java JUC学习笔记
主要内容
1.Java JUC 简介
2.volatile 关键字-内存可见性
3.原子变量-CAS算法
4.ConcurrentHashMap 锁分段机制
5.CountDownLatch 闭锁
6.实现 Callable 接口
7.Lock 同步锁
8.Condition 控制线程通信
9.ReadWriteLock 读写锁
10.线程池
11.ForkJoinPool 分支/合并框架工作窃取
思维导图
Java JUC 简介
在 Java 5.0 提供了 java.util.concurrent （简称JUC ）包，在此包中增加了在并发编程中很常用的实用工具类，用于定义类似于线程的自定义子系统，包括线程池、异步 IO 和轻量级任务框架。提供可调的、灵活的线程池。还提供了设计用于多线程上下文中的 Collection 实现等。
volatile 关键字-内存可见性
- 内存可见性
内存可见性（Memory Visibility）是指当某个线程正在使用对象状态而另一个线程在同时修改该状态，需要确保当一个线程修改了对象状态后，其他线程能够看到发生的状态变化。可见性错误是指当读操作与写操作在不同的线程中执行时，我们无法确保执行读操作的线程能适时地看到其他线程写入的值，有时甚至是根本不可能的事情。我们可以通过同步来保证对象被安全地发布。除此之外我们也可以使用一种更加轻量级的 volatile 变量。 - 没有加volatile关键字修饰的共享变量只打印true。
public class TestVolatile {
public static void main(String[] args) {
ThreadDemo td=new ThreadDemo();
new Thread(td).start();
while(true){
if(td.isFlag()){
System.out.println("-------------------------");
break;
}
}
}
}
class ThreadDemo implements Runnable{
private boolean flag=false;
@Override
public void run() {
try {
Thread.sleep(200);
} catch (InterruptedException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
flag=true;
System.out.println("flag:"+flag);
}
public boolean isFlag() {
return flag;
}
public void setFlag(boolean flag) {
this.flag = flag;
}
}
- 代码图解
原子变量-CAS算法
CAS (Compare-And-Swap) 是一种硬件对并发的支持，针对多处理器操作而设计的处理器中的一种特殊指令，用于管理对共享数据的并发访问。CAS 是一种无锁的非阻塞算法的实现。
CAS 包含了 3 个操作数：
- 需要读写的内存值 V
- 旧的预期值 A
- 拟写入的新值 B
当且仅当 V 的值等于 A 时，CAS 通过原子方式用新值 B 来更新 V 的值，否则不会执行任何操作。
ConcurrentHashMap 锁分段机制
Java 5.0 在 java.util.concurrent 包中提供了多种并发容器类来改进同步容器的性能。ConcurrentHashMap 同步容器类是Java 5 增加的一个线程安全的哈希表。对与多线程的操作，介于 HashMap 与 Hashtable 之间。内部采用“锁分段”机制替代 Hashtable 的独占锁。进而提高性能。
此包还提供了设计用于多线程上下文中的 Collection 实现：
ConcurrentHashMap、ConcurrentSkipListMap、ConcurrentSkipListSet、 CopyOnWriteArrayList 和CopyOnWriteArraySet。当期望许多线程访问一个给定collection 时，ConcurrentHashMap 通常优于同步的 HashMap，
ConcurrentSkipListMap 通常优于同步的 TreeMap。当期望的读数和遍历远远大于列表的更新数时，CopyOnWriteArrayList 优于同步的 ArrayList。
- 使用传统的加锁机制,下面代码会报并发访问异常
public class TestCopyOnWriteList {
public static void main(String[] args) {
HelloThread ht=new HelloThread();
new Thread(ht).start();
}
}
class HelloThread implements Runnable{
private static List<String> list=Collections.synchronizedList(new ArrayList<String>());
static{
list.add("hello");
list.add("jack");
list.add("tom");
}
@Override
public void run() {
Iterator it=list.iterator();
while(it.hasNext()){
System.out.println(it.next());
list.add("tony");
}
}
}
- 将上面的代码修改成CopyOnWriteArrayList问题解决,原因是每次写入的时候会复制一份。
但是注意：因为复制会带来很大的开销所以要慎用，如果迭代操作多，写入操作少可以考虑用它。
//private static List list=Collections.synchronizedList(new ArrayList());
private static CopyOnWriteArrayList<String> list=new CopyOnWriteArrayList<>();
static{
list.add("hello");
list.add("jack");
list.add("tom");
}
CountDownLatch 闭锁
Java 5.0 在 java.util.concurrent 包中提供了多种并发容器类来改进同步容器的性能。
CountDownLatch 一个同步辅助类，在完成一组正在其他线程中执行的操作之前，它允许一个或多个线程一直等待。
闭锁可以延迟线程的进度直到其到达终止状态，闭锁可以用来确保某些活动直到其他活动都完成才继续执行：
确保某个计算在其需要的所有资源都被初始化之后才继续执行;
确保某个服务在其依赖的所有其他服务都已经启动之后才启动;
等待直到某个操作所有参与者都准备就绪再继续执行。
