@levinzhang
2022-01-24T22:59:40.000000Z
字数 5217
阅读 534
本文介绍了一些具有特殊用途,但依然不为大家所熟知的Java新特性,希望读者能够通过本文更全面地了解Java语言的新功能。
本文最初发表于Piotr Mińkowski的个人站点Medium网站,经作者授权,由InfoQ中文站翻译分享。
在本文中,你将会了解到一些有用的Java特性,这些特性可能你之前没有听说过。这是我最近在阅读关于Java的文章时,才发现和整理的私人特性清单。我不会把重点放到语言方面,而是会放到API方面。
你喜欢Java,想了解它最新的特性吗?如果是的话,你可以阅读我关于Java 8之后新特性的文章。接下来,在本文中你将会了解到八个不为大家熟知但是非常有用的特性。那我们开始吧!
我们都知道,在Java中有类型众多的集合。那么你听说过DelayQueue
吗?它是一个特殊类型的Java集合,允许我们根据元素的延迟时间对其进行排序。坦白来讲,这是一个非常有意思的类。尽管DelayQueue
类是Java集合的成员之一,但是它位于java.util.concurrent
包中。它实现了BlockingQueue
接口。只有当元素的时间过期时,才能从队列中取出。
要使用这个集合,首先,我们的类需要实现Delayed
接口的getDelay
方法。当然,它不一定必须是类,也可以是Java Record。
public record DelayedEvent(long startTime, String msg) implements Delayed {
public long getDelay(TimeUnit unit) {
long diff = startTime - System.currentTimeMillis();
return unit.convert(diff, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
public int compareTo(Delayed o) {
return (int) (this.startTime - ((DelayedEvent) o).startTime);
}
}
假设我们想要把元素延迟10秒钟,那么我们只需要在DelayedEvent
类上将时间设置成当前时间加上10秒钟即可。
final DelayQueue<DelayedEvent> delayQueue = new DelayQueue<>();
final long timeFirst = System.currentTimeMillis() + 10000;
delayQueue.offer(new DelayedEvent(timeFirst, "1"));
log.info("Done");
log.info(delayQueue.take().msg());
对于上面的代码,我们能够看到什么输出呢?如下所示。
好吧,我承认这个Java特性对于你们中的大多数人来讲并没有太大的用处,但是,我对这个特性情有独钟……Java 8对时间处理API做了很多的改进。从这个版本的Java开始,在大多数情况下,我们都不需要任何额外的库来处理时间了,比如Joda Time。你可能想象不到,从Java 16开始,我们甚至可以使用标准的格式化器来表达一天中的时段,也就是“in the morning”或者“in the afternoon”。这是一个新的格式模式,叫做B
。
String s = DateTimeFormatter
.ofPattern("B")
.format(LocalDateTime.now());
System.out.println(s);
如下是我运行的结果。当然,你的结果可能会因时间不同而有所差异。
好,稍等……现在,你可能会问这个格式为什么叫做B
。事实上,对于这种类型的格式来讲,它不是最直观的名字。但也许下面的表格能够解决我们所有的疑惑。它是DateTimeFormatter
能够处理的模式字符和符号的片段。我猜想,B是第一个空闲出来的字母。当然,我可能是错的。
我认为,Java Concurrent是最有趣的Java包之一。同时,它也是一个不太为开发者所熟知的包,当开发人员主要使用web框架的时候更是如此。我们有多少人曾经在Java中使用过锁呢?锁是一种比synchronized
块更灵活的线程同步机制。从Java 8开始,我们可以使用一种叫做StampedLock
的新锁。StampedLock
是ReadWriteLock
的一个替代方案。它允许对读操作进行乐观的锁定。而且,它的性能比ReentrantReadWriteLock
更好。
假设我们有两个线程。第一个线程更新一个余额,而第二个线程则读取余额的当前值。为了更新余额,我们当然需要先读取其当前值。在这里,我们需要某种同步机制,假设第一个线程在同一时间内多次运行。第二个线程阐述了如何使用乐观锁来进行读取操作。
StampedLock lock = new StampedLock();
Balance b = new Balance(10000);
Runnable w = () -> {
long stamp = lock.writeLock();
b.setAmount(b.getAmount() + 1000);
System.out.println("Write: " + b.getAmount());
lock.unlockWrite(stamp);
};
Runnable r = () -> {
long stamp = lock.tryOptimisticRead();
if (!lock.validate(stamp)) {
stamp = lock.readLock();
try {
System.out.println("Read: " + b.getAmount());
} finally {
lock.unlockRead(stamp);
}
} else {
System.out.println("Optimistic read fails");
}
};
现在,我们同时运行这两个线程50次。它的结果应该是符合预期的,最终的余额是60000
。
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10);
for (int i = 0; i < 50; i++) {
executor.submit(w);
executor.submit(r);
