全新日系SUV能幹掉途觀?這6款將入華的SUV搶先看!

凱迪拉克XT4(家族特徵明顯的大哥——XT5)為了增加在緊湊型SUV市場的布局,凱迪拉克將在此次紐約車展發布全新XT4車型,新車預計會在年內(第三季度)投產。據悉XT4將延續凱迪拉克家族式的鑽石切割語言,LED大燈組加上淚眼式LED日行燈,參考現款XT5的樣子,我們似乎已經能腦補出XT4的模樣,不過定位更低尺寸更小的XT4肯定會更加時尚。

轉眼已將是春回大地的人間四月天,人們都爭相外出踏青擁抱大自然的時候,卻有不少狂熱的汽車愛好者將注意力都集中在了地球的另一邊。只因為紐約東海岸即將上演的車迷狂歡——紐約國際車展將在這個三月底正式開幕,也迫不及待地篩選出了會在本次車展亮相的多款重磅SUV,來給大夥做個預熱盤點!

豐田新一代RAV4

(外媒此前發布的假想圖)

2017年豐田RAV4憑藉著40多萬輛的銷量斬獲美國SUV市場銷冠的殊榮,相比之下在國內市場的表現就只能以一般般來形容了。在即將開幕的紐約車展上我們將迎來第五代豐田RAV4的正式發布,從海外媒體放出的假想圖及預告信息來看,新車外觀將會有明顯的變化,基於豐田全新TNGA架構打造的它有着更為大氣厚重的外形,相比現款顏值會有不少的提升。

全新RAV4同時將增加碰撞預警、行人檢測、車道保持等諸多安全配置以提升競爭力,動力上它將搭載兩款全新的2.0L、2.5L自然吸氣發動機,傳動系統分別匹配CVT、8AT變速箱,未來和全新凱美瑞一樣還有2.5L混動版車型推出。

斯巴魯全新森林人

(現款森林人)

全新一代斯巴魯森林人將和XV、翼豹共享斯巴魯SGp全球模塊化平台(Subaru Global platform),從現有的預告信息來看,新一代森林人在外觀上變化並不大,僅通過細節設計的改進以迎合當今消費者的審美。不過斯巴魯最新的EyeSight駕駛輔助系統倒是有望出現在這款新車上,而動力方面除了主打2.0L/2.0T/2.5L水平對置發動機以外,基於新平台的全新森林人未來還有可能推出插電式混動、純電動等不同動力配置車型。

凱迪拉克XT4

(家族特徵明顯的大哥——XT5)

為了增加在緊湊型SUV市場的布局,凱迪拉克將在此次紐約車展發布全新XT4車型,新車預計會在年內(第三季度)投產。據悉XT4將延續凱迪拉克家族式的鑽石切割語言,LED大燈組加上淚眼式LED日行燈,參考現款XT5的樣子,我們似乎已經能腦補出XT4的模樣,不過定位更低尺寸更小的XT4肯定會更加時尚。新車未來除了搭載盲點監控、變道輔助等安全配置,還將配備Super Cruise自動駕駛輔助系統,而2.0T+9AT的動力總成也絲毫不輸同級車型。

謳歌RDX量產版

全新謳歌RDX原型車已經在前不久的北美車展上率先亮相,新車採用鑽石形狀前格柵、個性的LED大燈組等家族設計語言,而從即將在紐約車展上正式發布的RDX量產版預告圖上看,全新RDX將首次推出“A-Spec”版本車型(A-Spec旨在不改變原車動力、舒適性及安全性的前提下提高車輛性能,以排氣系統的升級改裝著稱)。新車未來除了將採用全新的底盤及2.0T+10AT的動力總成,還將配備謳歌最新的SH-AWD全時四驅系統,坐等它年內的國產了!

大眾Atlas五座版

作為上汽大眾途昂在美國的姊妹車型,大眾Atlas車型將在7座版本的基礎上,在本屆紐約車展中正式發布一款5座版本車型。外觀上新車延續了大眾家族化設計風格,尺寸上會比現款Atlas有所減小,但車內乘坐空間與後備廂空間勢必會有明顯提升,屆時新車動力上將繼續搭載與現款Atlas一樣的2.0T+8AT的動力總成。

林肯Aviator

(使用全新家族設計的MKC)

根據林肯官方發布的預告圖來看,曾於2002年推出、2005年停產的大型SUV——Aviator(飛行員)即將復活,新車據悉與福特新一代探險者同平台打造,定位在現款MKX與全新領航員之間,未來或將代替林肯旗下即將停產的MKT進軍國內大型SUV市場,完善林肯在國內的SUV產品序列。而目前林肯已經在國內註冊了“飛行員”商標,新車未來極有可能會成為林肯在華的首款國產車型。

從重磅SUV的陣容來看,豐田RAV4、全新凱迪拉克XT4這類更貼近普通消費者生活的緊湊型SUV依舊是重中之重,除了緊湊型這一級別,謳歌、林肯這樣的豪華品牌更是爭相往更高級別的中大型及大型SUV領域布局產品,並且國產的消息也增加了不少自身話題性與熱度。而隨着新能源潮流襲來,未來混動SUV也不再是稀有物種,想知道更多紐約車展的看點熱點,敬請關注後續的報道~本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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3000萬人都喜歡開的10萬級神車,竟然還有5種不同選擇!

19萬R-line系列主要是基於280TSI車型對外觀和內飾進行運動風格的升級,比如前包圍的設計、輪轂造型都更運動化,和更年輕化。但是整體造型也不及高爾夫GTI系列的激進,就如同一件純白色的襯衫印了一些很酷的標識在上面,整體很平淡自然,細節又很個性特別。

至今,高爾夫已經歷經7.5代,累積產量已突破3000萬輛,是世界上銷量最大的汽車品牌,在累積千萬車主的同時,高爾夫也收穫不少粉絲,上至達官貴族、下至平頭百姓,其中下面這些名人都曾是高爾夫的忠實粉絲。

雖然我們今天未能拿到這些“名人”車主的用車口碑與大家分享,而且我們現在也買不到他們當年的車型了,所以我們今天的話題是針對我們國內現在能買得到最新的高爾夫,看看那些比較有代表的車主口碑都是怎麼說的?

現在我們在國內能買的高爾夫車型其實也不少,包括最近在中國上市的純電版e-Golf,但是由於車型太新,我們還未能收集到車主的口碑,所以今天我們聊的車型還是以大家熟悉的為主。

2018款 高爾夫·嘉旅

指導價:13.19-19.79萬

如何理解高爾夫·嘉旅的定位?其實它跟高爾夫的關係就像iphone 7和iphone 7 plus的關係,現款嘉旅無論是軸距還是空間上都比高爾夫要更長和更大,而且配置上也有一些先天的優勢,比如全景天窗。不過外觀造型明顯就比高爾夫要臃腫,沒有高爾夫給人的那種協調感,也沒有高爾夫那種獨有的氣質,更強調的是實用性和舒適性。

內飾的設計語言當然也和高爾夫保持一致,不過在風格上也有明顯的差異,嘉旅的中控會台使用了大面積的飾板(根據不同車型,飾板紋路不同),這樣更能營造出居家的氛圍。

車主口碑:買之前與高爾夫7對比過,感覺嘉旅要更運動,像是一輛小型SUV,空間很大,特別是後備箱空間比高爾夫大很多。最滿意的是嘉旅配備全景天窗。(2018款 230TIS自動豪華版)

2018款 高爾夫

指導價:12.19-18.29萬

現款7.5代高爾夫的外觀比起7代其實沒有太大變化,畢竟只是中期改款,前大燈組採用雙段式LED日間行車燈,中央格柵的鍍鉻飾條與日間行車燈相連,整體而言就是更精緻了。

內飾設計與7代車型也沒有太大變化,主要是2018款280TSI 自動旗艦型可選裝12.3英寸全液晶儀錶以及9.2英寸多媒體显示屏幕(注:只有這款車型可選擇)。特別是全液晶儀錶,真的太帥了,可是不用問也知道,在4S選裝這個配置,怎麼也得1W+吧。

車主口碑:最滿意的當然是動力了,還能體驗到推背感,甚至說有點點刺激。。。前排空間是很充足的,後排就不知道了,很少用。內飾做工用料也很滿意,質感跟奧迪的車差不多,非常棒。(2018款280TSI 自動旗艦型)

2018款 高爾夫 R-Line

指導價:15.79-17.19萬

R-line系列主要是基於280TSI車型對外觀和內飾進行運動風格的升級,比如前包圍的設計、輪轂造型都更運動化,和更年輕化。但是整體造型也不及高爾夫GTI系列的激進,就如同一件純白色的襯衫印了一些很酷的標識在上面,整體很平淡自然,細節又很個性特別。

內飾主要特點在於方向盤、座椅靠背等配有“R-line”的標識,但可惜的是R-line系列車型不能選配全液晶儀錶和9.2英寸多媒體显示屏幕。

車主口碑:最滿意的肯定是外觀,全LED大燈,流水尾燈,以及R-line的運動包圍,17寸的輪轂,外觀可以說是完美的。動力也很滿意,150馬力的1.4T發動機會讓你經常想暴力駕駛它,超車也很簡單,操控起來很靈活。最不滿意可能是隔音了。(2018款 280TSI 自動R-Line型)

2018款 高爾夫 GTI

指導價:23.99萬

現款高爾夫GTI中網格柵的紅色裝飾線非常搶眼,與前大燈內部的紅色裝飾線相互呼應,在搭配專屬的五輻戰斧式輪圈,可謂殺氣十足啊。

而內飾方面,最吸引人的當然是Clark格子布座椅,這可是一項極具情懷的設計,多少人為之着迷。還有就是標配了全液晶儀錶和8英寸多媒體显示屏幕,9.2英寸的仍然要選配。

車主口碑:外觀非常激進,全車LED燈源、運動包圍、雙出排氣、18寸戰斧輪轂,實在太帥。經典的格子面料回歸讓這一代GTI更有情話。但是,動力才是最讓人興奮的,220匹根本用不完。(2018款 2.0TSI GTI)

2017款 高爾夫 R

指導價:40.78萬

雖然2018款高爾夫R早已在海外上市了,可是目前為止,官方還沒正式引進中國,在國內只能買到2017款或更老的車型。至於什麼時候引進2018款,我們不得而知。但是,2017款的高爾夫R仍然是高爾夫車迷的信仰。

外觀方面其實比現款的GTI要低調得多,可是說是真正意義上“扮豬吃老虎”的車型。不過內飾同樣也很具情懷,比如發藍光的儀錶等。

車主口碑:最滿意的只有性能,其它方面的表現都不是這個價位的水平,只有踩下油門,聽到源源不斷的轟鳴才覺得這車很值。(2017款 2.0TSI R)

總結

看了這麼多款高爾夫之後,你是否有選到你心動的哪款?或者說你已經是高爾夫的車主,歡迎在下面的評論區分析你的用車感受哦。本站聲明:網站內容來源於http://www.auto6s.com/,如有侵權,請聯繫我們,我們將及時處理

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動手造輪子:實現一個簡單的 AOP 框架

動手造輪子:實現一個簡單的 AOP 框架

Intro

最近實現了一個 AOP 框架 — FluentAspects,API 基本穩定了,寫篇文章分享一下這個 AOP 框架的設計。

整體設計

概覽

IProxyTypeFactory

用來生成代理類型,默認提供了基於 Emit 動態代理的實現,基於接口設計,可以擴展為其他實現方式

接口定義如下:

public interface IProxyTypeFactory
{
    Type CreateProxyType(Type serviceType);

    Type CreateProxyType(Type serviceType, Type implementType);
}

IProxyFactory

用來生成代理實例,默認實現是基於 IProxyTypeFactory 生成代理類型之後創建實例

接口定義如下:

public interface IProxyFactory
{
    object CreateProxy(Type serviceType, object[] arguments);

    object CreateProxy(Type serviceType, Type implementType, params object[] arguments);

    object CreateProxyWithTarget(Type serviceType, object implement, object[] arguments);
}

IInvocation

執行上下文,默認實現就是方法執行的上下文,包含了代理方法信息、被代理的方法信息、方法參數,返回值以及用來自定義擴展的一個 Properties 屬性

public interface IInvocation
{
    MethodInfo ProxyMethod { get; }

    object ProxyTarget { get; }

    MethodInfo Method { get; }

    object Target { get; }

    object[] Arguments { get; }

    Type[] GenericArguments { get; }

    object ReturnValue { get; set; }

    Dictionary<string, object> Properties { get; }
}

IInterceptor

攔截器,用來定義公用的處理邏輯,方法攔截處理方法

接口定義如下:

public interface IInterceptor
{
    Task Invoke(IInvocation invocation, Func<Task> next);
}

invocation 是方法執行的上下文,next 代表後續的邏輯處理,類似於 asp.net core 里的 next ,如果不想執行方面的方法不執行 next 邏輯即可

IInterceptorResolver

用來根據當前的執行上下文獲取到要執行的攔截器,默認是基於 FluentAPI 的實現,但是如果你特別想用基於 Attribute 的也是可以的,默認提供了一個 AttributeInterceotorResovler,你也可以自定義一個適合自己的 InterceptorResolver

public interface IInterceptorResolver
{
    IReadOnlyList<IInterceptor> ResolveInterceptors(IInvocation invocation);
}

IInvocationEnricher

上面 IInvocation 的定義中有一個用於擴展的 Properties,這個 enricher 主要就是基於 Properties 來豐富執行上下文信息的,比如說記錄 TraceId 等請求鏈路追蹤數據,構建方法執行鏈路等

public interface IEnricher<in TContext>
{
    void Enrich(TContext context);
}
public interface IInvocationEnricher : IEnricher<IInvocation>
{
}

