标签：os ar 使用 java strong sp 数据 div on
这篇记录一下保证并发安全性的策略之——不变性。
(注意：是Immutable，不是Invariant!)
将一连串行为组织为一个原子操作以保证不变性条件，或者使用同步机制保证可见性，以防止读到失效数据或者对象变为不一致状态，这些问题都是因为共享了可变的数据。
如果我们能保证数据不可变，则这些复杂的问题就自然不用去考虑了。
不可变对象一定是线程安全的。
说简单也简单，不可变对象只有一种状态，且由构造器控制。
因此，判断不可变对象的状态变得特别简单。
当我们共享一个可变对象，其状态的改变行为都是难以预料的，尤其是作为参数传给了可覆盖的方法时，更糟糕的是这些client代码都可以保留该对象的引用，也就是说状态改变的时机也同样难以预料。
相对于可变对象的共享，不可变对象的共享则简单很多，而且几乎不用考虑弄一个快照。
于是我们现在有了一个新的问题：如何让状态不可变?
对于"不可变"这一说法无论是JLS还是什么地方都没有明确的定义，但不可变绝对不仅仅是加个final修饰那么简单，比如final修饰的field引用的是一个可变对象，而final保证的仅仅是引用的指向不会发生变化。
没错，不可变对象和不可变的对象引用是两码事。
对于如何构建一个不可变对象，我们有三个条件（虽然说是"条件"，但并不是那么硬性的，可以算是某种建议）：
1.对象创建后保证状态不可变
2.对象的所有field都是final
3.创建期间没有逸出自身引用，保证对象的创建正确。
关于上面三条，这里举一个例子：
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public final class ThreeStooges { private final Set<String> stooges = new HashSet<String>(); public ThreeStooges() { stooges.add("Moe"); stooges.add("Larry"); stooges.add("Curly"); } public boolean isStooge(String name) { return stooges.contains(name); } public String getStoogeNames() { List<String> stooges = new Vector<String>(); stooges.add("Moe"); stooges.add("Larry"); stooges.add("Curly"); return stooges.toString(); }} |
让我们检查一下是否满足三个条件：
1.对象创建后保证状态不可变，是否有变化? 我们首先是用private修饰了stooges，接着提供的两个公有方法中第一个方法是返回boolean而第二个方法getStoogeNames中我们重新创建了一个stooges且保证相同的逻辑而不是直接引用stooges field。
2.对象的所有field都是final，很明显，我们用了final进行描述以防止对象状态在对象生命周期内改变其引用。
3.创建期间没有逸出自身引用，在stooges声明时我们就指定了引用，并在构造函数中将其初始化，不会有外来方法可以引用到该状态并将其改编。
不得不说这个final修饰是关键。
通常我们对final关键字最直观的印象是，如果一个用final修饰的对象引用的指向是不会改变的（发现这话怎么说都很难表达清楚，但是你懂的），但即使引用了可变的实例，就判断状态而言，加了final就可以简化不少，分析基本不可变的对象总比分析完全可变的对象来得容易多了吧....
而final和synchronized关键字那样也有多个语义，就是——能确保初始化过程的安全性，从而可以自由共享，不需要进行同步处理（这个同步处理不包括可见性）。
下面是一段用final（更确切地说应该是不可变性）保证了操作原子性（以保证可变性条件）一段例子。
某个Servlet接收参数后将参数传入factor方法对其进行运算并将结果进行响应。
假设这个factor方法非常耗时，于是我们想出了一个方法暂时缓解这一状况，即下一次请求的参数和上一次请求的参数相同则响应缓存中的结果。
也就是说每一次请求时我们多了一个步骤，也就是需要判断请求的数字是否和缓存中的一样，如果不同则重新计算，而这一段并不是原子操作，并发出现时会出现破坏可变性条件的情况。
而为了应对这个问题，我们可以将这一部分用synchronized保证其原子性，但这里使用另一种方式，使用不可变对象：
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public class OneValueCache { private final BigInteger lastNumber; private final BigInteger[] lastFactors; public OneValueCache(BigInteger i, BigInteger[] factors) { lastNumber = i; lastFactors = Arrays.copyOf(factors, factors.length); } public BigInteger[] getFactors(BigInteger i) { if (lastNumber == null || !lastNumber.equals(i)) return null; else return Arrays.copyOf(lastFactors, lastFactors.length); }} |
这个不可变对象是如何设计的?
首先我们保证了所有状态用final进行修饰并在唯一的构造器中进行初始化，注意构造器中对lastFactors进行初始化的那一段，我们用Arrays.copyOf保证了其正确构造，也就是防止逸出。
然后是唯一一个公有方法，这个方法要返回的正是我们计算好的factors，但我们不能直接返回factors，也是为了防止逸出，我们使用了Arrays.copyOf。
下面是使用缓存的Servlet，整个对象只有一个field就是cache，我们用volatile修饰以保证并发时的可见性，即线程A改变了引用时线程B可以立即看到新的缓存。
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public class VolatileCachedFactorizer extends GenericServlet implements Servlet { private volatile OneValueCache cache = new OneValueCache(null, null); public void service(ServletRequest req, ServletResponse resp) { BigInteger i = extractFromRequest(req); BigInteger[] factors = cache.getFactors(i); if (factors == null) { factors = factor(i); cache = new OneValueCache(i, factors); } encodeIntoResponse(resp, factors); } void encodeIntoResponse(ServletResponse resp, BigInteger[] factors) { } BigInteger extractFromRequest(ServletRequest req) { return new BigInteger("7"); } BigInteger[] factor(BigInteger i) { return new BigInteger[]{i}; }}
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标签：os ar 使用 java strong sp 数据 div on
原文地址：http://www.cnblogs.com/alvez/p/4041395.html
