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南北韓非軍事區 驚見野豬患有非洲豬瘟

摘錄自2019年10月4日自由時報報導

據報導,北韓於5月份出現首起非洲豬瘟病例,韓國則努力地避免疫情擴散過來,甚至在邊界建起圍欄。韓國各處養豬場已確認有13起病例,不過,長4公里、佈滿地雷、守衛嚴密的南北韓非軍事區(DMZ)更發現患有非洲豬瘟的野豬,目前推測韓國的疫情可能是被帶原的野豬給傳染過來的。

DMZ向來避免擦槍走火,但韓國軍方已被授權殺死穿越DMZ的野豬。

 

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米塔颱風襲南韓已釀9死 日本高知暴雨淹大水

摘錄自2019年10月3日自由時報報導

米塔颱風在週三晚間襲擊南韓南部,南韓南部港口城市釜山發生土石流,南韓行政安全部3日表示,截至下午,全國共有9人喪生,但傷亡人數預計會在攀升,因為還有數人下落不明。

南韓國防部表示,米塔風災造成1000多棟房屋損壞,超過1500人提前被撤離。

米塔離開朝鮮半島後,已往日本西部前進,同樣帶來驚人雨量,日本氣象廳警告,儘管米塔颱風可能在4日減弱為溫帶氣旋,但朝著日本北部前進時,強風豪雨可能引發洪水、土石流等災情。

【動画】高知県内で大雨 道路冠水も

— 高知新聞 (公式)Kochinews (@Kochi_news)

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世界最毒蕈類 澳洲首度發現「火焰茸」

摘錄自2019年10月3日自由時報報導

澳洲詹姆士庫克大學(James Cook University)3日宣布,當地攝影師在凱恩斯(Cairns)的郊區拍到「火焰茸」,經科學家確定是一種又被稱為毒火珊瑚(Poison Fire Coral)的真菌。

外媒稱,火焰茸的原生棲地在日本和南韓的山區,這種鮮紅色的真菌經常被誤認為是可食用的紅珊瑚菌(Clavulinopsis miyabeana)、冬蟲夏草,誤食而中毒甚至死亡。

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NASA最新公布 洞察號錄下「火星震」低沉鳴叫

摘錄自2019年10月3日自由時報報導

美國太空總署(NASA)探測器「洞察號」(InSight)去年底飛抵火星表面至今,,分別從今年5月22日發生的「Sol 173震盪」及7月25日的「Sol 235震盪」錄下,這兩次火星震若換算成常用單位,分別為芮氏規模3.7與3.3。

「洞察號」火星任務最主要的目標是探測火星內部結構,科學家希望藉此理解,所謂「類地行星」(terrestrial planet,又稱為岩質行星)是如何形成的。

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搞定ReentrantReadWriteLock 幾道小小數學題就夠了

| 好看請贊,養成習慣

  • 你有一個思想,我有一個思想,我們交換后,一個人就有兩個思想

  • If you can NOT explain it simply, you do NOT understand it well enough

現陸續將Demo代碼和技術文章整理在一起 Github實踐精選 ,方便大家閱讀查看,本文同樣收錄在此,覺得不錯,還請Star

前言

  • 文章 Java AQS隊列同步器以及ReentrantLock的應用 介紹了AQS獨佔式獲取同步狀態的實現,並以 ReentrantLock 為例說明其是如何自定義同步器實現互斥鎖的
  • 文章 Java AQS共享式獲取同步狀態及Semaphore的應用分析 介紹 AQS 共享式獲取同步狀態的實現,並說明了 Semaphore 是如何自定義同步器實現簡單限流作用的

有了以上兩篇文章的鋪墊,來理解本文要介紹的既有獨佔式,又有共享式獲取同步狀態的 ReadWriteLock,就非常輕鬆了

ReadWriteLock

ReadWriteLock 直譯過來為【讀寫鎖】。現實中,讀多寫少的業務場景是非常普遍的,比如應用緩存

一個線程將數據寫入緩存,其他線程可以直接讀取緩存中的數據,提高數據查詢效率

之前提到的互斥鎖都是排他鎖,也就是說同一時刻只允許一個線程進行訪問,當面對可共享讀的業務場景,互斥鎖顯然是比較低效的一種處理方式。為了提高效率,讀寫鎖模型就誕生了