AspectDelegate

AspectDelegate 是用來將構建要執行的代理方法的方法體的,首先執行註冊的 InvocationEnricher,豐富上下文信息,然後根據執行上下文獲取要執行的攔截器,構建一個執行委託,生成委託使用了之前分享過的 PipelineBuilder 構建中間件模式的攔截器,執行攔截器邏輯

// apply enrichers
foreach (var enricher in FluentAspects.AspectOptions.Enrichers)
{
    try
    {
        enricher.Enrich(invocation);
    }
    catch (Exception ex)
    {
        InvokeHelper.OnInvokeException?.Invoke(ex);
    }
}

// get delegate
var builder = PipelineBuilder.CreateAsync(completeFunc);
foreach (var interceptor in interceptors)
{
    builder.Use(interceptor.Invoke);
}
return builder.Build();

更多信息可以參考源碼: https://github.com/WeihanLi/WeihanLi.Common/blob/dev/src/WeihanLi.Common/Aspect/AspectDelegate.cs

使用示例

推薦和依賴注入結合使用,主要分為以微軟的注入框架為例,有兩種使用方式,一種是手動註冊代理服務,一種是自動批量註冊代理服務,來看下面的實例就明白了

手動註冊代理服務

使用方式一,手動註冊代理服務:

為了方便使用,提供了一些 AddProxy 的擴展方法:

IServiceCollection services = new ServiceCollection();
services.AddFluentAspects(options =>
    {
        // 註冊攔截器配置
        options.NoInterceptProperty<IFly>(f => f.Name);

        options.InterceptAll()
            .With<LogInterceptor>()
            ;
        options.InterceptMethod<DbContext>(x => x.Name == nameof(DbContext.SaveChanges)
                                                || x.Name == nameof(DbContext.SaveChangesAsync))
            .With<DbContextSaveInterceptor>()
            ;
        options.InterceptMethod<IFly>(f => f.Fly())
            .With<LogInterceptor>();
        options.InterceptType<IFly>()
            .With<LogInterceptor>();

        // 註冊 InvocationEnricher
        options
            .WithProperty("TraceId", "121212")
            ;
    });
// 使用 Castle 生成代理
services.AddFluentAspects(options =>
    {
        // 註冊攔截器配置
        options.NoInterceptProperty<IFly>(f => f.Name);

        options.InterceptAll()
            .With<LogInterceptor>()
            ;
        options.InterceptMethod<DbContext>(x => x.Name == nameof(DbContext.SaveChanges)
                                                || x.Name == nameof(DbContext.SaveChangesAsync))
            .With<DbContextSaveInterceptor>()
            ;
        options.InterceptMethod<IFly>(f => f.Fly())
            .With<LogInterceptor>();
        options.InterceptType<IFly>()
            .With<LogInterceptor>();

        // 註冊 InvocationEnricher
        options
            .WithProperty("TraceId", "121212")
            ;
    }, builder => builder.UseCastle());

services.AddTransientProxy<IFly, MonkeyKing>();
services.AddSingletonProxy<IEventBus, EventBus>();
services.AddDbContext<TestDbContext>(options =>
{
    options.UseInMemoryDatabase("Test");
});
services.AddScopedProxy<TestDbContext>();

var serviceProvider = services.BuildServiceProvider();

批量自動註冊代理服務

使用方式二,批量自動註冊代理服務:

IServiceCollection services = new ServiceCollection();
services.AddTransient<IFly, MonkeyKing>();
services.AddSingleton<IEventBus, EventBus>();
services.AddDbContext<TestDbContext>(options =>
{
    options.UseInMemoryDatabase("Test");
});

var serviceProvider = services.BuildFluentAspectsProvider(options =>
            {
                options.InterceptAll()
                    .With<TestOutputInterceptor>(output);
            });

// 使用 Castle 來生成代理
var serviceProvider = services.BuildFluentAspectsProvider(options =>
            {
                options.InterceptAll()
                    .With<TestOutputInterceptor>(output);
            }, builder => builder.UseCastle());

// 忽略命名空間為 Microsoft/System 的服務類型
var serviceProvider = services.BuildFluentAspectsProvider(options =>
            {
                options.InterceptAll()
                    .With<TestOutputInterceptor>(output);
            }, builder => builder.UseCastle(), t=> t.Namespace != null && (t.Namespace.StartWith("Microsft") ||t.Namespace.StartWith("Microsft")));

More

上面的兩種方式個人比較推薦使用第一種方式,需要攔截什麼就註冊什麼代理服務,自動註冊可能會生成很多不必要的代理服務,個人還是比較喜歡按需註冊的方式,更為可控。

這個框架還不是很完善,有一些地方還是需要優化的,目前還是在我自己的類庫中,因為我的類庫里要支持 net45,所以有一些不好的設計改起來不太方便,打算遷移出來作為一個單獨的組件,直接基於 netstandard2.0/netstandard2.1, 甩掉 netfx 的包袱。

Reference

  • https://github.com/WeihanLi/WeihanLi.Common/blob/dev/src/WeihanLi.Common/Aspect
  • https://www.cnblogs.com/weihanli/p/12700006.html

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多線程高併發編程(10) — ConcurrentHashMap源碼分析

  一.背景

  前文講了HashMap的源碼分析,從中可以看到下面的問題:

  • HashMap的put/remove方法不是線程安全的,如果在多線程併發環境下,使用synchronized進行加鎖,會導致效率低下;
  • 在遍歷迭代獲取時進行修改(put/remove)操作,會導致發生併發修改異常(ConcurrentModificationException);
  • 在JDK1.7之前,對HashMap進行put添加操作,會導致鏈表反轉,造成鏈表迴路,從而發生get死循環,(當然這個問題在JDK1.8被改進了按照原鏈表順序進行重排移動);
  • 如果多個線程同時檢測到元素個數超過 數組大小 * loadFactor,這樣就會發生多個線程同時對數組進行擴容,都在重新計算元素位置以及複製數據,但是最終只有一個線程擴容后的數組會賦給 table,也就是說其他線程的都會丟失,並且各自線程 put 的數據也丟失;

  基於上述問題,都可以使用ConcurrentHashMap進行解決,ConcurrentHashMap使用分段鎖技術解決了併發訪問效率,在遍歷迭代獲取時進行修改操作也不會發生併發修改異常等等問題。

  二.源碼解析

  1. 構造方法:

    //最大容量大小
        private static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
        //默認容量大小
        private static final int DEFAULT_CAPACITY = 16;
        /**
         *控制標識符,用來控制table的初始化和擴容的操作,不同的值有不同的含義
         *  多線程之間,以volatile方式讀取sizeCtl屬性,來判斷ConcurrentHashMap當前所處的狀態。
         *  通過cas設置sizeCtl屬性,告知其他線程ConcurrentHashMap的狀態變更
         *未初始化:
         *  sizeCtl=0:表示沒有指定初始容量。
         *  sizeCtl>0:表示初始容量。
         *初始化中:
         *  sizeCtl=-1,標記作用,告知其他線程,正在初始化
         *正常狀態:
         *  sizeCtl=0.75n ,擴容閾值
         *擴容中:
         *  sizeCtl < 0 : 表示有其他線程正在執行擴容
         *  sizeCtl = (resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2 :表示此時只有一個線程在執行擴容
         */
        private transient volatile int sizeCtl;
        //併發級別
        private static final int DEFAULT_CONCURRENCY_LEVEL = 16;
        //創建一個新的空map,默認大小是16
        public ConcurrentHashMap() {
        }
        public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
            if (initialCapacity < 0)
                throw new IllegalArgumentException();
            //調整table的大小,tableSizeFor的實現查看前文HashMap源碼分析的構造方法模塊
            int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ?
                       MAXIMUM_CAPACITY :
                       tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1));
            this.sizeCtl = cap;
        }
        public ConcurrentHashMap(Map<? extends K, ? extends V> m) {
            this.sizeCtl = DEFAULT_CAPACITY;
            putAll(m);
        }
        public ConcurrentHashMap(int initialCapacity, float loadFactor) {
            this(initialCapacity, loadFactor, 1);
        }
        /**
         * concurrencyLevel:併發度,預估同時操作數據的線程數量
         * 表示能夠同時更新ConccurentHashMap且不產生鎖競爭的最大線程數。
         * 默認值為16,(即允許16個線程併發可能不會產生競爭)。
         */
        public ConcurrentHashMap(int initialCapacity,
                                 float loadFactor, int concurrencyLevel) {
            if (!(loadFactor > 0.0f) || initialCapacity < 0 || concurrencyLevel <= 0)
                throw new IllegalArgumentException();
            //至少使用同樣多的桶容納同樣多的更新線程來操作元素
            if (initialCapacity < concurrencyLevel)   // Use at least as many bins
                initialCapacity = concurrencyLevel;   // as estimated threads
            long size = (long)(1.0 + (long)initialCapacity / loadFactor);
            int cap = (size >= (long)MAXIMUM_CAPACITY) ?
                MAXIMUM_CAPACITY : tableSizeFor((int)size);
            this.sizeCtl = cap;
        }
  2. put:

    public V put(K key, V value) {
            return putVal(key, value, false);
        }
        static final int HASH_BITS = 0x7fffffff; // usable bits of normal node hash普通節點哈希的可用位
        //把位數控制在int最大整數之內,h ^ (h >>> 16)的含義查看前文的put源碼解析
        static final int spread(int h) {
            return (h ^ (h >>> 16)) & HASH_BITS;
        }
        final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
            //key和value為空拋出異常
            if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
            //得到hash值
            int hash = spread(key.hashCode());
            int binCount = 0;
            //自旋對table進行遍歷
            for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
                Node<K,V> f; int n, i, fh;
                //初始化table
                if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
                    tab = initTable();
                //如果hash計算出的槽位元素為null,CAS將元素填充進當前槽位並結束遍歷
                else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
                    if (casTabAt(tab, i, null,
                                 new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
                        break;                   // no lock when adding to empty bin
                }
                //hash為-1,說明正在擴容,那麼就幫助其擴容。以加快速度
                else if ((fh = f.hash) == MOVED)
                    tab = helpTransfer(tab, f);
                else {
                    V oldVal = null;
                    synchronized (f) {// 同步 f 節點,防止增加鏈表的時候導致鏈表成環
                        if (tabAt(tab, i) == f) {// 如果對應的下標位置的節點沒有改變
                            if (fh >= 0) {//f節點的hash值大於0
                                binCount = 1;//鏈表初始長度
                                // 死循環,直到將值添加到鏈表尾部,並計算鏈表的長度
                                for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
                                    K ek;
                                    //hash和key相同,值進行覆蓋
                                    if (e.hash == hash &&
                                        ((ek = e.key) == key ||
                                         (ek != null && key.equals(ek)))) {
                                        oldVal = e.val;
                                        if (!onlyIfAbsent)
                                            e.val = value;
                                        break;
                                    }
                                    Node<K,V> pred = e;
                                    //hash和key不同,添加到鏈表後面
                                    if ((e = e.next) == null) {
                                        pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
                                                                  value, null);
                                        break;
                                    }
                                }
                            }
                            //是樹節點,添加到樹中
                            else if (f instanceof TreeBin) {
                                Node<K,V> p;
                                binCount = 2;
                                if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
                                                               value)) != null) {
                                    oldVal = p.val;
                                    if (!onlyIfAbsent)
                                        p.val = value;
                                }
                            }
                        }
                    }
                     //如果節點添加到鏈表和樹中
                    if (binCount != 0) {
                        //鏈表長度大於等於8時,將鏈錶轉換成紅黑樹樹
                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
                            treeifyBin(tab, i);
                        if (oldVal != null)
                            return oldVal;
                        break;
                    }
                }
            }
            // 判斷是否需要擴容
            addCount(1L, binCount);
            return null;
        }
    1. initTable:初始化

      private final Node<K,V>[] initTable() {
              Node<K,V>[] tab; int sc;
              while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
                  //如果一個線程發現sizeCtl<0,意味着另外的線程執行CAS操作成功,當前線程只需要讓出cpu時間片,即保證只有一個線程初始化
                  //由於sizeCtl是volatile的,保證了順序性和可見性
                  if ((sc = sizeCtl) < 0)
                      Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
                  else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {//cas操作判斷並置為-1
                      try {
                          if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
                              int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;//若沒有參數則默認容量為16
                              @SuppressWarnings("unchecked")
                              Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];//創建數組
                              table = tab = nt;//數組賦值給當前ConcurrentHashMap
                              //計算下一次元素到達擴容的閥值,如果n為16的話,那麼這裏 sc = 12,其實就是 0.75 * n
                              sc = n - (n >>> 2);
                          }
                      } finally {
                          sizeCtl = sc;
                      }
                      break;
                  }
              }
              return tab;
          }
    2. tabAt:尋找指定數組在內存中i位置的數據

      static final <K,V> Node<K,V> tabAt(Node<K,V>[] tab, int i) {
              /**getObjectVolatile:獲取obj對象中offset偏移地址對應的object型field的值,支持volatile load語義。
               * 數組的尋址計算方式:a[i]_address = base_address + i * data_type_size
               * base_address:起始地址;i:索引;data_type_size:數據類型長度大小
               */
              return (Node<K,V>)U.getObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE);
          }
    3. helpTransfer:幫助擴容

