Java基础(补充)
为什么 Java 中只有值传递?
开始之前,我们先来搞懂下面这两个概念:
- 形参&实参
- 值传递&引用传递
形参&实参
方法的定义可能会用到 参数(有参的方法),参数在程序语言中分为:
- 实参(实际参数) :用于传递给函数/方法的参数,必须有确定的值。
- 形参(形式参数) :用于定义函数/方法,接收实参,不需要有确定的值。
String hello = "Hello!";
// hello 为实参
sayHello(hello);
// str 为形参
void sayHello(String str) {
System.out.println(str);
}
值传递&引用传递
程序设计语言将实参传递给方法(或函数)的方式分为两种:
- 值传递 :方法接收的是实参值的拷贝,会创建副本。
- 引用传递 :方法接收的直接是实参所引用的对象在堆中的地址,不会创建副本,对形参的修改将影响到实参。
很多程序设计语言(比如 C++、 Pascal )提供了两种参数传递的方式,不过,在 Java 中只有值传递。
为什么 Java 只有值传递?
为什么说 Java 只有值传递呢? 不需要太多废话,我通过 3 个例子来给大家证明。
案例1:传递基本类型参数
代码:
public static void main(String[] args) {
int num1 = 10;
int num2 = 20;
swap(num1, num2);
System.out.println("num1 = " + num1);
System.out.println("num2 = " + num2);
}
public static void swap(int a, int b) {
int temp = a;
a = b;
b = temp;
System.out.println("a = " + a);
System.out.println("b = " + b);
}
输出:
a = 20
b = 10
num1 = 10
num2 = 20
解析:
在 swap()
方法中,a
、b
的值进行交换,并不会影响到 num1
、num2
。因为,a
、b
的值,只是从 num1
、num2
的复制过来的。也就是说,a、b 相当于 num1
、num2
的副本,副本的内容无论怎么修改,都不会影响到原件本身。
通过上面例子,我们已经知道了一个方法不能修改一个基本数据类型的参数,而对象引用作为参数就不一样,请看案例2。
案例2:传递引用类型参数1
代码:
public static void main(String[] args) {
int[] arr = { 1, 2, 3, 4, 5 };
System.out.println(arr[0]);
change(arr);
System.out.println(arr[0]);
}
public static void change(int[] array) {
// 将数组的第一个元素变为0
array[0] = 0;
}
输出:
1
0
解析:
看了这个案例很多人肯定觉得 Java 对引用类型的参数采用的是引用传递。
实际上,并不是的,这里传递的还是值,不过,这个值是实参的地址罢了!
也就是说 change
方法的参数拷贝的是 arr
(实参)的地址,因此,它和 arr
指向的是同一个数组对象。这也就说明了为什么方法内部对形参的修改会影响到实参。
为了更强有力地反驳 Java 对引用类型的参数采用的不是引用传递,我们再来看下面这个案例!
案例3 :传递引用类型参数2
public class Person {
private String name;
// 省略构造函数、Getter&Setter方法
}
public static void main(String[] args) {
Person xiaoZhang = new Person("小张");
Person xiaoLi = new Person("小李");
swap(xiaoZhang, xiaoLi);
System.out.println("xiaoZhang:" + xiaoZhang.getName());
System.out.println("xiaoLi:" + xiaoLi.getName());
}
public static void swap(Person person1, Person person2) {
Person temp = person1;
person1 = person2;
person2 = temp;
System.out.println("person1:" + person1.getName());
System.out.println("person2:" + person2.getName());
}
输出:
person1:小李
person2:小张
xiaoZhang:小张
xiaoLi:小李
解析:
怎么回事???两个引用类型的形参互换并没有影响实参啊!
swap
方法的参数 person1
和 person2
只是拷贝的实参 xiaoZhang
和 xiaoLi
的地址。因此, person1
和 person2
的互换只是拷贝的两个地址的互换罢了,并不会影响到实参 xiaoZhang
和 xiaoLi
。
总结
Java 中将实参传递给方法(或函数)的方式是 值传递 :
- 如果参数是基本类型的话,很简单,传递的就是基本类型的字面量值的拷贝,会创建副本。
- 如果参数是引用类型,传递的就是实参所引用的对象在堆中地址值的拷贝,同样也会创建副本。
I/O
思维导图
何为 I/O?
I/O(Input/Outpu) 即输入/输出 。
我们先从计算机结构的角度来解读一下 I/O。
根据冯.诺依曼结构,计算机结构分为 5 大部分:运算器、控制器、存储器、输入设备、输出设备。
输入设备(比如键盘)和输出设备(比如显示器)都属于外部设备。网卡、硬盘这种既可以属于输入设备,也可以属于输出设备。
输入设备向计算机输入数据,输出设备接收计算机输出的数据。
从计算机结构的视角来看的话, I/O 描述了计算机系统与外部设备之间通信的过程。
我们再先从应用程序的角度来解读一下 I/O。
根据大学里学到的操作系统相关的知识:为了保证操作系统的稳定性和安全性,一个进程的地址空间划分为 用户空间(User space) 和 内核空间(Kernel space ) 。
像我们平常运行的应用程序都是运行在用户空间,只有内核空间才能进行系统态级别的资源有关的操作,比如文件管理、进程通信、内存管理等等。也就是说,我们想要进行 IO 操作,一定是要依赖内核空间的能力。
并且,用户空间的程序不能直接访问内核空间。
当想要执行 IO 操作时,由于没有执行这些操作的权限,只能发起系统调用请求操作系统帮忙完成。
因此,用户进程想要执行 IO 操作的话,必须通过 系统调用 来间接访问内核空间
我们在平常开发过程中接触最多的就是 磁盘 IO(读写文件) 和 网络 IO(网络请求和响应)。
从应用程序的视角来看的话,我们的应用程序对操作系统的内核发起 IO 调用(系统调用),操作系统负责的内核执行具体的 IO 操作。也就是说,我们的应用程序实际上只是发起了 IO 操作的调用而已,具体 IO 的执行是由操作系统的内核来完成的。
当应用程序发起 I/O 调用后,会经历两个步骤:
- 内核等待 I/O 设备准备好数据
- 内核将数据从内核空间拷贝到用户空间。
有哪些常见的 IO 模型?
UNIX 系统下, IO 模型一共有 5 种: 同步阻塞 I/O、同步非阻塞 I/O、I/O 多路复用、信号驱动 I/O 和异步 I/O。
这也是我们经常提到的 5 种 IO 模型。
Java 中 3 种常见 IO 模型
BIO (Blocking I/O)
BIO 属于同步阻塞 IO 模型 。
同步阻塞 IO 模型中,应用程序发起 read 调用后,会一直阻塞,直到内核把数据拷贝到用户空间。
在客户端连接数量不高的情况下,是没问题的。但是,当面对十万甚至百万级连接的时候,传统的 BIO 模型是无能为力的。因此,我们需要一种更高效的 I/O 处理模型来应对更高的并发量。
NIO (Non-blocking/New I/O)
Java 中的 NIO 于 Java 1.4 中引入,对应 java.nio
包,提供了 Channel
, Selector
,Buffer
等抽象。NIO 中的 N 可以理解为 Non-blocking,不单纯是 New。它是支持面向缓冲的,基于通道的 I/O 操作方法。 对于高负载、高并发的(网络)应用,应使用 NIO 。
Java 中的 NIO 可以看作是 I/O 多路复用模型。也有很多人认为,Java 中的 NIO 属于同步非阻塞 IO 模型。
跟着我的思路往下看看,相信你会得到答案!
