longAdder

时间: 2025-04-03 12:11:01 AIGC 浏览: 51
### LongAdder 的用法与实现细节 `LongAdder` 是 Java 并发包 `java.util.concurrent.atomic` 中的一个类，旨在解决高并发场景下频繁更新共享变量时的竞争问题。它通过减少竞争来提高性能，特别适用于计数器场景。 #### 高效的设计理念 `LongAdder` 使用了一种称为 **分条累加（Striped Accumulation）** 的技术[^1]。其核心思想是将多个线程的增量操作分布到不同的内部单元上执行，从而降低锁争用的可能性。最终的结果可以通过汇总这些单元的值获得。 #### 主要方法概述 以下是 `LongAdder` 提供的一些常用方法及其功能： - **`increment()`**: 将当前值增加 1。 - **`decrement()`**: 将当前值减去 1。 - **`add(long x)`**: 增加指定数值。 - **`sum()` 或者 `longValue()`**: 返回累积计算后的总和。 需要注意的是，在多线程环境中调用 `sum()` 方法会触发一次同步的操作以确保数据一致性[^2]。 #### 实现机制剖析 为了提升效率并减少冲突，`LongAdder` 维护了一个数组结构用于存储各个独立的部分求和结果。每当某个线程尝试修改该对象时，如果发现对应槽位未被占用，则直接写入；否则采用 CAS（Compare And Swap）算法寻找新的位置记录变化量。这种策略有效缓解了传统原子类型如 AtomicLong 所面临的瓶颈问题——即当大量线程同时访问同一内存地址时产生的激烈争夺现象[^3]。 下面展示如何创建以及使用一个简单的例子: ```java import java.util.concurrent.atomic.LongAdder; public class Main { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { final int THREAD_COUNT = 10; Thread[] threads = new Thread[THREAD_COUNT]; LongAdder counter = new LongAdder(); for(int i=0;i<THREAD_COUNT;i++) { threads[i]=new Thread(()->{ for(int j=0;j<1000;j++) { counter.increment(); } }); threads[i].start(); } for(Thread t : threads){ t.join(); // wait until all thread finish their job. } System.out.println("Total count:"+counter.sum()); } } ``` 上述程序展示了利用 `LongAdder` 来统计来自不同线程贡献次数的方式，并验证最后得到总数是否正确无误。 #### 性能对比分析 相较于传统的 `AtomicLong`, 在极高频率读写的条件下，由于引入了额外的空间开销换取时间上的优化，因此可以观察到显著优于前者的表现特性。然而对于低负载或者单一线程应用场合来说，可能并不会体现出明显优势甚至稍逊一筹因为存在初始化成本等因素影响。 ---
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Java并发包(java.util.concurrent)常用类及使用场景 1、locks包中的锁（如ReentrantLock等），提供更灵活的锁机制，替代 synchronized。 ● ReentrantLock 可重入锁，支持公平锁和非公平锁，可中断、可限时等待。 ● ReentrantReadWriteLock 读写分离锁，允许多个读线程同时访问，写线程独占资源。 ● StampedLock (Java 8+)支持乐观读锁，适用于读多写少场景，性能优于 ReentrantReadWriteLock。 ● Condition 替代 Object.wait()/notify()，实现更精细的线程等待/唤醒机制。 2、atomic包下的原子类：如AtomicInteger、AtomicLong、LongAdder等，原子类提供无锁线程安全操作，基于CAS（Compare and Swap）实现，适用于计数器、状态标志等场景。 3、提供了线程安全的集合类，支持高并发读写。 ● ConcurrentHashMap：使用节点锁的思想，即采用“CAS+synchronized”的机制来保证线程安全。 ● CopyOnWriteArrayList/CopyOnWriteArraySet：核心机制是写时复制（Copy-On-Write，简称 COW机制），读操作无锁，写操作复制新数组，适合读多写少的场景。 ● BlockingQueue（接口）：实现类有ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue、PriorityBlockingQueue、SynchronousQueue。都是阻塞式队列，支持生产者-消费者模型。 ● ArrayBlockingQueue：基于数组的有界队列。 ● LinkedBlockingQueue：基于链表的无界队列（默认最大为 Integer.MAX_VALUE）。 ● PriorityBlockingQueue：支持优先级的无界队列。 ● SynchronousQueue：无缓冲队列，直接传递任务给消费者。 4、Executor线程池框架，管理线程的生命周期和任务调度。 ExecutorService（接口），实现有ThreadPoolExecutor、ScheduledThreadPoolExecutor，用于执行异步任务，支持定时/延迟任务。 Future/FutureTask，用于获取异步任务执行结果。 5、Executors线程池工具类，内部通过调用ThreadPoolExecutor构造函数来实现，通过该类提供的静态方法可以快速创建一些常用线程池。 ThreadPoolExecutor类是线程池类，可以通过ThreadPoolExecutor类手动创建线程池。 6、Fork/Join框架：是jdk7中新增的并行执行任务的框架，通过 递归任务拆分 和 工作窃取算法，充分利用多核处理器的计算能力。 ForkJoinPool是执行Fork/Join任务的线程池；ForkJoinTask是要执行的任务的基类，常用的有RecursiveAction（无返回值的任务）和RecursiveTask（有返回值的任务）。 7、CompletableFuture实现对多线程进行编排，CompletableFuture提供了非常强大的Future的扩展功能，可以帮助我们简化异步编程的复杂性，提供了函数式编程的能力。 