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  • JDK 11 String 新方法使用教程

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  • JDK11 90+ 新特性新功能(第一部分:开发人员可见功能)

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  • JDK11 90+ 新特性新功能(第二部分:非开发人员功能)

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  • JDK11 Java String 新增方法

    JDK11 Java String 新增方法,Java的String类可能会获得一些JDK 11的新方法,预计将于2018年9月发布。JDK11 Java String 新增方法
  • JDK11上的JAVAFX

    在第11次发布之后,人们对JavaFX与JDK脱钩产生了各种各样的感受。我们中的许多人认为现在是时候告别JavaFX并转而采用另一种GUI技术,而其他一些人则对这种情况感到高兴。在第11次发布之后,人们对JavaFX与JDK脱钩产生了各种各样的感受。我们中的许多人认为现在是时候告别JavaFX并转而采用另一种GUI技术,而其他一些人则对这种情况感到高兴。他们认为将JavaFX从Oracle手中解耦并将其开发作为一个开源的社区驱动项目,这是JavaFX获得更大成功的绝佳机会。我属于后一组。虽然我可能会担心JavaFX的发展方式,但我坚信Java Modularity和JPMS为我们带来的功能,拥有一个单独的JavaFX模块实际上是非常吸引人的。您可以将该模块包含到项目中,使用“jlink”工具和BOOM创建自定义运行时映像!
  • java编程中float/double类型的正确比较方法

    java基础编程中float/double类型的正确比较方法    实际上,这不仅是Java特有的问题。 几乎所有的编程语言都可以观察到它。 在计算机内存中,使用IEEE 754标准格式存储浮动和双打。 实际的存储和转换如何工作,它超出了本文的范围。<br />   现在,只要理解在计算和转换过程中可以在这些数字中引入较小的舍入误差。 这就是为什么仅仅依靠等式运算符(==)来比较浮点数是不可取的原因。 <h2>1.简单的比较方式[不推荐]数据不准确</h2> 首先看看简单的比较,以便理解简单比较究竟有什么错误。 在给定的程序中,我使用两种方法创建相同的浮点数(即1.1):<br /> i)加1,11次。<br /> i)乘以.1至11。<br /> 从理论上讲,这两次行动都能产生数字1.1。 当我们比较两种方法的结果时,它应该匹配。<br />   <pre> <code class="language-java">private static void simpleFloatsComparison() { //Method 1 double f1 = .0; for (int i = 1; i <= 11; i++) { f1 += .1; } //Method 2 double f2 = .1 * 11; System.out.println("f1 = " + f1); System.out.println("f2 = " + f2); if (f1 == f2) System.out.println("f1 and f2 are equal\n"); else System.out.println("f1 and f2 are not equal\n"); } </code></pre> 输出: <pre> <code class="language-html">f1 = 1.0999999999999999 f2 = 1.1 f1 and f2 are not equal</code></pre> <blockquote> <p>观察这两个值。 f1计算为1.0999999999999999。 它正是内部导致四舍五入的问题。 这就是为什么不推荐简单方式浮点比较的原因。</p> </blockquote> <h2>2.基于阈值的比较[推荐]</h2> <pre> <code class="language-java">private static void thresholdBasedFloatsComparison() { final double THRESHOLD = .0001; //Method 1 double f1 = .0; for (int i = 1; i <= 11; i++) { f1 += .1; } //Method 2 double f2 = .1 * 11; System.out.println("f1 = " + f1); System.out.println("f2 = " + f2); if (Math.abs(f1 - f2) < THRESHOLD) System.out.println("f1 and f2 are equal using threshold\n"); else System.out.println("f1 and f2 are not equal using threshold\n"); }</code></pre> <br /> 输出值: <pre> <code class="language-html">f1 = 1.0999999999999999 f2 = 1.1 f1 and f2 are equal using threshold</code></pre> <h2>3.使用BigDecimal比较[推荐]</h2> 在BigDecimal类中,您可以指定要使用的舍入模式和精确精度。 使用精确的精度限制,舍入误差大多可以解决。<br /> <br /> 最好的部分是BigDecimal数字是不可变的,即如果您创建一个值为“1.23”的BigDecimal BD,该对象将保持为“1.23”并且永远不会被更改。 这个类提供了很多方法可以用来对它的值进行数字操作。<br /> <br /> 您可以使用它的.compareTo()方法与BigDecimal数字进行比较。 比较时忽略比例。 <pre> <code class="language-java">a.compareTo(b); // returns (-1 if a < b), (0 if a == b), (1 if a > b)</code></pre> <blockquote> <p>切勿使用.equals()方法比较BigDecimals。 那是因为这个等于函数会比较尺度。 如果比例不同,.equals()将返回false,即使它们是数学上相同的数字。</p> </blockquote> <br /> 我们举一个例子来理解这个比较。 <pre> <code class="language-java">private static void testBdEquality() { BigDecimal a = new BigDecimal("2.00"); BigDecimal b = new BigDecimal("2.0"); System.out.println(a.equals(b)); // false System.out.println(a.compareTo(b) == 0); // true }</code></pre> 现在我们来验证一下,我们使用BigDecimal类来解决原始问题。 <pre> <code class="language-java">private static void bigDecimalComparison() { //Method 1 BigDecimal f1 = new BigDecimal("0.0"); BigDecimal pointOne = new BigDecimal("0.1"); for (int i = 1; i <= 11; i++) { f1 = f1.add(pointOne); } //Method 2 BigDecimal f2 = new BigDecimal("0.1"); BigDecimal eleven = new BigDecimal("11"); f2 = f2.multiply(eleven); System.out.println("f1 = " + f1); System.out.println("f2 = " + f2); if (f1.compareTo(f2) == 0) System.out.println("f1 and f2 are equal using BigDecimal\n"); else System.out.println("f1 and f2 are not equal using BigDecimal\n"); }</code></pre> <br /> 输出: <pre> <code class="language-html">f1 = 1.1 f2 = 1.1 f1 and f2 are equal using BigDecimal</code></pre> <br /> <br /> <br /> <br />  
