Java多线程基础知识:并发容器简介附源码
内容导读
互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了Java多线程基础知识:并发容器简介附源码,小编现在分享给大家,供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含17619字,纯文字阅读大概需要26分钟。
内容图文
![Java多线程基础知识:并发容器简介附源码](/upload/InfoBanner/zyjiaocheng/599/1f91575dd3d1464b86c629b9e07208dc.jpg)
并发容器简介
因为同步容器将几乎所有方法添加的synchronized进行同步,这样保证了线程的安全性,但代价就是严重降低了并发性能,当多个线程竞争容器时,吞吐量严重降低。
Java5.0开始针对多线程并发访问重新设计,提供了并发性能较好的并发容器,引入了java.util.concurrent包。
并发容器如下:
ConcurrentHashMap
- 对应的非并发容器:HashMap
- 目标:代替Hashtable、synchronizedMap,支持复合操作
- 原理:JDK6中采用一种更加细粒度的加锁机制Segment“分段锁”,JDK8中采用CAS无锁算法。
CopyOnWriteArrayList
- 对应的非并发容器:ArrayList
- 目标:代替Vector、synchronizedList
- 原理:利用高并发往往是读多写少的特性,对读操作不加锁,对写操作,先复制一份新的集合,在新的集合上面修改,然后将新集合赋值给旧的引用,并通过volatile 保证其可见性,当然写操作的锁是必不可少的了。
CopyOnWriteArraySet
- 对应的费并发容器:HashSet
- 目标:代替synchronizedSet
- 原理:基于CopyOnWriteArrayList实现,其唯一的不同是在add时调用的是CopyOnWriteArrayList的addIfAbsent方法,其遍历当前Object数组,如Object数组中已有了当前元素,则直接返回,如果没有则放入Object数组的尾部,并返回。
ConcurrentSkipListMap
- 对应的非并发容器:TreeMap
- 目标:代替synchronizedSortedMap(TreeMap)
- 原理:Skip list(跳表)是一种可以代替平衡树的数据结构,默认是按照Key值升序的。Skip list让已排序的数据分布在多层链表中,以0-1随机数决定一个数据的向上攀升与否,通过”空间来换取时间”的一个算法。ConcurrentSkipListMap提供了一种线程安全的并发访问的排序映射表。内部是SkipList(跳表)结构实现,在理论上能够在O(log(n))时间内完成查找、插入、删除操作。
ConcurrentSkipListSet
- 对应的非并发容器:TreeSet
- 目标:代替synchronizedSortedSet
- 原理:内部基于ConcurrentSkipListMap实现
ConcurrentLinkedQueue
- 不会阻塞的队列
- 对应的非并发容器:Queue
- 原理:基于链表实现的FIFO队列(LinkedList的并发版本)
LinkedBlockingQueue、ArrayBlockingQueue、PriorityBlockingQueue
- 对应的非并发容器:BlockingQueue
- 特点:拓展了Queue,增加了可阻塞的插入和获取等操作
- 原理:通过ReentrantLock实现线程安全,通过Condition实现阻塞和唤醒
- 实现类:
LinkedBlockingQueue:基于链表实现的可阻塞的FIFO队列
ArrayBlockingQueue:基于数组实现的可阻塞的FIFO队列
PriorityBlockingQueue:按优先级排序的队列
下面以ConcurrentHashMap为例讲解并发包的数据结构和保证安全的方法
ConcurrentHashMap数据结构
Java7基于分段的数据结构
Java8基于CAS的数据结构
ConcurrentHashMap同步原理
put 的主流程:
public V put(K key, V value) {
Segment<K,V> s;
if (value == null)
throw new NullPointerException();
// 1. 计算 key 的 hash 值
int hash = hash(key);
// 2. 根据 hash 值找到 Segment 数组中的位置 j
// hash 是 32 位,无符号右移 segmentShift(28) 位,剩下低 4 位,
// 然后和 segmentMask(15) 做一次与操作,也就是说 j 是 hash 值的最后 4 位,也就是槽的数组下标
int j = (hash >>> segmentShift) & segmentMask;
// 刚刚说了,初始化的时候初始化了 segment[0],但是其他位置还是 null,
// ensureSegment(j) 对 segment[j] 进行初始化
if ((s = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObject // nonvolatile; recheck
(segments, (j << SSHIFT) + SBASE)) == null) // in ensureSegment
s = ensureSegment(j);
// 3. 插入新值到 槽 s 中
return s.put(key, hash, value, false);
}
Segment内部的put方法(对应上方标红的s.put(key, hash, value, false)):
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
final V put(K key, int hash, V value, boolean onlyIfAbsent) {
// 在往该 segment 写入前,需要先获取该 segment 的独占锁
// 先看主流程,后面还会具体介绍这部分内容
HashEntry<K,V> node = tryLock() ? null :
scanAndLockForPut(key, hash, value);
V oldValue;
try {
// 这个是 segment 内部的数组
HashEntry<K,V>[] tab = table;
// 再利用 hash 值,求应该放置的数组下标
int index = (tab.length - 1) & hash;
// first 是数组该位置处的链表的表头
HashEntry<K,V> first = entryAt(tab, index);
// 下面这串 for 循环虽然很长,不过也很好理解,想想该位置没有任何元素和已经存在一个链表这两种情况
for (HashEntry<K,V> e = first;;) {
if (e != null) {
K k;
if ((k = e.key) == key ||
(e.hash == hash && key.equals(k))) {
oldValue = e.value;
if (!onlyIfAbsent) {
// 覆盖旧值
e.value = value;
++modCount;
}
break;
}
// 继续顺着链表走
e = e.next;
}
else {
// node 到底是不是 null,这个要看获取锁的过程,不过和这里都没有关系。
// 如果不为 null,那就直接将它设置为链表表头;如果是null,初始化并设置为链表表头。
if (node != null)
node.setNext(first);
else
node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, first);
int c = count + 1;
// 如果超过了该 segment 的阈值,这个 segment 需要扩容
if (c > threshold && tab.length < MAXIMUM_CAPACITY)
rehash(node); // 扩容后面也会具体分析
else
// 没有达到阈值,将 node 放到数组 tab 的 index 位置,
// 其实就是将新的节点设置成原链表的表头
setEntryAt(tab, index, node);
++modCount;
count = c;
oldValue = null;
break;
}
}
} finally {
// 解锁
unlock();
}
return oldValue;
}
scanAndLockForPut方法获取锁:对应上边scanAndLockForPut(key, hash, value);
tryLock() 成功了,循环终止;
重试次数超过了 MAX_SCAN_RETRIES,进到 lock() 方法,此方法会阻塞等待,直到成功拿到独占锁。
private HashEntry<K,V> scanAndLockForPut(K key, int hash, V value) {
????HashEntry<K,V> first = entryForHash(this, hash);
????HashEntry<K,V> e = first;
????HashEntry<K,V> node = null;
????int retries = -1; // negative while locating node
?
????// 循环获取锁
????while (!tryLock()) {
????????HashEntry<K,V> f; // to recheck first below
????????if (retries < 0) {
????????????if (e == null) {
????????????????if (node == null) // speculatively create node
????????????????????// 进到这里说明数组该位置的链表是空的,没有任何元素
????????????????????// 当然,进到这里的另一个原因是 tryLock() 失败,所以该槽存在并发,不一定是该位置
????????????????????node = new HashEntry<K,V>(hash, key, value, null);
????????????????retries = 0;
????????????}
????????????else if (key.equals(e.key))
????????????????retries = 0;
????????????else
????????????????// 顺着链表往下走
????????????????e = e.next;
????????}
????????// 重试次数如果超过 MAX_SCAN_RETRIES(单核1多核64),那么不抢了,进入到阻塞队列等待锁
????????//??? lock() 是阻塞方法,直到获取锁后返回
????????else if (++retries > MAX_SCAN_RETRIES) {
????????????lock();
????????????break;
????????}
????????else if ((retries & 1) == 0 &&
?????????????????// 这个时候是有大问题了,那就是有新的元素进到了链表,成为了新的表头
?????????????????//???? 所以这边的策略是,相当于重新走一遍这个 scanAndLockForPut 方法
?????????????????(f = entryForHash(this, hash)) != first) {
????????????e = first = f; // re-traverse if entry changed
????????????retries = -1;
????????}
????}
????return node;
}
ensureSegment方法初始化分片中指定位置的元素(槽):使用CAS保证线程安全
private Segment<K,V> ensureSegment(int k) {
final Segment<K,V>[] ss = this.segments;
long u = (k << SSHIFT) + SBASE; // raw offset
Segment<K,V> seg;
if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u)) == null) {
// 这里看到为什么之前要初始化 segment[0] 了,
// 使用当前 segment[0] 处的数组长度和负载因子来初始化 segment[k]
// 为什么要用“当前”,因为 segment[0] 可能早就扩容过了
Segment<K,V> proto = ss[0];
int cap = proto.table.length;
float lf = proto.loadFactor;
int threshold = (int)(cap * lf);
// 初始化 segment[k] 内部的数组
HashEntry<K,V>[] tab = (HashEntry<K,V>[])new HashEntry[cap];
if ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u))
== null) { // 再次检查一遍该槽是否被其他线程初始化了。
Segment<K,V> s = new Segment<K,V>(lf, threshold, tab);
// 使用 while 循环,内部用 CAS,当前线程成功设值或其他线程成功设值后,退出
while ((seg = (Segment<K,V>)UNSAFE.getObjectVolatile(ss, u))
== null) {
if (UNSAFE.compareAndSwapObject(ss, u, null, seg = s))
break;
}
}
}
return seg;
}
Java8同步实现分析
put方法主流程
public V put(K key, V value) {
return putVal(key, value, false);
}
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
// 得到 hash 值
int hash = spread(key.hashCode());
// 用于记录相应链表的长度
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) {
Node<K,V> f; int n, i, fh;
// 如果数组"空",进行数组初始化
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
// 初始化数组,后面会详细介绍
tab = initTable();
// 找该 hash 值对应的数组下标,得到第一个节点 f
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) {
// 如果数组该位置为空,
// 用一次 CAS 操作将这个新值放入其中即可,这个 put 操作差不多就结束了,可以拉到最后面了
// 如果 CAS 失败,那就是有并发操作,进到下一个循环就好了
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
// hash 居然可以等于 MOVED,这个需要到后面才能看明白,不过从名字上也能猜到,肯定是因为在扩容
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
// 帮助数据迁移,这个等到看完数据迁移部分的介绍后,再理解这个就很简单了
tab = helpTransfer(tab, f);
else { // 到这里就是说,f 是该位置的头结点,而且不为空
V oldVal = null;
// 获取数组该位置的头结点的监视器锁
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
if (fh >= 0) { // 头结点的 hash 值大于 0,说明是链表
// 用于累加,记录链表的长度
binCount = 1;
// 遍历链表
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
// 如果发现了"相等"的 key,判断是否要进行值覆盖,然后也就可以 break 了
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
// 到了链表的最末端,将这个新值放到链表的最后面
Node<K,V> pred = e;
if ((e = e.next) == null) {
pred.next = new Node<K,V>(hash, key,
value, null);
break;
}
}
}
else if (f instanceof TreeBin) { // 红黑树
Node<K,V> p;
binCount = 2;
// 调用红黑树的插值方法插入新节点
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
// binCount != 0 说明上面在做链表操作
if (binCount != 0) {
// 判断是否要将链表转换为红黑树,临界值和 HashMap 一样,也是 8
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
// 这个方法和 HashMap 中稍微有一点点不同,那就是它不是一定会进行红黑树转换,
// 如果当前数组的长度小于 64,那么会选择进行数组扩容,而不是转换为红黑树
// 具体源码我们就不看了,扩容部分后面说
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
//
addCount(1L, binCount);
return null;
}
put 的主流程看完了,下面我们再深入研究三个问题:
- 如何初始化?
- 如何扩容?
- 如何帮助数据迁移?
初始化方法是 initTable():该方法通过sizeCtl实现CAS初始化
private final Node<K,V>[] initTable() {
Node<K,V>[] tab; int sc;
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
// 初始化的"功劳"被其他线程"抢去"了
if ((sc = sizeCtl) < 0)
Thread.yield(); //放弃执行权
// CAS 一下,将 sizeCtl 设置为 -1,代表抢到了锁
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
try {
if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
// DEFAULT_CAPACITY 默认初始容量是 16
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
// 初始化数组,长度为 16 或初始化时提供的长度
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
// 将这个数组赋值给 table,table 是 volatile 的
table = tab = nt;
// 如果 n 为 16 的话,那么这里 sc = 12
// 其实就是 0.75 * n
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {
// 设置 sizeCtl 为 sc,我们就当是 12 吧
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}
扩容方法是tryPresize:该方法通过sizeCtl实现CAS初始化
// 首先要说明的是,方法参数 size 传进来的时候就已经翻了倍了
private final void tryPresize(int size) {
// c:size 的 1.5 倍,再加 1,再往上取最近的 2 的 n 次方。
int c = (size >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ? MAXIMUM_CAPACITY :
tableSizeFor(size + (size >>> 1) + 1);
int sc;
while ((sc = sizeCtl) >= 0) {
Node<K,V>[] tab = table; int n;
// 这个 if 分支和之前说的初始化数组的代码基本上是一样的,在这里,我们可以不用管这块代码
if (tab == null || (n = tab.length) == 0) {
n = (sc > c) ? sc : c;
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) {
try {
if (table == tab) {
@SuppressWarnings("unchecked")
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
table = nt;
sc = n - (n >>> 2); // 0.75 * n
}
} finally {
sizeCtl = sc;
}
}
}
else if (c <= sc || n >= MAXIMUM_CAPACITY)
break;
else if (tab == table) {
int rs = resizeStamp(n);
if (sc < 0) {
Node<K,V>[] nt;
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
transferIndex <= 0)
break;
// 2. 用 CAS 将 sizeCtl 加 1,然后执行 transfer 方法
// 此时 nextTab 不为 null
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
transfer(tab, nt);
}
// 1. 将 sizeCtl 设置为 (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2)
// 调用 transfer 方法,此时 nextTab 参数为 null
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
transfer(tab, null);
}
}
}
数据迁移方法是transfer:该方法通过CAS和synchronized关键字实现同步。
private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
int n = tab.length, stride;
// stride 在单核下直接等于 n,多核模式下为 (n>>>3)/NCPU,最小值是 16
// stride 可以理解为”步长“,有 n 个位置是需要进行迁移的,
// 将这 n 个任务分为多个任务包,每个任务包有 stride 个任务
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
// 如果 nextTab 为 null,先进行一次初始化
// 前面我们说了,外围会保证第一个发起迁移的线程调用此方法时,参数 nextTab 为 null
// 之后参与迁移的线程调用此方法时,nextTab 不会为 null
if (nextTab == null) {
try {
// 容量翻倍
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n << 1];
nextTab = nt;
} catch (Throwable ex) { // try to cope with OOME
sizeCtl = Integer.MAX_VALUE;
return;
}
// nextTable 是 ConcurrentHashMap 中的属性
nextTable = nextTab;
// transferIndex 也是 ConcurrentHashMap 的属性,用于控制迁移的位置
transferIndex = n;
}
int nextn = nextTab.length;
// ForwardingNode 翻译过来就是正在被迁移的 Node
// 这个构造方法会生成一个Node,key、value 和 next 都为 null,关键是 hash 为 MOVED
// 后面我们会看到,原数组中位置 i 处的节点完成迁移工作后,
// 就会将位置 i 处设置为这个 ForwardingNode,用来告诉其他线程该位置已经处理过了
// 所以它其实相当于是一个标志。
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
// advance 指的是做完了一个位置的迁移工作,可以准备做下一个位置的了
boolean advance = true;
boolean finishing = false; // to ensure sweep before committing nextTab
/*
* 下面这个 for 循环,最难理解的在前面,而要看懂它们,应该先看懂后面的,然后再倒回来看
*
*/
// i 是位置索引,bound 是边界,注意是从后往前
for (int i = 0, bound = 0;;) {
Node<K,V> f; int fh;
// 下面这个 while 真的是不好理解
// advance 为 true 表示可以进行下一个位置的迁移了
// 简单理解结局:i 指向了 transferIndex,bound 指向了 transferIndex-stride
while (advance) {
int nextIndex, nextBound;
if (--i >= bound || finishing)
advance = false;
// 将 transferIndex 值赋给 nextIndex
// 这里 transferIndex 一旦小于等于 0,说明原数组的所有位置都有相应的线程去处理了
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) {
i = -1;
advance = false;
}
else if (U.compareAndSwapInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0))) {
// 看括号中的代码,nextBound 是这次迁移任务的边界,注意,是从后往前
bound = nextBound;
i = nextIndex - 1;
advance = false;
}
}
if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) {
int sc;
if (finishing) {
// 所有的迁移操作已经完成
nextTable = null;
// 将新的 nextTab 赋值给 table 属性,完成迁移
table = nextTab;
// 重新计算 sizeCtl:n 是原数组长度,所以 sizeCtl 得出的值将是新数组长度的 0.75 倍
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
return;
}
// 之前我们说过,sizeCtl 在迁移前会设置为 (rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2
// 然后,每有一个线程参与迁移就会将 sizeCtl 加 1,
// 这里使用 CAS 操作对 sizeCtl 进行减 1,代表做完了属于自己的任务
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
// 任务结束,方法退出
if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
return;
// 到这里,说明 (sc - 2) == resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT,
// 也就是说,所有的迁移任务都做完了,也就会进入到上面的 if(finishing){} 分支了
finishing = advance = true;
i = n; // recheck before commit
}
}
// 如果位置 i 处是空的,没有任何节点,那么放入刚刚初始化的 ForwardingNode ”空节点“
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null)
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
// 该位置处是一个 ForwardingNode,代表该位置已经迁移过了
else if ((fh = f.hash) == MOVED)
advance = true; // already processed
else {
// 对数组该位置处的结点加锁,开始处理数组该位置处的迁移工作
synchronized (f) {
if (tabAt(tab, i) == f) {
Node<K,V> ln, hn;
// 头结点的 hash 大于 0,说明是链表的 Node 节点
if (fh >= 0) {
// 下面这一块和 Java7 中的 ConcurrentHashMap 迁移是差不多的,
// 需要将链表一分为二,
// 找到原链表中的 lastRun,然后 lastRun 及其之后的节点是一起进行迁移的
// lastRun 之前的节点需要进行克隆,然后分到两个链表中
int runBit = fh & n;
Node<K,V> lastRun = f;
for (Node<K,V> p = f.next; p != null; p = p.next) {
int b = p.hash & n;
if (b != runBit) {
runBit = b;
lastRun = p;
}
}
if (runBit == 0) {
ln = lastRun;
hn = null;
}
else {
hn = lastRun;
ln = null;
}
for (Node<K,V> p = f; p != lastRun; p = p.next) {
int ph = p.hash; K pk = p.key; V pv = p.val;
if ((ph & n) == 0)
ln = new Node<K,V>(ph, pk, pv, ln);
else
hn = new Node<K,V>(ph, pk, pv, hn);
}
// 其中的一个链表放在新数组的位置 i
setTabAt(nextTab, i, ln);
// 另一个链表放在新数组的位置 i+n
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
// 将原数组该位置处设置为 fwd,代表该位置已经处理完毕,
// 其他线程一旦看到该位置的 hash 值为 MOVED,就不会进行迁移了
setTabAt(tab, i, fwd);
// advance 设置为 true,代表该位置已经迁移完毕
advance = true;
}
else if (f instanceof TreeBin) {
// 红黑树的迁移
TreeBin<K,V> t = (TreeBin<K,V>)f;
TreeNode<K,V> lo = null, loTail = null;
TreeNode<K,V> hi = null, hiTail = null;
int lc = 0, hc = 0;
for (Node<K,V> e = t.first; e != null; e = e.next) {
int h = e.hash;
TreeNode<K,V> p = new TreeNode<K,V>
(h, e.key, e.val, null, null);
if ((h & n) == 0) {
if ((p.prev = loTail) == null)
lo = p;
else
loTail.next = p;
loTail = p;
++lc;
}
else {
if ((p.prev = hiTail) == null)
hi = p;
else
hiTail.next = p;
hiTail = p;
++hc;
}
}
// 如果一分为二后,节点数少于 8,那么将红黑树转换回链表
ln = (lc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(lo) :
(hc != 0) ? new TreeBin<K,V>(lo) : t;
hn = (hc <= UNTREEIFY_THRESHOLD) ? untreeify(hi) :
(lc != 0) ? new TreeBin<K,V>(hi) : t;
// 将 ln 放置在新数组的位置 i
setTabAt(nextTab, i, ln);
// 将 hn 放置在新数组的位置 i+n
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
// 将原数组该位置处设置为 fwd,代表该位置已经处理完毕,
// 其他线程一旦看到该位置的 hash 值为 MOVED,就不会进行迁移了
setTabAt(tab, i, fwd);
// advance 设置为 true,代表该位置已经迁移完毕
advance = true;
}
}
}
}
}
}
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的Java多线程基础知识:并发容器简介附源码全部内容,希望文章能够帮你解决Java多线程基础知识:并发容器简介附源码所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错,欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
内容备注
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 gblab@vip.qq.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。
内容手机端
扫描二维码推送至手机访问。