      private static int RESIZE_STAMP_BITS = 16;
          /**
           * numberOfLeadingZeros()的具體算法邏輯請參考:https://www.jianshu.com/p/2c1be41f6e59
           * numberOfLeadingZeros(n)返回的是n的二進制標識的從高位開始到第一個非0的数字的之間0的個數,比如numberOfLeadingZeros(8)返回的就是28 ,因為0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1000在1前面有28個0
           * RESIZE_STAMP_BITS 的值是16,1 << (RESIZE_STAMP_BITS - 1)就是將1左移位15位,0000 0000 0000 0000 1000 0000 0000 0000
           * 然後將兩個数字再按位或,將相當於 將移位后的 兩個數相加。
           * 比如:
           * 8的二進製表示是: 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1000 = 8
           * 7的二進製表示是: 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 0111 = 7
           * 按位或的結果是:  0000 0000 0000 0000 0000 0000 0000 1111 = 15
           * 相當於 8 + 7 =15
           * 為什麼會出現這種效果呢?因為8是2的整數次冪,也就是說8的二進製表示只會在某個高位上是1,其餘地位都是0,所以在按位或的時候,低位表示的全是7的位值,所以出現了這種效果。
           */
          static final int resizeStamp(int n) {
              return Integer.numberOfLeadingZeros(n) | (1 << (RESIZE_STAMP_BITS - 1));
          }
          final Node<K,V>[] helpTransfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V> f) {
              Node<K,V>[] nextTab; int sc;
               //如果table不是空,且node節點是轉移類型,且node節點的nextTable(新 table)不是空,嘗試幫助擴容
              if (tab != null && (f instanceof ForwardingNode) &&
                  (nextTab = ((ForwardingNode<K,V>)f).nextTable) != null) {
                  //根據length得到一個標識符號
                  int rs = resizeStamp(tab.length);
                   //如果nextTab沒有被併發修改,且tab也沒有被併發修改,且sizeCtl<0(說明還在擴容)
                  while (nextTab == nextTable && table == tab &&
                         (sc = sizeCtl) < 0) {
                      /**
                       * 如果 sizeCtl 無符號右移16不等於rs( sc前16位如果不等於標識符,則標識符變化了)
                       * 或者 sizeCtl == rs + 1(擴容結束了,不再有線程進行擴容)(默認第一個線程設置 sc ==rs 左移 16 位 + 2,當第一個線程結束擴容了,就會將 sc 減1。這個時候,sc 就等於 rs + 1)
                       * 或者 sizeCtl == rs + 65535  (如果達到最大幫助線程的數量,即 65535)
                       * 或者轉移下標正在調整 (擴容結束)
                       * 結束循環,返回 table
                       * 【即如果還在擴容,判斷標識符是否變化,判斷擴容是否結束,判斷是否達到最大線程數,判斷擴容轉移下標是否在調整(擴容結束),如果滿足任意條件,結束循環。】
                       */
                      if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
                          sc == rs + MAX_RESIZERS || transferIndex <= 0)
                          break;
                      // 如果以上都不是, 將 sizeCtl + 1, (表示增加了一個線程幫助其擴容)
                      if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1)) {
                          transfer(tab, nextTab);//進行擴容和數據遷移
                          break;
                      }
                  }
                  return nextTab;//返回擴容后的數組
              }
              return table;//沒有擴容,返回原數組
          }
    4.  transfer:擴容和數據遷移,採用多線程擴容,整個擴容過程,通過cas設置sizeCtl、transferIndex等變量協調多個線程進行併發擴容;

      1.  transferIndex屬性:
        //擴容索引,表示已經分配給擴容線程的table數組索引位置。主要用來協調多個線程,併發安全地獲取遷移任務(hash桶)。
        private transient volatile int transferIndex;
        1. 在擴容之前,transferIndex 在數組的最右邊 。此時有一個線程發現已經到達擴容閾值,準備開始擴容。

        2. 擴容線程,在遷移數據之前,首先要將transferIndex左移(以cas的方式修改 transferIndex=transferIndex-stride(要遷移hash桶的個數)),獲取遷移任務。每個擴容線程都會通過for循環+CAS的方式設置transferIndex,因此可以確保多線程擴容的併發安全。( 換個角度,我們可以將待遷移的table數組,看成一個任務隊列,transferIndex看成任務隊列的頭指針。而擴容線程,就是這個隊列的消費者。擴容線程通過CAS設置transferIndex索引的過程,就是消費者從任務隊列中獲取任務的過程。 )
      2.  擴容過程:
        1.  容量已經達到擴容閾值,需要進行擴容操作,此時transferindex=tab.length=32
        2. 擴容線程A 以cas的方式修改transferindex=31-16=16 ,然後按照降序遷移table[31]–table[16]這個區間的hash桶
        3. 遷移hash桶時,會將桶內的鏈表或者紅黑樹,按照一定算法,拆分成2份,將其插入nextTable[i]和nextTable[i+n](n是table數組的長度)。 遷移完畢的hash桶,會被設置成ForwardingNode節點,以此告知訪問此桶的其他線程,此節點已經遷移完畢
        4. 此時線程2訪問到了ForwardingNode節點,如果線程2執行的put或remove等寫操作,那麼就會先幫其擴容。如果線程2執行的是get等讀方法,則會調用ForwardingNode的find方法,去nextTable裏面查找相關元素
        5. 線程2加入擴容操作
        6. 如果準備加入擴容的線程,發現以下情況,放棄擴容,直接返回。
          1. 發現transferIndex=0,即所有node均已分配

          2. 發現擴容線程已經達到最大擴容線程數

                                                    

      1.  源碼解析
        private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
            int n = tab.length, stride;
            //先判斷CPU核數,如果是多核,將數組長度/8,再/核數,得到stride,否則stride=數組長度,如果stride<16,則stride=16
            //這裏的目的是讓每個CPU處理的桶一樣多,避免出現轉移任務不均勻的現象,如果桶較少的話,默認一個CPU(一個線程)處理16個桶,即確保每次至少獲取16個桶(遷移任務)
            if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
                stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
            //未初始化進行初始化
            if (nextTab == null) {            // initiating
                try {
                    @SuppressWarnings("unchecked")
                    Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];//擴容2倍
                    nextTab = nt;//更新
                } catch (Throwable ex) {      // try to cope with OOME
                    sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;//擴容失敗,sizeCtl使用int最大值。
                    return;
                }
                nextTable = nextTab;//更新成員變量
                //transferIndex默認=table.length
                transferIndex = n;
            }
            int nextn = nextTab.length;//新tab的長度
            //創建一個fwd節點,用於佔位。當別的線程發現這個槽位中是fwd類型的節點,表示其他線程正在擴容,並且此節點已經擴容完畢,跳過這個節點。關聯了nextTab,可以通過ForwardingNode.find()訪問已經遷移到nextTab的數據。
            ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
            //首次推進為 true,如果等於true,說明需要再次推進一個下標(i--),反之,如果是false,那麼就不能推進下標,需要將當前的下標處理完畢才能繼續推進
            boolean advance = true;
            //完成狀態,如果是true,就結束此方法。
            boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
            //自旋,i表示當前線程可以處理的當前桶區間最大下標,bound表示當前線程可以處理的當前桶區間最小下標
            for (int i = 0, bound = 0;;) {
                Node<K,V> f; int fh;
                 //while:如果當前線程可以向後推進;這個循環就是控制i遞減。同時,每個線程都會進入這裏取得自己需要轉移的桶的區間
                //分析場景:table.length=32,此時執行到這個地方nextTab.length=64 A,B線程同時進行擴容。
                //A,B線程同時執行到while循環中cas這段代碼
                //A線程獲第一時間搶到資源,設置bound=nextBound=16,i = nextIndex - 1=31 A線程搬運table[31]~table[16]中間16個元素
                //B線程再次回到while起點,然後在次獲取到 bound = nextBound-0,i=nextIndex - 1=15,B線程搬運table[15]~table[0]中間16個元素
                //當transferIndex=0的時候,說明table裏面所有搬運任務都已經完成,無法在分配任務。
                while (advance) {
                    int nextIndex, nextBound;
                    // 對i減1,判斷是否大於等於bound(正常情況下,如果大於bound不成立,說明該線程上次領取的任務已經完成了。那麼,需要在下面繼續領取任務)
                    // 如果對i減1大於等於 bound,或者完成了,修改推進狀態為 false,不能推進了。任務成功后修改推進狀態為 true。
                    // 通常,第一次進入循環,i-- 這個判斷會無法通過,從而走下面的nextIndex = transferIndex(獲取最新的轉移下標)。其餘情況都是:如果可以推進,將i減1,然後修改成不可推進。如果i對應的桶處理成功了,改成可以推進。
                    if (--i >= bound || finishing)
                        advance = false;//這裏設置false,是為了防止在沒有成功處理一個桶的情況下卻進行了推進
                   // 這裏的目的是:1. 當一個線程進入時,會選取最新的轉移下標。
                   //             2. 當一個線程處理完自己的區間時,如果還有剩餘區間的沒有別的線程處理,再次CAS獲取區間。
                    else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
                        // 如果小於等於0,說明沒有區間可以獲取了,i改成-1,推進狀態變成false,不再推進
                        // 這個-1會在下面的if塊里判斷,從而進入完成狀態判斷
                        i = -1;
                        advance = false;//這裏設置false,是為了防止在沒有成功處理一個桶的情況下卻進行了推進
                    }
                    // CAS修改transferIndex,即 length - 區間值,留下剩餘的區間值供後面的線程使用
                    else if (U.compareAndSwapInt
                             (this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
                              nextBound = (nextIndex > stride ?
                                           nextIndex - stride : 0))) {
                        bound = nextBound;//這個值就是當前線程可以處理的最小當前區間最小下標
                        i = nextIndex - 1;//初次對i賦值,這個就是當前線程可以處理的當前區間的最大下標
                        advance = false;// 這裏設置false,是為了防止在沒有成功處理一個桶的情況下卻進行了推進,這樣導致漏掉某個桶。下面的 if(tabAt(tab, i) == f) 判斷會出現這樣的情況。
                    }
                }
                //i<0(不在 tab 下標內,按照上面的判斷,領取最後一段區間的線程結束)
                if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
                    int sc;
                    if (finishing) {// 如果完成了擴容和數據遷移
                        nextTable = null;//刪除成員遍歷
                        table = nextTab;//更新table
                        sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);//更新閥值
                        return;//結束transfer
                    }
                    //如果沒完成,嘗試將sc -1. 表示這個線程結束幫助擴容了,將 sc 的低 16 位減一。
                    if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
                        //如果 sc - 2 不等於標識符左移 16 位。如果他們相等了,說明沒有線程在幫助他們擴容了。也就是說,擴容結束了。
                        /**
                         *第一個擴容的線程,執行transfer方法之前(helpTransfer方法中),會設置 sizeCtl = (resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2)
                         *後續幫其擴容的線程,執行transfer方法之前,會設置 sizeCtl = sizeCtl+1
                         *每一個退出transfer的方法的線程,退出之前,會設置 sizeCtl = sizeCtl-1
                         *那麼最後一個線程退出時:
                         *必然有sc == (resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2),即 (sc - 2) == resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT
                        */
                        if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
                            return;// 不相等,說明不到最後一個線程,直接退出transfer方法
                        finishing = advance = true;// 如果相等,擴容結束了,更新 finising 變量
                        i = n; // recheck before commit,最後退出的線程要重新check下是否全部遷移完畢
                    }
                }
                else if ((f = tabAt(tab, i)) == null) // 獲取老tab的i下標位置的變量,如果是 null,就使用 fwd 佔位。
                    advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);// 如果成功寫入 fwd 佔位,再次推進一個下標
                else if ((fh = f.hash) == MOVED)// 如果不是 null 且 hash 值是 MOVED。
                    advance = true; // already processed,說明別的線程已經處理過了,再次推進一個下標
                else {// 到這裏,說明這個位置有實際值了,且不是佔位符。對這個節點上鎖。為什麼上鎖,防止 putVal 的時候向鏈表插入數據
                    synchronized (f) {
                        // 判斷 i 下標處的桶節點是否和 f 相同
                        if (tabAt(tab, i) == f) {
                            Node<K,V> ln, hn;// low, height 高位桶,低位桶
                            // 如果 f 的 hash 值大於 0 。TreeBin 的 hash 是 -2
                            if (fh >= 0) {
                                // 對老長度進行與運算(第一個操作數的的第n位於第二個操作數的第n位如果都是1,那麼結果的第n為也為1,否則為0)
                                // 由於 Map 的長度都是 2 的次方(000001000 這類的数字),那麼取於 length 只有 2 種結果,一種是 0,一種是1
                                //  如果是結果是0 ,Doug Lea 將其放在低位,反之放在高位,目的是將鏈表重新 hash,放到對應的位置上,讓新的取於算法能夠擊中他。
                                int runBit = fh & n;
                                Node<K,V> lastRun = f; // 尾節點,且和頭節點的 hash 值取於不相等
                                // 遍歷這個桶
                                for (Node<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next) {
                                    // 取於桶中每個節點的 hash 值
                                    int b = p.hash & n;
                                    // 如果節點的 hash 值和首節點的 hash 值取於結果不同
                                    if (b != runBit) {
                                        runBit = b; // 更新 runBit,用於下面判斷 lastRun 該賦值給 ln 還是 hn。
                                        lastRun = p; // 這個 lastRun 保證後面的節點與自己的取於值相同,避免後面沒有必要的循環
                                    }
                                }
                                if (runBit == 0) {// 如果最後更新的 runBit 是 0 ,設置低位節點
                                    ln = lastRun;
                                    hn = null;
                                }
                                else {
                                    hn = lastRun; // 如果最後更新的 runBit 是 1, 設置高位節點
                                    ln = null;
                                }// 再次循環,生成兩個鏈表,lastRun 作為停止條件,這樣就是避免無謂的循環(lastRun 後面都是相同的取於結果)
                                for (Node<K,V> p = f; p != lastRun; p = p.next) {
                                    int ph = p.hash; K pk = p.key; V pv = p.val;
                                    // 如果與運算結果是 0,那麼就還在低位
                                    if ((ph & n) == 0) // 如果是0 ,那麼創建低位節點
                                        ln = new Node<K,V>(ph, pk, pv, ln);
                                    else // 1 則創建高位
                                        hn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn);
                                }
                                // 其實這裏類似 hashMap
                                // 設置低位鏈表放在新數組的 i
                                setTabAt(nextTab, i, ln);
                                // 設置高位鏈表,在原有長度上加 n
                                setTabAt(nextTab, i + n, hn);
                                // 將舊的鏈表設置成佔位符,表示處理過了
                                setTabAt(tab, i, fwd);
                                // 繼續向後推進
                                advance = true;
                            }// 如果是紅黑樹
                            else if (f instanceof TreeBin) {
                                TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f;
                                TreeNode<K,V> lo = null, loTail = null;
                                TreeNode<K,V> hi = null, hiTail = null;
                                int lc = 0, hc = 0;
                                // 遍歷
                                for (Node<K,V> e = t.first; e != null; e = e.next) {
                                    int h = e.hash;
                                    TreeNode<K,V> p = new TreeNode<K,V>
                                        (h, e.key, e.val, null, null);
                                    // 和鏈表相同的判斷,與運算 == 0 的放在低位
                                    if ((h & n) == 0) {
                                        if ((p.prev = loTail) == null)
                                            lo = p;
                                        else
                                            loTail.next = p;
                                        loTail = p;
                                        ++lc;
                                    } // 不是 0 的放在高位
                                    else {
                                        if ((p.prev = hiTail) == null)
                                            hi = p;
                                        else
                                            hiTail.next = p;
                                        hiTail = p;
                                        ++hc;
                                    }
                                }
                                // 如果樹的節點數小於等於 6,那麼轉成鏈表,反之,創建一個新的樹
                                ln = (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(lo) :
                                    (hc != 0) ? new TreeBin<K,V>(lo) : t;
                                hn = (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(hi) :
                                    (lc != 0) ? new TreeBin<K,V>(hi) : t;
                                // 低位樹
                                setTabAt(nextTab, i, ln);
                                // 高位數
                                setTabAt(nextTab, i + n, hn);
                                // 舊的設置成佔位符
                                setTabAt(tab, i, fwd);
                                // 繼續向後推進
                                advance = true;
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }
    1. addCount:計數

