Как в лямбде изменить внешнюю локальную переменную?
Это нельзя сделать в лоб. Такой код не скомпилируется, потому что захваченная локальная переменная обязана быть effectively final. Такое требование исходит из следующих причин.
Локальная переменная хранится на стеке, а значит время ее жизни в отличие от долгоживущих элементов хипа ограничено скоупом и текущим потоком. Но экземпляр лямбды, захвативший эту переменную, мог бы быть передан наружу и использован для доступа к этой переменной из другого потока и после выхода из метода.
Эта проблема решается тем, что в лямбду копируется значение локальной переменной. Такая копия живет независимо, возможно дольше оригинала. Но это решение приведет к сложному поведению из-за возможности работы с неактуальным значением – копия и оригинал станут двумя разными переменными. Поэтому значение должно быть вечно актуально – неизменяемо.
Поля экземпляра менять можно, потому что захваченной переменной в этом случае выступает effectively final значение this.
Если локальную переменную всё же хочется изменить, решение очевидно – поместить её в кучу. Для этого нужно использовать любого рода обертку: одноэлементный массив, объект-atomic, специально созданный класс с этой переменной как полем.
Хак с оберткой решает проблему времени жизни и даёт коду скомпилироваться, но возвращает проблему сложности поведения. Если среда многопоточная, то вероятно порядок операций с этой переменной придется синхронизировать вручную.
Это нельзя сделать в лоб. Такой код не скомпилируется, потому что захваченная локальная переменная обязана быть effectively final. Такое требование исходит из следующих причин.
Локальная переменная хранится на стеке, а значит время ее жизни в отличие от долгоживущих элементов хипа ограничено скоупом и текущим потоком. Но экземпляр лямбды, захвативший эту переменную, мог бы быть передан наружу и использован для доступа к этой переменной из другого потока и после выхода из метода.
Эта проблема решается тем, что в лямбду копируется значение локальной переменной. Такая копия живет независимо, возможно дольше оригинала. Но это решение приведет к сложному поведению из-за возможности работы с неактуальным значением – копия и оригинал станут двумя разными переменными. Поэтому значение должно быть вечно актуально – неизменяемо.
Поля экземпляра менять можно, потому что захваченной переменной в этом случае выступает effectively final значение this.
Если локальную переменную всё же хочется изменить, решение очевидно – поместить её в кучу. Для этого нужно использовать любого рода обертку: одноэлементный массив, объект-atomic, специально созданный класс с этой переменной как полем.
Хак с оберткой решает проблему времени жизни и даёт коду скомпилироваться, но возвращает проблему сложности поведения. Если среда многопоточная, то вероятно порядок операций с этой переменной придется синхронизировать вручную.
👍19🔥5❤2
Проверь насколько хорошо ты знаешь Java и готов освоить
Ответишь — пройдешь на продвинутый курс "Разработчик на Spring Framework" от OTUS по специальной цене.
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ruPlease open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4🔥2👍1
Как получить гарантированный дедлок?
Сначала поговорим о том, что это такое. Deadlock – это взаимная блокировка, ситуация, когда два или более потока «наступают друг-другу на хвост» – зависают в вечном ожидании ресурсов, захваченных друг другом.
Livelock – похожая проблема, с тем лишь отличием, что потоки не останавливаются, а вместо этого зацикливаются, выполняя одни и те же бесполезные действия, ходят по кругу.
Стандартный подход к обеспечению гарантии защиты от дедлока – установка строгого порядка взятия блокировок. Если для мониторов A и B соблюдается всеобщий порядок захвата AB (и соответственно отпускания BA), то ни с одним потоком не случится попасть на ожидание B, успешно при этом захватив A.
Из этого можно догадаться, простой способ гарантировать возможность дедлока – явно нарушить это условие.
Нарушение условия даст дедлок «скорее всего когда-нибудь». Чтобы получить его точно и с первого раза, нужно гарантировать, что оба потока окажутся на этапе между захватами одного и другого ресурса в одно время. Это можно сделать множеством способов, в примере ниже использован CyclicBarrier.
Сначала поговорим о том, что это такое. Deadlock – это взаимная блокировка, ситуация, когда два или более потока «наступают друг-другу на хвост» – зависают в вечном ожидании ресурсов, захваченных друг другом.
Livelock – похожая проблема, с тем лишь отличием, что потоки не останавливаются, а вместо этого зацикливаются, выполняя одни и те же бесполезные действия, ходят по кругу.
