵盖从数据导入、预处理、干涉图生成、相位滤波相干性分析、相位解缠、轨道精炼重去平,到最终相位转形变及结果可视化在内的全部关键步骤。文中以Sentinel-1数据为例,系统阐述了各环节的操作方法参数设置,特别强调了DEM的获取处理、基线估算、自适应滤波算法选择、解缠算法优化及轨道精炼中GCP点的应用,确保最终获得高精度的地表形变信息。同时提供了常见问题的解决方案实用技巧,增强了流程的可操作性和可靠性。; 适合人群:具备遥感GIS基础知识,熟悉ENVI/SARscape软件操作,从事地质灾害监测、地表形变分析等相关领域的科研人员技术人员;适合研究生及以上学历或具有相关项目经验的专业人员; 使用场景及目标:①掌握DInSAR技术全流程处理方法,用于地表沉降、地震形变、滑坡等地质灾害监测;②提升对InSAR数据处理中关键技术环节(如相位解缠、轨道精炼)的理解实操能力;③实现高精度形变图的生成Google Earth可视化表达; 阅读建议:建议结合实际数据边学边练,重点关注各步骤间的逻辑衔接参数设置依据,遇到DEM下载失败等问题时可参照文中提供的多种替代方案(如手动下载SRTM切片),并对关键结果(如相干性图、解缠图)进行质量检查以确保处理精度。
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