效率提升是一方面,但併發編程更重要的是在保證準確性的前提下提高效率

一個寫線程改變了緩存中的值,其他讀線程一定是可以 “感知” 到的,否則可能導致查詢到的值不準確

所以關於讀寫鎖模型就了下面這 3 條規定:

  1. 允許多個線程同時讀共享變量
  2. 只允許一個線程寫共享變量
  3. 如果寫線程正在執行寫操作,此時則禁止其他讀線程讀共享變量

ReadWriteLock 是一個接口,其內部只有兩個方法:

public interface ReadWriteLock {
    // 返回用於讀的鎖
    Lock readLock();

    // 返回用於寫的鎖
    Lock writeLock();
}

所以要了解整個讀/寫鎖的整個應用過程,需要從它的實現類 ReentrantReadWriteLock 說起

ReentrantReadWriteLock 類結構

直接對比ReentrantReadWriteLock 與 ReentrantLock的類結構

他們又很相似吧,根據類名稱以及類結構,按照咱們前序文章的分析,你也就能看出 ReentrantReadWriteLock 的基本特性:

其中黃顏色標記的的 鎖降級 是看不出來的, 這裏先有個印象,下面會單獨說明

另外,不知道你是否還記得,Java AQS隊列同步器以及ReentrantLock的應用 說過,Lock 和 AQS 同步器是一種組合形式的存在,既然這裡是讀/寫兩種鎖,他們的組合模式也就分成了兩種:

  1. 讀鎖與自定義同步器的聚合
  2. 寫鎖與自定義同步器的聚合
    public ReentrantReadWriteLock(boolean fair) {
        sync = fair ? new FairSync() : new NonfairSync();
        readerLock = new ReadLock(this);
        writerLock = new WriteLock(this);
    }

這裏只是提醒大家,模式沒有變,不要被讀/寫兩種鎖迷惑

基本示例

說了這麼多,如果你忘了前序知識,整體理解感覺應該是有斷檔的,所以先來看個示例(模擬使用緩存)讓大家對 ReentrantReadWriteLock 有個直觀的使用印象

public class ReentrantReadWriteLockCache {

	// 定義一個非線程安全的 HashMap 用於緩存對象
	static Map<String, Object> map = new HashMap<String, Object>();
	// 創建讀寫鎖對象
	static ReadWriteLock readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock();
	// 構建讀鎖
	static Lock rl = readWriteLock.readLock();
	// 構建寫鎖
	static Lock wl = readWriteLock.writeLock();

	public static final Object get(String key) {
		rl.lock();
		try{
			return map.get(key);
		}finally {
			rl.unlock();
		}
	}

	public static final Object put(String key, Object value){
		wl.lock();
		try{
			return map.put(key, value);
		}finally {
			wl.unlock();
		}
	}
}

你瞧,使用就是這麼簡單。但是你知道的,AQS 的核心是鎖的實現,即控制同步狀態 state 的值,ReentrantReadWriteLock 也是應用AQS的 state 來控制同步狀態的,那麼問題來了:

一個 int 類型的 state 怎麼既控制讀的同步狀態,又可以控制寫的同步狀態呢?

顯然需要一點設計了

讀寫狀態設計

如果要在一個 int 類型變量上維護多個狀態,那肯定就需要拆分了。我們知道 int 類型數據佔32位,所以我們就有機會按位切割使用state了。我們將其切割成兩部分:

  1. 高16位表示讀
  2. 低16位表示寫

所以,要想準確的計算讀/寫各自的狀態值,肯定就要應用位運算了,下面代碼是 JDK1.8,ReentrantReadWriteLock 自定義同步器 Sync 的位操作

abstract static class Sync extends AbstractQueuedSynchronizer {
       

        static final int SHARED_SHIFT   = 16;
        static final int SHARED_UNIT    = (1 << SHARED_SHIFT);
        static final int MAX_COUNT      = (1 << SHARED_SHIFT) - 1;
        static final int EXCLUSIVE_MASK = (1 << SHARED_SHIFT) - 1;


        static int sharedCount(int c) { 
          return c >>> SHARED_SHIFT; 
        }

        static int exclusiveCount(int c) { 
          return c & EXCLUSIVE_MASK; 
        }
}