我们先来看看 同步非阻塞 IO 模型。
同步非阻塞 IO 模型中,应用程序会一直发起 read 调用,等待数据从内核空间拷贝到用户空间的这段时间里,线程依然是阻塞的,直到在内核把数据拷贝到用户空间。
相比于同步阻塞 IO 模型,同步非阻塞 IO 模型确实有了很大改进。通过轮询操作,避免了一直阻塞。
但是,这种 IO 模型同样存在问题:应用程序不断进行 I/O 系统调用轮询数据是否已经准备好的过程是十分消耗 CPU 资源的。
这个时候,I/O 多路复用模型 就上场了。
IO 多路复用模型中,线程首先发起 select 调用,询问内核数据是否准备就绪,等内核把数据准备好了,用户线程再发起 read 调用。read 调用的过程(数据从内核空间 -> 用户空间)还是阻塞的。
目前支持 IO 多路复用的系统调用,有 select,epoll 等等。select 系统调用,目前几乎在所有的操作系统上都有支持。
- select 调用 :内核提供的系统调用,它支持一次查询多个系统调用的可用状态。几乎所有的操作系统都支持。
- epoll 调用 :linux 2.6 内核,属于 select 调用的增强版本,优化了 IO 的执行效率。
IO 多路复用模型,通过减少无效的系统调用,减少了对 CPU 资源的消耗。
Java 中的 NIO ,有一个非常重要的选择器 ( Selector ) 的概念,也可以被称为 多路复用器。通过它,只需要一个线程便可以管理多个客户端连接。当客户端数据到了之后,才会为其服务。
AIO (Asynchronous I/O)
AIO 也就是 NIO 2。Java 7 中引入了 NIO 的改进版 NIO 2,它是异步 IO 模型。
异步 IO 是基于事件和回调机制实现的,也就是应用操作之后会直接返回,不会堵塞在那里,当后台处理完成,操作系统会通知相应的线程进行后续的操作。
目前来说 AIO 的应用还不是很广泛。Netty 之前也尝试使用过 AIO,不过又放弃了。这是因为,Netty 使用了 AIO 之后,在 Linux 系统上的性能并没有多少提升。
最后,来一张图,简单总结一下 Java 中的 BIO、NIO、AIO。
BigDecimal 解决精度丢失问题
BigDecimal
可以实现对浮点数的运算,不会造成精度丢失。通常情况下,大部分需要浮点数精确运算结果的业务场景(比如涉及到钱的场景)都是通过 BigDecimal
来做的。
纳尼,浮点数的运算竟然还会有精度丢失的风险吗?确实会!
示例代码:
float a = 2.0f - 1.9f;
float b = 1.8f - 1.7f;
System.out.println(a);// 0.100000024
System.out.println(b);// 0.099999905
System.out.println(a == b);// false
为什么浮点数 float
或 double
运算的时候会有精度丢失的风险呢?
这个和计算机保存浮点数的机制有很大关系。我们知道计算机是二进制的,而且计算机在表示一个数字时,宽度是有限的,无限循环的小数存储在计算机时,只能被截断,所以就会导致小数精度发生损失的情况。这也就是解释了为什么浮点数没有办法用二进制精确表示。
就比如说十进制下的 0.2 就没办法精确转换成二进制小数:
// 0.2 转换为二进制数的过程为,不断乘以 2,直到不存在小数为止,
// 在这个计算过程中,得到的整数部分从上到下排列就是二进制的结果。
0.2 * 2 = 0.4 -> 0
0.4 * 2 = 0.8 -> 0
0.8 * 2 = 1.6 -> 1
0.6 * 2 = 1.2 -> 1
0.2 * 2 = 0.4 -> 0(发生循环)
...
关于浮点数的更多内容,建议看一下计算机系统基础(四)浮点数这篇文章。
BigDecimal 的用处
《阿里巴巴 Java 开发手册》中提到:浮点数之间的等值判断,基本数据类型不能用==来比较,包装数据类型不能用 equals 来判断。
具体原因我们在上面已经详细介绍了,这里就不多提了,我们下面直接上实例:
实例:
float a = 1.0f - 0.9f;
float b = 0.9f - 0.8f;
System.out.println(a);// 0.100000024
System.out.println(b);// 0.099999964
System.out.println(a == b);// false
从输出结果就可以看出发生精度丢失的问题。
想要解决这个问题也很简单,直接使用 BigDecimal
来定义浮点数的值,再进行浮点数的运算操作即可。
使用BigDecimal
BigDecimal a = new BigDecimal("1.0");
BigDecimal b = new BigDecimal("0.9");
BigDecimal c = new BigDecimal("0.8");
BigDecimal x = a.subtract(b);
BigDecimal y = b.subtract(c);
System.out.println(x); /* 0.1 */
System.out.println(y); /* 0.1 */
System.out.println(Objects.equals(x, y)); /* true */
BigDecimal 常见方法
加减乘除
add
方法用于将两个 BigDecimal
对象相加,subtract
方法用于将两个 BigDecimal
对象相减。multiply
方法用于将两个 BigDecimal
对象相乘,divide
方法用于将两个 BigDecimal
对象相除。
BigDecimal a = new BigDecimal("1.0");
BigDecimal b = new BigDecimal("0.9");
System.out.println(a.add(b));// 1.9
System.out.println(a.subtract(b));// 0.1
System.out.println(a.multiply(b));// 0.90
System.out.println(a.divide(b));// 无法除尽,抛出 ArithmeticException 异常
