说明:本文是校招复习系列文章,参考文献做统一说明!
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进程是程序的一次执行过程,是系统运行程序的基本单位,因此进程是动态的。系统运行一个程序即是一个进程从创建,运行到消亡的过程。在 Java 中,当我们启动 main 函数时其实就是启动了一个 JVM 的进程,而 main 函数所在的线程就是这个进程中的一个线程,也称主线程。window 当前运行的进程(.exe 文件的运行)。
线程与进程相似,但线程是一个比进程更小的执行单位。一个进程在其执行的过程中可以产生多个线程。与进程不同的是同类的多个线程共享进程的堆和方法区资源,但每个线程有自己的程序计数器、虚拟机栈和本地方法栈,所以系统在产生一个线程,或是在各个线程之间作切换工作时,负担要比进程小得多,也正因为如此,线程也被称为轻量级进程。
从上图可以看出:一个进程中可以有多个线程,多个线程共享进程的堆和方法区 (JDK1.8 之后的元空间)资源,但是每个线程有自己的程序计数器、虚拟机栈 和 本地方法栈。
总结: 线程 是 进程 划分成的更小的运行单位。线程和进程最大的不同在于基本上各进程是独立的,而各线程则不一定,因为同一进程中的线程极有可能会相互影响。线程执行开销小,但不利于资源的管理和保护;而进程正相反。
下面是该知识点的扩展内容!下面来思考这样一个问题:为什么程序计数器、虚拟机栈和本地方法栈是线程私有的呢?为什么堆和方法区是线程共享的呢?
程序计数器主要有下面两个作用:
需要注意的是,如果执行的是 native 方法,那么程序计数器记录的是 undefined 地址,只有执行的是 Java 代码时程序计数器记录的才是下一条指令的地址。
所以,程序计数器私有主要是为了线程切换后能恢复到正确的执行位置。
所以,为了保证线程中的局部变量不被别的线程访问到,虚拟机栈和本地方法栈是线程私有的。
堆和方法区是所有线程共享的资源,其中堆是进程中最大的一块内存,主要用于存放新创建的对象 (所有对象都在这里分配内存),方法区主要用于存放已被加载的类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码等数据。
并发编程的目的就是为了能提高程序的执行效率、提高程序运行速度,但是并发编程并不总是能提高程序运行速度的,而且并发编程可能会遇到很多问题,比如:内存泄漏、死锁、线程不安全等。
Java 线程在运行的生命周期中的指定时刻只可能处于下面 6 种不同状态的其中一个状态 。
线程在生命周期中并不是固定处于某一个状态而是随着代码的执行在不同状态之间切换。Java 线程状态变迁如下图所示 :
由上图可以看出:线程创建之后它将处于 NEW(新建) 状态,调用 start()
方法后开始运行,线程这时候处于 READY(可运行/ 就绪) 状态。可运行状态的线程获得了 CPU 时间片(timeslice)后就处于 RUNNING(运行) 状态。 操作系统隐藏 Java 虚拟机(JVM)中的 RUNNABLE 和 RUNNING 状态,它只能看到 RUNNABLE 状态。
当线程执行 wait()
方法之后,线程进入 WAITING(等待) 状态。**进入等待状态的线程需要依靠其他线程的通知(notify)**才能够返回到运行状态。
而 TIME_WAITING(超时等待) 状态相当于在等待状态的基础上增加了超时限制,比如通过 sleep(long millis)
方法或 wait(long millis)
方法可以将 Java 线程置于 TIMED WAITING 状态。当超时时间到达后 Java 线程将会返回到 RUNNABLE 状态。
当线程调用同步方法时,在没有获取到锁的情况下,线程将会进入到 BLOCKED(阻塞) 状态。线程在执行 Runnable 的run()
方法之后将会进入到 TERMINATED(终止) 状态。
注意:
Thread.yield():线程屈服、礼让,暂停当前线程;
Thread.join():则是进来的线程排队,遵守先来后到的规则
就绪(Ready)和运行(Running )的区别;
阻塞一般是由于锁;
多线程编程中一般线程的个数都大于 CPU 核心的个数,而一个 CPU 核心在任意时刻只能被一个线程使用,为了让这些线程都能得到有效执行,CPU 采取的策略是为每个线程分配时间片并轮转的形式。当一个线程的时间片用完的时候就会重新处于就绪状态让给其他线程使用,这个过程就属于一次上下文切换。
概括来说就是:当前任务在执行完 CPU 时间片切换到另一个任务之前会先保存自己的状态,以便下次再切换回这个任务时,可以再加载这个任务的状态。任务从保存到再加载的过程就是一次上下文切换。
上下文切换通常是计算密集型的。也就是说,它需要相当可观的处理器时间,在每秒几十上百次的切换中,每次切换都需要纳秒量级的时间。上下文切换对系统来说意味着消耗大量的 CPU 时间,事实上,可能是操作系统中时间消耗最大的操作。
Linux 相比与其他操作系统(包括其他类 Unix 系统)有很多的优点,其中有一项就是,其上下文切换和模式切换的时间消耗非常少。
线程死锁描述的是这样一种情况:多个线程同时被阻塞,它们中的一个或者全部都在等待某个资源被释放。由于线程被无限期地阻塞,因此程序不可能正常终止。如下图所示,线程 A 持有资源 2,线程 B 持有资源 1,他们同时都想申请对方的资源,所以这两个线程就会互相等待而进入死锁状态。