Стандартный подход к обеспечению гарантии защиты от дедлока – установка строгого порядка взятия блокировок. Если для мониторов A и B соблюдается всеобщий порядок захвата AB (и соответственно отпускания BA), то ни с одним потоком не случится попасть на ожидание B, успешно при этом захватив A.
Из этого можно догадаться, простой способ гарантировать возможность дедлока – явно нарушить это условие.
Нарушение условия даст дедлок «скорее всего когда-нибудь». Чтобы получить его точно и с первого раза, нужно гарантировать, что оба потока окажутся на этапе между захватами одного и другого ресурса в одно время. Это можно сделать множеством способов, в примере ниже использован CyclicBarrier.
👍9🔥2☃1
Тестовое собеседование на Middle Java-разработчика завтра
Уже завтра, 25 сентября в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Java-разработчика.
Как это будет:
1. Мария Ядерцова ведущий Java-разработчик в МТС Диджитал и ex. Сбербанк-Технологии будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
2. Мария будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
3. В конце можно будет задать любой вопрос Марии
Что узнаешь на прямом эфире от ШОРТКАТ:
· Чего ждут от кандидатов на Middle позиции в Java-разработке
· Какие вопросы задают на интервью и зачем
· Как подготовиться к собесу, чтобы получить оффер
Это бесплатно? Бесплатно
Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_sh_bot
Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqvMv5C4
Уже завтра, 25 сентября в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Java-разработчика.
Как это будет:
1. Мария Ядерцова ведущий Java-разработчик в МТС Диджитал и ex. Сбербанк-Технологии будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
2. Мария будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
3. В конце можно будет задать любой вопрос Марии
Что узнаешь на прямом эфире от ШОРТКАТ:
· Чего ждут от кандидатов на Middle позиции в Java-разработке
· Какие вопросы задают на интервью и зачем
· Как подготовиться к собесу, чтобы получить оффер
Это бесплатно? Бесплатно
Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_sh_bot
Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqvMv5C4
🔥4👍3❤2
Как устроены атомики?
Начнем с того, что такое атомики и зачем нужны. Atomic* – семейство классов из java.util.concurrent. Они предоставляют набор атомарных операций для соответствующих типов. Например с помощью методов getAndIncrement/incrementAndGet класса AtomicInteger можно делать неатомарный в обычных условиях инкремент (i++).
Условно можно разделить подходы реализации большинства atomic-методов на две группы: compare-and-set и set-and-get.
Методы категории compare-and-set принимают старое значение и новое. Если переданное старое значение совпало с текущим, устанавливается новое. Обычно делегируют вызов в методы класса Unsafe, которые заменяются нативными реализациями виртуальной машины. Виртуальная машина в большинстве случаев использует атомарную операцию процессора compare-and-swap (CAS). Поэтому атомики обычно более эффективны чем стандартная дорогостоящая блокировка.
В случае set-and-get старое значение неизвестно. Поэтому нужен небольшой трюк: программа сначала считывает текущее значение, а затем записывает новое, тоже с помощью CAS, потому что запись могла успеть поменяться даже за этот шаг. Эта попытка чтения+записи повторяется в цикле, пока старое значение не совпадет и переменная не будет успешно записана.
Этот трюк называется double-checked или optimistic locking, и может быть использован и в пользовательском коде с любым способом синхронизации. Оптимистичность заключается в том, что мы надеемся что состояния гонки нет, прибегая к синхронизации только если гонка всё же случилась. Реализация оптимистичной блокировки может быть дана как отдельная задача.
Начнем с того, что такое атомики и зачем нужны. Atomic* – семейство классов из java.util.concurrent. Они предоставляют набор атомарных операций для соответствующих типов. Например с помощью методов getAndIncrement/incrementAndGet класса AtomicInteger можно делать неатомарный в обычных условиях инкремент (i++).
Условно можно разделить подходы реализации большинства atomic-методов на две группы: compare-and-set и set-and-get.
Методы категории compare-and-set принимают старое значение и новое. Если переданное старое значение совпало с текущим, устанавливается новое. Обычно делегируют вызов в методы класса Unsafe, которые заменяются нативными реализациями виртуальной машины. Виртуальная машина в большинстве случаев использует атомарную операцию процессора compare-and-swap (CAS). Поэтому атомики обычно более эффективны чем стандартная дорогостоящая блокировка.
В случае set-and-get старое значение неизвестно. Поэтому нужен небольшой трюк: программа сначала считывает текущее значение, а затем записывает новое, тоже с помощью CAS, потому что запись могла успеть поменяться даже за этот шаг. Эта попытка чтения+записи повторяется в цикле, пока старое значение не совпадет и переменная не будет успешно записана.
Этот трюк называется double-checked или optimistic locking, и может быть использован и в пользовательском коде с любым способом синхронизации. Оптимистичность заключается в том, что мы надеемся что состояния гонки нет, прибегая к синхронизации только если гонка всё же случилась. Реализация оптимистичной блокировки может быть дана как отдельная задача.
👍16❤5🔥2
Хотите узнать, как создавать программы на Java, даже если никогда не программировали?
Ждем вас на открытом вебинаре 26 сентября в 20:00 мск,
где мы разберем:
Урок полезен для тех, кто хочет начать изучать Java с нуля и увидеть на практике, как создаются приложения.
🎙 Спикер Александр Фисунов — Senior Kotlin Developer в SSP Software на проекте ВТБ, опытный Java-разработчик и кандидат технических наук.
Встречаемся в преддверии старта курса «Специализация Java-разработчик».
Все участники вебинара получат специальную цену на обучение!
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ruPlease open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4🥰3👍2❤1🥴1
Forwarded from Java библиотека
Что выведет код сверху?
Ответ:Not equal. Переменная real не равна самой себе. Арифметика с плавающей запятой реализована в соответствии со стандартом IEEE 754, который требует возвращения специального значения «NaN» (от английского «Not a Number» — не число), когда ноль делится на ноль. В спецификации также указано, что NaN не равно никакому значению с плавающей запятой, включая само себя.
@javalib #java
Ответ:
@javalib #java
👍31❤3🔥3😐3
Amplicode учит вашу IDE говорить на языке Spring Boot!
Amplicode – многофункциональный плагин для IntelliJ IDEA Community и Ultimate, упрощает и ускоряет работу с технологиями Spring Boot, JPA, Docker, Kafka, Liquibase, MapStruct и т.д.
Основные возможности:
⚡ Навигация по проекту согласно архитектуре Spring приложения
⚡ Создание объектов сразу в терминах фреймворка вместо Java классов: контроллеры, репозитории, сервисы, сущности, события, DTO, мапперы и т.д.
⚡ Палитра и инспектор, позволяющие видеть опции, доступные разработчику в текущем контексте
⚡ Умные инжекции, подсказки и исправление ошибок
Это малая часть того, на что способен Amplicode. В настоящий момент возможности доступны абсолютно бесплатно!
Сделано с любовью к разработчикам командой, создавшей суперпопулярный плагин JPA Buddy ❤️
Попробовать Amplicode
Посмотрите как Amplicode помогает разрабатывать на Spring Boot в IntelliJ IDEA!
#реклама
О рекламодателе
Amplicode – многофункциональный плагин для IntelliJ IDEA Community и Ultimate, упрощает и ускоряет работу с технологиями Spring Boot, JPA, Docker, Kafka, Liquibase, MapStruct и т.д.
Основные возможности:
⚡ Навигация по проекту согласно архитектуре Spring приложения
⚡ Создание объектов сразу в терминах фреймворка вместо Java классов: контроллеры, репозитории, сервисы, сущности, события, DTO, мапперы и т.д.
⚡ Палитра и инспектор, позволяющие видеть опции, доступные разработчику в текущем контексте
⚡ Умные инжекции, подсказки и исправление ошибок
Это малая часть того, на что способен Amplicode. В настоящий момент возможности доступны абсолютно бесплатно!
Сделано с любовью к разработчикам командой, создавшей суперпопулярный плагин JPA Buddy ❤️
Попробовать Amplicode
Посмотрите как Amplicode помогает разрабатывать на Spring Boot в IntelliJ IDEA!
#реклама
О рекламодателе
👍11❤2🔥2
Highload, системный дизайн, производительность и масштабирование
Приглашаем на курс для прокачки навыков архитектора и проектировщика, которые важны для профессионального роста программиста.
🌐 С курсом «Системный дизайн высоконагруженных проектов» вы:
▪️изучите ключевые фундаментальные паттерны и получите навыки проектирования проектов с миллионной аудиторией (балансировка, масштабирование апп/кешей/субд, высокая доступность и кластерные решения, шардинг, CAP/PACELS, консистентность, саги, транзакционные очереди и многое другое)
▪️поупражняетесь в проектировании и получите обратную связь на реальных задачах: магазин/маркетплейс, такси/доставка, обьявления, соцсети, дейтинг, игры, википедия, мессенжер, CDN, хранилище файлов, онлайн-кинотеатр, счетчики, удаленный мониторинг, интеграционные вебхуки, рассылки и тд.
▪️ научитесь планировать нагрузку и связывать
бизнес-показатели с нефункциональными требованиями к системе
▪️ попрактикуемся в проведении и прохождения секций системного дизайна на интервью
Всё в формате «живых» онлайн-сессий (лекции, брейнштормы, презентации домашних проектов).
🥸 Кто мы: школа Devhands, основатель школы и автор курса Алексей Рыбак, ex-СТО Badoo, с 20-летним опытом высоконагруженных проектов и и управления глобальными технологическими организациями, член программного комитета Highload.
🗓 Старт 22-го октября, изучаем программу, записываемся здесь
erid: 2VtzquffYem
Приглашаем на курс для прокачки навыков архитектора и проектировщика, которые важны для профессионального роста программиста.
▪️изучите ключевые фундаментальные паттерны и получите навыки проектирования проектов с миллионной аудиторией (балансировка, масштабирование апп/кешей/субд, высокая доступность и кластерные решения, шардинг, CAP/PACELS, консистентность, саги, транзакционные очереди и многое другое)
▪️поупражняетесь в проектировании и получите обратную связь на реальных задачах: магазин/маркетплейс, такси/доставка, обьявления, соцсети, дейтинг, игры, википедия, мессенжер, CDN, хранилище файлов, онлайн-кинотеатр, счетчики, удаленный мониторинг, интеграционные вебхуки, рассылки и тд.
▪️ научитесь планировать нагрузку и связывать
бизнес-показатели с нефункциональными требованиями к системе
▪️ попрактикуемся в проведении и прохождения секций системного дизайна на интервью
Всё в формате «живых» онлайн-сессий (лекции, брейнштормы, презентации домашних проектов).
erid: 2VtzquffYem
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9🔥2
Что такое и как создать daemon thread?
Демон в широком значении – фоновая программа. В Java потоки-демоны имеют схожий смысл: это потоки для фоновых действий по обслуживанию основных потоков. Потоки не-демоны называются пользовательскими (user thread).
Тред создается демоном, если его родитель демон. Свойство Java-треда isDaemon можно переключать в любой момент до старта потока.
По сравнению с пользовательскими потоками демоны имеют меньший приоритет выполнения.
Когда все пользовательские треды завершились, JVM завершает работу. Демоны не выполняют самостоятельных задач, поэтому не препятствуют остановке, программа завершается не дожидаясь окончания их работы.
Daemon thread может быть полезен для таких действий, как инвалидация кэша, периодическая актуализация значений из внешних источников, освобождение неиспользуемых пользовательских ресурсов.
Демон в широком значении – фоновая программа. В Java потоки-демоны имеют схожий смысл: это потоки для фоновых действий по обслуживанию основных потоков. Потоки не-демоны называются пользовательскими (user thread).
Тред создается демоном, если его родитель демон. Свойство Java-треда isDaemon можно переключать в любой момент до старта потока.
По сравнению с пользовательскими потоками демоны имеют меньший приоритет выполнения.
Когда все пользовательские треды завершились, JVM завершает работу. Демоны не выполняют самостоятельных задач, поэтому не препятствуют остановке, программа завершается не дожидаясь окончания их работы.
Daemon thread может быть полезен для таких действий, как инвалидация кэша, периодическая актуализация значений из внешних источников, освобождение неиспользуемых пользовательских ресурсов.
👍11🔥3
Как эффективно использовать самый популярный фреймворк в Java-мире для профессиональной разработки приложений?
📆 Узнайте на открытом вебинаре 10 октября в 20:00 мск.
Где мы разберем:
- что такое Spring Cloud и для чего он нужен;
- из каких основных компонентов состоит Spring Cloud;
- как использовать ключевые функции Spring Cloud для разработки.
Спикер Сергей Петрелевич — опытный Java/Kotlin-разработчик и преподаватель.
Встречаемся в преддверии старта курса «Java Developer. Professional». Все участники вебинара получат специальную цену на обучение!
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥰4👍2🔥2
Зачем используются thread local переменные?
Класс ThreadLocal представляет хранилище тред-локальных переменных. По способу использования он похож на обычную обертку над значением, с методами get(), set() и remove() для доступа к нему, и дополнительным фабричным методом ThreadLocal.withInitial(), устанавливающим значение по-умолчанию.
Отличие тред-локальной переменной от обычной в том, что ThreadLocal хранит отдельную независимую копию значения для каждого ее использующего потока. Работа с такой переменной потокобезопасна.
Проще говоря, объект класса ThreadLocal хранит внутри не одно значение, а как бы хэш-таблицу поток➝значение, и при использовании обращается к значению для текущего потока.
Первый, самый очевидный вариант использования – данные, относящиеся непосредственно к треду, определенный пользователем «контекст потока». На скриншоте ниже пример такого использования: ThreadId.get() вернет порядковый номер текущего треда.
Другой случай, с которым локальная переменная потока может помочь – кэширование read-only данных в многопоточной среде без дорогостоящей синхронизации.
Помимо обычного ThreadLocal, в стандартной библиотеке присутствует его расширение InheritableThreadLocal. Этот класс «наследует» значение – изначально берет его для потока, являющегося родителем текущего.
Класс ThreadLocal представляет хранилище тред-локальных переменных. По способу использования он похож на обычную обертку над значением, с методами get(), set() и remove() для доступа к нему, и дополнительным фабричным методом ThreadLocal.withInitial(), устанавливающим значение по-умолчанию.
Отличие тред-локальной переменной от обычной в том, что ThreadLocal хранит отдельную независимую копию значения для каждого ее использующего потока. Работа с такой переменной потокобезопасна.
Проще говоря, объект класса ThreadLocal хранит внутри не одно значение, а как бы хэш-таблицу поток➝значение, и при использовании обращается к значению для текущего потока.
Первый, самый очевидный вариант использования – данные, относящиеся непосредственно к треду, определенный пользователем «контекст потока». На скриншоте ниже пример такого использования: ThreadId.get() вернет порядковый номер текущего треда.
Другой случай, с которым локальная переменная потока может помочь – кэширование read-only данных в многопоточной среде без дорогостоящей синхронизации.
Помимо обычного ThreadLocal, в стандартной библиотеке присутствует его расширение InheritableThreadLocal. Этот класс «наследует» значение – изначально берет его для потока, являющегося родителем текущего.
👍14🔥2❤1
Kafka, Docker, Spring Cloud, CI/CD, Kubernetes, Prometheus, Grafana, ELK, Микросервисная архитектура (Discovery, API Gateway, Config, Circuit Breaker и т.д.), Spring Boot 3, JWT, Redis, OpenApi, Mockito, Testcontainers
1) Боевой проект
2) Свои стенды со всей инфраструктурой
3) Команда профессионалов с опытом по 15 лет в java
4) 100% рабочий процесс в команде
Статистика:
1) 72% ребят получили как минимум 1 офер на мидла до окончания курса
2) Есть команды в которых этот показатель был 100%
3) В последнем выпуске Влад(без коммерческого опыта) сделал рекорд и получил 7 оферов до конца курса, самый большой на 250к
4) 36% ребят в текущем наборе это практикующие Java разработчики, которые хотят освоить современный стек
5) 64% соответственно это ребята, которые прошли курсы, но не уверенны в себе или не знают микры
Отзывы в плейлисте: https://www.youtube.com/watch?v=BSh0jK2GxqU&list=PLt91xr-Pp57QsW6CLBAosBjwc23kF6mW3
✅ Главный отзыв после курса - я стал уверенным программистом, не боюсь собесов и не боюсь испыталки!
Подробнее здесь: https://javaguru.by/developer
Промокод: JAVAGURU_TG
Действует до 08.10.2024
Кому интересно пишите мне: @AndreiMentorJava
Привет, Андрей, интересен практикум! JAVAGURU_TG Как понять или подхожу по уровню для практикума?
1) Писали учебные проекты на spring boot
2) Созвониться со мной (Дам обратную связь, что надо подтянуть или наоборот, если уже нет смысла курс проходить)
Буду рад пообщаться!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6😁4🔥3🌚2😱1
Как выполнить две задачи параллельно?
Простейший, путь – явно создать два объекта типа Thread, передать им инстансы Runnable, с нужными задачами в реализации их методов run, и запустить вызвав thread.start(). Если в основном потоке нужно дождаться завершения задач – после start() вызывается метод thread.join(). Исполнение зависнет на вызове этого метода до тех пор, пока тред не закончит свою задачу и не умрет. Вся работа задач с внешними данными должна быть синхронизирована.
Такое ручное создание тредов полезно в учебных целях, но считается плохой практикой в промышленном коде: само создание – дорогостоящая операция, а большое количество случайно созданных потоков может приводить к проблеме голодания (starvation) потоков.
В качестве продвинутой альтернативы используются пуллы потоков – реализации интерфейса ExecutorService. Такие сервисы создаются статическими фабричными методами класса Executors. Они умеют принимать задачи в виде Runnable- или Callable-объектов на заранее созданном наборе потоков (собственно, пулле).
Кроме самого пулла, экземпляры ExecutorService содержат фабрику потоков («инструкцию» как создать тред при необходимости), и коллекцию-очередь задач на исполнение.
