UNIX环境高级编程-读书进度记录
第1章 UNIX基础知识 结构：内核 -> 系统调用 -> shell + 公用函数库 -> 应用程序 登录，/etc/passwd文件中的内容， shell的多个实现版本，bash, dash, zsh… 绝对路径、相对路径 输入和输出 （第三章详细） 每运行一个新程序时，所有shell为其打开3个文件描述符：标准输入、标准输出、标准错误。若不特殊处理，都链接向终端。 不带缓冲的IO：open, read, wirte, lseek, close，read时自己指定BUFFERSIZE，不同BUFFERSIZE导致不同程序效率 （第三章详细说明） 标准IO：为不带缓冲的IO函数提供了一个带缓冲的接口。使用标准IO函数，无需担心如何选取最佳缓冲区（上述BUFFERSIZE）的大小。 程序和进程 （第十二章详细） 程序存储在磁盘上，内核使用exec函数（7个exec函数之一）将程序读入内存并执行 getpid获取进程id...
后端工程师的自我修养
半年前，我致力于成为Web后端工程师，当初在知乎上看到一句话：人生苦短，这么多有意思的方向，何必要做web（大意如此，web后端地位之低可见一斑）。经历到现在，才略懂。web后端的确是没挑战的一份岗位，常见的就是面向业务逻辑CRUD编程，不要说高并发、C10K问题，绝大部分人写的还是面向内部人员的web吧，别说1w并发，日访问量能有1w都罕见（当然我很期待以后有这样的实际需求抛给我，以打破我对web的错误认知）。那么后端工程师，尤其是Java工程师，资深和新手程序员其差别在何处？ 仅以我这一个月的零碎见闻来看，有： 主流框架、中间件相当熟练的应用，包括但不限于netty, redis, Spring, ORM(MyBatis等)quartz, 线程池ExecutorService。 设计模式、抽象类、接口的广泛应用，以我目前水平看来甚至有过度设计的嫌疑。整体设计上很规范。 Java语言本身的特性很熟，譬如反射，各种锁用的也很熟练。 对于相对常见的需求，有相对成熟的解决方案。譬如监控、譬如任务调度。 因工作经验丰富，对常见的单点登录（SSO）等各大公司通用的解决方案熟悉。 思路清晰，看穿你的技术细节。 总结一下，其实就是：时间带来的熟练度的提升，经验带来的给出方案的能力，下功夫和思考以挖掘深度。这是技术上的修养，而在非技术方面，学会更有效地沟通和表达则是工程师不可或缺的能力。 站在新人的角度，尽量多学习、多思考，以及质疑，因为他们做的或说的也有很多错的。 硬实力 效率&生产力 Linux与shell脚本，awk sed文本处理命令，vim命令，常用部署命令（tomcat）、常用软件。 git，我用了几年git也基本没超出 add, commit, push, pull, reset这几个范畴。 Python的熟练使用与进阶。 前端 前后端分离方案。 cookie与session（有些前端对此都不够了解）。 静态代理与转发。 数据库...
jdk-LinkedHashMap浅显探索
LinkedHashMap是继承自HashMap的子类，功能上是迭代遍历时按插入顺序（默认）或LRU顺序，这个由accessOrder这个参数初始化LinkedHashMap时指定。 哈希表的实现复用了HashMap，迭代遍历顺序是通过给每个Node增加一个前后指针(before, after)并控制连接关系，在整个连接中保留首尾指针(head, tail)来实现顺序遍历，这个顺序在初始化时通过指定accessOrder就决定了是插入顺序还是LRU顺序。 初始化 跟HashMap类似，可以不指定、指定初始容量、指定初始容量+负载因子，除此之外，LinkedHashMap可指定accessOrder（布尔值），即访问顺序，默认false为插入顺序，true为LRU顺序。 get方法 重写了HashMap的get方法，getNode之后，如果accessOrder为true，调用afterNodeAccess方法。 put方法 没重写，复用HashMap的put方法。 remove方法 没重写，复用。 clear方法 重写，除调用HashMap.clear外，还把首尾指针都置空。 下面是HashMap源码中的三个空函数，注释中写明了是为了给LinkedHashMap回调用。 // Callbacks to allow LinkedHashMap post-actions void afterNodeAccess(Node<K,V> p) { } void afterNodeInsertion(boolean evict) {...
jdk-HashMap浅显探索
本文探索最常用到的方法的基本实现，其中关于红黑树的各种操作，这里不涉及。 先说下，HashMap底层是数组+链表/红黑树，即Node[]数组，Node是一个key-value的封装类，还有指向下一Node的指针。当HashMap中的元素数量超过capacity * loadFactor之后，进行resize，resize对于空数组，进行初始化分配，否则就进行2倍扩容和rehash。get时，直接拿table[key.hash & (n-1)]的值，若不是单Node，则通过链表/红黑树去找。put时，也是先看table[key.hash & (n-1)]是否为空，若不为空，则通过链表或红黑树插入，链表插入还需要考虑到>8转红黑树，以及插入完看是否需要resize。remove和put类似，只不过是个相反过程。 几个关键数值： 初始容量（2^4） 最大容量（2^30） 默认的负载因子（0.75） Treeify阈值，超过8后链表转红黑树 UnTreeify阈值，小于6树转链表 Node类，实现了Map.Entry接口，把 <K, V>封装起来，构成Node链表。 暴露出去的公共方法： 初始化，多个重载版本，可不指定/指定初始容量/指定初始容量+负载因子，或以另一个map去初始化此map get(key)，调用final getNode containsKey，判断上面getNode返回值是否为空 put，调用final putVal方法 remove，调用final removeNode方法 clear，遍历table，table[i] = null containsValue，遍历table，再遍历每个桶...
jdk-AQS探索
AQS是一个基于FIFO的框架，我是在ReentrantLock的实现中去理解AQS的acquire过程。这里先看下AQS的acquire，再对ReentrantLock的公平锁/非公平锁尝试分析。 public final void acquire(int arg) { if (!tryAcquire(arg) && acquireQueued(addWaiter(Node.EXCLUSIVE), arg)) selfInterrupt(); } tryAcquire是AQS的一个接口，在ReentrantLock中有 FairTryAcquire和NonFairTryAcquire两种，略有差别，但都是一次尝试返回true/false，这里如果一次获取不到，则执行后面。 addWaiter(node)，把当前node设成独占模式，插入到双向链表的尾部，CAS自旋来保证线程安全。 acquireQueued，CAS自旋等待，直到当前node为head的后继结点并tryAcquire成功。 非公平锁的tryAcquire protected final boolean tryAcquire(int acquires) { // 调用非公平锁的tryAcquire return nonfairTryAcquire(acquires); }...