乍一看真是有些複雜的可怕,別慌,咱們通過幾道小小數學題就可以搞定整個位運算過程

整個 ReentrantReadWriteLock 中 讀/寫狀態的計算就是反覆應用這幾道數學題,所以,在閱讀下面內容之前,希望你搞懂這簡單的運算

基礎鋪墊足夠了,我們進入源碼分析吧

源碼分析

寫鎖分析

由於寫鎖是排他的,所以肯定是要重寫 AQS 中 tryAcquire 方法

        protected final boolean tryAcquire(int acquires) {        
            Thread current = Thread.currentThread();
          	// 獲取 state 整體的值
            int c = getState();
            // 獲取寫狀態的值
            int w = exclusiveCount(c);
            if (c != 0) {
                // w=0: 根據推理二,整體狀態不等於零,寫狀態等於零,所以,讀狀態大於0,即存在讀鎖
              	// 或者當前線程不是已獲取寫鎖的線程
              	// 二者之一條件成真,則獲取寫狀態失敗
                if (w == 0 || current != getExclusiveOwnerThread())
                    return false;
                if (w + exclusiveCount(acquires) > MAX_COUNT)
                    throw new Error("Maximum lock count exceeded");
                // 根據推理一第 1 條,更新寫狀態值
                setState(c + acquires);
                return true;
            }
            if (writerShouldBlock() ||
                !compareAndSetState(c, c + acquires))
                return false;
            setExclusiveOwnerThread(current);
            return true;
        }

上述代碼 第 19 行 writerShouldBlock 也並沒有什麼神秘的,只不過是公平/非公平獲取鎖方式的判斷(是否有前驅節點來判斷)

你瞧,寫鎖獲取方式就是這麼簡單

讀鎖分析

由於讀鎖是共享式的,所以肯定是要重寫 AQS 中 tryAcquireShared 方法

        protected final int tryAcquireShared(int unused) {
            Thread current = Thread.currentThread();
            int c = getState();
          	// 寫狀態不等於0,並且鎖的持有者不是當前線程,根據約定 3,則獲取讀鎖失敗
            if (exclusiveCount(c) != 0 &&
                getExclusiveOwnerThread() != current)
                return -1;
          	// 獲取讀狀態值
            int r = sharedCount(c);
          	// 這個地方有點不一樣,我們單獨說明
            if (!readerShouldBlock() &&
                r < MAX_COUNT &&
                compareAndSetState(c, c + SHARED_UNIT)) {
                if (r == 0) {
                    firstReader = current;
                    firstReaderHoldCount = 1;
                } else if (firstReader == current) {
                    firstReaderHoldCount++;
                } else {
                    HoldCounter rh = cachedHoldCounter;
                    if (rh == null || rh.tid != getThreadId(current))
                        cachedHoldCounter = rh = readHolds.get();
                    else if (rh.count == 0)
                        readHolds.set(rh);
                    rh.count++;
                }
                return 1;
            }
          	// 如果獲取讀鎖失敗則進入自旋獲取
            return fullTryAcquireShared(current);
        }

readerShouldBlockwriterShouldBlock 在公平鎖的實現上都是判斷是否有前驅節點,但是在非公平鎖的實現上,前者是這樣的:

final boolean readerShouldBlock() {
	return apparentlyFirstQueuedIsExclusive();
}

final boolean apparentlyFirstQueuedIsExclusive() {
  Node h, s;
  return (h = head) != null &&
    // 等待隊列頭節點的下一個節點
    (s = h.next)  != null &&
    // 如果是排他式的節點
    !s.isShared()         &&
    s.thread != null;
}

簡單來說,如果請求讀鎖的當前線程發現同步隊列的 head 節點的下一個節點為排他式節點,那麼就說明有一個線程在等待獲取寫鎖(爭搶寫鎖失敗,被放入到同步隊列中),那麼請求讀鎖的線程就要阻塞,畢竟讀多寫少,如果還沒有這點判斷機制,寫鎖可能會發生【飢餓】

