Восстановленный таймер Java

Я не думаю, что принятый ответ действительно является репрезентативным для внутренних хэш-реализаций cPython, которые можно найти в pyhash.c :

Описание алгоритма для числовых типов:

   For numeric types, the hash of a number x is based on the reduction
   of x modulo the prime P = 2**_PyHASH_BITS - 1.  It's designed so that
   hash(x) == hash(y) whenever x and y are numerically equal, even if
   x and y have different types.

   A quick summary of the hashing strategy:

   (1) First define the 'reduction of x modulo P' for any rational
   number x; this is a standard extension of the usual notion of
   reduction modulo P for integers.  If x == p/q (written in lowest
   terms), the reduction is interpreted as the reduction of p times
   the inverse of the reduction of q, all modulo P; if q is exactly
   divisible by P then define the reduction to be infinity.  So we've
   got a well-defined map

      reduce : { rational numbers } -> { 0, 1, 2, ..., P-1, infinity }.

   (2) Now for a rational number x, define hash(x) by:

      reduce(x)   if x >= 0
      -reduce(-x) if x < 0

   If the result of the reduction is infinity (this is impossible for
   integers, floats and Decimals) then use the predefined hash value
   _PyHASH_INF for x >= 0, or -_PyHASH_INF for x < 0, instead.
   _PyHASH_INF, -_PyHASH_INF and _PyHASH_NAN are also used for the
   hashes of float and Decimal infinities and nans.

   A selling point for the above strategy is that it makes it possible
   to compute hashes of decimal and binary floating-point numbers
   efficiently, even if the exponent of the binary or decimal number
   is large.  The key point is that

      reduce(x * y) == reduce(x) * reduce(y) (modulo _PyHASH_MODULUS)

   provided that {reduce(x), reduce(y)} != {0, infinity}.  The reduction of a
   binary or decimal float is never infinity, since the denominator is a power
   of 2 (for binary) or a divisor of a power of 10 (for decimal).  So we have,
   for nonnegative x,

      reduce(x * 2**e) == reduce(x) * reduce(2**e) % _PyHASH_MODULUS

      reduce(x * 10**e) == reduce(x) * reduce(10**e) % _PyHASH_MODULUS

   and reduce(10**e) can be computed efficiently by the usual modular
   exponentiation algorithm.  For reduce(2**e) it's even better: since
   P is of the form 2**n-1, reduce(2**e) is 2**(e mod n), and multiplication
   by 2**(e mod n) modulo 2**n-1 just amounts to a rotation of bits.

Хеширование для удвоений:

Py_hash_t
_Py_HashDouble(double v)
{
    int e, sign;
    double m;
    Py_uhash_t x, y;

    if (!Py_IS_FINITE(v)) {
        if (Py_IS_INFINITY(v))
            return v > 0 ? _PyHASH_INF : -_PyHASH_INF;
        else
            return _PyHASH_NAN;
    }

    m = frexp(v, &e);

    sign = 1;
    if (m < 0) {
        sign = -1;
        m = -m;
    }

    /* process 28 bits at a time;  this should work well both for binary
       and hexadecimal floating point. */
    x = 0;
    while (m) {
        x = ((x << 28) & _PyHASH_MODULUS) | x >> (_PyHASH_BITS - 28);
        m *= 268435456.0;  /* 2**28 */
        e -= 28;
        y = (Py_uhash_t)m;  /* pull out integer part */
        m -= y;
        x += y;
        if (x >= _PyHASH_MODULUS)
            x -= _PyHASH_MODULUS;
    }

    /* adjust for the exponent;  first reduce it modulo _PyHASH_BITS */
    e = e >= 0 ? e % _PyHASH_BITS : _PyHASH_BITS-1-((-1-e) % _PyHASH_BITS);
    x = ((x << e) & _PyHASH_MODULUS) | x >> (_PyHASH_BITS - e);

    x = x * sign;
    if (x == (Py_uhash_t)-1)
        x = (Py_uhash_t)-2;
    return (Py_hash_t)x;
}

В файле также реализовано модифицированное хеширование FNV:

#if Py_HASH_ALGORITHM == Py_HASH_FNV
/* **************************************************************************
 * Modified Fowler-Noll-Vo (FNV) hash function
 */
static Py_hash_t
fnv(const void *src, Py_ssize_t len)
{
    const unsigned char *p = src;
    Py_uhash_t x;
    Py_ssize_t remainder, blocks;
    union {
        Py_uhash_t value;
        unsigned char bytes[SIZEOF_PY_UHASH_T];
    } block;

#ifdef Py_DEBUG
    assert(_Py_HashSecret_Initialized);
#endif
    remainder = len % SIZEOF_PY_UHASH_T;
    if (remainder == 0) {
        /* Process at least one block byte by byte to reduce hash collisions
         * for strings with common prefixes. */
        remainder = SIZEOF_PY_UHASH_T;
    }
    blocks = (len - remainder) / SIZEOF_PY_UHASH_T;

    x = (Py_uhash_t) _Py_HashSecret.fnv.prefix;
    x ^= (Py_uhash_t) *p << 7;
    while (blocks--) {
        PY_UHASH_CPY(block.bytes, p);
        x = (_PyHASH_MULTIPLIER * x) ^ block.value;
        p += SIZEOF_PY_UHASH_T;
    }
    /* add remainder */
    for (; remainder > 0; remainder--)
        x = (_PyHASH_MULTIPLIER * x) ^ (Py_uhash_t) *p++;
    x ^= (Py_uhash_t) len;
    x ^= (Py_uhash_t) _Py_HashSecret.fnv.suffix;
    if (x == -1) {
        x = -2;
    }
    return x;
}

static PyHash_FuncDef PyHash_Func = {fnv, "fnv", 8 * SIZEOF_PY_HASH_T,
                                     16 * SIZEOF_PY_HASH_T};

#endif /* Py_HASH_ALGORITHM == Py_HASH_FNV */

Согласно PEP 456 , SipHash (лицензия MIT) является строкой по умолчанию и байтовым хэш-алгоритмом:

/* byte swap little endian to host endian
 * Endian conversion not only ensures that the hash function returns the same
 * value on all platforms. It is also required to for a good dispersion of
 * the hash values' least significant bits.
 */
#if PY_LITTLE_ENDIAN
#  define _le64toh(x) ((uint64_t)(x))
#elif defined(__APPLE__)
#  define _le64toh(x) OSSwapLittleToHostInt64(x)
#elif defined(HAVE_LETOH64)
#  define _le64toh(x) le64toh(x)
#else
#  define _le64toh(x) (((uint64_t)(x) << 56) | \
                      (((uint64_t)(x) << 40) & 0xff000000000000ULL) | \
                      (((uint64_t)(x) << 24) & 0xff0000000000ULL) | \
                      (((uint64_t)(x) << 8)  & 0xff00000000ULL) | \
                      (((uint64_t)(x) >> 8)  & 0xff000000ULL) | \
                      (((uint64_t)(x) >> 24) & 0xff0000ULL) | \
                      (((uint64_t)(x) >> 40) & 0xff00ULL) | \
                      ((uint64_t)(x)  >> 56))
#endif


#ifdef _MSC_VER
#  define ROTATE(x, b)  _rotl64(x, b)
#else
#  define ROTATE(x, b) (uint64_t)( ((x) << (b)) | ( (x) >> (64 - (b))) )
#endif

#define HALF_ROUND(a,b,c,d,s,t)         \
    a += b; c += d;             \
    b = ROTATE(b, s) ^ a;           \
    d = ROTATE(d, t) ^ c;           \
    a = ROTATE(a, 32);

#define DOUBLE_ROUND(v0,v1,v2,v3)       \
    HALF_ROUND(v0,v1,v2,v3,13,16);      \
    HALF_ROUND(v2,v1,v0,v3,17,21);      \
    HALF_ROUND(v0,v1,v2,v3,13,16);      \
    HALF_ROUND(v2,v1,v0,v3,17,21);


static uint64_t
siphash24(uint64_t k0, uint64_t k1, const void *src, Py_ssize_t src_sz) {
    uint64_t b = (uint64_t)src_sz << 56;
    const uint64_t *in = (uint64_t*)src;

    uint64_t v0 = k0 ^ 0x736f6d6570736575ULL;
    uint64_t v1 = k1 ^ 0x646f72616e646f6dULL;
    uint64_t v2 = k0 ^ 0x6c7967656e657261ULL;
    uint64_t v3 = k1 ^ 0x7465646279746573ULL;

    uint64_t t;
    uint8_t *pt;
    uint8_t *m;

    while (src_sz >= 8) {
        uint64_t mi = _le64toh(*in);
        in += 1;
        src_sz -= 8;
        v3 ^= mi;
        DOUBLE_ROUND(v0,v1,v2,v3);
        v0 ^= mi;
    }

    t = 0;
    pt = (uint8_t *)&t;
    m = (uint8_t *)in;
    switch (src_sz) {
        case 7: pt[6] = m[6]; /* fall through */
        case 6: pt[5] = m[5]; /* fall through */
        case 5: pt[4] = m[4]; /* fall through */
        case 4: memcpy(pt, m, sizeof(uint32_t)); break;
        case 3: pt[2] = m[2]; /* fall through */
        case 2: pt[1] = m[1]; /* fall through */
        case 1: pt[0] = m[0]; /* fall through */
    }
    b |= _le64toh(t);

    v3 ^= b;
    DOUBLE_ROUND(v0,v1,v2,v3);
    v0 ^= b;
    v2 ^= 0xff;
    DOUBLE_ROUND(v0,v1,v2,v3);
    DOUBLE_ROUND(v0,v1,v2,v3);

