Java 8 并发教程：原子变量和 ConcurrentMap
原文：Java 8 Concurrency Tutorial: Synchronization and Locks
译者：飞龙
协议：CC BY-NC-SA 4.0
欢迎阅读我的Java8多线程编程系列教程的第三部分。这个教程包含并发API的两个重要部分：原子变量和ConcurrentMap。由于最近发布的Java8中的lambda表达式和函数式编程，二者都有了极大的改进。所有这些新特性会以一些简单易懂的代码示例来描述。希望你能喜欢。
第一部分：线程和执行器
第二部分：同步和锁
第三部分：原子变量和 ConcurrentMap
出于简单的因素，这个教程的代码示例使用了定义在这里的两个辅助函数sleep(seconds) 和 stop(executor)。
AtomicInteger
java.concurrent.atomic包包含了许多实用的类，用于执行原子操作。如果你能够在多线程中同时且安全地执行某个操作，而不需要synchronized关键字或上一章中的锁，那么这个操作就是原子的。
本质上，原子操作严重依赖于比较与交换（CAS），它是由多数现代CPU直接支持的原子指令。这些指令通常比同步块要快。所以在只需要并发修改单个可变变量的情况下，我建议你优先使用原子类，而不是上一章展示的锁。
译者注：对于其它语言，一些语言的原子操作用锁实现，而不是原子指令。
现在让我们选取一个原子类，例如AtomicInteger：
AtomicInteger atomicInt = new AtomicInteger(0);
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2);
IntStream.range(0, 1000)
.forEach(i -> executor.submit(atomicInt::incrementAndGet));
stop(executor);
System.out.println(atomicInt.get()); // => 1000通过使用AtomicInteger代替Integer，我们就能线程安全地并发增加数值，而不需要同步访问变量。incrementAndGet()方法是原子操作，所以我们可以在多个线程中安全调用它。
AtomicInteger支持多种原子操作。updateAndGet()接受lambda表达式，以便在整数上执行任意操作：
AtomicInteger atomicInt = new AtomicInteger(0);
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2);
IntStream.range(0, 1000)
.forEach(i -> {
Runnable task = () ->
atomicInt.updateAndGet(n -> n + 2);
executor.submit(task);
});
stop(executor);
System.out.println(atomicInt.get()); // => 2000accumulateAndGet()方法接受另一种类型IntBinaryOperator的lambda表达式。我们在下个例子中，使用这个方法并发计算0~1000所有值的和：
AtomicInteger atomicInt = new AtomicInteger(0);
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2);
IntStream.range(0, 1000)
.forEach(i -> {
Runnable task = () ->
atomicInt.accumulateAndGet(i, (n, m) -> n + m);
executor.submit(task);
});
stop(executor);
System.out.println(atomicInt.get()); // => 499500其它实用的原子类有AtomicBoolean、AtomicLong 和 AtomicReference。
LongAdder
LongAdder是AtomicLong的替代，用于向某个数值连续添加值。
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2);
IntStream.range(0, 1000)
.forEach(i -> executor.submit(adder::increment));
stop(executor);
System.out.println(adder.sumThenReset()); // => 1000LongAdder提供了add()和increment()方法，就像原子数值类一样，同样是线程安全的。但是这个类在内部维护一系列变量来减少线程之间的争用，而不是求和计算单一结果。实际的结果可以通过调用sum()或sumThenReset()来获取。
当多线程的更新比读取更频繁时，这个类通常比原子数值类性能更好。这种情况在抓取统计数据时经常出现，例如，你希望统计Web服务器上请求的数量。LongAdder缺点是较高的内存开销，因为它在内存中储存了一系列变量。
LongAccumulator
LongAccumulator是LongAdder的更通用的版本。LongAccumulator以类型为LongBinaryOperatorlambda表达式构建，而不是仅仅执行加法操作，像这段代码展示的那样：
LongBinaryOperator op = (x, y) -> 2 * x + y;
LongAccumulator accumulator = new LongAccumulator(op, 1L);
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2);
IntStream.range(0, 10)
.forEach(i -> executor.submit(() -> accumulator.accumulate(i)));
stop(executor);
System.out.println(accumulator.getThenReset()); // => 2539我们使用函数2 * x + y创建了LongAccumulator，初始值为1。每次调用accumulate(i)的时候，当前结果和值i都会作为参数传入lambda表达式。
LongAccumulator就像LongAdder那样，在内部维护一系列变量来减少线程之间的争用。
ConcurrentMap
ConcurrentMap接口继承自Map接口，并定义了最实用的并发集合类型之一。Java8通过将新的方法添加到这个接口，引入了函数式编程。
在下面的代码中，我们使用这个映射示例来展示那些新的方法：
ConcurrentMap map = new ConcurrentHashMap<>();
map.put("foo", "bar");
map.put("han", "solo");
map.put("r2", "d2");
map.put("c3", "p0"); forEach()方法接受类型为BiConsumer的lambda表达式，以映射的键和值作为参数传递。它可以作为for-each循环的替代，来遍历并发映射中的元素。迭代在当前线程上串行执行。
map.forEach((key, value) -> System.out.printf("%s = %s\n", key, value));新方法putIfAbsent()只在提供的键不存在时，将新的值添加到映射中。至少在ConcurrentHashMap的实现中，这一方法像put()一样是线程安全的，所以你在不同线程中并发访问映射时，不需要任何同步机制。
String value = map.putIfAbsent("c3", "p1");
System.out.println(value); // p0getOrDefault()方法返回指定键的值。在传入的键不存在时，会返回默认值：
String value = map.getOrDefault("hi", "there");
System.out.println(value); // therereplaceAll()接受类型为BiFunction的lambda表达式。BiFunction接受两个参数并返回一个值。函数在这里以每个元素的键和值调用，并返回要映射到当前键的新值。
map.replaceAll((key, value) -> "r2".equals(key) ? "d3" : value);
System.out.println(map.get("r2")); // d3compute()允许我们转换单个元素，而不是替换映射中的所有值。这个方法接受需要处理的键，和用于指定值的转换的BiFunction。
map.compute("foo", (key, value) -> value + value);
System.out.println(map.get("foo")); // barbar除了compute()之外还有两个变体：computeIfAbsent() 和 computeIfPresent()。这些方法的函数式参数只在键不存在或存在时被调用。
最后，merge()方法可以用于以映射中的现有值来统一新的值。这个方法接受键、需要并入现有元素的新值，以及指定两个值的合并行为的BiFunction。
map.merge("foo", "boo", (oldVal, newVal) -> newVal + " was " + oldVal);
System.out.println(map.get("foo")); // boo was fooConcurrentHashMap
所有这些方法都是ConcurrentMap接口的一部分，因此可在所有该接口的实现上调用。此外，最重要的实现ConcurrentHashMap使用了一些新的方法来改进，便于在映射上执行并行操作。
就像并行流那样，这些方法使用特定的ForkJoinPool，由Java8中的ForkJoinPool.commonPool()提供。该池使用了取决于可用核心数量的预置并行机制。我的电脑有四个核心可用，这会使并行性的结果为3：
System.out.println(ForkJoinPool.getCommonPoolParallelism()); // 3这个值可以通过设置下列JVM参数来增减：
-Djava.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism=5我们使用相同的映射示例来展示，但是这次我们使用具体的ConcurrentHashMap实现而不是ConcurrentMap接口，所以我们可以访问这个类的所有公共方法：
ConcurrentHashMap map = new ConcurrentHashMap<>();
map.put("foo", "bar");
map.put("han", "solo");
map.put("r2", "d2");
map.put("c3", "p0"); Java8引入了三种类型的并行操作：forEach、search 和 reduce。这些操作中每个都以四种形式提供，接受以键、值、元素或键值对为参数的函数。
所有这些方法的第一个参数是通用的parallelismThreshold。这一阈值表示操作并行执行时的最小集合大小。例如，如果你传入阈值500，而映射的实际大小是499，那么操作就会在单线程上串行执行。在下一个例子中，我们使用阈值1，始终强制并行执行来展示。
forEach
forEach()方法可以并行迭代映射中的键值对。BiConsumer以当前迭代元素的键和值调用。为了将并行执行可视化，我们向控制台打印了当前线程的名称。要注意在我这里底层的ForkJoinPool最多使用三个线程。
map.forEach(1, (key, value) ->
System.out.printf("key: %s; value: %s; thread: %s\n",
key, value, Thread.currentThread().getName()));
// key: r2; value: d2; thread: main
// key: foo; value: bar; thread: ForkJoinPool.commonPool-worker-1
// key: han; value: solo; thread: ForkJoinPool.commonPool-worker-2
// key: c3; value: p0; thread: mainsearch
search()方法接受BiFunction并为当前的键值对返回一个非空的搜索结果，或者在当前迭代不匹配任何搜索条件时返回null。只要返回了非空的结果，就不会往下搜索了。要记住ConcurrentHashMap是无序的。搜索函数应该不依赖于映射实际的处理顺序。如果映射的多个元素都满足指定搜索函数，结果是非确定的。
String result = map.search(1, (key, value) -> {
System.out.println(Thread.currentThread().getName());
if ("foo".equals(key)) {
return value;
}
return null;
});
System.out.println("Result: " + result);
// ForkJoinPool.commonPool-worker-2
// main
// ForkJoinPool.commonPool-worker-3
// Result: bar下面是另一个例子，仅仅搜索映射中的值：
String result = map.searchValues(1, value -> {
System.out.println(Thread.currentThread().getName());
if (value.length() > 3) {
return value;
}
return null;
});
System.out.println("Result: " + result);
// ForkJoinPool.commonPool-worker-2
// main
// main
// ForkJoinPool.commonPool-worker-1
// Result: soloreduce
reduce()方法已经在Java 8 的数据流之中用过了，它接受两个BiFunction类型的lambda表达式。第一个函数将每个键值对转换为任意类型的单一值。第二个函数将所有这些转换后的值组合为单一结果，并忽略所有可能的null值。
String result = map.reduce(1,
(key, value) -> {
System.out.println("Transform: " + Thread.currentThread().getName());
return key + "=" + value;
},
(s1, s2) -> {
System.out.println("Reduce: " + Thread.currentThread().getName());
return s1 + ", " + s2;
});
System.out.println("Result: " + result);
// Transform: ForkJoinPool.commonPool-worker-2
// Transform: main
// Transform: ForkJoinPool.commonPool-worker-3
// Reduce: ForkJoinPool.commonPool-worker-3
// Transform: main
// Reduce: main
// Reduce: main
// Result: r2=d2, c3=p0, han=solo, foo=bar我希望你能喜欢我的Java8并发系列教程的第三部分。这个教程的代码示例托管在Github上，还有许多其它的Java8代码片段。欢迎fork我的仓库并自己尝试。
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第一部分：线程和执行器
第二部分：同步和锁
第三部分：原子变量和 ConcurrentMap