      // 從 putVal 傳入的參數是x=1,check=binCount默認是0,只有hash衝突了才會大於1,且他的大小是鏈表的長度(如果不是紅黑樹結構的話,紅黑樹=2)。
          private final void addCount(long x, int check) {
              CounterCell[] as; long b, s;
               //如果計數盒子不是空或者修改 baseCount 失敗
              if ((as = counterCells) != null ||
                  !U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
                  CounterCell a; long v; int m;
                  boolean uncontended = true;
                   // 如果計數盒子是空(尚未出現併發)
                   // 如果隨機取餘一個數組位置為空 或者
                   // 修改這個槽位的變量失敗(出現併發了)
                   // 執行 fullAddCount 方法,在fullAddCount自旋直到CAS操作成功才結束退出
                  if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
                      (a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
                      !(uncontended =
                        U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {
                      fullAddCount(x, uncontended);
                      return;
                  }
                  if (check <= 1)
                      return;
                  s = sumCount();
              }
              // 檢查是否需要擴容,在 putVal 方法調用時,默認就是要檢查的(check默認是0,鏈表是鏈表長度,紅黑樹是2),如果是值覆蓋了,就忽略
              if (check >= 0) {
                  Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
                  // 如果map.size() 大於 sizeCtl(達到擴容閾值需要擴容) 且
                  // table 不是空;且 table 的長度小於 1 << 30。(可以擴容)
                  while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
                         (n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
                      // 根據 length 得到一個標識
                      int rs = resizeStamp(n);
                      if (sc < 0) {//表明此時有別的線程正在進行擴容
                          // 如果 sc 的低 16 位不等於 標識符(校驗異常 sizeCtl 變化了)
                          // 如果 sc == 標識符 + 1 (擴容結束了,不再有線程進行擴容)(默認第一個線程設置 sc ==rs 左移 16 位 + 2,當第一個線程結束擴容了,就會將 sc 減一。這個時候,sc 就等於 rs + 1)
                          // 如果 sc == 標識符 + 65535(幫助線程數已經達到最大)
                          // 如果 nextTable == null(結束擴容了)
                          // 如果 transferIndex <= 0 (轉移狀態變化了)
                          // 結束循環
                          if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
                              sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
                              transferIndex <= 0)
                              break;
                          // 不滿足前面5個條件時,嘗試參与此次擴容,把正在執行transfer任務的線程數加1,+2代表有1個,+1代表有0個,表示多了一個線程在幫助擴容,執行transfer
                          if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
                              transfer(tab, nt);
                      }
                      //如果不在擴容,將 sc 更新:標識符左移 16 位 然後 + 2. 也就是變成一個負數。高 16 位是標識符,低 16 位初始是 2.
                      //試着讓自己成為第一個執行transfer任務的線程
                      else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
                                                   (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
                          transfer(tab, null);
                      s = sumCount();// 重新計數,判斷是否需要開啟下一輪擴容
                  }
              }
          }
  1. get:

    public V get(Object key) {
            Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
            //得到hash
            int h = spread(key.hashCode());
            //table有值,且查找到的槽位有值(tabAt方法通過valatile讀)
            if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
                (e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
                //hash、key、value都相同返回當前查找到節點的值
                if ((eh = e.hash) == h) {
                    if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
                        return e.val;
                }
                //遍歷特殊節點:紅黑樹、已經遷移的節點(ForwardingNode)等
                else if (eh < 0)
                    return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
                //遍歷node鏈表(e.next也是valitle變量)
                while ((e = e.next) != null) {
                    if (e.hash == h &&
                        ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
                        return e.val;
                }
            }
            return null;
        }
        Node<K,V> find(int h, Object k) {
            Node<K,V> e = this;
            if (k != null) {
                do {
                    K ek;
                    if (e.hash == h &&
                        ((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
                        return e;
                } while ((e = e.next) != null);
            }
            return null;
        }
  2. remove:

    public V remove(Object key) {
            return replaceNode(key, null, null);
        }
        //通過volatile設置第i個節點的值
        static final <K,V> void setTabAt(Node<K,V>[] tab, int i, Node<K,V> v) {
            U.putObjectVolatile(tab, ((long)i << ASHIFT) + ABASE, v);
        }
        final V replaceNode(Object key, V value, Object cv) {
            int hash = spread(key.hashCode());
            //自旋
            for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
                Node<K,V> f; int n, i, fh;
                //數組或查找的槽位為空,結束自旋返回null
                if (tab == null || (n = tab.length) == 0 ||
                    (f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null)
                    break;
                //正在擴容,幫助擴容
                else if ((fh = f.hash) == MOVED)
                    tab = helpTransfer(tab, f);
                else {
                    V oldVal = null;//返回的舊值
                    boolean validated = false;//是否進行刪除鏈表或紅黑樹節點
                    synchronized (f) {//槽位加鎖
                        //getObjectVolatile獲取tab[i],如果此時tab[i]!=f,說明其他線程修改了tab[i]。回到for循環開始處,重新執行
                        if (tabAt(tab, i) == f) {//槽位節點沒有變化
                            if (fh >= 0) {//槽位節點是鏈表
                                validated = true;
                                //遍歷鏈表
                                for (Node<K,V> e = f, pred = null;;) {
                                    K ek;
                                    //hash、key、value相同
                                    if (e.hash == hash &&
                                        ((ek = e.key) == key ||
                                         (ek != null && key.equals(ek)))) {
                                        V ev = e.val;//臨時節點緩存當前節點值
                                        //值相同
                                        if (cv == null || cv == ev ||
                                            (ev != null && cv.equals(ev))) {
                                            oldVal = ev;//給舊值賦值
                                            if (value != null)//值覆蓋,replace()調用
                                                e.val = value;
                                            else if (pred != null)//有前節點,表示當前節點不是頭節點
                                                pred.next = e.next;//刪除當前節點
                                            else
                                                setTabAt(tab, i, e.next);//刪除頭節點,即更新當前槽位(數組槽位)節點為頭節點的下一節點
                                        }
                                        break;
                                    }
                                    //當前節點不是目標節點,繼續遍歷下一個節點
                                    pred = e;
                                    //到達鏈表尾部,依舊沒有找到,跳出循環
                                    if ((e = e.next) == null)
                                        break;
                                }
                            }
                            else if (f instanceof TreeBin) {//紅黑樹
                                validated = true;
                                TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f;
                                TreeNode<K,V> r, p;
                                //樹有節點且查找的節點不為null
                                if ((r = t.root) != null &&
                                    (p = r.findTreeNode(hash, key, null)) != null) {
                                    V pv = p.val;
                                    //值相同
                                    if (cv == null || cv == pv ||
                                        (pv != null && cv.equals(pv))) {
                                        oldVal = pv;//給舊值賦值
                                        if (value != null)//值覆蓋,replace()調用
                                            p.val = value;
                                        else if (t.removeTreeNode(p))//刪除節點成功
                                            setTabAt(tab, i, untreeify(t.first));//更新當前槽位(數組槽位)節點為樹的第一個節點
                                    }
                                }
                            }
                        }
                    }
                    if (validated) {
                        //如果刪除了節點,更新size
                        if (oldVal != null) {
                            if (value == null)
                                addCount(-1L, -1);//數量-1
                            return oldVal;
                        }
                        break;
                    }
                }
            }
            return null;
        }

  三.總結

  1.  put:使用cas插入,如果是鏈表或樹節點才會加鎖同步操作,提高了性能

    1. 不允許有key或value為null,否則拋出異常;
    2. 在第一次put時初始化table(initTable()),初始化有併發控制,通過sizeCtl變量判斷,sizeCtl<0表示已經有線程在初始化,當前線程就不在進行,否則sizeCtl置為-1(CAS)並創建數組;
    3. 當hash計算出的槽位節點為null時,使用CAS插入元素;
    4. 當hash為MOVED(-1)時,幫助擴容,但可能幫助不了,因為每個線程默認16個桶,如果只有16個桶,第二個線程無法幫助擴容;
    5. 如果hash衝突了,同步槽位節點,如果槽位是鏈表結構,進行鏈表操作,覆蓋舊值或插入到鏈表尾部;如果是樹結構,添加到樹中;
    6. 元素添加到鏈表或樹中,如果鏈表長度大於8,將鏈錶轉換為紅黑樹;
    7. 調用addCount(),對size+1,並判斷是否需要擴容addCount(),如果是值覆蓋操作就不需要調用該方法;
  2. initTable:初始化

    1. 數組table為null才進行初始化,否則直接返回舊數組;
    2. 如果當前sizeCtl小於0,表示有線程正在初始化,則當前線程禮讓CPU,保證只有一個線程正在初始化數組;
    3. 如果沒有線程在初始化,則當前線程CAS將sizeCtl置為-1並創建數組,然後重新計算閥值;
  3. helpTransfer:幫助擴容

    1. 當嘗試插入操作時,發現節點是forward類型,則會幫助擴容;
    2. 每次加入一個線程都會將sizeCtl的低16位+1,同時校驗高16位的標識符;
    3. 擴容最大的幫助線程是65535,這是低16位的最大值限制;
    4. 每個線程默認分配16個桶,如果桶的數量是16,那麼第二個線程無法幫助擴容,即桶被分配完其他線程無法進場擴容;
  4. transfer:擴容和數據遷移

    1. 根據CPU核數平均分配給每個CPU相同數量的桶,如果不夠16個,默認就是16個;
    2. 按照2倍容量進行擴容;
    3. 每個線程在處理完自己領取的區間后,還可以繼續領取,如果還有的話,通過transferIndex變量遞減16實現桶數量控制;
    4. 每次處理空桶的時候,會把當前桶標識為forward節點,告訴put的其他線程說“我正在擴容,快來幫忙”,但如果只有16個桶,只能有一個線程進行擴容;
    5. 如果有了佔位符MOVED,表示已經被處理過,跳過這個桶,繼續推進處理其他桶;
    6. 如果有真正的實際值,那麼就同步加鎖頭節點,防止putVal的併發;
    7. 同步塊里將鏈表拆分成兩份,根據 hash & length 得到是否是0,如果是0,放在新數組低位,反之放在length+i的高位。這是防止下次取值hash找不到正確的位置;
    8. 如果該桶類型是紅黑樹,也會拆分成2個,然後判斷拆分過的桶的大小是否小於等於6,如果是轉換成鏈表;
    9. 線程處理完如果沒有可選區間,且任務沒有完成,則會將整個表檢查一遍,防止遺漏;
  5. addCount:擴容判斷

    1. 當插入結束時,會對size+1,並判斷是否需要擴容的判斷;
    2. 優先使用計數盒子(如果不是空,說明併發了),如果計數盒子是空,使用baseCount變量+1;
    3. 如果修改baseCount失敗,使用計數盒子,如果還是修改失敗,在fullAddCount()中自旋直到CAS操作成功;
    4. 檢查是否需要擴容;
    5. 如果size大於等於sizeCtl且長度小於1<<30,可以擴容;
    6. 如果已經在擴容,幫助其擴容;
    7. 如果沒有在擴容,自行開啟擴容,更新sizeCtl變量為負數,賦值為標識符高16位+2;
  6. remove:刪除元素

