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Spring

1. Spring框架的作用

  • 轻量:Spring是轻量级的,基本的版本大小为2MB
  • 控制反转:Spring通过控制反转实现了松散耦合,对象们给出它们的依赖,而不是创建或查找依赖的对象们。
  • 面向切面的编程AOP:Spring支持面向切面的编程,并且把应用业务逻辑和系统服务分开。
  • 容器:Spring包含并管理应用中对象的生命周期和配置
  • MVC框架: Spring-MVC
  • 事务管理:Spring提供一个持续的事务管理接口,可以扩展到上至本地事务下至全局事务JTA
  • 异常处理:Spring提供方便的API把具体技术相关的异常

2. Spring的组成

Spring由7个模块组成:

  • Spring Core: 核心容器提供 Spring 框架的基本功能。核心容器的主要组件是BeanFactory,它是工厂模式的实现。BeanFactory 使用控制反转 (IOC) 模式将应用程序的配置和依赖性规范与实际的应用程序代码分开。
  • Spring 上下文:Spring 上下文是一个配置文件,向 Spring 框架提供上下文信息。Spring 上下文包括企业服务,例如 JNDI、EJB、电子邮件、国际化、校验和调度功能。
  • Spring AOP:通过配置管理特性,Spring AOP 模块直接将面向方面的编程功能集成到了 Spring 框架中。所以,可以很容易地使 Spring 框架管理的任何对象支持 AOP。Spring AOP 模块为基于 Spring 的应用程序中的对象提供了事务管理服务。通过使用 Spring AOP,不用依赖 EJB 组件,就可以将声明性事务管理集成到应用程序中。
  • Spring DAO:JDBC DAO 抽象层提供了有意义的异常层次结构,可用该结构来管理异常处理和不同数据库供应商抛出的错误消息。异常层次结构简化了错误处理,并且极大地降低了需要编写的异常代码数量(例如打开和关闭连接)。Spring DAO 的面向 JDBC 的异常遵从通用的 DAO 异常层次结构。
  • Spring ORM:Spring 框架插入了若干个 ORM 框架,从而提供了 ORM 的对象关系工具,其中包括 JDO、Hibernate 和 iBatis SQL Map。所有这些都遵从 Spring 的通用事务和 DAO 异常层次结构。
  • Spring Web 模块:Web 上下文模块建立在应用程序上下文模块之上,为基于 Web 的应用程序提供了上下文。所以,Spring 框架支持与 Jakarta Struts 的集成。Web 模块还简化了处理多部分请求以及将请求参数绑定到域对象的工作。
  • Spring MVC 框架:MVC 框架是一个全功能的构建 Web 应用程序的 MVC 实现。通过策略接口,MVC 框架变成为高度可配置的,MVC 容纳了大量视图技术,其中包括 JSP、Velocity、Tiles、iText 和 POI。

3. Spring容器

Sping的容器可以分为两种类型

  1. BeanFactory:(org.springframework.beans.factory.BeanFactory接口定义)是最简答的容器,提供了基本的DI支持。最常用的BeanFactory实现就是XmlBeanFactory类,它根据XML文件中的定义加载beans,该容器从XML文件读取配置元数据并用它去创建一个完全配置的系统或应用。
  2. ApplicationContext应用上下文:(org.springframework.context.ApplicationContext)基于BeanFactory之上构建,并提供面向应用的服务。

4. ApplicationContext通常的实现

  • ClassPathXmlApplicationContext:从类路径下的XML配置文件中加载上下文定义,把应用上下文定义文件当做类资源。
  • FileSystemXmlApplicationContext:读取文件系统下的XML配置文件并加载上下文定义。
  • XmlWebApplicationContext:读取Web应用下的XML配置文件并装载上下文定义。
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ApplicationContext context = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");

5. IOC & DI

Inversion of Control, 一般分为两种类型:依赖注入DI(Dependency Injection)和依赖查找(Dependency Lookup).依赖注入应用比较广泛。

Spring IOC负责创建对象,管理对象(DI),装配对象,配置对象,并且管理这些对象的整个生命周期。

优点:把应用的代码量降到最低。容器测试,最小的代价和最小的侵入性使松散耦合得以实现。IOC容器支持加载服务时的饿汉式初始化和懒加载。
DI依赖注入是IOC的一个方面,是个通常的概念,它有多种解释。这概念是说你不用床架对象,而只需要描述它如何被创建。你不在代码里直接组装你的组件和服务,但是要在配置文件里描述组件需要哪些服务,之后一个IOC容器辅助把他们组装起来。
IOC的注入方式:1. 构造器依赖注入;2. Setter方法注入。

6. 如何给spring容器提供配置元数据

  • XML配置文件
  • 基于注解的配置
  • 基于Java的配置@Configuration, @Bean

7. bean标签中的属性:

  • id
  • name
  • class
  • init-method:Bean实例化后会立刻调用的方法
  • destory-method:Bean从容器移除和销毁前,会调用的方法
  • factory-method:运行我们调用一个指定的静态方法,从而代替构造方法来创建一个类的实例。
  • scope:Bean的作用域,包括singleton(默认),prototype(每次调用都创建一个实例), request,session, global-session(注意spring中的单例bean不是线程安全的)
  • autowired:自动装配 byName, byType, constructor, autodetect(首先阐释使用constructor自动装配,如果没有发现与构造器相匹配的Bean时,Spring将尝试使用byType自动装配)

8. beans标签中相关属性

default-init-method
default-destory-method
default-autowire:默认为none,应用于Spring配置文件中的所有Bean,注意这里不是指Spring应用上下文,因为你可以定义多个配置文件

9. Bean的生命周期

1) 创建Bean的实例(factory-method, autowireConstrutor)
2) 属性注入(autowireByName, autowireByType)
3) 初始化Bean

3.1 激活Aware方法:(invokeAwaresMethods)Spring中提供了一些Aware相关接口,比如BeanNameAware, BeanFactoryAware, ApplicationContextAware等,实现这些Aware接口的bean在被初始化之后,可以取得一些相对应的资源。

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private void invokeAwareMethods(final String beanName, final Object bean){
    if(bean instanceof Aware)
    {
        if(bean instanceof BeanNameAware){
            ((BeanNameAware) bean).setBeanName(beanName);
        }
        if(bean instanceof BeanClassLoaderAware){
            ((BeanClassLoaderAware) bean).setBeanClassLoader(getBeanClassLoader());
        }
        if(bean instanceof BeanFactoryAware){
            ((BeanFactoryAware) bean).setBeanFactory(AbstactAutowire CapableBeanFactory.this);
        }
    }
}

3.2 处理器的应用(BeanPostProcessor接口):调用客户自定义初始化方法前以及调用自定义初始化方法后分别会调用BeanPostProcessor的postProcessBeforeInitialization和postProcessAfterInitialization方法,使用户可以根据自己的业务需求进行响应的处理。

3.3 激活自定义的init方法(init-method & 自定义实现InitializingBean接口)

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protected Object initializeBean(final String beanName, final Object bean, RootBeanDefinetion mbd){
    if(System.getSecurityManager() != null){
        AccessController.doPrivileged(new PrivilegedAction<Object>(){
            @Override
            public Object run()
            {
                invokeAwareMethods(beanName,bean);
                return null;
            }
        });
    }
    else{
        //对特殊的bean处理:Aware, BeanClassLoaderAware, BeanFactoryAware
        invokeAwareMethods(beanName,bean);
    }
    Object wrappedBean = bean;
    if(mbd == null !! !mbd.isSynthetic()){
        wrappedBean = applyBeanPostProcessorsBeforeInitialization(wappedBean,beanName);
    }
    try{
        invokeInitMethods(beanName, wappedBean, mbd);
    }
    catch(Throwable ex){
        throw new BeanCreationException((mbd != null ? mbd.getResourceDescription():null),beanName,"Invocation of init method failed",ex);
    }
    if(mbd == null || !mbd.isSynthetic()){
        wrappedBean = applyBeanPostProcessorsAfterInitialization(wrappedBean, beanName);
    }
    return wappedBean;
}

4) 使用Bean。 驻留在应用的上下文中,直到该应用上下文被销毁。
5) 销毁(destory-mthod & 实现DisposableBean接口)

Or represent like this:

1. Bean的构造
2. 调用setXXX()方法设置Bean的属性
3. 调用BeanNameAware的setBeanName()
4. 调用BeanFactoryAware的setBeanFactory()方法
5. 调用BeanPostProcessor的postProcessBeforeInitialization()方法
6. 调用InitializingBean的afterPropertiesSet()方法
7. 调用自定义的初始化方法
8. 调用BeanPostProcessor类的postProcessAfterInitialization()方法
9. 调用DisposableBean的destroy()方法
10. 调用自定义的销毁方法

10. Spring中注入集合

  1. <list>允许值相同
  2. <set>不允许值相同
  3. <map><entry key=”” value=”“></map>键和值都可以为任意类型,key, key-ref, value-ref, value可以任意搭配
  4. <props><prop key=”“>XXX</prop></props>键和值都只能是String类型

11. 装配空值

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<property name="xxx"><null/></property>

12. 自动装配(autowiring)

有助于减少甚至消除配置<property>和<constructor-arg>元素,让Spring自动识别如何装配Bean的依赖关系。<context:annotation-config/>
与之对应的是:自动检测(autodiscovery),比自动装配更近了一步,让Spring能够自动识别哪些类需要被配置成SpringBean,从而减少对<bean>元素的使用。<context:component-scan>

13. 注解

Spring容器默认禁用注解装配。最简单的开启方式<context:annotation-config/>。
Spring支持的几种不同的用于自动装配的注解:

  • Spring自带的@Autowired注解
  • JSR-330的@Inject注解
  • JSR-250的@Resource注解

14. @Autowired

@Autowired具有强契约特征,其所标注的属性或参数必须是可装配的。如果没有Bean可以装配到@Autowired所标注的属性或参数中,自动装配就会失败,抛出NoSuchBeanDefinitionException.
属性不一定非要装配,null值也是可以接受的。在这种场景下可以通过设置@Autowired的required属性为false来配置自动装配是可选的,如:

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@Autowired(required=false)
private Object obj;

注意required属性可以用于@Autowired注解所使用的任意地方。但是当使用构造器装配时,只有一个构造器可以将@Autowired的required属性设置为true。其他使用@Autowired注解所标注的构造器只能将required属性设置为false。此外,当使用@Autowired标注多个构造器时,Spring就会从所有满足装配条件的构造器中选择入参最多的那个构造器。
可以使用@Qualifier明确指定要装配的Bean.如下:

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@Autowired
@Qualifier("objName")
private Object obj;

15. 自定义的限定器

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@Target({ElementType.FIELF, ElementType.PARAMETER, ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Qualifier
public @Interface SpecialQualifier{}

此时,可以通过自定义的@SpecialQualifier注解来代替@Qualifier来标注,也可以和@Autowired一起使用:

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@Autowired
@SpecialQualifier
private Object obj;

此时,Spring会把自动装配的范围缩小到被@SpecialQualifier标注的Bean中。如果被@SpecialQualifier标注的Bean有多个,我们还可以通过自定义的另一个限定器@SpecialQualifier2来进一步缩小范围。

16. @Autowired优缺点

Spring的@Autowired注解是减少Spring XML配置的一种方式。但是它的类会映入对Spring的特定依赖(即使依赖只是一个注解)。

17. @Inject

和@Autowired注解一样,@Inject可以用来自动装配属性、方法和构造器;与@Autowired不同的是,@Inject没有required属性。因此@Inject注解所标注的依赖关系必须存在,如果不存在,则会抛出异常。

18. @Named

相对于@Autowired对应的Qualifier,@Inject所对应的是@Named注解。

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@Inject
@Named("objName")
private Object obj;

19. SpEL表达式

语法形式在#{}中使用表达式,如:

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<property name="count" value="#{5}"/>

20. @Value

@Value是一个新的装配注解,可以让我们使用注解装配String类型的值和基本类型的值,如int, boolean。我们可以通过@Value直接标注某个属性,方法或者方法参数,并传入一个String类型的表达式来装配属性,如:

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@Value("Eruption")
private String song;

@Value可以配合SpEL表达式一起使用,譬如有些情况下需要读取properties文件中的内容,可以使用:

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@Value("#{configProperties['ora_driver']}")

详细可以参考Spring+Mybatis多数据源配置(三)——Spring如何获取Properties文件的信息

21. 自动检测Bean

<context:component-scan>元素除了完成与<context:annotation-config>一样的工作,还允许Spring自动检测Bean和定义Bean.<context:component-scan>元素会扫描指定的包和其所有子包,如下:

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<context:component-scan base-package="com.zzh.dao" />

