From 8a556d2367a6aeae69de1c296df3f1fc6852f354 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: guide Date: Mon, 19 Apr 2021 21:04:37 +0800 Subject: [PATCH 1/4] =?UTF-8?q?Update=20Java=E5=9F=BA=E7=A1=80=E7=9F=A5?= =?UTF-8?q?=E8=AF=86.md?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- ...72\347\241\200\347\237\245\350\257\206.md" | 42 ++++++++++++++++--- 1 file changed, 37 insertions(+), 5 deletions(-) diff --git "a/docs/java/basis/Java\345\237\272\347\241\200\347\237\245\350\257\206.md" "b/docs/java/basis/Java\345\237\272\347\241\200\347\237\245\350\257\206.md" index b78a5b5c167..025fcf6aa91 100644 --- "a/docs/java/basis/Java\345\237\272\347\241\200\347\237\245\350\257\206.md" +++ "b/docs/java/basis/Java\345\237\272\347\241\200\347\237\245\350\257\206.md" @@ -1351,14 +1351,46 @@ try (BufferedInputStream bin = new BufferedInputStream(new FileInputStream(new F ### 3.3. 多线程 -#### 3.3.1. 简述线程、程序、进程的基本概念。以及他们之间关系是什么? +#### 3.3.1. 什么是线程和进程? -**线程**与进程相似，但线程是一个比进程更小的执行单位。一个进程在其执行的过程中可以产生多个线程。与进程不同的是同类的多个线程共享同一块内存空间和一组系统资源，所以系统在产生一个线程，或是在各个线程之间作切换工作时，负担要比进程小得多，也正因为如此，线程也被称为轻量级进程。 +进程是程序的一次执行过程，是系统运行程序的基本单位，因此进程是动态的。系统运行一个程序即是一个进程从创建，运行到消亡的过程。 -**程序**是含有指令和数据的文件，被存储在磁盘或其他的数据存储设备中，也就是说程序是静态的代码。 +在 Java 中，当我们启动 main 函数时其实就是启动了一个 JVM 的进程，而 main 函数所在的线程就是这个进程中的一个线程，也称主线程。 -**进程**是程序的一次执行过程，是系统运行程序的基本单位，因此进程是动态的。系统运行一个程序即是一个进程从创建，运行到消亡的过程。简单来说，一个进程就是一个执行中的程序，它在计算机中一个指令接着一个指令地执行着，同时，每个进程还占有某些系统资源如 CPU 时间，内存空间，文件，输入输出设备的使用权等等。换句话说，当程序在执行时，将会被操作系统载入内存中。 -线程是进程划分成的更小的运行单位。线程和进程最大的不同在于基本上各进程是独立的，而各线程则不一定，因为同一进程中的线程极有可能会相互影响。从另一角度来说，进程属于操作系统的范畴，主要是同一段时间内，可以同时执行一个以上的程序，而线程则是在同一程序内几乎同时执行一个以上的程序段。 +如下图所示，在 windows 中通过查看任务管理器的方式，我们就可以清楚看到 window 当前运行的进程（.exe 文件的运行）。 + +![进程示例图片-Windows](https://my-blog-to-use.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/2019-6/进程示例图片-Windows.png) + +线程与进程相似，但线程是一个比进程更小的执行单位。一个进程在其执行的过程中可以产生多个线程。与进程不同的是同类的多个线程共享进程的**堆**和**方法区**资源，但每个线程有自己的**程序计数器**、**虚拟机栈**和**本地方法栈**，所以系统在产生一个线程，或是在各个线程之间作切换工作时，负担要比进程小得多，也正因为如此，线程也被称为轻量级进程。 + +Java 程序天生就是多线程程序，我们可以通过 JMX 来看一下一个普通的 Java 程序有哪些线程，代码如下。 + +```java +public class MultiThread { + public static void main(String[] args) { + // 获取 Java 线程管理 MXBean + ThreadMXBean threadMXBean = ManagementFactory.getThreadMXBean(); + // 不需要获取同步的 monitor 和 synchronizer 信息，仅获取线程和线程堆栈信息 + ThreadInfo[] threadInfos = threadMXBean.dumpAllThreads(false, false); + // 遍历线程信息，仅打印线程 ID 和线程名称信息 + for (ThreadInfo threadInfo : threadInfos) { + System.out.println("[" + threadInfo.getThreadId() + "] " + threadInfo.getThreadName()); + } + } +} +``` + +上述程序输出如下（输出内容可能不同，不用太纠结下面每个线程的作用，只用知道 main 线程执行 main 方法即可）： + +``` +[5] Attach Listener //添加事件 +[4] Signal Dispatcher // 分发处理给 JVM 信号的线程 +[3] Finalizer //调用对象 finalize 方法的线程 +[2] Reference Handler //清除 reference 线程 +[1] main //main 线程,程序入口 +``` + +从上面的输出内容可以看出：**一个 Java 程序的运行是 main 线程和多个其他线程同时运行**。 #### 3.3.2. 线程有哪些基本状态? From e9930c594b0030f4a737628d872c0301eb3b09ed Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: ZhangC Date: Mon, 19 Apr 2021 21:16:13 +0800 Subject: [PATCH 2/4] =?UTF-8?q?Update=20Java=E9=9B=86=E5=90=88=E6=A1=86?= =?UTF-8?q?=E6=9E=B6=E5=B8=B8=E8=A7=81=E9=9D=A2=E8=AF=95=E9=A2=98.md?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit 引用文章作者有新的补充修订版。 --- ...70\270\350\247\201\351\235\242\350\257\225\351\242\230.md" | 4 ++-- 1 file changed, 2 insertions(+), 2 deletions(-) diff --git "a/docs/java/collection/Java\351\233\206\345\220\210\346\241\206\346\236\266\345\270\270\350\247\201\351\235\242\350\257\225\351\242\230.md" "b/docs/java/collection/Java\351\233\206\345\220\210\346\241\206\346\236\266\345\270\270\350\247\201\351\235\242\350\257\225\351\242\230.md" index 12aaa35a5a7..78f86a5bcb3 100644 --- "a/docs/java/collection/Java\351\233\206\345\220\210\346\241\206\346\236\266\345\270\270\350\247\201\351\235\242\350\257\225\351\242\230.md" +++ "b/docs/java/collection/Java\351\233\206\345\220\210\346\241\206\346\236\266\345\270\270\350\247\201\351\235\242\350\257\225\351\242\230.md" @@ -516,7 +516,7 @@ static int hash(int h) { ### 1.4.8. HashMap 有哪几种常见的遍历方式? -[HashMap 的 7 种遍历方式与性能分析！](https://mp.weixin.qq.com/s/Zz6mofCtmYpABDL1ap04ow) +[HashMap 的 7 种遍历方式与性能分析！](https://mp.weixin.qq.com/s/zQBN3UvJDhRTKP6SzcZFKw) ### 1.4.9. ConcurrentHashMap 和 Hashtable 的区别 @@ -620,4 +620,4 @@ synchronizedSet(Set s) //返回指定 set 支持的同步（线程安全的 **《Java面试突击》:** Java 程序员面试必备的《Java面试突击》V3.0 PDF 版本扫码关注下面的公众号，在后台回复 **"面试突击"** 即可免费领取！ -![我的公众号](https://my-blog-to-use.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/2019-11/format,png.jpeg) \ No newline at end of file +![我的公众号](https://my-blog-to-use.