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标签: Java

Rust语言的编程范式

Rust语言的编程范式

总是有很多很多人来问我对Rust语言怎么看的问题,在各种地方被at,其实,我不是很想表达我的想法。因为在不同的角度,你会看到不同的东西。编程语言这个东西,老实说很难评价,在学术上来说,Lisp就是很好的语言,然而在工程使用的时候,你会发现Lisp没什么人用,而Javascript或是PHP这样在学术很糟糕设计的语言反而成了主流,你觉得C++很反人类,在我看来,C++有很多不错的设计,而且对于了解编程语言和编译器的和原理非常有帮助。但是C++也很危险,所以,出现在像Java或Go 语言来改善它,Rust本质上也是在改善C++的。他们各自都有各自的长处和优势

因为各个语言都有好有不好,因此,我不想用别的语言来说Rust的问题,或是把Rust吹成朵花以打压别的语言,写成这样的文章,是很没有营养的事。本文主要想通过Rust的语言设计来看看编程中的一些挑战,尤其是Rust重要的一些编程范式,这样反而更有意义一些,因为这样你才可能一通百通

这篇文章的篇幅比较长,而且有很多代码,信息量可能会非常大,所以,在读本文前,你需要有如下的知识准备

  • 你对C++语言的一些特性和问题比较熟悉。尤其是:指针、引用、右值move、内存对象管理、泛型编程、智能指针……
  • 当然,你还要略懂Rust,不懂也没太大关系,但本文不会是Rust的教程文章,可以参看“Rust的官方教程”(中文版

因为本文太长,所以,我有必要写上 TL;DR ——

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程序员练级攻略(2018) 与我的专栏

程序员练级攻略(2018) 与我的专栏

写极客时间8个月了,我的专栏现在有一定的积累了,今天想自己推荐一下。因为最新的系列《程序员练级攻略(2018)版》正在连载中,而且文章积累量到了我也有比较足的自信向大家推荐我的这个专栏了。推荐就从最新的这一系统的文章开始。

2011年,我在 CoolShell 上发表了 《程序员技术练级攻略》一文,得到了很多人的好评(转载的不算,在我的网站上都有近1000W的访问量了)。并且陆续收到了一些人的反馈,说跟着这篇文章找到了不错的工作。几年过去,也收到了好些邮件和私信,希望我把这篇文章更新一下,因为他们觉得有点落伍了。是的,老实说,抛开这几年技术的更新迭代不说,那篇文章写得也不算特别系统,同时标准也有点低,当时是给一个想要入门的朋友写的,所以,非常有必要从头更新一下《程序员练级攻略》这一主题

目前,我在我极客时间的专栏上更新《程序员练级攻略(2018版)》。升级版的《程序员练级攻略》会比Coolshell上的内容更多,也更专业。这篇文章有【入门篇】、【修养篇】、【专业基础篇】、【软件设计篇】、【高手成长篇】五大篇章,它们会帮助你从零开始,一步步地,系统地,从陌生到熟悉,到理解掌握,从编码到设计再到架构,从码农到程序员再到工程师再到架构师的一步一步进阶,完成从普通到精通到卓越的完美转身……

这篇文章是我写得最累也是最痛苦的文章,原因如下:

  •  学习路径的梳理。这是一份计算编程相关知识地图,也是一份成长和学习路径。所以有太多的推敲了,知识的路径,体,地图……这让我费了很多工夫,感觉像在编写一本教材一样,即不能太高大上,也不能误人子弟。
  • 新旧知识的取舍。另外,因为我的成长经历中很多技术都成了过去时,所以对于新时代的程序员应该学习新的技术,然后,很多基础技术在今天依然管用,所以,在这点上,哪些要那些不要,也花了我很多的工夫。
  • 文章书籍的推荐。为了推荐最好的学习资料和资源,老实说,我几乎翻遍了整个互联网,进行了大量的阅读和比较。这个过程让我也受益非浅。一开始,这篇文章的大小居然在500K左右,太多的信息就是没有信息,所以在信息的筛选上我花费了很多的工夫,删掉了60%的内容。但是,依然很宠大。

总之,你一定会被这篇文章的内容所吓到的,是的,我就是故意这样做的,因为,这本来就没有什么捷径,也不可能速成,很多知识都是硬骨头,你只能一口一口的啃,我故意这样做就是为了让你不要有“速成”的幻想,也可以轻而一举的吓退那些不想用功不想努力的人