- 闭锁demo统计5个线程计算10000以内的偶数说花的时间
public class TestCountDownLatch {
public static void main(String[] args) {
final CountDownLatch cdl=new CountDownLatch(5);
CountDownLatchThread cdlt=new CountDownLatchThread(cdl);
LocalDateTime start=LocalDateTime.now();
for(int i=0;i<5;i++){
new Thread(cdlt).start();
}
try {
//等其他线程都运算完成才进行运算
cdl.await();
} catch (InterruptedException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
LocalDateTime end=LocalDateTime.now();
Duration d=Duration.between(start, end);
System.out.println("计算所执行的时间为"+d.toMillis());
}
}
class CountDownLatchThread implements Runnable{
private CountDownLatch cdl;
public CountDownLatchThread(CountDownLatch cdl) {
this.cdl=cdl;
}
@Override
public void run() {
synchronized (this) {
try{
for(int i=0;i<10000;i++){
if(i%2==0){
System.out.println(i);
}
}
}finally{
//一个线程执行完就减一
cdl.countDown();
}
}
}
}
实现 Callable 接口
Callable 接口类似于 Runnable，两者都是为那些其实例可能被另一个线程执行的类设计的。但是 Runnable 不会返回结果，并且无法抛出经过检查的异常。
Callable 需要依赖FutureTask的支持 ，FutureTask 也可以用作闭锁
- demo
public class TestCallable {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
ThreadCallable tc=new ThreadCallable();
//必须配合它来使用，创建线程有四种方式
FutureTask<Integer> result=new FutureTask<>(tc);
new Thread(result).start();
System.out.println(result.get());
}
}
class ThreadCallable implements Callable<Integer>{
@Override
public Integer call() throws Exception {
Integer sum=0;
for(int i=0;i<=100;i++){
sum+=i;
}
return sum;
}
}
Lock 同步锁
在 Java 5.0 之前，协调共享对象的访问时可以使用的机制只有 synchronized 和 volatile 。Java 5.0 后增加了一些新的机制，但并不是一种替代内置锁的方法，而是当内置锁不适用时，作为一种可选择的高级功能。
ReentrantLock 实现了 Lock 接口，并提供了与 synchronized 相同的互斥性和内存可见性。但相较于 synchronized 提供了更高的处理锁的灵活性。
- 卖票案例
public class TestLock {
public static void main(String[] args) {
LockDemo ld = new LockDemo();
new Thread(ld).start();
new Thread(ld).start();
new Thread(ld).start();
new Thread(ld).start();
}
}
class LockDemo implements Runnable {
private int ticket = 100;
private Lock lock = new ReentrantLock();
@Override
public void run() {
while (true) {
try {
lock.lock();
Thread.sleep(200);
if (ticket > 0) {
System.out.println("第" + Thread.currentThread().getName() + "号窗口卖票，剩余票数" + ticket--);
}
} catch (Exception e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
} finally {
lock.unlock();
}
}
}
}
Condition 控制线程通信
Condition 接口描述了可能会与锁有关联的条件变量。这些变量在用法上与使用 Object.wait 访问的隐式监视器类似，但提供了更强大的功能。需要特别指出的是，单个 Lock 可能与多个 Condition 对象关联。为了避免兼容性问题，Condition 方法的名称与对应的 Object 版本中的不同。
在 Condition 对象中，与 wait、notify 和 notifyAll 方法对应的分别是await、signal 和 signalAll。Condition 实例实质上被绑定到一个锁上。要为特定 Lock 实例获得Condition 实例，请使用其 newCondition() 方法。
ReadWriteLock 读写锁
ReadWriteLock 维护了一对相关的锁，一个用于只读操作，另一个用于写入操作。只要没有 writer，读取锁可以由多个 reader 线程同时保持。写入锁是独占的。ReadWriteLock 读取操作通常不会改变共享资源，但执行写入操作时，必须独占方式来获取锁。对于读取操作占多数的数据结构。 ReadWriteLock 能提供比独占锁更高的并发性。而对于只读的数据结构，其中包含的不变性可以完全不需要考虑加锁操作。
public class TestReadWriteLock {
public static void main(String[] args) {
ReadWriteLockDemo dwld=new ReadWriteLockDemo();
new Thread(()->dwld.write(),"写锁").start();
for(int i=0;i<100;i++){