System.out.println(a.divide(b, 2, RoundingMode.HALF_UP));// 1.11
这里需要注意的是,在我们使用 divide
方法的时候尽量使用 3 个参数版本,并且RoundingMode
不要选择 UNNECESSARY
,否则很可能会遇到 ArithmeticException
(无法除尽出现无限循环小数的时候),其中 scale
表示要保留几位小数,roundingMode
代表保留规则。
public BigDecimal divide(BigDecimal divisor, int scale, RoundingMode roundingMode) {
return divide(divisor, scale, roundingMode.oldMode);
}
保留规则非常多,这里列举几种:
public enum RoundingMode {
// 2.5 -> 3 , 1.6 -> 2
// -1.6 -> -2 , -2.5 -> -3
UP(BigDecimal.ROUND_UP),
// 2.5 -> 2 , 1.6 -> 1
// -1.6 -> -1 , -2.5 -> -2
DOWN(BigDecimal.ROUND_DOWN),
// 2.5 -> 3 , 1.6 -> 2
// -1.6 -> -1 , -2.5 -> -2
CEILING(BigDecimal.ROUND_CEILING),
// 2.5 -> 2 , 1.6 -> 1
// -1.6 -> -2 , -2.5 -> -3
FLOOR(BigDecimal.ROUND_FLOOR),
// 2.5 -> 3 , 1.6 -> 2
// -1.6 -> -2 , -2.5 -> -3
HALF_UP(BigDecimal.ROUND_HALF_UP),
//......
}
大小比较
a.compareTo(b)
: 返回 -1 表示 a
小于 b
,0 表示 a
等于 b
, 1 表示 a
大于 b
。
BigDecimal a = new BigDecimal("1.0");
BigDecimal b = new BigDecimal("0.9");
System.out.println(a.compareTo(b));// 1
保留几位小数
通过 setScale
方法设置保留几位小数以及保留规则。保留规则有挺多种,不需要记,IDEA 会提示。
BigDecimal m = new BigDecimal("1.255433");
BigDecimal n = m.setScale(3,RoundingMode.HALF_DOWN);
System.out.println(n);// 1.255
BigDecimal 的使用注意事项
注意:我们在使用 BigDecimal
时,为了防止精度丢失,推荐使用它的BigDecimal(String val)
构造方法或者 BigDecimal.valueOf(double val)
静态方法来创建对象。
《阿里巴巴 Java 开发手册》对这部分内容也有提到,如下图所示。
BigDecimal 工具类分享
网上有一个使用人数比较多的 BigDecimal
工具类,提供了多个静态方法来简化 BigDecimal
的操作。
我对其进行了简单改进,分享一下源码:
import java.math.BigDecimal;
import java.math.RoundingMode;
/**
* 简化BigDecimal计算的小工具类
*/
public class BigDecimalUtil {
/**
* 默认除法运算精度
*/
private static final int DEF_DIV_SCALE = 10;
private BigDecimalUtil() {
}
/**
* 提供精确的加法运算。
*
* @param v1 被加数
* @param v2 加数
* @return 两个参数的和
*/
public static double add(double v1, double v2) {
BigDecimal b1 = BigDecimal.valueOf(v1);
BigDecimal b2 = BigDecimal.valueOf(v2);
return b1.add(b2).doubleValue();
}
/**
* 提供精确的减法运算。
*
* @param v1 被减数
* @param v2 减数
* @return 两个参数的差
*/
public static double subtract(double v1, double v2) {
BigDecimal b1 = BigDecimal.valueOf(v1);
BigDecimal b2 = BigDecimal.valueOf(v2);
return b1.subtract(b2).doubleValue();
}
/**
* 提供精确的乘法运算。
*
* @param v1 被乘数
* @param v2 乘数
* @return 两个参数的积
*/
public static double multiply(double v1, double v2) {
BigDecimal b1 = BigDecimal.valueOf(v1);
BigDecimal b2 = BigDecimal.valueOf(v2);
return b1.multiply(b2).doubleValue();
}
/**
* 提供(相对)精确的除法运算,当发生除不尽的情况时,精确到
* 小数点以后10位,以后的数字四舍五入。
*
* @param v1 被除数
* @param v2 除数
* @return 两个参数的商
*/
public static double divide(double v1, double v2) {
return divide(v1, v2, DEF_DIV_SCALE);
}
/**
* 提供(相对)精确的除法运算。当发生除不尽的情况时,由scale参数指
* 定精度,以后的数字四舍五入。
*
* @param v1 被除数
* @param v2 除数
* @param scale 表示表示需要精确到小数点以后几位。