但是,我们也要知道《易经》有云:“取法其上,得乎其中,取法其中,得乎其下,取法其下,法不得也”。所以,我这里会给你立个比较高标准,你要努力达到,相信我,就算是达不到,也会比你一开始期望的要高很多……

下面是这份练级攻略的目录,目前只在极客时间上发布,你需要付费阅读(在本文最后有相关的二维码)。

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面向GC的Java编程

面向GC的Java编程

(感谢网友 @Hesey小纯纯 投稿  博客 | 原文链接

Java程序员在编码过程中通常不需要考虑内存问题,JVM经过高度优化的GC机制大部分情况下都能够很好地处理堆(Heap)的清理问题。以至于许多Java程序员认为,我只需要关心何时创建对象,而回收对象,就交给GC来做吧!甚至有人说,如果在编程过程中频繁考虑内存问题,是一种退化,这些事情应该交给编译器,交给虚拟机来解决。

这话其实也没有太大问题,的确,大部分场景下关心内存、GC的问题,显得有点“杞人忧天”了,高老爷说过:

过早优化是万恶之源。

但另一方面,什么才是“过早优化”?

If we could do things right for the first time, why not?

事实上JVM的内存模型( JMM )理应是Java程序员的基础知识,处理过几次JVM线上内存问题之后就会很明显感受到,很多系统问题,都是内存问题。

对JVM内存结构感兴趣的同学可以看下 浅析Java虚拟机结构与机制 这篇文章,本文就不再赘述了,本文也并不关注具体的GC算法,相关的文章汗牛充栋,随时可查。

另外,不要指望GC优化的这些技巧,可以对应用性能有成倍的提高,特别是对I/O密集型的应用,或是实际落在YoungGC上的优化,可能效果只是帮你减少那么一点YoungGC的频率。

但我认为,优秀程序员的价值,不在于其所掌握的几招屠龙之术,而是在细节中见真著,就像前面说的,如果我们可以一次把事情做对,并且做好,在允许的范围内尽可能追求卓越,为什么不去做呢?

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从LongAdder看更高效的无锁实现

从LongAdder看更高效的无锁实现

(感谢 @jd刘锟洋 投稿,更多文章参看他的博客:码梦为生

原文链接:《比AtomicLong还高效的LongAdder 源码解析

接触到AtomicLong的原因是在看guava的LoadingCache相关代码时,关于LoadingCache,其实思路也非常简单清晰:用模板模式解决了缓存不命中时获取数据的逻辑,这个思路我早前也正好在项目中使用到。

言归正传,为什么说LongAdder引起了我的注意,原因有二:

  1. 作者是Doug lea ,地位实在举足轻重。
  2. 他说这个比AtomicLong高效。

我们知道,AtomicLong已经是非常好的解决方案了,涉及并发的地方都是使用CAS操作,在硬件层次上去做 compare and set操作。效率非常高。

因此,我决定研究下,为什么LongAdder比AtomicLong高效。

首先,看LongAdder的继承树:

la1

继承自Striped64,这个类包装了一些很重要的内部类和操作。稍候会看到。

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Java中的CopyOnWrite容器

Java中的CopyOnWrite容器

感谢 清英 同学的投稿

Copy-On-Write简称COW,是一种用于程序设计中的优化策略。其基本思路是,从一开始大家都在共享同一个内容,当某个人想要修改这个内容的时候,才会真正把内容Copy出去形成一个新的内容然后再改,这是一种延时懒惰策略。从JDK1.5开始Java并发包里提供了两个使用CopyOnWrite机制实现的并发容器,它们是CopyOnWriteArrayList和CopyOnWriteArraySet。CopyOnWrite容器非常有用,可以在非常多的并发场景中使用到。

什么是CopyOnWrite容器

CopyOnWrite容器即写时复制的容器。通俗的理解是当我们往一个容器添加元素的时候,不直接往当前容器添加,而是先将当前容器进行Copy,复制出一个新的容器,然后新的容器里添加元素,添加完元素之后,再将原容器的引用指向新的容器。这样做的好处是我们可以对CopyOnWrite容器进行并发的读,而不需要加锁,因为当前容器不会添加任何元素。所以CopyOnWrite容器也是一种读写分离的思想,读和写不同的容器。

