原文出处： 海 子

对于面向对象编程来说，抽象是它的一大特征之一。在Java中，可以通过两种形式来体现OOP的抽象：接口和抽象类。这两者有太多相似的地方，又有太多不同的地方。很多人在初学的时候会以为它们可以随意互换使用，但是实际则不然。今天我们就一起来学习一下Java中的接口和抽象类。

抽象类

在了解抽象类之前，先来了解一下抽象方法。抽象方法是一种特殊的方法：它只有声明，而没有具体的实现。抽象方法的声明格式为：

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abstract void fun();

抽象方法必须用abstract关键字进行修饰。如果一个类含有抽象方法，则称这个类为抽象类，抽象类必须在类前用abstract关键字修饰。因为抽象类中含有无具体实现的方法，所以不能用抽象类创建对象。

　　下面要注意一个问题：在《Java编程思想》一书中，将抽象类定义为“包含抽象方法的类”，但是后面发现如果一个类不包含抽象方法，只是用abstract修饰的话也是抽象类。也就是说抽象类不一定必须含有抽象方法。个人觉得这个属于钻牛角尖的问题吧，因为如果一个抽象类不包含任何抽象方法，为何还要设计为抽象类？所以暂且记住这个概念吧，不必去深究为什么。

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[public] abstract class ClassName {
    abstract void fun();
}

从这里可以看出，抽象类就是为了继承而存在的，如果你定义了一个抽象类，却不去继承它，那么等于白白创建了这个抽象类，因为你不能用它来做任何事情。对于一个父类，如果它的某个方法在父类中实现出来没有任何意义，必须根据子类的实际需求来进行不同的实现，那么就可以将这个方法声明为abstract方法，此时这个类也就成为abstract类了。

包含抽象方法的类称为抽象类，但并不意味着抽象类中只能有抽象方法，它和普通类一样，同样可以拥有成员变量和普通的成员方法。注意，抽象类和普通类的主要有三点区别：

1）抽象方法必须为public或者protected（因为如果为private，则不能被子类继承，子类便无法实现该方法），缺省情况下默认为public。

2）抽象类不能用来创建对象；

3）如果一个类继承于一个抽象类，则子类必须实现父类的抽象方法。如果子类没有实现父类的抽象方法，则必须将子类也定义为为abstract类。

在其他方面，抽象类和普通的类并没有区别。

首先要明白”范式（NF）”是什么意思。按照教材中的定义，范式是“符合某一种级别的关系模式的集合，表示一个关系内部各属性之间的联系的合理化程度”。很晦涩吧？实际上你可以把它粗略地理解为一张数据表的表结构所符合的某种设计标准的级别。就像家里装修买建材，最环保的是E0级，其次是E1级，还有E2级等等。数据库范式也分为1NF，2NF，3NF，BCNF，4NF，5NF。一般在我们设计关系型数据库的时候，最多考虑到BCNF就够。符合高一级范式的设计，必定符合低一级范式，例如符合2NF的关系模式，必定符合1NF。

接下来就对每一级范式进行一下解释，首先是第一范式（1NF）。

符合1NF的关系（你可以理解为数据表。“关系模式”和“关系”的区别，类似于面向对象程序设计中”类“与”对象“的区别。”关系“是”关系模式“的一个实例，你可以把”关系”理解为一张带数据的表，而“关系模式”是这张数据表的表结构。1NF的定义为：符合1NF的关系中的每个属性都不可再分。表1所示的情况，就不符合1NF的要求。

表1所示的情况，就不符合1NF的要求。

实际上，1NF是所有关系型数据库的最基本要求，你在关系型数据库管理系统（RDBMS），例如SQL Server，Oracle，MySQL中创建数据表的时候，如果数据表的设计不符合这个最基本的要求，那么操作一定是不能成功的。也就是说，只要在RDBMS中已经存在的数据表，一定是符合1NF的。如果我们要在RDBMS中表现表中的数据，就得设计为表2的形式：

但是仅仅符合1NF的设计，仍然会存在数据冗余过大，插入异常，删除异常，修改异常的问题，例如对于表3中的设计：

1. 每一名学生的学号、姓名、系名、系主任这些数据重复多次。每个系与对应的系主任的数据也重复多次——数据冗余过大
2. 假如学校新建了一个系，但是暂时还没有招收任何学生（比如3月份就新建了，但要等到8月份才招生），那么是无法将系名与系主任的数据单独地添加到数据表中去的 （注１）——插入异常
   注１：根据三种关系完整性约束中实体完整性的要求，关系中的码（注２）所包含的任意一个属性都不能为空，所有属性的组合也不能重复。为了满足此要求，图中的表，只能将学号与课名的组合作为码，否则就无法唯一地区分每一条记录。
   注２：码：关系中的某个属性或者某几个属性的组合，用于区分每个元组（可以把“元组”理解为一张表中的每条记录，也就是每一行）。
3. 假如将某个系中所有学生相关的记录都删除，那么所有系与系主任的数据也就随之消失了（一个系所有学生都没有了，并不表示这个系就没有了）。——删除异常
4. 假如李小明转系到法律系，那么为了保证数据库中数据的一致性，需要修改三条记录中系与系主任的数据。——修改异常。

