并发编程与MyBatis深度解析

📕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)、《解密程序员的思维密码——沟通、演讲、思考的实践》作者、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。

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Java程序员廖志伟

💡在这个美好的时刻,笔者不再啰嗦废话,现在毫不拖延地进入文章所要讨论的主题。接下来,我将为大家呈现正文内容。

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一、并发编程知识体系

并发编程是计算机科学中的一个重要领域,它涉及到如何在单个处理器上同时运行多个任务,以及如何在多处理器上并行运行任务。以下是对并发编程知识体系的详细描述,并补充其技术实现细节。

线程基础

线程是并发编程的核心概念,它是操作系统能够进行运算调度的最小单位。线程具有以下基本特性:

  • 线程ID:线程ID通常由操作系统分配,用于唯一标识一个线程。在Java中,可以通过Thread.currentThread().getId()获取当前线程的ID。

  • 程序计数器:程序计数器记录了线程的执行位置,即下一条指令的地址。在Java虚拟机中,每次线程切换时,程序计数器都会更新。

  • 寄存器组:寄存器组保存线程运行时的各种临时数据,如变量、索引等。这些寄存器通常由处理器直接管理,线程切换时寄存器的内容会保存到线程上下文中。

  • 堆栈:堆栈是线程执行时使用的数据区域,用于存储局部变量、方法参数、返回值等。每个线程都有自己的堆栈,线程切换时堆栈指针也会相应更新。

线程生命周期

线程从创建到销毁会经历以下生命周期:

  • 新建(New):使用Thread类或其子类创建后尚未启动的线程。此时线程只存在于内存中,尚未占用CPU资源。

  • 就绪(Runnable):线程已经创建并调用了start()方法,等待CPU调度。线程就绪状态是线程执行前的准备阶段。

  • 运行(Running):线程获取CPU时间,开始执行。在Java中,线程的运行状态由操作系统调度器控制。

  • 阻塞(Blocked):线程因等待某个资源或等待某些条件而无法执行。例如,线程在等待锁、等待I/O操作完成时会被阻塞。

  • 等待(Waiting):线程在等待某个特定条件的发生。线程处于等待状态时,不会被CPU调度。

  • 超时等待(Timed Waiting):线程在等待某个特定条件发生,但设定了等待时间。如果在超时时间内条件未发生,线程会自动唤醒。

  • 终止(Terminated):线程执行完毕或被其他线程中断。终止的线程不再占用任何系统资源。

线程优先级

线程优先级决定了线程在调度器中的优先级,操作系统会根据优先级来决定线程的执行顺序。Java中线程优先级分为1到10,数字越大优先级越高。线程优先级只是建议性的,调度器可能会根据实际情况调整线程的执行顺序。

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。当所有非守护线程结束时,程序会自动退出。在Java中,可以通过调用setDaemon(true)将线程设置为守护线程。

线程池

线程池是管理一组线程的机制,它可以提高应用程序的响应速度和资源利用率。线程池的核心参数配置包括:

  • 核心线程数:线程池中最少保持的线程数。在任务较多时,线程池会创建新的线程来处理任务。

  • 最大线程数:线程池中最多允许的线程数。当任务数量超过核心线程数时,线程池会创建额外的线程来处理任务。

  • 队列类型:工作队列的类型,如LinkedBlockingQueueArrayBlockingQueue等。工作队列用于存储等待执行的任务。

  • 拒绝策略:当任务无法被线程池处理时的处理策略。常见的拒绝策略包括丢弃任务、抛出异常、执行拒绝策略等。

同步机制

同步机制用于解决多个线程访问共享资源时出现的数据不一致问题。常见的同步机制包括:

  • 悲观锁:假设冲突一定会发生,因此对资源进行加锁。在Java中,可以使用synchronized关键字或ReentrantLock类实现悲观锁。

  • 乐观锁:假设冲突不会发生,通过版本号或时间戳等方式来检测冲突。在Java中,可以使用AtomicInteger类或java.util.concurrent.atomic包中的其他原子类实现乐观锁。

  • 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。在Java中,可以使用ReentrantReadWriteLock类实现读写锁。

  • 条件变量:线程在等待某个条件成立时,会挂起当前线程,当条件成立时,线程会自动唤醒。在Java中,可以使用Object.wait()Object.notify()方法实现条件变量。

并发集合

Java提供了许多并发集合,如ConcurrentHashMapCopyOnWriteArrayList等,它们提供了线程安全的集合操作。这些集合通常使用分段锁、原子操作等技术来确保线程安全。

并发工具类

Java提供了许多并发工具类,如PhaserExchangerFutureTask等,它们提供了更高级的并发控制。这些工具类通常基于原子操作、锁、条件变量等技术实现。

非阻塞算法

非阻塞算法通过无锁编程技术实现,如CAS(Compare-And-Swap)操作,它可以在不锁定资源的情况下,实现数据的原子性操作。在Java中,可以使用java.util.concurrent.atomic包中的原子类实现非阻塞算法。

无锁队列

无锁队列是一种高性能的并发数据结构,如ConcurrentLinkedQueue,它通过CAS操作实现线程安全。无锁队列通常适用于高并发场景,因为它避免了锁的开销。

并发框架

Netty、Akka和Disruptor等并发框架提供了更高级的并发编程模型,它们分别具有以下特点:

  • Netty:基于NIO的异步事件驱动框架,适用于构建高性能、高可靠的网络应用。Netty使用线程池来处理网络事件,并通过事件循环机制实现高效的并发处理。

  • Akka:基于Actor模型的并发框架,适用于构建高并发、高可用、分布式系统。Akka使用无状态Actor来处理并发任务,并通过消息传递机制实现Actor之间的通信。

  • Disruptor:基于环形缓冲区的并发框架,适用于构建高性能、低延迟的数据处理系统。Disruptor使用环形缓冲区来存储数据,并通过发布-订阅模式实现数据的生产和消费。

二、MyBatis知识体系

MyBatis是一个优秀的持久层框架,它消除了几乎所有的JDBC代码和手动设置参数以及获取结果集的工作。以下是对MyBatis知识体系的详细描述,并补充其技术实现细节。

SQL映射

SQL映射是MyBatis的核心概念,它定义了SQL语句与Java对象之间的映射关系。SQL映射可以通过XML文件或注解来实现。

  • XML映射:通过XML文件定义SQL映射,包括SQL语句、参数映射、结果集映射等。XML映射提供了丰富的配置选项,如动态SQL、类型处理器等。

  • 注解映射:使用注解来定义SQL映射,简化了XML配置。在Java接口或类上使用注解,如@Select@Insert@Update@Delete等,来定义对应的SQL语句。

注解映射

MyBatis提供了多种注解,如@Select@Insert@Update@Delete等,用于实现SQL映射。

  • @Select:用于定义查询SQL语句。

  • @Insert:用于定义插入SQL语句。

  • @Update:用于定义更新SQL语句。

  • @Delete:用于定义删除SQL语句。

结果集映射

结果集映射用于将数据库查询结果映射到Java对象中。MyBatis提供了多种映射方式,如resultTyperesultMap等。

  • resultType:指定查询结果的Java类型,MyBatis会自动将查询结果映射到对应的Java对象中。

  • resultMap:自定义结果集映射,可以指定字段与Java对象的属性之间的映射关系,以及字段类型的转换等。

关联查询

关联查询用于实现多表之间的数据关系。MyBatis提供了@One@Many等注解来实现关联查询。

  • @One:用于实现一对一的关联查询。

  • @Many:用于实现一对多的关联查询。

动态SQL

动态SQL允许在运行时动态生成SQL语句。MyBatis提供了<if><choose><foreach>等标签来实现动态SQL。

  • :根据条件动态生成SQL语句的一部分。

  • :类似于switch语句,根据条件动态选择执行不同的SQL语句。

  • :用于遍历集合,动态生成SQL语句中的循环部分。

OGNL表达式

OGNL表达式用于在MyBatis中进行复杂的数据操作。OGNL表达式支持各种数据类型,如字符串、数字、日期等。

  • OGNL表达式可以用于获取对象的属性、调用方法、执行条件判断等。

分支语句

分支语句用于实现条件查询。MyBatis提供了<choose>标签来实现分支语句。

  • :类似于switch语句,根据条件动态选择执行不同的SQL语句。

批量操作

批量操作可以同时执行多个SQL语句。MyBatis提供了<foreach>标签来实现批量操作。

  • :用于遍历集合,动态生成SQL语句中的循环部分。

缓存机制

MyBatis提供了缓存机制,包括一级缓存和二级缓存。

  • 一级缓存:本地缓存,存储当前SqlSession的查询结果。当SqlSession关闭时,一级缓存会失效。

  • 二级缓存:分布式缓存,存储应用级别的查询结果。当应用重启时,二级缓存会失效。

自定义缓存

MyBatis允许用户自定义缓存实现。自定义缓存可以通过实现org.apache.ibatis.cache.Cache接口来实现。

  • 自定义缓存:用户可以实现自己的缓存策略,如内存缓存、Redis缓存等。

代理模式

MyBatis使用了代理模式来实现SQL执行过程。MapperProxy是MyBatis中的代理类,它负责调用数据库操作。

  • 代理模式:通过代理类来封装目标对象,实现对目标对象的控制。

插件拦截

MyBatis提供了插件机制,允许用户自定义插件来拦截数据库操作。插件可以通过实现org.apache.ibatis.plugin.Interceptor接口来实现。