8、AQS（AbstractQueuedSynchronizer抽象排队同步器）是用于构建锁和同步器的核心框架。几乎所有 Java 并发工具类（如 ReentrantLock、Semaphore、CountDownLatch 、CyclicBarrier 等）的底层实现都依赖于 AQS。它通过一个双向队列（CLH 变体）和状态变量，实现了线程的排队、阻塞与唤醒机制。 9、同步工具类（如Semaphore信号量、CountDownLatch（倒计时门闩）、CyclicBarrier循环屏障、Phaser（阶段器）、Exchanger（交换器）），协调多线程的执行顺序或状态。 ● Semaphore（信号量），用于控制资源访问并发数，可以用在限流等场景。 ● CountDownLatch（倒计时门闩）让主线程等待一组子线程完成任务（一次性）。用于并行任务完成后汇总结果（如多线程加载数据后启动系统）。 ● CyclicBarrier（循环屏障），用于一组线程相互等待，到达屏障后统一执行后续操作（可重复使用），例如分阶段数据处理后合并。 ● Phaser（阶段器）：与CyclicBarrier类似，也是一种多线程同步工具，但是支持更灵活的栅栏操作，可以动态地注册和注销参与者，并可以控制各个参与者的到达和离开（复杂版CyclicBarrier）。 ● Exchanger（交换器）：两个线程在特定点交换数据，例如生产者-消费者模式中的缓冲区交换。 生成思维导图

| 无锁计数器 | LongAdder | 分散热点数据降低竞争 | --- ### **补充说明** 1. **锁的选择原则**： - 优先使用synchronized（JVM优化成熟） - 需要超时/中断功能时选择ReentrantLock - 读多写少场景使用...

package com.csg.ui.cbhs.zhwh.action; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; import java.util.EnumMap; import java.util.Map; import java.util.Queue; import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue; import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap; import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue; import java.util.concurrent.CountDownLatch; import java.util.concurrent.Semaphore; import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom; import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor; import java.util.concurrent.TimeUnit; import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; import java.util.concurrent.atomic.LongAdder; import java.util.logging.ConsoleHandler; import java.util.logging.FileHandler; import java.util.logging.Formatter; import java.util.logging.Handler; import java.util.logging.Level; import java.util.logging.LogRecord; import java.util.logging.Logger; /** * 任务调度器核心类 - 管理多类型任务的并发执行 * * 功能特点： * 1. 支持SHORT/MEDIUM/LONG三种任务类型 * 2. 资源池化管理（数据库连接/文件锁/服务调用） * 3. 动态线程池调整 * 4. 完善的监控统计和日志系统 * * 优化点： * - 精简任务日志，仅记录异常和超长任务 * - 增强资源竞争处理机制 * - 改进监控报告逻辑 */ public class TaskScheduler { private static final Logger logger = Logger.getLogger(TaskScheduler.class.getName()); private static final SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS"); // 线程池配置 private static final int THREAD_POOL_CORE_SIZE = 100; private static final int THREAD_POOL_MAX_SIZE = 400; // 资源池配置 private static final int DB_CONNECTION_POOL_SIZE = 200; private static final int FILE_LOCK_POOL_SIZE = 120; private static final int MAX_SERVICE_CALLS = 500; // 重试策略配置 private static final int DB_CONNECTION_MAX_RETRIES = 5; private static final long DB_CONNECTION_BASE_DELAY_MS = 50; private static final int FILE_LOCK_MAX_RETRIES = 5; private static final long FILE_LOCK_BASE_DELAY_MS = 50; // 日志级别配置 private static final Level TASK_DETAIL_LEVEL = Level.FINE; private static final Level MONITOR_LEVEL = Level.INFO; // 自定义日志格式化器 static class CustomFormatter extends Formatter { @Override public String format(LogRecord record) { return String.format("[%s] %s: %s%n", dateFormat.format(new Date(record.getMillis())), record.getLevel().getName(), formatMessage(record)); } } // 