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无锁HashMap的原理与实现

无锁HashMap的原理与实现

 (本文由投稿)

在《疫苗:Java HashMap的死循环》中,我们看到,java.util.HashMap并不能直接应用于多线程环境。对于多线程环境中应用HashMap,主要有以下几种选择:

  1. 使用线程安全的java.util.Hashtable作为替代。
  2. 使用java.util.Collections.synchronizedMap方法,将已有的HashMap对象包装为线程安全的。
  3. 使用java.util.concurrent.ConcurrentHashMap类作为替代,它具有非常好的性能。

而以上几种方法在实现的具体细节上,都或多或少地用到了互斥锁。互斥锁会造成线程阻塞,降低运行效率,并有可能产生死锁、优先级翻转等一系列问题。

CAS(Compare And Swap)是一种底层硬件提供的功能,它可以将判断并更改一个值的操作原子化。关于CAS的一些应用,《无锁队列的实现》一文中有很详细的介绍。

Java中的原子操作

在java.util.concurrent.atomic包中,Java为我们提供了很多方便的原子类型,它们底层完全基于CAS操作。

例如我们希望实现一个全局公用的计数器,那么可以:

 

private AtomicInteger counter = new AtomicInteger(3);

public void addCounter() {
    for (;;) {
        int oldValue = counter.get();
        int newValue = oldValue + 1;
        if (counter.compareAndSet(oldValue, newValue))
            return;
    }
}

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疫苗:Java HashMap的死循环

疫苗:Java HashMap的死循环

在淘宝内网里看到同事发了贴说了一个CPU被100%的线上故障,并且这个事发生了很多次,原因是在Java语言在并发情况下使用HashMap造成Race Condition,从而导致死循环。这个事情我4、5年前也经历过,本来觉得没什么好写的,因为Java的HashMap是非线程安全的,所以在并发下必然出现问题。但是,我发现近几年,很多人都经历过这个事(在网上查“HashMap Infinite Loop”可以看到很多人都在说这个事)所以,觉得这个是个普遍问题,需要写篇疫苗文章说一下这个事,并且给大家看看一个完美的“Race Condition”是怎么形成的。

问题的症状

从前我们的Java代码因为一些原因使用了HashMap这个东西,但是当时的程序是单线程的,一切都没有问题。后来,我们的程序性能有问题,所以需要变成多线程的,于是,变成多线程后到了线上,发现程序经常占了100%的CPU,查看堆栈,你会发现程序都Hang在了HashMap.get()这个方法上了,重启程序后问题消失。但是过段时间又会来。而且,这个问题在测试环境里可能很难重现。

我们简单的看一下我们自己的代码,我们就知道HashMap被多个线程操作。而Java的文档说HashMap是非线程安全的,应该用ConcurrentHashMap。

但是在这里我们可以来研究一下原因。

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实例分析Java Class的文件结构

实例分析Java Class的文件结构

【感谢网友 @Krq_Tiger 投稿】

今天把之前在Evernote中的笔记重新整理了一下,发上来供对java class 文件结构的有兴趣的同学参考一下。

学习Java的朋友应该都知道Java从刚开始的时候就打着平台无关性的旗号,说“一次编写,到处运行”,其实说到无关性,Java平台还有另外一个无关 性那就是语言无关性,要实现语言无关性,那么Java体系中的class的文件结构或者说是字节码就显得相当重要了,其实Java从刚开始的时候就有两套 规范,一个是Java语言规范,另外一个是Java虚拟机规范,Java语言规范只是规定了Java语言相关的约束以及规则,而虚拟机规范则才是真正从跨 平台的角度去设计的。今天我们就以一个实际的例子来看看,到底Java中一个Class文件对应的字节码应该是什么样子。 这篇文章将首先总体上阐述一下Class到底由哪些内容构成,然后再用一个实际的Java类入手去分析class的文件结构。

在继续之前,我们首先需要明确如下几点:

1)Class文件是有8个字节为基础的字节流构成的,这些字节流之间都严格按照规定的顺序排列,并且字节之间不存在任何空隙,对于超过8个字节的数据,将按 照Big-Endian的顺序存储的,也就是说高位字节存储在低的地址上面,而低位字节存储到高地址上面,其实这也是class文件要跨平台的关键,因为 PowerPC架构的处理采用Big-Endian的存储顺序,而x86系列的处理器则采用Little-Endian的存储顺序,因此为了Class文 件在各中处理器架构下保持统一的存储顺序,虚拟机规范必须对起进行统一。