    1. 自旋遍曆數量,如果數組或根據hash計算的槽位節點值為null,直接結束自旋返回null;
    2. 如果槽位節點正在擴容,幫助擴容;
    3. 如果槽位節點有值,同步加鎖;
    4. 如果該槽位節點還是沒有任何變化,判斷是鏈表結構類型節點還是樹結構類型節點,通過遍歷查找元素,找到刪除該節點或重新設置頭節點;
    5. 如果刪除了節點,更新size-1,如果有舊值則返回舊值,否則返回null;

  四.參考

  1. https://www.jianshu.com/p/2829fe36a8dd
  2. https://www.jianshu.com/p/487d00afe6ca
  3. https://juejin.im/post/5b001639f265da0b8f62d0f8#comment

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讀懂操作系統之虛擬內存TLB與緩存(cache)關係篇(四)

前言

前面我們講到通過TLB緩存頁表加快地址翻譯,通過上一節緩存原理的講解為本節做鋪墊引入TLB和緩存的關係,同時我們來完整梳理下從CPU產生虛擬地址最終映射為物理地址獲取數據的整個過程是怎樣的,若有錯誤之處,還請批評指正。

TLB和緩存串行訪問(Serial TLB & Cache Access)

這裡會跳過前面對虛擬頁號、虛擬頁偏移量、TLB索引和標記等的詳細分析和計算,不清楚的童鞋請先查看前面文章再來看本文。假設我們有14位的虛擬地址、12位的物理地址,每頁大小為64字節,如下:

 

 

同時假設已完全清楚虛擬地址和物理地址劃分,接下來則是針對虛擬地址和物理地址進行位劃分,如下:

同時我們假設TLB是通過組相聯來進行映射,TLB中有16個條目,4路相聯,所以TLB索引(TI)和TLB標記(TT)在虛擬地址中虛擬頁號進行位劃分如下: 

 

我們假設緩存採取直接映射的機制,緩存大小為64字節,每塊大小為4個字節,說明緩存有16塊即4位,位偏移為2位,所以緩存索引(CI)和緩存標記(CT)在物理地址中進行位劃分如下:

現假設讀取虛擬地址(0x0255),那麼將其劃分為VPN(0x09),VPO(0x15),然後將VPN劃分為TT(0x02)和TI(1)如下:

接下來通過TT(0x02)和TI(1)去查找TLB,如下:

此時我們會發現TLB缺失,緊接着通過VPN(0x0916 = 2110)去頁表中查找得到PPN(0x1716 = 2310),如下: 

 

因其PPO = VPO(0x15),所以計算出物理地址為(23 * 64+21 = 149310 = 0x5D516

然後根據上述物理地址劃分為CT(0x17)、CI(5)、CO(1),如下:

最後通過上述CT(0x17)和CI(5)去查找緩存,此時緩存命中,然後將數據發送到CPU,如下:

從CPU到獲取數據整個的過程是這樣的:【1】CPU產生虛擬地址【2】TLB翻譯成物理地址【3】TLB命中,將物理地址發送到緩存【4】緩存命中返回數據。其中每一個過程涉及到的細節,比如TLB缺失、頁缺失等等前面已有詳細講解,殊途同歸,大致過程則是如下圖解

通過如上可看出此時TLB與Cache是串行訪問的關係,這是最簡單同時也是比較慢的方式,因為不得不等待TLB翻譯完成后才去檢查緩存中是否有數據,如此一來將對CPU處理速度產生重大影響,涉及到大量內存訪問時間。

TLB和緩存并行訪問(Parallel TLB & Cache Access)

當前處理器最普遍的設計是採取TLB和Cache并行的方式,有些也稱之為重疊訪問(Overlapping TLB & Cache Access),從而提高訪問速度,那麼并行訪問到底是如何做的呢?有沒有什麼使用限制呢?這裏我們以Intel Skylake(英特爾第六代微處理器架構)為例來說明,其虛擬地址和物理地址結構大致如下:

看到上述結構我們可以發現物理地址中的PPN和緩存標記(CT)位數相等以及其他,英特爾這樣設計就是為了讓TLB和Cache可以并行訪問。TLB和Cache并行訪問原理:虛擬地址(VA)中的高階位即(VPN)用來查找TLB,而低階位(VPO)用來查找緩存。通過TLB將VPN映射到PPN,此時PPN作為緩存標記(CT),而將VPO中的低階位作為緩存偏移量(CO),高階位作為緩存索引(CI)。有了緩存標記和緩存索引我們就可以查詢到數據,比如CPU產生虛擬地址(0x7916 = 00011110012),此時通過并行訪問則為如下圖解

我們結合上述圖解繼續進行分析將并行訪問分為三種情況,比如上緩存中的tag = 11,同時我們產生的PPN = tag = 11,說明緩存標記等於物理頁號,同時緩存命中,最終返回數據B5給CPU(其一)。假設產生的緩存標記不是11,那麼說明緩存標記不等於頁號或者緩存缺失,但此時TLB命中,那麼將通過TLB中的物理頁號直接訪問主存(其二)。否則做標準的虛擬地址翻譯(其三)。為便於大家理解,我們通過偽代碼形式來說明:

if (cache hit && cache tag = PPN)
  //返回數據到CPU
else if (cache miss || cache tag != PPN && TLB hit) 
  //通過TLB中的PPN訪問主存
else
  //標準地址翻譯

兩種緩存架構(Cache & TLB Access)

緩存索引(Cache index)用於查找數據在緩存中的索引位置,而緩存標記(Cache tag)則是驗證緩存中有哪些數據。從上述對并行訪問原理講解我們知道將虛擬地址中的虛擬偏移量可作為物理緩存索引,這裏我們稱之為虛擬索引,同時我們將VPN轉換為PPN,這種模式稱之為虛擬索引、物理標記緩存架構(Virtual-indexed Physically-tagged Caches),其實我們也可以將虛擬地址中的偏移量作為緩存標記,也就是說虛擬地址中的偏移量(VPO)既作為緩存索引也作為緩存標記,這種緩存架構成為虛擬索引、虛擬標記緩存架構(Virtual-indexed Virtually-tagged Caches),也叫虛擬地址緩存(Virtual Address Caches),接下來我們來分析這兩種緩存架構。

虛擬索引、虛擬標記緩存(Virtual-indexed Virtually-tagged Caches)

 

 

此種緩存架構讓緩存保存虛擬地址,但是現代處理器極少使用這種緩存設計,雖然很塊,但是處理起來很複雜, 比如進行上下文切換時需要刷新緩存(當然可以在地址空間添加ASID),但是即使這樣,由於頁面可以共享而造成處理頁面別名問題,用於直接映射緩存的解決方案,共享頁面的VA必須在緩存索引位中一致,確保訪問同一PA的所有VA將在直接映射的緩存(早期SPARC)中發生衝突,所以大多處理器採用第二種(VA-PA)緩存架構。

虛擬索引、物理標記緩存(Virtual-indexed Physically-tagged Caches)

 

并行TLB & Cache訪問採取的就是此種架構,此種架構要求緩存索引完全包含在虛擬地址中的虛擬偏移量中。緩存標記和PPN相等(當然第一種)當查詢緩存時也執行TLB訪問,它是當前處理器最常見的設計,我們知道緩存使用的是物理地址,而CPU產生的是虛擬地址,這也就意味着沒有TLB就無法完成緩存查找。前面我們了解到緩存數據存儲結構存在直接映射、組相聯、全相聯三種結構,在此種緩存架構中有使用限制,我們首先來看看直接映射。

 

并行訪問的本質在於緩存查詢數據無需等待TLB完成,二者可同時開始,所以當兩者訪問完成后需要進行比較,如果(cache size <=  page size)即(C = L + b) <= P才有效,因為對於緩存的所有輸入都無需進行任何翻譯。

通過組相聯增加了緩存的關聯性從而減少索引到緩存所需地址的位數,在訪問完成後進行比較,如果(cache size) / (associativity) ≤ page size即(C <= P + A)才有效。對於緩存和TLB都採用的組相聯從而減少缺失率,所以對於并行訪問中的緩存組相聯映射必須滿足(cache size) / (associativity) ≤ page size。那麼問題來了,如果一個緩存大小為64KB,採用2路相聯,頁大小>=4k,那麼可以進行并行訪問TLB & Cache嗎?很顯然不能,如下

緩存大小:64KB = 216     ————-》 C = 16

組相聯:2                        ————-》 A = 1

頁大小: 4KB = 212        ————–》P >= 12

那麼問題又來了,對於一個16位的虛擬地址,頁大小為64字節,緩存大小為256b,採用8路相聯的1級緩存且有16塊,那麼可以并行訪問TLB &Cache嗎?請輸出原因。

總結

本節我們詳細介紹了TLB &Cache二者的關係,採用并行訪問通過VPN查找TLB,VPO查詢緩存同時進行來提高訪問速度。下一節我們進入頁表數據結構的詳細講解,謝謝。 

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進制數轉換方法(八/十六/十)

進制轉換算法

 

二/八/十六進制 → 十進制

 

  • 二進制 → 十進制

  方法:二進制數從低位到高位(即從右往左)計算,第0位的權值是2的0次方,第1位的權值是2的1次方,第2位的權值是2的2次方,依次遞增下去,把最後的結果相加的值就是十進制的值了。

  例:將二進制的(101011)B轉換為十進制的步驟如下:

1. 第0位 1 x 2^0 = 1;

2. 第1位 1 x 2^1 = 2;

3. 第2位 0 x 2^2 = 0;

4. 第3位 1 x 2^3 = 8;

5. 第4位 0 x 2^4 = 0;

6. 第5位 1 x 2^5 = 32;

7. 讀數,把結果值相加,1+2+0+8+0+32=43,即(101011)B=(43)D。

  • 八進制 → 十進制

  方法:八進制數從低位到高位(即從右往左)計算,第0位的權值是8的0次方,第1位的權值是8的1次方,第2位的權值是8的2次方,依次遞增下去,把最後的結果相加的值就是十進制的值了。

  八進制就是逢8進1,八進制數採用 0~7這八數來表達一個數。

  例:將八進制的(53)O轉換為十進制的步驟如下:

1. 第0位 3 x 8^0 = 3;

2. 第1位 5 x 8^1 = 40;

3. 讀數,把結果值相加,3+40=43,即(53)O=(43)D。

  • 十六進制 → 十進制

  方法:十六進制數從低位到高位(即從右往左)計算,第0位的權值是16的0次方,第1位的權值是16的1次方,第2位的權值是16的2次方,依次遞增下去,把最後的結果相加的值就是十進制的值了。

  十六進制就是逢16進1,十六進制的16個數為0123456789ABCDEF。

  例:將十六進制的(2B)H轉換為十進制的步驟如下:

1. 第0位 B x 16^0 = 11;

2. 第1位 2 x 16^1 = 32;

3. 讀數,把結果值相加,11+32=43,即(2B)H=(43)D。

十進制 → 二、八、十六進制

  • 十進制 → 二進制

  方法:除2取余法,即每次將整數部分除以2,餘數為該位權上的數,而商繼續除以2,餘數又為上一個位權上的數,這個步驟一直持續下去,直到商為0為止,最後讀數時候,從最後一個餘數讀起,一直到最前面的一個餘數。 

  例:將十進制的(43)D轉換為二進制的步驟如下:

1. 將商43除以2,商21餘數為1;

2. 將商21除以2,商10餘數為1;

3. 將商10除以2,商5餘數為0;

4. 將商5除以2,商2餘數為1;

5. 將商2除以2,商1餘數為0; 

6. 將商1除以2,商0餘數為1; 

7. 讀數,因為最後一位是經過多次除以2才得到的,因此它是最高位,讀数字從最後的餘數向前讀,101011,即(43)D=(101011)B。

  • 十進制 → 八進制

  方法1:除8取余法,即每次將整數部分除以8,餘數為該位權上的數,而商繼續除以8,餘數又為上一個位權上的數,這個步驟一直持續下去,直到商為0為止,最後讀數時候,從最後一個餘數起,一直到最前面的一個餘數。

  例:將十進制的(796)D轉換為八進制的步驟如下:

1. 將商796除以8,商99餘數為4;

2. 將商99除以8,商12餘數為3;

3. 將商12除以8,商1餘數為4;

4. 將商1除以8,商0餘數為1;

5. 讀數,因為最後一位是經過多次除以8才得到的,因此它是最高位,讀数字從最後的餘數向前讀,1434,即(796)D=(1434)O。

  方法2:使用間接法,先將十進制轉換成二進制,然後將二進制又轉換成八進制;

  • 十進制 → 十六進制

  方法1:除16取余法,即每次將整數部分除以16,餘數為該位權上的數,而商繼續除以16,餘數又為上一個位權上的數,這個步驟一直持續下去,直到商為0為止,最後讀數時候,從最後一個餘數起,一直到最前面的一個餘數。

  例:將十進制的(796)D轉換為十六進制的步驟如下:

1. 將商796除以16,商49餘數為12,對應十六進制的C;

2. 將商49除以16,商3餘數為1;

3. 將商3除以16,商0餘數為3;

4. 讀數,因為最後一位是經過多次除以16才得到的,因此它是最高位,讀数字從最後的餘數向前讀,31C,即(796)D=(31C)H。

  方法2:使用間接法,先將十進制轉換成二進制,然後將二進制又轉換成十六進制;

二進制 ↔ 八、十六進制

  • 二進制 → 八進制

  方法:取三合一法,即從二進制的小數點為分界點,向左(向右)每三位取成一位,接着將這三位二進制按權相加,然後,按順序進行排列,小數點的位置不變,得到的数字就是我們所求的八進制數。如果向左(向右)取三位后,取到最高(最低)位時候,如果無法湊足三位,可以在小數點最左邊(最右邊),即整數的最高位(最低位)添0,湊足三位。