资源信号量 private static final Semaphore dbConnectionSemaphore = new Semaphore(DB_CONNECTION_POOL_SIZE, true); private static final Semaphore fileLockSemaphore = new Semaphore(FILE_LOCK_POOL_SIZE, true); private static final Semaphore serviceCallSemaphore = new Semaphore(MAX_SERVICE_CALLS); static { configureLogging(); } /** * 配置日志系统 * - 控制台输出INFO及以上级别 * - 文件输出ALL级别 */ private static void configureLogging() { try { Logger rootLogger = Logger.getLogger(""); for (Handler handler : rootLogger.getHandlers()) { rootLogger.removeHandler(handler); } String date = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd").format(new Date()); FileHandler fileHandler = new FileHandler("TaskScheduler_LOG_" + date + ".log"); fileHandler.setFormatter(new CustomFormatter()); fileHandler.setLevel(Level.ALL); ConsoleHandler consoleHandler = new ConsoleHandler(); consoleHandler.setFormatter(new CustomFormatter()); consoleHandler.setLevel(MONITOR_LEVEL); Logger classLogger = Logger.getLogger(TaskScheduler.class.getName()); classLogger.setUseParentHandlers(false); classLogger.addHandler(fileHandler); classLogger.addHandler(consoleHandler); classLogger.setLevel(Level.ALL); } catch (Exception e) { System.err.println("初始化日志失败: " + e.getMessage()); } } /** * 任务类型枚举 * - SHORT: 短任务 (50%) * - MEDIUM: 中等任务 (30%) * - LONG: 长任务 (20%) */ enum TaskType { SHORT(0.5, 1, 5), MEDIUM(0.3, 8, 15), LONG(0.2, 30, 60); final double ratio; final int minTime; final int maxTime; TaskType(double ratio, int minTime, int maxTime) { this.ratio = ratio; this.minTime = minTime; this.maxTime = maxTime; } } /** * 任务计数器 - 原子化统计各类任务指标 */ static class TaskCounters { final AtomicInteger total = new AtomicInteger(0); final AtomicInteger completed = new AtomicInteger(0); final AtomicInteger failed = new AtomicInteger(0); final Map<TaskType, AtomicInteger> typeCounts = new EnumMap<>(TaskType.class); final Map<TaskType, LongAdder> typeDurations = new EnumMap<>(TaskType.class); final ConcurrentHashMap<Integer, Long> taskStartTimes = new ConcurrentHashMap<>(); final ConcurrentHashMap<Integer, Long> taskDurations = new ConcurrentHashMap<>(); final ConcurrentHashMap<Integer, String> taskStatus = new ConcurrentHashMap<>(); TaskCounters() { for (TaskType type : TaskType.values()) { typeCounts.put(type, new AtomicInteger(0)); typeDurations.put(type, new LongAdder()); } } } public static void main(String[] args) throws InterruptedException { final int TOTAL_TASKS = 2000; // 添加安全关闭钩子 Runtime.getRuntime().addShutdownHook(new Thread(() -> { logger.info("接收到关闭信号，准备终止系统..."); })); logInfo("优化版任务调度器启动"); logInfo("配置参数: 线程池=%d-%d, 数据库连接=%d, 文件锁=%d, 服务调用=%d", THREAD_POOL_CORE_SIZE, THREAD_POOL_MAX_SIZE, DB_CONNECTION_POOL_SIZE, FILE_LOCK_POOL_SIZE, MAX_SERVICE_CALLS); TaskCounters counters = new TaskCounters(); ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(THREAD_POOL_CORE_SIZE, THREAD_POOL_MAX_SIZE, 30L, TimeUnit.SECONDS, new ArrayBlockingQueue<>(TOTAL_TASKS), new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()); executor.setThreadFactory(r -> { Thread t = new Thread(r); t.setName("task-worker-" + t.getId()); return t; }); CountDownLatch latch = new CountDownLatch(TOTAL_TASKS); long startTime = System.currentTimeMillis(); Queue<Runnable> taskQueue = new ConcurrentLinkedQueue<>(); for (int i = 1; i <= TOTAL_TASKS; i++) { TaskType type = getRandomTaskType(); int duration = type.minTime + ThreadLocalRandom.current().nextInt(type.maxTime - type.minTime + 1); taskQueue.add(createTask(i, type, duration, counters, latch)); } logInfo("已生成 %d 个任务，开始执行...", TOTAL_TASKS); startMonitorThread(executor, counters, TOTAL_TASKS); long concurrentStart = System.currentTimeMillis(); taskQueue.forEach(executor::submit); latch.await(); executor.shutdown(); // 等待线程池完全终止 if (!executor.awaitTermination(30, TimeUnit.SECONDS)) { executor.shutdownNow(); logWarning("线程池未能在30秒内完全终止"); } long concurrentDuration = System.currentTimeMillis() - concurrentStart; long totalDuration = System.currentTimeMillis() - startTime; printFinalStatistics(counters, TOTAL_TASKS, concurrentDuration, totalDuration); } /** * 启动监控线程，定期报告系统状态 */ private static void startMonitorThread(ThreadPoolExecutor executor, TaskCounters counters, int totalTasks) { new Thread(() -> { long lastReportTime = System.currentTimeMillis(); int lastCompleted = 0; while (!executor.isTerminated()) { try { Thread.sleep(5000); int completed = counters.completed.get() + counters.failed.get(); double progress = (completed * 100.0) / totalTasks; long currentTime = System.currentTimeMillis(); int tasksSinceLast = completed - lastCompleted; long timeSinceLast = currentTime - lastReportTime; double tasksPerSec = timeSinceLast > 0 ? tasksSinceLast * 1000.0 / timeSinceLast : 0; // 精简监控报告 logInfo("监控: [进度=%.1f%%, 活跃线程=%d/%d, 队列=%d, 速率=%.1f任务/秒, 资源: DB=%d/%d, 文件锁=%d/%d]", progress, executor.getActiveCount(), executor.getPoolSize(), executor.getQueue().size(), tasksPerSec, dbConnectionSemaphore.availablePermits(), DB_CONNECTION_POOL_SIZE, fileLockSemaphore.availablePermits(), FILE_LOCK_POOL_SIZE); lastCompleted = completed; lastReportTime = currentTime; adjustThreadPool(executor); } catch (Exception e) { // 忽略监控异常 } } }, "monitor-thread").start(); } /** * 动态调整线程池大小 */ private static void adjustThreadPool(ThreadPoolExecutor executor) { int queueSize = executor.getQueue().size(); int currentThreads = executor.getPoolSize(); // 基于队列长度智能调整 if (queueSize > 200) { int increment = Math.min(50, executor.getMaximumPoolSize() - currentThreads); if (increment > 0) { executor.setCorePoolSize(currentThreads + increment); logFine("线程池扩容: %d -> %d", currentThreads, currentThreads + increment); } } else if (queueSize < 50 && currentThreads > THREAD_POOL_CORE_SIZE) { int decrement = Math.min(20, currentThreads - THREAD_POOL_CORE_SIZE); executor.setCorePoolSize(currentThreads - decrement); logFine("线程池缩容: %d -> %d", currentThreads, currentThreads - decrement); } } // 日志辅助方法 private static synchronized void logInfo(String format, Object... args) { logger.info(String.format(format, args)); } private