2) Class文件结构采用类似C语言的结构体来存储数据的,主要有两类数据项,无符号数和表,无符号数用来表述数字,索引引用以及字符串等,比如 u1,u2,u4,u8分别代表1个字节,2个字节,4个字节,8个字节的无符号数,而表是有多个无符号数以及其它的表组成的复合结构。可能大家看到这里 对无符号数和表到底是上面也不是很清楚,不过不要紧,等下面实例的时候,我会再以实例来解释。

明确了上面的两点以后,我们接下来后来看看Class文件中按照严格的顺序排列的字节流都具体包含些什么数据:

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并发框架Disruptor译文

并发框架Disruptor译文

(感谢同事方腾飞投递本文)

Martin Fowler在自己网站上写了一篇LMAX架构的文章,在文章中他介绍了LMAX是一种新型零售金融交易平台,它能够以很低的延迟产生大量交易。这个系统是建立在JVM平台上,其核心是一个业务逻辑处理器,它能够在一个线程里每秒处理6百万订单。业务逻辑处理器完全是运行在内存中,使用事件源驱动方式。业务逻辑处理器的核心是Disruptor。

Disruptor它是一个开源的并发框架,并获得2011 Duke’s 程序框架创新奖,能够在无锁的情况下实现网络的Queue并发操作。本文是Disruptor官网中发布的文章的译文(现在被移到了GitHub)。

剖析Disruptor:为什么会这么快

Disruptor如何工作和使用

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对技术的态度

对技术的态度

最近人品爆发,图灵社区,InfoQ,51CTO相继对我做了采访,前两天我把InfoQ对我的采访张贴了出来,今天,图灵社区和51CTO对我的采访发布了(图灵的访谈 ,51CTO的访谈),我是一个有技术焦虑症的人,我的经历比较特殊,对大家来说可能也没有什么意思,这两个采都有一些重叠的部分,不过有些观点我想再加强一些,并放在这里和大家一起分享一下。

对于日新月异的新技术,你是什么态度?

遇到新技术我会去了解,但不会把很大的精力放在这些技术(如:NoSQL,Node.js,等)。这些技术尚不成熟,只需要跟得住就可以了。技术十年以上可能是一个门槛。有人说技术更新换代很快,我一点儿都不觉得是这样想。虽然有不成熟的技术不断地涌出,但是成熟的技术,比如Unix,40多年,C,40多年,C++,30多年,TCP/IP,20多年,Java也有将近20年了……,所以,如果你着眼成熟的技术,其实并不多。

我的观点是——要了解技术就一定需要了解整个计算机的技术历史发展和进化路线。(这个观点,我在《程序员练级攻略》和《C++的坑多吗?》中提到过多次了。)因为,你要朝着球运动的轨迹去,而不是朝着球的位置去,要知道球的运动轨迹,你就需要知道它历史上是怎么跑的

如果要捋一个技术的脉络,70年代Unix的出现,是软件发展方面的一个里程碑,那个时期的C语言,也是语言方面的里程碑。(当时)所有的项目都在Unix/C上,全世界人都在用这两样东西写软件。Linux跟随的是Unix, Windows下的开发也是 C/C++。这时候出现的C++很自然就被大家接受了,企业级的系统很自然就会迁移到这上面,C++虽然接过了C的接力棒,但是它的问题是它没有一个企业方面的架构,而且太随意了,否则也不会有今天的Java。C++和C非常接近,它只不过是C的一个扩展,长年没有一个企业架构的框架。而Java在被发明后,被IBM把企业架构这部分的需求接了过来,J2EE的出现让C/C++捉襟见肘了,在语言进化上,还有Python/Ruby,后面还有了.NET,但可惜的是这只局限在Windows平台上。这些就是企业级软件方面语言层面就是C -> C++ -> Java这条主干,操作系统是Unix -> Linux/Windows这条主干,软件开发中需要了解的网络知识就是Ethernet -> IP -> TCP/UDP 这条主干。另外一条脉络就是互联网方面的(HTML/CSS/JS/LAMP…)。我是一个有技术忧虑症的人,这几条软件开发的主线一定不能放弃。

另外,从架构上来说,我们可以看到,

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