  • java编程之maven打包Java source jar包

    java编程之maven打包Java source jar包如何在maven打包的时候将源文件java也同时打包呢?<br /> <br /> 1.打开项目的poml.xml文件<br /> 2.找到<plugins></plugins>节点,如果没有添加该节点在<bulid></bulid>节点中<br /> 3.添加以下内容在plugins节点中 <pre> <code class="language-xml"> <!--配置生成源码包--> <plugin> <groupId>org.apache.maven.plugins</groupId> <artifactId>maven-source-plugin</artifactId> <version>3.0.1</version> <executions> <execution> <id>attach-sources</id> <goals> <goal>jar</goal> </goals> </execution> </executions> </plugin></code></pre> <br /> 再运行eclipse中的maven install将会看到生成两个jar包,一个源文件一个编译的文件:<br /> <img alt="打包" class="img-thumbnail" src="/assist/images/blog/63e6e4d53c3c4d6fba4dba6de72a11aa.png" /><br />  
  • modbus tcp通讯modbus4j使用说明-java编程

    modbus tcp 通讯协议在Java编程中的使用。本文主要讲解Java编程中通过modbus4j工具类来实现modbus tcp通讯协议的通讯。包括通过modbus协议读取数据,写入数据的实现。<h2>一.什么是modbus</h2>   Modbus是由Modicon(现为施耐德电气公司的一个品牌)在1979年发明的,是全球第一个真正用于工业现场的总线协议。<br /> ModBus网络是一个工业通信系统,由带智能终端的可编程序控制器和计算机通过公用线路或局部专用线路连接而成。其系统结构既包括硬件、亦包括软件。它可应用于各种数据采集和过程监控。<br />   ModBus网络只有一个主机,所有通信都由他发出。网络可支持247个之多的远程从属控制器,但实际所支持的从机数要由所用通信设备决定。采用这个系统,各PC可以和中心主机交换信息而不影响各PC执行本身的控制任务。 <h2>二.Java实现modbus协议通讯</h2> Java编程中,使用modbus4j实现Java中的modbus协议通讯<br /> <br /> modbus4j实现了Java与modbus协议的以下几种通讯方式:<br /> modbus TCP/IP通讯<br /> modubs UDP/IP通讯<br /> modbus RTU/IP通讯<br /> <br /> 核心依赖:<br /> <strong>modbus4j.jar<br /> commons-lang3-3.0.jar<br /> //下载地址代码里有</strong><br /> Java读取工具类 <pre> <code class="language-java">package com.leftso.project.demo.modbus4j; import com.serotonin.modbus4j.BatchRead; import com.serotonin.modbus4j.BatchResults; import com.serotonin.modbus4j.ModbusFactory; import com.serotonin.modbus4j.ModbusMaster; import com.serotonin.modbus4j.code.DataType; import com.serotonin.modbus4j.exception.ErrorResponseException; import com.serotonin.modbus4j.exception.ModbusInitException; import com.serotonin.modbus4j.exception.ModbusTransportException; import com.serotonin.modbus4j.ip.IpParameters; import com.serotonin.modbus4j.locator.BaseLocator; /** * modbus通讯工具类,采用modbus4j实现 * * @author lxq * @dependencies modbus4j-3.0.3.jar * @website https://github.com/infiniteautomation/modbus4j */ public class Modbus4jUtils { /** * 工厂。 */ static ModbusFactory modbusFactory; static { if (modbusFactory == null) { modbusFactory = new ModbusFactory(); } } /** * 获取master * * @return * @throws ModbusInitException */ public static ModbusMaster getMaster() throws ModbusInitException { IpParameters params = new IpParameters(); params.setHost("localhost"); params.setPort(502); // // modbusFactory.createRtuMaster(wapper); //RTU 协议 // modbusFactory.createUdpMaster(params);//UDP 协议 // modbusFactory.createAsciiMaster(wrapper);//ASCII 协议 ModbusMaster master = modbusFactory.createTcpMaster(params, false);// TCP 协议 master.init(); return master; } /** * 读取[01 Coil Status 0x]类型 开关数据 * * @param slaveId * slaveId * @param offset * 位置 * @return 读取值 * @throws ModbusTransportException * 异常 * @throws ErrorResponseException * 异常 * @throws ModbusInitException * 异常 */ public static Boolean readCoilStatus(int slaveId, int offset) throws ModbusTransportException, ErrorResponseException, ModbusInitException { // 01 Coil Status BaseLocator<Boolean> loc = BaseLocator.coilStatus(slaveId, offset); Boolean value = getMaster().getValue(loc); return value; } /** * 读取[02 Input Status 1x]类型 开关数据 * * @param slaveId * @param offset * @return * @throws ModbusTransportException * @throws ErrorResponseException * @throws ModbusInitException */ public static Boolean readInputStatus(int slaveId, int offset) throws ModbusTransportException, ErrorResponseException, ModbusInitException { // 02 Input Status BaseLocator<Boolean> loc = BaseLocator.inputStatus(slaveId, offset); Boolean value = getMaster().getValue(loc); return value; } /** * 读取[03 Holding Register类型 2x]模拟量数据 * * @param slaveId * slave Id * @param offset * 位置 * @param dataType * 数据类型,来自com.serotonin.modbus4j.code.DataType * @return * @throws ModbusTransportException * 异常 * @throws ErrorResponseException * 异常 * @throws ModbusInitException * 异常 */ public static Number readHoldingRegister(int slaveId, int offset, int dataType) throws ModbusTransportException, ErrorResponseException, ModbusInitException { // 03 Holding Register类型数据读取 BaseLocator<Number> loc = BaseLocator.holdingRegister(slaveId, offset, dataType); Number value = getMaster().getValue(loc); return value; } /** * 读取[04 Input Registers 3x]类型 模拟量数据 * * @param slaveId * slaveId * @param offset * 位置 * @param dataType * 数据类型,来自com.serotonin.modbus4j.code.DataType * @return 返回结果 * @throws ModbusTransportException * 异常 * @throws ErrorResponseException * 异常 * @throws ModbusInitException * 异常 */ public static Number readInputRegisters(int slaveId, int offset, int dataType) throws ModbusTransportException, ErrorResponseException, ModbusInitException { // 04 Input Registers类型数据读取 BaseLocator<Number> loc = BaseLocator.inputRegister(slaveId, offset, dataType); Number value = getMaster().getValue(loc); return value; } /** * 批量读取使用方法 * * @throws ModbusTransportException * @throws ErrorResponseException * @throws ModbusInitException */ public static void batchRead() throws ModbusTransportException, ErrorResponseException, ModbusInitException { BatchRead<Integer> batch = new BatchRead<Integer>(); batch.addLocator(0, BaseLocator.holdingRegister(1, 1, DataType.FOUR_BYTE_FLOAT)); batch.addLocator(1, BaseLocator.inputStatus(1, 0)); ModbusMaster master = getMaster(); batch.setContiguousRequests(false); BatchResults<Integer> results = master.send(batch); System.out.println(results.getValue(0)); System.out.println(results.getValue(1)); } /** * 测试 * * @param args */ public static void main(String[] args) { try { // 01测试 Boolean v011 = readCoilStatus(1, 0); Boolean v012 = readCoilStatus(1, 1); Boolean v013 = readCoilStatus(1, 6); System.out.println("v011:" + v011); System.out.println("v012:" + v012); System.out.println("v013:" + v013); // 02测试 Boolean v021 = readInputStatus(1, 0); Boolean v022 = readInputStatus(1, 1); Boolean v023 = readInputStatus(1, 2); System.out.println("v021:" + v021); System.out.println("v022:" + v022); System.out.println("v023:" + v023); // 03测试 Number v031 = readHoldingRegister(1, 1, DataType.FOUR_BYTE_FLOAT);// 注意,float Number v032 = readHoldingRegister(1, 3, DataType.FOUR_BYTE_FLOAT);// 同上 System.out.println("v031:" + v031); System.out.println("v032:" + v032); // 04测试 Number v041 = readInputRegisters(1, 1, DataType.FOUR_BYTE_FLOAT);// Number v042 = readInputRegisters(1, 3, DataType.FOUR_BYTE_FLOAT);// System.out.println("v041:" + v041); System.out.println("v042:" + v042); // 批量读取 batchRead(); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }</code></pre> <h2>三、测试</h2> 使用ModbusSlave模拟modbus协议<br /> slave中模拟数据如下<br /> <img alt="modbus slave模拟数据" class="img-thumbnail" src="/assist/images/blog/afe4a730-8fb5-4aa2-9f6b-ff09f4368459.png" style="height:856px; width:825px" /><br /> 运行工具类的main方法: <pre> <code>11:14:54.547 [main] DEBUG com.serotonin.modbus4j.ip.tcp.TcpMaster - Encap Request: 00 00 00 00 00 06 01 01 00 00 00 01 11:14:54.550 [main] DEBUG com.serotonin.modbus4j.ip.tcp.TcpMaster - Sending on port: 502 11:14:54.598 [main] DEBUG com.serotonin.modbus4j.ip.tcp.TcpMaster - Response: 00 00 00 00 00 04 01 01 01 01 11:14:54.600 [main] DEBUG com.serotonin.modbus4j.ip.tcp.TcpMaster - Encap Request: 00 00 00 00 00 06 01 01 00 01 00 01 11:14:54.600 [main] DEBUG com.serotonin.modbus4j.ip.tcp.TcpMaster - Sending on port: 502 11:14:54.650 [main] DEBUG com.serotonin.modbus4j.ip.tcp.TcpMaster - Response: 00 00 00 00 00 04 01 01 01 00 11:14:54.652 [main] DEBUG com.serotonin.modbus4j.ip.tcp.TcpMaster - Encap Request: 00 00 00 00 00 06 01 01 00 06 00 01 11:14:54.652 [main] DEBUG com.serotonin.modbus4j.ip.tcp.TcpMaster - Sending on port: 502 11:14:54.703 [main] DEBUG com.serotonin.modbus4j.ip.tcp.TcpMaster - Response: 00 00 00 00 00 04 01 01 01 01 v011:true v012:false v013:true 11:14:54.704 [main] DEBUG com.serotonin.modbus4j.ip.tcp.TcpMaster - Encap Request: 00 00 00 00 00 06 01 02 00 00 00 01 11:14:54.704 [main] DEBUG com.serotonin.modbus4j.ip.tcp.TcpMaster - Sending on port: 502 11:14:54.755 [main] DEBUG com.serotonin.modbus4j.ip.tcp.TcpMaster - Response: 00 00 00 00 00 04 01 02 01 01 11:14:54.757 [main] DEBUG com.serotonin.modbus4j.ip.tcp.TcpMaster - Encap Request: 00 00 00 00 00 06 01 02 00 01 00 01 11:14:54.757 [main] DEBUG com.serotonin.modbus4j.ip.tcp.TcpMaster - Sending on port: 502 11:14:54.807 [main] DEBUG com.serotonin.modbus4j.ip.tcp.TcpMaster - Response: 00 00 00 00 00 04 01 02 01 00 11:14:54.810 [main] DEBUG com.serotonin.modbus4j.ip.tcp.TcpMaster - Encap Request: 00 00 00 00 00 06 01 02 00 02 00 01 11:14:54.810 [main] DEBUG com.serotonin.modbus4j.ip.tcp.TcpMaster - Sending on port: 502 11:14:54.860 [main] DEBUG com.serotonin.modbus4j.ip.tcp.TcpMaster - Response: 00 00 00 00 00 04 01 02 01 01 v021:true v022:false v023:true 11:14:54.866 [main] DEBUG com.serotonin.modbus4j.ip.tcp.TcpMaster - Encap Request: 00 00 00 00 00 06 01 03 00 01 00 02 11:14:54.866 [main] DEBUG com.serotonin.modbus4j.ip.tcp.TcpMaster - Sending on port: 502 11:14:54.915 [main] DEBUG com.serotonin.modbus4j.ip.tcp.TcpMaster - Response: 00 00 00 00 00 07 01 03 04 40 20 00 00 11:14:54.917 [main] DEBUG com.serotonin.modbus4j.ip.tcp.TcpMaster - Encap Request: 00 00 00 00 00 06 01 03 00 03 00 02 11:14:54.917 [main] DEBUG com.serotonin.modbus4j.ip.tcp.TcpMaster - Sending on port: 502 11:14:54.967 [main] DEBUG com.serotonin.modbus4j.ip.tcp.TcpMaster - Response: 00 00 00 00 00 07 01 03 04 41 28 00 00 v031:2.5 v032:10.5 11:14:54.971 [main] DEBUG com.serotonin.modbus4j.ip.tcp.TcpMaster - Encap Request: 00 00 00 00 00 06 01 04 00 01 00 02 11:14:54.971 [main] DEBUG com.serotonin.modbus4j.ip.tcp.TcpMaster - Sending on port: 502 11:14:55.020 [main] DEBUG com.serotonin.modbus4j.ip.tcp.TcpMaster - Response: 00 00 00 00 00 07 01 04 04 3F C0 00 00 11:14:55.021 [main] DEBUG com.serotonin.modbus4j.ip.tcp.TcpMaster - Encap Request: 00 00 00 00 00 06 01 04 00 03 00 02 11:14:55.021 [main] DEBUG com.serotonin.modbus4j.ip.tcp.TcpMaster - Sending on port: 502 11:14:55.072 [main] DEBUG com.serotonin.modbus4j.ip.tcp.TcpMaster - Response: 00 00 00 00 00 07 01 04 04 40 40 00 00 v041:1.5 v042:3.0 11:14:55.074 [main] DEBUG com.serotonin.modbus4j.ip.tcp.TcpMaster - Encap Request: 00 00 00 00 00 06 01 02 00 00 00 01 11:14:55.074 [main] DEBUG com.serotonin.modbus4j.ip.tcp.TcpMaster - Sending on port: 502 11:14:55.123 [main] DEBUG com.serotonin.modbus4j.ip.tcp.TcpMaster - Response: 00 00 00 00 00 04 01 02 01 01 11:14:55.125 [main] DEBUG com.serotonin.modbus4j.ip.tcp.TcpMaster - Encap Request: 00 01 00 00 00 06 01 03 00 01 00 02 11:14:55.125 [main] DEBUG com.serotonin.modbus4j.ip.tcp.TcpMaster - Sending on port: 502 11:14:55.179 [main] DEBUG com.serotonin.modbus4j.ip.tcp.TcpMaster - Response: 00 01 00 00 00 07 01 03 04 40 20 00 00 2.5 true </code></pre> <br /> 观察输出结果与 slave上的模拟数据一致 <h2>四、Java通过modbus4j对数据的写入</h2> <strong>Modbus4jWriteUtils.java</strong> <pre> <code class="language-java">package com.leftso.project.demo.modbus4j; import org.apache.commons.logging.Log; import org.apache.commons.logging.LogFactory; import com.serotonin.modbus4j.ModbusFactory; import com.serotonin.modbus4j.ModbusMaster; import com.serotonin.modbus4j.code.DataType; import com.serotonin.modbus4j.exception.ErrorResponseException; import com.serotonin.modbus4j.exception.ModbusInitException; import com.serotonin.modbus4j.exception.ModbusTransportException; import com.serotonin.modbus4j.ip.IpParameters; import com.serotonin.modbus4j.locator.BaseLocator; import com.serotonin.modbus4j.msg.ModbusResponse; import com.serotonin.modbus4j.msg.WriteCoilRequest; import com.serotonin.modbus4j.msg.WriteCoilResponse; import com.serotonin.modbus4j.msg.WriteCoilsRequest; import com.serotonin.modbus4j.msg.WriteCoilsResponse; import com.serotonin.modbus4j.msg.WriteRegisterRequest; import com.serotonin.modbus4j.msg.WriteRegisterResponse; import com.serotonin.modbus4j.msg.WriteRegistersRequest; /** * modbus4j写入数据 * * @author xq * */ public class Modbus4jWriteUtils { static Log log = LogFactory.getLog(Modbus4jWriteUtils.class); /** * 工厂。 */ static ModbusFactory modbusFactory; static { if (modbusFactory == null) { modbusFactory = new ModbusFactory(); } } /** * 获取tcpMaster * * @return * @throws ModbusInitException */ public static ModbusMaster getMaster() throws ModbusInitException { IpParameters params = new IpParameters(); params.setHost("localhost"); params.setPort(502); ModbusMaster tcpMaster = modbusFactory.createTcpMaster(params, false); tcpMaster.init(); return tcpMaster; } /** * 写 [01 Coil Status(0x)]写一个 function ID = 5 * * @param slaveId * slave的ID * @param writeOffset * 位置 * @param writeValue * 值 * @return 是否写入成功 * @throws ModbusTransportException * @throws ModbusInitException */ public static boolean writeCoil(int slaveId, int writeOffset, boolean writeValue) throws ModbusTransportException, ModbusInitException { // 获取master ModbusMaster tcpMaster = getMaster(); // 创建请求 WriteCoilRequest request = new WriteCoilRequest(slaveId, writeOffset, writeValue); // 发送请求并获取响应对象 WriteCoilResponse response = (WriteCoilResponse) tcpMaster.send(request); if (response.isException()) { return false; } else { return true; } } /** * 写[01 Coil Status(0x)] 写多个 function ID = 15 * * @param slaveId * slaveId * @param startOffset * 开始位置 * @param bdata * 写入的数据 * @return 是否写入成功 * @throws ModbusTransportException * @throws ModbusInitException */ public static boolean writeCoils(int slaveId, int startOffset, boolean[] bdata) throws ModbusTransportException, ModbusInitException { // 获取master ModbusMaster tcpMaster = getMaster(); // 创建请求 WriteCoilsRequest request = new WriteCoilsRequest(slaveId, startOffset, bdata); // 发送请求并获取响应对象 WriteCoilsResponse response = (WriteCoilsResponse) tcpMaster.send(request); if (response.isException()) { return false; } else { return true; } } /*** * 写[03 Holding Register(4x)] 写一个 function ID = 6 * * @param slaveId * @param writeOffset * @param writeValue * @return * @throws ModbusTransportException * @throws ModbusInitException */ public static boolean writeRegister(int slaveId, int writeOffset, short writeValue) throws ModbusTransportException, ModbusInitException { // 获取master ModbusMaster tcpMaster = getMaster(); // 创建请求对象 WriteRegisterRequest request = new WriteRegisterRequest(slaveId, writeOffset, writeValue); WriteRegisterResponse response = (WriteRegisterResponse) tcpMaster.send(request); if (response.isException()) { log.error(response.getExceptionMessage()); return false; } else { return true; } } /** * * 写入[03 Holding Register(4x)]写多个 function ID=16 * * @param slaveId * modbus的slaveID * @param startOffset * 起始位置偏移量值 * @param sdata * 写入的数据 * @return 返回是否写入成功 * @throws ModbusTransportException * @throws ModbusInitException */ public static boolean writeRegisters(int slaveId, int startOffset, short[] sdata) throws ModbusTransportException, ModbusInitException { // 获取master ModbusMaster tcpMaster = getMaster(); // 创建请求对象 WriteRegistersRequest request = new WriteRegistersRequest(slaveId, startOffset, sdata); // 发送请求并获取响应对象 ModbusResponse response = tcpMaster.send(request); if (response.isException()) { log.error(response.getExceptionMessage()); return false; } else { return true; } } /** * 写入数字类型的模拟量(如:写入Float类型的模拟量、Double类型模拟量、整数类型Short、Integer、Long) * * @param slaveId * @param offset * @param value * 写入值,Number的子类,例如写入Float浮点类型,Double双精度类型,以及整型short,int,long * @param registerCount * ,com.serotonin.modbus4j.code.DataType * @throws ModbusTransportException * @throws ErrorResponseException * @throws ModbusInitException */ public static void writeHoldingRegister(int slaveId, int offset, Number value, int dataType) throws ModbusTransportException, ErrorResponseException, ModbusInitException { // 获取master ModbusMaster tcpMaster = getMaster(); // 类型 BaseLocator<Number> locator = BaseLocator.holdingRegister(slaveId, offset, dataType); tcpMaster.setValue(locator, value); } public static void main(String[] args) { try { //@formatter:off // 测试01 // boolean t01 = writeCoil(1, 0, true); // System.out.println("T01:" + t01); // 测试02 // boolean t02 = writeCoils(1, 0, new boolean[] { true, false, true }); // System.out.println("T02:" + t02); // 测试03 // short v = -3; // boolean t03 = writeRegister(1, 0, v); // System.out.println("T03:" + t03); // 测试04 // boolean t04 = writeRegisters(1, 0, new short[] { -3, 3, 9 }); // System.out.println("t04:" + t04); //写模拟量 writeHoldingRegister(1,0, 10.1f, DataType.FOUR_BYTE_FLOAT); //@formatter:on } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } </code></pre> <br /> <img alt="浮点类型数据写入" class="img-thumbnail" src="/assist/images/blog/0cee0505f42e44bda68381524f669ba1.png" /><br /> <br /> modbus协议中常见功能代码说明:<br /> <img alt="function ID/code说明" class="img-thumbnail" src="/assist/images/blog/6333daae54c94281b86fba2676238c48.png" /><br />  
  • java多线程编程_java多线程安全_java多线程实现安全锁CAS机制

    java多线程编程_java多线程安全_java多线程实现安全锁CAS机制,CAS在java多线程中相当于数据库的乐观锁,synchronized相当于数据库的乐观锁。<h2>引言</h2>     java多线程编程中难免会遇到资源共享。这里将会讲解一下java多线程中的CAS机制和锁的基础概念。java多线程编程_java多线程安全_java多线程实现安全锁CAS机制,CAS在java多线程中相当于数据库的乐观锁,synchronized相当于数据库的乐观锁。 <h2>一.java多线程编程常见问题</h2> <strong><a rel="external nofollow" target="_blank" id="java多线程1" name="java多线程1">java多线程示例程序</a>:</strong>启动两个线程,每个线程中让静态共享变量count循环累加100次<br /> <br /> <a rel="external nofollow" target="_blank" id="java多线程代码" name="java多线程代码"><strong>java多线程示例代码</strong></a>: <pre> <code class="language-java">package xqlee.net.project.demo.thread.synchronize; public class ForTest { public static int count = 0; public static void main(String[] args) { // 开启两个线程 for (int i = 0; i < 2; i++) { new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { try { Thread.sleep(10); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } //每个线程累计加100 for (int j = 0; j < 100; j++) { count++; // System.out.println(count); } } }).start(); } try { Thread.sleep(2000); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } System.out.println("count=" + count); } } </code></pre> <strong>疑惑</strong>:<span style="color:#6600ff">最终输出的count结果是多少呢?两个线程执行完毕一定是200吗?</span><br /> <br /> <strong>答案</strong>:因为这段代码不是线程安装的,所以最终的自增结果很有可能会小于200。<br /> <strong>尝试执行结果</strong>:<br /> <img alt="java多线程演示代码执行结果" class="img-thumbnail" src="/assist/images/blog/00053be4566b4b93acc2f6e7b13e93bf.png" /><br /> 接下来,修改上面的演示代码。通过关键字synchronized在java多线程编程实现中添加一个锁。这个是个重量级的锁。后续详说。<br /> 修改后演示代码如下: <pre> <code class="language-java">package xqlee.net.project.demo.thread.synchronize; public class ForTest { public static int count = 0; public static void main(String[] args) { // 开启两个线程 for (int i = 0; i < 2; i++) { new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { try { Thread.sleep(10); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } //每个线程累计加100 for (int j = 0; j < 100; j++) { synchronized (ForTest.class) { count++; } // System.out.println(count); } } }).start(); } try { Thread.sleep(2000); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } System.out.println("count=" + count); } } </code></pre> <br /> 再次执行演示代码,查看结果:<br /> <img alt="java多线程编程加锁后的执行结果" class="img-thumbnail" src="/assist/images/blog/0ef74f747d6c440c8f62513431d9b462.png" /><br />     加了同步锁之后,count自增的操作变成了原子性操作,所以最终的输出一定是<strong>count=200</strong>,代码实现了线程安全。<br /> <br />     但是注意,虽然synchronized确保了线程的安全,但是在某些情况下,却不是一个最优选择。为啥这么说呢?关键在于synchronized存在性能问题。synchronized关键字会让没有得到锁资源的线程进入BLOCKED状态,而后再争夺到锁资源后恢复为RUNNABLE状态,这个过程中涉及到操作系统<strong>用户模式</strong>和<strong>内核模式</strong>的转换,代价比较高。尽管Java1.6为Synchronized做了优化,增加了从<strong>偏向锁</strong>到<strong>轻量级锁</strong>再到<strong>重量级锁</strong>的过度,但是在最终转变为重量级锁之后,性能仍然较低。<br /> <br /> <br /> 那么有啥好的其他解决办法嘛?<br /> 有:原子操作类;<br /> <img alt="JDK中的原子操作类" class="img-thumbnail" src="/assist/images/blog/4a065fca722e4577982931e44fe71839.png" /> <p>  所谓原子操作类,指的是java.util.concurrent.atomic包下,一系列以Atomic开头的包装类。例如<strong>AtomicBoolean</strong>,<strong>AtomicInteger</strong>,<strong>AtomicLong</strong>。它们分别用于Boolean,Integer,Long类型的原子性操作。</p> <p>现在我们尝试在代码中引入AtomicInteger类:</p> <pre> <code class="language-java">package xqlee.net.project.demo.thread.synchronize; import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; public class ForTest2 { public static AtomicInteger count = new AtomicInteger(0); public static void main(String[] args) { // 开启两个线程 for (int i = 0; i < 2; i++) { new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { try { Thread.sleep(10); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } //每个线程累计加100 for (int j = 0; j < 100; j++) { count.incrementAndGet(); // System.out.println(count); } } }).start(); } try { Thread.sleep(2000); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } System.out.println("count=" + count); } } </code></pre> <br /> 演示执行结果:<br /> <img alt="原子操作类进行乐观锁" class="img-thumbnail" src="/assist/images/blog/be44242a5e9340abbe97aa8cd621a55f.png" /><br /> 使用AtomicInteger之后,最终的输出结果同样可以保证是200。并且在<strong>某些情况下</strong>,代码的性能会比Synchronized更好。<br /> <br /> 那么Atomic操作类底层到底利用了什么手段呢?<br /> 其实Atomic就是用到了我们要讲的[CAS机制]<br />   <p><strong>什么是CAS?</strong></p> <p> </p> <p>CAS是英文单词<strong>Compare And Swap</strong>的缩写,翻译过来就是比较并替换。</p> <p> </p> <p>CAS机制当中使用了3个基本操作数:内存地址V,旧的预期值A,要修改的新值B。</p> <p>更新一个变量的时候,只有当变量的预期值A和内存地址V当中的实际值相同时,才会将内存地址V对应的值修改为B。</p> <p>这样说或许有些抽象,我们来看一个例子:</p> <p>1.在内存地址V当中,存储着值为10的变量。</p> <img alt="内存地址V" class="img-thumbnail" src="/assist/images/blog/9da6331c557f46d3ad148fe777a91e5a.png" /><br /> 2.此时线程1想要把变量的值增加1。对线程1来说,旧的预期值A=10,要修改的新值B=11。<br /> <img alt="内存地址V2" class="img-thumbnail" src="/assist/images/blog/761fcd40fb074a66915e845d08139997.png" /><br /> <br /> 3.在线程1要提交更新之前,另一个线程2抢先一步,把内存地址V中的变量值率先更新成了11。<br /> <br /> <img alt="内存地址V3" class="img-thumbnail" src="/assist/images/blog/e247329a723f45c39dd4db9f50b59122.png" /><br /> 4.线程1开始提交更新,首先进行<strong>A和地址V的实际值比较(Compare)</strong>,发现A不等于V的实际值,提交失败。<br /> <img alt="内存地址V4" class="img-thumbnail" src="/assist/images/blog/ea99b78cf5fa414fa481ff39437f310e.png" /><br /> 5.线程1重新获取内存地址V的当前值,并重新计算想要修改的新值。此时对线程1来说,A=11,B=12。这个重新尝试的过程被称为<strong>自旋</strong>。<br /> <br /> <img alt="内存地址V5" class="img-thumbnail" src="/assist/images/blog/f03a795b87884530a02d4247f2e1bd26.png" /><br /> 6.这一次比较幸运,没有其他线程改变地址V的值。线程1进行<strong>Compare</strong>,发现A和地址V的实际值是相等的。<br /> <br /> <img alt="内存地址6" class="img-thumbnail" src="/assist/images/blog/f1d8e07fac864ef9845aed9436d17c7f.png" /><br /> 7.线程1进行<strong>SWAP</strong>,把地址V的值替换为B,也就是12。<br /> <img alt="内存地址7" class="img-thumbnail" src="/assist/images/blog/c407d63f332043bc8c09f4582d66e6dc.png" /><br />     所以从思想上来说,Synchronized属于<strong>悲观锁</strong>,悲观地认为程序中的并发情况严重,所以严防死守。CAS属于<strong>乐观锁</strong>,乐观地认为程序中的并发情况不那么严重,所以让线程不断去尝试更新。<br /> <br /> 两种机制CAS机制和Synchronized,没有绝对的好坏。那么如何抉择呢?<br /> 在并发量非常搞的情况下使用Synchronized同步锁更适合一些。<br /> <br /> <strong>CAS缺点:</strong> <p><strong>1.CPU开销较大</strong></p> <p>在并发量比较高的情况下,如果许多线程反复尝试更新某一个变量,却又一直更新不成功,循环往复,会给CPU带来很大的压力。</p> <p><strong>2.不能保证代码块的原子性</strong></p> <p>CAS机制所保证的只是一个变量的原子性操作,而不能保证整个代码块的原子性。比如需要保证3个变量共同进行原子性的更新,就不得不使用Synchronized了。</p> <p><strong>3.ABA问题</strong></p> <p>这是CAS机制最大的问题所在。</p> <p>什么是<strong>ABA</strong>问题?怎么解决?我们后面来详细介绍。</p>