static synchronized void logFine(String format, Object... args) { logger.log(TASK_DETAIL_LEVEL, String.format(format, args)); } private static synchronized void logWarning(String format, Object... args) { logger.warning(String.format(format, args)); } /** * 计算串行执行总时长 */ private static long calculateSerialDuration(TaskCounters counters) { return counters.taskDurations.values().stream().mapToLong(Long::longValue).sum(); } /** * 打印最终统计信息 */ private static void printFinalStatistics(TaskCounters counters, int totalTasks, long concurrentDuration, long totalDuration) { logInfo("==================== 任务执行完成 ===================="); logInfo("总任务数: %d, 成功: %d, 失败: %d, 成功率: %.2f%%", totalTasks, counters.completed.get(), counters.failed.get(), (counters.completed.get() * 100.0) / totalTasks); logInfo("并发执行耗时: %.2f秒", concurrentDuration / 1000.0); logInfo("程序总耗时: %.2f秒", totalDuration / 1000.0); long serialDuration = calculateSerialDuration(counters); logInfo("串行执行预估耗时: %.2f秒", serialDuration / 1000.0); logInfo("并发加速比: %.2fx", (double) serialDuration / concurrentDuration); logInfo("==================== 任务类型统计 ===================="); for (TaskType type : TaskType.values()) { int count = counters.typeCounts.get(type).get(); long totalTime = counters.typeDurations.get(type).sum(); logInfo("%-6s: 数量=%d (%.1f%%), 平均耗时=%.2fs, 总耗时=%.2fs", type, count, count * 100.0 / totalTasks, totalTime / 1000.0 / Math.max(1, count), totalTime / 1000.0); } verifyTaskExecution(counters, totalTasks); } /** * 验证任务执行完整性 */ private static void verifyTaskExecution(TaskCounters counters, int totalTasks) { int completed = counters.completed.get(); int failed = counters.failed.get(); int recorded = counters.taskDurations.size(); logInfo("==================== 任务验证 ===================="); logInfo("应完成任务数: %d", totalTasks); logInfo("成功任务数: %d", completed); logInfo("失败任务数: %d", failed); logInfo("已记录耗时任务数: %d", recorded); if (completed + failed == totalTasks && recorded == completed) { logInfo("所有任务均已执行! 成功: %d, 失败: %d", completed, failed); } else { logWarning("部分任务可能未执行或未记录耗时!"); } if (failed > 0) { Map<String, AtomicInteger> failureReasons = new ConcurrentHashMap<>(); counters.taskStatus.forEach((id, status) -> { if (status.startsWith("FAILED")) { String reason = status.split(":")[1].trim(); failureReasons.computeIfAbsent(reason, k -> new AtomicInteger()).incrementAndGet(); } }); logInfo("==================== 失败原因统计 ===================="); failureReasons.forEach( (reason, count) -> logInfo("%s: %d (%.1f%%)", reason, count.get(), count.get() * 100.0 / failed)); } } /** * 随机获取任务类型 */ private static TaskType getRandomTaskType() { double r = ThreadLocalRandom.current().nextDouble(); if (r < TaskType.SHORT.ratio) return TaskType.SHORT; if (r < TaskType.SHORT.ratio + TaskType.MEDIUM.ratio) return TaskType.MEDIUM; return TaskType.LONG; } /** * 创建任务实例 */ private static Runnable createTask(int id, TaskType type, int duration, TaskCounters counters, CountDownLatch latch) { return () -> { long start = System.currentTimeMillis(); counters.taskStartTimes.put(id, start); counters.taskStatus.put(id, "STARTED"); try { serviceCallSemaphore.acquire(); try { executeBusinessOperation(id, type, duration); long taskDuration = System.currentTimeMillis() - start; counters.typeCounts.get(type).incrementAndGet(); counters.typeDurations.get(type).add(taskDuration); counters.completed.incrementAndGet(); counters.taskDurations.put(id, taskDuration); counters.taskStatus.put(id, "COMPLETED"); // 仅记录超长任务（超过预期3倍或60秒） if (taskDuration > duration * 3000 || taskDuration > 60_000) { logInfo("长时任务 #%d (%s): 预计=%ds, 实际=%.1fs", id, type, duration, taskDuration / 1000.0); } } finally { serviceCallSemaphore.release(); } } catch (Exception e) { long taskDuration = System.currentTimeMillis() - start; counters.failed.incrementAndGet(); counters.taskStatus.put(id, "FAILED: " + e.getClass().getSimpleName()); // 记录所有失败任务 logWarning("任务 #%d (%s) 失败: 预计=%ds, 实际=%.1fs, 原因=%s", id, type, duration, taskDuration / 1000.0, e.getMessage()); } finally { latch.countDown(); } }; } /** * 执行业务操作 */ private static void executeBusinessOperation(int taskId, TaskType type, int duration) throws Exception { int operationType = ThreadLocalRandom.current().nextInt(100); if (operationType < 40) { simulateCpuIntensiveWork(duration); } else { simulateDatabaseOperation(duration); } } /** * 模拟CPU密集型操作 */ private static void simulateCpuIntensiveWork(int seconds) { long endTime = System.nanoTime() + seconds * 1_000_000_000L; while (System.nanoTime() < endTime) { double result = 0; for (int i = 0; i < 10000; i++) { result += Math.sqrt(i) * Math.sin(i); } } } /** * 模拟数据库操作（使用指数退避重试策略） */ private static void simulateDatabaseOperation(int seconds) throws Exception { long baseDelay = DB_CONNECTION_BASE_DELAY_MS; for (int retry = 0; retry < DB_CONNECTION_MAX_RETRIES; retry++) { if (dbConnectionSemaphore.tryAcquire(200, TimeUnit.MILLISECONDS)) { try { int workTime = seconds * 1000 - 200; if (workTime > 0) { simulateCpuIntensiveWork(workTime / 2000); Thread.sleep(workTime / 2); } return; } finally { dbConnectionSemaphore.release(); } } // 指数退避 + 随机抖动 Thread.sleep(baseDelay * (1 << retry) + ThreadLocalRandom.current().nextInt(50, 200)); } throw new RuntimeException("数据库连接获取失败"); } } 有没有更好的办法来模拟真实的业务操作，不用数据库连接和文件锁这种方式

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标题 "BoolStudio.github.io" 暗示这是一个与GitHub相关的在线资源，具体来说是与BoolStudio相关的网页地址。GitHub是一个著名的代码托管平台，它支持Git版本控制系统，允许用户在云端存储和共享代码。BoolStudio可能是GitHub上的一个用户或组织账户名称，而该页面可能是他们托管的项目或个人页面的入口。 描述中的信息包含了HTML元素和JavaScript代码片段。这段描述展示了一个测试页文件的部分代码，涉及到HTML的标题（title）和内嵌框架（iframe）的使用，以及JavaScript中Date对象的扩展功能。 从描述中我们可以分析出以下知识点： 1. HTML标题（Title）: 在HTML中，`<title>`标签用于定义网页的标题，它会显示在浏览器的标题栏或页面的标签上。在描述中出现了`<title>现在时间</title>`，这表明网页的标题被设置为了“现在时间”。 2. 微软时间: 这可能指的是在网页中嵌入微软产品的日期和时间显示。尽管这部分内容在描述中被删除了，但微软时间通常与Windows操作系统的日期和时间显示相关联。 3. iframe元素: `<iframe>`标签定义了一个内嵌框架，可以在网页中嵌入另一个文档。在描述中出现的是`<iframe src"></iframe>`，这表示创建了一个空的iframe元素，其src属性为空，实际上没有嵌入任何内容。通常src属性会被设置为另一个HTML文档的URL，用来在当前页面中显示外部页面的内容。 