上述條件都滿足了,也就會進入 tryAcquireShared 代碼的第 14 行到第 25 行,這段代碼主要是為了記錄線程持有鎖的次數。讀鎖是共享式的,還想記錄每個線程持有讀鎖的次數,就要用到 ThreadLocal 了,因為這不影響同步狀態 state 的值,所以就不分析了, 只把關係放在這吧

到這裏讀鎖的獲取也就結束了,比寫鎖稍稍複雜那麼一丟丟,接下來就說明一下那個可能讓你迷惑的鎖升級/降級問題吧

讀寫鎖的升級與降級

個人理解:讀鎖是可以被多線程共享的,寫鎖是單線程獨佔的,也就是說寫鎖的併發限制比讀鎖高,所以

在真正了解讀寫鎖的升級與降級之前,我們需要完善一下本文開頭 ReentrantReadWriteLock 的例子

	public static final Object get(String key) {
		Object obj = null;
		rl.lock();
		try{
      // 獲取緩存中的值
			obj = map.get(key);
		}finally {
			rl.unlock();
		}
		// 緩存中值不為空,直接返回
		if (obj!= null) {
			return obj;
		}
		
    // 緩存中值為空,則通過寫鎖查詢DB,並將其寫入到緩存中
		wl.lock();
		try{
      // 再次嘗試獲取緩存中的值
			obj = map.get(key);
      // 再次獲取緩存中值還是為空
			if (obj == null) {
        // 查詢DB
				obj = getDataFromDB(key); // 偽代碼:getDataFromDB
        // 將其放入到緩存中
				map.put(key, obj);
			}
		}finally {
			wl.unlock();
		}
		return obj;
	}

有童鞋可能會有疑問

在寫鎖裏面,為什麼代碼第19行還要再次獲取緩存中的值呢?不是多此一舉嗎?

其實這裏再次嘗試獲取緩存中的值是很有必要的,因為可能存在多個線程同時執行 get 方法,並且參數 key 也是相同的,執行到代碼第 16 行 wl.lock() ,比如這樣:

線程 A,B,C 同時執行到臨界區 wl.lock(), 只有線程 A 獲取寫鎖成功,線程B,C只能阻塞,直到線程A 釋放寫鎖。這時,當線程B 或者 C 再次進入臨界區時,線程 A 已經將值更新到緩存中了,所以線程B,C沒必要再查詢一次DB,而是再次嘗試查詢緩存中的值

既然再次獲取緩存很有必要,我能否在讀鎖里直接判斷,如果緩存中沒有值,那就再次獲取寫鎖來查詢DB不就可以了嘛,就像這樣:

	public static final Object getLockUpgrade(String key) {
		Object obj = null;
		rl.lock();
		try{
			obj = map.get(key);
			if (obj == null){
				wl.lock();
				try{
					obj = map.get(key);
					if (obj == null) {
						obj = getDataFromDB(key); // 偽代碼:getDataFromDB
						map.put(key, obj);
					}
				}finally {
					wl.unlock();
				}
			}
		}finally {
			rl.unlock();
		}

		return obj;
	}

這還真是不可以的,因為獲取一個寫入鎖需要先釋放所有的讀取鎖,如果有兩個讀取鎖試圖獲取寫入鎖,且都不釋放讀取鎖時,就會發生死鎖,所以在這裏,鎖的升級是不被允許的

讀寫鎖的升級是不可以的,那麼鎖的降級是可以的嘛?這個是 Oracle 官網關於鎖降級的示例 ,我將代碼粘貼在此處,大家有興趣可以點進去連接看更多內容

 class CachedData {
   Object data;
   volatile boolean cacheValid;
   final ReentrantReadWriteLock rwl = new ReentrantReadWriteLock();

   void processCachedData() {
     rwl.readLock().lock();
     if (!cacheValid) {
        // 必須在獲取寫鎖之前釋放讀鎖,因為鎖的升級是不被允許的
        rwl.readLock().unlock();
        rwl.writeLock().lock();
        try {
          // 再次檢查,原因可能是其他線程已經更新過緩存
          if (!cacheValid) {
            data = ...
            cacheValid = true;
          }
					//在釋放寫鎖前,降級為讀鎖
          rwl.readLock().lock();
        } finally {
          //釋放寫鎖,此時持有讀鎖
          rwl.writeLock().unlock(); 
        }
     }

     try {
       use(data);
     } finally {
       rwl.readLock().unlock();
     }
   }
 }

