并发编程与MyBatis核心知识

📕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。

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一、并发编程知识体系

  1. 线程基础 并发编程的核心是线程,它是程序执行的基本单位。线程的独立性体现在每个线程拥有自己的堆栈和程序计数器,能够独立运行,互不干扰。并行性则源于操作系统的多线程调度机制,允许多个线程在多个处理器核心上同时执行。线程的共享性意味着多个线程可以访问同一进程的内存资源,如堆内存、方法区等。

  2. 线程生命周期 线程的生命周期管理是并发编程中的重要环节。在Java中,线程的生命周期包括新建、就绪、运行、阻塞和死亡五个状态。线程创建后,会进入新建状态,此时线程对象已被创建,但尚未启动。当线程被调度器选中时,进入就绪状态,等待执行。线程执行时,处于运行状态。若线程因等待资源或执行某些操作而无法继续执行,则进入阻塞状态。最后,当线程执行完毕或被终止时,进入死亡状态。

  3. 线程优先级 线程优先级决定了线程在调度器中的优先级,优先级高的线程更容易被调度执行。Java中,线程优先级分为MAX_PRIORITY、MIN_PRIORITY和NORM_PRIORITY三个等级。线程的优先级不仅影响调度顺序,还可能影响线程的响应速度。

  4. 守护线程 守护线程是服务于其他线程的线程,当守护线程结束时,程序也会随之结束。在Java中,可以使用isDaemon()和setDaemon(true)方法判断和设置线程的守护状态。守护线程通常用于执行一些不需要等待的任务,如垃圾回收器。

  5. 线程池 线程池是一种管理线程的机制,可以有效地控制线程的创建、销毁和复用。线程池的核心参数配置包括核心线程数、最大线程数、线程活跃时间和队列类型。核心线程数决定了线程池中最小线程数,最大线程数决定了线程池中最大线程数。线程活跃时间是指线程空闲时间,超过此时间线程将被回收。队列类型决定了线程池中的工作队列类型,如LinkedBlockingQueue、ArrayBlockingQueue等。

  6. 拒绝策略 当线程池中的线程数量达到最大值时,新的任务将无法被提交。此时,线程池将采取以下拒绝策略:AbortPolicy抛出RejectedExecutionException异常;CallerRunsPolicy由调用者线程处理新任务;DiscardPolicy丢弃新任务;DiscardOldestPolicy丢弃队列中最老的任务。

  7. 同步机制 同步机制是确保线程安全的重要手段。悲观锁假设多个线程会同时访问共享资源,因此对共享资源进行加锁,以防止并发冲突。乐观锁假设多个线程不会同时访问共享资源,因此不加锁,仅在更新资源时检查是否有其他线程修改过该资源。读写锁允许多个线程同时读取资源,但只允许一个线程写入资源。条件变量使线程在等待某个条件成立时,会阻塞等待,直到条件成立。

  8. 并发集合 并发集合是专门为并发环境设计的集合类,包括ConcurrentHashMap、CopyOnWrite容器和BlockingQueue等。ConcurrentHashMap是线程安全的HashMap,适用于高并发场景。CopyOnWrite容器适用于读取操作远多于写入操作的场景。BlockingQueue是线程安全的队列,包括LinkedBlockingQueue、ArrayBlockingQueue等。

  9. 并发工具类 并发工具类提供了一系列并发编程的工具,包括Phaser、Exchanger和FutureTask等。Phaser用于协调多个线程的执行,如CountDownLatch、CyclicBarrier等。Exchanger用于在线程间交换数据。FutureTask用于异步执行任务,并返回执行结果。

  10. 非阻塞算法 非阻塞算法是避免线程在等待时占用资源的一种方法,如CAS(Compare-And-Swap)操作。CAS操作是一种无锁操作,可以保证线程安全。