4. JavaScript日期格式化: 描述中包含了一段JavaScript代码，这段代码扩展了Date对象的功能，允许它根据提供的格式字符串（fmt）返回格式化的日期和时间。例如，如果fmt是'y年M月d日 h时m分s秒'，则该函数会按照这个格式返回当前日期和时间。 具体到代码实现，以下步骤展示了如何在JavaScript中扩展Date对象并格式化日期： - 首先创建了一个对象o，该对象包含日期和时间的不同部分，例如年(y)、月(M)、日(d)、时(h)、分(m)、秒(s)。 - 使用正则表达式检查格式字符串fmt中是否包含年份的占位符（y+），如果存在则将其替换为四位数的年份，不足部分用0补齐。 - 使用for...in循环遍历对象o中的每一个键值对，并使用正则表达式测试这些键（如年、月、日等）是否在格式字符串中存在。如果存在，则替换为相应的日期时间值。 这个知识点展示了在JavaScript中如何自定义对象的方法，以及如何使用正则表达式进行字符串的搜索和替换。 标签 "HTML" 表明这个文件主要涉及到超文本标记语言（HTML），这是构建网页内容的标准标记语言，它允许开发者使用标签来定义网页的结构和内容。HTML文件通常包含各种元素，如段落、链接、图片、表格和表单等。 压缩包子文件的文件名称列表中的 "BoolStudio.github.io-main" 可能指的是一个包含 "BoolStudio.github.io" 网站主要文件的压缩包。通常，网站项目会包含多个文件和资源，为了便于管理和分发，开发者会将这些文件打包成一个压缩文件。在本例中，"main" 可能表示该压缩包包含了网站的主要文件和代码。 通过对给定文件信息的分析，我们可以了解到网页设计和开发的相关知识点，特别是HTML文档结构、JavaScript对象和函数扩展以及如何在网站项目中组织文件。这些知识对于前端开发者来说是非常重要的，能够帮助他们创建更加动态和功能丰富的网页应用。
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Elixir测试：从用例执行到覆盖率分析

### Elixir 测试：从用例执行到覆盖率分析 #### 1. 测试用例执行 在测试中，以 `Test` 结尾且包含 `use ExUnit` 的模块被视为测试用例。测试用例本质上是设置回调和测试的集合。测试用例的执行方式有两种：并发执行或顺序执行。使用 `async: true` 选项的测试用例将并发执行，其余的则按定义顺序（默认随机）顺序执行。 测试用例的执行流程如下： 1. 执行所有 `setup_all` 回调。 2. 执行所有测试及其特定的设置和拆卸回调。 `setup_all` 回调按定义顺序在同一进程中执行。在运行任何测试之前，测试用例将生成一个进程，在该进程中运行所有
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Android Studio 时间延时

<think> 我们参考多个引用，总结在Android Studio中实现时间延时的方法。根据引用[1]和[2]，我们知道有几种常见的延时方法，包括使用Handler的postDelayed方法、使用Timer和TimerTask以及使用Thread.sleep。引用[3]和[5]则展示了具体代码示例。 具体方法如下： 1. **使用Handler的postDelayed方法**（推荐在主线程中使用，避免直接操作UI线程的问题）： ```java new Handler().postDelayed(new Runnable() { @Override
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IMS Open Corpus Workbench：打造高效大型文本语料库管理工具

IMS Open Corpus Workbench（以下简称CWB）是一个强大的开源工具集，它专门用于管理和查询大型的、带有语言注释的文本语料库。这项工具有着广泛的应用领域，包括语言学研究、自然语言处理、人文科学研究等。 ### 标题知识点： #### 大型文本语料库的索引和查询工具 大型文本语料库指的是含有大量文本数据的数据库，其中包含的文本量通常以百万计。这些数据可能是书面文本、口语录音文字转写等形式。对于如此庞大的数据集，索引是必要的，它可以帮助研究者快速定位到感兴趣的片段，而查询工具则提供了从这些大量数据中提取特定信息的能力。 #### 开源 CWB作为一个开源工具，意味着其源代码对所有人开放，并且可以免费使用和修改。开源项目通常是由社区驱动，有着活跃的开发者和用户群体，不断对工具进行改进和拓展。这种模式促进了创新，并且有利于长期维护和升级。 ### 描述知识点： #### 管理和查询带有语言注释的文本 在语料库中，文本数据经常会被加上各种形式的语言注释，比如句法结构、词性标注、语义角色等。CWB支持管理这类富含语言信息的语料库，使其不仅仅保存原始文本信息，还整合了深层的语言知识。此外，CWB提供了多种查询语言注释数据的方式，使得用户可以针对特定的注释信息进行精确查询。 #### 核心组件：CQP（Corpus Query Processor） CQP是CWB中的核心组件，是一个高度灵活和高效的查询处理器。它支持在终端会话中交互式地使用，这为熟悉命令行界面的用户提供了一个强大的工具。同时，CQP也可以嵌入到其他程序中，比如Perl脚本，从而提供编程式的语料库访问方式。这为高级用户提供了一个强大的平台，可以编写复杂的查询，并将查询结果集成到其他程序中。 #### 基于Web的GUI CQPweb 除了命令行界面外，CWB还提供了一个基于Web的图形用户界面CQPweb，使得不熟悉命令行的用户也能够方便地使用CWB的强大功能。CQPweb通常允许用户通过网页直接构建查询，并展示查询结果，极大地降低了使用门槛。 ### 标签知识点： #### 开源软件 CWB作为开源软件，其主要特点和优势包括： - **社区支持**：开放源代码鼓励了全球开发者共同参与，提供错误修正、功能增强、新特性开发等。 - **定制化**：用户可以根据自己的需求对源代码进行修改，从而实现定制化的功能。 - **透明性**：源代码的开放确保了软件工作的透明性，用户可以清楚了解软件的工作原理和数据处理方式。 - **可靠性**：由于代码的公开性，很多用户和开发者可以共同审查代码，提高了软件的可靠性和安全性。 - **成本效益**：开源软件通常不需要支付昂贵的许可费用，对预算有限的个人和机构特别友好。 ### 压缩包子文件的文件名称列表知识点： #### cwb-3.0.0-osx-10.5-universal 这个文件名提供了关于该软件包的重要信息： - **cwb**：表示这是IMS Open Corpus Workbench的软件包。 - **3.0.0**：表示这个包的版本号，了解版本信息对于获取支持、查看更新日志、了解新特性等方面很重要。 - **osx**：表示这个软件包是为Mac OS X操作系统设计的。 - **10.5**：这个数字指明了这个软件包支持的操作系统版本至少是Mac OS X 10.5。 - **universal**：表明这个软件包是为不同架构的处理器（比如32位和64位）设计的通用二进制文件，提高了软件包的兼容性和可移植性。 综上所述，IMS Open Corpus Workbench是一个为处理带有语言注释的大型文本语料库而设计的开源工具集，它以高效且灵活的查询处理器CQP为核心，提供了命令行和基于Web的两种交互方式，极大地促进了语言学和语言技术领域的研究与应用。由于其开源特性，CWB得到了广泛的使用和不断的改进。