正因为仅符合1NF的数据库设计存在着这样那样的问题，我们需要提高设计标准，去掉导致上述四种问题的因素，使其符合更高一级的范式（2NF），这就是所谓的“规范化”。

第二范式（2NF）在关系理论中的严格定义我这里就不多介绍了（因为涉及到的铺垫比较多），只需要了解2NF对1NF进行了哪些改进即可。其改进是，2NF在1NF的基础之上，消除了非主属性对于码的部分函数依赖。接下来对这句话中涉及到的四个概念——“函数依赖”、“码”、“非主属性”、与“部分函数依赖”进行一下解释。

函数依赖
我们可以这么理解（但并不是特别严格的定义）：若在一张表中，在属性（或属性组）X的值确定的情况下，必定能确定属性Y的值，那么就可以说Y函数依赖于X，写作 X → Y。也就是说，在数据表中，不存在任意两条记录，它们在X属性（或属性组）上的值相同，而在Y属性上的值不同。这也就是“函数依赖”名字的由来，类似于函数关系 y = f(x)，在x的值确定的情况下，y的值一定是确定的。

例如，对于表3中的数据，找不到任何一条记录，它们的学号相同而对应的姓名不同。所以我们可以说姓名函数依赖于学号，写作 学号 → 姓名。但是反过来，因为可能出现同名的学生，所以有可能不同的两条学生记录，它们在姓名上的值相同，但对应的学号不同，所以我们不能说学号函数依赖于姓名。表中其他的函数依赖关系还有如：

• 系名 → 系主任
• 学号 → 系主任
• （学号，课名） → 分数

但以下函数依赖关系则不成立：

• 学号 → 课名
• 学号 → 分数
• 课名 → 系主任
• （学号，课名） → 姓名

从“函数依赖”这个概念展开，还会有三个概念：

数据库事务的隔离级别有4种，由低到高分别为Read uncommitted 、Read committed 、Repeatable read 、Serializable 。而且，在事务的并发操作中可能会出现脏读，不可重复读，幻读。下面通过事例一一阐述它们的概念与联系。

Read uncommitted

读未提交，顾名思义，就是一个事务可以读取另一个未提交事务的数据。

事例：老板要给程序员发工资，程序员的工资是3.6万/月。但是发工资时老板不小心按错了数字，按成3.9万/月，该钱已经打到程序员的户口，但是事务还没有提交，就在这时，程序员去查看自己这个月的工资，发现比往常多了3千元，以为涨工资了非常高兴。但是老板及时发现了不对，马上回滚差点就提交了的事务，将数字改成3.6万再提交。

分析：实际程序员这个月的工资还是3.6万，但是程序员看到的是3.9万。他看到的是老板还没提交事务时的数据。这就是脏读。

那怎么解决脏读呢？Read committed！读提交，能解决脏读问题。

Read committed

读提交，顾名思义，就是一个事务要等另一个事务提交后才能读取数据。

事例：程序员拿着信用卡去享受生活（卡里当然是只有3.6万），当他埋单时（程序员事务开启），收费系统事先检测到他的卡里有3.6万，就在这个时候！！程序员的妻子要把钱全部转出充当家用，并提交。当收费系统准备扣款时，再检测卡里的金额，发现已经没钱了（第二次检测金额当然要等待妻子转出金额事务提交完）。程序员就会很郁闷，明明卡里是有钱的…

分析：这就是读提交，若有事务对数据进行更新（UPDATE）操作时，读操作事务要等待这个更新操作事务提交后才能读取数据，可以解决脏读问题。但在这个事例中，出现了一个事务范围内两个相同的查询却返回了不同数据，这就是不可重复读。

那怎么解决可能的不可重复读问题？Repeatable read ！

数据库和操作系统一样，是一个多用户使用的共享资源。当多个用户并发地存取数据 时，在数据库中就会产生多个事务同时存取同一数据的情况。若对并发操作不加控制就可能会读取和存储不正确的数据，破坏数据库的一致性。加锁是实现数据库并 发控制的一个非常重要的技术。在实际应用中经常会遇到的与锁相关的异常情况，当两个事务需要一组有冲突的锁，而不能将事务继续下去的话，就会出现死锁，严 重影响应用的正常执行。
在数据库中有两种基本的锁类型：排它锁（Exclusive Locks，即X锁）和共享锁（Share Locks，即S锁）。当数据对象被加上排它锁（写锁）时，其他的事务不能对它读取和修改。加了共享锁（读锁）的数据对象可以被其他事务读取，但不能修改。数据库利用这两 种基本的锁类型来对数据库的事务进行并发控制。

死锁的第一种情况

一个用户A 访问表A(锁住了表A),然后又访问表B；另一个用户B 访问表B(锁住了表B)，然后企图访问表A；这时用户A由于用户B已经锁住表B，它必须等待用户B释放表B才能继续，同样用户B要等用户A释放表A才能继续，这就死锁就产生了。

