Spring如何解決循環依賴?

介紹

先說一下什麼是循環依賴,Spring在初始化A的時候需要注入B,而初始化B的時候需要注入A,在Spring啟動后這2個Bean都要被初始化完成

Spring的循環依賴有兩種場景

  1. 構造器的循環依賴
  2. 屬性的循環依賴

構造器的循環依賴,可以在構造函數中使用@Lazy註解延遲加載。在注入依賴時,先注入代理對象,當首次使用時再創建對象完成注入

屬性的循環依賴主要是通過3個map來解決的

構造器的循環依賴

@Component
public class ConstructorA {

	private ConstructorB constructorB;

	@Autowired
	public ConstructorA(ConstructorB constructorB) {
		this.constructorB = constructorB;
	}
}
@Component
public class ConstructorB {

	private ConstructorA constructorA;

	@Autowired
	public ConstructorB(ConstructorA constructorA) {
		this.constructorA = constructorA;
	}
}
@Configuration
@ComponentScan("com.javashitang.dependency.constructor")
public class ConstructorConfig {
}
public class ConstructorMain {

	public static void main(String[] args) {
		AnnotationConfigApplicationContext context =
				new AnnotationConfigApplicationContext(ConstructorConfig.class);
		System.out.println(context.getBean(ConstructorA.class));
		System.out.println(context.getBean(ConstructorB.class));
	}
}

運行ConstructorMain的main方法的時候會在第一行就報異常,說明Spring沒辦法初始化所有的Bean,即上面這種形式的循環依賴Spring無法解決。

我們可以在ConstructorA或者ConstructorB構造函數的參數上加上@Lazy註解就可以解決

@Autowired
public ConstructorB(@Lazy ConstructorA constructorA) {
	this.constructorA = constructorA;
}

因為我們主要關注屬性的循環依賴,構造器的循環依賴就不做過多分析了

屬性的循環依賴

先演示一下什麼是屬性的循環依賴

@Component
public class FieldA {

	@Autowired
	private FieldB fieldB;
}
@Component
public class FieldB {

	@Autowired
	private FieldA fieldA;
}
@Configuration
@ComponentScan("com.javashitang.dependency.field")
public class FieldConfig {
}
public class FieldMain {

	public static void main(String[] args) {
		AnnotationConfigApplicationContext context =
				new AnnotationConfigApplicationContext(FieldConfig.class);
		// com.javashitang.dependency.field.FieldA@3aa9e816
		System.out.println(context.getBean(FieldA.class));
		// com.javashitang.dependency.field.FieldB@17d99928
		System.out.println(context.getBean(FieldB.class));
	}
}

Spring容器正常啟動,能獲取到FieldA和FieldB這2個Bean

屬性的循環依賴在面試中還是經常被問到的。總體來說也不複雜,但是涉及到Spring Bean的初始化過程,所以感覺比較複雜,我寫個demo演示一下整個過程

Spring的Bean的初始化過程其實比較複雜,為了方便理解Demo,我就把Spring Bean的初始化過程分為2部分

  1. bean的實例化過程,即調用構造函數將對象創建出來
  2. bean的初始化過程,即填充bean的各種屬性

bean初始化過程完畢,則bean就能被正常創建出來了

下面開始寫Demo,ObjectFactory接口用來生產Bean,和Spring中定義的接口一樣

public interface ObjectFactory<T> {
	T getObject();
}
public class DependencyDemo {

	// 初始化完畢的Bean
	private final Map<String, Object> singletonObjects =
			new ConcurrentHashMap<>(256);

	// 正在初始化的Bean對應的工廠,此時對象已經被實例化
	private final Map<String, ObjectFactory<?>> singletonFactories =
			new HashMap<>(16);

	// 存放正在初始化的Bean,對象還沒有被實例化之前就放進來了
	private final Set<String> singletonsCurrentlyInCreation =
			Collections.newSetFromMap(new ConcurrentHashMap<>(16));

	public  <T> T getBean(Class<T> beanClass) throws Exception {
		// 類名為Bean的名字
		String beanName = beanClass.getSimpleName();
		// 已經初始化好了,或者正在初始化
		Object initObj = getSingleton(beanName, true);
		if (initObj != null) {
			return (T) initObj;
		}
		// bean正在被初始化
		singletonsCurrentlyInCreation.add(beanName);
		// 實例化bean
		Object object = beanClass.getDeclaredConstructor().newInstance();
		singletonFactories.put(beanName, () -> {
			return object;
		});
		// 開始初始化bean,即填充屬性
		Field[] fields = object.getClass().getDeclaredFields();
		for (Field field : fields) {
			field.setAccessible(true);
			// 獲取需要注入字段的class
			Class<?> fieldClass = field.getType();
			field.set(object, getBean(fieldClass));
		}
		// 初始化完畢
		singletonObjects.put(beanName, object);
		singletonsCurrentlyInCreation.remove(beanName);
		return (T) object;
	}

	/**
	 * allowEarlyReference參數的含義是Spring是否允許循環依賴,默認為true
	 * 所以當allowEarlyReference設置為false的時候,當項目存在循環依賴,會啟動失敗
	 */
	public Object getSingleton(String beanName, boolean allowEarlyReference) {
		Object singletonObject = this.singletonObjects.get(beanName);
		if (singletonObject == null 
				&& isSingletonCurrentlyInCreation(beanName)) {
			synchronized (this.singletonObjects) {
				if (singletonObject == null && allowEarlyReference) {
					ObjectFactory<?> singletonFactory =
							this.singletonFactories.get(beanName);
					if (singletonFactory != null) {
						singletonObject = singletonFactory.getObject();
					}
				}
			}
		}
		return singletonObject;
	}

	/**
	 * 判斷bean是否正在被初始化
	 */
	public boolean isSingletonCurrentlyInCreation(String beanName) {
		return this.singletonsCurrentlyInCreation.contains(beanName);
	}

}

測試一波

public static void main(String[] args) throws Exception {
	DependencyDemo dependencyDemo = new DependencyDemo();
	// 假裝掃描出來的對象
	Class[] classes = {A.class, B.class};
	// 假裝項目初始化所有bean
	for (Class aClass : classes) {
		dependencyDemo.getBean(aClass);
	}
	// true
	System.out.println(
			dependencyDemo.getBean(B.class).getA() == dependencyDemo.getBean(A.class));
	// true
	System.out.println(
			dependencyDemo.getBean(A.class).getB() == dependencyDemo.getBean(B.class));
}

是不是很簡單?我們只用了2個map就搞定了Spring的循環依賴

2個Map就能搞定循環依賴,那為什麼Spring要用3個Map呢?