示例代码:
public class Demo2 {
/**
* 资源1,2
*/
private static Object resource1 = new Object();
private static Object resource2 = new Object();
public static void main(String[] args) {
Demo2 demo2 = new Demo2();
demo2.testForDeadLock1();
}
private void testForDeadLock1(){
new Thread(() -> {
synchronized (resource1) {
System.out.println(Thread.currentThread() + "get resource1");
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(Thread.currentThread() + "waiting get resource2");
synchronized (resource2) {
System.out.println(Thread.currentThread() + "get resource2");
}
}
}, "线程 1").start();
new Thread(() -> {
synchronized (resource2) {
System.out.println(Thread.currentThread() + "get resource2");
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(Thread.currentThread() + "waiting get resource1");
synchronized (resource1) {
System.out.println(Thread.currentThread() + "get resource1");
}
}
}, "线程 2").start();
}
}
// Thread[线程 1,5,main]get resource1
// Thread[线程 2,5,main]get resource2
// Thread[线程 1,5,main]waiting get resource2
// Thread[线程 2,5,main]waiting get resource1
线程 A 通过 synchronized (resource1) 获得 resource1 的监视器锁,然后通过Thread.sleep(1000);
让线程 A 休眠 1s 为的是让线程 B 得到执行然后获取到 resource2 的监视器锁。线程 A 和线程 B 休眠结束了都开始企图请求获取对方的资源,然后这两个线程就会陷入互相等待的状态,这也就产生了死锁。上面的例子符合产生死锁的四个必要条件。
产生死锁必须具备以下四个条件:
为了避免死锁,我们只要破坏产生死锁的四个必要条件中的其中一个就可以了:
new 一个 Thread,线程进入了新建状态;调用 start() 方法,会启动一个线程并使线程进入了就绪状态,当分配到时间片后就可以开始运行了。(new ——ready——running)
start() 会执行线程的相应准备工作,然后自动执行 run() 方法的内容,这是真正的多线程工作。 而直接执行 run() 方法,会把 run 方法当成一个 main 线程下的普通方法去执行,并不会在某个线程中执行它,所以这并不是多线程工作。
总结: 调用 start 方法方可启动线程并使线程进入就绪状态,而 run 方法只是 thread 的一个普通方法调用,还是在主线程里执行。
synchronized关键字解决的是多个线程之间访问资源的同步性,synchronized关键字可以保证被它修饰的方法或者代码块在任意时刻只能有一个线程执行。
在 Java 早期版本中,synchronized属于重量级锁,效率低下,因为监视器锁(monitor)是依赖于底层的操作系统的 Mutex Lock 来实现的,Java 的线程是映射到操作系统的原生线程之上的。如果要挂起或者唤醒一个线程,都需要操作系统帮忙完成,而操作系统实现线程之间的切换时需要从用户态转换到内核态,这个状态之间的转换需要相对比较长的时间,时间成本相对较高,这也是为什么早期的 synchronized 效率低的原因。
在 Java 6 之后 Java 官方对从 JVM 层面对synchronized 较大优化,所以现在的 synchronized 锁效率也优化得很不错了。JDK1.6对锁的实现引入了大量的优化,如自旋锁、适应性自旋锁、锁消除、锁粗化、偏向锁、轻量级锁等技术来减少锁操作的开销。
synchronized关键字最主要的三种使用方式:
总结: synchronized 关键字加到 static 静态方法和 synchronized(class)代码块上都是是给 Class 类上锁。synchronized 关键字加到实例方法上是给对象实例上锁。尽量不要使用 synchronized(String a) 因为JVM中,字符串常量池具有缓存功能。
Interview :单例模式了解吗?手写一下,解释一下双重检验锁方式实现单例模式的原理!