代碼中聲明了一個 volatile 類型的 cacheValid 變量,保證其可見性。

  1. 首先獲取讀鎖,如果cache不可用,則釋放讀鎖
  2. 然後獲取寫鎖
  3. 在更改數據之前,再檢查一次cacheValid的值,然後修改數據,將cacheValid置為true
  4. 然後在釋放寫鎖前獲取讀鎖 此時
  5. cache中數據可用,處理cache中數據,最後釋放讀鎖

這個過程就是一個完整的鎖降級的過程,目的是保證數據可見性,聽起來很有道理的樣子,那麼問題來了:

上述代碼為什麼在釋放寫鎖之前要獲取讀鎖呢?

如果當前的線程A在修改完cache中的數據后,沒有獲取讀鎖而是直接釋放了寫鎖;假設此時另一個線程B 獲取了寫鎖並修改了數據,那麼線程A無法感知到數據已被修改,但線程A還應用了緩存數據,所以就可能出現數據錯誤

如果遵循鎖降級的步驟,線程A 在釋放寫鎖之前獲取讀鎖,那麼線程B在獲取寫鎖時將被阻塞,直到線程A完成數據處理過程,釋放讀鎖,從而保證數據的可見性

那問題又來了:

使用寫鎖一定要降級嗎?

如果你理解了上面的問題,相信這個問題已經有了答案。假如線程A修改完數據之後, 經過耗時操作后想要再使用數據時,希望使用的是自己修改后的數據,而不是其他線程修改后的數據,這樣的話確實是需要鎖降級;如果只是希望最後使用數據的時候,拿到的是最新的數據,而不一定是自己剛修改過的數據,那麼先釋放寫鎖,再獲取讀鎖,然後使用數據也無妨

在這裏我要額外說明一下你可能存在的誤解:

  • 如果已經釋放了讀鎖再獲取寫鎖不叫鎖的升級

  • 如果已經釋放了寫鎖在獲取讀鎖也不叫鎖的降級

相信你到這裏也理解了鎖的升級與降級過程,以及他們被允許或被禁止的原因了

總結

本文主要說明了 ReentrantReadWriteLock 是如何應用 state 做位拆分實現讀/寫兩種同步狀態的,另外也通過源碼分析了讀/寫鎖獲取同步狀態的過程,最後又了解了讀寫鎖的升級/降級機制,相信到這裏你對讀寫鎖已經有了一定的理解。如果你對文中的哪些地方覺得理解有些困難,強烈建議你回看本文開頭的兩篇文章,那裡鋪墊了非常多的內容。接下來我們就看看在應用AQS的最後一個併發工具類 CountDownLatch 吧

靈魂追問

  1. 讀鎖也沒修改數據,還允許共享式獲取,那還有必要設置讀鎖嗎?
  2. 在分佈式環境中,你是如何保證緩存數據一致性的呢?
  3. 當你打開看ReentrantReadWriteLock源碼時,你會發現,WriteLock 中可以使用 Condition,但是ReadLock 使用Condition卻會拋出UnsupportedOperationException,這是為什麼呢?
// WriteLock
public Condition newCondition() {
	return sync.newCondition();
}

// ReadLock
public Condition newCondition() {
	throw new UnsupportedOperationException();
}

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小師妹學JVM之:JIT中的PrintCompilation

目錄

  • 簡介
  • PrintCompilation
  • 分析PrintCompilation的結果
  • 總結

簡介

上篇文章我們講到了JIT中的LogCompilation,將編譯的日誌都收集起來,存到日誌文件裏面,並且詳細的解釋了LogCompilation日誌文件中的內容定義。今天我們再和小師妹一起學習LogCompilation的姊妹篇PrintCompilation,看看都有什麼妙用吧。

PrintCompilation

小師妹:F師兄,上次你給講的LogCompilation實在是太複雜了,生成的日誌文件又多,完全看不了,我其實只是想知道有哪些方法被編譯成了機器碼,有沒有什麼更加簡單的辦法呢?