В ответ на передачу на исполнение Runnable или Callable, сервис возвращает связанный с ним объект типа Future – хранилище, которое будет заполнено результатом выполнения задачи в будущем. Даже если никакого результата не ожидается, Future поможет дождаться момента завершения обработки задачи.
В Android для асинхронного выполнения используется похожая сущность – Looper.
Простейший, путь – явно создать два объекта типа Thread, передать им инстансы Runnable, с нужными задачами в реализации их методов run, и запустить вызвав thread.start(). Если в основном потоке нужно дождаться завершения задач – после start() вызывается метод thread.join(). Исполнение зависнет на вызове этого метода до тех пор, пока тред не закончит свою задачу и не умрет. Вся работа задач с внешними данными должна быть синхронизирована.
Такое ручное создание тредов полезно в учебных целях, но считается плохой практикой в промышленном коде: само создание – дорогостоящая операция, а большое количество случайно созданных потоков может приводить к проблеме голодания (starvation) потоков.
В качестве продвинутой альтернативы используются пуллы потоков – реализации интерфейса ExecutorService. Такие сервисы создаются статическими фабричными методами класса Executors. Они умеют принимать задачи в виде Runnable- или Callable-объектов на заранее созданном наборе потоков (собственно, пулле).
Кроме самого пулла, экземпляры ExecutorService содержат фабрику потоков («инструкцию» как создать тред при необходимости), и коллекцию-очередь задач на исполнение.
В ответ на передачу на исполнение Runnable или Callable, сервис возвращает связанный с ним объект типа Future – хранилище, которое будет заполнено результатом выполнения задачи в будущем. Даже если никакого результата не ожидается, Future поможет дождаться момента завершения обработки задачи.
В Android для асинхронного выполнения используется похожая сущность – Looper.
👍17🔥3👏2
Что такое абстрактные классы?
Абстрактные классы — это классы, которые не могут быть инстанциированы напрямую, то есть нельзя создать объект абстрактного класса при помощи оператора new. Они предназначены для обеспечения базовой структуры и функциональности для других классов, которые наследуются от них. Абстрактные классы представляют собой в некотором роде «заготовки» для подклассов, указывая на общие атрибуты и методы, которые они должны реализовать.
@javatasks #java
Абстрактные классы — это классы, которые не могут быть инстанциированы напрямую, то есть нельзя создать объект абстрактного класса при помощи оператора new. Они предназначены для обеспечения базовой структуры и функциональности для других классов, которые наследуются от них. Абстрактные классы представляют собой в некотором роде «заготовки» для подклассов, указывая на общие атрибуты и методы, которые они должны реализовать.
@javatasks #java
🔥17👍11❤3
Что происходит если не обработать исключение?
Если не было предпринято дополнительных действий, в этой ситуации нет никаких хитростей. Всё приложение, и даже метод main(), выполняется в потоках. Поток, в котором было выброшено и не обработано исключение, остановится, и распечатает стектрейс в вывод System.err. Если это был последний пользовательский поток, приложение начнет завершение работы.
Для изменения логики обработки непойманных исключений в Java существует функциональный интерфейс Thread.UncaughtExceptionHandler.
Обработчик упущенных исключений может быть установлен (в порядке возрастания приоритета):
• глобально на всё приложение, статическим методом Thread.setDefaultUncaughtExceptionHandler();
• для группы потоков, переопределением метода uncaughtException() в реализации объекта подкласса ThreadGroup (т.к. ThreadGroup сам является наследником UncaughtExceptionHandler);
• для отдельного потока, методом setUncaughtExceptionHandler().
Естественно, установка нестандартного обработчика не имеет обратной силы. Используя его, нужно убедиться, что он установлен достаточно рано, до выброса какого-либо исключения.
Хорошей практикой считается обрабатывать исключение настолько близко к месту его выброса, насколько возможно. Следовательно, использование глобальных обработчиков – самый плохой вариант.
Так же как в случае различных финализаций, несмотря на все её недостатки, глобальная обработка иногда лучше, чем ничего. Она может, например, дать последний шанс освободить внешние ресурсы, или уведомить о некорректной работе программы более эффективно, чем через логи.
Когда код с исключением выполняет ExecutorService, мы не имеем прямого доступа к объектам потока. Но в этом случае результатом выполнения будет объект типа Future. Такой отложенный объект при попытке прочитать значение перевыбросит полученное исключение, завернув его в ExecutionException. Новое исключение-обертка уже пойдет по обычному пути обработки текущего потока. Исключение как бы перекочует из внутреннего потока пулла во внешний, который использует этот пулл.