}
在Java Concurrent包中,有意思的并不仅仅有锁,另外一个很有意思的东西是并发累加器(concurrent accumulator)。我们也有并发的加法器(concurrent adder),但它们的功能非常类似。LongAccumulator
(我们也有DoubleAccumulator
)会使用一个提供给它的函数更新一个值。在很多场景下,它能让我们实现无锁的算法。当多个线程更新一个共同的值的时候,它通常会比AtomicLong
更合适。
我们看一下它是如何运行的。要创建它,我们需要在构造函数中设置两个参数。第一个参数是一个用于计算累加结果的函数。通常情况下,我们会使用sum
方法。第二个参数表示累积器的初始值。
现在,让我们创建一个初始值为10000
的LongAccumulator
,然后从多个线程调用accumulate()
方法。最后的结果是什么呢?如果你回想一下的话,我们做的事情和上一节完全一样,但这一次没有任何锁。
LongAccumulator balance = new LongAccumulator(Long::sum, 10000L);
Runnable w = () -> balance.accumulate(1000L);
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(50);
for (int i = 0; i < 50; i++) {
executor.submit(w);
}
executor.shutdown();
if (executor.awaitTermination(1000L, TimeUnit.MILLISECONDS))
System.out.println("Balance: " + balance.get());
assert balance.get() == 60000L;
关于这个特性并没有什么大的故事。有时我们需要在十六进制的字符串、字节或字符之间进行转换。从Java 17开始,我们可以使用HexFormat
类实现这一点。只要创建一个HexFormat
的实例,然后就可以将输入的byte
数组等格式化为十六进制字符串。你还可以将输入的十六进制字符串解析为字节数组,如下所示。
HexFormat format = HexFormat.of();
byte[] input = new byte[] {127, 0, -50, 105};
String hex = format.formatHex(input);
System.out.println(hex);
byte[] output = format.parseHex(hex);
assert Arrays.compare(input, output) == 0;
假设我们想在排序的数组中插入一个新的元素。如果数组中已经包含该元素的话,Arrays.binarySearch()会返回该搜索键的索引,否则,它返回一个插入点,我们可以用它来计算新键的索引:-(insertion point)-1
。此外,在Java中,binarySearch
方法是在一个有序数组中查找元素的最简单和最有效的方法。
让我们考虑下面的例子。我们有一个输入的数组,其中有四个元素,按升序排列。我们想在这个数组中插入数字3
,下面的代码展示了如何计算插入点的索引。
int[] t = new int[] {1, 2, 4, 5};
int x = Arrays.binarySearch(t, 3);
assert ~x == 2;
如果我们需要对bit数组进行一些操作该怎么办呢?你是不是会使用boolean[]
来实现呢?其实,有一种更有效、更节省内存的方法来实现。这就是BitSet
类。BitSet
类允许我们存储和操作bit的数组。与boolean[]
相比,它消耗的内存要少8倍。我们可以对数组进行逻辑操作,例如:and
、or
、xor
。
比方说,有两个bit的数组,我们想对它们执行xor
操作。为了做到这一点,我们需要创建两个BitSet
的实例,并在实例中插入样例元素,如下所示。最后,对其中一个BitSet
实例调用xor
方法,并将第二个BitSet
实例作为参数。
BitSet bs1 = new BitSet();
bs1.set(0);
bs1.set(2);
bs1.set(4);
System.out.println("bs1 : " + bs1);
BitSet bs2 = new BitSet();
bs2.set(1);
bs2.set(2);
bs2.set(3);
System.out.println("bs2 : " + bs2);
bs2.xor(bs1);
System.out.println("xor: " + bs2);
如下是运行上述代码的结果:
最后,我们介绍本文最后一个有趣的Java特性。和其他一些样例一样,它也是Java Concurrent包的元素,被称为Phaser
。它与更知名的CountDownLatch
相当相似。然而,它提供了一些额外的功能。它允许我们设置在继续执行之前需要等待的线程的动态数量。在Phaser
中,已定义数量的线程需要在进入下一步执行之前在屏障上等待。得益于此,我们可以协调多个阶段的执行。
在下面的例子中,我们设置了一个具有50个线程的屏障,在进入下一个执行阶段之前,需要到达该屏障。然后,我们创建一个线程,在Phaser
实例上调用arriveAndAwaitAdvance()
方法。它会一直阻塞线程,直到所有的50个线程都到达屏障。然后,它进入phase-1
,同样会再次调用arriveAndAwaitAdvance()
方法。
Phaser phaser = new Phaser(50);
Runnable r = () -> {
System.out.println("phase-0");
phaser.arriveAndAwaitAdvance();
System.out.println("phase-1");
phaser.arriveAndAwaitAdvance();
System.out.println("phase-2");
phaser.arriveAndDeregister();
};
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(50);
for (int i = 0; i < 50; i++) {
executor.submit(r);
}
如下是执行上述代码的结果: