Ordering是Guava類庫提供的一個犀利強大的比較器工具,Guava的Ordering和JDK Comparator相比功能更強。它非常容易擴展,可以輕松構造復雜的comparator,然后用在容器的比較、排序等操作中。
本質上來說,Ordering 實例無非就是一個特殊的Comparator 實例。Ordering只是需要依賴于一個比較器(例如,Collections.max)的方法,并使其可作為實例方法。另外,Ordering提供了鏈式方法調用和加強現有的比較器。
下面我們看看Ordering中的一些具體方法和簡單的使用實例。
常見的靜態方法:
natural():使用Comparable類型的自然順序, 例如:整數從小到大,字符串是按字典順序;
usingToString() :使用toString()返回的字符串按字典順序進行排序;
arbitrary() :返回一個所有對象的任意順序, 即compare(a, b) == 0 就是 a == b (identity equality)。 本身的排序是沒有任何含義, 但是在VM的生命周期是一個常量。
簡單實例:
import java.util.List; import org.junit.Test; import com.google.common.collect.Lists; import com.google.common.collect.Ordering; public class OrderingTest { @Test public void testStaticOrdering(){ List<String> list = Lists.newArrayList(); list.add("peida"); list.add("jerry"); list.add("harry"); list.add("eva"); list.add("jhon"); list.add("neron"); System.out.println("list:"+ list);
Ordering<String> naturalOrdering = Ordering.natural(); Ordering<Object> usingToStringOrdering = Ordering.usingToString(); Ordering<Object> arbitraryOrdering = Ordering.arbitrary(); System.out.println("naturalOrdering:"+ naturalOrdering.sortedCopy(list)); System.out.println("usingToStringOrdering:"+ usingToStringOrdering.sortedCopy(list)); System.out.println("arbitraryOrdering:"+ arbitraryOrdering.sortedCopy(list)); } }
輸出:
list:[peida, jerry, harry, eva, jhon, neron]
naturalOrdering:[eva, harry, jerry, jhon, neron, peida]
usingToStringOrdering:[eva, harry, jerry, jhon, neron, peida]
arbitraryOrdering:[neron, harry, eva, jerry, peida, jhon]
操作方法:
reverse(): 返回與當前Ordering相反的排序:
nullsFirst(): 返回一個將null放在non-null元素之前的Ordering,其他的和原始的Ordering一樣;
nullsLast():返回一個將null放在non-null元素之后的Ordering,其他的和原始的Ordering一樣;
compound(Comparator):返回一個使用Comparator的Ordering,Comparator作為第二排序元素,例如對bug列表進行排序,先根據bug的級別,再根據優先級進行排序;
lexicographical():返回一個按照字典元素迭代的Ordering;
onResultOf(Function):將function應用在各個元素上之后, 在使用原始ordering進行排序;
greatestOf(Iterable iterable, int k):返回指定的第k個可迭代的最大的元素,按照這個從最大到最小的順序。是不穩定的。
leastOf(Iterable<E> iterable,int k):返回指定的第k個可迭代的最小的元素,按照這個從最小到最大的順序。是不穩定的。
isOrdered(Iterable):是否有序,Iterable不能少于2個元素。
isStrictlyOrdered(Iterable):是否嚴格有序。請注意,Iterable不能少于兩個元素。
sortedCopy(Iterable):返回指定的元素作為一個列表的排序副本。
package com.peidasoft.guava.base; import java.util.List; import org.junit.Test; import com.google.common.collect.ImmutableList; import com.google.common.collect.Lists; import com.google.common.collect.Ordering; public class OrderingTest { @Test public void testOrdering(){ List<String> list = Lists.newArrayList(); list.add("peida"); list.add("jerry"); list.add("harry"); list.add("eva"); list.add("jhon"); list.add("neron"); System.out.println("list:"+ list); Ordering<String> naturalOrdering = Ordering.natural(); System.out.println("naturalOrdering:"+ naturalOrdering.sortedCopy(list)); List<Integer> listReduce= Lists.newArrayList(); for(int i=9;i>0;i--){ listReduce.add(i); } List<Integer> listtest= Lists.newArrayList(); listtest.add(1); listtest.add(1); listtest.add(1); listtest.add(2); Ordering<Integer> naturalIntReduceOrdering = Ordering.natural(); System.out.println("listtest:"+ listtest); System.out.println(naturalIntReduceOrdering.isOrdered(listtest)); System.out.println(naturalIntReduceOrdering.isStrictlyOrdered(listtest)); System.out.println("naturalIntReduceOrdering:"+ naturalIntReduceOrdering.sortedCopy(listReduce)); System.out.println("listReduce:"+ listReduce); System.out.println(naturalIntReduceOrdering.isOrdered(naturalIntReduceOrdering.sortedCopy(listReduce))); System.out.println(naturalIntReduceOrdering.isStrictlyOrdered(naturalIntReduceOrdering.sortedCopy(listReduce))); Ordering<String> natural = Ordering.natural(); List<String> abc = ImmutableList.of("a", "b", "c"); System.out.println(natural.isOrdered(abc)); System.out.println(natural.isStrictlyOrdered(abc)); System.out.println("isOrdered reverse :"+ natural.reverse().isOrdered(abc)); List<String> cba = ImmutableList.of("c", "b", "a"); System.out.println(natural.isOrdered(cba)); System.out.println(natural.isStrictlyOrdered(cba)); System.out.println(cba = natural.sortedCopy(cba)); System.out.println("max:"+natural.max(cba)); System.out.println("min:"+natural.min(cba)); System.out.println("leastOf:"+natural.leastOf(cba, 2)); System.out.println("naturalOrdering:"+ naturalOrdering.sortedCopy(list)); System.out.println("leastOf list:"+naturalOrdering.leastOf(list, 3)); System.out.println("greatestOf:"+naturalOrdering.greatestOf(list, 3)); System.out.println("reverse list :"+ naturalOrdering.reverse().sortedCopy(list)); System.out.println("isOrdered list :"+ naturalOrdering.isOrdered(list)); System.out.println("isOrdered list :"+ naturalOrdering.reverse().isOrdered(list)); list.add(null); System.out.println(" add null list:"+list); System.out.println("nullsFirst list :"+ naturalOrdering.nullsFirst().sortedCopy(list)); System.out.println("nullsLast list :"+ naturalOrdering.nullsLast().sortedCopy(list)); } } //============輸出============== list:[peida, jerry, harry, eva, jhon, neron] naturalOrdering:[eva, harry, jerry, jhon, neron, peida] listtest:[1, 1, 1, 2] true false naturalIntReduceOrdering:[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] listReduce:[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1] true true true true isOrdered reverse :false false false [a, b, c] max:c min:a leastOf:[a, b] naturalOrdering:[eva, harry, jerry, jhon, neron, peida] leastOf list:[eva, harry, jerry] greatestOf:[peida, neron, jhon] reverse list :[peida, neron, jhon, jerry, harry, eva] isOrdered list :false isOrdered list :false add null list:[peida, jerry, harry, eva, jhon, neron, null] nullsFirst list :[null, eva, harry, jerry, jhon, neron, peida] nullsLast list :[eva, harry, jerry, jhon, neron, peida, null]
轉自:http://singo107.iteye.com/blog/1175084
數據庫事務的隔離級別有4個,由低到高依次為Read uncommitted 、Read committed 、Repeatable read 、Serializable ,這四個級別可以逐個解決臟讀 、不可重復讀 、幻讀 這幾類問題。
√: 可能出現 ×: 不會出現
臟讀 | 不可重復讀 | 幻讀 | |
Read uncommitted | √ | √ | √ |
Read committed | × | √ | √ |
Repeatable read | × | × | √ |
Serializable | × | × | × |
注意:我們討論隔離級別的場景,主要是在多個事務并發 的情況下,因此,接下來的講解都圍繞事務并發。
公司發工資了,領導把5000元打到singo的賬號上,但是該事務并未提交,而singo正好去查看賬戶,發現工資已經到賬,是5000元整,非常高 興。可是不幸的是,領導發現發給singo的工資金額不對,是2000元,于是迅速回滾了事務,修改金額后,將事務提交,最后singo實際的工資只有 2000元,singo空歡喜一場。
出現上述情況,即我們所說的臟讀 ,兩個并發的事務,“事務A:領導給singo發工資”、“事務B:singo查詢工資賬戶”,事務B讀取了事務A尚未提交的數據。
當隔離級別設置為Read uncommitted 時,就可能出現臟讀,如何避免臟讀,請看下一個隔離級別。
singo拿著工資卡去消費,系統讀取到卡里確實有2000元,而此時她的老婆也正好在網上轉賬,把singo工資卡的2000元轉到另一賬戶,并在 singo之前提交了事務,當singo扣款時,系統檢查到singo的工資卡已經沒有錢,扣款失敗,singo十分納悶,明明卡里有錢,為 何......
出現上述情況,即我們所說的不可重復讀 ,兩個并發的事務,“事務A:singo消費”、“事務B:singo的老婆網上轉賬”,事務A事先讀取了數據,事務B緊接了更新了數據,并提交了事務,而事務A再次讀取該數據時,數據已經發生了改變。
當隔離級別設置為Read committed 時,避免了臟讀,但是可能會造成不可重復讀。
大多數數據庫的默認級別就是Read committed,比如Sql Server , Oracle。如何解決不可重復讀這一問題,請看下一個隔離級別。
當隔離級別設置為Repeatable read 時,可以避免不可重復讀。當singo拿著工資卡去消費時,一旦系統開始讀取工資卡信息(即事務開始),singo的老婆就不可能對該記錄進行修改,也就是singo的老婆不能在此時轉賬。
雖然Repeatable read避免了不可重復讀,但還有可能出現幻讀 。
singo的老婆工作在銀行部門,她時常通過銀行內部系統查看singo的信用卡消費記錄。有一天,她正在查詢到singo當月信用卡的總消費金額 (select sum(amount) from transaction where month = 本月)為80元,而singo此時正好在外面胡吃海塞后在收銀臺買單,消費1000元,即新增了一條1000元的消費記錄(insert transaction ... ),并提交了事務,隨后singo的老婆將singo當月信用卡消費的明細打印到A4紙上,卻發現消費總額為1080元,singo的老婆很詫異,以為出 現了幻覺,幻讀就這樣產生了。
注:Mysql的默認隔離級別就是Repeatable read。
Serializable 是最高的事務隔離級別,同時代價也花費最高,性能很低,一般很少使用,在該級別下,事務順序執行,不僅可以避免臟讀、不可重復讀,還避免了幻像讀。