    /* modified */
    t = (v0 ^ v1) ^ (v2 ^ v3);
    return t;
}

static Py_hash_t
pysiphash(const void *src, Py_ssize_t src_sz) {
    return (Py_hash_t)siphash24(
        _le64toh(_Py_HashSecret.siphash.k0), _le64toh(_Py_HashSecret.siphash.k1),
        src, src_sz);
}

uint64_t
_Py_KeyedHash(uint64_t key, const void *src, Py_ssize_t src_sz)
{
    return siphash24(key, 0, src, src_sz);
}


#if Py_HASH_ALGORITHM == Py_HASH_SIPHASH24
static PyHash_FuncDef PyHash_Func = {pysiphash, "siphash24", 64, 128};
#endif

37
задан Lehane 28 August 2008 в 22:24
поделиться

5 ответов

Согласно Timer документация, в Java 1.5 вперед, необходимо предпочесть ScheduledThreadPoolExecutor вместо этого. (Вы хотели бы создавать этого исполнителя, использующего Executors .newSingleThreadScheduledExecutor() для простоты использования; это создает что-то во многом как Timer.)

прохладная вещь при планировании задачи (путем вызова schedule()), она возвращается ScheduledFuture объект. Можно использовать это для отмены запланированной задачи. Вы тогда свободны отправить новую задачу с различным временем инициирования.

ЭТА: Timer в документации, связанной ни со что не говорится [приблизительно 118], однако , версия OpenJDK сказала следующее:

Java 5.0 представил java.util.concurrent, пакет и одна из утилит параллелизма там ScheduledThreadPoolExecutor, который является пулом потоков для того, чтобы неоднократно выполнить задачи на данном уровне или задержке. Это - эффективно более универсальная замена для Timer / TimerTask комбинация, поскольку это позволяет несколько сервисных потоков, принимает различные единицы измерения времени и не требует разделения на подклассы TimerTask (просто реализация Runnable). Конфигурирование ScheduledThreadPoolExecutor с одним потоком делает его эквивалентным [1 116].

49
ответ дан Chris Jester-Young 23 September 2019 в 20:43
поделиться

Если бы Ваш Timer только когда-либо будет иметь одну задачу выполниться тогда, я предложил бы разделить ее на подклассы:

import java.util.Timer;
import java.util.TimerTask;

public class ReschedulableTimer extends Timer
{
    private Runnable  task;
    private TimerTask timerTask;

    public void schedule(Runnable runnable, long delay)
    {
        task = runnable;
        timerTask = new TimerTask()
        {
            @Override
            public void run()
            {
                task.run();
            }
        };
        this.schedule(timerTask, delay);
    }

    public void reschedule(long delay)
    {
        timerTask.cancel();
        timerTask = new TimerTask()
        {
            @Override
            public void run()
            {
                task.run();
            }
        };
        this.schedule(timerTask, delay);
    }
}

необходимо будет работать над кодом для добавления проверок на неправильное употребление, но это должно достигнуть того, что Вы хотите. Эти ScheduledThreadPoolExecutor, кажется, не создал в поддержке перепланирования, существующие задачи также, но аналогичный подход должны работать там также.

17
ответ дан bspkrs 23 September 2019 в 20:43
поделиться

Я не думаю, что возможно сделать это с Timer/TimerTask, но в зависимости от того, что точно Вы хотите достигнуть Вас, могло бы быть довольно использованием java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor.

1
ответ дан WMR 23 September 2019 в 20:43
поделиться

Необходимо ли запланировать повторяющуюся задачу? В этом случае я рекомендую рассмотреть использование Кварц .

1
ответ дан Brian Matthews 23 September 2019 в 20:43
поделиться

это то, что я пробую. У меня есть класс, который опрашивает базу данных каждые 60 секунд, используя TimerTask.

в моем основном классе, я сохраняю экземпляр Timer и экземпляр моего локального подкласса TimerTask. В основном классе есть метод для установки интервала опроса (скажем, от 60 до 30). в нем я отменяю свой TimerTask (который является моим подклассом, где я перезаписал метод cancel (), чтобы выполнить некоторую очистку, но это не должно иметь значения), а затем делаю его пустым. я воссоздаю его новый экземпляр и планирую новый экземпляр на новый интервал в существующем таймере.

, поскольку сам таймер не отменен,

1
ответ дан 27 November 2019 в 03:32
поделиться
Другие вопросы по тегам:

Похожие вопросы: