java调oracle 时间不一致

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了java调oracle 时间不一致相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

数据查询select dbtimezone from dual; 查询出来为+08:00,但是select sysdate from dual 查询的时间与服务器的时间相同,但是在JAVA类中调就不同,这个什么原因,怎么修改?

参考技术A java类中获取当前时间为Java 虚拟机的时间,一般来说是格林尼治时间,而Oracle根据安装的环境获取到你的主机的时区信息为+8,所以时间上会相差8小时,可以用下面的语句处理

String dateCN = "2011-03-16 20:22:34 GMT+08:00";
SimpleDateFormat sdf_JP = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss z");
sdf_JP.setTimeZone(TimeZone.getTimeZone("GMT+9"));

System.out.println(sdf_JP.format(sdf_JP.parse(dateCN)));
System.out.println(sdf_JP.format(new Date()));本回答被提问者和网友采纳
参考技术B 系统问题:
把Java的时间模式设置一下即可。
在程序中添加如下代码即可:
final TimeZone zone = TimeZone.getTimeZone("GMT+8");
TimeZone.setDefault(zone);
参考技术C 取出来的结果 打印出来比较下 可能是格式不一样

Day796.什么是线程数据的强弱一致性 -Java 性能调优实战

什么是线程数据的强、弱一致性

Hi,我是阿昌,今天学习记录的是关于什么是线程数据的强、弱一致性

一致性,其实在系统的很多地方都存在数据一致性的相关问题。

除了在并发编程中保证共享变量数据的一致性之外,还有数据库的 ACID 中的 C(Consistency 一致性)、分布式系统的 CAP 理论中的 C(Consistency 一致性)。下面主要讨论的就是“并发编程中共享变量的一致性”。

在并发编程中,Java 是通过共享内存来实现共享变量操作的,所以在多线程编程中就会涉及到数据一致性的问题。

通过一个经典的案例来说明下多线程操作共享变量可能出现的问题,假设有两个线程(线程 1 和线程 2)分别执行下面的方法,x 是共享变量:


//代码1
public class Example 
    int x = 0;
    public void count() 
        x++;                     //1
        System.out.println(x)//2
    

如果两个线程同时运行,两个线程的变量的值可能会出现以下三种结果:


一、Java 存储模型

2,1 和 1,2 的结果很好理解,那为什么会出现以上 1,1 的结果呢?

Java 采用共享内存模型来实现多线程之间的信息交换和数据同步。

在解释为什么会出现这样的结果之前,先通过下图来简单了解下 Java 的内存模型,程序在运行时,局部变量将会存放在虚拟机栈中,而共享变量将会被保存在堆内存中。

局部变量,存储于JAVA栈中,线程私有,所以不涉及并发;

成员变量,存储于共享堆中,每个线程访问都会加载到工作内存,也就是CPU的cache中,所以不同核并发会导致修改,数据不一致

由于局部变量是跟随线程的创建而创建,线程的销毁而销毁,所以存放在栈中,由上图可知,Java 栈数据不是所有线程共享的,所以不需要关心其数据的一致性。

共享变量存储在堆内存或方法区中,由上图可知,堆内存和方法区的数据是线程共享的。而堆内存中的共享变量在被不同线程操作时,会被加载到自己的工作内存中,也就是 CPU 中的高速缓存。

CPU 缓存可以分为一级缓存(L1)二级缓存(L2)三级缓存(L3),每一级缓存中所储存的全部数据都是下一级缓存的一部分。

当 CPU 要读取一个缓存数据时,首先会从一级缓存中查找;如果没有找到,再从二级缓存中查找;如果还是没有找到,就从三级缓存或内存中查找。

如果是单核 CPU 运行多线程,多个线程同时访问进程中的共享数据,CPU 将共享变量加载到高速缓存后,不同线程在访问缓存数据的时候,都会映射到相同的缓存位置,这样即使发生线程的切换,缓存仍然不会失效。

如果是多核 CPU 运行多线程,每个核都有一个 L1 缓存,如果多个线程运行在不同的内核上访问共享变量时,每个内核的 L1 缓存将会缓存一份共享变量。

假设线程 A 操作 CPU 从堆内存中获取一个缓存数据,此时堆内存中的缓存数据值为 0,该缓存数据会被加载到 L1 缓存中,在操作后,缓存数据的值变为 1,然后刷新到堆内存中。

在正好刷新到堆内存中之前,又有另外一个线程 B 将堆内存中为 0 的缓存数据加载到了另外一个内核的 L1 缓存中,此时线程 A 将堆内存中的数据刷新到了 1,而线程 B 实际拿到的缓存数据的值为 0。

此时,内核缓存中的数据和堆内存中的数据就不一致了,且线程 B 在刷新缓存到堆内存中的时候也将覆盖线程 A 中修改的数据。这时就产生了数据不一致的问题。

了解完内存模型之后,结合以上解释,就可以回过头来看看第一段代码中的运行结果是如何产生的了。

看到这里,可以理解图中 1,1 的运行结果了。


二、重排序

在 Java 内存模型中,还存在重排序的问题。

请看以下代码:


//代码1
public class Example 
    int x = 0;
    boolean flag = false;
    public void writer() 
        x = 1;                //1
        flag = true;          //2
    

    public void reader() 
        if (flag)            //3
             int r1 = x;      //4
             System.out.println(r1==x)
        
    

如果两个线程同时运行,线程 2 中的变量的值可能会出现以下两种可能:

现在一起来看看 r1=1 的运行结果,如下图所示:

那 r1=0 又是怎么获取的呢?

再来看一个时序图:

在不影响运算结果的前提下,编译器有可能会改变顺序代码的指令执行顺序,特别是在一些可以优化的场景。

例如,在以下案例中,编译器为了尽可能地减少寄存器的读取、存储次数,会充分复用寄存器的存储值。

如果没有进行重排序优化,正常的执行顺序是步骤 1\\2\\3,而在编译期间进行了重排序优化之后,执行的步骤有可能就变成了步骤 1/3/2 或者 2/1/3,这样就能减少一次寄存器的存取次数。


int x = 1;//步骤1:加载x变量的内存地址到寄存器中,加载1到寄存器中,CPU通过mov指令把1写入到寄存器指定的内存中
boolean flag = true; //步骤2 加载flag变量的内存地址到寄存器中,加载true到寄存器中,CPU通过mov指令把1写入到寄存器指定的内存中
int y = x + 1;//步骤3 重新加载x变量的内存地址到寄存器中,加载1到寄存器中,CPU通过mov指令把1写入到寄存器指定的内存中

在 JVM 中,重排序是十分重要的一环,特别是在并发编程中。

可 JVM 要是能对它们进行任意排序的话,也可能会给并发编程带来一系列的问题,其中就包括了一致性的问题。


三、Happens-before 规则

为了解决这个问题,Java 提出了 Happens-before 规则来规范线程的执行顺序:

  • 程序次序规则:在单线程中,代码的执行是有序的,虽然可能会存在运行指令的重排序,但最终执行的结果和顺序执行的结果是一致的;
  • 锁定规则:一个锁处于被一个线程锁定占用状态,那么只有当这个线程释放锁之后,其它线程才能再次获取锁操作;
  • volatile 变量规则:如果一个线程正在写 volatile 变量,其它线程读取该变量会发生在写入之后;
  • 线程启动规则:Thread 对象的 start() 方法先行发生于此线程的其它每一个动作;
  • 线程终结规则:线程中的所有操作都先行发生于对此线程的终止检测;
  • 对象终结规则:一个对象的初始化完成先行发生于它的 finalize() 方法的开始;
  • 传递性:如果操作 A happens-before 操作 B,操作 B happens-before 操作 C,那么操作 A happens-before 操作 C;
  • 线程中断规则:对线程 interrupt() 方法的调用先行发生于被中断线程的代码检测到中断事件的发生。

结合这些规则,我们可以将一致性分为以下几个级别:严格一致性(强一致性):所有的读写操作都按照全局时钟下的顺序执行,且任何时刻线程读取到的缓存数据都是一样的,Hashtable 就是严格一致性;

顺序一致性:多个线程的整体执行可能是无序的,但对于单个线程而言执行是有序的,要保证任何一次读都能读到最近一次写入的数据,volatile 可以阻止指令重排序,所以修饰的变量的程序属于顺序一致性;


弱一致性:不能保证任何一次读都能读到最近一次写入的数据,但能保证最终可以读到写入的数据,单个写锁 + 无锁读,就是弱一致性的一种实现。


concurrenthashmap的get是弱一致性,但我不理解啊,volatile 修饰的变量读操作为什么会读不到最新的数据?

Node<k,v>以及Node<k,v>的value是volatile修饰的,所以在一个线程对其进行修改后,另一个线程可以马上看到。

如果是一个新Node,那么就不能马上看到,虽然Node的数组table被volatile修饰,但是这样只是代表table的引用地址如果被修改,其他线程可以立马看到,并不代表table里的数据被修改立马可以看到。


数据不一致是多核CPU的高速缓存不一致导致的,是否意味着单核CPU多线程操作就不会发生数据不一致呢

也会的,线程安全除了要保证可见性,还需要保证原子性、有序性。


强一致性和顺序一致性有什么区别吗?

顺序一致性:是指单个线程的执行的顺序性

强一致性:指的是多个线程在全局时钟下的执行的顺序性。


以上是关于java调oracle 时间不一致的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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