原因其實也很簡單,當我們從singletonFactories中根據BeanName獲取相應的ObjectFactory,然後調用getObject()這個方法返回對應的Bean。在我們的例子中
ObjectFactory的實現很簡單哈,就是將實例化好的對象直接返回,但是在Spring中就沒有這麼簡單了,執行過程比較複雜,為了避免每次拿到ObjectFactory然後調用getObject(),我們直接把ObjectFactory創建的對象緩存起來不就行了,這樣就能提高效率了

比如A依賴B和C,B和C又依賴A,如果不做緩存那麼初始化B和C都會調用A對應的ObjectFactory的getObject()方法。如果做緩存只需要B或者C調用一次即可。

知道了思路,我們把上面的代碼改一波,加個緩存。

public class DependencyDemo {

	// 初始化完畢的Bean
	private final Map<String, Object> singletonObjects =
			new ConcurrentHashMap<>(256);

	// 正在初始化的Bean對應的工廠,此時對象已經被實例化
	private final Map<String, ObjectFactory<?>> singletonFactories =
			new HashMap<>(16);

	// 緩存Bean對應的工廠生產好的Bean
	private final Map<String, Object> earlySingletonObjects =
			new HashMap<>(16);

	// 存放正在初始化的Bean,對象還沒有被實例化之前就放進來了
	private final Set<String> singletonsCurrentlyInCreation =
			Collections.newSetFromMap(new ConcurrentHashMap<>(16));

	public  <T> T getBean(Class<T> beanClass) throws Exception {
		// 類名為Bean的名字
		String beanName = beanClass.getSimpleName();
		// 已經初始化好了,或者正在初始化
		Object initObj = getSingleton(beanName, true);
		if (initObj != null) {
			return (T) initObj;
		}
		// bean正在被初始化
		singletonsCurrentlyInCreation.add(beanName);
		// 實例化bean
		Object object = beanClass.getDeclaredConstructor().newInstance();
		singletonFactories.put(beanName, () -> {
			return object;
		});
		// 開始初始化bean,即填充屬性
		Field[] fields = object.getClass().getDeclaredFields();
		for (Field field : fields) {
			field.setAccessible(true);
			// 獲取需要注入字段的class
			Class<?> fieldClass = field.getType();
			field.set(object, getBean(fieldClass));
		}
		singletonObjects.put(beanName, object);
		singletonsCurrentlyInCreation.remove(beanName);
		earlySingletonObjects.remove(beanName);
		return (T) object;
	}

	/**
	 * allowEarlyReference參數的含義是Spring是否允許循環依賴,默認為true
	 */
	public Object getSingleton(String beanName, boolean allowEarlyReference) {
		Object singletonObject = this.singletonObjects.get(beanName);
		if (singletonObject == null
				&& isSingletonCurrentlyInCreation(beanName)) {
			synchronized (this.singletonObjects) {
				singletonObject = this.earlySingletonObjects.get(beanName);
				if (singletonObject == null && allowEarlyReference) {
					ObjectFactory<?> singletonFactory =
							this.singletonFactories.get(beanName);
					if (singletonFactory != null) {
						singletonObject = singletonFactory.getObject();
						this.earlySingletonObjects.put(beanName, singletonObject);
						this.singletonFactories.remove(beanName);
					}
				}
			}
		}
		return singletonObject;
	}
}

我們寫的getSingleton的實現和org.springframework.beans.factory.support.DefaultSingletonBeanRegistry#getSingleton(java.lang.String, boolean)的實現一模一樣,這個方法幾乎所有分析Spring循環依賴的文章都會提到,這次你明白工作原理是什麼了把

總結一波

  1. 拿bean的時候先從singletonObjects(一級緩存)中獲取
  2. 如果獲取不到,並且對象正在創建中,就從earlySingletonObjects(二級緩存)中獲取
  3. 如果還是獲取不到就從singletonFactories(三級緩存)中獲取,然後將獲取到的對象放到earlySingletonObjects(二級緩存)中,並且將bean對應的singletonFactories(三級緩存)清除
  4. bean初始化完畢,放到singletonObjects(一級緩存)中,將bean對應的earlySingletonObjects(二級緩存)清除

歡迎關注

參考博客

[1]https://mp.weixin.qq.com/s/gBr3UfC1HRcw4U-ZMmtRaQ
[2]https://mp.weixin.qq.com/s/5mwkgJB7GyLdKDgzijyvXw
比較詳細
[1]https://zhuanlan.zhihu.com/p/84267654
[2]https://juejin.im/post/5c98a7b4f265da60ee12e9b2

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門多西諾複合大火續燒 面積相當於洛杉磯市

摘錄自2018年8月8日中央通訊社台北報導

美國加州野火繼續傳出災情,「門多西諾複合大火」延燒面積已相當於整個洛杉磯市,上萬名消防員今天仍不斷努力救災控制火勢,上月爆發的一連串野火已造成11人喪命。

加州北部的門多西諾複合大火(Mendocino Complex Fire)由2個分別名為「河流」(River fire)及「牧場」(Ranch fire)的野火組成,延燒面積已達29萬英畝(11萬7359公頃),大小相當於整個洛杉磯市。

門多西諾複合大火昨天(7日)改寫短短8個月前「湯瑪斯野火」(Thomas Fire)紀錄,成為加州有紀錄以來最大野火。湯瑪斯野火去年12月在南加州肆虐,延燒面積達28萬1893英畝。

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SourceTree使用詳解(連接遠程倉庫,克隆,拉取,提交,推送,新建/切換/合併分支,衝突解決)

前言:

  俗話說的好工欲善其事必先利其器,Git分佈式版本控制系統是我們日常開發中不可或缺的。目前市面上比較流行的Git可視化管理工具有SourceTree、Github Desktop、TortoiseGit,綜合網上的一些文章分析和自己的日常開發實踐心得個人比較推薦開發者使用SourceTree,因為SourceTree同時支持Windows和Mac,並且界面十分的精美簡潔,大大的簡化了開發者與代碼庫之間的Git操作方式。該篇文章主要是對日常開發中使用SourceTree可視化管理工具的一些常用操作進行詳細講解。

SourceTree | Github Desktop | TortoiseGit 可視化管理工具對比:

  https://blog.csdn.net/hmllittlekoi/article/details/104504406/

SourceTree介紹和Atlassian賬號註冊和登錄教程:

https://www.cnblogs.com/Can-daydayup/p/13128511.html

連接Gitee or GitHub,獲取代碼:

注意:這裏介紹的是使用SSH協議獲取關聯遠程倉庫的代碼,大家也可以直接使用過HTTPS協議的方式直接輸入賬號密碼獲取關聯代碼!

