聊聊并发编程的十个坑

开发 后端
说实话,在Java中并发编程不光理解起来比较费劲,使用起来更容易踩坑。今天重点跟大家一起聊聊并发编程的十个坑,希望对你有帮助。

对于从事后端开发的同学来说,并发编程肯定再熟悉不过了。

说实话,在Java中并发编程是一大难点,至少我是这么认为的。不光理解起来比较费劲,使用起来更容易踩坑。

不信,让继续往下面看。

今天重点跟大家一起聊聊并发编程的十个坑,希望对你有帮助。

1. SimpleDateFormat线程不安全

在java8之前,我们对时间的格式化处理,一般都是用的SimpleDateFormat类实现的。例如:

@Service
public class SimpleDateFormatService {

public Date time(String time) throws ParseException {
SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
return dateFormat.parse(time);
}
}

如果你真的这样写,是没问题的。

就怕哪天抽风,你觉得dateFormat是一段固定的代码,应该要把它抽取成常量。

于是把代码改成下面的这样:

@Service
public class SimpleDateFormatService {

private static SimpleDateFormat dateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");

public Date time(String time) throws ParseException {
return dateFormat.parse(time);
}
}

dateFormat对象被定义成了静态常量,这样就能被所有对象共用。

如果只有一个线程调用time方法,也不会出现问题。

但Serivce类的方法,往往是被Controller类调用的,而Controller类的接口方法,则会被tomcat的线程池调用。换句话说,可能会出现多个线程调用同一个Controller类的同一个方法,也就是会出现多个线程会同时调用time方法的情况。

而time方法会调用SimpleDateFormat类的parse方法:

@Override
public Date parse(String text, ParsePosition pos) {
...
Date parsedDate;
try {
parsedDate = calb.establish(calendar).getTime();
...
} catch (IllegalArgumentException e) {
pos.errorIndex = start;
pos.index = oldStart;
return null;
}
return parsedDate;
}

该方法会调用establish方法:

Calendar establish(Calendar cal) {
...
//1.清空数据
cal.clear();
//2.设置时间
cal.set(...);
//3.返回
return cal;
}

其中的步骤1、2、3是非原子操作。

但如果cal对象是局部变量还好,坏就坏在parse方法调用establish方法时,传入的calendar是SimpleDateFormat类的父类DateFormat的成员变量:

public abstract class DateFormat extends Forma {
....
protected Calendar calendar;
...
}

这样就可能会出现多个线程,同时修改同一个对象即:dateFormat,他的同一个成员变量即:Calendar值的情况。

这样可能会出现,某个线程设置好了时间,又被其他的线程修改了,从而出现时间错误的情况。

那么,如何解决这个问题呢?

  • SimpleDateFormat类的对象不要定义成静态的,可以改成方法的局部变量。
  • 使用ThreadLocal保存SimpleDateFormat类的数据。
  • 使用java8的DateTimeFormatter类。

2. 双重检查锁的漏洞

单例模式无论在实际工作,还是在面试中,都出现得比较多。

我们都知道,单例模式有:饿汉模式和懒汉模式两种。

饿汉模式代码如下:

public class SimpleSingleton {
//持有自己类的引用
private static final SimpleSingleton INSTANCE = new SimpleSingleton();

//私有的构造方法
private SimpleSingleton() {
}
//对外提供获取实例的静态方法
public static SimpleSingleton getInstance() {
return INSTANCE;
}
}

使用饿汉模式的好处是:没有线程安全的问题,但带来的坏处也很明显。

private static final SimpleSingleton INSTANCE = new SimpleSingleton();

一开始就实例化对象了,如果实例化过程非常耗时,并且最后这个对象没有被使用,不是白白造成资源浪费吗?

还真是啊。

这个时候你也许会想到,不用提前实例化对象,在真正使用的时候再实例化不就可以了?