  例:將二進制的(11010111.0100111)B轉換為八進制的步驟如下:

1. 小數點前111 = 7;

2. 010 = 2;

3. 11補全為011,011 = 3;

4. 小數點后010 = 2;

5. 011 = 3;

6. 1補全為100,100 = 4;

7. 讀數,讀數從高位到低位,即(11010111.0100111)B=(327.234)O。

  • 八進制 → 二進制

  方法:取一分三法,即將一位八進制數分解成三位二進制數,用三位二進制按權相加去湊這位八進制數,小數點位置照舊。

  例:將八進制的(327)O轉換為二進制的步驟如下:

1. 3 = 011;

2. 2 = 010;

3. 7 = 111;

4. 讀數,讀數從高位到低位,011010111,即(327)O=(11010111)B

  • 二進制 → 十六進制

  方法:取四合一法,即從二進制的小數點為分界點,向左(向右)每四位取成一位,接着將這四位二進制按權相加,然後,按順序進行排列,小數點的位置不變,得到的数字就是我們所求的十六進制數。如果向左(向右)取四位后,取到最高(最低)位時候,如果無法湊足四位,可以在小數點最左邊(最右邊),即整數的最高位(最低位)添0,湊足四位。

  例:將二進制的(11010111)B轉換為十六進制的步驟如下:

1. 0111 = 7;

2. 1101 = D;

3. 讀數,讀數從高位到低位,即(11010111)B=(D7)H。

  • 十六進制 → 二進制

  方法:取一分四法,即將一位十六進制數分解成四位二進制數,用四位二進制按權相加去湊這位十六進制數,小數點位置照舊。

  例:將十六進制的(D7)H轉換為二進制的步驟如下:

1. D = 1101;

2. 7 = 0111;

3. 讀數,讀數從高位到低位,即(D7)H=(11010111)B。

八進制 ↔ 十六進制

  • 八進制 → 十六進制

  方法:將八進制轉換為二進制,然後再將二進制轉換為十六進制,小數點位置不變。

  例:將八進制的(327)O轉換為十六進制的步驟如下:

1. 3 = 011;

2. 2 = 010;

3. 7 = 111;

4. 0111 = 7;

5. 1101 = D;

6. 讀數,讀數從高位到低位,D7,即(327)O=(D7)H。

  • 十六進制 → 八進制

  方法:將十六進制轉換為二進制,然後再將二進制轉換為八進制,小數點位置不變。

  例:將十六進制的(D7)H轉換為八進制的步驟如下:

1. 7 = 0111;

2. D = 1101;

3. 0111 = 7;

4. 010 = 2;

5. 011 = 3;

6. 讀數,讀數從高位到低位,327,即(D7)H=(327)O。

 

十進制的小數到二進制的轉換

  • 將小數部分0.125乘以2,得0.25,然後取整數部分0

      

 

  • 再將小數部分0.25乘以2,得0.5,然後取整數部分0
  • 再將小數部分0.5乘以2,得1,然後取整數部分1
  • 得到的二進制的結果就是0.001

二進制到十進制的轉換

  • 0.001第一位為0,則0*1/2,即0乘以2負 一次方

  • 0.001第二位為0,則0*1/4,即0乘以2的負二次方。
  • 0.001第三位為1,則1*1/8,即1乘以2的負三次方。

  • 各個位上乘完之後,相加,0*1/2+0*1/4+1*1/8得十進制的0.125

注:一些內容通過上網查找並進行了整理

 

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C Primer Plus(三)

重讀C Primer Plus ,查漏補缺

  重讀C Primer Plus,記錄遺漏的、未掌握的、不清楚的知識點

 

文件輸入/輸出

  1、fgets函數在讀取文件內容時會將換行符讀入,但gets不會,fputs函數在寫入文件時不會追加一個換行符,但puts會,應該對應配合使用。

  2、不同操作系統下,以文本方式打開文件,幾乎沒有區別,但由於不同操作系統文件結尾的的標識符不同,以二進制方式打開時,可能會將結尾標識符錯誤輸出。

  3、對於大型文件,有兩個特殊的函數提供支持:

1 int fgetpos(FILE * restrict stream, fpos_t * restrict pos);
2 int fsetpos(FILE * stream, const fpos_t *pos);

  其中,fpos_t是通過其他類型定義的文件定位類型,在使用上述函數時,fsetpos中的pos必須是通過fgetpos函數獲得的。當兩個函數執行成功時,會返回0。

  4、其他標準IO函數

 1 size_t fwrite(const void * restrict ptr, size_t size, size_t nmemb, FILE* restrict fp);
 2 size_t fread(void * restrict ptr, size_t size, size_t nmemb, FILE* restrict fp);
 3 // 是否到達文件結尾
 4 int feof(FILE* fp);
 5 // 是否發生讀寫錯誤
 6 int ferror(FILE* fp);
 7 // 將字符迴流進緩衝區
 8 int ungetc(int c, FILE* fp)
 9 // 立刻將緩衝區內容寫入文件
10 int fflush(FILE* fp)
11 // 替換緩衝區
12 int setvbuf(FILE* restrict fp, char * restrict buf, int mode, size_t size)

  當然,上述的一些函數在目前的VS Studio中會被認為是不安全的函數,已經過時。

  

結構和其他數據格式

   5、C99標準下支持對結構體初始化時的任意字段賦值:

1 struct book gift = {.value=25.99, .author="Harry Potter", .title="Yoo"};
2 // 此時 0.25 會被賦給定義結構體時author后的那個成員,即便那個成員已經被初始化過。
3 struct book gift = {.value=25.99, .author="Harry Potter", 0.25};

  6、對於結構體數組,數組名不是其首個元素的地址,需要引用首個元素再取地址。

  7、在結構中一般使用字符數組,而不使用字符指針,結構中的字符指針無法很好的初始化地址,這樣會有使用上的風險,所以結構中的字符指針最好只指向那些字符串常量或者是指向由malloc分配的內存。

  8、C99標準對結構也支持複合文字,同時複合文字的結構也可以作為函數參數,也可以取地址,也和普通變量有相同的生存周期,聲明方式如下:

1 (struct book) {"The Idiot", "Fyodor Dostoyevsky", 6.99}

  9、C99支持一種伸縮型數組成員,這個成員必須是結構中最後一個成員,而且不是唯一一個成員,就像聲明普通數組一樣,但括號內為空,這個成員不會在聲明后立即存在,實際上,C99希望使用malloc為這樣含有伸縮型成員的數組分配空間。

1 struct flex{
2     int count;
3     double avreage;
4     double scores[]; // 伸縮型成員
5 }
6 struct flex * pf;
7 pf = malloc(sizeof(struct flex) + 5*sizeof(double))
8 pf->count = 5;
9 pf->scores[2] = 2.99;

  10、對於C中的枚舉類型,某些屬性不能順延至C++,例如C允許對枚舉做++運算,但C++不允許。

1 enum spectrum {red, yellow, green, blue};
2 spectrum color;
3 for(color = red; color != blue; color++);

  11、在C中,對於同一作用域下的標記和變量名可以使用同一個名字,因為對於標記(枚舉、結構,聯合),他們使用的名字空間與普通變量不同,但C++中不可以,例:

1 struct complex{double x, double y};
2 int complex; // 在C中不會引起衝突,但C++中則不允許

  12、對於函數指針執行函數時,會出現兩種語法,ANSI C把他們視為等價的。

1 void ToUpper(char *);
2 void (*pf) (char*);
3 char str[] = "hello";
4 pf = ToUpper;
5 (*pf)(str); // 語法1
6 pf(str);    // 語法2

  

位操作

  13、為什麼一個字節可以表示的有符號整數的範圍是-128~+127?

  看這裏:https://www.cnblogs.com/Dylan7/p/12649972.html

  14、計算機中小數是如何表示的?(一部分表示指數,一部分表示小數,有精確度問題)

  15、對位進行操作的第二種方法就是位字段(從沒用過,細節可以用到時再研究),位字段好比一個結構體,但其中的成員,代表的是某幾位上的值,好處是避免了通過複雜的位運算去控制某些位上的值,聲明例如:

1 struct box
2 {
3     unsigned int opaque       :1 // 整體結構的對齊補齊依據無符號整型
4     unsigned int fill_color   :3 // 数字代表需要幾位來表示這個字段
5     unsigned int              :4 // 可以跳過一些位
6     unsigned int show_border  :1 // 但一個字段不能橫跨兩個無符號整型的邊界
7 }
8 struct box b;
9 b.fill_color = 7; // 不可以超過字段所佔用的位可表示的上限

  

C預處理器和C庫

  16、程序翻譯的第一步,在預處理前,編譯器會對代碼做一些翻譯,將代碼中出現的字符映射到源字符集(用來處理多字節字符和使C外觀更加國際化的三元字符擴展),接着查找反斜杠后緊跟換行符的實例,將其轉換為一行,然後將文本劃分為預處理的語言符號序列以及空白字符及註釋序列(將用一個空格代替一個註釋),最後進入預處理階段,尋找每一個預處理指令。

  17、 幾個宏定義

1 #define F(x) #x      // #將語言符號字符串化
2 #define F(x) F##x    // ##將兩個語言符號組成一個語言符號
3 #define F(x,...)  printf("x", __VA_ARGS__)  // ...和__VA_ARGS__,可變參數(必須為最後一個參數)

  18、#if 指令後面跟常量整數表達式,可以與 #elif 配合使用,例如:

1 #if 1 == SYS
2     ...
3 #elif 2 == SYS
4     ...
5 #endif    

  同時,還有以下新的實現方式,defined 是一個預處理運算符,如果參數使用#define定義過,defined返回1,否則返回0。

1 #if defined(INMPC)
2     ...
3 #elif defined(VAX)
4     ...
5 #endif   

  19、#line 用於重置__LINE__,__FILE__宏所報告的行數

    #error 指令使預處理器可以發出一條錯誤信息

1 #line 10000
2 #line 10 cool.c"
3 #if __STD_VERSION__ != 199901L
4     #error Not C99
5 #endif

  20、C99 提供了_Pragma預處理器運算符,可以將字符串轉換成常規的編譯指示

1 _Pragma("c99 on") 等價於
2 #pragma c99 on

  21、內聯函數不會在調試器中显示,例如使用gdb調試時,有些內聯函數無法被手動執行,同時內聯函數具有內部鏈接屬性,所以在多文件程序中,使用其他文件的內聯函數時,要單獨聲明一次,並且在嘗試獲 取內聯函數的地址時,編譯器都會產生非內聯函數,也就是說可能產生外部定義的函數。

  23、在main()函數結束時,會隱式地調用exit()函數,同時,可以通過atexit()函數,向exit()註冊在程序允許結束時執行的函數,ANSI C保證可以設置至少32個函數,按照先設置后執行的順序執行,atexit()函數接受一個返回值為void,參數也為void的函數指針作為唯一參數。

  24、memcpy()與memmove()兩個函數的區別在於聲明上,以及memcpy()會假定兩個內存區沒有重疊。

1 void *memcpy(void * restrict s1, const void * restrict s2, size_t n);
2 void *memmove(void *s1, void *s2, size_t n);

  25、可變參數的相關內容包含在stdarg.h頭文件中,使用起來比較複雜,包括初始化可變參數列表,遍歷列表,清理列表,拷貝列表等一系列操作,需要時再研究。

 

高級數據表示

  26、 這章沒什麼新奇內容,但它告訴我們,用C可以實現很多複雜的數據結構。

 

 

  2020年4月16日,星期五,晚23點09分,首次完整讀完這本書,共勉。

  學如逆水行舟,不進則退;心似平原放馬,易縱難收。

 

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從0到70%:Chrome上位揭秘!

最近的數據显示,Chrome在2020年4月的市場份額達到了70%左右,把微軟的Edge和Firefox遠遠甩在身後,毫無疑問,Chrome贏得了第二次遊覽器之戰,成為新一代王者。 

 

Chrome的第一版於2008年推出,當時微軟的IE瀏覽器幾乎佔到了60%的份額,Firefox緊隨其後,佔據了大概30%,Chrome在2008年僅占0.3%。 

十年以後Chrome就主導了瀏覽器的市場, 這一切是怎麼發生的? 

我們先來回顧一下第一次瀏覽器之戰,交戰的雙方是Netscape的Navigator瀏覽器和微軟的IE, Netscape佔據着先發優勢,IE則背靠Windows這棵大樹,雙方你來我往,戰事極為精彩,競爭帶來了技術進步,像JavaScript、DHTML、CSS、XMLHttpRequest等各種技術層出不窮。 

IE4成為這場戰爭的轉折點,因為它被集成到了Windows當中, 開箱即用,免費,誰還會去額外下載安裝收費的Netscape呢?  

Netscape從此潰不成軍,IE贏得了最後的勝利,從這張圖中可以清楚地看出IE和Netscape之間此消彼長的勢頭。 

 

IE的勝利也結束了Web瀏覽器的快速創新,早期的IE是积極進取的,比如AJAX的基石XMLHttpRequest就是IE率先提出來,並且發揚光大的。 

可是一旦垄斷形成,微軟就不思進取,不想更新了,2001年微軟發布IE6以後,在長達5年的時間里,IE居然沒有新版本發布! 

很多年輕的程序員沒有經歷過被IE支配的“恐懼”,那個時候開發網頁,必須要保證在IE6上能夠運行,否則你絕對活不了。巔峰時期IE6曾經達到過90%多的恐怖佔有率, 很多國企,內部系統都是基於IE6。 

雖然Netscape的瀏覽器戰敗,卻沒有因為死亡,Netscape把Navigator的代碼開源,捐給了非盈利的Mozilla基金會。在這裏Netscape幾經輾轉,終於在2004年涅槃重生,變身為著名的Firefox。 

 

我現在還記得第一次看到FireFox時的感受:非常輕薄!速度飛快!作為開發人員,我迅速就拋棄了老舊不堪的IE, 把Firefox作為主力的瀏覽器。 

Firefox也不負眾望,在此後的幾年中穩步上升,到2009年達到了30%多的佔有率,隱隱有成為下一個霸主的潛質。 

可是另外一個可怕的對手出現了,Google在2008年推出了一個叫做Chrome的瀏覽器,這個時候iPhone上市不到一年,Windows7剛剛面世,IE依然是最流行的瀏覽器。 

但是Google卻看到了不一樣的東西,它們認為現在的互聯網和10幾年前大不相同了,原來只是web pages,現在到處是applications,而瀏覽器的本質卻沒有變化。Google覺得自己有責任改變, 這幾幅漫畫講述了Google要推出Chrome的根本原因: 

 

 此時的Web已經進入Web2.0時代,像Google Map和GMail這樣的應用迫切需要瀏覽器能夠快速地裝載頁面,快速地執行JavaScript。 

Google下定決心,從零開始設計一個滿足現代Web應用的瀏覽器, 瀏覽器不僅僅是一個瀏覽網頁的工具,而是一個新的平台,在此之上可以在線完成各種事情,這種深刻的洞察力將給Google Chrome帶來極大的成功。 

Google給新瀏覽器定下的目標是:穩定,快速,安全,好用,開源。財大氣粗的它組建了一支豪華團隊來開發Chrome , 並且從Firefox挖走了好幾員幹將,如Ben Goodger,這可是Firefox的主力開發。 

與IE和Firefox相比,Chrome的一大優勢就是拋棄了遺留代碼的包袱,從頭開始設計,開發人員可以盡情地施展才華,他們帶來了兩個重要的創新: 

1. 在很早的時候就確定下了“沙箱”的機制:每個Tab頁都運行在自己的進程中,互不影響,充分利用多核。 

2. 開發了強勁的JavaScript執行引擎 V8,讓Web應用迅速地執行JavaScript代碼。 

2008年9月,Chrome推出Beta版,9個月後,即獲得3000萬用戶 

2009年12月,推出擴展程序庫,讓用戶安裝第三方插件,生態迅速繁榮。 

2010年,推出Web 應用商店。 

2012年2月,Chrome發布了Android版本, 6月推出iOS版本,此時市場份額達到30%以上 

2013年,為了對第三方的惡意擴展程序進行控制,Google要求所有的擴展必須託管在應用商店中 

……

 

一系列措施讓Chrome迅速蠶食了Firefox和IE的市場,從這幅圖可以清晰地看出IE(藍色線條)的沒落和Chrome(綠色線條)的崛起。

 

 

微軟豈會就此認輸?在這段時間內相繼推出IE7, IE8, IE9,IE10 , IE 11, 但是遺留的包袱讓它步履維艱,它那緩慢的速度經常成為大家調侃的對象: 

 

到了Windows 10 ,微軟另起爐灶,推出新的瀏覽器Edge,但也難挽敗局。 

微軟新CEO納德拉上台以後,一反原來封閉的形象,擁抱開源。2018年底,微軟宣布將會採用Google開源的Chromium為核心來構建Edge瀏覽器,從此Microsoft Edge和Google Chrome算是同源了,以後發展如何,我們拭目以待。 

Chome登上王位以後,對Google帶來了巨大的好處,因為Google本身提供了很多極為Web的服務:GMail, Google Map , Youtube, Google Gocs, Google Earth….  現在Google把瀏覽器端和服務器端都掌握了,那修改一下中間的協議也不算什麼了,對用戶來說,反正背後的協議也看不到,只要能變快就行。 

Google可以用Chrome試驗各種新協議,於是我們看到它對HTTP1.1動手,做了一個叫做SPDY協議的實驗,非常成功,成為了HTTP 2的基礎。然後又對傳輸層協議開刀,搞出了一個新的傳輸層協議QUIC,解決了TCP了諸多問題,有望把TCP給替換掉。基於QUIC,新的HTTP協議,即HTTP/3正在制定當中。 

尾聲

 Chrome的成功主要是因為Google深刻的洞察力,他們看到了Web未來的趨勢,迅速推出產品擁抱了這種趨勢。 

Chrome如今佔據了和當年的IE6一樣的主導地位, 一些批評聲音出現了,The verge有一篇報道說Google的很多Web應用都提倡“使用Chrome瀏覽效果最佳”, “Google Meet、Allo、YouTube TV、Google Earth 和 YouTube Studio Beta 都會阻止 Windows 10 系統的默認瀏覽器 Microsoft Edge 訪問它們,並指引用戶下載 Chrome 瀏覽器” ,“使用非Chrome瀏覽器訪問google.com會被提醒三次下載Chrome。”

 

 

Chrome最終會走向何方?你覺得Chrome會像IE那樣停滯不前嗎? 

參考資料:

https://en.wikipedia.org/wiki/Browser_wars

https://usefyi.com/chrome-history/

https://www.theverge.com/2018/1/4/16805216/google-chrome-only-sites-internet-explorer-6-web-standards

https://www.google.com/googlebooks/chrome/big_00.html

 

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設計模式系列之工廠模式三兄弟(Factory Pattern)

說明:設計模式系列文章是讀劉偉所著《設計模式的藝術之道(軟件開發人員內功修鍊之道)》一書的閱讀筆記。個人感覺這本書講的不錯,有興趣推薦讀一讀。詳細內容也可以看看此書作者的博客https://blog.csdn.net/LoveLion/article/details/17517213

工廠模式是最常用的一類創建型設計模式,通常我們所說的工廠模式是指工廠方法模式,它也是使用頻率最高的工廠模式。簡單工廠模式是工廠方法模式的“小弟”,它不屬於GoF23種設計模式,但在軟件開發中應用也較為頻繁,通常將它作為學習其他工廠模式的入門。此外,工廠方法模式還有一位“大哥”——抽象工廠模式。這三種工廠模式各具特色,難度也逐個加大,在軟件開發中它們都得到了廣泛的應用,成為面向對象軟件中常用的創建對象的工具。

簡單工廠模式

簡單工廠模式並不屬於GoF 23個經典設計模式,但通常將它作為學習其他工廠模式的基礎,它的設計思想很簡單。

模式定義

簡單工廠模式(Simple Factory Pattern):定義一個工廠類,它可以根據參數的不同返回不同類的實例,被創建的實例通常都具有共同的父類。因為在簡單工廠模式中用於創建實例的方法是靜態(static)方法,因此簡單工廠模式又被稱為靜態工廠方法(Static Factory Method)模式,它屬於類創建型模式。

簡單工廠模式的要點在於:當你需要什麼,只需要傳入一個正確的參數,就可以獲取你所需要的對象,而無須知道其創建細節。

模式結構圖

簡單工廠模式結構圖如下所示:

模式偽代碼

在使用簡單工廠模式時,首先需要對產品類進行重構,不能設計一個包羅萬象的產品類,而需根據實際情況設計一個產品層次結構,將所有產品類公共的代碼移至抽象產品類,並在抽象產品類中聲明一些抽象方法,以供不同的具體產品類來實現,典型的抽象產品類代碼如下所示:

public abstract class Product {
    // 所有產品的公共屬性

    // 所有產品類的公共業務方法
    public void methodSame() {
        //公共方法的實現
    }

    // 聲明抽象業務方法
    public abstract void methodDiff();
}

具體產品類中實現了抽象產品類中聲明的抽象業務方法。

public class ConcreteProduct extends Product {
    @Override
    public void methodDiff() {
        // 具體產品業務方法的實現
    }
}

簡單工廠模式的核心是工廠類,在沒有工廠類之前,客戶端一般會使用new關鍵字來直接創建產品對象,而在引入工廠類之後,客戶端可以通過工廠類來創建產品,在簡單工廠模式中,工廠類提供了一個靜態工廠方法供客戶端使用,根據所傳入的參數不同可以創建不同的產品對象,典型的工廠類代碼如下所示:

public class Factory {
    //靜態工廠方法
    public static Product getProduct(String arg) {
        Product product = null;
        if (arg.equalsIgnoreCase("A")) {
            product = new ConcreteProductA();
            //初始化設置product
        } else if (arg.equalsIgnoreCase("B")) {
            product = new ConcreteProductB();
            //初始化設置product
        }
        return product;
    }
}

客戶端代碼中,我們通過調用工廠類的工廠方法即可得到產品對象,典型代碼如下所示:

public class Client {
    public static void main(String[] args) {
        Product product;
        product = Factory.getProduct("A"); //通過工廠類創建產品對象
        product.methodSame();
        product.methodDiff();
    }
}

模式簡化

有時候,為了簡化簡單工廠模式,我們可以將抽象產品類工廠類合併,將靜態工廠方法移至抽象產品類中,如下圖所示。

客戶端可以通過產品父類的靜態工廠方法,根據參數的不同創建不同類型的產品子類對象,這種做法在JDK等類庫和框架中也廣泛存在。
比如:java.nio.charset.Charset

public abstract class Charset {

    /**
     * Returns a charset object for the named charset.
     */
    public static Charset forName(String charsetName) {
        java.nio.charset.Charset cs = lookup(charsetName);
        if (cs != null)
            return cs;
        throw new UnsupportedCharsetException(charsetName);
    }
}

模式小結

簡單工廠模式提供了專門的工廠類用於創建對象,將對象的創建和對象的使用分離開,它作為一種最簡單的工廠模式在軟件開發中得到了較為廣泛的應用。

使用場景:

  1. 工廠類負責創建的對象比較少,由於創建的對象較少,不會造成工廠方法中的業務邏輯太過複雜。
  2. 客戶端只知道傳入工廠類的參數,對於如何創建對象並不關心。

工廠方法模式

簡單工廠模式雖然簡單,但存在一個很嚴重的問題。當系統中需要引入新產品時,由於靜態工廠方法通過所傳入參數的不同來創建不同的產品,這必定要修改工廠類的源代碼,將違背“開閉原則”,如何實現增加新產品而不影響已有代碼?工廠方法模式應運而生。

模式定義

工廠方法模式中,我們不再提供一個統一的工廠類來創建所有的產品對象,而是針對不同的產品提供不同的工廠,系統提供一個與產品等級結構對應的工廠等級結構。工廠方法模式定義如下:

工廠方法模式(Factory Method Pattern):定義一個用於創建對象的接口,讓子類決定將哪一個類實例化。工廠方法模式讓一個類的實例化延遲到其子類。工廠方法模式又簡稱為工廠模式(Factory Pattern),又可稱作虛擬構造器模式(Virtual Constructor Pattern)或多態工廠模式(Polymorphic Factory Pattern)。工廠方法模式是一種類創建型模式。

模式結構圖

工廠方法模式提供一個抽象工廠接口來聲明抽象工廠方法,而由其子類來具體實現工廠方法,創建具體的產品對象。工廠方法模式結構如圖所示:

在工廠方法模式結構圖中包含如下幾個角色:

  • Product(抽象產品):它是定義產品的接口,是工廠方法模式所創建對象的超類型,也就是產品對象的公共父類。
  • ConcreteProduct(具體產品):它實現了抽象產品接口,某種類型的具體產品由專門的具體工廠創建,具體工廠和具體產品之間一一對應。
  • Factory(抽象工廠):在抽象工廠類中,聲明了工廠方法(Factory Method),用於返回一個產品。抽象工廠是工廠方法模式的核心,所有創建對象的工廠類都必須實現該接口。
  • ConcreteFactory(具體工廠):它是抽象工廠類的子類,實現了抽象工廠中定義的工廠方法,並可由客戶端調用,返回一個具體產品類的實例。

模式偽代碼

與簡單工廠模式相比,工廠方法模式最重要的區別是引入了抽象工廠角色,抽象工廠可以是接口,也可以是抽象類或者具體類,其典型代碼如下所示:

public interface Factory {
    Product factoryMethod();
}

在抽象工廠中聲明了工廠方法但並未實現工廠方法,具體產品對象的創建由其子類負責,客戶端針對抽象工廠編程,可在運行時再指定具體工廠類,具體工廠類實現了工廠方法,不同的具體工廠可以創建不同的具體產品,其典型代碼如下所示:

public class ConcreteFactory implements Factory {
    @Override
    public Product factoryMethod() {
        return new ConcreteProduct();
    }
}

在客戶端代碼中,只需關心工廠類即可,不同的具體工廠可以創建不同的產品,典型的客戶端類代碼片段如下所示:

public class Client {
    public static void main(String[] args) {
        // 確定是哪個工廠可得到產品
        Factory factory = new ConcreteFactory();
        // 獲取產品
        Product product = factory.factoryMethod();
    }
}

模式簡化

有時候,為了進一步簡化客戶端的使用,還可以對客戶端隱藏工廠方法,此時,在工廠類中將直接調用產品類的業務方法,客戶端無須調用工廠方法創建產品,直接通過工廠即可使用所創建的對象中的業務方法。

// 改為抽象類
public class AbstractFactory {
    // 在工廠類中直接調用產品類的業務方法
    public void productMethod() {
        Product product = this.createProduct();
        product.method();
    }

    public abstract Product createProduct();
}

通過將業務方法的調用移入工廠類,可以直接使用工廠對象來調用產品對象的業務方法,客戶端無須直接調用工廠方法,在客戶端並不關心Product細節的情況下使用這種設計方案會更加方便。