  • Java通过sourceafis比对指纹图片的相似度判断指纹

    Java通过sourceafis比对指纹图片的相似度判断指纹,sourceafis,Java指纹图片<h2>什么是SourceAFIS?</h2> <p>SourceAFIS是一种指纹识别引擎,可以获取一对人类的指纹图像并返回其相似性分数。 它可以进行1:1的比较以及高效的1:N搜索。 这是SourceAFIS算法的Java实现</p> <h2>1.maven环境依赖引入</h2> <pre> <code class="language-xml"> <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.machinezoo.sourceafis/sourceafis --> <dependency> <groupId>com.machinezoo.sourceafis</groupId> <artifactId>sourceafis</artifactId> <version>2.0.11</version> </dependency></code></pre> 不用maven的可以通过上方注释的地址去下载,注意依赖gson.jar <h2>2.Java通过sourceafis比对指纹图片</h2> <pre> <code class="language-java">package com.example.fingerprint; import java.nio.file.Files; import java.nio.file.Paths; import com.machinezoo.sourceafis.FingerprintMatcher; import com.machinezoo.sourceafis.FingerprintTemplate; /** * 通过三方库实现指纹识别对比 * * @author xq * */ public class Test { public static void main(String[] args) { try { //首先是读取两张对比的指纹图片,图片必须是白色背景,指纹为黑色 byte[] probeImage = Files.readAllBytes(Paths.get("d://fp//da1.png")); byte[] candidateImage = Files.readAllBytes(Paths.get("d://fp//da2.png")); FingerprintTemplate probe = new FingerprintTemplate(probeImage); // 由于直接从二进制中生成指纹模板非常消耗性能,推荐第一次使用后序列话成JSON,内部提供方法。再通过json生成模板 // String jsonTemplete=probe.json(); // probe=new FingerprintTemplate(jsonTemplete); FingerprintTemplate candidate = new FingerprintTemplate(candidateImage); FingerprintMatcher matcher = new FingerprintMatcher(probe); double score = matcher.match(candidate); System.out.println("匹配得分:" + score); boolean match = score >= 40; System.out.println("是否匹配:" + match); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } } </code></pre> <h2>3.1:N操作</h2> 假设我们要比较一下刚刚从指纹读取器读取的探针指纹与已经存储在数据库中的多个候选指纹。 数据库通常是磁盘,但是指纹数据库必须是内存,因为探针指纹必须与每个候选指纹进行比较。<br /> 以1:N匹配,返回匹配得分已经不够了。 我们需要识别指纹匹配的用户,也许是通过描述用户的类来识别。 <pre> <code class="language-java">public class UserDetails { int id; String name; FingerprintTemplate template; }</code></pre> 我们现在可以定义一种方法,它可以获取探针指纹和候选指纹列表,并返回最佳匹配,如果不匹配则返回null。 <pre> <code class="language-java">UserDetails find(FingerprintTemplate probe, Iterable<UserDetails> candidates) { FingerprintMatcher matcher = new FingerprintMatcher(probe); UserDetails bestCandidate = null; double bestScore = 0; for (UserDetails candidate : candidates) { double score = matcher.match(candidate.template); if (score > bestScore) { bestScore = score; bestCandidate = candidate; } } double threshold = 40; return bestScore >= threshold ? bestCandidate : null; }</code></pre> 构造FingerprintMatcher只需要一次,因为这是一个昂贵的操作。 FingerprintMatcher构建内存数据结构,加快匹配。 个人电话匹配方法相对较快。<br /> <br /> 您可能会想知道为什么SourceAFIS不会在API中提供这样的搜索方法。 除了更容易将模板与应用程序定义的用户身份相关联,保持应用程序侧的搜索循环允许应用程序自定义循环。 此类定制的示例包括:<br /> <br /> 并行策略,<br /> 人口过滤,例如只搜索男性,<br /> 手指位置过滤,例如将右拇指仅匹配到右拇指,<br /> 多指搜索,例如要求左索引和右食指匹配,以及<br /> 多视图搜索,为每个用户保留同一个手指的多个模板,以提高识别率。 <h2>4.除了匹配器比较耗资源通过二进制流创建指纹模板其实也很消耗资源,如何缓存?</h2> 每次应用程序重新启动时,从原始指纹图像重新创建数据库中的所有指纹模板是不合理的。 因此,SourceAFIS提供了缓存指纹模板的方法。 <pre> <code class="language-java">byte[] image = Files.readAllBytes(Paths.get("fingerprint.jpeg")); FingerprintTemplate template = new FingerprintTemplate(image); String json = template.json();</code></pre> 模板的JSON表示可以存储在数据库中,以加快应用程序的重新启动。 当应用程序启动时,它反序列化JSON模板,而不是从指纹图像中重新创建它们。 <pre> <code class="language-java">FingerprintTemplate template = new FingerprintTemplate(json);</code></pre> JSON模板不能代替指纹图像。 它们被绑定到特定的SourceAFIS版本。 为了允许SourceAFIS升级,应用程序应始终存储原始指纹图像,并将JSON模板视为临时缓存。 <h2> </h2>