22. 为自动检测标注Bean

默认情况下,查找使用构造型(stereotype)注解所标注的类,这些特殊的注解如下:
– @Component:通用的构造型注解,标志此类为Spring组件
– @Controller:标识将该类定义为SpringMVC controller
– @Repository:标识将该类定义为数据仓库
– @Service:标识将该类定义为服务
以@Component为例:

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@Component
public class Guitar implements Intrument{}

这里@Component会自动注册Guitar 为Spring Bean,并设置默认的Bean的Id为guitar,首字母大写变小写。注意如果第一个和第二个字母都是大写,默认的Bean的id会有特殊处理。
也可以指定Bean的Id如:

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@Component("guitarOne")
public class Guitar implements Intrument{}

23. AOP

面向切面的编程AOP,是一种编程技术,允许程序模块化横向切割关注点,或横切典型的责任划分,如日志和事务管理。

AOP的核心是切面,它将多个类的通用行为封装成可重用的模块,该模块含有一组API提供横切功能。比如,一个日志模块可以被称作日志的AOP切面。根据需求的不同,一个应用程序可以有若干切面。在SpringAOP中,切面通过带有@Aspect注解的类实现。

关注点是应用中的一个模块的行为,一个关注点可能会被定义成一个我们想实现的一个功能。

横切关注点一个关注点,此关注点是整个应用都会使用的功能,并影响整个应用,比如日志,安全和数据传输,几乎应用的每个模块都需要的功能。因此这些都属于横切关注点。

连接点代表一个应用程序的某个位置,在这个位置我们可以插入一个AOP切面,它实际上是个应用程序执行Spring AOP的位置。

切点是一个或一组连接点,通知将在这些位置执行。可以通过表达式或匹配的方式指明切入点。

引入运行我们在已存在的类中添加新的方法和属性。

24. AOP通知

通知是个在方法执行前后要做的动作,实际上是程序执行时要通过SpringAOP框架触发的代码
Spring切面可以应用五种类型的通知:
before:前置通知,在一个方法执行前被调用。@Before
after: 在方法执行之后调用的通知,无论方法执行是否成功。@After
after-returning: 仅当方法成功完成后执行的通知。@AfterReturning
after-throwing: 在方法抛出异常退出时执行的通知。@AfterThrowing
around: 在方法执行之前和之后调用的通知。@Around

25. Spring的事务类型

编程式事务管理:这意味你通过编程的方式管理事务,给你带来极大的灵活性,但是难维护。
声明式事务管理:这意味着你可以将业务代码和事务管理分离,你只需用注解和XML配置来管理事务。

26. ACID

  1. Atomic原子性:事务是由一个或多个活动所组成的一个工作单元。原子性确保事务中的所有操作全部发生或者全部不发生。
  2. Consistent一致性:一旦事务完成,系统必须确保它所建模的业务处于一致的状态
  3. Isolated隔离线:事务允许多个用户对象头的数据进行操作,每个用户的操作不会与其他用户纠缠在一起。
  4. Durable持久性:一旦事务完成,事务的结果应该持久化,这样就能从任何的系统崩溃中恢复过来。

27. JDBC事务

如果在应用程序中直接使用JDBC来进行持久化,譬如博主采用的是Mybatis,DataSourceTransactionManager会为你处理事务边界。譬如:

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<bean id="dataSource" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource"
    destroy-method="close">
    <property name="driverClassName" value="${driver}" />
    <property name="url" value="${url}" />
    <property name="username" value="zzh" />
    <property name="password" value="zzh" />
    <property name="validationQuery" value="SELECT 1"/>
</bean>
<bean id="transactionManager" class="org.springframework.jdbc.datasource.DataSourceTransactionManager">
    <property name="dataSource" ref="dataSource"/>
</bean>

28. JTA事务

如果你的事务需要跨多个事务资源(例如:两个或多个数据库;或者如Sping+ActiveMQ整合需要将ActiveMQ和数据库的事务整合起来),就需要使用JtaTransactionManager:

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<bean id="jtaTransactionManager"class="org.springframework.transaction.jta.JtaTransactionManager"/>

JtaTransactionManager将事务管理的职责委托给了一个JTA的实现。JTA规定了应用程序与一个或多个数据源之间协调事务的标准API。transactionManagerName属性指明了要在JNDI上查找的JTA事务管理器。
JtaTransactionManager将事务管理的职责委托给javax.transaction.UserTransaction和javax.transaction.TransactionManager对象。通过UserTransaction.commit()方法来提交事务。类似地,如果事务失败,UserTransaction的rollback()方法将会被调用。

29. 声明式事务

尽管Spring提供了多种声明式事务的机制,但是所有的方式都依赖这五个参数来控制如何管理事务策略。因此,如果要在Spring中声明事务策略,就要理解这些参数。(@Transactional)

1. 隔离级别(isolation)

  • ISOLATION_DEFAULT: 使用底层数据库预设的隔离层级
  • ISOLATION_READ_COMMITTED: 允许事务读取其他并行的事务已经送出(Commit)的数据字段,可以防止Dirty read问题
  • ISOLATION_READ_UNCOMMITTED: 允许事务读取其他并行的事务还没送出的数据,会发生Dirty、Nonrepeatable、Phantom read等问题
  • ISOLATION_REPEATABLE_READ: 要求多次读取的数据必须相同,除非事务本身更新数据,可防止Dirty、Nonrepeatable read问题
  • ISOLATION_SERIALIZABLE: 完整的隔离层级,可防止Dirty、Nonrepeatable、Phantom read等问题,会锁定对应的数据表格,因而有效率问题

2. 传播行为(propagation)

  • PROPAGATION_REQUIRED–支持当前事务,如果当前没有事务,就新建一个事务。这是最常见的选择。
  • PROPAGATION_SUPPORTS–支持当前事务,如果当前没有事务,就以非事务方式执行。
  • PROPAGATION_MANDATORY–支持当前事务,如果当前没有事务,就抛出异常。
  • PROPAGATION_REQUIRES_NEW–新建事务,如果当前存在事务,把当前事务挂起。
  • PROPAGATION_NOT_SUPPORTED–以非事务方式执行操作,如果当前存在事务,就把当前事务挂起。
  • PROPAGATION_NEVER–以非事务方式执行,如果当前存在事务,则抛出异常。
  • PROPAGATION_NESTED–如果当前存在事务,则在嵌套事务内执行。如果当前没有事务,则进行与PROPAGATION_REQUIRED类似的操作。

3. 只读(read-only)

如果事务只进行读取的动作,则可以利用底层数据库在只读操作时发生的一些最佳化动作,由于这个动作利用到数据库在只读的事务操作最佳化,因而必须在事务中才有效,也就是说要搭配传播行为PROPAGATION_REQUIRED、PROPAGATION_REQUIRES_NEW、PROPAGATION_NESTED来设置。

4. 事务超时(timeout)

有的事务操作可能延续很长一段的时间,事务本身可能关联到数据表的锁定,因而长时间的事务操作会有效率上的问题,对于过长的事务操作,考虑Roll back事务并要求重新操作,而不是无限时的等待事务完成。 可以设置事务超时期间,计时是从事务开始时,所以这个设置必须搭配传播行为PROPAGATION_REQUIRED、PROPAGATION_REQUIRES_NEW、PROPAGATION_NESTED来设置。

5. 回滚规则(rollback-for, no-rollback-for)

rollback-for指事务对于那些检查型异常应当回滚而不提交;no-rollback-for指事务对于那些异常应当继续运行而不回滚。默认情况下,Spring声明事务对所有的运行时异常都进行回滚。

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<tx:advice id="txAdvice" transaction-manager="transactionManager">
    <tx:attributes>
        <tx:method name="*" />
    </tx:attributes>
</tx:advice>

30. SpringMVC

核心架构的具体流程:

  1. 首先用户发送请求——>DispatcherServlet,前端控制器收到请求后自己不进行处理,而是委托给其他的解析器进行处理,作为统一访问点,进行全局的流程控制;
  2. DispatcherServlet——>HandlerMapping, HandlerMapping将会把请求映射为HandlerExecutionChain对象(包含一个Handler处理器(页面控制器)对象、多个HandlerInterceptor拦截器)对象,通过这种策略模式,很容易添加新的映射策略;
  3. DispatcherServlet——>HandlerAdapter,HandlerAdapter将会把处理器包装为适配器,从而支持多种类型的处理器,即适配器设计模式的应用,从而很容易支持很多类型的处理器;
  4. HandlerAdapter——>处理器功能处理方法的调用,HandlerAdapter将会根据适配的结果调用真正的处理器的功能处理方法,完成功能处理;并返回一个ModelAndView对象(包含模型数据、逻辑视图名);
  5. ModelAndView的逻辑视图名——> ViewResolver, ViewResolver将把逻辑视图名解析为具体的View,通过这种策略模式,很容易更换其他视图技术;
  6. View——>渲染,View会根据传进来的Model模型数据进行渲染,此处的Model实际是一个Map数据结构,因此很容易支持其他视图技术;
  7. 返回控制权给DispatcherServlet,由DispatcherServlet返回响应给用户,到此一个流程结束。

31. DispatcherServlet

SpringMVC的核心是DispatcherServlet,这个Servlet充当SpringMVC的前端控制器。与其他Servlet一样,DispatcherServlet必须在Web应用程序的web.xml文件中进行配置。

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<servlet>
    <servlet-name>viewspace</servlet-name>
    <servlet-class>org.springframework.web.servlet.DispatcherServlet</servlet-class>
    <load-on-startup>2</load-on-startup>
</servlet>

默认情况下,DispatcherServlet在加载时会从一个基于这个Servlet名字的XML文件中加载Spring应用上下文。因为servlet的名字是viewspace,所以配置文件的名称为viewspace-servlet.xml。
接下来,必须申明DispatcherServlet处理那些URL:

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<servlet-mapping>
    <servlet-name>viewspace</servlet-name>
    <url-pattern>/</url-pattern>
</servlet-mapping>

通过将DispatcherServlet映射到/,声明了它会作为默认的servlet并且会处理所有的请求,包括对静态资源的请求。
可以配置:

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<mvc:resources mapping="/images/**" location="/images/"
    cache-period="31556926" />
<mvc:resources mapping="/js/**" location="/js/"
    cache-period="31556926" />
<mvc:resources mapping="/css/**" location="/css/"
    cache-period="31556926" />

处理静态资源。

32. 配置HandlerMapping

Spring自带了多个处理器映射实现:

  • BeanNameUrlHandlerMapping:根据控制器Bean的名字将控制器映射到URL。
  • ControllerBeanNameHandlerMapping:与BeanNameUrlHandlerMapping类似,根据控制器Bean的名字将控制器映射到URL。使用该处理器映射实现,Bean的名字不需要遵循URL的约定。
  • ControllerClassNameHandlerMapping:通过使用控制器的类名作为URL基础将控制器映射到URL。
  • DefaultAnnotationHandlerMapping:将请求映射给使用@RequestingMapping注解的控制器和控制器方法。
  • SimpleUrlHandlerMapping:使用定义在Spring应用上下文的熟悉集合将控制器映射到URL。
  • 使用如上这些处理器映射通常只需在Spring中配置一个Bean。如果没有找到处理器映射Bean,DisapatchServlet将创建并使用BeanNameUrlHandlerMapping和DefaultAnnotationHandlerMapping。我们一般使用基于注解的控制器类。
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<mvc:annotation-driven />
<bean id="defaultAnnotationHandlerMapping"
    class="org.springframework.web.servlet.mvc.annotation.AnnotationMethodHandlerAdapter">
</bean>

在构建控制器的时候,我们还需要使用注解将请求参数绑定到控制器的方法参数上进行校验以及信息转换。提供注解驱动的特性。

33. 配置HandlerAdapter

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<bean id="annotationMethodHandlerAdapter"
class="org.springframework.web.servlet.mvc.annotation.DefaultAnnotationHandlerMapping" />

34. 配置视图

在SpringMVC中大量使用了约定优于配置的开发模式。InternalResourceViewResolver就是一个面向约定的元素。它将逻辑视图名称解析为View对象,而该对象将渲染的任务委托给Web应用程序上下文中的一个模板。

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<!-- 配置视图解析器,将ModelAndView及字符串解析为具体的页面 -->
<bean
    class="org.springframework.web.servlet.view.InternalResourceViewResolver">
    <property name="viewClass"
        value="org.springframework.web.servlet.view.JstlView" />
    <property name="prefix" value="/WEB-INF/jsp/" />
    <property name="suffix" value=".jsp" />
</bean>

当DispatcherServlet要求InternalResourceViewResolver解析视图的时候,它将获取一个逻辑视图名称,添加”/WEB-INF/jsp/”前缀和”.jsp”后缀。等待的结果就是渲染输出的JSP路径。在内部,InternalResourceViewResolver接下来会将这个路径传递给View对象,View对象将请求传递给JSP.