模式小結

工廠方法模式能夠讓工廠可以自主確定創建何種產品對象,而如何創建這個對象的細節則完全封裝在具體工廠內部,用戶只需要關心所需產品對應的工廠,無須關心創建細節,甚至無須知道具體產品類的類名。基於工廠角色產品角色的多態性設計是工廠方法模式的關鍵。

抽象工廠模式

工廠方法模式通過引入工廠等級結構,解決了簡單工廠模式中工廠類職責太重的問題,但由於工廠方法模式中的每個工廠只生產一類產品,可能會導致系統中存在大量的工廠類,勢必會增加系統的開銷。此時,我們可以考慮將一些相關的產品組成一個產品族,由同一個工廠來統一生產,這就是我們本文將要學習的抽象工廠模式的基本思想。

這裏我斗膽舉個例子來說明一下吧,如果不恰當歡迎指出。

眾所周知,國內知名的電器廠有海爾、海信(姑且就認為是2個),電器廠會生產電視機、電冰箱、空調(姑且就認為是3種產品)。

  • 使用工廠方法模式:工廠方法模式中每個工廠只生產一類產品,那麼就必須要有海爾電視機廠海爾電冰箱廠海爾空調廠海信電視機廠海信電冰箱廠海信空調廠
  • 使用抽象工廠模式:抽象工廠中每個工廠生產由多種產品組成的”產品族”,那麼就只需要有海爾工廠海信工廠就夠了,每個工廠可生產自家的電視機、電冰箱、空調。

由此看出使用抽象工廠模式極大地減少了系統中類的個數。

模式定義

抽象工廠模式為創建一組對象提供了一種解決方案。與工廠方法模式相比,抽象工廠模式中的具體工廠不只是創建一種產品,它負責創建一族產品。抽象工廠模式定義如下:

抽象工廠模式(Abstract Factory Pattern):提供一個創建一系列相關或相互依賴對象的接口,而無須指定它們具體的類。抽象工廠模式又稱為Kit模式,它是一種對象創建型模式。

模式結構圖

在抽象工廠模式中,每一個具體工廠都提供了多個工廠方法用於產生多種不同類型的產品,這些產品構成了一個產品族,抽象工廠模式結構如圖所示:

在抽象工廠模式結構圖中包含如下幾個角色:

  • AbstractFactory(抽象工廠):它聲明了一組用於創建一族產品的方法,每一個方法對應一種產品。
  • ConcreteFactory(具體工廠):它實現了在抽象工廠中聲明的創建產品的方法,生成一組具體產品,這些產品構成了一個產品族,每一個產品都位於某個產品等級結構中。
  • AbstractProduct(抽象產品):它為每種產品聲明接口,在抽象產品中聲明了產品所具有的業務方法。
  • ConcreteProduct(具體產品):它定義具體工廠生產的具體產品對象,實現抽象產品接口中聲明的業務方法。

模式偽代碼

在抽象工廠中聲明了多個工廠方法,用於創建不同類型的產品,抽象工廠可以是接口,也可以是抽象類或者具體類,其典型代碼如下所示:

public abstract class AbstractFactory {

    public abstract AbstractProductA createProductA();

    public abstract AbstractProductB createProductB();

    public abstract AbstractProductC createProductC();
}

具體工廠實現了抽象工廠,每一個具體的工廠方法可以返回一個特定的產品對象,而同一個具體工廠所創建的產品對象構成了一個產品族。對於每一個具體工廠類,其典型代碼如下所示:

public class ConcreteFactory1 extends AbstractFactory {
    @Override
    public AbstractProductA createProductA() {
        return new ConcreteProductA1();
    }

    @Override
    public AbstractProductB createProductB() {
        return new ConcreteProductB1();
    }

    @Override
    public AbstractProductC createProductC() {
        return new ConcreteProductC1();
    }
}

模式小結

如果一開始就學習抽象工廠模式估計很難理解為什麼這樣設計,按次序學習分析簡單工廠模式工廠方法模式抽象工廠模式基本就順理成章了。實際開發中,可能並不是照搬照套工廠模式三兄弟的偽代碼,大多會簡化其中的部分實現。本來學習設計模式就是重思想,學習如何用抽象類、接口、拆分、組合等將軟件解耦合,並增強系統可擴展性,這才是最關鍵的。

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vue-toy: 200行代碼模擬Vue實現

vue-toy

200行左右代碼模擬vue實現,視圖渲染部分使用React來代替Snabbdom,歡迎Star。
項目地址:https://github.com/bplok20010/vue-toy

codesandbox示例

已實現的參數:

interface Options {
    el: HTMLElement | string;
	propsData?: Record<string, any>;
	props?: string[];
	name?: string;
	data?: () => Record<string, any>;
	methods?: Record<string, (e: Event) => void>;
	computed?: Record<string, () => any>;
	watch?: Record<string, (newValue: any, oldValue: any) => any>;
	render: (h: typeof React.createElement) => React.ReactNode;
	renderError?: (h: typeof React.createElement, error: Error) => React.ReactNode;
	mounted?: () => void;
	updated?: () => void;
	destroyed?: () => void;
	errorCaptured?: (e: Error, vm: React.ReactInstance) => void;
}

示例:

import Vue from "vue-toy";

const Hello = Vue.component({
	render(h){
		return h('span', null, 'vue-toy') ;
	}
})

new Vue({
  el: document.getElementById("root"),
  data() {
    return {
      msg: "hello vue toy"
    };
  },
  render(h) {
    return h("h1", null, this.msg, h(Hello));
  }
});

基本原理

官方原理圖:

實現基本步驟:

  1. 使用Observable創建觀察對象
  2. 定義好視圖既render函數
  3. 收集視圖依賴,並監聽依賴屬性
  4. 渲染視圖
  5. 重複3-4
// 創建觀察對象
// 觀察對象主要使用的是Object.defineProperty或Proxy來實現,
const data = observable({
    name: 'vue-toy',
});

// 渲染模版
const render = function(){
    return <h1>{data.name}</h1>
}

// 計算render的依賴屬性,
// 依賴屬性改變時,會重新計算computedFn,並執行監控函數watchFn,
// 屬性依賴計算使用棧及可以了。
// watch(computedFn, watchFn);
watch(render, function(newVNode, oldVNode){
    update(newVNode, mountNode);
});

//初始渲染
mount(render(), mountNode);

// 改變觀察對象屬性,如果render依賴了該屬性,則會重新渲染
data.name = 'hello vue toy';

視圖渲染部分(既render)使用的是vdom技術,vue使用Snabbdom庫,vue-toy使用的是react來進行渲染,所以在render函數里你可以直接使用React的JSX語法,不過別忘記import React from 'react',當然也可以使用preact inferno 等 vdom庫。

由於vue的template的最終也是解析並生成render函數,模版的解析可用htmleParser庫來生成AST,剩下就是解析指令並生產代碼,由於工作量大,這裏就不具體實現,直接使用jsx。

響應式實現

一個響應式示例代碼:

const data = Observable({
	name: "none",
});

const watcher =new Watch(
	data,
	function computed() {
		return "hello " + this.name;
	},
	function listener(newValue, oldValue) {
		console.log("changed:", newValue, oldValue);
	}
);
// changed vue-toy none
data.name = "vue-toy";

Observable實現

源碼
觀察對象創建這裏使用Proxy實現,示例:

function Observable(data) {
	return new Proxy(data, {
		get(target, key) {
			return target[key];
		},
		set(target, key, value) {
			target[key] = value;
			return true;
		},
	});
}

這就完成了一個對象的觀察,但以上示例代碼雖然能觀察對象,但無法實現對象屬性改動后通知觀察者,這時還缺少Watch對象來計算觀察函數的屬性依賴及Notify來實現屬性變更時的通知。

Watch實現

源碼

定義如下:

Watch(data, computedFn, watchFn);
  • data 為 computedFn 的 上下文 既 this 非必須
  • computedFn 為觀察函數並返回觀察的數據,Watch會計算出裏面的依賴屬性。
  • watchFn 當computedFn 返回內容發生改變時,watchFn會被調用,同時接收到新、舊值

大概實現如下:

// Watch.js
// 當前正在收集依賴的Watch
const CurrentWatchDep = {
    current: null,
};
class Watch {
    constructor(data, exp, fn) {
        this.deps = []; 
        this.watchFn = fn;
        this.exp =  () => {
                    return exp.call(data);
                };
        // 保存上一個依賴收集對象
        const lastWatchDep = CurrentWatchDep.current;
        // 設置當前依賴收集對象
        CurrentWatchDep.current = this;
        // 開始收集依賴,並獲取觀察函數返回的值
        this.last = this.exp();
        // 還原
        CurrentWatchDep.current = lastWatchDep;
    }
    clearDeps() {
        this.deps.forEach((cb) => cb());
        this.deps = [];
    }
    // 監聽依賴屬性的改動,並保存取消回調
    addDep(notify) {
        // 當依賴屬性改變時,重新觸發依賴計算
        this.deps.push(notify.sub(() => {
            this.check();
        }));
    }
    // 重新執行依賴計算
    check() {
        // 清空所有依賴,重新計算
        this.clearDeps();
        // 作用同構造函數
        const lastWatchDep = CurrentWatchDep.current;
        CurrentWatchDep.current = this;
        const newValue = this.exp();
        CurrentWatchDep.current = lastWatchDep;
        const oldValue = this.last;
        // 對比新舊值是否改變
        if (!shallowequal(oldValue, newValue)) {
            this.last = newValue;
            // 調用監聽函數
            this.watchFn(newValue, oldValue);
        }
    }
}

Notify實現

觀察對象發生改變后需要通知監聽者,所以還需要實現通知者Notify:

class Notify {
    constructor() {
        this.listeners = [];
    }
    sub(fn) {
        this.listeners.push(fn);
        return () => {
            const idx = this.listeners.indexOf(fn);
            if (idx === -1)
                return;
            this.listeners.splice(idx, 1);
        };
    }
    pub() {
        this.listeners.forEach((fn) => fn());
    }
}

調整Observable

前面的Observable太簡單了,無法完成屬性計算的需求,結合上面Watch Notify的來調整下Observable。

function Observable(data) {
	const protoListeners = Object.create(null);
	// 給觀察數據的所有屬性創建一個Notify
	each(data, (_, key) => {
		protoListeners[key] = new Notify();
	});
	return new Proxy(data, {
		get(target, key) {
			// 屬性依賴計算
			if (CurrentWatchDep.current) {
				const watcher = CurrentWatchDep.current;
				watcher.addDep(protoListener[key]);
			}
			return target[key];
		},
		set(target, key, value) {
			target[key] = value;
			if (protoListeners[key]) {
				// 通知所有監聽者
				protoListeners[key].pub();
			}
			return true;
		},
	});
}

好了,觀察者的創建和訂閱都完成了,開始模擬Vue。

模擬Vue

vue-toy 使用React來實現視圖的渲染,所以render函數里如果使用JSX則需要引入React

準備

既然已經實現了Observable和Watch,那我們就來實現基本原理的示例:

codesandbox示例

import Observable from "vue-toy/cjs/Observable";
import Watch from "vue-toy/cjs/Watch";

function mount(vnode) {
  console.log(vnode);
}

function update(vnode) {
  console.log(vnode);
}

const data = Observable({
  msg: "hello vue toy!",
  counter: 1
});

function render() {
  return `render: ${this.counter} | ${this.msg}`;
}

new Watch(data, render, update);

mount(render.call(data));

setInterval(() => data.counter++, 1000);
// 在控制台可看到每秒的輸出信息

這時將mount update的實現換成vdom就可以完成一個基本的渲染。

但這還不夠,我們需要抽象並封裝成組件來用。

Component

源碼

這裏的Component像是React的高階函數HOC,使用示例:

const Hello = Component({
	props: ["msg"],
	data() {
		return {
			counter: 1,
		};
	},
	render(h) {
		return h("h1", null, this.msg, this.counter);
	},
});

大概實現如下,options 參考文章開頭

function Component(options) {
	return class extends React.Component {
	    // 省略若干...
		constructor(props) {
			super(props);
			// 省略若干...
			// 創建觀察對象
			this.$data = Observable({ ...propsData, ...methods, ...data }, computed);
			// 省略若干...
			// 計算render依賴並監聽
			this.$watcher = new Watch(
				this.$data,
				() => {
					return options.render.call(this, React.createElement);
				},
				debounce((children) => { 
					this.$children = children;
					this.forceUpdate();
				})
			);
			this.$children = options.render.call(this, React.createElement);
		}
		shouldComponentUpdate(nextProps) {
			if (
				!shallowequal(
					pick(this.props, options.props || []),
					pick(nextProps, options.props || [])
				)
			) {
				this.updateProps(nextProps);
				this.$children = options.render.call(this, React.createElement);
				return true;
			}
			return false;
		}
        // 生命周期關聯
		componentDidMount() {
			options.mounted?.call(this);
		}

		componentWillUnmount() {
			this.$watcher.clearDeps();
			options.destroyed?.call(this);
		}

		componentDidUpdate() {
			options.updated?.call(this);
		}

		render() {
			return this.$children;
		}
	};
}

創建主函數 Vue

最後創建入口函數Vue,實現代碼如下:

export default function Vue(options) {
	const RootComponent = Component(options);
	let el;
	if (typeof el === "string") {
		el = document.querySelector(el);
	}

	const props = {
		...options.propsData,
		$el: el,
	};

	return ReactDOM.render(React.createElement(RootComponent, props), el);
}
Vue.component = Component;

好了,Vue的基本實現完成了。

感謝閱讀。

最後,歡迎Star:https://github.com/bplok20010/vue-toy

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