* @return 两个参数的商
*/
public static double divide(double v1, double v2, int scale) {
if (scale < 0) {
throw new IllegalArgumentException(
"The scale must be a positive integer or zero");
}
BigDecimal b1 = BigDecimal.valueOf(v1);
BigDecimal b2 = BigDecimal.valueOf(v2);
return b1.divide(b2, scale, RoundingMode.HALF_UP).doubleValue();
}
/**
* 提供精确的小数位四舍五入处理。
*
* @param v 需要四舍五入的数字
* @param scale 小数点后保留几位
* @return 四舍五入后的结果
*/
public static double round(double v, int scale) {
if (scale < 0) {
throw new IllegalArgumentException(
"The scale must be a positive integer or zero");
}
BigDecimal b = BigDecimal.valueOf(v);
BigDecimal one = new BigDecimal("1");
return b.divide(one, scale, RoundingMode.HALF_UP).doubleValue();
}
/**
* 提供精确的类型转换(Float)
*
* @param v 需要被转换的数字
* @return 返回转换结果
*/
public static float convertToFloat(double v) {
BigDecimal b = new BigDecimal(v);
return b.floatValue();
}
/**
* 提供精确的类型转换(Int)不进行四舍五入
*
* @param v 需要被转换的数字
* @return 返回转换结果
*/
public static int convertsToInt(double v) {
BigDecimal b = new BigDecimal(v);
return b.intValue();
}
/**
* 提供精确的类型转换(Long)
*
* @param v 需要被转换的数字
* @return 返回转换结果
*/
public static long convertsToLong(double v) {
BigDecimal b = new BigDecimal(v);
return b.longValue();
}
/**
* 返回两个数中大的一个值
*
* @param v1 需要被对比的第一个数
* @param v2 需要被对比的第二个数
* @return 返回两个数中大的一个值
*/
public static double returnMax(double v1, double v2) {
BigDecimal b1 = new BigDecimal(v1);
BigDecimal b2 = new BigDecimal(v2);
return b1.max(b2).doubleValue();
}
/**
* 返回两个数中小的一个值
*
* @param v1 需要被对比的第一个数
* @param v2 需要被对比的第二个数
* @return 返回两个数中小的一个值
*/
public static double returnMin(double v1, double v2) {
BigDecimal b1 = new BigDecimal(v1);
BigDecimal b2 = new BigDecimal(v2);
return b1.min(b2).doubleValue();
}
/**
* 精确对比两个数字
*
* @param v1 需要被对比的第一个数
* @param v2 需要被对比的第二个数
* @return 如果两个数一样则返回0,如果第一个数比第二个数大则返回1,反之返回-1
*/
public static int compareTo(double v1, double v2) {
BigDecimal b1 = BigDecimal.valueOf(v1);
BigDecimal b2 = BigDecimal.valueOf(v2);
return b1.compareTo(b2);
}
}
总结
浮点数没有办法用二进制精确表示,因此存在精度丢失的风险。
不过,Java 提供了BigDecimal
来操作浮点数。BigDecimal
的实现利用到了 BigInteger
(用来操作大整数), 所不同的是 BigDecimal
加入了小数位的概念。
参考
值传递
- 《Java 核心技术卷 Ⅰ》基础知识第十版第四章 4.5 小节
- Java 到底是值传递还是引用传递? - Hollis的回答 - 知乎
I/O
- 《深入拆解 Tomcat & Jetty》
- 如何完成一次 IO:https://llc687.top/post/如何完成一次-io/
- 程序员应该这样理解 IO:https://www.jianshu.com/p/fa7bdc4f3de7
- 10 分钟看懂, Java NIO 底层原理:https://www.cnblogs.com/crazymakercircle/p/10225159.html
- IO 模型知多少 | 理论篇:https://www.cnblogs.com/sheng-jie/p/how-much-you-know-about-io-models.html
- 《UNIX 网络编程 卷 1;套接字联网 API 》6.2 节 IO 模型
面试题
- 为什么 Java 中只有值传递?
- 谈谈你对IO的理解?BIO、NIO、AIO?
- 为啥有时会出现 4.0 - 3.6 = 0.40000001 这种现象?
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