Как разбить строку на слова?

StringTokenizer – специально предназначенный для этого класс стандартной библиотеки Java. Ему нужно задать разделители, по ним строка будет разделена на «токены». Это устаревший класс, он остается в библиотеке только для обратной совместимости.

Вместо него рекомендуется использовать метод String.split(). Метод принимает строку с регулярным выражением, и опциональный лимит токенов. Реализация особенно оптимизирована для односимвольного разделителя. Но следует помнить, что даже если символ один, это всё ещё регулярное выражение – спецсимвол должен экранироваться.

Другой подходящий метод – Pattern.split(). Он, наоборот, вызывается у регулярного выражения, а принимает целевую строку. В этот же метод делегируется и выполнение String.split(). Этот способ предпочтительнее, когда в регулярном выражении больше одного символа, а скомпилированный паттерн применяется повторно.

Java Guru🤓 #java

Как прочитать InputStream в строку?

Обычно строковые данные извне попадают в программу именно в виде потока. Потоком читаются файлы, сетевые данные из сокета, пользовательский ввод. Если есть такая возможность, лучше избегать сохранения потоковых данных в память, и обрабатывать их также в потоке. Например, когда из большого xml-файла необходимо достать один определенный элемент, имеет смысл выбрать потоковый xml-парсер.

В общем виде все решения выглядят так. Заводится буфер – массив символов. Поток направляется в этот буфер. По заполнению данные из массива присоединяются в хвост строки-результата.

Простой способ – использовать трюк со сканером. Вообще класс Scanner читает из потока подстроки, разделенные указанным символом. Когда нужно прочитать всю строку сразу, в качестве разделителя устанавливается "\\A" – спецсимвол «начало строки». Это решение просто в реализации, но имеет проблемы. Размер внутреннего буфера фиксирован (1024 символа), а логика поиска разделителя плохо влияет на производительность.

Хорошее решение для продакшна – читать в собственный массив-буфер непосредственно методом InputStream.read, либо обернув поток в InputStreamReader. Данные из буфера затем переправляются в строку через StringBuilder или ByteArrayOutputStream. За готовой реализацией можно обратиться в библиотеки Apache Commons IO и Google Guava. Полный код реализации и сравнение производительности описаны на stackoverflow.

На интервью этот вопрос часто возникает как часть практической задачи, для консольного ввода-вывода. Поэтому, если вы идете на собеседование со своим компьютером, и неуверенно владеете классами работы с потоками, стоит заранее подготовить шпаргалку с кодом.

Java Guru🤓 #java

Как настроить сложные маршруты сообщений за 10 минут?

Научитесь управлять потоком данных так, чтобы даже самые запутанные сценарии работали как часы!

Приглашаем на открытый урок «RabbitMQ. Как заставить сообщения летать по сложным маршрутам» посвященный курсу «RabbitMQ для разработчиков и администраторов»

✅ Практика: Участники научатся настраивать сложные маршруты сообщений за 10 минут, избегать типичных ловушек и получат готовые шаблоны для своих проектов

👉 Регистрация на урок
https://tglink.io/3b898ad1b010?erid=2W5zFJ8xtF2

#реклама
О рекламодателе

Что такое synchronized?

Можно применять как модификатор метода, и как самостоятельный оператор с блоком кода. Выполняет код при захваченном мониторе объекта. В виде оператора объект указывается явно. В виде модификатора нестатического метода используется this, статического – .class текущего класса.

Один из основных инструментов обеспечения потокобезопасности. Одновременно выполняется не более одного блока synchronized на одном и том же объекте. Такая блокировка называется intrinsic lock или monitor lock, подробно рассматривается в Java Concurrency in Practice 2.3.1.

Блок synchronized также необходим для использования методов wait, notify, notifyAll.

Java Guru🤓 #java

Что делает volatile?

volatile – ключевое слово для работы с многопоточностью. Не то же самое, что volatile в C++, не обязано делать что-либо с кэшем процессора. Оказывает на поле объекта ровно два эффекта.

Во-первых, чтение/запись такого поля становятся атомарными. Это применение актуально только для long и double, и не на всех платформах. Для остальных типов полей это верно и так.

Второй и самый интересный эффект – пара событий запись-чтение для такого поля являются synchronization actions. Значит, между ними существует отношение happens-before. Это значит, что существует гарантия, что произошедшее в памяти до записи будет видно после чтения. То есть будут успешно прочитаны значения, записанные в другие переменные.

Для полного понимания темы рекомендуется к просмотру доклад Алексея Шипилёва и документация. Лучше всего эффект volatile иллюстрирует задача из этого доклада, которую часто и дают в качестве этого вопроса. Вопрос – что выведет данный код:

int a; int b;

// thread 1:
a = 1;
b = 2;

// thread 2:
System.out.print(b);
System.out.print(a);

Трюк в том, что помимо очевидных 21 (поток 2 отработал после 1), 00 (поток 2 отработал до 1, переменные еще не инициализированы) и 01 (поток 2 сработал между записями), может быть и неожиданные 20. Дело в том, что для операторов одного потока действует program order, он гарантирует хотя бы видимость правильной последовательности операций. Между потоками необходим «мост» из happens-before. Его даст применение модификатора volatile к переменной b, неожиданный результат 20 будет исключен.