参考文献

1. 《Sping In Action》 Craig Walls
2. 69道Spring面试题和答案
3. Sping+ActiveMQ整合

jvm知识点总览

在江湖中要练就绝世武功必须内外兼备,精妙的招式和深厚的内功,武功的基础是内功。对于武功低(就像江南七怪)的人,招式更重要,因为他们不能靠内功直接去伤人,只能靠招式,利刃上优势来取胜了,但是练到高手之后,内功就更主要了。一个内功低的人招式在奇妙也打不过一个内功高的人。比如,你剑法再厉害,一剑刺过来,别人一掌打断你的剑,你还怎么使剑法,你一掌打到一个武功高的人身上,那人没什么事,却把你震伤了,你还怎么打。同样两者也是相辅相成的,内功深厚之后,原来普通的一招一式威力也会倍增。

对于搞开发的我们其实也是一样,现在流行的框架越来越多,封装的也越来越完善,各种框架可以搞定一切,几乎不用关注底层的实现,初级程序员只要熟悉基本的使用方法,便可以快速的开发上线;但对于高级程序员来讲,内功的修炼却越发的重要,比如算法、设计模式、底层原理等,只有把这些基础熟练之后,才能在开发过程中知其然知其所以然,出现问题时能快速定位到问题的本质。

对于Java程序员来讲,spring全家桶几乎可以搞定一切,spring全家桶便是精妙的招式,jvm就是内功心法很重要的一块,线上出现性能问题,jvm调优更是不可回避的问题。因此JVM基础知识对于高级程序员的重要性不必言语,我司在面试高级开发的时候,jvm相关知识也必定是考核的标准之一。本篇文章会根据之前写的jvm系列文章梳理出jvm需要关注的所有考察点。

jvm 总体梳理

jvm体系总体分四大块:

  • 类的加载机制
  • jvm内存结构
  • GC算法 垃圾回收
  • GC分析 命令调优

当然这些知识点在之前的文章中都有详细的介绍,这里只做主干的梳理

这里画了一个思维导图,将所有的知识点进行了陈列,因为图比较大可以在公众号回复“jvm”进行查看。

JVM

类的加载机制

主要关注点:

  • 什么是类的加载
  • 类的生命周期
  • 类加载器
  • 双亲委派模型

什么是类的加载

类的加载指的是将类的.class文件中的二进制数据读入到内存中,将其放在运行时数据区的方法区内,然后在堆区创建一个java.lang.Class对象,用来封装类在方法区内的数据结构。类的加载的最终产品是位于堆区中的Class对象,Class对象封装了类在方法区内的数据结构,并且向Java程序员提供了访问方法区内的数据结构的接口。

类的生命周期

类的生命周期包括这几个部分,加载、连接、初始化、使用和卸载,其中前三部是类的加载的过程,如下图;

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  • 加载,查找并加载类的二进制数据,在Java堆中也创建一个java.lang.Class类的对象
  • 连接,连接又包含三块内容:验证、准备、初始化。1)验证,文件格式、元数据、字节码、符号引用验证;2)准备,为类的静态变量分配内存,并将其初始化为默认值;3)解析,把类中的符号引用转换为直接引用
  • 初始化,为类的静态变量赋予正确的初始值
  • 使用,new出对象程序中使用
  • 卸载,执行垃圾回收

几个小问题?
1、JVM初始化步骤 ? 2、类初始化时机 ?3、哪几种情况下,Java虚拟机将结束生命周期?
答案参考这篇文章jvm系列(一):java类的加载机制
类加载器

640

  • 启动类加载器:Bootstrap ClassLoader,负责加载存放在JDK\jre\lib(JDK代表JDK的安装目录,下同)下,或被-Xbootclasspath参数指定的路径中的,并且能被虚拟机识别的类库
  • 扩展类加载器:Extension ClassLoader,该加载器由sun.misc.Launcher$ExtClassLoader实现,它负责加载DK\jre\lib\ext目录中,或者由java.ext.dirs系统变量指定的路径中的所有类库(如javax.*开头的类),开发者可以直接使用扩展类加载器。
  • 应用程序类加载器:Application ClassLoader,该类加载器由sun.misc.Launcher$AppClassLoader来实现,它负责加载用户类路径(ClassPath)所指定的类,开发者可以直接使用该类加载器

类加载机制

  • 全盘负责,当一个类加载器负责加载某个Class时,该Class所依赖的和引用的其他Class也将由该类加载器负责载入,除非显示使用另外一个类加载器来载入
  • 父类委托,先让父类加载器试图加载该类,只有在父类加载器无法加载该类时才尝试从自己的类路径中加载该类
  • 缓存机制,缓存机制将会保证所有加载过的Class都会被缓存,当程序中需要使用某个Class时,类加载器先从缓存区寻找该Class,只有缓存区不存在,系统才会读取该类对应的二进制数据,并将其转换成Class对象,存入缓存区。这就是为什么修改了Class后,必须重启JVM,程序的修改才会生效

jvm内存结构

主要关注点:

  • jvm内存结构都是什么
  • 对象分配规则

jvm内存结构

642
方法区和堆是所有线程共享的内存区域;而java栈、本地方法栈和程序计数器是运行是线程私有的内存区域。

  • Java堆(Heap),是Java虚拟机所管理的内存中最大的一块。Java堆是被所有线程共享的一块内存区域,在虚拟机启动时创建。此内存区域的唯一目的就是存放对象实例,几乎所有的对象实例都在这里分配内存。
  • 方法区(Method Area),方法区(Method Area)与Java堆一样,是各个线程共享的内存区域,它用于存储已被虚拟机加载的类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码等数据。
  • 程序计数器(Program Counter Register),程序计数器(Program Counter Register)是一块较小的内存空间,它的作用可以看做是当前线程所执行的字节码的行号指示器。
  • JVM栈(JVM Stacks),与程序计数器一样,Java虚拟机栈(Java Virtual Machine Stacks)也是线程私有的,它的生命周期与线程相同。虚拟机栈描述的是Java方法执行的内存模型:每个方法被执行的时候都会同时创建一个栈帧(Stack Frame)用于存储局部变量表、操作栈、动态链接、方法出口等信息。每一个方法被调用直至执行完成的过程,就对应着一个栈帧在虚拟机栈中从入栈到出栈的过程。
  • 本地方法栈(Native Method Stacks),本地方法栈(Native Method Stacks)与虚拟机栈所发挥的作用是非常相似的,其区别不过是虚拟机栈为虚拟机执行Java方法(也就是字节码)服务,而本地方法栈则是为虚拟机使用到的Native方法服务。

对象分配规则

  • 对象优先分配在Eden区,如果Eden区没有足够的空间时,虚拟机执行一次Minor GC。
  • 大对象直接进入老年代(大对象是指需要大量连续内存空间的对象)。这样做的目的是避免在Eden区和两个Survivor区之间发生大量的内存拷贝(新生代采用复制算法收集内存)。
  • 长期存活的对象进入老年代。虚拟机为每个对象定义了一个年龄计数器,如果对象经过了1次Minor GC那么对象会进入Survivor区,之后每经过一次Minor GC那么对象的年龄加1,知道达到阀值对象进入老年区。
  • 动态判断对象的年龄。如果Survivor区中相同年龄的所有对象大小的总和大于Survivor空间的一半,年龄大于或等于该年龄的对象可以直接进入老年代。
  • 空间分配担保。每次进行Minor GC时,JVM会计算Survivor区移至老年区的对象的平均大小,如果这个值大于老年区的剩余值大小则进行一次Full GC,如果小于检查HandlePromotionFailure设置,如果true则只进行Monitor GC,如果false则进行Full GC。

如何通过参数来控制个各个内存区域
参考此文章:jvm系列(二):JVM内存结构

GC算法 垃圾回收

主要关注点:

  • 对象存活判断
  • GC算法
  • 垃圾回收器

对象存活判断

判断对象是否存活一般有两种方式:

  • 引用计数:每个对象有一个引用计数属性,新增一个引用时计数加1,引用释放时计数减1,计数为0时可以回收。此方法简单,无法解决对象相互循环引用的问题。
  • 可达性分析(Reachability Analysis):从GC Roots开始向下搜索,搜索所走过的路径称为引用链。当一个对象到GC Roots没有任何引用链相连时,则证明此对象是不可用的,不可达对象。

GC算法

GC最基础的算法有三种:标记 -清除算法、复制算法、标记-压缩算法,我们常用的垃圾回收器一般都采用分代收集算法。

  • 标记 -清除算法,“标记-清除”(Mark-Sweep)算法,如它的名字一样,算法分为“标记”和“清除”两个阶段:首先标记出所有需要回收的对象,在标记完成后统一回收掉所有被标记的对象。
  • 复制算法,“复制”(Copying)的收集算法,它将可用内存按容量划分为大小相等的两块,每次只使用其中的一块。当这一块的内存用完了,就将还存活着的对象复制到另外一块上面,然后再把已使用过的内存空间一次清理掉。
  • 标记-压缩算法,标记过程仍然与“标记-清除”算法一样,但后续步骤不是直接对可回收对象进行清理,而是让所有存活的对象都向一端移动,然后直接清理掉端边界以外的内存
  • 分代收集算法,“分代收集”(Generational Collection)算法,把Java堆分为新生代和老年代,这样就可以根据各个年代的特点采用最适当的收集算法。

垃圾回收器

  • Serial收集器,串行收集器是最古老,最稳定以及效率高的收集器,可能会产生较长的停顿,只使用一个线程去回收。
  • ParNew收集器,ParNew收集器其实就是Serial收集器的多线程版本。
  • Parallel收集器,Parallel Scavenge收集器类似ParNew收集器,Parallel收集器更关注系统的吞吐量。
  • Parallel Old 收集器,Parallel Old是Parallel Scavenge收集器的老年代版本,使用多线程和“标记-整理”算法
  • CMS收集器,CMS(Concurrent Mark Sweep)收集器是一种以获取最短回收停顿时间为目标的收集器。
  • G1收集器,G1 (Garbage-First)是一款面向服务器的垃圾收集器,主要针对配备多颗处理器及大容量内存的机器. 以极高概率满足GC停顿时间要求的同时,还具备高吞吐量性能特征

GC算法和垃圾回收器算法图解以及更详细内容参考: jvm系列(三):GC算法 垃圾收集器

GC分析 命令调优

主要关注点:

  • GC日志分析
  • 调优命令
  • 调优工具

GC日志分析

摘录GC日志一部分

Young GC回收日志:

  1. 2016-07-05T10:43:18.093+0800: 25.395: [GC [PSYoungGen: 274931K->10738K(274944K)] 371093K->147186K(450048K), 0.0668480 secs] [Times: user=0.17 sys=0.08, real=0.07 secs]

Full GC回收日志:

  1. 2016-07-05T10:43:18.160+0800: 25.462: [Full GC [PSYoungGen: 10738K->0K(274944K)] [ParOldGen: 136447K->140379K(302592K)] 147186K->140379K(577536K) [PSPermGen: 85411K->85376K(171008K)], 0.6763541 secs] [Times: user=1.75 sys=0.02, real=0.68 secs]

通过上面日志分析得出,PSYoungGen、ParOldGen、PSPermGen属于Parallel收集器。其中PSYoungGen表示gc回收前后年轻代的内

通过上面日志分析得出,PSYoungGen、ParOldGen、PSPermGen属于Parallel收集器。其中PSYoungGen表示gc回收前后年轻代的内存变化;ParOldGen表示gc回收前后老年代的内存变化;PSPermGen表示gc回收前后永久区的内存变化。young gc 主要是针对年轻代进行内存回收比较频繁,耗时短;full gc 会对整个堆内存进行回城,耗时长,因此一般尽量减少full gc的次数

Young GC日志:

643

 

Full GC日志:

 

644

Java GC分析参考:jvm系列(五)Java GC 分析

调优命令

Sun JDK监控和故障处理命令有jps jstat jmap jhat jstack jinfo

  • jps,JVM Process Status Tool,显示指定系统内所有的HotSpot虚拟机进程。
  • jstat,JVM statistics Monitoring是用于监视虚拟机运行时状态信息的命令,它可以显示出虚拟机进程中的类装载、内存、垃圾收集、JIT编译等运行数据。
  • jmap,JVM Memory Map命令用于生成heap dump文件
  • jhat,JVM Heap Analysis Tool命令是与jmap搭配使用,用来分析jmap生成的dump,jhat内置了一个微型的HTTP/HTML服务器,生成dump的分析结果后,可以在浏览器中查看
  • jstack,用于生成java虚拟机当前时刻的线程快照。
  • jinfo,JVM Configuration info 这个命令作用是实时查看和调整虚拟机运行参数。

详细的命令使用参考这里:jvm系列(四):jvm调优-命令篇
调优工具

常用调优工具分为两类,jdk自带监控工具:jconsole和jvisualvm,第三方有:MAT(Memory Analyzer Tool)、GChisto。

  • jconsole,Java Monitoring and Management Console是从java5开始,在JDK中自带的java监控和管理控制台,用于对JVM中内存,线程和类等的监控
  • jvisualvm,jdk自带全能工具,可以分析内存快照、线程快照;监控内存变化、GC变化等。
  • MAT,Memory Analyzer Tool,一个基于Eclipse的内存分析工具,是一个快速、功能丰富的Java heap分析工具,它可以帮助我们查找内存泄漏和减少内存消耗
  • GChisto,一款专业分析gc日志的工具

工具使用参考: jvm系列(七):jvm调优-工具篇

参考:

JVM体系结构与GC调优

from:https://mp.weixin.qq.com/s/ebg0bT_xBahGV7OAKorBAw

Java concurrency (multi-threading)

Table of Contents
Java concurrency (multi-threading). This article describes how to do concurrent programming with Java. It covers the concepts of parallel programming, immutability, threads, the executor framework (thread pools), futures, callables CompletableFuture and the fork-join framework.

1. Concurrency

1.1. What is concurrency?

Concurrency is the ability to run several programs or several parts of a program in parallel. If a time consuming task can be performed asynchronously or in parallel, this improve the throughput and the interactivity of the program.

A modern computer has several CPU’s or several cores within one CPU. The ability to leverage these multi-cores can be the key for a successful high-volume application.

1.2. Process vs. threads

A process runs independently and isolated of other processes. It cannot directly access shared data in other processes. The resources of the process, e.g. memory and CPU time, are allocated to it via the operating system.

A thread is a so called lightweight process. It has its own call stack, but can access shared data of other threads in the same process. Every thread has its own memory cache. If a thread reads shared data it stores this data in its own memory cache. A thread can re-read the shared data.

A Java application runs by default in one process. Within a Java application you work with several threads to achieve parallel processing or asynchronous behavior.

2. Improvements and issues with concurrency

2.1. Limits of concurrency gains

Within a Java application you work with several threads to achieve parallel processing or asynchronous behavior. Concurrency promises to perform certain task faster as these tasks can be divided into subtasks and these subtasks can be executed in parallel. Of course the runtime is limited by parts of the task which can be performed in parallel.

The theoretical possible performance gain can be calculated by the following rule which is referred to as Amdahl’s Law.

If F is the percentage of the program which can not run in parallel and N is the number of processes, then the maximum performance gain is 1 / (F+ ((1-F)/n)).

2.2. Concurrency issues

Threads have their own call stack, but can also access shared data. Therefore you have two basic problems, visibility and access problems.

A visibility problem occurs if thread A reads shared data which is later changed by thread B and thread A is unaware of this change.

An access problem can occur if several thread access and change the same shared data at the same time.

Visibility and access problem can lead to

  • Liveness failure: The program does not react anymore due to problems in the concurrent access of data, e.g. deadlocks.
  • Safety failure: The program creates incorrect data.

3. Concurrency in Java

3.1. Processes and Threads

A Java program runs in its own process and by default in one thread. Java supports threads as part of the Java language via the Thread code. The Java application can create new threads via this class.

Java 1.5 also provides improved support for concurrency with the in the java.util.concurrent package.

3.2. Locks and thread synchronization

Java provides locks to protect certain parts of the code to be executed by several threads at the same time. The simplest way of locking a certain method or Java class is to define the method or class with the synchronized keyword.

The synchronized keyword in Java ensures:

  • that only a single thread can execute a block of code at the same time
  • that each thread entering a synchronized block of code sees the effects of all previous modifications that were guarded by the same lock

Synchronization is necessary for mutually exclusive access to blocks of and for reliable communication between threads.

You can use the synchronized keyword for the definition of a method. This would ensure that only one thread can enter this method at the same time. Another threads which is calling this method would wait until the first threads leaves this method.

public synchronized void critial() {
    // some thread critical stuff
    // here
}

You can also use the synchronized keyword to protect blocks of code within a method. This block is guarded by a key, which can be either a string or an object. This key is called the lock.

All code which is protected by the same lock can only be executed by one thread at the same time

For example the following datastructure will ensure that only one thread can access the inner block of the add() and next() methods.

package de.vogella.pagerank.crawler;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/**
 * Data structure for a web crawler. Keeps track of the visited sites and keeps
 * a list of sites which needs still to be crawled.
 *
 * @author Lars Vogel
 *
 */
public class CrawledSites {
    private List<String> crawledSites = new ArrayList<String>();
    private List<String> linkedSites = new ArrayList<String>();

    public void add(String site) {
        synchronized (this) {
            if (!crawledSites.contains(site)) {
                linkedSites.add(site);
            }
        }
    }

    /**
     * Get next site to crawl. Can return null (if nothing to crawl)
     */
    public String next() {
        if (linkedSites.size() == 0) {
            return null;
        }
        synchronized (this) {
            // Need to check again if size has changed
            if (linkedSites.size() > 0) {
                String s = linkedSites.get(0);
                linkedSites.remove(0);
                crawledSites.add(s);
                return s;
            }
            return null;
        }
    }

}

3.3. Volatile

If a variable is declared with the volatile keyword then it is guaranteed that any thread that reads the field will see the most recently written value. The volatile keyword will not perform any mutual exclusive lock on the variable.

As of Java 5 write access to a volatile variable will also update non-volatile variables which were modified by the same thread. This can also be used to update values within a reference variable, e.g. for a volatile variable person. In this case you must use a temporary variable person and use the setter to initialize the variable and then assign the temporary variable to the final variable. This will then make the address changes of this variable and the values visible to other threads.

4. The Java memory model

4.1. Overview

The Java memory model describes the communication between the memory of the threads and the main memory of the application.

It defines the rules how changes in the memory done by threads are propagated to other threads.

The Java memory model also defines the situations in which a thread re-fresh its own memory from the main memory.

It also describes which operations are atomic and the ordering of the operations.

4.2. Atomic operation

An atomic operation is an operation which is performed as a single unit of work without the possibility of interference from other operations.

The Java language specification guarantees that reading or writing a variable is an atomic operation(unless the variable is of type long or double ). Operations variables of type long or double are only atomic if they declared with the volatile keyword.

Assume i is defined as int. The i++ (increment) operation it not an atomic operation in Java. This also applies for the other numeric types, e.g. long. etc).

The i++ operation first reads the value which is currently stored in i (atomic operations) and then it adds one to it (atomic operation). But between the read and the write the value of i might have changed.

Since Java 1.5 the java language provides atomic variables, e.g. AtomicInteger or AtomicLong which provide methods like getAndDecrement(), getAndIncrement() and getAndSet() which are atomic.

4.3. Memory updates in synchronized code

The Java memory model guarantees that each thread entering a synchronized block of code sees the effects of all previous modifications that were guarded by the same lock.

5. Immutability and Defensive Copies

5.1. Immutability

The simplest way to avoid problems with concurrency is to share only immutable data between threads. Immutable data is data which cannot changed.

To make a class immutable make

  • all its fields final
  • the class declared as final
  • the this reference is not allowed to escape during construction
  • Any fields which refer to mutable data objects are
  • private
  • have no setter method
  • they are never directly returned of otherwise exposed to a caller
  • if they are changed internally in the class this change is not visible and has no effect outside of the class

An immutable class may have some mutable data which is uses to manages its state but from the outside this class nor any attribute of this class can get changed.

For all mutable fields, e.g. Arrays, that are passed from the outside to the class during the construction phase, the class needs to make a defensive-copy of the elements to make sure that no other object from the outside still can change the data

5.2. Defensive Copies

You must protect your classes from calling code. Assume that calling code will do its best to change your data in a way you didn’t expect it. While this is especially true in case of immutable data it is also true for non-immutable data which you still not expect that this data is changed outside your class.

To protect your class against that you should copy data you receive and only return copies of data to calling code.

The following example creates a copy of a list (ArrayList) and returns only the copy of the list. This way the client of this class cannot remove elements from the list.

package de.vogella.performance.defensivecopy;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;

public class MyDataStructure {
    List<String> list = new ArrayList<String>();

    public void add(String s) {
        list.add(s);
    }

    /**
     * Makes a defensive copy of the List and return it
     * This way cannot modify the list itself
     *
     * @return List<String>
     */
    public List<String> getList() {
        return Collections.unmodifiableList(list);
    }
}

6. Threads in Java

The base means for concurrency are is the java.lang.Threads class. A Thread executes an object of type java.lang.Runnable.

Runnable is an interface with defines the run() method. This method is called by the Thread object and contains the work which should be done. Therefore the “Runnable” is the task to perform. The Thread is the worker who is doing this task.

The following demonstrates a task (Runnable) which counts the sum of a given range of numbers. Create a new Java project called de.vogella.concurrency.threads for the example code of this section.

package de.vogella.concurrency.threads;

/**
 * MyRunnable will count the sum of the number from 1 to the parameter
 * countUntil and then write the result to the console.
 * <p>
 * MyRunnable is the task which will be performed
 *
 * @author Lars Vogel
 *
 */
public class MyRunnable implements Runnable {
    private final long countUntil;

    MyRunnable(long countUntil) {
        this.countUntil = countUntil;
    }

    @Override
    public void run() {
        long sum = 0;
        for (long i = 1; i < countUntil; i++) {
            sum += i;
        }
        System.out.println(sum);
    }
}

The following example demonstrate the usage of the Thread and the Runnable class.

package de.vogella.concurrency.threads;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class Main {

    public static void main(String[] args) {
        // We will store the threads so that we can check if they are done
        List<Thread> threads = new ArrayList<Thread>();
        // We will create 500 threads
        for (int i = 0; i < 500; i++) {
            Runnable task = new MyRunnable(10000000L + i);
            Thread worker = new Thread(task);
            // We can set the name of the thread
            worker.setName(String.valueOf(i));
            // Start the thread, never call method run() direct
            worker.start();
            // Remember the thread for later usage
            threads.add(worker);
        }
        int running = 0;
        do {
            running = 0;
            for (Thread thread : threads) {
                if (thread.isAlive()) {
                    running++;
                }
            }
            System.out.println("We have " + running + " running threads. ");
        } while (running > 0);

    }
}

Using the Thread class directly has the following disadvantages.

  • Creating a new thread causes some performance overhead.
  • Too many threads can lead to reduced performance, as the CPU needs to switch between these threads.
  • You cannot easily control the number of threads, therefore you may run into out of memory errors due to too many threads.

The java.util.concurrent package offers improved support for concurrency compared to the direct usage of Threads. This package is described in the next section.

7. Threads pools with the Executor Framework

You find this examples in the source section in Java project called de.vogella.concurrency.threadpools.

Thread pools manage a pool of worker threads. The thread pools contains a work queue which holds tasks waiting to get executed.

A thread pool can be described as a collection of Runnable objects.

(work queue) and a connections of running threads. These threads are constantly running and are checking the work query for new work. If there is new work to be done they execute this Runnable. The Thread class itself provides a method, e.g. execute(Runnable r) to add a new Runnable object to the work queue.

The Executor framework provides example implementation of the java.util.concurrent.Executor interface, e.g. Executors.newFixedThreadPool(int n) which will create n worker threads. The ExecutorService adds life cycle methods to the Executor, which allows to shutdown the Executor and to wait for termination.

If you want to use one thread pool with one thread which executes several runnables you can use the Executors.newSingleThreadExecutor() method.

Create again the Runnable.

package de.vogella.concurrency.threadpools;

/**
 * MyRunnable will count the sum of the number from 1 to the parameter
 * countUntil and then write the result to the console.
 * <p>
 * MyRunnable is the task which will be performed
 *
 * @author Lars Vogel
 *
 */
public class MyRunnable implements Runnable {
    private final long countUntil;

    MyRunnable(long countUntil) {
        this.countUntil = countUntil;
    }

    @Override
    public void run() {
        long sum = 0;
        for (long i = 1; i < countUntil; i++) {
            sum += i;
        }
        System.out.println(sum);
    }
}

Now you run your runnables with the executor framework.

package de.vogella.concurrency.threadpools;

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public class Main {
    private static final int NTHREDS = 10;

    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(NTHREDS);
        for (int i = 0; i < 500; i++) {
            Runnable worker = new MyRunnable(10000000L + i);
            executor.execute(worker);
        }
        // This will make the executor accept no new threads
        // and finish all existing threads in the queue
        executor.shutdown();
        // Wait until all threads are finish
        executor.awaitTermination();
        System.out.println("Finished all threads");
    }
}

In case the threads should return some value (result-bearing threads) then you can use the java.util.concurrent.Callable class.