全面概述Gitee和GitHub生成/添加SSH公鑰:

https://www.cnblogs.com/Can-daydayup/p/13063280.html

在SourceTree中添加SSH密鑰:

工具=>選擇:

   
添加SSH密鑰位置:C:\Users\xxxxx\.ssh\id_rsa.pub:

SSH客戶端選擇OpenSSH:

 

Clone對應託管平台倉庫(以Gitee為例):

打開碼雲,找到自己需要Clone的倉庫!

 

 

SourceTree設置默認工作目錄:

  由上面我們可以發現每次Clone克隆項目的時候,克隆下來的項目默認存儲位置都是在C盤,因此每次都需要我們去選擇項目存放的路徑,作為一個喜歡偷懶的人而言當然不喜歡這種方式啦,因此我們可以設置一個默認的項目存儲位置。

設置SourceTree默認項目目錄:

點擊工具=>選項=>一般=>找到項目目錄設置Clone項目默認存儲的位置  

SourceTree代碼提交:

1.首先切換到需要修改功能代碼所在的分支:

 

 

2.將修改的代碼提交到暫存區:

3.將暫存區中的代碼提交到本地代碼倉庫:

注意:多人同時開發項目的時候,不推薦默認選中立即推送變更到origin/develop,避免一些不必要的麻煩!

 4.代碼拉取更新本地代碼庫,並將代碼推送到遠程倉庫:

 
 勾選需要推送的分支,點擊推送到遠程分支:  
代碼成功推送到遠程代碼庫:

5.在Gitee中查看推送結果:

SourceTree分支切換,新建,合併:

1.分支切換:

雙擊切換:   單擊鼠標右鍵切換:

2.新建分支:

注意:在新建分支時,我們需要在哪個主分支的基礎上新建分支必須先要切換到對應的主分支才能到該主分支上創建分支,如下我們要在master分支上創建一個feature-0613分支:  

3.合併分支:

注意:在合併代碼之前我們都需要將需要合併的分支拉取到最新狀態(**避免覆蓋別人的代碼,或者丟失一些重要文件)!!!!!   在master分支上點擊右鍵,選擇合併feature-0613至當前分支即可進行合併:   分支合併成功:

SourceTree代碼衝突解決:

首先我們需要製造一個提交文件遇到衝突的情景:

在SoureceTree中在Clone一個新項目,命名為pingrixuexilianxi2,如下圖所示:

 

 

我們以項目中的【代碼合併衝突測試.txt】文件為例:   在pingrixuexilianxi2中添加內容,並提交到遠程代碼庫,添加的內容如下:   在pingrixuexilianxi中添加內容,提交代碼(不選擇立即推送變更到origin/master),拉取代碼即會遇到衝突:  

 

 

  衝突文件中的內容:  

直接打開衝突文件手動解決衝突:

由下面的衝突文件中的衝突內容我們了解到:

<<<<<<< HEAD
6月19日 pingrixuexilianxi添加了內容
=======
6月18日 pingrixuexilianxi2修改了這個文件哦
>>>>>>> a8284fd41903c54212d1105a6feb6c57292e07b5

  <<<<<<< HEAD到 =======裏面的【6月19日 pingrixuexilianxi添加了內容】是自己剛才的Commit提交的內容 =======到 >>>>>>> a8284fd41903c54212d1105a6feb6c57292e07b5裏面的【6月18日 pingrixuexilianxi2修改了這個文件哦】是遠程代碼庫更新的內容(即為pingrixuexilianxi2本地代碼庫推送修改內容)。   手動衝突解決方法:

  根據項目需求刪除不需要的代碼就行了,假如都需要的話我們只需要把 <<<<<<< HEAD=======     >>>>>>> a8284fd41903c54212d1105a6feb6c57292e07b5都刪掉衝突就解決了(注意,在項目中最後這些符號都不能存在,否則可能會報異常)。

  最後將衝突文件標記為已解決,提交到遠程倉庫:  

採用外部文本文件對比工具Beyond Compare解決衝突:

SourceTree配置文本文件對比工具Beyond Compare:

工具=>選項=>比較:  

 

使用Beyond Compare解決衝突:

Beyond Compare使用技巧: 官方全面教程: https://www.beyondcompare.cc/jiqiao/   SourceTree打開外部和合併工具:

 

注意:第一次啟動Beynod Compare軟件需要一會時間,請耐心等待:
    Beynod Compare進行衝突合併:   點擊保存文件后關閉Beynod Compare工具,SourceTree中的衝突就解決了,在SourceTree中我們會發現多了一個 .orig 的文件。接着選中那個.orig文件,單擊右鍵 => 移除,最後我們推送到遠程代碼庫即可:  

Sourcetree中的基本名詞說明:

克隆/新建(clone):從遠程倉庫URL加載創建一個與遠程倉庫一樣的本地倉庫。 提交(commit):將暫存區文件上傳到本地代碼倉庫。
推送(push):將本地倉庫同步至遠程倉庫,一般推送(push)前先拉取(pull)一次,確保一致(十分注意:這樣你才能達到和別人最新代碼同步的狀態,同時也能夠規避很多不必要的問題)。 拉取(pull):從遠程倉庫獲取信息並同步至本地倉庫,並且自動執行合併(merge)操作(git pull=git fetch+git merge)。 獲取(fetch):從遠程倉庫獲取信息並同步至本地倉庫。 分支(branch):創建/修改/刪除分枝。 合併(merge):將多個同名文件合併為一個文件,該文件包含多個同名文件的所有內容,相同內容抵消。 貯藏(git stash):保存工作現場。 丟棄(Discard):丟棄更改,恢復文件改動/重置所有改動,即將已暫存的文件丟回未暫存的文件。 標籤(tag):給項目增添標籤。 工作流(Git Flow):團隊工作時,每個人創建屬於自己的分枝(branch),確定無誤后提交到master分支。 終端(terminal):可以輸入git命令行。 每次拉取和推送的時候不用每次輸入密碼的命令行:git config credential.helper osxkeychain sourcetree。 檢出(checkout):切換不同分支。 添加(add):添加文件到緩存區。 移除(remove):移除文件至緩存區。 重置(reset):回到最近添加(add)/提交(commit)狀態。