这就是我接下来要介绍的:懒汉模式。

具体代码如下:

public class SimpleSingleton2 {

private static SimpleSingleton2 INSTANCE;

private SimpleSingleton2() {
}

public static SimpleSingleton2 getInstance() {
if (INSTANCE == null) {
INSTANCE = new SimpleSingleton2();
}
return INSTANCE;
}
}

示例中的INSTANCE对象一开始是空的,在调用getInstance方法才会真正实例化。

嗯,不错不错。但这段代码还是有问题。

假如有多个线程中都调用了getInstance方法,那么都走到 if (INSTANCE == null) 判断时,可能同时成立,因为INSTANCE初始化时默认值是null。这样会导致多个线程中同时创建INSTANCE对象,即INSTANCE对象被创建了多次,违背了只创建一个INSTANCE对象的初衷。

为了解决饿汉模式和懒汉模式各自的问题,于是出现了:双重检查锁。

具体代码如下:

public class SimpleSingleton4 {

private static SimpleSingleton4 INSTANCE;

private SimpleSingleton4() {
}

public static SimpleSingleton4 getInstance() {
if (INSTANCE == null) {
synchronized (SimpleSingleton4.class) {
if (INSTANCE == null) {
INSTANCE = new SimpleSingleton4();
}
}
}
return INSTANCE;
}
}

需要在synchronized前后两次判空。

但我要告诉你的是:这段代码有漏洞的。

有什么问题?

public static SimpleSingleton4 getInstance() {
if (INSTANCE == null) {//1
synchronized (SimpleSingleton4.class) {//2
if (INSTANCE == null) {//3
INSTANCE = new SimpleSingleton4();//4
}
}
}
return INSTANCE;//5
}

getInstance方法的这段代码,我是按1、2、3、4、5这种顺序写的,希望也按这个顺序执行。

但是java虚拟机实际上会做一些优化,对一些代码指令进行重排。重排之后的顺序可能就变成了:1、3、2、4、5,这样在多线程的情况下同样会创建多次实例。重排之后的代码可能如下:

public static SimpleSingleton4 getInstance() {
if (INSTANCE == null) {//1
if (INSTANCE == null) {//3
synchronized (SimpleSingleton4.class) {//2
INSTANCE = new SimpleSingleton4();//4
}
}
}
return INSTANCE;//5
}

原来如此,那有什么办法可以解决呢?

答:可以在定义INSTANCE是加上volatile关键字。具体代码如下:

public class SimpleSingleton7 {

private volatile static SimpleSingleton7 INSTANCE;

private SimpleSingleton7() {
}

public static SimpleSingleton7 getInstance() {
if (INSTANCE == null) {
synchronized (SimpleSingleton7.class) {
if (INSTANCE == null) {
INSTANCE = new SimpleSingleton7();
}
}
}
return INSTANCE;
}
}

volatile关键字可以保证多个线程的可见性,但是不能保证原子性。同时它也能禁止指令重排。

双重检查锁的机制既保证了线程安全,又比直接上锁提高了执行效率,还节省了内存空间。

3. volatile的原子性

从前面我们已经知道volatile,是一个非常不错的关键字,它能保证变量在多个线程中的可见性,它也能禁止指令重排,但是不能保证原子性。

使用volatile关键字禁止指令重排,前面已经说过了,这里就不聊了。

可见性主要体现在:一个线程对某个变量修改了,另一个线程每次都能获取到该变量的最新值。

先一起看看反例:

public class VolatileTest extends Thread {

private boolean stopFlag = false;

public boolean isStopFlag() {
return stopFlag;
}

@Override
public void run() {
try {
Thread.sleep(300);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();

}
stopFlag = true;
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " stopFlag = " + stopFlag);
}

public static void main(String[] args) {
VolatileTest vt = new VolatileTest();
vt.start();

while (true) {
if (vt.isStopFlag()) {
System.out.println("stop");
break;
}
}
}
}

上面这段代码中,VolatileTest是一个Thread类的子类,它的成员变量stopFlag默认是false,在它的run方法中修改成了true。

然后在main方法的主线程中,用vt.isStopFlag()方法判断,如果它的值是true时,则打印stop关键字。

那么,如何才能让stopFlag的值修改了,在主线程中通过vt.isStopFlag()方法,能够获取最新的值呢?