真理的大海,讓未發現的一切事物躺卧在我的眼前,任我去探尋- 牛頓(英國)

當然有的,那就給你介紹一下LogCompilation的妹妹PrintCompilation,為什麼是妹妹呢?因為PrintCompilation輸出的日誌要比LogCompilation少太多了。

老規矩,上上我們的JMH運行代碼,文章中使用的代碼鏈接都會在文末註明,這裏使用圖片的原因只是為了方便讀者閱讀代碼:

這裏和上次的LogCompilation不同的是,我們使用:-XX:+PrintCompilation參數。

其實我們還可以添加更多的參數,例如:

-Xbatch -XX:-TieredCompilation -XX:+PrintCompilation

先講一下-Xbatch。

一般來說JIT編譯器使用的是和主線程完全不同的新的線程。這樣做的好處就是JIT可以和主線程并行執行,編譯器的運行基本上不會影響到主線程的的運行。

但是有陰就有陽,有利就有弊。多線程在提高的處理速度的同時,帶給我們的就是輸出日誌的混亂。因為是并行執行的,我們主線程的日誌中,穿插了JIT編譯器的線程日誌。

如果使用-Xbatch就可以強迫JIT編譯器使用主線程。這樣我們的輸出日誌就是井然有序的。真棒。

再講一下TieredCompilation。

為了更好的提升編譯效率,JVM在JDK7中引入了分層編譯Tiered compilation的概念。

大概來說分層編譯可以分為三層:

第一層就是禁用C1和C2編譯器,這個時候沒有JIT進行。
第二層就是只開啟C1編譯器,因為C1編譯器只會進行一些簡單的JIT優化,所以這個可以應對常規情況。
第三層就是同時開啟C1和C2編譯器。

在JDK8中,分層編譯是默認開啟的。因為不同的編譯級別處理編譯的時間是不一樣的,後面層級的編譯器啟動的要比前面層級的編譯器要慢,但是優化的程度更高。

這樣我們其實會產生很多中間的優化代碼,這裏我們只是想分析最終的優化代碼,所以我們需要停止分層編譯的功能。

最後是今天的主角:PrintCompilation。

PrintCompilation將會輸出被編譯方法的統計信息,因此使用PrintCompilation可以很方便的看出哪些是熱點代碼。熱點代碼也就意味着存在着被優化的可能性。

分析PrintCompilation的結果

小師妹:F師兄,我照着你的例子運行了一下,結果果然清爽了很多。可是我還是看不懂。

沒有一個人能全面把握真理。小師妹,我們始終在未知的路上前行。不懂就問,不會就學。

我們再截個圖看一下生成的日誌吧。

因為日誌太長了,為了節約大家的流量,我只截取了開頭的部分和結尾的部分。

大家可以看到開頭部分基本上都是java自帶的類的優化。只有最後才是我們自己寫的類。

第一列是方法開始編譯的時間。

第二列是簡單的index。

第三列是一系列的flag的組合,有下面幾個flag:

b    Blocking compiler (always set for client)
*    Generating a native wrapper
%    On stack replacement (where the compiled code is running)
!    Method has exception handlers
s    Method declared as synchronized
n    Method declared as native
made non entrant    compilation was wrong/incomplete, no future callers will use this version
made zombie         code is not in use and ready for GC

如果我們沒有關閉分層編譯的話,在方法名前面還會有数字,表示是使用的那個編譯器。

分層編譯詳細的來說可以分為5個級別。

0表示是使用解釋器,不使用JIT編譯。
1,2,3是使用C1編譯器(client)。
4是使用C2編譯器(server)。

現在讓我們來看一下最後一列。

最後一列包含了方法名和方法的長度。注意這裏的長度指的是字節碼的長度。

如果字節碼被編譯成為機器碼,長度會增加很多倍。

總結

本文介紹了JIT中PrintCompilation的使用,並再次複習了JIT中的分層編譯架構。希望大家能夠喜歡。

本文的例子https://github.com/ddean2009/learn-java-base-9-to-20

本文作者:flydean程序那些事

本文鏈接:http://www.flydean.com/jvm-jit-printcompilation/

本文來源:flydean的博客

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厄瓜多油價漲惹民怨 示威者衝進國民議會爆衝突

摘錄自2019年10月8日中央社報導

抗議厄瓜多總統莫雷諾(Lenin Moreno)政府取消燃料補助導致油價飆漲的示威活動越演越烈,警方和示威者8日在國民議會爆發衝突。

根據Ecuavisa頻道報導,示威者成功突破國會大廈封鎖線,當中有許多是手持棍棒和鞭子的原住民男子。示威者衝進會議室霸占講台,但幾分鐘後就遭到安全部隊驅離。

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Jmeter系列(30)- 詳解 JDBC Request