  • 插件拦截:在数据库操作前后执行自定义的代码,如日志记录、性能监控等。

动态代理执行流程

MyBatis使用动态代理来创建MapperProxy实例。动态代理执行流程如下:

  1. 调用Proxy.newProxyInstance()创建代理实例。

  2. 实现InvocationHandler接口,重写invoke()方法。

  3. invoke()方法中调用MapperProxyinvoke()方法。

  4. MapperProxy调用数据库操作并返回结果。

SqlSession生命周期

SqlSession是MyBatis的核心接口,它负责数据库连接的创建、关闭和事务管理。SqlSession的生命周期如下:

  1. 创建SqlSession实例。

  2. 使用SqlSession执行数据库操作。

  3. 关闭SqlSession。

执行器类型

MyBatis提供了多种执行器类型,如SimpleExecutorReuseExecutorBatchExecutor等,它们分别适用于不同的场景。

  • SimpleExecutor:简单执行器,适用于单条SQL语句执行。

  • ReuseExecutor:重用执行器,适用于批量执行相同SQL语句。

  • BatchExecutor:批量执行器,适用于批量执行多条SQL语句。

延迟加载

延迟加载是一种常用的优化技术,它可以在需要时才加载资源。MyBatis支持延迟加载。

  • 延迟加载:在查询结果集时,将关联数据延迟加载,减少查询时间和资源消耗。

扩展机制

MyBatis提供了扩展机制,允许用户自定义类型处理器、拦截器链、方言支持等。

  • 扩展机制:用户可以自定义MyBatis的功能,如自定义数据类型处理器、拦截器、方言等。

通过以上对并发编程和MyBatis知识体系的详细描述,我们可以看到这两个领域之间存在着紧密的联系。并发编程为MyBatis提供了高性能、高并发的执行环境,而MyBatis则为并发编程提供了持久层解决方案。在实际应用中,我们可以将并发编程和MyBatis相结合,构建高性能、高可用的系统。

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数字图像隐写术是一种将秘密信息嵌入到数字图像中的技术,它通过利用人类视觉系统的局限性,在保持图像视觉质量的同时隐藏信息。这项技术广泛应用于信息安全、数字水印和隐蔽通信等领域。 典型隐写技术主要分为以下几类: 空间域隐写:直接在图像的像素值中进行修改,例如LSB(最低有效位)替换方法。这种技术简单易行,但对图像处理操作敏感,容易被检测到。 变换域隐写:先将图像转换到频域(如DCT或DWT域),然后在变换系数中嵌入信息。这类方法通常具有更好的鲁棒性,能抵抗一定程度的图像处理操作。 自适应隐写:根据图像的局部特性动态调整嵌入策略,使得隐写痕迹更加分散和自然,提高了安全性。 隐写分析技术则致力于检测图像中是否存在隐藏信息,主要包括以下方法: 统计分析方法:检测图像统计特性的异常,如直方图分析、卡方检测等。 机器学习方法:利用分类器(如SVM、CNN)学习隐写图像的区分特征。 深度学习方法:通过深度神经网络自动提取隐写相关特征,实现端到端的检测。 信息提取过程需要密钥或特定算法,通常包括定位嵌入位置、提取比特流和重组信息等步骤。有效的隐写系统需要在容量、不可见性和鲁棒性之间取得平衡。 随着深度学习的发展,隐写反隐写的技术对抗正在不断升级,推动了这一领域的持续创新。
本文旨在阐述如何借助C++编程语言构建人工神经网络的基础框架。我们将采用面向对象的设计思想,系统性地定义网络中的基本单元——如模拟生物神经元的计算节点、调节信号传递强度的连接参数以及决定节点输出特性的非线性变换函数。这种模块化的代码组织方式有助于明确各组件间的数据流动协同工作机制。 随后,我们将详细探讨神经网络训练过程的核心算法实现,重点以误差反向传播方法为例。通过精确的数学推导高效的代码编写,使网络能够依据输入数据自动调整内部参数,从而在迭代学习中持续优化其性能,提升对特定任务的处理能力。 为具体展示神经网络的实用价值,本文将以手写数字识别作为实践范例。该案例将演示如何训练一个网络模型,使其能够准确分类0至9的手写数字图像。完整的C++实现过程将逐步呈现,包括数据预处理、模型构建、训练循环及性能评估等关键环节。通过亲手编码实现这一应用,读者可更直观地领会神经网络的工作原理及其解决实际问题的潜力。 综上所述,本文通过理论结合实践的方式,引导读者从零起步掌握使用C++实现神经网络的关键技术。这一过程不仅有助于理解神经网络的基本算法训练机制,也为后续在人工智能领域开展更深入的研究应用奠定了扎实的基础。作为智能计算领域的核心方法之一,神经网络技术具有广泛的应用前景,期望本文的内容能为相关学习实践提供有益的参考。 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!
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