Если же пользовательский код не станет дожидаться результатов, исключение будет потеряно, не оставив даже стектрейса в потоке вывода. Для предотвращения такой ситуации стоит снабдить поток обработчиком сразу после создания, определив для сервиса собственную ThreadFactory.
Обычно, если фреймворк скрывает от пользователя детали работы с потоками, он также скрывает и детали работы с исключениями, оставляя свой специальный способ назначить обработчик. И этот специальный обработчик – более специфичный, а значит более правильный подход, чем стандартная глобальная обработка исключений Java. Так, например, в Spring MVC применяется аннотация @ExceptionHandler.
Если не было предпринято дополнительных действий, в этой ситуации нет никаких хитростей. Всё приложение, и даже метод main(), выполняется в потоках. Поток, в котором было выброшено и не обработано исключение, остановится, и распечатает стектрейс в вывод System.err. Если это был последний пользовательский поток, приложение начнет завершение работы.
Для изменения логики обработки непойманных исключений в Java существует функциональный интерфейс Thread.UncaughtExceptionHandler.
Обработчик упущенных исключений может быть установлен (в порядке возрастания приоритета):
• глобально на всё приложение, статическим методом Thread.setDefaultUncaughtExceptionHandler();
• для группы потоков, переопределением метода uncaughtException() в реализации объекта подкласса ThreadGroup (т.к. ThreadGroup сам является наследником UncaughtExceptionHandler);
• для отдельного потока, методом setUncaughtExceptionHandler().
Естественно, установка нестандартного обработчика не имеет обратной силы. Используя его, нужно убедиться, что он установлен достаточно рано, до выброса какого-либо исключения.
Хорошей практикой считается обрабатывать исключение настолько близко к месту его выброса, насколько возможно. Следовательно, использование глобальных обработчиков – самый плохой вариант.
Так же как в случае различных финализаций, несмотря на все её недостатки, глобальная обработка иногда лучше, чем ничего. Она может, например, дать последний шанс освободить внешние ресурсы, или уведомить о некорректной работе программы более эффективно, чем через логи.
Когда код с исключением выполняет ExecutorService, мы не имеем прямого доступа к объектам потока. Но в этом случае результатом выполнения будет объект типа Future. Такой отложенный объект при попытке прочитать значение перевыбросит полученное исключение, завернув его в ExecutionException. Новое исключение-обертка уже пойдет по обычному пути обработки текущего потока. Исключение как бы перекочует из внутреннего потока пулла во внешний, который использует этот пулл.
Если же пользовательский код не станет дожидаться результатов, исключение будет потеряно, не оставив даже стектрейса в потоке вывода. Для предотвращения такой ситуации стоит снабдить поток обработчиком сразу после создания, определив для сервиса собственную ThreadFactory.
Обычно, если фреймворк скрывает от пользователя детали работы с потоками, он также скрывает и детали работы с исключениями, оставляя свой специальный способ назначить обработчик. И этот специальный обработчик – более специфичный, а значит более правильный подход, чем стандартная глобальная обработка исключений Java. Так, например, в Spring MVC применяется аннотация @ExceptionHandler.
👍16🔥3
Тестовое собеседование на Middle Java-разработчика в среду
Заходи завтра, 9 октября в 19:00 по мск на открытое онлайн-собеседование от ШОРТКАТ, чтобы узнать:
Чего ждут от кандидатов на Middle позиции в Java-разработке
Какие вопросы задают на интервью и зачем
Как подготовиться к собесу,
чтобы получить оффер
Интервью проведёт Роман Половинцев, ex. TeamLead в Сбере.
Чтобы записаться на эфир, переходи в бот → @shortcut_sh_bot
Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqxFW2NE
Заходи завтра, 9 октября в 19:00 по мск на открытое онлайн-собеседование от ШОРТКАТ, чтобы узнать:
Чего ждут от кандидатов на Middle позиции в Java-разработке
Какие вопросы задают на интервью и зачем
Как подготовиться к собесу,
чтобы получить оффер
Интервью проведёт Роман Половинцев, ex. TeamLead в Сбере.
Чтобы записаться на эфир, переходи в бот → @shortcut_sh_bot
Реклама. ООО "ШОРТКАТ", ИНН: 9731139396, erid: 2VtzqxFW2NE
👍4🔥3
Чем отличается блокирующее чтение от неблокирующего?
В контексте Java речь в этом вопросе идет о блокирующем/неблокирующем чтении из потоков данных.