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/2019-11/format,png.jpeg) From 47fad5338b07d9890a201633207ab10b3034ea88 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: guide Date: Tue, 20 Apr 2021 16:59:47 +0800 Subject: [PATCH 3/4] =?UTF-8?q?[refractor]=E6=95=B0=E6=8D=AE=E5=BA=93?= =?UTF-8?q?=E7=B4=A2=E5=BC=95?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- docs/database/MySQL Index.md | 86 +-------- ...56\345\272\223\347\264\242\345\274\225.md" | 181 +----------------- 2 files changed, 2 insertions(+), 265 deletions(-) diff --git a/docs/database/MySQL Index.md b/docs/database/MySQL Index.md index 35e270d0ad4..69d606f106e 100644 --- a/docs/database/MySQL Index.md +++ b/docs/database/MySQL Index.md @@ -1,42 +1,4 @@ -## 为什么要使用索引？ -1. 通过创建唯一性索引，可以保证数据库表中每一行数据的唯一性。 -2. 可以大大加快 数据的检索速度（大大减少的检索的数据量）, 这也是创建索引的最主要的原因。 -3. 帮助服务器避免排序和临时表。 -4. 将随机IO变为顺序IO -5. 可以加速表和表之间的连接，特别是在实现数据的参考完整性方面特别有意义。 - -## 索引这么多优点，为什么不对表中的每一个列创建一个索引呢？ - -1. 当对表中的数据进行增加、删除和修改的时候，索引也要动态的维护，这样就降低了数据的维护速度。 -2. 索引需要占物理空间，除了数据表占数据空间之外，每一个索引还要占一定的物理空间，如果要建立聚簇索引，那么需要的空间就会更大。 -3. 创建索引和维护索引要耗费时间，这种时间随着数据量的增加而增加。 - -## 使用索引的注意事项？ - -1. 在经常需要搜索的列上，可以加快搜索的速度； - -2. 在经常使用在WHERE子句中的列上面创建索引，加快条件的判断速度。 - -3. 在经常需要排序的列上创 建索引，因为索引已经排序，这样查询可以利用索引的排序，加快排序查询时间； - -4. 对于中到大型表索引都是非常有效的，但是特大型表的话维护开销会很大，不适合建索引 - -5. 在经常用在连接的列上，这 些列主要是一些外键，可以加快连接的速度； - -6. 避免 where 子句中对字段施加函数，这会造成无法命中索引。 - -7. 在使用InnoDB时使用与业务无关的自增主键作为主键，即使用逻辑主键，而不要使用业务主键。 - -8. ~~将打算加索引的列设置为 NOT NULL ，否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。~~ - - 订正，来自[issue758](https://github.com/Snailclimb/JavaGuide/issues/758) 。**将某一列设置为default null，where 是可以走索引，另外索引列是否设置 null 是不影响性能的。** 但是，还是不建议列上允许为空。最好限制not null，因为null需要更多的存储空间并且null值无法参与某些运算。 - - 《高性能MySQL》第四章如是说：And, in case you’re wondering, allowing NULL values in the index really doesn’t impact performance 。NULL 值的索引查找流程参考：https://juejin.im/post/5d5defc2518825591523a1db ,相关阅读：[MySQL中IS NULL、IS NOT NULL、!=不能用索引？胡扯！](https://juejin.im/post/5d5defc2518825591523a1db) 。 - -9. 删除长期未使用的索引，不用的索引的存在会造成不必要的性能损耗 MySQL 5.7 可以通过查询 sys 库的 schema_unused_indexes 视图来查询哪些索引从未被使用 - -10. 在使用 limit offset 查询缓慢时，可以借助索引来提高性能 ## Mysql索引主要使用的两种数据结构 @@ -44,17 +6,9 @@ 对于哈希索引来说，底层的数据结构就是哈希表，因此在绝大多数需求为单条记录查询的时候，可以选择哈希索引，查询性能最快；其余大部分场景，建议选择BTree索引。 -### BTree索引 +### BTree索引 -## MyISAM和InnoDB实现BTree索引方式的区别 -### MyISAM - -B+Tree叶节点的data域存放的是数据记录的地址。在索引检索的时候，首先按照B+Tree搜索算法搜索索引，如果指定的Key存在，则取出其 data 域的值，然后以 data 域的值为地址读取相应的数据记录。这被称为“非聚簇索引”。 - -### InnoDB - -其数据文件本身就是索引文件。相比MyISAM，索引文件和数据文件是分离的，其表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索引结构，树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。这被称为“聚簇索引（或聚集索引）”，而其余的索引都作为辅助索引，辅助索引的data域存储相应记录主键的值而不是地址，这也是和MyISAM不同的地方。在根据主索引搜索时，直接找到key所在的节点即可取出数据；在根据辅助索引查找时，则需要先取出主键的值，在走一遍主索引。 因此，在设计表的时候，不建议使用过长的字段作为主键，也不建议使用非单调的字段作为主键，这样会造成主索引频繁分裂。 PS：整理自《Java工程师修炼之道》 ## 覆盖索引介绍 @@ -145,41 +99,3 @@ select * from user where city=xx ; // 无法命中索引 MySQL 5.7 版本后，可以通过查询 sys 库的 `schema_redundant_indexes` 表来查看冗余索引 -### Mysql如何为表字段添加索引？？？ - -1.添加PRIMARY KEY（主键索引） - -``` -ALTER TABLE `table_name` ADD PRIMARY KEY ( `column` ) -``` -2.添加UNIQUE(唯一索引) - -``` -ALTER TABLE `table_name` ADD UNIQUE ( `column` ) -``` - -3.添加INDEX(普通索引) - -``` -ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column` ) -``` - -4.添加FULLTEXT(全文索引) - -``` -ALTER TABLE `table_name` ADD FULLTEXT ( `column`) -``` - -5.添加多列索引 - -``` -ALTER TABLE `table_name` ADD INDEX index_name ( `column1`, `column2`, `column3` ) -``` - - -## 参考 - -- 《Java工程师修炼之道》 -- 《MySQL高性能书籍_第3版》 -- https://juejin.im/post/5b55b842f265da0f9e589e79 - diff --git "a/docs/database/\346\225\260\346\215\256\345\272\223\347\264\242\345\274\225.md" "b/docs/database/\346\225\260\346\215\256\345\272\223\347\264\242\345\274\225.md" index 117975cad3b..815d927c888 100644 --- "a/docs/database/\346\225\260\346\215\256\345\272\223\347\264\242\345\274\225.md" +++ "b/docs/database/\346\225\260\346\215\256\345\272\223\347\264\242\345\274\225.md" @@ -15,147 +15,7 @@ 1. **创建索引和维护索引需要耗费许多时间**：当对表中的数据进行增删改的时候，如果数据有索引，那么索引也需要动态的修改，会降低 SQL 执行效率。 2. **占用物理存储空间** ：索引需要使用物理文件存储，也会耗费一定空间。 -## B 树和 B+树区别 -- B 树的所有节点既存放 键(key) 也存放 数据(data);而 B+树只有叶子节点存放 key 和 data，其他内节点只存放 key。 -- B 树的叶子节点都是独立的;B+树的叶子节点有一条引用链指向与它相邻的叶子节点。 -- B 树的检索的过程相当于对范围内的每个节点的关键字做二分查找，可能还没有到达叶子节点，检索就结束了。而 B+树的检索效率就很稳定了，任何查找都是从根节点到叶子节点的过程，叶子节点的顺序检索很明显。 - -![B+树](../../media/pictures/database/B+树.png) - -## Hash 索引和 B+树索引优劣分析 - -**Hash 索引定位快** - -Hash 索引指的就是 Hash 表，最大的优点就是能够在很短的时间内，根据 Hash 函数定位到数据所在的位置，这是 B+树所不能比的。 - -**Hash 冲突问题** - -知道 HashMap 或 HashTable 的同学，相信都知道它们最大的缺点就是 Hash 冲突了。不过对于数据库来说这还不算最大的缺点。 - -**Hash 索引不支持顺序和范围查询(Hash 索引不支持顺序和范围查询是它最大的缺点。** - -试想一种情况: - -```text -SELECT * FROM tb1 WHERE id < 500; -``` - -B+树是有序的，在这种范围查询中，优势非常大，直接遍历比 500 小的叶子节点就够了。而 Hash 索引是根据 hash 算法来定位的，难不成还要把 1 - 499 的数据，每个都进行一次 hash 计算来定位吗?这就是 Hash 最大的缺点了。 - ---- - -## 索引类型 - -### 主键索引(Primary Key) - -**数据表的主键列使用的就是主键索引。** - -**一张数据表有只能有一个主键，并且主键不能为 null，不能重复。** - -**在 mysql 的 InnoDB 的表中，当没有显示的指定表的主键时，InnoDB 会自动先检查表中是否有唯一索引的字段，如果有，则选择该字段为默认的主键，否则 InnoDB 将会自动创建一个 6Byte 的自增主键。** - -### 二级索引(辅助索引) - -**二级索引又称为辅助索引，是因为二级索引的叶子节点存储的数据是主键。也就是说，通过二级索引，可以定位主键的位置。** - -唯一索引，普通索引，前缀索引等索引属于二级索引。 - -**PS:不懂的同学可以暂存疑，慢慢往下看，后面会有答案的，也可以自行搜索。** - -1. **唯一索引(Unique Key)** ：唯一索引也是一种约束。**唯一索引的属性列不能出现重复的数据，但是允许数据为 NULL，一张表允许创建多个唯一索引。** 建立唯一索引的目的大部分时候都是为了该属性列的数据的唯一性，而不是为了查询效率。 -2. **普通索引(Index)** ：**普通索引的唯一作用就是为了快速查询数据，一张表允许创建多个普通索引，并允许数据重复和 NULL。** -3. **前缀索引(Prefix)** ：前缀索引只适用于字符串类型的数据。前缀索引是对文本的前几个字符创建索引，相比普通索引建立的数据更小， - 因为只取前几个字符。 -4. **全文索引(Full Text)** ：全文索引主要是为了检索大文本数据中的关键字的信息，是目前搜索引擎数据库使用的一种技术。Mysql5.6 之前只有 MYISAM 引擎支持全文索引，5.6 之后 InnoDB 也支持了全文索引。 - -二级索引: -![B+树](<../../media/pictures/database/B+树二级索引(辅助索引).png>) - -## 聚集索引与非聚集索引 - -### 聚集索引 - -**聚集索引即索引结构和数据一起存放的索引。主键索引属于聚集索引。** - -在 Mysql 中，InnoDB 引擎的表的 `.ibd`文件就包含了该表的索引和数据，对于 InnoDB 引擎表来说，该表的索引(B+树)的每个非叶子节点存储索引，叶子节点存储索引和索引对应的数据。 - -#### 聚集索引的优点 - -聚集索引的查询速度非常的快，因为整个 B+树本身就是一颗多叉平衡树，叶子节点也都是有序的，定位到索引的节点，就相当于定位到了数据。 - -#### 聚集索引的缺点 - -1. **依赖于有序的数据** ：因为 B+树是多路平衡树，如果索引的数据不是有序的，那么就需要在插入时排序，如果数据是整型还好，否则类似于字符串或 UUID 这种又长又难比较的数据，插入或查找的速度肯定比较慢。 -2. **更新代价大** ： 如果对索引列的数据被修改时，那么对应的索引也将会被修改， - 而且况聚集索引的叶子节点还存放着数据，修改代价肯定是较大的， - 所以对于主键索引来说，主键一般都是不可被修改的。 - -### 非聚集索引 - -**非聚集索引即索引结构和数据分开存放的索引。** - -**二级索引属于非聚集索引。** - -> MYISAM 引擎的表的.MYI 文件包含了表的索引， -> 该表的索引(B+树)的每个叶子非叶子节点存储索引， -> 叶子节点存储索引和索引对应数据的指针，指向.MYD 文件的数据。 -> -> **非聚集索引的叶子节点并不一定存放数据的指针， -> 因为二级索引的叶子节点就存放的是主键，根据主键再回表查数据。** - -#### 非聚集索引的优点 - -**更新代价比聚集索引要小** 。非聚集索引的更新代价就没有聚集索引那么大了，非聚集索引的叶子节点是不存放数据的 - -#### 非聚集索引的缺点 - -1. 跟聚集索引一样，非聚集索引也依赖于有序的数据 -2. **可能会二次查询(回表)** :这应该是非聚集索引最大的缺点了。 当查到索引对应的指针或主键后，可能还需要根据指针或主键再到数据文件或表中查询。 - -这是 Mysql 的表的文件截图: - -![Mysql表文件截图](../../media/pictures/database/Mysql索引文件截图.png) - -聚集索引和非聚集索引: - -![B+树](../../media/pictures/database/B+树索引.png) - -### 非聚集索引一定回表查询吗(覆盖索引)? - -**非聚集索引不一定回表查询。** - -> 试想一种情况，用户准备使用 SQL 查询用户名，而用户名字段正好建立了索引。 - -```text - SELECT name FROM table WHERE name='guang19'; -``` - -> 那么这个索引的 key 本身就是 name，查到对应的 name 直接返回就行了，无需回表查询。 - -**即使是 MYISAM 也是这样，虽然 MYISAM 的主键索引确实需要回表， -因为它的主键索引的叶子节点存放的是指针。但是如果 SQL 查的就是主键呢?** - -```text -SELECT id FROM table WHERE id=1; -``` - -主键索引本身的 key 就是主键，查到返回就行了。这种情况就称之为覆盖索引了。 - -## 覆盖索引 - -如果一个索引包含（或者说覆盖）所有需要查询的字段的值，我们就称之为“覆盖索引”。我们知道在 InnoDB 存储引擎中，如果不是主键索引，叶子节点存储的是主键+列值。最终还是要“回表”，也就是要通过主键再查找一次。这样就会比较慢覆盖索引就是把要查询出的列和索引是对应的，不做回表操作！ - -**覆盖索引即需要查询的字段正好是索引的字段，那么直接根据该索引，就可以查到数据了， -而无需回表查询。** - -> 如主键索引，如果一条 SQL 需要查询主键，那么正好根据主键索引就可以查到主键。 -> -> 再如普通索引，如果一条 SQL 需要查询 name，name 字段正好有索引， -> 那么直接根据这个索引就可以查到数据，也无需回表。 - -覆盖索引: -![B+树覆盖索引](../../media/pictures/database/B+树覆盖索引.png) --- @@ -187,46 +47,7 @@ ALTER TABLE table ADD INDEX index_name (num,name,age) 虽然我目前的 Mysql 版本较高，好像不遵守最左前缀原则，索引也会生效。 但是我们仍应遵守最左前缀原则，以免版本更迭带来的麻烦。 -### 选择合适的字段 - -#### 1.不为 NULL 的字段 - -索引字段的数据应该尽量不为 NULL，因为对于数据为 NULL 的字段，数据库较难优化。如果字段频繁被查询，但又避免不了为 NULL，建议使用 0,1,true,false 这样语义较为清晰的短值或短字符作为替代。 - -#### 2.被频繁查询的字段 - -我们创建索引的字段应该是查询操作非常频繁的字段。 - -#### 3.被作为条件查询的字段 - -被作为 WHERE 条件查询的字段，应该被考虑建立索引。 - -#### 4.被经常频繁用于连接的字段 - -经常用于连接的字段可能是一些外键列，对于外键列并不一定要建立外键，只是说该列涉及到表与表的关系。对于频繁被连接查询的字段，可以考虑建立索引，提高多表连接查询的效率。 - -### 不合适创建索引的字段 - -#### 1.被频繁更新的字段应该慎重建立索引 - -虽然索引能带来查询上的效率，但是维护索引的成本也是不小的。 -如果一个字段不被经常查询，反而被经常修改，那么就更不应该在这种字段上建立索引了。 - -#### 2.不被经常查询的字段没有必要建立索引 - -#### 3.尽可能的考虑建立联合索引而不是单列索引 - -因为索引是需要占用磁盘空间的，可以简单理解为每个索引都对应着一颗 B+树。如果一个表的字段过多，索引过多，那么当这个表的数据达到一个体量后，索引占用的空间也是很多的，且修改索引时，耗费的时间也是较多的。如果是联合索引，多个字段在一个索引上，那么将会节约很大磁盘空间，且修改数据的操作效率也会提升。 - -#### 4.注意避免冗余索引 - -冗余索引指的是索引的功能相同，能够命中索引(a, b)就肯定能命中索引(a) ，那么索引(a)就是冗余索引。如（name,city ）和（name ）这两个索引就是冗余索引，能够命中前者的查询肯定是能够命中后者的 在大多数情况下，都应该尽量扩展已有的索引而不是创建新索引。 - - -#### 5.考虑在字符串类型的字段上使用前缀索引代替普通索引 +### -前缀索引仅限于字符串类型，较普通索引会占用更小的空间，所以可以考虑使用前缀索引带替普通索引。 -### 使用索引一定能提高查询性能吗? -大多数情况下，索引查询都是比全表扫描要快的。但是如果数据库的数据量不大，那么使用索引也不一定能够带来很大提升。 From 65cae48b3d87607c45e62c34f837f804be4acaf1 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: guide Date: Tue, 20 Apr 2021 17:25:08 +0800 Subject: [PATCH 4/4] =?UTF-8?q?Update=202020=E6=9C=80=E6=96=B0Java?= =?UTF-8?q?=E5=B9=B6=E5=8F=91=E5=9F=BA=E7=A1=80=E5=B8=B8=E8=A7=81=E9=9D=A2?= =?UTF-8?q?=E8=AF=95=E9=A2=98=E6=80=BB=E7=BB=93.md?