8. Futures and Callables

8.1. Futures and Callables

The executor framework presented in the last chapter uses Runnable objects. Unfortunately a Runnable cannot return a result to the caller.

In case you expect your threads to return a computed result you can use java.util.concurrent.Callable. The Callable object allows to return values after completion.

The Callable object uses generics to define the type of object which is returned.

If you submit a Callable object to an Executor, the framework returns an object of type java.util.concurrent.Future. Future exposes methods allowing a client to monitor the progress of a task being executed by a different thread. Therefore, a Future object can be used to check the status of a Callable. It can also be used to retrieve the result from the Callable.

On the Executor you can use the method submit to submit a Callable and to get a future. To retrieve the result of the future use the get() method.

package de.vogella.concurrency.callables;

import java.util.concurrent.Callable;

public class MyCallable implements Callable<Long> {
    @Override
    public Long call() throws Exception {
        long sum = 0;
        for (long i = 0; i <= 100; i++) {
            sum += i;
        }
        return sum;
    }
}
package de.vogella.concurrency.callables;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;

public class CallableFutures {
    private static final int NTHREDS = 10;

    public static void main(String[] args) {

        ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(NTHREDS);
        List<Future<Long>> list = new ArrayList<Future<Long>>();
        for (int i = 0; i < 20000; i++) {
            Callable<Long> worker = new MyCallable();
            Future<Long> submit = executor.submit(worker);
            list.add(submit);
        }
        long sum = 0;
        System.out.println(list.size());
        // now retrieve the result
        for (Future<Long> future : list) {
            try {
                sum += future.get();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } catch (ExecutionException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        System.out.println(sum);
        executor.shutdown();
    }
}

8.2. Drawbacks with Futures and Callables

The Future interface is limited as a model of asynchronously executed tasks. Future allows a client to query a Callable task for its result. It does not provide the option to register a callback method. A callback method would allow you to get a callback once a task is done. In Java 5 you could use ExecutorCompletionService for this purpose but as of Java 8 you can use the CompletableFuture interface which allows to provide a callback interface which is called once a task is completed.

9. CompletableFuture

Asynchronous task handling is important for any application which performs time consuming activities, as IO operations. Two basic approaches to asynchronous task handling are available to a Java application:

  • application logic blocks until a task completes
  • application logic is called once the task completes, this is called a nonblocking approach.

CompletableFuture extends the functionality of the Future interface for asynchronous calls. It also implements the CompletionStage interface. CompletionStage offers methods, that let you attach callbacks that will be executed on completion.

It adds standard techniques for executing application code when a task completes, including various ways to combine tasks. CompletableFuture support both blocking and nonblocking approaches, including regular callbacks.

This callback can be executed in another thread as the thread in which the CompletableFuture is executed.

The following example demonstrates how to create a basic CompletableFuture.

CompletableFuture.supplyAsync(this::doSomething);

CompletableFuture.supplyAsync runs the task asynchronously on the default thread pool of Java. It has the option to supply your custom executor to define the ThreadPool.

package snippet;

import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

public class CompletableFutureSimpleSnippet {
    public static void main(String[] args) {
        long started = System.currentTimeMillis();

        // configure CompletableFuture
        CompletableFuture<Integer> futureCount = createCompletableFuture();

            // continue to do other work
            System.out.println("Took " + (started - System.currentTimeMillis()) + " milliseconds" );

            // now its time to get the result
            try {
              int count = futureCount.get();
                System.out.println("CompletableFuture took " + (started - System.currentTimeMillis()) + " milliseconds" );

               System.out.println("Result " + count);
             } catch (InterruptedException | ExecutionException ex) {
                // Exceptions from the future should be handled here
            }
    }

    private static CompletableFuture<Integer> createCompletableFuture() {
        CompletableFuture<Integer> futureCount = CompletableFuture.supplyAsync(
                () -> {
                    try {
                        // simulate long running task
                        Thread.sleep(5000);
                    } catch (InterruptedException e) { }
                    return 20;
                });
        return futureCount;
    }

}

The usage of the thenApply method is demonstrated by the following code snippet.

package snippet;

import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

public class CompletableFutureCallback {
    public static void main(String[] args) {
        long started = System.currentTimeMillis();

        CompletableFuture<String>  data = createCompletableFuture()
                .thenApply((Integer count) -> {
                    int transformedValue = count * 10;
                    return transformedValue;
                }).thenApply(transformed -> "Finally creates a string: " + transformed);

            try {
                System.out.println(data.get());
            } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {

            }
    }

    public static CompletableFuture<Integer> createCompletableFuture() {
        CompletableFuture<Integer>  result = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            try {
                // simulate long running task
                Thread.sleep(5000);
            } catch (InterruptedException e) { }
            return 20;
        });
        return result;
    }

}

10. Nonblocking algorithms

Java 5.0 provides supports for additional atomic operations. This allows to develop algorithm which are non-blocking algorithm, e.g. which do not require synchronization, but are based on low-level atomic hardware primitives such as compare-and-swap (CAS). A compare-and-swap operation check if the variable has a certain value and if it has this value it will perform this operation.

Non-blocking algorithms are typically faster than blocking algorithms, as the synchronization of threads appears on a much finer level (hardware).

For example this created a non-blocking counter which always increases. This example is contained in the project called de.vogella.concurrency.nonblocking.counter.

package de.vogella.concurrency.nonblocking.counter;

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

public class Counter {
    private AtomicInteger value = new AtomicInteger();
    public int getValue(){
        return value.get();
    }
    public int increment(){
        return value.incrementAndGet();
    }

    // Alternative implementation as increment but just make the
    // implementation explicit
    public int incrementLongVersion(){
        int oldValue = value.get();
        while (!value.compareAndSet(oldValue, oldValue+1)){
             oldValue = value.get();
        }
        return oldValue+1;
    }

}

And a test.

package de.vogella.concurrency.nonblocking.counter;

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;

public class Test {
        private static final int NTHREDS = 10;

        public static void main(String[] args) {
            final Counter counter = new Counter();
            List<Future<Integer>> list = new ArrayList<Future<Integer>>();

            ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(NTHREDS);
            for (int i = 0; i < 500; i++) {
                Callable<Integer> worker = new  Callable<Integer>() {
                    @Override
                    public Integer call() throws Exception {
                        int number = counter.increment();
                        System.out.println(number );
                        return number ;
                    }
                };
                Future<Integer> submit= executor.submit(worker);
                list.add(submit);

            }


            // This will make the executor accept no new threads
            // and finish all existing threads in the queue
            executor.shutdown();
            // Wait until all threads are finish
            while (!executor.isTerminated()) {
            }
            Set<Integer> set = new HashSet<Integer>();
            for (Future<Integer> future : list) {
                try {
                    set.add(future.get());
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                } catch (ExecutionException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            if (list.size()!=set.size()){
                throw new RuntimeException("Double-entries!!!");
            }

        }


}

The interesting part is how the incrementAndGet() method is implemented. It uses a CAS operation.

public final int incrementAndGet() {
        for (;;) {
            int current = get();
            int next = current + 1;
            if (compareAndSet(current, next))
                return next;
        }
    }

The JDK itself makes more and more use of non-blocking algorithms to increase performance for every developer. Developing correct non-blocking algorithm is not a trivial task.

For more information on non-blocking algorithm, e.g. examples for a non-blocking Stack and non-block LinkedList, please see http://www.ibm.com/developerworks/java/library/j-jtp04186/index.html

11. Fork-Join in Java 7

Java 7 introduce a new parallel mechanism for compute intensive tasks, the fork-join framework. The fork-join framework allows you to distribute a certain task on several workers and then wait for the result.

For Java 6.0 you can download the package (jsr166y) from the Download site.

For testing create the Java project “de.vogella.performance.forkjoin”. If you are not using Java 7 you also need to jsr166y.jar to the classpath.

Create first a algorithm package and then the following class.

package algorithm;

import java.util.Random;

/**
 *
 * This class defines a long list of integers which defines the problem we will
 * later try to solve
 *
 */
public class Problem {
    private final int[] list = new int[2000000];

    public Problem() {
        Random generator = new Random(19580427);
        for (int i = 0; i < list.length; i++) {
            list[i] = generator.nextInt(500000);
        }
    }

    public int[] getList() {
        return list;
    }

}

Define now the Solver class as shown in the following example coding.

The API defines other top classes, e.g. RecursiveAction, AsyncAction. Check the Javadoc for details.
package algorithm;

import java.util.Arrays;

import jsr166y.forkjoin.RecursiveAction;

public class Solver extends RecursiveAction {
    private int[] list;
    public long result;

    public Solver(int[] array) {
        this.list = array;
    }

    @Override
    protected void compute() {
        if (list.length == 1) {
            result = list[0];
        } else {
            int midpoint = list.length / 2;
            int[] l1 = Arrays.copyOfRange(list, 0, midpoint);
            int[] l2 = Arrays.copyOfRange(list, midpoint, list.length);
            Solver s1 = new Solver(l1);
            Solver s2 = new Solver(l2);
            forkJoin(s1, s2);
            result = s1.result + s2.result;
        }
    }
}

Now define a small test class for testing it efficiency.

package testing;

import jsr166y.forkjoin.ForkJoinExecutor;
import jsr166y.forkjoin.ForkJoinPool;
import algorithm.Problem;
import algorithm.Solver;

public class Test {

    public static void main(String[] args) {
        Problem test = new Problem();
        // check the number of available processors
        int nThreads = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
        System.out.println(nThreads);
        Solver mfj = new Solver(test.getList());
        ForkJoinExecutor pool = new ForkJoinPool(nThreads);
        pool.invoke(mfj);
        long result = mfj.getResult();
        System.out.println("Done. Result: " + result);
        long sum = 0;
        // check if the result was ok
        for (int i = 0; i < test.getList().length; i++) {
            sum += test.getList()[i];
        }
        System.out.println("Done. Result: " + sum);
    }
}

12. Deadlock

A concurrent application has the risk of a deadlock. A set of processes are deadlocked if all processes are waiting for an event which another process in the same set has to cause.

For example if thread A waits for a lock on object Z which thread B holds and thread B wait for a look on object Y which is hold be process A then these two processes are locked and cannot continue in their processing.

This can be compared to a traffic jam, where cars(threads) require the access to a certain street(resource), which is currently blocked by another car(lock).

Deadlock

Copyright © 2012-2017 vogella GmbH. Free use of the software examples is granted under the terms of the EPL License. This tutorial is published under the Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Germany license.

See Licence.

from:http://www.vogella.com/tutorials/JavaConcurrency/article.html

正确使用 Volatile 变量

Java 语言中的 volatile 变量可以被看作是一种 “程度较轻的 synchronized”;与 synchronized 块相比,volatile 变量所需的编码较少,并且运行时开销也较少,但是它所能实现的功能也仅是 synchronized 的一部分。本文介绍了几种有效使用 volatile 变量的模式,并强调了几种不适合使用 volatile 变量的情形。

锁提供了两种主要特性:互斥(mutual exclusion)可见性(visibility)。互斥即一次只允许一个线程持有某个特定的锁,因此可使用该特性实现对共享数据的协调访问协议,这样,一次就只有一个线程能够使用该共享数据。可见性要更加复杂一些,它必须确保释放锁之前对共享数据做出的更改对于随后获得该锁的另一个线程是可见的 —— 如果没有同步机制提供的这种可见性保证,线程看到的共享变量可能是修改前的值或不一致的值,这将引发许多严重问题。

Volatile 变量

Volatile 变量具有 synchronized 的可见性特性,但是不具备原子特性。这就是说线程能够自动发现 volatile 变量的最新值。Volatile 变量可用于提供线程安全,但是只能应用于非常有限的一组用例:多个变量之间或者某个变量的当前值与修改后值之间没有约束。因此,单独使用 volatile 还不足以实现计数器、互斥锁或任何具有与多个变量相关的不变式(Invariants)的类(例如 “start <=end”)。

出于简易性或可伸缩性的考虑,您可能倾向于使用 volatile 变量而不是锁。当使用 volatile 变量而非锁时,某些习惯用法(idiom)更加易于编码和阅读。此外,volatile 变量不会像锁那样造成线程阻塞,因此也很少造成可伸缩性问题。在某些情况下,如果读操作远远大于写操作,volatile 变量还可以提供优于锁的性能优势。

正确使用 volatile 变量的条件

您只能在有限的一些情形下使用 volatile 变量替代锁。要使 volatile 变量提供理想的线程安全,必须同时满足下面两个条件:

  • 对变量的写操作不依赖于当前值。
  • 该变量没有包含在具有其他变量的不变式中。

实际上,这些条件表明,可以被写入 volatile 变量的这些有效值独立于任何程序的状态,包括变量的当前状态。

第一个条件的限制使 volatile 变量不能用作线程安全计数器。虽然增量操作(x++)看上去类似一个单独操作,实际上它是一个由读取-修改-写入操作序列组成的组合操作,必须以原子方式执行,而 volatile 不能提供必须的原子特性。实现正确的操作需要使 x 的值在操作期间保持不变,而 volatile 变量无法实现这点。(然而,如果将值调整为只从单个线程写入,那么可以忽略第一个条件。)

大多数编程情形都会与这两个条件的其中之一冲突,使得 volatile 变量不能像 synchronized 那样普遍适用于实现线程安全。清单 1 显示了一个非线程安全的数值范围类。它包含了一个不变式 —— 下界总是小于或等于上界。

清单 1. 非线程安全的数值范围类
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@NotThreadSafe
public class NumberRange {
    private int lower, upper;
    public int getLower() { return lower; }
    public int getUpper() { return upper; }
    public void setLower(int value) {
        if (value > upper)
            throw new IllegalArgumentException(...);
        lower = value;
    }
    public void setUpper(int value) {
        if (value < lower)
            throw new IllegalArgumentException(...);
        upper = value;
    }
}

这种方式限制了范围的状态变量,因此将 lower 和 upper 字段定义为 volatile 类型不能够充分实现类的线程安全;从而仍然需要使用同步。否则,如果凑巧两个线程在同一时间使用不一致的值执行 setLowersetUpper 的话,则会使范围处于不一致的状态。例如,如果初始状态是 (0, 5),同一时间内,线程 A 调用 setLower(4) 并且线程 B 调用 setUpper(3),显然这两个操作交叉存入的值是不符合条件的,那么两个线程都会通过用于保护不变式的检查,使得最后的范围值是 (4, 3) —— 一个无效值。至于针对范围的其他操作,我们需要使 setLower()setUpper() 操作原子化 —— 而将字段定义为 volatile 类型是无法实现这一目的的。

性能考虑

使用 volatile 变量的主要原因是其简易性:在某些情形下,使用 volatile 变量要比使用相应的锁简单得多。使用 volatile 变量次要原因是其性能:某些情况下,volatile 变量同步机制的性能要优于锁。

很难做出准确、全面的评价,例如 “X 总是比 Y 快”,尤其是对 JVM 内在的操作而言。(例如,某些情况下 VM 也许能够完全删除锁机制,这使得我们难以抽象地比较 volatilesynchronized 的开销。)就是说,在目前大多数的处理器架构上,volatile 读操作开销非常低 —— 几乎和非 volatile 读操作一样。而 volatile 写操作的开销要比非 volatile 写操作多很多,因为要保证可见性需要实现内存界定(Memory Fence),即便如此,volatile 的总开销仍然要比锁获取低。

volatile 操作不会像锁一样造成阻塞,因此,在能够安全使用 volatile 的情况下,volatile 可以提供一些优于锁的可伸缩特性。如果读操作的次数要远远超过写操作,与锁相比,volatile 变量通常能够减少同步的性能开销。

正确使用 volatile 的模式

很多并发性专家事实上往往引导用户远离 volatile 变量,因为使用它们要比使用锁更加容易出错。然而,如果谨慎地遵循一些良好定义的模式,就能够在很多场合内安全地使用 volatile 变量。要始终牢记使用 volatile 的限制 —— 只有在状态真正独立于程序内其他内容时才能使用 volatile —— 这条规则能够避免将这些模式扩展到不安全的用例。

模式 #1:状态标志

也许实现 volatile 变量的规范使用仅仅是使用一个布尔状态标志,用于指示发生了一个重要的一次性事件,例如完成初始化或请求停机。

很多应用程序包含了一种控制结构,形式为 “在还没有准备好停止程序时再执行一些工作”,如清单 2 所示:

清单 2. 将 volatile 变量作为状态标志使用
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volatile boolean shutdownRequested;
...
public void shutdown() { shutdownRequested = true; }
public void doWork() {
    while (!shutdownRequested) {
        // do stuff
    }
}

很可能会从循环外部调用 shutdown() 方法 —— 即在另一个线程中 —— 因此,需要执行某种同步来确保正确实现 shutdownRequested 变量的可见性。(可能会从 JMX 侦听程序、GUI 事件线程中的操作侦听程序、通过 RMI 、通过一个 Web 服务等调用)。然而,使用 synchronized 块编写循环要比使用清单 2 所示的 volatile 状态标志编写麻烦很多。由于 volatile 简化了编码,并且状态标志并不依赖于程序内任何其他状态,因此此处非常适合使用 volatile。

这种类型的状态标记的一个公共特性是:通常只有一种状态转换;shutdownRequested 标志从 false 转换为 true,然后程序停止。这种模式可以扩展到来回转换的状态标志,但是只有在转换周期不被察觉的情况下才能扩展(从 falsetrue,再转换到 false)。此外,还需要某些原子状态转换机制,例如原子变量。

模式 #2:一次性安全发布(one-time safe publication)

缺乏同步会导致无法实现可见性,这使得确定何时写入对象引用而不是原语值变得更加困难。在缺乏同步的情况下,可能会遇到某个对象引用的更新值(由另一个线程写入)和该对象状态的旧值同时存在。(这就是造成著名的双重检查锁定(double-checked-locking)问题的根源,其中对象引用在没有同步的情况下进行读操作,产生的问题是您可能会看到一个更新的引用,但是仍然会通过该引用看到不完全构造的对象)。

实现安全发布对象的一种技术就是将对象引用定义为 volatile 类型。清单 3 展示了一个示例,其中后台线程在启动阶段从数据库加载一些数据。其他代码在能够利用这些数据时,在使用之前将检查这些数据是否曾经发布过。

清单 3. 将 volatile 变量用于一次性安全发布
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public class BackgroundFloobleLoader {
    public volatile Flooble theFlooble;
    public void initInBackground() {
        // do lots of stuff
        theFlooble = new Flooble();  // this is the only write to theFlooble
    }
}
public class SomeOtherClass {
    public void doWork() {
        while (true) {
            // do some stuff...
            // use the Flooble, but only if it is ready
            if (floobleLoader.theFlooble != null)
                doSomething(floobleLoader.theFlooble);
        }
    }
}

如果 theFlooble 引用不是 volatile 类型,doWork() 中的代码在解除对 theFlooble 的引用时,将会得到一个不完全构造的 Flooble

该模式的一个必要条件是:被发布的对象必须是线程安全的,或者是有效的不可变对象(有效不可变意味着对象的状态在发布之后永远不会被修改)。volatile 类型的引用可以确保对象的发布形式的可见性,但是如果对象的状态在发布后将发生更改,那么就需要额外的同步。

模式 #3:独立观察(independent observation)

安全使用 volatile 的另一种简单模式是:定期 “发布” 观察结果供程序内部使用。例如,假设有一种环境传感器能够感觉环境温度。一个后台线程可能会每隔几秒读取一次该传感器,并更新包含当前文档的 volatile 变量。然后,其他线程可以读取这个变量,从而随时能够看到最新的温度值。

使用该模式的另一种应用程序就是收集程序的统计信息。清单 4 展示了身份验证机制如何记忆最近一次登录的用户的名字。将反复使用 lastUser 引用来发布值,以供程序的其他部分使用。

清单 4. 将 volatile 变量用于多个独立观察结果的发布
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public class UserManager {
    public volatile String lastUser;
    public boolean authenticate(String user, String password) {
        boolean valid = passwordIsValid(user, password);
        if (valid) {
            User u = new User();
            activeUsers.add(u);
            lastUser = user;
        }
        return valid;
    }
}

该模式是前面模式的扩展;将某个值发布以在程序内的其他地方使用,但是与一次性事件的发布不同,这是一系列独立事件。这个模式要求被发布的值是有效不可变的 —— 即值的状态在发布后不会更改。使用该值的代码需要清楚该值可能随时发生变化。

模式 #4:“volatile bean” 模式

volatile bean 模式适用于将 JavaBeans 作为“荣誉结构”使用的框架。在 volatile bean 模式中,JavaBean 被用作一组具有 getter 和/或 setter 方法 的独立属性的容器。volatile bean 模式的基本原理是:很多框架为易变数据的持有者(例如 HttpSession)提供了容器,但是放入这些容器中的对象必须是线程安全的。

在 volatile bean 模式中,JavaBean 的所有数据成员都是 volatile 类型的,并且 getter 和 setter 方法必须非常普通 —— 除了获取或设置相应的属性外,不能包含任何逻辑。此外,对于对象引用的数据成员,引用的对象必须是有效不可变的。(这将禁止具有数组值的属性,因为当数组引用被声明为 volatile 时,只有引用而不是数组本身具有 volatile 语义)。对于任何 volatile 变量,不变式或约束都不能包含 JavaBean 属性。清单 5 中的示例展示了遵守 volatile bean 模式的 JavaBean:

清单 5. 遵守 volatile bean 模式的 Person 对象
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@ThreadSafe
public class Person {
    private volatile String firstName;
    private volatile String lastName;
    private volatile int age;
    public String getFirstName() { return firstName; }
    public String getLastName() { return lastName; }
    public int getAge() { return age; }
    public void setFirstName(String firstName) {
        this.firstName = firstName;
    }
    public void setLastName(String lastName) {
        this.lastName = lastName;
    }
    public void setAge(int age) {
        this.age = age;
    }
}

volatile 的高级模式

前面几节介绍的模式涵盖了大部分的基本用例,在这些模式中使用 volatile 非常有用并且简单。这一节将介绍一种更加高级的模式,在该模式中,volatile 将提供性能或可伸缩性优势。

volatile 应用的的高级模式非常脆弱。因此,必须对假设的条件仔细证明,并且这些模式被严格地封装了起来,因为即使非常小的更改也会损坏您的代码!同样,使用更高级的 volatile 用例的原因是它能够提升性能,确保在开始应用高级模式之前,真正确定需要实现这种性能获益。需要对这些模式进行权衡,放弃可读性或可维护性来换取可能的性能收益 —— 如果您不需要提升性能(或者不能够通过一个严格的测试程序证明您需要它),那么这很可能是一次糟糕的交易,因为您很可能会得不偿失,换来的东西要比放弃的东西价值更低。

模式 #5:开销较低的读-写锁策略

目前为止,您应该了解了 volatile 的功能还不足以实现计数器。因为 ++x 实际上是三种操作(读、添加、存储)的简单组合,如果多个线程凑巧试图同时对 volatile 计数器执行增量操作,那么它的更新值有可能会丢失。

然而,如果读操作远远超过写操作,您可以结合使用内部锁和 volatile 变量来减少公共代码路径的开销。清单 6 中显示的线程安全的计数器使用 synchronized 确保增量操作是原子的,并使用 volatile 保证当前结果的可见性。如果更新不频繁的话,该方法可实现更好的性能,因为读路径的开销仅仅涉及 volatile 读操作,这通常要优于一个无竞争的锁获取的开销。

清单 6. 结合使用 volatile 和 synchronized 实现 “开销较低的读-写锁”
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@ThreadSafe
public class CheesyCounter {
    // Employs the cheap read-write lock trick
    // All mutative operations MUST be done with the 'this' lock held
    @GuardedBy("this") private volatile int value;
    public int getValue() { return value; }
    public synchronized int increment() {
        return value++;
    }
}

之所以将这种技术称之为 “开销较低的读-写锁” 是因为您使用了不同的同步机制进行读写操作。因为本例中的写操作违反了使用 volatile 的第一个条件,因此不能使用 volatile 安全地实现计数器 —— 您必须使用锁。然而,您可以在读操作中使用 volatile 确保当前值的可见性,因此可以使用锁进行所有变化的操作,使用 volatile 进行只读操作。其中,锁一次只允许一个线程访问值,volatile 允许多个线程执行读操作,因此当使用 volatile 保证读代码路径时,要比使用锁执行全部代码路径获得更高的共享度 —— 就像读-写操作一样。然而,要随时牢记这种模式的弱点:如果超越了该模式的最基本应用,结合这两个竞争的同步机制将变得非常困难。

结束语

与锁相比,Volatile 变量是一种非常简单但同时又非常脆弱的同步机制,它在某些情况下将提供优于锁的性能和伸缩性。如果严格遵循 volatile 的使用条件 —— 即变量真正独立于其他变量和自己以前的值 —— 在某些情况下可以使用 volatile 代替 synchronized 来简化代码。然而,使用 volatile 的代码往往比使用锁的代码更加容易出错。本文介绍的模式涵盖了可以使用 volatile 代替 synchronized 的最常见的一些用例。遵循这些模式(注意使用时不要超过各自的限制)可以帮助您安全地实现大多数用例,使用 volatile 变量获得更佳性能。