Git分佈式版本控制器常用命令和使用:

當然作為一個有逼格的程序員, 一些常用的命令我們還是需要了解和掌握的,詳情可參考我之前寫過的文章:

https://www.cnblogs.com/Can-daydayup/p/10134733.html

 

 

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貓狗食用市場的終結? 印尼政府決定禁止買賣貓狗肉

摘錄自2018年8月8日香港01報導

印尼政府在本月初的「全國動物福利協調」作出了重大的決定,禁止狗和貓肉貿易,並且不會再提供供人食用的狗、貓肉的健康證明。

在今年1月,印尼動物保護團體「印尼無狗肉」(DMFI)把一封聯署信交給總統Joko Widodo,該信由90多位國內和國際名人簽署,呼籲採取緊急行動去禁止買賣狗、貓肉。 此外,DMFI的全球請願書也由來自世界各地,超過930,000人簽署。

國際人道對待動物協會主席Kitty Block說:「狗、貓肉貿易是殘酷的行為,不但對人類健康有機會構成威脅,並且在很大程度上推動人們犯罪。因此,我們極度讚揚印尼政府承諾終止狗、貓肉貿易。我們希望這一個舉動能向亞洲其他國家發出強烈信息,例如中國、韓國、印度和越南。」

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一起玩轉微服務(11)——一切從簡單開始

介紹

使用Spring Bboot是快樂並且簡單的,不需要繁瑣的配置就能夠完成一套非常強大的應用。

spring boot 2.3.1

Spring Boot 2.3.1 發佈於:2020/06/12,現在已經提交到 Spring 倉庫和 Maven 中央倉庫了。

這個版本包括 127 個 bug 修復、Spring Boot 文檔改進增強、依賴升級等,另外還新增了一些新特性:

•提供基於新的 Maven 坐標 com.oracle.database 對 Oracle JDBC driver 的依賴管理;

•優化 Spring Cloud 的 CachedRandomPropertySource 不能正確適配的問題;•限制使用定製的 YAML 類型;

•增強對 NoSuchMethodErrors 異常失敗分析,能显示基類從哪被加載的;•提供更佳的錯誤消息,如果 Docker 停止運行了;

•優化 SystemEnvironmentPropertyMapper 類;

•提供更佳的診斷信息,當構建 OCI 鏡像失敗時 Docker 響應的 500 錯誤;

•支持通過 alwaysUseFullPath=true 參數來配置 UrlPathHelper;•支持在 Elasticsearch URIs 中使用用戶信息;

•支持在 Spring WebFlux 框架中使用歡迎頁面;

這個小版本還增加了蠻多東西的,大家也沒有必要跟着版本走,可以根據需要進行升級。疫情也擋不住外國友人更新的熱情。

實現

使用STS,可以去官方網站下載最新版。網站地址 https://Spring.io/tools/sts/ Spring Tool Suite™是基於eclipse開發的專門為Spring開發使用的工具包。

新建工程

選擇Spring Starter Project,

輸入工程名 對應的Name 打包方式 對應的Packaging,可以選擇jar或者war的方式。

輸入組織名 對應的Group 輸入描述 對應的Description

輸入包名 對應的Package 點擊next,然後選擇web和mysql

這裏的版本用的是2.3.1 如果沒有本地maven庫或者私庫會下載很長時間。

添加默認請求

進入 Chapter0301Application 添加

@RestController
@SpringBootApplication
public class Chapter0301Application {
    
    @RequestMapping("/")
    String home() {
         return "歡迎使用Spring Boot!";
    }

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Chapter0301Application.class, args);
    }

}

使用@RestController 相當於@Controller 和 @RequestBody。是Sspring Bboot 基於Sspring MVC的基礎上進行了改進, 將@Controller 與@ResponseBody 進行了合併形成的一個新的註解。 @EnableAutoConfiguration 作用 從classpath中搜索所有META-INF/spring.factories配置文件然後,將其中org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration key對應的配置項加載到spring容器 只有spring.boot.enableautoconfiguration為true(默認為true)的時候,才啟用自動配置 @EnableAutoConfiguration還可以進行排除,排除方式有2種,一是根據class來排除(exclude),二是根據class name(excludeName)來排除 其內部實現的關鍵點有

1.ImportSelector 該接口的方法的返回值都會被納入到spring容器管理中

2.SpringFactoriesLoader 該類可以從classpath中搜索所有META-INF/spring.factories配置文件,並讀取配置

啟動spring boot

  .   ____          _            __ _ _
 /\\ / ___'_ __ _ _(_)_ __  __ _ \ \ \ \
( ( )\___ | '_ | '_| | '_ \/ _` | \ \ \ \
 \\/  ___)| |_)| | | | | || (_| |  ) ) ) )
  '  |____| .__|_| |_|_| |_\__, | / / / /
 =========|_|==============|___/=/_/_/_/
 :: Spring Boot ::        (v2.3.1.RELEASE)

2020-06-23 13:30:11.611  INFO 9916 --- [           main] com.cloud.sky.Chapter0301Application     : Starting Chapter0301Application on DADI-PC with PID 9916 (D:\java\microservice\chapter0301\target\classes started by Administrator in D:\java\microservice\chapter0301)
2020-06-23 13:30:11.614  INFO 9916 --- [           main] com.cloud.sky.Chapter0301Application     : No active profile set, falling back to default profiles: default
2020-06-23 13:30:12.415  INFO 9916 --- [           main] o.s.b.w.embedded.tomcat.TomcatWebServer  : Tomcat initialized with port(s): 8080 (http)
2020-06-23 13:30:12.423  INFO 9916 --- [           main] o.apache.catalina.core.StandardService   : Starting service [Tomcat]
2020-06-23 13:30:12.424  INFO 9916 --- [           main] org.apache.catalina.core.StandardEngine  : Starting Servlet engine: [Apache Tomcat/9.0.36]
2020-06-23 13:30:12.512  INFO 9916 --- [           main] o.a.c.c.C.[Tomcat].[localhost].[/]       : Initializing Spring embedded WebApplicationContext
2020-06-23 13:30:12.512  INFO 9916 --- [           main] w.s.c.ServletWebServerApplicationContext : Root WebApplicationContext: initialization completed in 830 ms
2020-06-23 13:30:12.665  INFO 9916 --- [           main] o.s.s.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor  : Initializing ExecutorService 'applicationTaskExecutor'
2020-06-23 13:30:12.809  INFO 9916 --- [           main] o.s.b.w.embedded.tomcat.TomcatWebServer  : Tomcat started on port(s): 8080 (http) with context path ''
2020-06-23 13:30:12.818  INFO 9916 --- [           main] com.cloud.sky.Chapter0301Application     : Started Chapter0301Application in 1.492 seconds (JVM running for 3.109)
2020-06-23 13:30:20.675  INFO 9916 --- [nio-8080-exec-1] o.a.c.c.C.[Tomcat].[localhost].[/]       : Initializing Spring DispatcherServlet 'dispatcherServlet'
2020-06-23 13:30:20.676  INFO 9916 --- [nio-8080-exec-1] o.s.web.servlet.DispatcherServlet        : Initializing Servlet 'dispatcherServlet'
2020-06-23 13:30:20.680  INFO 9916 --- [nio-8080-exec-1] o.s.web.servlet.DispatcherServlet        : Completed initialization in 4 ms

打開瀏覽器訪問 http://localhost:8080/ 可以得到如下頁面

遇到問題

構建的過程中遇到問題

[INFO] Scanning for projects...
[ERROR] [ERROR] Some problems were encountered while processing the POMs:
[FATAL] Non-parseable POM D:\java\apache-maven-3.1.1\repo\org\jetbrains\kotlin\kotlin-bom\1.3.72\kotlin-bom-1.3.72.pom: entity reference names can not start with character ')' (position: START_TAG seen ...ost,s="";function qs(n){var u=D.URL;var t=u.match(eval(\'/(\\?|#|&)... @1:243)  @ D:\java\apache-maven-3.1.1\repo\org\jetbrains\kotlin\kotlin-bom\1.3.72\kotlin-bom-1.3.72.pom, line 1, column 243
 @ 
[ERROR] The build could not read 1 project -> [Help 1]
[ERROR]   
[ERROR]   The project com.cloudskyme:chapter0301:0.0.1 (D:\java\microservice\chapter0301\pom.xml) has 1 error
[ERROR]     Non-parseable POM D:\java\apache-maven-3.1.1\repo\org\jetbrains\kotlin\kotlin-bom\1.3.72\kotlin-bom-1.3.72.pom: entity reference names can not start with character ')' (position: START_TAG seen ...ost,s="";function qs(n){var u=D.URL;var t=u.match(eval(\'/(\\?|#|&)... @1:243)  @ D:\java\apache-maven-3.1.1\repo\org\jetbrains\kotlin\kotlin-bom\1.3.72\kotlin-bom-1.3.72.pom, line 1, column 243 -> [Help 2]
[ERROR] 
[ERROR] To see the full stack trace of the errors, re-run Maven with the -e switch.
[ERROR] Re-run Maven using the -X switch to enable full debug logging.
[ERROR] 
[ERROR] For more information about the errors and possible solutions, please read the following articles:
[ERROR] [Help 1] http://cwiki.apache.org/confluence/display/MAVEN/ProjectBuildingException
[ERROR] [Help 2] http://cwiki.apache.org/confluence/display/MAVEN/ModelParseException

1. 解決

修改maven默認源配置
我使用的是阿里的maven倉庫,國外的東西沒個代理還真麻煩。

<repositories>
        <repository>  
            <id>alimaven</id>
            <name>aliyun maven</name>
            <url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url>
        </repository> 
        <repository>
            <id>sonatype-nexus-snapshots</id>
            <url>https://oss.sonatype.org/content/repositories/snapshots</url>
            <releases>
                <enabled>false</enabled>
            </releases>
            <snapshots>
                <enabled>true</enabled>
            </snapshots>
        </repository>
    </repositories>

然後執行 mvn help:system
成功可以看到如下界面:

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跳躍表確定不了解下

redis源碼分析系列文章

[Redis源碼系列]在Liunx安裝和常見API 

為什麼要從Redis源碼分析 

String底層實現——動態字符串SDS 

Redis的雙向鏈表一文全知道

面試官:說說Redis的Hash底層 我:……(來自閱文的面試題)

前言

hello,大家好,周五見了。前面幾周我們一起看了Redis底層數據結構,如動態字符串SDS,雙向鏈表Adlist,字典Dict,如果有對Redis常見的類型或底層數據結構不明白的請看上面傳送門。

今天我們來看下ZSET的底層架構,如果不知道ZSET是什麼的,可以看上面傳送門第一篇。簡單來說,ZSET是Redis提供的根據數據和分數來判斷其排名的數據結構。最常見的就是微信運動的排名,每個用戶對應自己的步數,每天晚上可以給出用戶的排名。

有小夥伴可能會想,如果是實現排名的話,各種排序方法都可以實現的,沒必要引入Redis的ZSET結構啊?

當然,如果是採用排序方法的話,是可以實現相同功能的,但是代碼裏面需要硬編碼,會添加工作量,還會提供代碼的Bug哦,哈哈哈。而且Redis的底層是C實現的,直接操作內存,速度也會比Java方法實現提升。

綜上,使用Redis的ZSET結構,好處多多。那話不多說,開始把。在正式開始之前,我們需要引入下跳躍表的概念,其是ZSET結構的底層實現。以下可能有點枯燥,我盡量說的簡單點哈。

什麼是跳躍表?

對於數據量大的鏈表結構,插入和刪除比較快,但是查詢速度卻很慢。那是因為無法直接獲取某個節點,需要從頭節點開始,藉助某個節點的next指針來獲取下一節點。即使數據是有序排放的,想要查詢某個數據,只能從頭到尾遍歷變量,查詢效率會很低,時間複雜度為O(n)。

如果我們需要快速查詢鏈表有啥辦法呢?有同學說用數組存放,但是如果不改數據結構呢?