解决方法：

这种死锁比较常见，是由于程序的BUG产生的，除了调整的程序的逻辑没有其它的办法。仔细分析程序的逻辑，对于数据库的多表操作时，尽量按照相同的顺序进 行处理，尽量避免同时锁定两个资源，如操作A和B两张表时，总是按先A后B的顺序处理， 必须同时锁定两个资源时，要保证在任何时刻都应该按照相同的顺序来锁定资源。

死锁的第二种情况

用户A查询一条纪录，然后修改该条纪录；这时用户B修改该条纪录，这时用户A的事务里锁的性质由查询的共享锁企图上升到独占锁，而用户B里的独占锁由于A 有共享锁存在所以必须等A释放掉共享锁，而A由于B的独占锁而无法上升的独占锁也就不可能释放共享锁，于是出现了死锁。这种死锁比较隐蔽，但在稍大点的项 目中经常发生。如在某项目中，页面上的按钮点击后，没有使按钮立刻失效，使得用户会多次快速点击同一按钮，这样同一段代码对数据库同一条记录进行多次操 作，很容易就出现这种死锁的情况。

解决方法：

1、对于按钮等控件，点击后使其立刻失效，不让用户重复点击，避免对同时对同一条记录操作。
2、使用乐观锁进行控制。乐观锁大多是基于数据版本（Version）记录机制实现。即为数据增加一个版本标识，在基于数据库表的版本解决方案中，一般是 通过为数据库表增加一个“version”字段来实现。读取出数据时，将此版本号一同读出，之后更新时，对此版本号加一。此时，将提交数据的版本数据与数 据库表对应记录的当前版本信息进行比对，如果提交的数据版本号大于数据库表当前版本号，则予以更新，否则认为是过期数据。乐观锁机制避免了长事务中的数据 库加锁开销（用户A和用户B操作过程中，都没有对数据库数据加锁），大大提升了大并发量下的系统整体性能表现。Hibernate 在其数据访问引擎中内置了乐观锁实现。需要注意的是，由于乐观锁机制是在我们的系统中实现，来自外部系统的用户更新操作不受我们系统的控制，因此可能会造 成脏数据被更新到数据库中。
3、使用悲观锁进行控制。悲观锁大多数情况下依靠数据库的锁机制实现，如Oracle的Select … for update语句，以保证操作最大程度的独占性。但随之而来的就是数据库性能的大量开销，特别是对长事务而言，这样的开销往往无法承受。如一个金融系统， 当某个操作员读取用户的数据，并在读出的用户数据的基础上进行修改时（如更改用户账户余额），如果采用悲观锁机制，也就意味着整个操作过程中（从操作员读 出数据、开始修改直至提交修改结果的全过程，甚至还包括操作员中途去煮咖啡的时间），数据库记录始终处于加锁状态，可以想见，如果面对成百上千个并发，这 样的情况将导致灾难性的后果。所以，采用悲观锁进行控制时一定要考虑清楚。

本篇文章总结关于多线程编程的一些知识点，这其中两个重要的部分就是对于synchronized和ReentrantLock的使用和介绍。

线程同步问题的产生及解决方案

问题的产生：
Java允许多线程并发控制，当多个线程同时操作一个可共享的资源变量时（如数据的增删改查），将会导致数据不准确，相互之间产生冲突。
如下例：假设有一个卖票系统，一共有100张票，有4个窗口同时卖。

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public class Ticket implements Runnable {
    // 当前拥有的票数
    private int num = 100;

    public void run() {
        while (true) {
            if (num > 0) {
                try {
                    Thread.sleep(10);
                } catch (InterruptedException e) {
                }
                // 输出卖票信息
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + ".....sale...." + num--);
            }
        }
    }
}

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public static void main(String[] args) {
    Ticket t = new Ticket();//创建一个线程任务对象。   
        //创建4个线程同时卖票  
        Thread t1 = new Thread(t);  
        Thread t2 = new Thread(t);  
        Thread t3 = new Thread(t);  
        Thread t4 = new Thread(t);  
        //启动线程  
        t1.start();  
        t2.start();  
        t3.start();  
        t4.start();  
    }

输出部分结果：

Thread-1…..sale….2
Thread-0…..sale….3
Thread-2…..sale….1
Thread-0…..sale….0
Thread-1…..sale….0
Thread-3…..sale….1

显然上述结果是不合理的，对于同一张票进行了多次售出。这就是多线程情况下，出现了数据“脏读”情况。即多个线程访问余票num时，当一个线程获得余票的数量，要在此基础上进行-1的操作之前，其他线程可能已经卖出多张票，导致获得的num不是最新的，然后-1后更新的数据就会有误。这就需要线程同步的实现了。

问题的解决：
因此加入同步锁以避免在该线程没有完成操作之前，被其他线程的调用，从而保证了该变量的唯一性和准确性。

一共有两种锁，来实现线程同步问题，分别是：synchronized和ReentrantLock。下面我们就带着上述问题，看看这两种锁是如何解决的。