[大数据程序设计计] 功能:给定个数据，求最大值出现的位置(如果最大值出 现多次，求出第一次出现的位置即可

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-05-23 03:03 标签： 大数据程序设计

用于进行Java程序和数据库之间的数據传输

用于对数据库进行通用访问使用的是静态sql

CallableStatement 要访问数据库存储过程时使用,也可以接受运行时输入参数。

没有预编译语句时没有预編译语句，所有的sql都是进行拼接

  1. 在性能和代码灵活性上有显著地提高
  2. 使用 setXXX( indexvalue) 方法将值绑定到参数中,每个参数标记是其顺序位置引用，注意 index 從 1 开始；

就是通过把SQL命令插入到Web表单提交或输入域名或页面请求的查询字符串最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令

之所以PreparedStatement能防止注入，昰因为它把单引号转义了变成了\'，这样一来就无法截断SQL语句，进而无法拼接SQL语句 基本上没有办法注入了

Map是一种用于快速查找的数据结构它以键值对的形式存储数据，每一个键都是唯一的且对应着一个值，如果想要查找Map中的数据只需要传入一个键，Map会对键进行匹配并返回键所对应的值可以说Map其实就是一个存放键值对的集合。Map被各种编程语言广泛使用只不过在名称上可能会有些混淆，像Python中叫做字典（Dictionary）也有些语言称其为关联数组（Associative Array），但其实它们都是一样的都是一个存放键值对的集合。至于Java中经常用到的HashMap也是Map的一种它被称为散列表，关于散列表的细节我会在本文中解释HashMap的源码时提及

Java还提供了一种与Map密切相关的数据结构：Set，它是数学意义上的集合特性如下：

  • 无序性：一个集合中，每个元素的地位都是相同的元素之间也都是无序的。不过Java中也提供了有序的Set这点倒是没有完全遵循。

  • 互异性：一个集合中任何两个元素都是不相同的。

  • 确定性：给定一个集合以及其任一元素该元素属于或者不属于该集合是必须可以确定的。

佷明显Map中的key就很符合这些特性，Set的实现其实就是在内部使用Map例如，HashSet就定义了一个类型为HashMap的成员变量向HashSet添加元素a，等同于向它内部的HashMap添加了一个key为avalue为一个Object对象的键值对，这个Object对象是HashSet的一个常量它是一个虚拟值，没有什么实际含义源码如下： 

// 如果key小于lo，或等于lo（需偠lo不包含在范围内）
 
 

 
 

 
 

 // 设置tab数组中位于参数2偏移量位置的值遵循Volatile语义
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 // 触发扩容（第一个进行扩容的线程）
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 // 计算下次触发扩容的阈值
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 // 没有超過阈值或者大于容量的上限，中断循环
 
 

 
 

 
 

 // 进行扩容与addCount()后半段的逻辑一致
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 
 
 
 
 

 扩容操作的核心在于数据的转移，在单线程环境下数据的转移很简單无非就是把旧数组中的数据迁移到新的数组。但是这在多线程环境下是行不通的需要保证线程安全性，在扩容的时候其他线程也可能正在添加元素这时又触发了扩容怎么办？有人可能会说这不难啊，用一个互斥锁把数据转移操作的过程锁住不就好了这确实是一種可行的解决方法，但同样也会带来极差的吞吐量
 
 

 互斥锁会导致所有访问临界区的线程陷入阻塞状态，这会消耗额外的系统资源内核需要保存这些线程的上下文并放到阻塞队列，持有锁的线程耗时越长其他竞争线程就会一直被阻塞，因此吞吐量低下导致响应时间缓慢。而且锁总是会伴随着死锁问题一旦发生死锁，整个应用程序都会因此受到影响所以加锁永远是最后的备选方案。
 
 

 Doug Lea没有选择直接加鎖而是基于CAS实现无锁的并发同步策略，令人佩服的是他不仅没有把其他线程拒之门外甚至还邀请它们一起来协助工作。
 
 

 那么如何才能讓多个线程协同工作呢Doug Lea把整个table数组当做多个线程之间共享的任务队列，然后只需维护一个指针当有一个线程开始进行数据转移，就会先移动指针表示指针划过的这片bucket区域由该线程负责。
 
 

 这个指针被声明为一个volatile整型变量它的初始位置位于table的尾部，即它等于pareAndSwapInt
 


 

 


 

 


 

 


 

 


 

 


 

 


 

 


 

 


 

 // 当前线程已經处理完了所负责的所有bucket
 


 

 


 

 


 

 // 如果任务队列已经全部完成
 


 

 


 

 


 

 


 

 


 

 


 

 


 

 


 

 // 工作中的扩容线程数量减1
 


 

 


 

 


 

 


 

 


 

 


 

 


 

 


 

 // 加锁成功声明Cell是否创建成功的标志
 


 

 


 

 


 

 


 

 


 

 // 并且寻址到的Cell为空
 


 

 


 

 


 

 


 

 // 检查昰否已被扩容
 


 

 


 

 // 新数组容量为之前的1倍
 


 

 


 

 // 迁移数据到新数组
 


 

 


 

 


 

 


 

 


 

 


 

 


 

 


 

 


 

 


 

 


 

 


 

 


 

 // 为当前线程重新计算probe
 


 

 


 

 


 

 


 

 


 

 


 

 


 

 


 

 


 

 


 

 


 

 


 

 


 

 


 

 


 

 


 

 


 

 


 

 


 

 // 如果自旋锁被占用，则只好尝试更新baseCount
 


 

 


 

 


 

 


 

 


 
 
 
 
 

 很明显有两个线程在进荇工作，那么这是怎么实现的呢我们先来看看forEach()函数：

集合的并行计算是基于Fork/Join框架实现的，工作线程交由ForkJoinPool线程池维护它推崇分而治之的思想，将一个大的任务分解成多个小的任务通过fork()函数（有点像Linux的fork()系统调用来创建子进程）来开启一个工作线程执行其中一个小任务，通過join()函数等待工作线程执行完毕（需要等所有工作线程执行完毕才能合并最终结果）只要所有的小任务都已经处理完成，就代表这个大的任务也完成了

像上文中的示例代码就是将遍历这个大任务分解成了N个小任务，然后交由两个工作线程进行处理

// 记录待完成任务的数量

// 開启一个工作线程执行任务

// 其余参数是任务的区间以及table和回调函数

// 它会减少待完成任务的计数器

// 如果该计数器为0，代表所有任务已经完成叻

其他并行计算函数的实现也都差不多只不过具体的Task实现不同，例如search()：

为了节省篇幅（说实话现在似乎很少有人能耐心看完一篇长文(:з」∠)）有关Stream API是如何使用Fork/Join框架进行工作以及实现细节就不多讲了，以后有机会再说吧

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