Java?ConcurrentHashMap的源碼分析詳解
更新時間：2023年03月02日 08:40:37 作者：code_writer
ConcurrentHashMap（CHM）是日常開發(fā)中使用頻率非常高的一種數(shù)據(jù)結構，想對于普通的HashMap，CHM提供了線程安全的讀寫，CHM里面使用了許多比較精妙的優(yōu)化&操作。本文主要對CHM的整體結構、初始化，查找，插入等做分析
概述
ConcurrentHashMap（CHM）是日常開發(fā)中使用頻率非常高的一種數(shù)據(jù)結構，想對于普通的HashMap，CHM提供了線程安全的讀寫，CHM里面使用了許多比較精妙的優(yōu)化&操作。本文主要對CHM的整體結構、初始化，查找，插入等做分析。
CHM在1.8之前和之后有比較大的變動，1.8之前主要通過Segment 分段鎖 來解決并發(fā)問題，1.8及之后就沒有這些臃腫的數(shù)據(jù)結構了，其數(shù)據(jù)結構與普通的HashMap一樣，都是Node數(shù)組+鏈表+紅黑樹
一顆紅黑樹應滿足如下性質：
1.根節(jié)點是黑色的
- 外部節(jié)點均為黑色（圖中的 leaf 節(jié)點，通常在表述的時候會省略）
- 紅色節(jié)點的孩子節(jié)點必為黑色（通常插入的節(jié)點為紅色）
- 從任一外部節(jié)點到根節(jié)點的沿途，黑節(jié)點的數(shù)目相等
除了上面基本的數(shù)據(jù)結構之外，Node節(jié)點也是一個需要關心的數(shù)據(jù)結構，Node節(jié)點本質上是單向鏈表的節(jié)點，其中包含key、value、Hash、next屬性
static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
final int hash;
final K key;
volatile V val;
volatile Node<K,V> next;
}ForwardingNode節(jié)點
ForwardingNode節(jié)點（簡稱fwd節(jié)點）繼承自Node節(jié)點，主要用于擴容，該節(jié)點里面固定Hash值為MOVED(值為-1)，同時持有新表的引用
static final class ForwardingNode<K,V> extends Node<K,V> {
final Node<K,V>[] nextTable;
ForwardingNode(Node<K,V>[] tab) {
super(MOVED, null, null, null);
this.nextTable = tab;
}
Node<K,V> find(int h, Object k) {
...
}
}TreeNode
TreeNode節(jié)點也繼承自Node節(jié)點，用于表示紅黑樹上的節(jié)點，主要屬性如下所示
static final class TreeNode<K,V> extends Node<K,V> {
TreeNode<K,V> parent; // 父節(jié)點
TreeNode<K,V> left; // 左兒子
TreeNode<K,V> right; // 右兒子
TreeNode<K,V> prev; // 記錄前驅節(jié)點，用于恢復鏈表
boolean red;
}TreeBin
TreeBin節(jié)點內部持有TreeNode節(jié)點的引用，內部實現(xiàn)了讀寫鎖用于控制多線程并發(fā)在紅黑樹上的操作，主要屬性如下所示
static final class TreeBin<K,V> extends Node<K,V> {
TreeNode<K,V> root; // 紅黑樹根節(jié)點
volatile TreeNode<K,V> first; // 鏈表根節(jié)點，讀寫分離時會用到
volatile Thread waiter; // 當前線程
volatile int lockState; // 當前紅黑樹的鎖狀態(tài)
// values for lockState
static final int WRITER = 1; // set while holding write lock
static final int WAITER = 2; // set when waiting for write lock
static final int READER = 4; // 讀鎖標記
}SizeCtl
除了數(shù)據(jù)結構需要說明外，SizeCtl也是理解CHM十分重要的一個字段，他是一個整數(shù)，不同的值表示不同的狀態(tài)
- 當SizeCtl > 0時，表示下次擴展的閾值，其中閾值計算方式：數(shù)組長度 * 擴展閾值（注意這里是固定的0.75）
- 當SizeCtl = 0時，表示還沒有開始初始化
- 當sizeCtl = -1是，表示此時正在進行初始化
- 當SizeCtl < -1時，表示此時正在進行擴展，其中高16位表示擴容標識戳，低16位表示參與擴容的線程數(shù)+1
初始化
CHM的初始化是惰性初始化的，即當我們使用ConCurrentHashMap<String,string> map = new ConcurrentHashMap(20);創(chuàng)建一個CHM對象時，并不會真正的創(chuàng)建對象，而是只有在put時才會真正開始創(chuàng)建對象。
public ConcurrentHashMap(int initialCapacity) {
// 只是檢查參數(shù)是否合理，并設置好數(shù)組容量和擴容閾值
if (initialCapacity < 0)
throw new IllegalArgumentException();
int cap = ((initialCapacity >= (MAXIMUM_CAPACITY >>> 1)) ?
