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java 拾遗
阅读量:5221 次
发布时间:2019-06-14

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这篇博客赠与自己,是时候系统过一遍java 并记录自己未使用过或者易忘记的

1. transient词义:短暂的首先说说“序列化”,把一个对象的表示转化为字节流的过程称为串行化(也称为序列化,serialization),从字节流中把对象重建出来称为反串行化(也称为为反序列化,deserialization)。transient 为不应被串行化的数据提供了一个语言级的标记数据方法。transient是类型修饰符,只能用来修饰字段。在对象序列化的过程中,标记为transient的变量不会被序列化。2. volatile词义:易变的volatile也是变量修饰符,只能用来修饰变量。volatile修饰的成员变量在每次被线程访问时,都强迫从共享内存中重读该成员变量的值。而且,当成员变量发生变化时,强迫线程将变化值回写到共享内存。这样在任何时刻,两个不同的线程总是看到某个成员变量的同一个值。在此解释一下Java的内存机制:Java使用一个主内存来保存变量当前值,而每个线程则有其独立的工作内存。线程访问变量的时候会将变量的值拷贝到自己的工作内存中,这样,当线程对自己工作内存中的变量进行操作之后,就造成了工作内存中的变量拷贝的值与主内存中的变量值不同。Java语言规范中指出:为了获得最佳速度,允许线程保存共享成员变量的私有拷贝,而且只当线程进入或者离开同步代码块时才与共享成员变量的原始值对比。这样当多个线程同时与某个对象交互时,就必须要注意到要让线程及时的得到共享成员变量的变化。而volatile关键字就是提示VM:对于这个成员变量不能保存它的私有拷贝,而应直接与共享成员变量交互。对于volatile类型的变量,系统每次用到他的时候都是直接从对应的内存当中提取,而不会利用cache当中的原有数值,以适应它的未知何时会发生的变化,系统对这种变量的处理不会做优化——显然也是因为它的数值随时都可能变化的情况。典型的例子for(int i=0; i<100000; i++);这个语句用来测试空循环的速度的但是编译器肯定要把它优化掉,根本就不执行如果你写成for(volatile int i=0; i<100000; i++);它就会执行了使用建议:在两个或者更多的线程访问的成员变量上使用volatile。当要访问的变量已在synchronized代码块中,或者为常量时,不必使用。由于使用volatile屏蔽掉了VM中必要的代码优化,所以在效率上比较低,因此一定在必要时才使用此关键字。3.strictfp, 即 strict float point (精确浮点)。  strictfp 关键字可应用于类、接口或方法。使用 strictfp 关键字声明一个方法时,该方法中所有的float和double表达式都严格遵守FP-strict的限制,符合IEEE-754规范。当对一个类或接口使用 strictfp 关键字时,该类中的所有代码,包括嵌套类型中的初始设定值和代码,都将严格地进行计算。严格约束意味着所有表达式的结果都必须是 IEEE 754 算法对操作数预期的结果,以单精度和双精度格式表示。  如果你想让你的浮点运算更加精确,而且不会因为不同的硬件平台所执行的结果不一致的话,可以用关键字strictfp. 示例 1   下面的示例演示了一个使用 strictfp 修饰符声明的类。 Java代码  package com.magical;     // Example of precision control with strictfp   public strictfp class MyClass {       public static void main(String[] args)       {           float aFloat = 0.6710339f;           double aDouble = 0.04150553411984792d;           double sum = aFloat + aDouble;           float quotient = (float)(aFloat / aDouble);           System.out.println("float: " + aFloat);           System.out.println("double: " + aDouble);           System.out.println("sum: " + sum);           System.out.println("quotient: " + quotient);       }   } 运行结果: float: 0.6710339 double: 0.04150553411984792 sum: 0.7125394529774224 quotient: 16.167336

转载于:https://www.cnblogs.com/Frank99/p/9909161.html

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