我們可以先想想在有序數組結構中有二分法,每次將範圍都縮小一半,這樣查詢速度提升了很多,那麼在鏈表中能不能也使用這種思想。

這就到了今天講的主角——跳躍表。(一點也生硬的引出概念)

步驟一  新建有序單項鏈表

先看下圖有序單向鏈表,存放了1,2,3,4,5,6,7這7個元素。

步驟二 抽取二級索引節點

我們可以在鏈表中抽取部分節點,下圖抽取了1,3,5,7四個節點,也就是每兩個節點提取了一個節點到上級,抽取出來的叫做索引。

注意不是每次都能抽取到這麼完美,這其實就跟拋硬幣一樣,每個硬幣的正反兩面的概率是一樣的,都是1/2。當數據量小的時候,正反的概率可能差別較大。但是隨着數據量的加大,正反的概率越來越接近於1/2。類比過來是一個意思,每個節點的機會都是一樣的,要麼停留原級,要麼提取到上級,概率都是1/2。但是隨着節點數量的增加,抽取的節點越來越接近與1/2。

步驟三 抽取三級索引節點

我們可以在鏈表中抽取部分節點,下圖抽取了1,5兩個節點,也就是每兩個節點提取了一個節點到上級,抽取出來的叫做索引。

步驟四 類二分法查詢

我們假設要查找值為6的節點,先從三級索引開始,找到值為1的節點,發現比5小,根據值為1節點的next指針,找到值為5的節點,5後面沒有其他的三級索引啦。

於是順着往下找,到了二級索引,根據值為5的節點的next指針找到值為7的節點,發現比6小,說明要找到的節點6在此範圍內。

再接着到了一級索引位置,根據值為5的節點next指針指向值為6的節點,發現是想要查詢的數據,所以查詢過程結束。

根據上面的查詢過程(下圖的藍色連線),我們發現其採用的核心思想是二分法,不斷縮小查詢範圍,如果在上層索引找到區間,則順延深入到下一層找到真正的數據。

總結

從上面的整個過程中可以看出,數據量小的時候,這種拿空間換時間,消耗內存方法的並不是最優解。所以Redis的zset結構在數據量小的時候採用壓縮表,數據量大的時候採用跳躍表。

像這種鏈表加多級索引的結構,就是跳躍表。這名字起的形象,過程是跳躍着來查詢的。

Redis中跳躍表圖解

下圖簡單來說是對跳躍表的改進和再封裝,首先引入了表頭的概念,這與雙向鏈表,字典結構一樣,都是對數據的封裝,因為他們都是採用的指針,而指針必然導致在計算長度,獲取最後節點的數據問題上會產生查詢太慢的性能問題,所以封裝表頭是為了在這些問題上提升速度,浪費的只是添加,刪除等操作的時間,與此對比,是可以忽略的。

其次是引入管理所有節點的層數數組,我們可以看到有32層,即32個數組,這和後面的數據節點結構是一樣的。引入它是為了便於直接根據此數組的層數定位到每個元素。

再其次是數據節點的每個level都有層級和span(也就是下圖箭頭指針上的数字,其是為了方便統計兩個節點相距多少長度)。

最後就是數據節點的後退指針backward,引入目的是Level數組只有前指針,即只能指向下一個節點地址,而後退指針是為了能往回找節點。

上圖主要分為3大塊:(這邊大致看下就行,下面將對各模塊進行代碼詳細解釋)

表頭

主要包括四個屬性,分別是頭指針header,尾指針tail,節點長度length,所有節點的最大level。

header:指向跳躍表的表頭節點,通過這個指針地址可以直接找到表頭,時間複雜度為O(1)。

tail:指向跳躍表的表尾節點,通過這個指針可以直接找到表尾,時間複雜度為O(1)。

length:記錄跳躍表的長度,即不包含表頭節點,整個跳躍表中有多少個元素。

level:記錄當前跳躍表內,所有節點層數最大的level(排除表頭節點)。

管理所有節點層數level的數組

其對象值為空,level數組為32層,目的是為了管理真正的數據節點。關於具體的level有哪些屬性放在數據節點來說。

數據節點

主要包括四個屬性對象值obj,分數score,後退指針backward和level數組。每個數據的Level數組有多少層,是隨機產生的,這跟上面說過的跳躍表是一樣的。

成員對象obj:真正的實際數據,每個節點的數據都是唯一的,但是節點的分數可能相同。兩個相同分數的節點是按照成員對象在字典中的大小進行排序的,成員對象較小的節點會排在前面,成員對象較大的節點會排在後面。

分數score:各個節點中的数字是節點所保存的分數,在跳躍表中,節點按各自所保存的分數從小到大排列。

後退指針backward:用於從表尾向表頭遍歷,每個節點只有一個後退指針,即每次只能後退一步。

層級level:節點中用1,2,3等字樣標記節點的各個層,L1代表第一層,L2代表第二層,L3代表第三層,並以此類推。

跳躍表的定義

表頭結構zskiplist

 

typedef struct zskiplist {
    //表頭的頭指針header和尾指針tail
    struct zskiplistNode *header, *tail;
    //一共有多少個節點length
    unsigned long length;
    // 所有節點最大的層級level
   int level;
} zskiplist;

具體數據節點zskiplistNode

 

//跳錶的具體節點 
typedef struct zskiplistNode {
    sds ele; //具體的數據,對應張三
    double score;//分數,對應70
    struct zskiplistNode *backward;//後退指針backward
     //層級數組    struct zskiplistLevel {
        struct zskiplistNode *forward;//前進指針forward
        unsigned int span;//跨度span
    } level[];
} zskiplistNode; 

 

跳躍表的實現(源碼分析)

redis關於跳躍表的API都定義在t_zset.c文件中。

千萬不要看到源碼分析就跑開了,一定要看哦。

創建跳躍表

創建空的跳躍表,其實就是創建表頭和管理所有的節點的level數組。首先,定義一些變量,嘗試分配內存空間。其次是初始化表頭的level和length,分別賦值1和0。接着創建管理所有節點的Level的數組,是調用zslCreateNode函數,輸入參數為數組大小宏常量ZSKIPLIST_MAXLEVEL(32),分數為0,對象值為NULL。(此為跳躍表得以實現重點)。再接着就是為此數組每個元素的前指針forword和跨度span初始化。最後初始化尾指針並返回值。