MAXIMUM_CAPACITY :
tableSizeFor(initialCapacity + (initialCapacity >>> 1) + 1));
this.sizeCtl = cap;
}
初始化流程
private final Node<K,V>[] initTable() {
Node<K,V>[] tab; int sc;
// 判空，注意這里是while，當線程蘇醒后會記性檢查直到初始化完畢
while ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
// 如果其他線程正在初始化，則讓出cpu
if ((sc = sizeCtl) < 0)
Thread.yield(); // lost initialization race; just spin
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, -1)) { // 當前線程嘗試獲取創(chuàng)建數(shù)組的重任
try {
// 這里需要再進行判斷是否為空，防止當前線程創(chuàng)建完畢后又有其他線程進來重復創(chuàng)建
if ((tab = table) == null || tab.length == 0) {
int n = (sc > 0) ? sc : DEFAULT_CAPACITY;
@SuppressWarnings("unchecked")
Node<K,V>[] nt = (Node<K,V>[])new Node<?,?>[n];
table = tab = nt;
// 設置閾值為0.75n
sc = n - (n >>> 2);
}
} finally {
sizeCtl = sc;
}
break;
}
}
return tab;
}查找
get方法進行查找，針對不同情況有不同處理
public V get(Object key) {
Node<K,V>[] tab; Node<K,V> e, p; int n, eh; K ek;
// 擾動運算
int h = spread(key.hashCode());
// 判斷表是否為空，表長度是否為0，以及元素對應下標是否為空
if ((tab = table) != null && (n = tab.length) > 0 &&
(e = tabAt(tab, (n - 1) & h)) != null) {
// 判斷當前下邊下是否是我們要找到值
if ((eh = e.hash) == h) {
if ((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek)))
return e.val;
}
else if (eh < 0) // 判斷Node節(jié)點的Hash值是否小于0，如果小于0的話，則會在他的子類上進行查找
//這里情況比較復雜，不同的節(jié)點有不同的處理，如果當前節(jié)點為fwd節(jié)點，則去新表上找，如果為紅黑樹
//節(jié)點，則在紅黑樹上進行查找，后文會展開紅黑樹上的查找流程
return (p = e.find(h, key)) != null ? p.val : null;
// 普通鏈表查找
while ((e = e.next) != null) {
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == key || (ek != null && key.equals(ek))))
return e.val;
}
}
return null;
}插入
final V putVal(K key, V value, boolean onlyIfAbsent) {
if (key == null || value == null) throw new NullPointerException();
int hash = spread(key.hashCode());
int binCount = 0;
for (Node<K,V>[] tab = table;;) { // 注意這里是個死循環(huán)
Node<K,V> f; int n, i, fh;
// 判斷是否初始化
if (tab == null || (n = tab.length) == 0)
tab = initTable();
else if ((f = tabAt(tab, i = (n - 1) & hash)) == null) { // 判斷對應節(jié)點是否是空節(jié)點，如果是
//直接通過cas創(chuàng)建節(jié)點
if (casTabAt(tab, i, null,
new Node<K,V>(hash, key, value, null)))
break; // no lock when adding to empty bin
}
else if ((fh = f.hash) == MOVED) // 如果當前節(jié)點是fwd節(jié)點（正在擴容），則幫助擴容
tab = helpTransfer(tab, f);
else {
V oldVal = null;
synchronized (f) { // 這里加鎖
if (tabAt(tab, i) == f) { // 這里需要繼續(xù)判斷是否當前位置的節(jié)點沒有變化，因為其他線程可能
// 改變此節(jié)點
if (fh >= 0) { // fh >= 0表示當前節(jié)點是鏈表節(jié)點，直接next往下找就行
binCount = 1;
for (Node<K,V> e = f;; ++binCount) {
K ek;
if (e.hash == hash &&
((ek = e.key) == key ||
(ek != null && key.equals(ek)))) {
oldVal = e.val;
if (!onlyIfAbsent)
e.val = value;
break;
}
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) { // 如果此時節(jié)點是TreeBin節(jié)點，則需要再紅黑樹上進行插入，具體
// 插入流程后文展開
Node<K,V> p;
binCount = 2;
if ((p = ((TreeBin<K,V>)f).putTreeVal(hash, key,
value)) != null) {
oldVal = p.val;
if (!onlyIfAbsent)
p.val = value;
}
}
}
}
// 判斷是否需要樹化
