ConcurrentHashMap

转载 于 2020-06-28 14:37:27 发布 · 123 阅读 · 0 ·
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原文链接：https://gitee.com/SnailClimb/JavaGuide/blob/master/docs/java/collection/ConcurrentHashMap.md

本文详细解析了ConcurrentHashMap的工作原理，包括其并发特性和在多线程环境下的高效使用策略，适合Java开发者深入了解并提高并发编程能力。
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前后端低代码开发脚手架带数据库
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针对 Acunetix AWVS扫描器开发的批量扫描脚本，支持log4j漏洞、SpringShell、SQL注入、XSS、弱口令等专项，支持联动xray、burp、w13scan等被动批量
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根据原作 https://pan.quark.cn/s/857a71c7b535 的源码改编 免责声明 本项目仅用于安全自查，请勿利用文章内的相关工具与技术从事非法测试，如因此产生的一切不良后果与本项目无关 awvs14-scan 支持awvs14,15 修复多个Bug，config增加配置参数 config.ini 请使用编辑器更改，记事本会改会原有格式 针对 AWVS 14版本开发的批量扫描脚本，支持SpringShell\log4j\常见CVE\Bug Bounty\常见高危\SQL注入\XSS等 专项漏洞的扫描，支持联动xray、burp、w13scan等被动批量扫描，灵活自定义扫描模板 14版本脚本功能 仅支持AWVS14版本的API接口 支持URL批量添加扫描 支持批量仅扫描apache-log4j漏洞 支持对批量url添加凭证进行爬虫扫描 支持对批量url添加1个或多个不同请求头 支持配置上级代理地址，能结合被动扫描器进行配置扫描,如：,,等扫描器 支持一键清空所有任务 通过配置文件，支持自定义各种扫描参数，如:爬虫速度，排除路径(不扫描的目录),全局,限制为仅包含地址和子目录 支持对扫描器内已有目标进行批量扫描，支持自定义扫描类型 Linux AWVS14 docker安装 推荐使用docker 赞赏码 如果对你有帮助的话要不请作者喝杯奶茶?(嘿嘿) (打赏时请留言你的ID
Web集成Flask应用中实现炭疽病预警系统前端组件整合：JavaScript与CSS资源部署及非侵入式模板注入方案
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内容概要：本文介绍了一个用于集成炭疽病预警系统前端组件的Python函数实现，主要基于Flask框架完成静态资源（JS、CSS）的复制与注册，并通过Blueprint和Jinja2上下文处理器将相关脚本和样式非侵入式地注入到现有Web应用中。代码实现了JavaScript和CSS文件的路径配置、目录创建、文件拷贝、日志记录以及HTML响应的动态修改，确保前端能够正确加载风险展示所需的资源。同时，采用after_request钩子动态插入外部资源链接，避免对原始模板的直接修改，提升兼容性和可维护性。; 适合人群：熟悉Python Web开发，掌握Flask框架及相关前端基础知识的开发者或系统集成人员；具备一定项目部署和调试经验的技术人员。; 使用场景及目标：①在不改动原有Web项目的前提下集成第三方预警展示功能；②实现前端资源的自动化部署与动态注入；③构建可复用的模块化Web组件扩展方案； 阅读建议：此资源侧重于实际工程集成能力的展现，学习时应重点关注路径处理、异常捕获、Flask钩子机制的应用，并结合具体Web项目进行测试验证，理解非侵入式集成的设计思想。
【电网优化调度数据集】寒潮场景V2G电网优化调度数据集
12-17
【电网优化调度数据集】寒潮场景V2G电网优化调度数据集内容概要：本文档介绍了一个名为“寒潮场景V2G电网优化调度数据集”的科研资源，聚焦于在极端天气（寒潮）条件下，结合电动汽车（Vehicle-to-Grid, V2G）技术的电网优化调度问题。该数据集配套提供了Matlab代码实现方案，涵盖微电网经济调度、需求侧响应、电池寿命损耗考虑、储能配置及多目标优化算法等内容，旨在模拟和优化寒潮期间电力系统的运行效率与稳定性。文档还提及多个相关研究方向和技术手段，如元模型优化、主从博弈、多虚拟电厂动态定价等，展示了其在智能电网与能源管理领域的深度应用价值。; 适合人群：具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的科研人员及研究生，尤其适用于从事微电网调度、V2G技术、需求响应等相关课题的研究者。; 使用场景及目标：①用于寒潮等极端气候下电网负荷波动的建模与仿真；②支持V2G参与电网调度的经济
使用雅可比椭圆函数为Reissner平面有限应变梁提供封闭形式解（Matlab代码实现）
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使用雅可比椭圆函数为Reissner平面有限应变梁提供封闭形式解（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了如何使用雅可比椭圆函数为Reissner平面有限应变梁问题提供封闭形式的解析解，并结合Matlab代码实现该求解过程。该方法能够精确描述梁在大变形条件下的非线性力学行为，适用于几何非线性强、传统线性理论失效的工程场景。文中详细阐述了数学建模过程，包括基本假设、控制方程推导以及利用雅可比椭圆函数进行积分求解的技术路线，最后通过Matlab编程验证了解的准确性与有效性。; 适合人群：具备一定固体力学、非线性结构分析基础，熟悉Matlab编程的研究生、博士生及科研人员，尤其适合从事结构力学、航空航天、土木工程等领域中大变形问题研究的专业人士； 使用场景及目标：① 掌握Reissner梁理论在有限应变条件下的数学建模方法；② 学习雅可比椭圆函数在非线性微分方程求解中的实际应用技巧；③ 借助Matlab实现复杂力学问题的符号计算与数值验证，提升理论与仿真结合能力； 阅读建议：建议读者在学习前复习弹性力学与非线性梁理论基础知识，重点关注控制方程的推导逻辑与边界条件的处理方式，同时动手运行并调试所提供的Matlab代码，深入理解椭圆函数库的调用方法与结果可视化流程，以达到理论与实践深度融合的目的。
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查看Excel转成数据表时的内容
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（Mathcad+Simulink仿真）基于扩展描述函数法的LLC谐振变换器小信号分析设计
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（Mathcad+Simulink仿真）基于扩展描述函数法的LLC谐振变换器小信号分析设计内容概要：本文档围绕基于扩展描述函数法的LLC谐振变换器小信号分析设计展开，结合Mathcad与Simulink仿真工具，系统地研究了LLC谐振变换器的小信号建模方法。重点在于利用扩展描述函数法（Extended Describing Function Method）对非线性谐振环节进行线性化处理，进而建立适用于频率域分析的小信号模型，并通过Simulink仿真验证模型准确性。文档详细阐述了理论推导过程、关键参数提取方法及仿真建模步骤，帮助读者掌握LLC变换器动态特性分析的核心技术。; 适合人群：电力电子、电气工程及相关专业的研究生、科研人员及从事开关电源设计的工程技术人员，需具备一定的电路理论、自动控制原理和仿真软件操作基础。; 使用场景及目标：①深入理解LLC谐振变换器的小信号建模原理；②掌握扩展描述函数法在非线性系统线性化中的应用；③实现Mathcad与Simulink联合仿真，提升对高频隔离型变换器动态性能的分析能力；④服务于高性能电源系统的设计与优化。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的仿真模型与计算流程，逐步动手实践Mathcad公式推导与Simulink建模，重点关注扩展描述函数的构建与小信号注入响应的仿真验证，以深化对理论与仿真一致性理解。
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【浏览器扩展开发】基于Manifest V3的谷歌浏览器扩展实战：毕业设计全流程解析与智慧阅读应用实现
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内容概要：本文以“智慧阅读”谷歌浏览器扩展为例，系统讲解了基于Manifest V3的浏览器扩展开发全流程，涵盖核心概念（如Content Script、Service Worker、消息传递）、关键技术（最小权限设计、动态注入、离线优先、一键打包）以及在毕业设计中的实际应用场景。通过完整项目结构和代码解析，展示了如何实现论文页面自动摘要、关键句高亮、数据存储与云端同步等功能，并强调项目的可运行性、可扩展性和答辩表现力。同时展望AI-Native扩展、隐私计算、低代码平台等未来趋势，提升项目前瞻性。; 适合人群：计算机、软件工程、数智化相关专业的本科及硕士毕业生，具备前端基础并希望完成高质量毕业设计的学生。; 使用场景及目标：①掌握浏览器扩展在论文辅助、教务抢课、舆情分析等场景的落地方法；②理解MV3架构下的模块解耦、安全合规与性能优化设计；③构建具备“端-云”联动能力的完整项目，增强答辩竞争力； 阅读建议：建议结合文中提供的代码结构与实现细节，动手搭建并调试完整项目，重点关注权限控制、跨上下文通信与数据闭环设计，同时可延伸集成AI模型或第三方API以提升创新性。
concurrenthashmap
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### ConcurrentHashMap 使用指南 ConcurrentHashMap 是 Java 提供的一种线程安全的 Map 实现，专为高并发环境设计。相比传统的 HashMap 和 Hashtable，它在多线程访问时表现出更高的性能和安全性。通过分段锁机制与 CAS（Compare and Swap）操作，ConcurrentHashMap 能够支持多个线程同时读写而无需全局加锁。 #### 线程安全特性 ConcurrentHashMap 的线程安全特性来源于其内部实现机制。不同于 Hashtable 使用的 synchronized 方法进行全局加锁，ConcurrentHashMap 在 JDK 1.7 及之前版本中采用 **分段锁（Segment Locking）** 技术[^3]。每个 Segment 相当于一个独立的 HashTable，允许多个线程同时访问不同的 Segment，从而减少锁竞争，提高并发性能。 在 JDK 1.8 中，ConcurrentHashMap 进一步优化了其实现，使用 **桶锁（Bucket-level Locking）** 和 **红黑树结构** 来提升性能。此时，锁的粒度更细，仅对当前操作的桶进行加锁，进一步提高了并发能力[^5]。 #### 常用方法与并发操作 ConcurrentHashMap 提供了一系列线程安全的操作方法，例如： - `putIfAbsent(K key, V value)`：只有当指定键不存在或映射值为 null 时才插入键值对。 - `computeIfPresent(K key, BiFunction<? super K, ? super V, ? extends V> remappingFunction)`：如果键存在，则根据提供的函数重新计算该键的值。 - `compute(K key, BiFunction<? super K, ? super V, ? extends V> remappingFunction)`：无论键是否存在，都尝试重新计算其映射值。 - `forEach(BiConsumer<? super K, ? super V> action)`：对每个键值对执行指定操作。 这些方法可以在不使用外部同步的情况下安全地用于多线程环境中[^2]。 #### 示例代码 以下是一个简单的示例，展示如何在 Spring Boot 应用中使用 ConcurrentHashMap 管理共享数据： ```java import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap; public class UserService { private final ConcurrentHashMap<String, Integer> userCountMap = new ConcurrentHashMap<>(); public void incrementUserCount(String department) { userCountMap.compute(department, (key, oldValue) -> (oldValue == null) ? 1 : oldValue + 1); } public int getUserCount(String department) { return userCountMap.getOrDefault(department, 0); } } ``` 上述代码中的 `compute` 方法确保在多线程环境下对用户计数的更新是线程安全的，无需额外的同步控制[^4]。 #### 适用场景 ConcurrentHashMap 非常适合以下场景： - **缓存系统**：如 Web 应用中缓存用户信息、会话状态等。 - **计数器**：统计在线人数、请求次数等。 - **任务调度**：管理待处理任务队列或资源池。 - **配置中心**：存储可动态更新的配置项。 由于其良好的并发性能，ConcurrentHashMap 成为了构建高性能服务端应用的重要组件之一。 ---
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