Классы блокирующего чтения находятся в пакете java.io. Вы наверняка много раз сталкивались с ними, работая с файлами и консольным вводом-выводом (классы Reader, IOException, InputStream). При блокирующем чтении тред останавливается, пока не получит из потока необходимые данные. Для этих самых распространенных случаев использование неблокирующего чтения не несет пользы, потому что сама запись пользователем консоли и жестким диском будет последовательной.
Чтение данных из сетевого подключения – другое дело. Обычно программа обрабатывает данные быстрее, чем работает сеть. Возникают паузы, в которые поток блокирующего чтения стоит в ожидании, не принося пользы. К тому же серверное приложение работает со многими параллельными подключениями.
Блокирующее чтение можно распараллеливать на потоки, читая в пулле. Но делать это нужно вручную, а количество одновременных подключений будет всё ещё ограничено количеством потоков-обработчиков, потоки буду всё ещё останавливаться без дела.
Для случаев, когда в вашем приложении ожидается большое количество подключений, был добавлен пакет стандартной библиотеки java.nio. С помощью NIO один тред может обслуживать несколько сетевых соединений одновременно, и переключаться между ними не теряя времени на ожидание данных.
IO использует потоки. данные приходят последовательно, и сами нигде не сохраняются. Если вы не обеспечили буферизацию вручную, нет возможности откатиться назад и прочитать уже пришедшие данные еще раз.
NIO сразу читает данные в буфер. Вы можете перемещаться по этому буферу перечитывая уже прочитанную ранее информацию. Плата за это – необходимость вручную следить, что буфер заполнен достаточным объемом данных для обработки, и что он не переполнился.
В этой статье приводится показательная аналогия. Блокирующее чтение – это телефонный разговор, неблокирующее – переписка в чате. Делая телефонный звонок, вы ждете пока собеседник ответит, можете «обрабатывать» только один звонок одновременно, получаете ответы сразу и не можете переслушать услышанный но забытый ответ. В мессенджере вы ведете несколько чатов одновременно, обращаетесь к истории переписки, но ответы на ваши сообщения приходят не всегда сразу, а порядок их получения неоднозначен.
В контексте Java речь в этом вопросе идет о блокирующем/неблокирующем чтении из потоков данных.
Классы блокирующего чтения находятся в пакете java.io. Вы наверняка много раз сталкивались с ними, работая с файлами и консольным вводом-выводом (классы Reader, IOException, InputStream). При блокирующем чтении тред останавливается, пока не получит из потока необходимые данные. Для этих самых распространенных случаев использование неблокирующего чтения не несет пользы, потому что сама запись пользователем консоли и жестким диском будет последовательной.
Чтение данных из сетевого подключения – другое дело. Обычно программа обрабатывает данные быстрее, чем работает сеть. Возникают паузы, в которые поток блокирующего чтения стоит в ожидании, не принося пользы. К тому же серверное приложение работает со многими параллельными подключениями.
Блокирующее чтение можно распараллеливать на потоки, читая в пулле. Но делать это нужно вручную, а количество одновременных подключений будет всё ещё ограничено количеством потоков-обработчиков, потоки буду всё ещё останавливаться без дела.
Для случаев, когда в вашем приложении ожидается большое количество подключений, был добавлен пакет стандартной библиотеки java.nio. С помощью NIO один тред может обслуживать несколько сетевых соединений одновременно, и переключаться между ними не теряя времени на ожидание данных.
IO использует потоки. данные приходят последовательно, и сами нигде не сохраняются. Если вы не обеспечили буферизацию вручную, нет возможности откатиться назад и прочитать уже пришедшие данные еще раз.
NIO сразу читает данные в буфер. Вы можете перемещаться по этому буферу перечитывая уже прочитанную ранее информацию. Плата за это – необходимость вручную следить, что буфер заполнен достаточным объемом данных для обработки, и что он не переполнился.
В этой статье приводится показательная аналогия. Блокирующее чтение – это телефонный разговор, неблокирующее – переписка в чате. Делая телефонный звонок, вы ждете пока собеседник ответит, можете «обрабатывать» только один звонок одновременно, получаете ответы сразу и не можете переслушать услышанный но забытый ответ. В мессенджере вы ведете несколько чатов одновременно, обращаетесь к истории переписки, но ответы на ваши сообщения приходят не всегда сразу, а порядок их получения неоднозначен.
👍19
Приглашаем на открытый урок, где мы разберем:
🗓 10 октября в 20:00 МСК
🆓 Бесплатно. Урок в рамках старта курса «Java Developer. Professional»
🔗 Ссылка на регистрацию : https://vk.cc/cCcwoh
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5❤2🔥2
@javatasks #java
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍19🔥3❤2