if (binCount != 0) {
if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD)
treeifyBin(tab, i);
if (oldVal != null)
return oldVal;
break;
}
}
}
// 計數(shù)器加1，這里使用了計數(shù)器而不是AtomicLong這種
addCount(1L, binCount);
return null;
}擴容
CHM的擴容利用了多線程并發(fā)的去擴容
CHM在兩種條件下會發(fā)生擴容：
- 單個鏈表長度大于8，并且數(shù)組長度小于64時，會發(fā)生擴容
- 元素個數(shù)超過閾值會發(fā)生擴容
擴容流程：
- 創(chuàng)建新的Node表，長度為當前數(shù)組長度的兩倍
- 從后往前分配任務區(qū)間，最小長度是16，即每個線程每次擴容最少需要遷移16個桶，具體遷移數(shù)量由cpu核數(shù)決定
- 判斷當前元素是否為空，為空直接cas操作當前節(jié)點為fwd節(jié)點，否則判斷當前元素是否為fwd節(jié)點，如果是，則說明其他線程再次區(qū)間擴容，此時需要重新選定區(qū)間，否則就對當前桶開始進行遷移
- 其他元素在put時如果發(fā)現(xiàn)當前桶位是fwd節(jié)點，會先協(xié)助擴容再put
- 最后一個擴容線程退出擴容時再次檢查一遍舊桶，更新sizeCtl的值，同時引用新桶
private final void transfer(Node<K,V>[] tab, Node<K,V>[] nextTab) {
int n = tab.length, stride;
// 確定任務長度
if ((stride = (NCPU > 1) ? (n >>> 3) / NCPU : n) < MIN_TRANSFER_STRIDE)
stride = MIN_TRANSFER_STRIDE; // subdivide range
if (nextTab == null) { // 第一個擴容的線程需要創(chuàng)建新數(shù)組
try {
@SuppressWarnings("unchecked")
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 = nextTab;
transferIndex = n;
}
int nextn = nextTab.length;
ForwardingNode<K,V> fwd = new ForwardingNode<K,V>(nextTab);
boolean advance = true;
boolean finishing = false; // 用于最后一次檢查
for (int i = 0, bound = 0;;) {
Node<K,V> f; int fh;
while (advance) {
int nextIndex, nextBound;
if (--i >= bound || finishing) //當前任務是否完成
advance = false;
else if ((nextIndex = transferIndex) <= 0) { // 沒有任務了
i = -1;
advance = false;
}
else if (U.compareAndSwapInt
(this, TRANSFERINDEX, nextIndex,
nextBound = (nextIndex > stride ?
nextIndex - stride : 0))) { //cas更新transferIndex
bound = nextBound;
i = nextIndex - 1;
advance = false;
}
}
if (i < 0 || i >= n || i + n >= nextn) { // 擴容完畢
int sc;
if (finishing) { // 二次檢查后引用新表
nextTable = null;
table = nextTab;
sizeCtl = (n << 1) - (n >>> 1);
return;
}
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc = sizeCtl, sc - 1)) {
if ((sc - 2) != resizeStamp(n) << RESIZE_STAMP_SHIFT)
return;
finishing = advance = true;
i = n; // recheck before commit
}
}
else if ((f = tabAt(tab, i)) == null) // 當前節(jié)點為空，直接賦為fwd
advance = casTabAt(tab, i, null, fwd);
else if ((fh = f.hash) == MOVED) // 其他線程已經(jīng)遷移好了，此時需要重新分配區(qū)間
advance = true; // already processed
else {
synchronized (f) { //當前節(jié)點開始遷移，這里需要加鎖，可能會有讀寫操作
if (tabAt(tab, i) == f) {
Node<K,V> ln, hn;
if (fh >= 0) { //鏈表節(jié)點 這里只需要判斷對應位置是0還是1就可決定遷移到高桶位還是低桶位
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);
}
setTabAt(nextTab, i, ln);
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
setTabAt(tab, i, fwd);
advance = true;
}
else if (f instanceof TreeBin) { // 紅黑樹節(jié)點，通過判斷對應位是否為0決定放到高
// 桶位還是低桶位
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;
}
}
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;
setTabAt(nextTab, i, ln);
setTabAt(nextTab, i + n, hn);
setTabAt(tab, i, fwd);
advance = true;
}
}
}
}
}
}紅黑樹的讀&寫
紅黑樹上的讀寫操作是基于TreeBin進行的，上文也對其進行了說明。TreeBin其中的lockState表示當前的讀寫狀態(tài)