// 双重校验锁实现对象单例(线程安全)
public class Singleton {
/**
* volatile 关键字修饰:
* volatile 可以禁止 JVM 的指令重排,保证在多线程环境下也能正常运行
*/
private volatile static Singleton uniqueInstance;
// 私有的构造方法
private Singleton(){}
// 静态成员变量的Getter方法
public static Singleton getUniqueInstance(){
if (uniqueInstance == null){
synchronized (Singleton.class){
if (uniqueInstance == null){
uniqueInstance = new Singleton();
}
}
}
return uniqueInstance;
}
}
uniqueInstance 采用 volatile 关键字修饰也是很有必要的, uniqueInstance = new Singleton(); 这段代码其实是分为三步执行:
但是由于 JVM 具有指令重排的特性,执行顺序有可能变成 1->3->2。指令重排在单线程环境下不会出现问题,但是在多线程环境下会导致一个线程获得还没有初始化的实例。例如,线程 T1 执行了 1 和 3,此时 T2 调用 getUniqueInstance() 后发现 uniqueInstance 不为空,因此返回 uniqueInstance,但此时 uniqueInstance 还未被初始化。
使用 volatile 可以禁止 JVM 的指令重排,保证在多线程环境下也能正常运行。
??? 似乎还没解释清楚哦
synchronized 关键字底层原理属于 JVM 层面。
① synchronized 同步语句块的情况
public class SynchronizedDemo {
public void method() {
synchronized (this) {
System.out.println("synchronized 代码块");
}
}
}
通过 JDK 自带的 javap 命令查看 SynchronizedDemo 类的相关字节码信息:首先切换到类的对应目录执行 javac SynchronizedDemo.java
命令生成编译后的 .class 文件,然后执行javap -c -s -v -l SynchronizedDemo.class
。
从上面我们可以看出:
synchronized 同步语句块的实现使用的是 monitorenter 和 monitorexit 指令,其中 monitorenter 指令指向同步代码块的开始位置,monitorexit 指令则指明同步代码块的结束位置。
当执行 monitorenter 指令时,线程试图获取锁也就是获取 monitor(monitor对象存在于每个Java对象的对象头中,synchronized 锁便是通过这种方式获取锁的,也是为什么Java中任意对象可以作为锁的原因) 的持有权。
**当计数器为0则可以成功获取,获取后将锁计数器设为1也就是加1。相应的在执行 monitorexit 指令后,将锁计数器设为0,表明锁被释放。**如果获取对象锁失败,那当前线程就要阻塞等待,直到锁被另外一个线程释放为止。
② synchronized 修饰方法的的情况
public class SynchronizedDemo2 {
public synchronized void method() {
System.out.println("synchronized 方法");
}
}
synchronized 修饰的方法并没有 monitorenter 指令和 monitorexit 指令,取得代之的确实是 ACC_SYNCHRONIZED 标识,该标识指明了该方法是一个同步方法,JVM 通过该 ACC_SYNCHRONIZED 访问标志来辨别一个方法是否声明为同步方法,从而执行相应的同步调用。
JDK1.6 对锁的实现引入了大量的优化,如偏向锁、轻量级锁、自旋锁、适应性自旋锁、锁消除、锁粗化等技术来减少锁操作的开销。具体分别有哪些代表,举例??