如果你想從頭學習Jmeter,可以看看這個系列的文章哦

https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1746599.html

 

前言

  • JDBC Request 主要是向數據庫發送一個 JDBC 請求(sql 語句),並獲取返回的數據集
  • 它需要和數據庫連接池配置(JDBC Connection Configuration)一起使用,可參考此篇博文:https://www.cnblogs.com/poloyy/p/13182706.html

 

JDBC Request

 

JDBC Request 界面介紹

 

字段含義

字段 含義

Variable Name Bound to Pool

數據庫連接池配置的名稱

Query Type

sql 語句的類型

SQL Query

  • sql 語句
  • 語句結尾不需要添加 ; 
  • 變量用 ? 佔位

Parameter values

需要傳遞的變量值,多個變量用 , 分隔

Parameter types

變量類型

Variable Names

  • 保存sql語句返回的數據和返回數據的總行數
  • 用 , 分隔
  • 跳過列用空

Result Variable Name

一個 Object 變量存儲所有返回值

Query timeout(s)

超時時間;默認0,代表無限時間

Limit ResultSet

和 limit 類似作用,限制 sql 語句返回結果集的行數

Handle ResultSet

如何定義 callable statements 返回的結果集;默認是存儲為字符串

後續通過各種栗子來深入理解常用字段的含義

 

舉栗子的前提

需要自己找一個有數據庫的數據來練手哦!這裏拿的表數據如下哈

 

只有 sql 語句的栗子

JDBC Request

沒啥特別的,平時 sql 怎麼寫,這裏就怎麼寫

 

運行結果

 

參數化的栗子

JDBC Request

 

運行結果

 

知識點

  • 有幾個問號,Parameter value、Parameter type 填寫值的數量要保持一致,用,分隔
  • 問號其實是佔位符,如果學過編程的童鞋應該也知道這種寫法,可以避免 SQL 注入的問題
  • sql 中使用佔位符時,Query Type 必須選擇 Prepared Select Statement 或者 Prepared Update Statement 
  • 我們可以用 Jmeter 變量去賦值,看下面栗子

 

參數化+變量的栗子

JDBC Request

 

運行結果

 

知識點

  • 如果在 sql 語句中使用變量,且是字符串類型,需要加上引號(前提是變量值沒有加引號),如 ${name} 
  • 如果在 Parameter values 中使用變量,且是字符串類型,不需要加上引號,只需要在 Parameter types 里寫明為 varchar 即可

 

使用 Variable Names 的栗子

結構樹

 

JDBC Request

添加一個 Debug Sampler 就知道這個字段有什麼作用了

 

JDBC Request 運行結果

 

調試取樣器運行結果

 

知識點

  • mysql:數據庫連接池對象
  • a_#、b_#、c_#、d_#:代錶行數
  • a_1:第 1 行、第 1 列
  • b_2:第 2 行、第 2 列
  • c_3:第 3 行、第 3 列
  • d_3:第 3 行、第 4 列
  • 以此類推….
  • 一般如果 HTTP 請求需要用到 sql 查出來的數據的話,就會用到 Variable names 這個字段

 

使用 Result variable name 的栗子

JDBC Request

 

Debug Sampler  運行結果

 

知識點

該變量是個數組,每一個元素代表一條記錄

 

重點

關於通過 Variable names、Result variable name 獲取到的值如何提取,我們將在下一篇文章中詳細講解

 

使用 Limit ResultSet 的栗子

JDBC Request

 

 

運行結果

 

知識點

  • Limit ResultSet 是對 sql 語句返回的結果集限制行數
  •  limit 10 限制只返回了 10 條數據,然後 Limit ResultSet = 6 限制結果集最終只返回 6 條數據

 

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