讀操作
讀操作和寫操作可可以是并行的，當有現(xiàn)成正在寫或者正在等待寫時，讀線程可以讀，通過代碼我們可以發(fā)現(xiàn)，此時并沒有從紅黑樹上去讀，而是通過鏈表去讀了，這里和IO多路復用里面的epoll函數(shù)的底層原理一樣。
final Node<K,V> find(int h, Object k) {
if (k != null) {
for (Node<K,V> e = first; e != null; ) {
int s; K ek;
// WAITER : .....010
// WRITER : .....001
// READER : .....100
if (((s = lockState) & (WAITER|WRITER)) != 0) { //這里表明此時有正在寫或者等待寫的線程，直接從鏈表讀
if (e.hash == h &&
((ek = e.key) == k || (ek != null && k.equals(ek))))
return e;
e = e.next;
}
else if (U.compareAndSwapInt(this, LOCKSTATE, s, // 表明此時處于無鎖或者讀鎖狀態(tài)，直接紅黑樹上查找
s + READER)) {
TreeNode<K,V> r, p;
try {
p = ((r = root) == null ? null :
r.findTreeNode(h, k, null));
} finally {
Thread w;
// 讀操作完畢后檢查是否有寫線程在等待，如果有，需要喚醒等待線程
// READER|WAITER 表示此時是最后一個讀線程
if (U.getAndAddInt(this, LOCKSTATE, -READER) ==
(READER|WAITER) && (w = waiter) != null)
LockSupport.unpark(w);
}
return p;
}
}
}
return null;
}寫操作
紅黑樹上的寫會先查找是否有對應的值，如果有，則更新值即可，如果沒有找到，則插入新的節(jié)點，再插入節(jié)點的過程中，會調用lockRoot加寫鎖，如果沒有搶到鎖，則會調用contentLock方法繼續(xù)嘗試或者將自己掛起
final TreeNode<K,V> putTreeVal(int h, K k, V v) {
Class<?> kc = null;
boolean searched = false;
for (TreeNode<K,V> p = root;;) {
// 查找是否有值
int dir, ph; K pk;
if (p == null) {
first = root = new TreeNode<K,V>(h, k, v, null, null);
break;
}
else if ((ph = p.hash) > h)
dir = -1;
else if (ph < h)
dir = 1;
else if ((pk = p.key) == k || (pk != null && k.equals(pk)))
return p;
else if ((kc == null &&
(kc = comparableClassFor(k)) == null) ||
(dir = compareComparables(kc, k, pk)) == 0) {
if (!searched) {
TreeNode<K,V> q, ch;
searched = true;
if (((ch = p.left) != null &&
(q = ch.findTreeNode(h, k, kc)) != null) ||
((ch = p.right) != null &&
(q = ch.findTreeNode(h, k, kc)) != null))
return q;
}
dir = tieBreakOrder(k, pk);
}
TreeNode<K,V> xp = p;
if ((p = (dir <= 0) ? p.left : p.right) == null) {
TreeNode<K,V> x, f = first;
first = x = new TreeNode<K,V>(h, k, v, f, xp);
if (f != null)
f.prev = x;
if (dir <= 0)
xp.left = x;
else
xp.right = x;
if (!xp.red)
x.red = true;
else {
// 鎖住節(jié)點，平衡操作可能會導致樹結構發(fā)生變化
lockRoot();
try {
root = balanceInsertion(root, x);
} finally {
unlockRoot();
}
}
break;
}
}
assert checkInvariants(root);
return null;
}private final void lockRoot() {
// 這里嘗試去獲取寫鎖，獲取不到就調用contenedLock方法
if (!U.compareAndSwapInt(this, LOCKSTATE, 0, WRITER))
contendedLock(); // offload to separate method
}
private final void contendedLock() {
boolean waiting = false;
for (int s;;) {
// ~WAITER 1111111101
// 如果此時處于無鎖，則重新獲取鎖
if (((s = lockState) & ~WAITER) == 0) {
if (U.compareAndSwapInt(this, LOCKSTATE, s, WRITER)) {
if (waiting)
waiter = null;
return;
}
} // 此時不是處于waiter狀態(tài)，即其他線程沒有等待，則自己進行等待。如果已經(jīng)有線程在等待了，會一直自旋，也可看出這里是非公平鎖
else if ((s & WAITER) == 0) {
if (U.compareAndSwapInt(this, LOCKSTATE, s, s | WAITER)) {
waiting = true;
waiter = Thread.currentThread();
}
}
else if (waiting) // 將當前線程掛起
LockSupport.park(this);
}
}小結