锁主要存在四种状态,依次是:无锁状态、偏向锁状态、轻量级锁状态、重量级锁状态,他们会随着竞争的激烈而逐渐升级。注意锁可以升级不可降级,这种策略是为了提高获得锁和释放锁的效率。
①偏向锁
引入偏向锁的目的和引入轻量级锁的目的很像,他们都是为了没有多线程竞争的前提下,减少传统的重量级锁使用操作系统互斥量产生的性能消耗。但是不同是:轻量级锁在无竞争的情况下使用 CAS 操作去代替使用互斥量。而偏向锁在无竞争的情况下会把整个同步都消除掉。(CAS(Compare-and-Swap),即比较并替换,是一种实现并发算法时常用到的技术,Java并发包中的很多类都使用了CAS技术。 )
偏向锁的“偏”就是偏心的偏,它的意思是会偏向于第一个获得它的线程,如果在接下来的执行中,该锁没有被其他线程获取,那么持有偏向锁的线程就不需要进行同步!关于偏向锁的原理可以查看《深入理解Java虚拟机:JVM高级特性与最佳实践》第二版的13章第三节锁优化。
但是对于锁竞争比较激烈的场合,偏向锁就失效了,因为这样场合极有可能每次申请锁的线程都是不相同的,因此这种场合下不应该使用偏向锁,否则会得不偿失,需要注意的是,偏向锁失败后,并不会立即膨胀为重量级锁,而是先升级为轻量级锁。
② 轻量级锁
倘若偏向锁失败,虚拟机并不会立即升级为重量级锁,它还会尝试使用一种称为轻量级锁的优化手段(1.6之后加入的)。轻量级锁不是为了代替重量级锁,它的本意是在没有多线程竞争的前提下,减少传统的重量级锁使用操作系统互斥量产生的性能消耗,因为使用轻量级锁时,不需要申请互斥量。另外,轻量级锁的加锁和解锁都用到了CAS操作。 关于轻量级锁的加锁和解锁的原理可以查看《深入理解Java虚拟机:JVM高级特性与最佳实践》第二版的13章第三节锁优化。
轻量级锁能够提升程序同步性能的依据是“对于绝大部分锁,在整个同步周期内都是不存在竞争的”,这是一个经验数据。如果没有竞争,轻量级锁使用 CAS 操作避免了使用互斥操作的开销。但如果存在锁竞争,除了互斥量开销外,还会额外发生CAS操作,因此在有锁竞争的情况下,轻量级锁比传统的重量级锁更慢!如果锁竞争激烈,那么轻量级将很快膨胀为重量级锁!
③ 自旋锁和自适应自旋锁
轻量级锁失败后,虚拟机为了避免线程真实地在操作系统层面挂起,还会进行一项称为自旋锁的优化手段。
互斥同步对性能最大的影响就是阻塞的实现,因为挂起线程/恢复线程的操作都需要转入内核态中完成(用户态转换到内核态会耗费时间)。
一般线程持有锁的时间都不是太长,所以仅仅为了这一点时间去挂起线程/恢复线程是得不偿失的。 所以,虚拟机的开发团队就这样去考虑:“我们能不能让后面来的请求获取锁的线程等待一会而不被挂起呢?看看持有锁的线程是否很快就会释放锁”。为了让一个线程等待,我们只需要让线程执行一个忙循环(自旋),这项技术就叫做自旋。
百度百科对自旋锁的解释:
何谓自旋锁?它是为实现保护共享资源而提出一种锁机制。其实,自旋锁与互斥锁比较类似,它们都是为了解决对某项资源的互斥使用。无论是互斥锁,还是自旋锁,在任何时刻,最多只能有一个保持者,也就说,在任何时刻最多只能有一个执行单元获得锁。但是两者在调度机制上略有不同。对于互斥锁,如果资源已经被占用,资源申请者只能进入睡眠状态。但是自旋锁不会引起调用者睡眠,如果自旋锁已经被别的执行单元保持,调用者就一直循环在那里看是否该自旋锁的保持者已经释放了锁,"自旋"一词就是因此而得名。
自旋锁在 JDK1.6 之前其实就已经引入了,不过是默认关闭的,需要通过--XX:+UseSpinning
参数来开启。JDK1.6及1.6之后,就改为默认开启的了。需要注意的是:自旋等待不能完全替代阻塞,因为它还是要占用处理器时间。如果锁被占用的时间短,那么效果当然就很好了!反之,相反!自旋等待的时间必须要有限度。如果自旋超过了限定次数任然没有获得锁,就应该挂起线程。自旋次数的默认值是10次,用户可以修改–XX:PreBlockSpin来更改。
另外,在 JDK1.6 中引入了自适应的自旋锁。自适应的自旋锁带来的改进就是:自旋的时间不在固定了,而是和前一次同一个锁上的自旋时间以及锁的拥有者的状态来决定,虚拟机变得越来越“聪明”了。
④ 锁消除
锁消除理解起来很简单,它指的就是虚拟机即使编译器在运行时,如果检测到那些共享数据不可能存在竞争,那么就执行锁消除。锁消除可以节省毫无意义的请求锁的时间。
⑤ 锁粗化
原则上,我们在编写代码的时候,总是推荐将同步块的作用范围限制得尽量小,——直在共享数据的实际作用域才进行同步,这样是为了使得需要同步的操作数量尽可能变小,如果存在锁竞争,那等待线程也能尽快拿到锁。
大部分情况下,上面的原则都是没有问题的,但是如果一系列的连续操作都对同一个对象反复加锁和解锁,那么会带来很多不必要的性能消耗。
① 两者都是可重入锁
两者都是可重入锁。**“可重入锁”概念是:自己可以再次获取自己的内部锁。**比如一个线程获得了某个对象的锁,此时这个对象锁还没有释放,当其再次想要获取这个对象的锁的时候还是可以获取的,如果不可锁重入的话,就会造成死锁。同一个线程每次获取锁,锁的计数器都自增1,所以要等到锁的计数器下降为0时才能释放锁。
② synchronized 依赖于 JVM 而 ReentrantLock 依赖于 API
synchronized 是依赖于 JVM 实现的,前面我们也讲到了 虚拟机团队在 JDK1.6 为 synchronized 关键字进行了很多优化,但是这些优化都是在虚拟机层面实现的,并没有直接暴露给我们。ReentrantLock 是 JDK 层面实现的(也就是 API 层面,需要 lock() 和 unlock() 方法配合 try/finally 语句块来完成),所以我们可以通过查看它的源代码,来看它是如何实现的。
③ ReentrantLock 比 synchronized 增加了一些高级功能