  11. CAS原理 CAS操作包括以下三个操作数:V(内存中变量的值)、A(预期值)和B(新值)。当且仅当V等于A时,将V的值修改为B,否则不进行任何操作。

  12. Atomic类 Atomic类是Java提供的一组原子操作类,包括AtomicInteger、AtomicLong和AtomicReference等。这些类提供了原子操作的方法,可以保证线程安全。

  13. 无锁队列 无锁队列是一种基于CAS操作实现的线程安全队列,如ConcurrentLinkedQueue。

  14. 并发框架 并发框架是用于简化并发编程的工具,包括Netty、Akka和Disruptor等。Netty是高性能的NIO框架,适用于构建网络应用程序。Akka是基于Actor模型的并发框架,适用于构建分布式系统。Disruptor是环形缓冲区,适用于高性能并发场景。

二、MyBatis知识体系

  1. SQL映射 MyBatis将Java对象和SQL语句进行映射,包括注解映射和XML映射。注解映射使用@Select、@Insert、@Update、@Delete等注解进行映射。XML映射使用XML文件进行映射。

  2. 注解映射 MyBatis注解映射包括@Select、@Insert、@Update和@Delete等注解。@Select用于查询操作,@Insert用于插入操作,@Update用于更新操作,@Delete用于删除操作。

  3. 结果集映射 MyBatis将查询结果映射到Java对象,包括结果集类型和映射字段。结果集类型将查询结果映射到具体的Java类型。映射字段将查询结果中的字段映射到Java对象的属性。

  4. 关联查询 MyBatis支持关联查询,包括一对一、一对多和多对多。一对一将一个Java对象映射到另一个Java对象。一对多将一个Java对象映射到多个Java对象。多对多将多个Java对象映射到多个Java对象。

  5. 动态SQL MyBatis支持动态SQL,可以根据条件动态生成SQL语句。动态SQL方式包括OGNL表达式、分支语句和批量操作。OGNL表达式用于动态条件判断。分支语句使用if、choose、when、otherwise等分支语句进行动态条件判断。批量操作支持批量插入、批量更新、批量删除等操作。

  6. 缓存机制 MyBatis支持缓存机制,包括一级缓存、二级缓存和自定义缓存。一级缓存基于SqlSession的缓存,用于缓存查询结果。二级缓存基于namespace的缓存,用于缓存查询结果。自定义缓存通过实现Cache接口自定义缓存。

  7. 代理模式 MyBatis使用代理模式实现Mapper接口的动态代理,包括MapperProxy和动态代理。MapperProxy是MyBatis提供的动态代理实现。动态代理使用Java反射机制实现动态代理。

  8. 插件拦截 MyBatis支持插件拦截,包括执行器拦截、执行器类型拦截和延迟加载拦截。执行器拦截拦截SqlSession的执行器。执行器类型拦截拦截不同执行器的执行过程。延迟加载拦截拦截延迟加载的执行过程。

  9. 执行流程 MyBatis的执行流程包括创建SqlSession、创建MapperProxy、执行Mapper方法、生成SQL语句、执行SQL语句和返回结果。

  10. SqlSession生命周期 SqlSession是MyBatis的核心对象,其生命周期包括创建SqlSession、使用SqlSession执行操作和关闭SqlSession。

  11. 执行器类型 MyBatis支持SimpleExecutor、ReuseExecutor和BatchExecutor等执行器类型。SimpleExecutor适用于单线程环境。ReuseExecutor适用于多线程环境。BatchExecutor适用于批量操作。

  12. 扩展机制 MyBatis支持类型处理器、拦截器链和方言支持等扩展机制。类型处理器处理Java类型和数据库类型之间的转换。拦截器链拦截SQL执行过程。方言支持支持不同数据库的方言。

通过以上对并发编程和MyBatis知识体系的详细描述,相信您对这些知识点有了更深入的了解。在实际开发过程中,结合实际需求,灵活运用这些知识点,可以有效地提高程序的性能和可维护性。

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内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究对比。
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