Этот эффект используется для получения простой и дешевой адаптации программы к многопоточной среде без использования сложных и ошибкоопасных техник блокировок и синхронизаций.

Java Guru🤓 #java

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.

Java Guru🤓 #java

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.

Java Guru🤓 #java

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.

Java Guru🤓 #java

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.

Java Guru🤓 #java

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.

Java Guru🤓 #java

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.

Java Guru🤓 #java

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.

Java Guru🤓 #java

Как реализовать паттерн producer/consumer?

Шаблон producer/consumer (производитель/потребитель) – простая и базовая реализация обмена данными между несколькими потоками. Поток-производитель отправляет объекты на условную обработку, потоки-потребители асинхронно принимают и обрабатывают их.

Общий вид решения выглядит так. Продюсер отправляет объекты в специальную коллекцию – буфер. Когда потребитель освобождается, он отправляет запрос на извлечение одного объекта из буфера. Если буфер пуст, потребитель блокируется и ждет, если буфер переполнен – ждет производитель.

На практике реализовать этот паттерн можно множеством способов. Самый правильный способ для применения в бою – использовать готовую реализацию из стандартной библиотеки, объект типа BlockingQueue.

На собеседовании обычно просят реализовать паттерн с нуля. Реализация представлена на изображении. Модификатор synchronized делает так, чтобы в каждый момент времени мог выполняться только один из методов, и только одним потоком. Этого достаточно для корректной работы пока буфер не пуст и не полон. При пустом или полном буфере управление явно перебрасывается на производителя или потребителя соответственно, с помощью методов notify() и wait().

Шаблону producer/consumer посвящена глава 5.3 книги Java Concurrency in Practice.

Сильно упрощая, на основе этого паттерна работают сервисы-брокеры сообщений: Rabbit MQ, Apache ActiveMQ и другие.

Java Guru🤓 #java

Что такое ForkJoinPool?

ForkJoinPool – специальный вид ExecutorService (пулла потоков), который появился в Java с версии 7. Предназначен для выполнения рекурсивных задач.

Задача для сервиса представляется экземпляром класса ForkJoinTask. В основном используются подклассы RecursiveTask и RecursiveAction, для задач с результатом и без соответственно. Аналогично интерфейсам Callable и Runnable обычного ExecutorService.

Тело рекурсивной операции задается в реализации метода compute() задачи ForkJoinTask. Здесь же создаются новые подзадачи, и запускаются параллельно методом fork(). Чтобы дождаться завершения выполнения задачи, на каждой форкнутой подзадаче вызывается блокирующий метод join(), результат выполнения при необходимости агрегируется.

С точки зрения использования метод ForkJoinTask.join() похож на аналогичный метод класса Thread. Но в случае fork-join поток может на самом деле не заснуть, а переключиться на выполнение другой задачи. Такая стратегия называется work stealing, и позволяет эффективнее использовать ограниченное количество потоков. Это похоже на переиспользование потоков корутинах Kotlin (green threads).

Примеры практического использования ForkJoinPool.

Java Guru🤓 #java

Чем ForkJoinPool отличается от ExecutorService?

ForkJoinPool сам по себе является наследником ExecutorService. Вопрос подразумевает его отличия от обычного пула потоков – ThreadPoolExecutor.

Преимущества, которые дает work stealing по сравнению с обычным пулом:
• Сокращение расходов на переключение контекста;
• Защита от проблемы голодания потоков (thread starvation);
• Защита от дедлока для рекурсивных задач.

Как положено любому представителю ExecutorService, ForkJoinPool тоже умеет выполнять Runnable и Callable, но помимо этого работает и со специальными задачами ForkJoinTask, о которых также говорилось ранее.

Интерфейс настройки и мониторинга остается тем же, что и в классических тред-пулах.

Каждый обычный пул использует собственный набор потоков. ForkJoinPool по умолчанию использует общий пул-синглтон commonPool. Альтернативный отдельный пул всё еще можно задать в конструкторе.

ForkJoinPool сам регулирует количество запущенных потоков, достигая максимальной эффективности при заданном уровне параллелизма.

Java Guru🤓 #java

15 июля в 20:00 МСК OTUS проведёт открытый урок «Нормальная денормализация» — ключевой приём для оптимизации доступа к данным в NoSQL.

На примере Spring Data MongoDB разберём, как настраивать связи между сущностями: когда выбрать вложенные документы, а когда — ссылочные связи. Вы поймёте, как денормализация влияет на производительность запросов, расходы на память и сложность поддержки.

Урок будет полезен Java-разработчикам, backend-инженерам и архитекторам, работающим с MongoDB. Вы получите готовые шаблоны организации данных в Spring-приложениях, избежите типичных ошибок при проектировании схемы и сможете принимать обоснованные архитектурные решения.

Присоединяйтесь к уроку и получите скидку на полный курс «Разработчик на Spring Framework».

Регистрируйтесь прямо сейчас: https://vk.cc/cNzFo6

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576