相比synchronized,ReentrantLock增加了一些高级功能。主要来说主要有三点:①等待可中断;②可实现公平锁;③可实现选择性通知(锁可以绑定多个条件)
ReentrantLock提供了一种能够中断等待锁的线程的机制,通过lock.lockInterruptibly()来实现这个机制。也就是说正在等待的线程可以选择放弃等待,改为处理其他事情。
ReentrantLock可以指定是公平锁还是非公平锁。而synchronized只能是非公平锁。所谓的公平锁就是先等待的线程先获得锁。 ReentrantLock默认情况是非公平的,可以通过 ReentrantLock类的ReentrantLock(boolean fair)
构造方法来制定是否是公平的。
synchronized关键字与wait()和notify()/notifyAll()方法相结合可以实现等待/通知机制,ReentrantLock类当然也可以实现,但是需要借助于Condition接口与newCondition() 方法。Condition是JDK1.5之后才有的,它具有很好的灵活性,比如可以实现多路通知功能也就是在一个Lock对象中可以创建多个Condition实例(即对象监视器),线程对象可以注册在指定的Condition中,从而可以有选择性的进行线程通知,在调度线程上更加灵活。 在使用notify()/notifyAll()方法进行通知时,被通知的线程是由 JVM 选择的,用ReentrantLock类结合Condition实例可以实现“选择性通知” ,这个功能非常重要,而且是Condition接口默认提供的。
而synchronized关键字就相当于整个Lock对象中只有一个Condition实例,所有的线程都注册在它一个身上。如果执行notifyAll()方法的话就会通知所有处于等待状态的线程这样会造成很大的效率问题,而Condition实例的signalAll()方法 只会唤醒注册在该Condition实例中的所有等待线程。
如果你想使用上述功能,那么选择ReentrantLock是一个不错的选择。
④ 性能已不是选择标准
在 JDK1.2 之前,Java的内存模型实现总是从主存(即共享内存)读取变量,是不需要进行特别的注意的。而在当前的 Java 内存模型下,线程可以把变量保存本地内存(比如机器的寄存器)中,而不是直接在主存中进行读写。这就可能造成一个线程在主存中修改了一个变量的值,而另外一个线程还继续使用它在寄存器中的变量值的拷贝,造成数据的不一致。
要解决这个问题,就需要把变量声明为volatile,这就指示 JVM,这个变量是不稳定的,每次使用它都到主存中进行读取。说白了, volatile 关键字的主要作用就是保证变量的可见性然后还有一个作用是防止指令重排序。
synchronized
可以保证代码片段的原子性。volatile
关键字可以保证共享变量的可见性。synchronized也可以保证可见性,怎么保证的?volatile
关键字可以禁止指令进行重排序优化。synchronized
关键字和 volatile
关键字是两个互补的存在,而不是对立的存在。
通常情况下,我们创建的变量是可以被任何一个线程访问并修改的。如果想实现每一个线程都有自己的专属本地变量该如何解决呢? JDK中提供的ThreadLocal
类正是为了解决这样的问题。 ThreadLocal类主要解决的就是让每个线程绑定自己的值,可以将ThreadLocal类形象的比喻成存放数据的盒子,盒子中可以存储每个线程的私有数据。
如果你创建了一个ThreadLocal变量,那么访问这个变量的每个线程都会有这个变量的本地副本,这也是ThreadLocal变量名的由来。他们可以使用 get() 和 set() 方法来获取默认值或将其值更改为当前线程所存的副本的值,从而避免了线程安全问题。
再举个简单的例子:
比如有两个人去宝屋收集宝物,这两个共用一个袋子的话肯定会产生争执,但是给他们两个人每个人分配一个袋子的话就不会出现这样的问题。如果把这两个人比作线程的话,那么ThreadLocal就是用来避免这两个线程竞争的。
池化技术相比大家已经屡见不鲜了,线程池、数据库连接池、Http 连接池等等都是对这个思想的应用。池化技术的思想主要是为了减少每次获取资源的消耗,提高对资源的利用率。
线程池提供了一种限制和管理资源(包括执行一个任务)。每个线程池还维护一些基本统计信息,例如已完成任务的数量。
《Java 并发编程的艺术》提到的使用线程池的好处:
Runnable
自Java 1.0以来一直存在,但Callable
仅在Java 1.5中引入,目的就是为了来处理Runnable
不支持的用例。Runnable 接口不会返回结果或抛出检查异常,但是Callable 接口可以。所以,如果任务不需要返回结果或抛出异常推荐使用 Runnable 接口,这样代码看起来会更加简洁。
工具类 Executors
可以实现 Runnable
对象和 Callable
对象之间的相互转换。(Executors.callable(Runnable task
)或 Executors.callable(Runnable task,Object resule)
)。
Future
的 get()
方法来获取返回值,get()
方法会阻塞当前线程直到任务完成,而使用 get(long timeout,TimeUnit unit)
方法则会阻塞当前线程一段时间后立即返回,这时候有可能任务没有执行完。《阿里巴巴Java开发手册》中强制线程池不允许使用 Executors 去创建,而是通过 ThreadPoolExecutor 。
Executors 返回线程池对象的弊端如下:
- FixedThreadPool 和 SingleThreadExecutor : 允许请求的队列长度为 Integer.MAX_VALUE ,可能堆积大量的请求,从而导致OOM。
- CachedThreadPool 和 ScheduledThreadPool : 允许创建的线程数量为 Integer.MAX_VALUE ,可能会创建大量线程,从而导致OOM。
方式一:通过ThreadPoolExecutor()构造方法实现 方式二:通过Executor 框架的工具类Executors来实现 我们可以创建三种类型的ThreadPoolExecutor:
ThreadPoolExecutor
类中提供的四个构造方法。我们来看最长的那个,其余三个都是在这个构造方法的基础上产生。
/**
* 用给定的初始参数创建一个新的ThreadPoolExecutor。
*/
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
ThreadFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler) {
if (corePoolSize < 0 ||
maximumPoolSize <= 0 ||
maximumPoolSize < corePoolSize ||
keepAliveTime < 0)
throw new IllegalArgumentException();
if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)
throw new NullPointerException();
this.corePoolSize = corePoolSize;
this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
this.workQueue = workQueue;
this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
this.threadFactory = threadFactory;
this.handler = handler;
}
ThreadPoolExecutor 3 个最重要的参数:
ThreadPoolExecutor
其他常见参数:
corePoolSize
的时候,如果这时没有新的任务提交,核心线程外的线程不会立即销毁,而是会等待,直到等待的时间超过了 keepAliveTime
才会被回收销毁;keepAliveTime
参数的时间单位。ThreadPoolExecutor 饱和策略定义(handler):
如果当前同时运行的线程数量达到最大线程数量并且队列也已经被放满了任时,ThreadPoolTaskExecutor
定义一些策略:
RejectedExecutionException
来拒绝新任务的处理。举个例子: Spring 通过 ThreadPoolTaskExecutor
或者我们直接通过 ThreadPoolExecutor
的构造函数创建线程池的时候,当我们不指定 RejectedExecutionHandler
饱和策略的话来配置线程池的时候默认使用的是 ThreadPoolExecutor.AbortPolicy
。在默认情况下,ThreadPoolExecutor
将抛出 RejectedExecutionException
来拒绝新来的任务 ,这代表你将丢失对这个任务的处理。 对于可伸缩的应用程序,建议使用 ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy
。当最大池被填满时,此策略为我们提供可伸缩队列。(这个直接查看 ThreadPoolExecutor
的构造函数源码就可以看出,比较简单的原因,这里就不贴代码了)
首先创建一个 Runnable
接口的实现类
import java.util.Date;
/**
* 这是一个简单的Runnable类,需要大约5秒钟来执行其任务。
* @author shuang.kou
*/
public class MyRunnable implements Runnable {
private String command;
public MyRunnable(String s) {
this.command = s;
}
@Override
public void run() {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " Start. Time = " + new Date());
processCommand();
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " End. Time = " + new Date());
}
private void processCommand() {
try {
Thread.sleep(5000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
@Override
public String toString() {
return this.command;
}
}
测试代码:
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class ThreadPoolExecutorDemo {
private static final int CORE_POOL_SIZE = 5;
private static final int MAX_POOL_SIZE = 10;
