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)、《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,作为现代软件工程中提高系统性能的关键技术,其核心在于如何高效地管理多个线程的执行。以下是对文章中提到的各个技术点的详细补充说明。

  1. 线程基础

线程是并发编程的基本执行单元。在Java中,线程模型采用用户级线程与内核级线程的结合,其中用户级线程由Java虚拟机管理,内核级线程由操作系统管理。线程的生命周期包括新建(New)、就绪(Runnable)、运行(Running)、阻塞(Blocked)、等待(Waiting)、超时等待(Timed Waiting)和终止(Terminated)七个状态。

线程优先级在Java中是一个整数,其值介于1到10之间,数值越大,优先级越高。然而,线程优先级只是一个建议值,实际的执行顺序还取决于线程调度策略。

  1. 线程池

线程池通过管理一定数量的线程,避免了频繁创建和销毁线程的开销。在Java中,ThreadPoolExecutor是线程池的核心实现类,它提供了丰富的配置参数,如核心线程数、最大线程数、线程存活时间、工作队列类型、拒绝策略等。

拒绝策略是线程池在无法处理新任务时的应对措施。常见的拒绝策略包括CallerRunsPolicy(调用者运行策略)、AbortPolicy(抛出异常策略)、DiscardPolicy(丢弃策略)、DiscardOldestPolicy(丢弃最旧策略)和CallerRunsWithBlockingPolicy(阻塞调用者运行策略)。

  1. 同步机制

同步机制是确保线程安全的关键技术。Java提供了多种同步机制,包括synchronized关键字、ReentrantLock、ReadWriteLock、Semaphore、CountDownLatch、CyclicBarrier等。

synchronized关键字是Java中最简单的同步机制,它可以保证在同一时刻只有一个线程能够访问同步代码块或同步方法。ReentrantLock提供了比synchronized更丰富的锁操作,如可中断的锁获取、公平锁等。ReadWriteLock允许多个线程同时读取资源,但只允许一个线程写入资源。

  1. 并发集合

Java并发集合是专门为并发编程设计的集合类,包括ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList、ConcurrentLinkedQueue、PriorityBlockingQueue等。

ConcurrentHashMap是线程安全的HashMap,它采用分段锁技术,将数据分成多个段,每个段都有自己的锁,从而提高并发性能。CopyOnWriteArrayList在遍历过程中不会修改容器内容,因此线程安全。ConcurrentLinkedQueue是基于CAS原理的无锁队列,它适用于高并发场景。

  1. 并发工具类

Phaser是一个线程同步工具,它允许线程在某个阶段同步。Exchanger允许两个线程交换数据。FutureTask是一个表示异步计算结果的类,它可以用于获取异步操作的结果。

  1. 非阻塞算法、CAS原理、Atomic类

非阻塞算法是一种在多线程环境下,不使用锁或同步机制,通过原子操作保证线程安全的算法。CAS(Compare-And-Swap)原理是现代处理器实现的一种原子操作,它允许线程在某个变量上执行比较和交换操作。

Atomic类提供了原子操作的支持,包括AtomicInteger、AtomicLong、AtomicReference等。这些类内部采用volatile关键字保证变量的可见性和有序性。

  1. 无锁队列

无锁队列是一种不使用锁的并发队列,如ConcurrentLinkedQueue。它使用CAS原理保证线程安全,适用于高并发场景。

  1. 并发框架

Netty是一个高性能的NIO客户端/服务器框架,它支持多种协议,如HTTP、HTTPS、WebSocket等。Akka是一个基于Actor模型的并发框架,它将并发编程抽象为Actor的通信。Disruptor是一个高性能的并发框架,它使用环形缓冲区技术实现高效的并发操作。

二、MyBatis知识体系

MyBatis是一款优秀的持久层框架,它对JDBC操作进行了封装,简化了数据库操作。

  1. SQL映射

SQL映射是指将Java对象映射到数据库表的过程。MyBatis使用XML文件定义SQL映射,通过配置文件实现Java对象与数据库表的映射。

  1. 注解映射

MyBatis还支持注解映射,通过在Java对象的方法或字段上添加注解,实现与数据库表的映射。

  1. 结果集映射

结果集映射是指将查询结果映射到Java对象的过程。MyBatis使用 元素定义结果集映射,通过配置文件实现查询结果与Java对象的映射。

  1. 关联查询

关联查询是指查询数据库表中相关联的数据。MyBatis使用 元素中的 或 元素实现关联查询。

  1. 动态SQL

动态SQL是指在运行时根据条件生成不同的SQL语句。MyBatis使用 、 、 、 等元素实现动态SQL。

  1. OGNL表达式、分支语句、批量操作

OGNL表达式是一种表达式语言,用于在MyBatis中实现复杂的表达式。分支语句用于在动态SQL中根据条件执行不同的SQL片段。批量操作允许在一次数据库操作中执行多个SQL语句。

  1. 缓存机制

MyBatis提供了一级缓存和二级缓存机制。一级缓存是本地缓存,只对当前SqlSession有效。二级缓存是全局缓存,对整个应用程序有效。

  1. 自定义缓存、代理模式

MyBatis支持自定义缓存,通过实现Cache接口自定义缓存策略。代理模式用于实现Mapper接口,MapperProxy是MyBatis的代理实现。

  1. MapperProxy、插件拦截、动态代理、执行流程

MapperProxy是MyBatis的代理实现,用于实现Mapper接口。插件拦截允许在执行Mapper接口方法时进行拦截操作。动态代理是实现Mapper接口的一种方式。执行流程包括创建SqlSession、执行Mapper方法、处理结果集等。

  1. SqlSession生命周期、执行器类型、延迟加载、扩展机制

SqlSession是MyBatis的核心接口,用于执行数据库操作。SqlSession生命周期包括创建、使用、关闭等阶段。执行器类型包括SimpleExecutor、ReuseExecutor、BatchExecutor等。延迟加载是指在需要时才加载数据。扩展机制允许自定义MyBatis的插件和执行器。

  1. 类型处理器、拦截器链、方言支持

类型处理器用于将数据库类型转换为Java类型。拦截器链允许在执行数据库操作时进行拦截操作。方言支持允许自定义数据库方言,以支持不同数据库的语法特性。

通过以上对并发编程和MyBatis知识体系的详细介绍,相信读者已经对这两个领域有了较为全面的认识。在实际开发中,结合并发编程和MyBatis,可以编写高性能、可扩展的Java应用程序。在今后的学习和工作中,不断深化对这两个领域的理解,相信会为您的职业生涯带来更多机会。

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内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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