正例如下:

public class VolatileTest extends Thread {

private volatile boolean stopFlag = false;

public boolean isStopFlag() {
return stopFlag;
}

@Override
public void run() {
try {
Thread.sleep(300);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();

}
stopFlag = true;
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " stopFlag = " + stopFlag);
}

public static void main(String[] args) {
VolatileTest vt = new VolatileTest();
vt.start();

while (true) {
if (vt.isStopFlag()) {
System.out.println("stop");
break;
}
}
}
}

用volatile关键字修饰stopFlag即可。

下面重点说说volatile的原子性问题。

使用多线程给count加1,代码如下:

public class VolatileTest {

public volatile int count = 0;

public void add() {
count++;
}

public static void main(String[] args) {
final VolatileTest test = new VolatileTest();
for (int i = 0; i < 20; i++) {
new Thread() {
@Override
public void run() {
for (int j = 0; j < 1000; j++) {
test.add();
}
}

;
}.start();
}
while (Thread.activeCount() > 2) {
//保证前面的线程都执行完
Thread.yield();
}

System.out.println(test.count);
}
}

执行结果每次都不一样,但可以肯定的是count值每次都小于20000,比如:19999。

这个例子中count是成员变量,虽说被定义成了volatile的,但由于add方法中的count++是非原子操作。在多线程环境中,count++的数据可能会出现问题。

由此可见,volatile不能保证原子性。

那么,如何解决这个问题呢?

答:使用synchronized关键字。

改造后的代码如下:

public class VolatileTest {

public int count = 0;

public synchronized void add() {
count++;
}

public static void main(String[] args) {
final VolatileTest test = new VolatileTest();
for (int i = 0; i < 20; i++) {
new Thread() {
@Override
public void run() {
for (int j = 0; j < 1000; j++) {
test.add();
}
}

;
}.start();
}
while (Thread.activeCount() > 2) {
//保证前面的线程都执行完
Thread.yield();
}

System.out.println(test.count);
}
}

4. 死锁

死锁可能是大家都不希望遇到的问题,因为一旦程序出现了死锁,如果没有外力的作用,程序将会一直处于资源竞争的假死状态中。

死锁代码如下:

public class DeadLockTest {

public static String OBJECT_1 = "OBJECT_1";
public static String OBJECT_2 = "OBJECT_2";

public static void main(String[] args) {
LockA lockA = new LockA();
new Thread(lockA).start();

LockB lockB = new LockB();
new Thread(lockB).start();
}

}

class LockA implements Runnable {

@Override
public void run() {
synchronized (DeadLockTest.OBJECT_1) {
try {
Thread.sleep(500);

synchronized (DeadLockTest.OBJECT_2) {
System.out.println("LockA");
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}

class LockB implements Runnable {

@Override
public void run() {
synchronized (DeadLockTest.OBJECT_2) {
try {
Thread.sleep(500);

synchronized (DeadLockTest.OBJECT_1) {
System.out.println("LockB");
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}

一个线程在获取OBJECT_1锁时,没有释放锁,又去申请OBJECT_2锁。而刚好此时,另一个线程获取到了OBJECT_2锁,也没有释放锁,去申请OBJECT_1锁。由于OBJECT_1和OBJECT_2锁都没有释放,两个线程将一起请求下去,陷入死循环,即出现死锁的情况。

那么如果避免死锁问题呢?

4.1 缩小锁的范围

出现死锁的情况,有可能是像上面那样,锁范围太大了导致的。

那么解决办法就是缩小锁的范围。

具体代码如下:

class LockA implements Runnable {

@Override
public void run() {
synchronized (DeadLockTest.OBJECT_1) {
try {
Thread.sleep(500);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
synchronized (DeadLockTest.OBJECT_2) {
System.out.println("LockA");
}
}
}

class LockB implements Runnable {

@Override
public void run() {
synchronized (DeadLockTest.OBJECT_2) {
try {
Thread.sleep(500);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
synchronized (DeadLockTest.OBJECT_1) {
System.out.println("LockB");
}
}
}