private static final int QUEUE_CAPACITY = 100;
private static final Long KEEP_ALIVE_TIME = 1L;
public static void main(String[] args) {
//使用阿里巴巴推荐的创建线程池的方式
//通过ThreadPoolExecutor构造函数自定义参数创建
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(
CORE_POOL_SIZE,
MAX_POOL_SIZE,
KEEP_ALIVE_TIME,
TimeUnit.SECONDS,
new ArrayBlockingQueue<>(QUEUE_CAPACITY),
new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
for (int i = 0; i < 10; i++) {
//创建WorkerThread对象(WorkerThread类实现了Runnable 接口)
Runnable worker = new MyRunnable("" + i);
//执行Runnable
executor.execute(worker);
}
//终止线程池
executor.shutdown();
while (!executor.isTerminated()) {
}
System.out.println("Finished all threads");
}
}
设置:
corePoolSize
: 核心线程数为 5。maximumPoolSize
:最大线程数 10keepAliveTime
: 等待时间为 1L。unit
: 等待时间的单位为 TimeUnit.SECONDS。workQueue
:任务队列为 ArrayBlockingQueue
,并且容量为 100;handler
:饱和策略为 CallerRunsPolicy
。承接 4.6 节,我们通过代码输出结果可以看出:线程池每次会同时执行 5 个任务,这 5 个任务执行完之后,剩余的 5 个任务才会被执行。 只有达到队列任务容量时,才会以10个线程同时执行。
**为了搞懂线程池的原理,我们需要首先分析一下 execute方法。**在 4.6 节中的 Demo 中我们使用 executor.execute(worker)
来提交一个任务到线程池中去,这个方法非常重要,分析源码:
// 存放线程池的运行状态 (runState) 和线程池内有效线程的数量 (workerCount)
private final AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0));
private static int workerCountOf(int c) {
return c & CAPACITY;
}
private final BlockingQueue<Runnable> workQueue;
public void execute(Runnable command) {
// 如果任务为null,则抛出异常。
if (command == null)
throw new NullPointerException();
// ctl 中保存的线程池当前的一些状态信息
int c = ctl.get();
// 下面会涉及到 3 步 操作
// 1.首先判断当前线程池中之行的任务数量是否小于 corePoolSize
// 如果小于的话,通过addWorker(command, true)新建一个线程,并将任务(command)添加到该线程中;然后,启动该线程从而执行任务。
if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {
if (addWorker(command, true))
return;
c = ctl.get();
}
// 2.如果当前之行的任务数量大于等于 corePoolSize 的时候就会走到这里
// 通过 isRunning 方法判断线程池状态,线程池处于 RUNNING 状态才会被并且队列可以加入任务,该任务才会被加入进去
if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
int recheck = ctl.get();
// 再次获取线程池状态,如果线程池状态不是 RUNNING 状态就需要从任务队列中移除任务,并尝试判断线程是否全部执行完毕。同时执行拒绝策略。
if (!isRunning(recheck) && remove(command))
reject(command);
// 如果当前线程池为空就新创建一个线程并执行。
else if (workerCountOf(recheck) == 0)
addWorker(null, false);
}
//3. 通过addWorker(command, false)新建一个线程,并将任务(command)添加到该线程中;然后,启动该线程从而执行任务。
//如果addWorker(command, false)执行失败,则通过reject()执行相应的拒绝策略的内容。
else if (!addWorker(command, false))
reject(command);
}
通过下图可以更好的对上面这 3 步做一个展示。
上一节的DEMO代码分析:
我们在代码中模拟了 10 个任务,我们配置的核心线程数为 5 、等待队列容量为 100 ,所以每次只可能存在 5 个任务同时执行,剩下的 5 个任务会被放到等待队列中去。当前的 5 个任务之行完成后,才会之行剩下的 5 个任务。