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基于属性测试的深入解析与策略探讨

### 基于属性测试的深入解析与策略探讨 #### 1. 基于属性测试中的收缩机制 在基于属性的测试中，当测试失败时，像 `stream_data` 这样的框架会执行收缩（Shrinking）操作。收缩的目的是简化导致测试失败的输入，同时确保简化后的输入仍然会使测试失败，这样能更方便地定位问题。 为了说明这一点，我们来看一个简单的排序函数测试示例。我们实现了一个糟糕的排序函数，实际上就是恒等函数，它只是原封不动地返回输入列表： ```elixir defmodule BadSortTest do use ExUnit.Case use ExUnitProperties pro
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ssh-keygen -t rsa -f /etc/ssh/ssh_host_rsa_key && \

<think> 根据用户的问题要求，我需要详细解释命令`ssh-keygen -t rsa -f /etc/ssh/ssh_host_rsa_key`的含义、后续操作、常见问题及解决办法。同时，我需要参考提供的引用内容，并遵循系统级指令（如LaTeX格式、中文回答、生成相关问题等）。 首先，分析命令的组成部分： - `ssh-keygen`：生成、管理和转换SSH密钥的工具。 - `-t rsa`：指定密钥类型为RSA算法。 - `-f /etc/ssh/ssh_host_rsa_key`：指定生成的私钥文件路径为`/etc/ssh/ssh_host_rsa_key`。对应的公钥文件会在同一
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挑战性开源平台游戏YAGAC：无故事忍者冒险

Y.A.G.A.C（Yet Another Great Arcade Classic），是一款免费的开源伪2D平台游戏，它在传统平台游戏的基础上融入了3D游戏元素，让玩家在一个拥有2D精灵的3D环境中进行操作。YAGAC游戏以其高挑战性和上瘾性而著称，吸引了众多游戏爱好者和编程高手的关注。 首先，让我们深入了解这款游戏的核心玩法。YAGAC的最大特点是在一个基本的2D平面内，玩家可以控制角色进行运动，但游戏环境却是3D制作的。这种设计为玩家带来了全新的视觉体验和操作感受。在YAGAC中，玩家扮演的是一个身手敏捷的忍者，任务是在错综复杂的地牢中生存下来，地牢充满了各种陷阱和敌人，如机器人等。为了逃生，玩家需要在各种关卡中寻找隐藏的彩球，这些彩球决定了玩家能够到达的区域范围。 在游戏过程中，收集到的彩球会改变对应颜色平台的属性，使原本脆弱的平台变得牢固，从而为玩家打开新的道路。这样的设计不仅考验玩家的反应和速度，还考验他们的策略和记忆能力。YAGAC的游戏关卡设计非常巧妙，经常需要玩家反复尝试，每一次尝试都可能发现新的线索和策略，这样的设计增加了游戏的重复可玩性。 YAGAC使用的引擎在游戏流畅性方面表现出色，这也是游戏的一大强项。一款游戏引擎的强大与否直接关系到游戏体验的好坏，YAGAC的开发团队选择或者开发了一个能够高效处理3D图形和2D动作的引擎，确保了游戏在各种配置的计算机上都能保持良好的运行状态和响应速度。 接下来，我们来探讨YAGAC的开源属性。由于YAGAC是开源的，这意味着游戏的源代码是开放的，任何个人或组织都可以访问、修改并重新分发该软件。开源软件通常由社区维护，并且鼓励用户贡献代码，共同改进游戏。对于像YAGAC这样的游戏来说，开源可以吸引更多的开发者参与进来，共同完善游戏体验。玩家和开发者可以对游戏进行本地化、修改游戏机制，甚至是增加新的内容和关卡。 开源平台游戏的概念不仅限于提供免费的游戏体验，它还鼓励创新和协作。开源文化促进知识共享和技术进步，这在软件开发领域尤为重要。同时，玩家也可以从中学到编程知识，因为游戏的开源性质允许用户查看和学习游戏背后的代码。 最后，关于YAGAC的文件名称“yagac”，这很可能是游戏的主程序文件名或者主目录名。当玩家在计算机上进行下载和安装时，可能会遇到这样的文件名，识别这一点有助于玩家快速定位和管理游戏文件。 总的来说，Y.A.G.A.C.作为一款开源平台游戏，在游戏玩法设计、开源文化和3D游戏引擎的流畅性等方面，都显示出其独特的优势。游戏的挑战性和上瘾性，以及社区驱动的开发模式，都为游戏爱好者和开源爱好者提供了一个理想的游戏和学习平台。对于对游戏开发感兴趣的玩家来说，YAGAC无疑是一个研究和实践的良好起点。
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状态化属性测试与测试数据随机化及测试生命周期解析

# 状态化属性测试与测试数据随机化及测试生命周期解析 ## 状态化属性测试 ### 状态化系统测试的引入 之前我们主要探讨了针对纯无状态函数的属性测试，这类函数接收输入并返回输出。然而，属性测试同样适用于有状态系统的测试。有状态系统是指那些会携带状态的系统，例如数据库。 在之前的示例中，我们仅使用属性测试来生成数据，然后将其输入到代码中并对结果进行断言。但对于有状态系统，情况有所不同：我们需要处理状态的设置，并仅在系统处于特定状态时执行某些操作。 ### 对有状态系统进行建模 我们可以利用属性测试框架生成随机数据的能力，为有状态系统生成随机命令。例如，若有状态系统是数据库，我们就能生成针
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icpc英语字典

<think> 首先，用户的问题是：“我想查找icpc相关的英语字典 请问icpc英语专业字典”。用户想查找与ICPC（International Collegiate Programming Contest）相关的英语字典，特别是专业字典。 现在，回顾系统指令： - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 - 回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题。 - 保持真实可靠。 用户提供了几个引用： - 引用[1]：关于填字游戏和寻找变形词的程序。