相关主题

  • 您可以参阅本文在 developerWorks 全球站点上的 英文原文
  • Java Concurrency in Practice:使用 Java 代码开发并发程序的 how-to 手册,内容包括构建并编写线程安全的类和程序、避免性能影响、管理性能和测试并发应用程序。
  • 流行的原子:介绍了 Java 5.0 中新增的原子变量类,该特性对 volatile 变量进行了扩展,从而支持原子状态转换。
  • 非阻塞算法简介:介绍如何使用原子变量而不是锁实现并发算法。
  • Volatiles:从 Wikipedia 获得关于 volatile 变量的更多信息。
  • Java 技术专区:提供了数百篇有关 Java 编程各个方面的文章。

from:https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jtp06197.html

为什么是Spring Boot

原文: https://dzone.com/articles/why-springboot

作者:Siva Prasad Reddy Katamreddy

译者:Oopsguy

本文介绍将各种Spring的配置方式,帮助您了解配置Spring应用的复杂性。

Spring是一个非常受欢迎的Java框架,它用于构建web和企业应用。不像许多其他框架只关注一个领域,Spring框架提供了各种功能,通过项目组合来满足当代业务需求。

Spring框架提供了多种灵活的方式配置Bean。例如 XML注解Java配置 。随着功能数量的增加,复杂性也随之增加,配置Spring应用将变得乏味而且容易出错。

Spring团队创建了Spring Boot以解决配置复杂的问题。

但在开始Spring Boot之前,我们将快速浏览一下Spring框架,看看Spring Boot正在决解什么样的问题。

在本文中,我们将介绍:

  • Spring框架概述
  • 一个使用了Spring MVC和JPA(Hibernate)的web应用
  • 快速尝试Spring Boot

Spring框架概述

如果您是一名Java开发人员,那么您很可能听说过Spring框架,甚至可能已经在您的项目中使用了它。Spring框架主要是作为依赖注入容器,但它不仅仅是这样。

Spring很受欢迎的原因有几点:

  • Spring的依赖注入方式鼓励编写可测试代码。
  • 具备简单但功能强大的数据库事务管理功能
  • Spring简化了与其他Java框架的集成工作,比如JPA/Hibernate ORM和Struts/JSF等web框架。
  • 构建web应用最先进的Web MVC框架。

连同Spring一起的,还有许多其他的Spring姊妹项目,可以帮助构建满足当代业务需求的应用:

  • Spring Data:简化了关系数据库和NoSQL数据存储的数据访问。
  • Spring Batch:提供强大的批处理框架。
  • Spring Security:用于保护应用的强大的安全框架。
  • Spring Social:支持与Facebook、Twitter、Linkedin、Github等社交网站集成。
  • Sprign Integration:实现了企业集成模式,以便于使用轻量级消息和声明式适配器与其他企业应用集成。

还有许多其他有趣的项目涉及各种其他当代应用开发需求。有关更多信息,请查看 http://spring.io/projects

刚开始,Spring框架只提供了基于XML的方方式来配置bean。后来,Spring引入了基于XML的DSL、注解和基于Java配置的方式来配置bean。

让我们快速了解一下这些配置风格的大概样子。

基于XML的配置

<beanid="userService"class="com.sivalabs.myapp.service.UserService">
    <propertyname="userDao"ref="userDao"/>
</bean>
<beanid="userDao"class="com.sivalabs.myapp.dao.JdbcUserDao">
    <propertyname="dataSource"ref="dataSource"/>
</bean>
<beanid="dataSource"class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource"destroy-method="close">
    <propertyname="driverClassName"value="com.mysql.jdbc.Driver"/>
    <propertyname="url"value="jdbc:mysql://localhost:3306/test"/>
    <propertyname="username"value="root"/>
    <propertyname="password"value="secret"/>
</bean>

基于注解的配置

@Service
public class UserService
{
    private UserDao userDao;
    @Autowired
    public UserService(UserDao dao){
        this.userDao = dao;
    }
    ...
    ...
}
@Repository
public class JdbcUserDao
{
    private DataSource dataSource;
    @Autowired
    public JdbcUserDao(DataSource dataSource){
        this.dataSource = dataSource;
    }
    ...
    ...
}

基于Java配置

@Configuration
public class AppConfig
{
    @Bean
    publicUserServiceuserService(UserDao dao){
        return new UserService(dao);
    }
    @Bean
    publicUserDaouserDao(DataSource dataSource){
        return new JdbcUserDao(dataSource);
    }
    @Bean
    publicDataSourcedataSource(){
        BasicDataSource dataSource = new BasicDataSource();
        dataSource.setDriverClassName("com.mysql.jdbc.Driver");
        dataSource.setUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/test");
        dataSource.setUsername("root");
        dataSource.setPassword("secret");
        return dataSource;
    }
}

哇!Spring提供给了许多方法来做同样的事,我们甚至可以混合使用,在同一个应用中使用基于Java配置和注解配置的方式。

这非常灵活,但它有好有坏。刚开始接触Spring的新人可能会困惑应该使用哪一种方式。到目前为止,Spring团队建议使用基于Java配置的方式,因为它具有更多的灵活性。

没有哪一种方案是万能,我们应该根据自己的需求来选择合适的方式。

很好,现在您已经了解了多种Spring Bean的配置方式的基本形式。

让我们快速地了解一下典型的Spring MVC+JPA/Hibernate web应用的配置。

一个使用了Spring MVC和JPA(Hibernate)的web应用

在了解Spring Boot是什么以及它提供了什么样的功能之前,我们先来看一下典型的Spring Web应用配置是怎样的,哪些是痛点,然后我们将讨论Spring Boot是如何解决这些问题的。

步骤1:配置Maven依赖

首先我们需要做的是配置pom.xml中所需的依赖。

<?xml version="1.0"encoding="UTF-8"?>
<projectxmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
    xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
    xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0
                        http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <groupId>com.sivalabs</groupId>
    <artifactId>springmvc-jpa-demo</artifactId>
    <packaging>war</packaging>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    <name>springmvc-jpa-demo</name>
    <properties>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source>
        <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target>      
        <failOnMissingWebXml>false</failOnMissingWebXml>
    </properties>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework</groupId>
            <artifactId>spring-webmvc</artifactId>
            <version>4.2.4.RELEASE</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.data</groupId>
            <artifactId>spring-data-jpa</artifactId>
            <version>1.9.2.RELEASE</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>jcl-over-slf4j</artifactId>
            <version>1.7.13</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-api</artifactId>
            <version>1.7.13</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.slf4j</groupId>
            <artifactId>slf4j-log4j12</artifactId>
            <version>1.7.13</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>log4j</groupId>
            <artifactId>log4j</artifactId>
            <version>1.2.17</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.h2database</groupId>
            <artifactId>h2</artifactId>
            <version>1.4.190</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>commons-dbcp</groupId>
            <artifactId>commons-dbcp</artifactId>
            <version>1.4</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
            <version>5.1.38</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.hibernate</groupId>
            <artifactId>hibernate-entitymanager</artifactId>
            <version>4.3.11.Final</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>javax.servlet</groupId>
            <artifactId>javax.servlet-api</artifactId>
            <version>3.1.0</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.thymeleaf</groupId>
            <artifactId>thymeleaf-spring4</artifactId>
            <version>2.1.4.RELEASE</version>
        </dependency>
    </dependencies>
</project>

我们配置了所有的Maven jar依赖,包括Spring MVC、Spring Data JPA、JPA/Hibernate、Thymeleaf和Log4j。

步骤2:使用Java配置配置Service/DAO层的Bean

@Configuration
@EnableTransactionManagement
@EnableJpaRepositories(basePackages="com.sivalabs.demo")
@PropertySource(value = { "classpath:application.properties" })
public class AppConfig
{
    @Autowired
    private Environment env;
    @Bean
    public staticPropertySourcesPlaceholderConfigurerplaceHolderConfigurer()
    {
        return new PropertySourcesPlaceholderConfigurer();
    }
    @Value("${init-db:false}")
    private String initDatabase;
    @Bean
    publicPlatformTransactionManagertransactionManager()
    {
        EntityManagerFactory factory = entityManagerFactory().getObject();
        return new JpaTransactionManager(factory);
    }
    @Bean
    publicLocalContainerEntityManagerFactoryBeanentityManagerFactory()
    {
        LocalContainerEntityManagerFactoryBean factory = new LocalContainerEntityManagerFactoryBean();
        HibernateJpaVendorAdapter vendorAdapter = new HibernateJpaVendorAdapter();
        vendorAdapter.setGenerateDdl(Boolean.TRUE);
        vendorAdapter.setShowSql(Boolean.TRUE);
        factory.setDataSource(dataSource());
        factory.setJpaVendorAdapter(vendorAdapter);
        factory.setPackagesToScan("com.sivalabs.demo");
        Properties jpaProperties = new Properties();
        jpaProperties.put("hibernate.hbm2ddl.auto", env.getProperty("hibernate.hbm2ddl.auto"));
        factory.setJpaProperties(jpaProperties);
        factory.afterPropertiesSet();
        factory.setLoadTimeWeaver(new InstrumentationLoadTimeWeaver());
        return factory;
    }
    @Bean
    publicHibernateExceptionTranslatorhibernateExceptionTranslator()
    {
        return new HibernateExceptionTranslator();
    }
    @Bean
    publicDataSourcedataSource()
    {
        BasicDataSource dataSource = new BasicDataSource();
        dataSource.setDriverClassName(env.getProperty("jdbc.driverClassName"));
        dataSource.setUrl(env.getProperty("jdbc.url"));
        dataSource.setUsername(env.getProperty("jdbc.username"));
        dataSource.setPassword(env.getProperty("jdbc.password"));
        return dataSource;
    }
    @Bean
    publicDataSourceInitializerdataSourceInitializer(DataSource dataSource)
    {
        DataSourceInitializer dataSourceInitializer = new DataSourceInitializer();
        dataSourceInitializer.setDataSource(dataSource);
        ResourceDatabasePopulator databasePopulator = new ResourceDatabasePopulator();
        databasePopulator.addScript(new ClassPathResource("data.sql"));
        dataSourceInitializer.setDatabasePopulator(databasePopulator);
        dataSourceInitializer.setEnabled(Boolean.parseBoolean(initDatabase));
        return dataSourceInitializer;
    }   
}

AppConfig.java 配置类中,我们完成了以下操作:

  • 使用 @Configuration 注解标记为一个Spring配置类。
  • 使用 @EnableTransactionManagement 开启基于注解的事务管理。
  • 配置 @EnableJpaRepositories 指定去哪查找Spring Data JPA资源库(repository)。
  • 使用 @PropertySource 注解和 PropertySourcesPlaceholderConfigurer Bean定义配置PropertyPlaceHolder bean从 application.properties 文件加载配置。
  • DataSource 、JAP的 EntityManagerFactoryJpaTransactionManager 定义Bean。
  • 配置 DataSourceInitializer Bean,在应用启动时,执行 data.sql 脚本来初始化数据库。

我们需要在 application.properties 中完善配置,如下所示:

jdbc.driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
jdbc.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test
jdbc.username=root
jdbc.password=admin
init-db=true
hibernate.dialect=org.hibernate.dialect.MySQLDialect
hibernate.show_sql=true
hibernate.hbm2ddl.auto=update

我们可以创建一个简单的SQL脚本 data.sql 来将演示数据填充到 USER 表中:

delete from user;
insert into user(id, name) values(1,'Siva');
insert into user(id, name) values(2,'Prasad');
insert into user(id, name) values(3,'Reddy');

我们可以创建一个附带基本配置的 log4j.properties 文件,如下所示:

log4j.rootCategory=INFO, stdout
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern=%5p %t %c{2}:%L - %m%n
log4j.category.org.springframework=INFO
log4j.category.com.sivalabs=DEBUG

步骤3:配置Spring MVC Web层的Bean

我们必须配置Thymleaf的 ViewResolver 、处理静态资源的 ResourceHandler 和处理i18n的 MessageSource 等。

@Configuration
@ComponentScan(basePackages = { "com.sivalabs.demo"}) 
@EnableWebMvc
public class WebMvcConfigextends WebMvcConfigurerAdapter
{
    @Bean
    publicTemplateResolvertemplateResolver(){
        TemplateResolver templateResolver = new ServletContextTemplateResolver();
        templateResolver.setPrefix("/WEB-INF/views/");
        templateResolver.setSuffix(".html");
        templateResolver.setTemplateMode("HTML5");
        templateResolver.setCacheable(false);
        return templateResolver;
    }
    @Bean
    publicSpringTemplateEnginetemplateEngine(){
        SpringTemplateEngine templateEngine = new SpringTemplateEngine();
        templateEngine.setTemplateResolver(templateResolver());
        return templateEngine;
    }
    @Bean
    publicThymeleafViewResolverviewResolver(){
        ThymeleafViewResolver thymeleafViewResolver = new ThymeleafViewResolver();
        thymeleafViewResolver.setTemplateEngine(templateEngine());
        thymeleafViewResolver.setCharacterEncoding("UTF-8");
        return thymeleafViewResolver;
    }
    @Override
    public void addResourceHandlers(ResourceHandlerRegistry registry)
    {
        registry.addResourceHandler("/resources/**").addResourceLocations("/resources/");
    }
    @Override
    public void configureDefaultServletHandling(DefaultServletHandlerConfigurer configurer)
    {
        configurer.enable();
    }
    @Bean(name = "messageSource")
    publicMessageSourceconfigureMessageSource()
    {
        ReloadableResourceBundleMessageSource messageSource = new ReloadableResourceBundleMessageSource();
        messageSource.setBasename("classpath:messages");
        messageSource.setCacheSeconds(5);
        messageSource.setDefaultEncoding("UTF-8");
        return messageSource;
    }
}

WebMvcConfig.java 配置类中,我们完成了以下操作:

  • 使用 @Configuration 注解标记为一个Spring配置类。
  • 使用 @EnableWebMvc 注解启用基于注解的Spring MVC配置。
  • 通过注册 TemplateResolverSpringTemplateEngine 和` hymeleafViewResolver Bean来配置Thymeleaf视图解析器。
  • 注册 ResourceHandler Bean将以URI为 /resource/** 的静态资源请求定位到 /resource/ 目录下。
  • 配置 MessageSource bean从classpath下加载 messages-{国家代码}.properties 文件来加载i18n配置。

现在我们没有配置任何i18n内容,所以需要在 src/main/resources 文件夹下创建一个空的 messages.properties 文件。

步骤4:注册Spring MVC的前端控制器DispatcherServlet

在Servlet 3.x规范之前,我们必须在 web.xml 中注册Servlet/Filter。由于当前是Servlet 3.x规范,我们可以使用 ServletContainerInitializer 以编程的方式注册Servlet

/Filter。

Spring MVC提供了一个惯例类 AbstractAnnotationConfigDispatcherServletInitializer 来注册 DispatcherServlet

public class SpringWebAppInitializerextends AbstractAnnotationConfigDispatcherServletInitializer
{
    @Override
    protected Class<?>[] getRootConfigClasses()
    {
        return new Class<?>[] { AppConfig.class};
    }
    @Override
    protected Class<?>[] getServletConfigClasses()
    {
        return new Class<?>[] { WebMvcConfig.class };
    }
    @Override
    protected String[] getServletMappings()
    {
        return new String[] { "/" };
    }
    @Override
    protected Filter[] getServletFilters() {
       return new Filter[]{ new OpenEntityManagerInViewFilter() };
    }
}

SpringWebAppInitializer.java 配置类中,我们完成了以下操作:

  • 我们将 AppConfig.class 配置为 RootConfigurationClass ,它将成为包含了所有子上下文( DispatcherServlet )共享的Bean定义的父ApplicationContext。
  • 我们将 WebMvcConfig.class 配置为 ServletConfigClass ,它是包含了WebMvc Bean定义的子 ApplicationContext
  • 我们将 / 配置为 ServletMapping ,这意味所有的请求将由 DispatcherServlet 处理。
  • 我们将 OpenEntityManagerInViewFilter 注册为Servlet过滤器,以便我们在渲染视图时可以延迟加载JPA Entity的延迟集合。

步骤5:创建一个JPA实体和Spring Data JPA资源库

为User实体创建一个JPA实体 User.java 和一个Spring Data JPA资源库。

@Entity
public class User
{
    @Id @GeneratedValue(strategy=GenerationType.AUTO)
    private Integer id;
    private String name;
    //setters and getters
}
public interface UserRepositoryextends JpaRepository<User,Integer>
{
}

步骤6:创建一个Spring MVC控制器

创建一个Spring MVC控制器来处理URL为 / ,并渲染一个用户列表。

@Controller
public class HomeController
{
    @Autowired UserRepository userRepo;
    @RequestMapping("/")
    publicStringhome(Model model)
    {
        model.addAttribute("users", userRepo.findAll());
        return "index";
    }
}

步骤7:创建一个Thymeleaf视图/WEB-INF/views/index.html来渲染用户列表

<!DOCTYPE html>
<htmlxmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
      xmlns:th="http://www.thymeleaf.org">
<head>
<metacharset="utf-8"/>
<title>Home</title>
</head>
<body>
    <table>
        <thead>
            <tr>
                <th>Id</th>
                <th>Name</th>
            </tr>
        </thead>
        <tbody>
            <trth:each="user : ${users}">
                <tdth:text="${user.id}">Id</td>
                <tdth:text="${user.name}">Name</td>
            </tr>
        </tbody>
    </table>
</body>
</html>

我们都配置好了,可以运行应用了。但在此之前,我们需要在您的IDE中下载并配置像 TomcatJetty 或者 Wildfly 等服务器。

您可以下载Tomcat 8并配置在您喜欢的IDE中,之后运行应用并将浏览器指向 http://localhost:8080/springmvc-jpa-demo 。您应该看到一个以表格形式展示的用户详细信息列表。

Yay…( •̀ ω •́ )y,我们做到了。

但是等等,做了那么多的工作仅仅是为了从数据库中获取用户信息然后展示一个列表?

让我们诚实公平地来看待,所有的这些配置不仅仅是为了这次示例,这些配置也是其他应用的基础。

但我还是想说,如果您想早点起床跑步,这有太多的工作要做。

另一个问题是,假设您想要开发另一个Spring MVC应用,您会使用类似的技术栈?

好,您要做的就是复制粘贴配置并调整它。对么?但请记住一件事:如果您一次又一次地做同样的事情,您应该寻找一种自动化的方式来完成它。

除了一遍又一遍地编写相同的配置,您还能发现其他问题么?

这样吧,让我列出我从中发现的问题。

  • 您需要寻找特定版本的Spring以便 完全兼容 所有的库,并进行配置。
  • 我们花费了95%的时间以同样的方式配置 DataSourceEntityManagerFactoryTransactionManager 等bean。如果Spring能自动帮我们完成这些事,是不是非常棒?
  • 同样,我们大多时候以同样的方式配置Spring MVC的bean,比如 ViewResolverMessageResource 等。

如果Spring可以自动帮我做这些事情,那真的非常棒!!!

想象一下,如果Spring能够自动配置bean呢?如果您可以使用简单的自定义配置来定义自动配置又将怎么样?

例如,您可以将DispatcherServlet的url-pattern映射到 /app/ ,而不是 / 。您可以将Theymeleaf视图放在 /WEB-INF/template/ 文件夹下,而不是放在 /WEB-INF/views 中。

所以基本上您希望Spring能自动执行这些操作,但是它有没有提供一个简单灵活的方式来覆盖掉默认配置呢?

很好,您即将进入Spring Boot的世界,您将梦想成真!

快速尝试Sprig Boot

欢迎来到Spring Boot世界!Spring Boot正是您一直在寻找的。它可以自动为您完成某些事情,但如果有必要,您可以覆盖掉默认配置。

与拿理论解释相比,我更喜欢通过案例来讲解。

步骤1:创建一个基于Maven的Spring Boot应用

创建一个Maven项目并配置如下依赖:

<?xml version="1.0"encoding="UTF-8"?>
<projectxmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
        xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
        xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0
                        http://maven.apache.org/maven-v4_0_0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <groupId>com.sivalabs</groupId>
    <artifactId>hello-springboot</artifactId>
    <packaging>jar</packaging>
    <version>1.0-SNAPSHOT</version>
    <name>hello-springboot</name>
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>1.3.2.RELEASE</version>
    </parent>
    <properties>
        <project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
        <java.version>1.8</java.version>
    </properties>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-jpa</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-thymeleaf</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-devtools</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>mysql</groupId>
            <artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
        </dependency>
    </dependencies>
</project>

哇!我们的 pom.xml 文件一下子变小了许多!

步骤2:如下在application.properties中配置DataSoure/JPA

spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.datasource.url=jdbc:mysql://localhost:3306/test
spring.datasource.username=root
spring.datasource.password=admin
spring.datasource.initialize=true
spring.jpa.hibernate.ddl-auto=update
spring.jpa.show-sql=true

您可以将相同的 data.sql 文件拷贝到 src/main/resources 文件加中。

步骤3:为实体创建一个JPA实体和Spring Data JPA资源库接口

springmvc-jpa-demo 应用一样,创建 User.javaUserRepository.javaHomeController.java

步骤4:创建用于显示用户列表的Thymeleaf视图

springmvc-jpa-demo 项目中复制之前创建的 /WEB-INF/views/index.htmlsrc/main/resources/template 文件夹中。

步骤5:创建Spring Boot入口类

创建一个含有 main 方法的Java类 Application.java ,如下所示:

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

现在把 Application.java 当作一个Java应用运行,并将您的浏览其指向 http://localhost:8080/

您应该可以看到以表格的形式展示的用户列表,真的很酷!

很好,我听到您在喊:“到底发生了什么事???”。

让我解释刚刚所发生的事情。

  1. 简单的依赖管理
    • 首先要注意的是我们正在使用一些名为 spring-boot-start-* 的依赖。记住我说过我花费95%的时间来配置同样的配置。当您在开发Spring MVC应用时添加了 spring-boot-start-web 依赖,它已经包含了常用的一些库,比如 spring-webmvcjackson-jsonvalidation-apitomcat 等。
    • 我们添加了 spring-boot-starter-data-jpa 依赖。它包含了所有的 spring-data-jpa 依赖,并且还添加了Hibernate库,因为很多应用使用Hibernate作为JPA的实现。
  2. 自动配置
    • spring-boot-starter-web 不仅添加了这些库,还配置了经常被注册的bean,比如 DispatcherServletResourceHandlerMessageSource 等bean,并且应用了合适的默认配置。
    • 我们还添加了 spring-boot-starter-Thymeleaf ,它不仅添加了Thymeleaf的依赖,还自动配置了 ThymeleafViewResolver bean。
    • 虽然我们没有定义任何 DataSourceEntityManagerFactoryTransactionManager 等bean,但它们可以被自动创建。怎么样?如果在classpath下没有任何内存数据库驱动,如 H2 或者 HSQL ,那么Spring Boot将自动创建一个内存数据库的 DataSource ,然后应用合理的默认配置自动注册 EntityManagerFactoryTransactionManager 等bean。但是我们正在使用MySQL,所以我们需要明确提供MySQL的连接信息。我们已经在 application.properties 文件中配置了MySQL连接信息,Spring Boot将应用这些配置来创建 DataSource
  3. 支持嵌入式Servlet容器
    • 最重要且最让人惊讶的是,我们创建了一个简单的Java类,标记了一个神奇的注解 @SpringApplication ,它有一个main方法。通过运行main方法,我们可以运行这个应用并通过 http://localhost:8080/ 来访问。

Servlet容器来自哪里?

我们添加了 spring-boot-starter-web ,它会自动引入 spring-boot-starter-tomcat 。当我们运行main()方法时,它将tomcat作为一个嵌入式容器启动,我们不需要部署我们的应用到外部安装好的tomcat上。

顺便说一句,您看到我们在 pom.xml 中配置的打包类型是 jar 而不是 war ,真有趣!

很好,但是如果我想使用jetty服务器而不是tomcat呢?很简单,只需要从 spring-boot-starter-web 中排除掉 sprig-boot-starter-tomcat ,并包含 spring-boot-starter-jetty 依赖即可。

就是这样。

但是,这看起来真的很神奇!!!

我可以想象此时您在想什么。您正在感叹Spring Boot真的很酷,它为我自动完成了很多事情。但是,我还没了完全明白它幕后是怎样工作的,对不对?

我可以理解,观看魔术表演是非常有趣的,但软件开发则不一样,不用担心,未来我们将看到各种新奇的东西,并在以后的文章中详细地解释它们幕后的工作原理。很遗憾的是,我不能在这篇文章中把所有的东西都教给您。

总结

在本文中,我们快速介绍了各种Spring配置的样式,并了解了配置Spring应用的复杂型。此外,我们通过创建一个简单的web应用来快速了解Spring Boot。

在下一篇文章中,我们将深入了解Spring Boot,了解它的工作原理。

from:http://www.tuicool.com/articles/NvqEnur