在获取OBJECT_1锁的代码块中,不包含获取OBJECT_2锁的代码。同时在获取OBJECT_2锁的代码块中,也不包含获取OBJECT_1锁的代码。

4.2 保证锁的顺序

出现死锁的情况说白了是,一个线程获取锁的顺序是:OBJECT_1和OBJECT_2。而另一个线程获取锁的顺序刚好相反为:OBJECT_2和OBJECT_1。

那么,如果我们能保证每次获取锁的顺序都相同,就不会出现死锁问题。

具体代码如下:

class LockA implements Runnable {

@Override
public void run() {
synchronized (DeadLockTest.OBJECT_1) {
try {
Thread.sleep(500);

synchronized (DeadLockTest.OBJECT_2) {
System.out.println("LockA");
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}

class LockB implements Runnable {

@Override
public void run() {
synchronized (DeadLockTest.OBJECT_1) {
try {
Thread.sleep(500);

synchronized (DeadLockTest.OBJECT_2) {
System.out.println("LockB");
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}

两个线程,每个线程都是先获取OBJECT_1锁,再获取OBJECT_2锁。

5. 没释放锁

在java中除了使用synchronized关键字,给我们所需要的代码块加锁之外,还能通过Lock关键字加锁。

使用synchronized关键字加锁后,如果程序执行完毕,或者程序出现异常时,会自动释放锁。

但如果使用Lock关键字加锁后,需要开发人员在代码中手动释放锁。

例如:

public class LockTest {

private final ReentrantLock rLock = new ReentrantLock();

public void fun() {
rLock.lock();

try {
System.out.println("fun");
} finally {
rLock.unlock();
}
}
}

代码中先创建一个ReentrantLock类的实例对象rLock,调用它的lock方法加锁。然后执行业务代码,最后再finally代码块中调用unlock方法。

但如果你没有在finally代码块中,调用unlock方法手动释放锁,线程持有的锁将不会得到释放。

6. HashMap导致内存溢

出HashMap在实际的工作场景中,使用频率还是挺高的,比如:接收参数,缓存数据,汇总数据等等。

但如果你在多线程的环境中使用HashMap,可能会导致非常严重的后果。

@Service
public class HashMapService {

private Map<Long, Object> hashMap = new HashMap<>();

public void add(User user) {
hashMap.put(user.getId(), user.getName());
}
}

在HashMapService类中定义了一个HashMap的成员变量,在add方法中往HashMap中添加数据。在controller层的接口中调用add方法,会使用tomcat的线程池去处理请求,就相当于在多线程的场景下调用add方法。

在jdk1.7中,HashMap使用的数据结构是:数组+链表。如果在多线程的情况下,不断往HashMap中添加数据,它会调用resize方法进行扩容。该方法在复制元素到新数组时,采用的头插法,在某些情况下,会导致链表会出现死循环。

死循环最终结果会导致:内存溢出。

此外,如果HashMap中数据非常多,会导致链表很长。当查找某个元素时,需要遍历某个链表,查询效率不太高。

为此,jdk1.8之后,将HashMap的数据结构改成了:数组+链表+红黑树。

如果同一个数组元素中的数据项小于8个,则还是用链表保存数据。如果大于8个,则自动转换成红黑树。

为什么要用红黑树?

答:链表的时间复杂度是O(n),而红黑树的时间复杂度是O(logn),红黑树的复杂度是优于链表的。

既然这样,为什么不直接使用红黑树?

答:树节点所占存储空间是链表节点的两倍,节点少的时候,尽管在时间复杂度上,红黑树比链表稍微好一些。但是由于红黑树所占空间比较大,HashMap综合考虑之后,认为节点数量少的时候用占存储空间更多的红黑树不划算。

jdk1.8中HashMap就不会出现死循环?

答:错,它在多线程环境中依然会出现死循环。在扩容的过程中,在链表转换为树的时候,for循环一直无法跳出,从而导致死循环。

那么,如果想多线程环境中使用HashMap该怎么办呢?

答:使用ConcurrentHashMap。

7. 使用默认线程池

我们都知道jdk1.5之后,提供了ThreadPoolExecutor类,用它可以自定义线程池。

线程池的好处有很多,比如:

  • 降低资源消耗:避免了频繁的创建线程和销毁线程,可以直接复用已有线程。而我们都知道,创建线程是非常耗时的操作。
  • 提供速度:任务过来之后,因为线程已存在,可以拿来直接使用。
  • 提高线程的可管理性:线程是非常宝贵的资源,如果创建过多的线程,不仅会消耗系统资源,甚至会影响系统的稳定。使用线程池,可以非常方便的创建、管理和监控线程。

当然jdk为了我们使用更便捷,专门提供了:Executors类,给我们快速创建线程池。

该类中包含了很多静态方法:

  • newCachedThreadPool:创建一个可缓冲的线程,如果线程池大小超过处理需要,可灵活回收空闲线程,若无可回收,则新建线程。
  • newFixedThreadPool:创建一个固定大小的线程池,如果任务数量超过线程池大小,则将多余的任务放到队列中。
  • newScheduledThreadPool:创建一个固定大小,并且能执行定时周期任务的线程池。
  • newSingleThreadExecutor:创建只有一个线程的线程池,保证所有的任务安装顺序执行。

在高并发的场景下,如果大家使用这些静态方法创建线程池,会有一些问题。

那么,我们一起看看有哪些问题?

  • newFixedThreadPool:允许请求的队列长度是Integer.MAX_VALUE,可能会堆积大量的请求,从而导致OOM。
  • newSingleThreadExecutor:允许请求的队列长度是Integer.MAX_VALUE,可能会堆积大量的请求,从而导致OOM。
  • newCachedThreadPool:允许创建的线程数是Integer.MAX_VALUE,可能会创建大量的线程,从而导致OOM。

那我们该怎办呢?

优先推荐使用ThreadPoolExecutor类,我们自定义线程池。

具体代码如下:

ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor(
8, //corePoolSize线程池中核心线程数
10, //maximumPoolSize 线程池中最大线程数
60, //线程池中线程的最大空闲时间,超过这个时间空闲线程将被回收
TimeUnit.SECONDS,//时间单位
new ArrayBlockingQueue(500), //队列
new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()); //拒绝策略

顺便说一下,如果是一些低并发场景,使用Executors类创建线程池也未尝不可,也不能完全一棍子打死。在这些低并发场景下,很难出现OOM问题,所以我们需要根据实际业务场景选择。

8. @Async注解的陷阱

之前在java并发编程中实现异步功能,一般是需要使用线程或者线程池。

线程池的底层也是用的线程。

而实现一个线程,要么继承Thread类,要么实现Runnable接口,然后在run方法中写具体的业务逻辑代码。

开发spring的大神们,为了简化这类异步操作,已经帮我们把异步功能封装好了。spring中提供了@Async注解,我们可以通过它即可开启异步功能,使用起来非常方便。

具体做法如下:

(1) 在springboot的启动类上面加上@EnableAsync注解。

@EnableAsync
@SpringBootApplication
public class Application {

public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Application.class, args);
}
}

(2) 在需要执行异步调用的业务方法加上@Async注解。

@Service
public class CategoryService {

@Async
public void add(Category category) {
//添加分类
}
}

(3) 在controller方法中调用这个业务方法。

@RestController
@RequestMapping("/category")
public class CategoryController {

@Autowired
private CategoryService categoryService;

@PostMapping("/add")
public void add(@RequestBody category) {
categoryService.add(category);
}
}

这样就能开启异步功能了。

是不是很easy?

但有个坏消息是:用@Async注解开启的异步功能,会调用AsyncExecutionAspectSupport类的doSubmit方法。

默认情况会走else逻辑。

而else的逻辑最终会调用doExecute方法:

protected void doExecute(Runnable task) {
Thread thread = (this.threadFactory != null ? this.threadFactory.newThread(task) : createThread(task));
thread.start();
}

我去,这不是每次都会创建一个新线程吗?

没错,使用@Async注解开启的异步功能,默认情况下,每次都会创建一个新线程。

如果在高并发的场景下,可能会产生大量的线程,从而导致OOM问题。

建议大家在@Async注解开启的异步功能时,请别忘了定义一个线程池。

9. 自旋锁浪费cpu资源

在并发编程中,自旋锁想必大家都已经耳熟能详了。

自旋锁有个非常经典的使用场景就是:CAS(即比较和交换),它是一种无锁化思想(说白了用了一个死循环),用来解决高并发场景下,更新数据的问题。

而atomic包下的很多类,比如:AtomicInteger、AtomicLong、AtomicBoolean等,都是用CAS实现的。

我们以AtomicInteger类为例,它的incrementAndGet没有每次都给变量加1。

public final int incrementAndGet() {
return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1) + 1;
}

它的底层就是用的自旋锁实现的:

public final int getAndAddInt(Object var1, long var2, int var4) {
int var5;
do {
var5 = this.getIntVolatile(var1, var2);
} while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 + var4));

return var5;
}

在do...while死循环中,不停进行数据的比较和交换,如果一直失败,则一直循环重试。

如果在高并发的情况下,compareAndSwapInt会很大概率失败,因此导致了此处cpu不断的自旋,这样会严重浪费cpu资源。

那么,如果解决这个问题呢?

答:使用LockSupport类的parkNanos方法。

具体代码如下:

private boolean compareAndSwapInt2(Object var1, long var2, int var4, int var5) {
if(this.compareAndSwapInt(var1,var2,var4, var5)) {
return true;
} else {
LockSupport.parkNanos(10);
return false;
}

当cas失败之后,调用LockSupport类的parkNanos方法休眠一下,相当于调用了Thread.Sleep方法。这样能够有效的减少频繁自旋导致cpu资源过度浪费的问题。

10. ThreadLocal用完没清空

在java中保证线程安全的技术有很多,可以使用synchroized、Lock等关键字给代码块加锁。

但是它们有个共同的特点,就是加锁会对代码的性能有一定的损耗。

其实,在jdk中还提供了另外一种思想即:用空间换时间。

没错,使用ThreadLocal类就是对这种思想的一种具体体现。

ThreadLocal为每个使用变量的线程提供了一个独立的变量副本,这样每一个线程都能独立地改变自己的副本,而不会影响其它线程所对应的副本。

ThreadLocal的用法大致是这样的:

(1) 先创建一个CurrentUser类,其中包含了ThreadLocal的逻辑。

public class CurrentUser {
private static final ThreadLocal<UserInfo> THREA_LOCAL = new ThreadLocal();

public static void set(UserInfo userInfo) {
THREA_LOCAL.set(userInfo);
}

public static UserInfo get() {
THREA_LOCAL.get();
}

public static void remove() {
THREA_LOCAL.remove();
}
}

(2) 在业务代码中调用CurrentUser类。

public void doSamething(UserDto userDto) {
UserInfo userInfo = convert(userDto);
CurrentUser.set(userInfo);
...

//业务代码
UserInfo userInfo = CurrentUser.get();
...
}

在业务代码的第一行,将userInfo对象设置到CurrentUser,这样在业务代码中,就能通过CurrentUser.get()获取到刚刚设置的userInfo对象。特别是对业务代码调用层级比较深的情况,这种用法非常有用,可以减少很多不必要传参。

但在高并发的场景下,这段代码有问题,只往ThreadLocal存数据,数据用完之后并没有及时清理。

ThreadLocal即使使用了WeakReference(弱引用)也可能会存在内存泄露问题,因为 entry对象中只把key(即threadLocal对象)设置成了弱引用,但是value值没有。

那么,如何解决这个问题呢?

public void doSamething(UserDto userDto) {
UserInfo userInfo = convert(userDto);

try{
CurrentUser.set(userInfo);
...

//业务代码
UserInfo userInfo = CurrentUser.get();
...
} finally {
CurrentUser.remove();
}
}

需要在finally代码块中,调用remove方法清理没用的数据。

责任编辑:赵宁宁 来源: 苏三说技术
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