Java NIO核心组件:Selector

Java TreeMap源码分析

前言

A Red-Black tree based {@link NavigableMap} implementation. The map is sorted according to the {@linkplain Comparable natural ordering} of its keys, or by a {@link Comparator} provided at map creation time, depending on which constructor is used.

This implementation provides guaranteed log(n) time cost for the {@code containsKey}, {@code get}, {@code put} and {@code remove} operations. Algorithms are adaptations of those in Cormen, Leiserson, and Rivest’s Introduction to Algorithms.

上面是一段关于TreeMap的官方Javadoc描述,简单来说就是,TreeMap底层是基于红黑树,保持了key的大小有序性,因此查找等操作的时间复杂度为O(logn)

在这篇文章中我主要分析Java中是如何利用红黑树实现TreeMap的,关于红黑树的详细原理介绍可以参考这篇文章《教你透彻了解红黑树》。

Java编程如何高效利用CPU缓存?

首先我们来看一个Java的例子:

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/**
* @author Shuai Junlan[shuaijunlan@gmail.com].
* @since Created in 1:43 PM 1/17/19.
*/
public class ArrayTraverse {
private static long[][] arrs = new long[1024*1024][8];
public static void main(String[] args) {
long temp = 0;
long start = System.currentTimeMillis();

// Vertical traverse
for (int i = 0; i < 8; i ++){
for (int j = 0; j < 1024 * 1024; j++){
temp = arrs[j][i];
}
}
System.out.println("Vertical traverse spending time: " + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms");

start = System.currentTimeMillis();
// Horizontal traverse
for (int i = 0; i < 1024 * 1024; i++){
for (int j = 0; j < 8; j++){
temp = arrs[i][j];
}
}
System.out.println("Horizontal traverse spending time: " + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms");
}
}

上述代码中定义了一个二维数组,分别从横向遍历和纵向遍历了;两个方面来计算耗时,相信通过上面的代码大家也都能知道两种遍历方式耗时差距很大,结果确实是这样的:

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Vertical traverse spending time: 75ms
Horizontal traverse spending time: 13ms

看上面的输出结果,耗时差距确实很大,但是为什么会有这个大的差距呢?显然跟我们这篇文章的题目有关,那就是横向遍历充分利用了CPU高速缓存机制,使得遍历速度要快于纵向遍历,那么……

CAS and Lock-Free in Java

在Java中的原子类中频繁的使用CAS策略来保证数据更新的安全性,它是一种Lock-Free机制,这篇文章将会讲解CAS原理,以及它在Java中的应用。

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总结了一些Java基础知识点,主要包括Container、Concurrent、IO、JVM等方面,通过思维导图的方式展现,随着我进一步的学习,也会不断更新下面的知识点,具体请看下图:

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