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- ...25\351\242\230\346\200\273\347\273\223.md" | 19 ++++++++++++------- 1 file changed, 12 insertions(+), 7 deletions(-) diff --git "a/docs/java/multi-thread/2020\346\234\200\346\226\260Java\345\271\266\345\217\221\345\237\272\347\241\200\345\270\270\350\247\201\351\235\242\350\257\225\351\242\230\346\200\273\347\273\223.md" "b/docs/java/multi-thread/2020\346\234\200\346\226\260Java\345\271\266\345\217\221\345\237\272\347\241\200\345\270\270\350\247\201\351\235\242\350\257\225\351\242\230\346\200\273\347\273\223.md" index 92a14f4dd8d..6ff3f381235 100644 --- "a/docs/java/multi-thread/2020\346\234\200\346\226\260Java\345\271\266\345\217\221\345\237\272\347\241\200\345\270\270\350\247\201\351\235\242\350\257\225\351\242\230\346\200\273\347\273\223.md" +++ "b/docs/java/multi-thread/2020\346\234\200\346\226\260Java\345\271\266\345\217\221\345\237\272\347\241\200\345\270\270\350\247\201\351\235\242\350\257\225\351\242\230\346\200\273\347\273\223.md" @@ -223,7 +223,7 @@ Thread[线程 1,5,main]waiting get resource2 Thread[线程 2,5,main]waiting get resource1 ``` -线程 A 通过 synchronized (resource1) 获得 resource1 的监视器锁，然后通过`Thread.sleep(1000);`让线程 A 休眠 1s 为的是让线程 B 得到执行然后获取到 resource2 的监视器锁。线程 A 和线程 B 休眠结束了都开始企图请求获取对方的资源，然后这两个线程就会陷入互相等待的状态，这也就产生了死锁。上面的例子符合产生死锁的四个必要条件。 +线程 A 通过 `synchronized (resource1)` 获得 `resource1` 的监视器锁，然后通过`Thread.sleep(1000);`让线程 A 休眠 1s 为的是让线程 B 得到执行然后获取到 resource2 的监视器锁。线程 A 和线程 B 休眠结束了都开始企图请求获取对方的资源，然后这两个线程就会陷入互相等待的状态，这也就产生了死锁。上面的例子符合产生死锁的四个必要条件。 学过操作系统的朋友都知道产生死锁必须具备以下四个条件： @@ -232,14 +232,19 @@ Thread[线程 2,5,main]waiting get resource1 3. 不剥夺条件:线程已获得的资源在未使用完之前不能被其他线程强行剥夺，只有自己使用完毕后才释放资源。 4. 循环等待条件:若干进程之间形成一种头尾相接的循环等待资源关系。 -### 8.2. 如何避免线程死锁? +### 8.2. 如何预防和避免线程死锁? -我上面说了产生死锁的四个必要条件，为了避免死锁，我们只要破坏产生死锁的四个条件中的其中一个就可以了。现在我们来挨个分析一下： +**如何预防死锁？** 破坏死锁的产生的必要条件即可： -1. **破坏互斥条件** ：这个条件我们没有办法破坏，因为我们用锁本来就是想让他们互斥的（临界资源需要互斥访问）。 -2. **破坏请求与保持条件** ：一次性申请所有的资源。 -3. **破坏不剥夺条件** ：占用部分资源的线程进一步申请其他资源时，如果申请不到，可以主动释放它占有的资源。 -4. **破坏循环等待条件** ：靠按序申请资源来预防。按某一顺序申请资源，释放资源则反序释放。破坏循环等待条件。 +1. **破坏请求与保持条件** ：一次性申请所有的资源。 +2. **破坏不剥夺条件** ：占用部分资源的线程进一步申请其他资源时，如果申请不到，可以主动释放它占有的资源。 +3. **破坏循环等待条件** ：靠按序申请资源来预防。按某一顺序申请资源，释放资源则反序释放。破坏循环等待条件。 + +**如何避免死锁？** + +避免死锁就是在资源分配时，借助于算法（比如银行家算法）对资源分配进行计算评估，使其进入安全状态。 + +**安全状态**指的是系统能够按照某种进行推进顺序（P1、P2、P3.....Pn）来为每个进程分配所需资源，直到满足每个进程对资源的最大需求，使每个进程都可顺利完成。称序列为安全序列。 我们对线程 2 的代码修改成下面这样就不会产生死锁了。