可以參照下面的圖解和源碼:

 

//創建一個空表頭的跳躍表
zskiplist *zslCreate(void) {
    int j;
    zskiplist *zsl;
    //嘗試分配內存空間
    zsl = zmalloc(sizeof(*zsl));
    //初始化level和length
    zsl->level = 1;
    zsl->length = 0;
    //調用下面的方法zslCreateNode,傳入的參數有數組長度ZSKIPLIST_MAXLEVEL 32
    //分數0,對象值NuLL
    //這一步就是創建管理所有節點的數組
    //並且設置表頭的頭頭指針為此對象的地址
    zsl->header = zslCreateNode(ZSKIPLIST_MAXLEVEL,0,NULL);
    //為這32個數組賦值前指針forward和跨度span
    for (j = 0; j < ZSKIPLIST_MAXLEVEL; j++) {
        zsl->header->level[j].forward = NULL;
        zsl->header->level[j].span = 0;
    }
    //設置尾指針
    zsl->header->backward = NULL;
    zsl->tail = NULL;
    //返回對象
    return zsl;
}
zskiplistNode *zslCreateNode(int level, double score, sds ele) {
    zskiplistNode *zn =
        zmalloc(sizeof(*zn)+level*sizeof(struct zskiplistLevel));
    zn->score = score;
    zn->ele = ele;
    return zn;
}

 

插入節點

比如有下圖6個元素,需要插入值為趙六,分數為101的元素,我們大致想一想,大致的步驟包括找到要插入的位置新建一個數據節點,然後調整與之相關的頭尾指針的level數組。那就看看redis咋做的,和我們想的一樣不一樣呢?

噔噔噔噔,答案揭曉。當然了大框架是相同的。

正文開始了:(先來圖片)

1.遍歷管理所有節點的level數組,從最大的level開始,即3,挨個對比值,如果有分數比他大的值或者分數相同,但是數據的值比他大,記錄到數組裡面,同時記錄跨度。

這樣說太抽象了。拿上圖舉個例子,從表頭的level即3開始,首先到張三的L3,發現分數70,比目標分數101小跳過,根據其前指針找到趙六的L3,發現分數102,比目標分數101大,將趙六L3記錄在待更新數組update中,同時記錄跨度span為4。接着到下一層,張三的L2層,發現分數70比目標分數101小跳過,根據前指針找到王五的L2,發現分數90,比目標分數101小跳過,根據前指針找到趙六的L2,發現分數102比目標分數101大,將趙六的L2記錄到待更新數組update中,同時記錄跨度span為2。最後到下一層,張三的L1層,邏輯和剛才一樣的,也是記錄趙六的L1層和跨度span為1。

2.為新節點隨機生成層級數level(通過位運算),如果生成的level大於目前level最大值3,則將將大於部分挨個遍歷,並將跨度等信息記錄到上面update表中。

比如,新節點生成的level為5,目前level最大值為3,說明這個節點只會有一個,並且跨越了之前的所有節點,那麼我們將從第四層和第五層都遍歷下,記錄到待更新數組update中。

3.準備工作都做好了,找到了該節點將插入到哪一位置,處於哪一層,每層對應的跨度是多少,下面就要新增數據節點了。把上兩步的信息都添加到新節點上,並且調整位置前後指針即可。

4.最後就是一些收尾工作,比如修改表頭的層級level,節點大小length和尾指針tail等屬性。

綜上,整個流程就已經結束了。可能看着有點複雜,可以對照下面代碼來。

 

//插入節點,輸入參數為
//zsl:表頭
//score:插入元素的分數score
//ele:插入元素的具體數據ele
zskiplistNode *zslInsert(zskiplist *zsl, double score, sds ele) {
    //使用update數組記錄每層待插入元素的前一個元素
    zskiplistNode *update[ZSKIPLIST_MAXLEVEL], *x;
    //記錄前置節點與第一個節點之間的跨度,即元素在列表中的排名-1
    unsigned int rank[ZSKIPLIST_MAXLEVEL];
    int i, level;

    serverAssert(!isnan(score));
    x = zsl->header;
    //從最大的level開始遍歷,從頂到底,找到每一層待插入的位置
    for (i = zsl->level-1; i >= 0; i--) {
        /* store rank that is crossed to reach the insert position */
        rank[i] = i == (zsl->level-1) ? 0 : rank[i+1];
    //直接找到第一個分數比該元素大的位置
    //或者分數與該元素相同但是對象的ASSICC碼比該元素大的位置
        while (x->level[i].forward &&
                (x->level[i].forward->score < score ||
                    (x->level[i].forward->score == score &&
                    sdscmp(x->level[i].forward->ele,ele) < 0)))
        {
            //將已走過元素的跨越元素進行計數,得到元素在列表中排名,或者是已搜尋的路徑長度
            rank[i] += x->level[i].span;
            x = x->level[i].forward;
        }
    //記錄待插入位置
        update[i] = x;
    }
     //隨機產生一個層數,在1到32之間,層數越高,生成的概率越低
    level = zslRandomLevel();
    //如果產生的層數大於現有的最高層數,則超出層數都需要初始化
    if (level > zsl->level) {
        //開始循環
        for (i = zsl->level; i < level; i++) {
            rank[i] = 0;
            //該元素作為這些層的第一個節點,前節點就是header
            update[i] = zsl->header;
            //初始化后這些層每層有兩個元素,走一步就是跨越所有元素
            update[i]->level[i].span = zsl->length;
        }
        zsl->level = level;
    }
    //創建節點
    x = zslCreateNode(level,score,ele);
    for (i = 0; i < level; i++) {
        //將新節點插入到各層鏈表中
        x->level[i].forward = update[i]->level[i].forward;
        update[i]->level[i].forward = x;