在紅黑樹上進行讀寫時，我們可以發(fā)現(xiàn)，當有線程在樹上寫時，讀線程是可以讀的，不過不是從紅黑樹上去讀，而不用阻塞，這里可能導致短暫的數(shù)據(jù)不一致的問題，類似于COW；當有線程在樹上讀時，此時寫線程會將自己掛起，當最后一個讀線程查找完畢后會檢查是否有些線程在等待，如果有，則喚醒等待寫的線程
容器計數(shù)
對于一個并發(fā)容器來說，當多線程同時寫入時，此時容器如何計數(shù)成為了一個問題，最簡單的是通過AtomicLong來保證原子性與可見性，但是在多線程情況下絕大多數(shù)線程會cas失敗，然后重試。這無疑是浪費cpu性能的且會有性能瓶頸的。在CHM中引入了，使用分段計數(shù)思想，即通過一個數(shù)組來計數(shù)，當多線程并發(fā)計數(shù)時，記在數(shù)組的不同位置上，最后進行統(tǒng)計。
public int size() {
long n = sumCount();
return ((n < 0L) ? 0 :
(n > (long)Integer.MAX_VALUE) ? Integer.MAX_VALUE :
(int)n);
}
final long sumCount() {
CounterCell[] as = counterCells; CounterCell a;
long sum = baseCount;
if (as != null) {
// 累計cells數(shù)組
for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
if ((a = as[i]) != null)
sum += a.value;
}
}
return sum;
}
// 計數(shù)
private final void addCount(long x, int check) {
CounterCell[] as; long b, s;
// 如果cells數(shù)組不為空或者cas操作baseCount失敗，說明此時出現(xiàn)了競爭，需要再cells數(shù)組上計數(shù)
if ((as = counterCells) != null ||
!U.compareAndSwapLong(this, BASECOUNT, b = baseCount, s = b + x)) {
CounterCell a; long v; int m;
boolean uncontended = true;
if (as == null || (m = as.length - 1) < 0 ||
(a = as[ThreadLocalRandom.getProbe() & m]) == null ||
!(uncontended =
U.compareAndSwapLong(a, CELLVALUE, v = a.value, v + x))) {
fullAddCount(x, uncontended);
return;
}
if (check <= 1)
return;
s = sumCount();
}
// 判斷是否需要擴容
if (check >= 0) {
Node<K,V>[] tab, nt; int n, sc;
while (s >= (long)(sc = sizeCtl) && (tab = table) != null &&
(n = tab.length) < MAXIMUM_CAPACITY) {
int rs = resizeStamp(n);
if (sc < 0) {
if ((sc >>> RESIZE_STAMP_SHIFT) != rs || sc == rs + 1 ||
sc == rs + MAX_RESIZERS || (nt = nextTable) == null ||
transferIndex <= 0)
break;
if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc, sc + 1))
transfer(tab, nt);
}
else if (U.compareAndSwapInt(this, SIZECTL, sc,
(rs << RESIZE_STAMP_SHIFT) + 2))
transfer(tab, null);
s = sumCount();
}
}
}總結
CHM作為線程安全的Map，同時又要兼顧性能，使用了許多巧妙的設計與思想，如位運算，紅黑樹，無鎖并發(fā)等等，里面的思想值得我們去學習和借鑒。本篇文章對其進行簡單的解讀，如有不當之處，還望指出，萬分感謝。
到此這篇關于Java ConcurrentHashMap的源碼分析詳解的文章就介紹到這了,更多相關Java ConcurrentHashMap內容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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下面小編就為大家?guī)硪黄猦ibernate5.2的基本配置方法(詳解)。小編覺得挺不錯的，現(xiàn)在就分享給大家，也給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧2017-06-06
這篇文章主要介紹了Java如何加載外部Jar的類并通過反射調用類的方法,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助,如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教2024-06-06
Spark是專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設計的，基于內存快速通用,可擴展的集群計算引擎，實現(xiàn)了高效的DAG執(zhí)行引擎,可以通過基于內存來高效處理數(shù)據(jù)流，運算速度相比于MapReduce得到了顯著的提高。2021-06-06
我們知道在java 5之前同步是通過Synchronized關鍵字來實現(xiàn)的，在java 5之后，java.util.concurrent包里面添加了很多性能更加強大的同步類。這些強大的類中很多都實現(xiàn)了非阻塞的同步機制從而幫助其提升性能。2021-06-06
spring cloud feign實現(xiàn)遠程調用服務傳輸文件的方法
這篇文章主要介紹了spring cloud feign實現(xiàn)遠程調用服務傳輸文件的方法，小編覺得挺不錯的，現(xiàn)在分享給大家，也給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧2018-09-09