new Supplier<Integer>() {
          int counter = 0;

          @Override
          public Integer get() {
            int nextValue = counter + 1;
            Thread.yield();
            counter = nextValue;
            return counter;
          }
        };

    final int numThreads = 10;
    final int iterations = 1000;
    Thread[] threads = new Thread[numThreads];

        new Supplier<Integer>() {
          int counter = 0;

          @Override
          public Integer get() {
            int nextValue = counter + 1;
            Thread.yield();
            counter = nextValue;
            return counter;
          }
        };

    final int numThreads = 10;
    final int iterations = 1000;
    Thread[] threads = new Thread[numThreads];

      Entry<Cut<K>, RangeMapEntry<K, V>> entry = backingItr.next();
      V newValue = remappingFunction.apply(entry.getValue().getValue(), value);
      if (newValue == null) {
        backingItr.remove();
      } else {
        entry.setValue(
            new RangeMapEntry<K, V>(
                entry.getValue().getLowerBound(), entry.getValue().getUpperBound(), newValue));
      }
    }

    entriesByLowerBound.putAll(gaps.build());

                var newValue = this.startDate.format(this.locale.format);
                if (!this.singleDatePicker) {
                    newValue += this.locale.separator + this.endDate.format(this.locale.format);
                }
                if (newValue !== this.element.val()) {
                    this.element.val(newValue).trigger('change');
                }
            }

在高级使用场景中，如果不想使用「缓存」值，而是为需要在同一请求的每一步操作（多次）中都实际调用依赖项，可以把 `Depends` 的参数 `use_cache` 的值设置为 `False` :

```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):
    return {"fresh_value": fresh_value}
```

## 小结

千万别被本章里这些花里胡哨的词藻吓倒了，其实**依赖注入**系统非常简单。

依赖注入无非是与*路径操作函数*一样的函数罢了。

但它依然非常强大，能够声明任意嵌套深度的「图」或树状的依赖结构。

/// tip | "提示"

        map.put(FieldNames.TIMESTAMP, timestamp.toInstant().toEpochMilli());
        return map;
    }

    protected static <T> void concatValues(final List<T> dest, final T... newValues) {
        for (final T value : newValues) {
            if (!dest.contains(value)) {
                dest.add(value);
            }
        }
    }

高度なシナリオでは、「キャッシュされた」値を使うのではなく、同じリクエストの各ステップ（おそらく複数回）で依存関係を呼び出す必要があることがわかっている場合、`Depens`を使用する際に、`use_cache=False`というパラメータを設定することができます。

```Python hl_lines="1"
async def needy_dependency(fresh_value: str = Depends(get_value, use_cache=False)):
    return {"fresh_value": fresh_value}
```

## まとめ

ここで使われている派手な言葉は別にして、**依存性注入** システムは非常にシンプルです。

*path operation関数*と同じように見えるただの関数です。

    @CheckForNull
    public T get() {
      return value;
    }

    public void checkAndSet(@CheckForNull T expected, @CheckForNull T newValue) {
      if (value != expected) {
        throw new ConcurrentModificationException();
      }
      value = newValue;
    }

    void clear() {
      value = null;
    }
  }

  private static final class AvlNode<E extends @Nullable Object> {

    @CheckForNull
    public T get() {
      return value;
    }

    public void checkAndSet(@CheckForNull T expected, @CheckForNull T newValue) {
      if (value != expected) {
        throw new ConcurrentModificationException();
      }
      value = newValue;
    }

    void clear() {
      value = null;
    }
  }

  private static final class AvlNode<E extends @Nullable Object> {

      synchronized (mutex) {
        return delegate().putIfAbsent(key, value);
      }
    }

    @Override
    public boolean replace(K key, V oldValue, V newValue) {
      synchronized (mutex) {
        return delegate().replace(key, oldValue, newValue);
      }
    }

    @Override
    @CheckForNull
    public V replace(K key, V value) {
      synchronized (mutex) {