        // rank[0]是第0層的前置節點P1(也就是底層插入節點前面那個節點)與第一個節點的跨度
        // rank[i]是第i層的前置節點P2(這一層里在插入節點前面那個節點)與第一個節點的跨度
        // 插入節點X與後置節點Y的跨度f(X,Y)可由以下公式計算
        // 關鍵在於f(P1,0)-f(P2,0)+1等於新節點與P2的跨度,這是因為跨度呈扇形形向下延伸到最底層
        // 記錄節點各層跨越元素情況span, 由層與層之間的跨越元素總和rank相減而得
        x->level[i].span = update[i]->level[i].span - (rank[0] - rank[i]);
               // 插入位置前一個節點的span在原基礎上加1即可(新節點在rank[0]的后一個位置)

 update[i]->level[i].span = (rank[0] - rank[i]) + 1;
    }

    /* increment span for untouched levels */
    for (i = level; i < zsl->level; i++) {
        update[i]->level[i].span++;
    }
    // 第0層是雙向鏈表, 便於redis常支持逆序類查找
    x->backward = (update[0] == zsl->header) ? NULL : update[0];
    if (x->level[0].forward)
        x->level[0].forward->backward = x;
    else
        zsl->tail = x;
    zsl->length++;
    return x;
}

 

int zslRandomLevel(void) {
    int level = 1;
    while ((random()&0xFFFF) < (ZSKIPLIST_P * 0xFFFF))
        level += 1;
    return (level<ZSKIPLIST_MAXLEVEL) ? level : ZSKIPLIST_MAXLEVEL;
}

 

獲取節點排名

擔心大家忘了這張圖,再粘貼一遍。如下圖,這部分邏輯比較簡單,就不寫了,具體參考代碼分析。

 

//得到節點的排名
//輸入參數為表頭結構zsl,分數score,真正的數據ele
unsigned long zslGetRank(zskiplist *zsl, double score, sds ele) {
    zskiplistNode *x;
    unsigned long rank = 0;
    int i;
    //先獲取表頭的頭指針,即找到管理所有節點的level數組
    x = zsl->header;
     //從表頭的level,即最大值開始循環遍歷
    for (i = zsl->level-1; i >= 0; i--) {
        //如果找到分數小於目標分數的,排名加上其跨度
        //或者分數相同,但是具體數據小於目標數據的,排名也加上跨度
        while (x->level[i].forward &&
            (x->level[i].forward->score < score ||
                (x->level[i].forward->score == score &&
                sdscmp(x->level[i].forward->ele,ele) <= 0))) {
            rank += x->level[i].span;
            x = x->level[i].forward;
        }

        //確保在第i層找到分值相同,且對象相同時才會返回排位值
        if (x->ele && sdscmp(x->ele,ele) == 0) {
            return rank;
        }
    }
    return 0;
}

 

結語

該篇主要講了Redis的ZSET數據類型的底層實現跳躍表,先從跳躍表是什麼,引出跳躍表的概念和數據結構,剖析了其主要組成部分,進而通過多幅過程圖解釋了Redis是如何設計跳躍表的,最後結合源碼對跳躍表進行描述,如創建過程,添加節點過程,獲取某個節點排名過程,中間穿插例子和過程圖。

如果覺得寫得還行,麻煩給個贊,您的認可才是我寫作的動力!

如果覺得有說的不對的地方,歡迎評論指出。

好了,拜拜咯。

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要求遏阻氣候變遷 瑞士首都10萬人上街遊行

摘錄自2019年9月29日中央社報導

瑞士即將在3週後舉行國會大選,主辦單位指出,約10萬人29日在瑞士首都伯恩(Bern)上街遊行,呼籲採取行動遏阻氣候變遷。

遊行由80個競選團體主辦,它們自稱是「氣候聯盟」(Climate Alliance)。伯恩警方未針對主辦單位估計的共襄盛舉人數發表評論,但警方發言人賈吉(Dominik Jaggi)告訴法新社,「這是伯恩近年來最大規模示威抗議之一」。

Bern, Switzerland
60,000 people

— 350.org Europe (@350Europe)

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特斯拉分享技術專利 或與BMW聯手快速充電站

為鼓勵其他對手投入電動車研發,美國電動車巨頭特斯拉(Tesla)上周四宣布,將該公司握有的核心技術專利完全開放,執行長穆斯克(Elon Musk)並暗示,全球豪華車龍頭BMW對特斯拉若干專利技術表示興趣。

穆斯克在公司官網貼文表明,將專利組合毫無保留開放給有意跨足電動車開發的後進業者,條件是它們得承諾不會為了智慧財產權之爭鬧上法庭。

據特斯拉遞交主管機關的文件,迄至今年初,特斯拉已發表203項有關電池及電動車和燃油車區分特徵的專利,另有280項專利申請案尚待審理批准。

另外,穆斯克还透露與德國豪華車廠BMW的主管會面時,討論到共享電池快速充電技術的話題,暗示2家業者大有機會合作開發快速充電站。 

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電動車將取代消費電子 成為能量儲存市場新動能

根據 Lux Research 預估,能量儲存市場的規模將在 2020 年達到 500 億美元,年成長率為 8%,特別是在交通市場將會出現巨大變革,這主要由純電動和插電式混合動力汽車,將成為能源儲存的市場動能。   據了解,交通應用的成長將超過電動汽車的成長速度,達到 11% 的複合年成長率,在十年後形成 210 億美元的市場規模。其更快的成長速度將縮小與電動汽車市場的差距,電動汽車目前仍是價值 270 億美元的單一最大市場。   此外,能量儲存在車輛起動等領域的增量發展,會導致能量儲存市場出現重大變化。全球 5900 萬台的銷量、53% 的市佔率加上 61 億美元的年收入,使得混合動力首次趕上傳統內燃機,並在 2020 年成為最流行的汽車動力傳動系統。   Lux Research 分析師 Cosmin Laslau 認為,汽車市場正取代消費類電子產品,成為最大的能量儲存用戶。

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奧迪看衰純電動車市場 新款車型延後推出

 

隨著寶馬等公司逐漸擴大投入純電動車市場,奧迪並未選擇加速緊追,相反的,奧迪並不看好純電動車市場的發展。

近日歐洲媒體 Worldcarfuns 報導,奧迪公司並不想花費大量的時間和金錢來推出出色的電動車型,來與寶馬、特斯拉等品牌的電動車競爭。

根據奧迪的純電動車產品規劃,其曾計劃推出的 R8 電動版、Q6 電動版等 4 款新純電動車,量產時間都將推遲延後。對此,奧迪董事會成員兼銷售總監 Luca de Meo 表示,奧迪對純電動車的前景並不看好,因此暫時沒有生產純電動車的計劃。

 

(圖片來源:)

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