Atomic 翻译成中文是原子的意思。**此处 Atomic 是指一个操作是不可中断的。即使是在多个线程一起执行的时候,一个操作一旦开始,就不会被其他线程干扰。**所谓原子类说简单点就是具有原子/原子操作特征的类。
并发包 java.util.concurrent
的原子类都存放在java.util.concurrent.atomic
下,如下图所示。
**Java.util.concurrent(简称JUC)包。**主要有原子操作CAS,锁机制AQS(可重入锁,闭锁,屏障锁等), 并发集合(Map,Queue等),线程池(线程池执行器,调度线程池执行器和执行器)。
基本类型
使用原子的方式更新基本类型
数组类型
使用原子的方式更新数组里的某个元素
引用类型
对象的属性修改类型
常用方法:
public final int get() //获取当前的值
public final int getAndSet(int newValue)//获取当前的值,并设置新的值
public final int getAndIncrement()//获取当前的值,并自增
public final int getAndDecrement() //获取当前的值,并自减
public final int getAndAdd(int delta) //获取当前的值,并加上预期的值
boolean compareAndSet(int expect, int update) //如果输入的数值等于预期值,则以原子方式将该值设置为输入值(update)
public final void lazySet(int newValue)//最终设置为newValue,使用 lazySet 设置之后可能导致其他线程在之后的一小段时间内还是可以读到旧的值。
示例:使用 AtomicInteger 之后,不用对 increment() 方法加锁也可以保证线程安全。
class AtomicIntegerTest {
private AtomicInteger count = new AtomicInteger();
//使用AtomicInteger之后,不需要对该方法加锁,也可以实现线程安全。
public void increment() {
count.incrementAndGet();
}
public int getCount() {
return count.get();
}
}
AtomicInteger 线程安全原理简单分析——AtomicInteger 类的部分源码:
// setup to use Unsafe.compareAndSwapInt for updates(更新操作时提供“比较并替换”的作用)
private static final Unsafe unsafe = Unsafe.getUnsafe();
private static final long valueOffset;
static {
try {
valueOffset = unsafe.objectFieldOffset
(AtomicInteger.class.getDeclaredField("value"));
} catch (Exception ex) { throw new Error(ex); }
}
private volatile int value;
AtomicInteger 类主要利用 CAS (compare and swap) + volatile 和 native 方法来保证原子操作,从而避免 synchronized 的高开销,执行效率大为提升。
CAS的原理是拿期望的值和原本的一个值作比较,如果相同则更新成新的值。UnSafe 类的 objectFieldOffset() 方法是一个本地方法,这个方法是用来拿到“原来的值”的内存地址,返回值是 valueOffset。另外 value 是一个volatile变量,在内存中可见,因此 JVM 可以保证任何时刻任何线程总能拿到该变量的最新值。
关于 Atomic 原子类这部分见后续。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/34556594
https://blog.csdn.net/aesop_wubo/article/details/7537960
内存屏障(Memory Barrier,或有时叫做内存栅栏,Memory Fence)是一种CPU指令,用于控制特定条件下的重排序和内存可见性问题。Java编译器也会根据内存屏障的规则禁止重排序。
内存屏障可以被分为以下几种类型:
LoadLoad屏障:对于这样的语句Load1; LoadLoad; Load2,在Load2及后续读取操作要读取的数据被访问前,保证Load1要读取的数据被读取完毕。
StoreStore屏障:对于这样的语句Store1; StoreStore; Store2,在Store2及后续写入操作执行前,保证Store1的写入操作对其它处理器可见。
LoadStore屏障:对于这样的语句Load1; LoadStore; Store2,在Store2及后续写入操作被刷出前,保证Load1要读取的数据被读取完毕。
StoreLoad屏障:对于这样的语句Store1; StoreLoad; Load2,在Load2及后续所有读取操作执行前,保证Store1的写入对所有处理器可见。它的开销是四种屏障中最大的,在大多数处理器的实现中,这个屏障是个万能屏障,兼具其它三种内存屏障的功能。
有的处理器的重排序规则较严,无需内存屏障也能很好的工作,Java编译器会在这种情况下不放置内存屏障。为了实现上一章中讨论的JSR-133的规定,Java编译器会这样使用内存屏障。