new Thread(()->dwld.read(),"读锁").start();
}
}
}
class ReadWriteLockDemo{
private int number=1;
private ReadWriteLock rwl=new ReentrantReadWriteLock();
public void read(){
rwl.readLock().lock();
try {
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t"+number);
} catch (Exception e) {
// TODO: handle exception
}finally{
rwl.readLock().unlock();
}
}
public void write(){
rwl.writeLock().lock();
try {
Thread.sleep(200);
System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t"+number);
} catch (Exception e) {
// TODO: handle exception
}finally{
rwl.writeLock().unlock();
}
}
}
线程池
第四种获取线程的方法：线程池，一个 ExecutorService，它使用可能的几个池线程之一执行每个提交的任务，通常使用 Executors 工厂方法配置。
线程池可以解决两个不同问题：由于减少了每个任务调用的开销，它们通常可以在执行大量异步任务时提供增强的性能，并且还可以提供绑定和管理资源（包括执行任务集时使用的线程）的方法。每个ThreadPoolExecutor 还维护着一些基本的统计数据，如完成的任务数。
为了便于跨大量上下文使用，此类提供了很多可调整的参数和扩展钩子 (hook)。但是，强烈建议程序员使用较为方便的 Executors 工厂方法：
Executors.newCachedThreadPool()（无界线程池，可以进行自动线程回收）
Executors.newFixedThreadPool(int)（固定大小线程池）
Executors.newSingleThreadExecutor()（单个后台线程）
它们均为大多数使用场景预定义了设置。
- 线程池使用方法demo
public class TestThreadPool {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
//创建容量为5的固定线程池
ExecutorService pool=Executors.newFixedThreadPool(5);
//可以是Runnable接口
/*pool.submit(()->{
System.out.println("线程池测试");
});*/
//也可以是Callable接口
Future<Integer> future=pool.submit(()->{
//为线程分配任务
int sum=0;
for(int i=1;i<=100;i++){
sum+=i;
}
return sum;
});
System.out.println(future.get());
//立即关闭线程池
//pool.shutdownNow();
//等线程池中的线程执行完毕再关闭
pool.shutdown();
}
}
- 线程调度,ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool(),建立固定大小的线程，可以延迟或者定时执行任务
ScheduledExecutorService pool = Executors.newScheduledThreadPool(5);
// 为线程分配十个任务
for (int i = 0; i < 10; i++) {
Future<Integer> future = pool.schedule(() -> {
int num = new Random().nextInt(100);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " " + num);
return num;
//每隔一面为一个线程分配任务
}, 1, TimeUnit.SECONDS);
}
pool.shutdown();
ForkJoinPool 分支/合并框架工作窃取
Fork/Join 框架：就是在必要的情况下，将一个大任务，进行拆分(fork)成若干个小任务（拆到不可再拆时），再将一个个的小任务运算的结果进行 join 汇总。
- Fork/Join 框架与线程池的区别
采用 “工作窃取”模式（work-stealing）：
当执行新的任务时它可以将其拆分分成更小的任务执行，并将小任务加
到线程队列中，然后再从一个随机线程的队列中偷一个并把它放在自己的队列中。
相对于一般的线程池实现，fork/join框架的优势体现在对其中包含的任务的处理方式上.在一般的线程池中，如果一个线程正在执行的任务由于某些原因无法继续运行，那么该线程会处于等待状态。而在fork/join框架实现中，如果某个子问题由于等待另外一个子问题的完成而无法继续运行。那么处理该子问题的线程会主动寻找其他尚未运行的子问题来执行.这种方式减少了线程的等待时间，提高了性能。 - demo
public static void main(String[] args) {
//依赖于ForkJoinPool执行
ForkJoinPool pool=new ForkJoinPool();
ForkJoinTask<Long> fjsc=new ForkJoinSumCalculate(0L, 1000000000L);
Long sum=pool.invoke(fjsc);
System.out.println(sum);
}
class ForkJoinSumCalculate extends RecursiveTask<Long>{
private static final long serialVersionUID = 1L;
private long start;
private long end;
private static final long THURSHOLD=10000L;//临界值
public ForkJoinSumCalculate(long start,long end) {
this.start=start;
this.end=end;
}
@Override
protected Long compute() {
long length=end-start;
if(length<=THURSHOLD){
long sum=0L;
for(long i=start;i<end;i++){
sum+=i;
}
return sum;
}else{
//如果超过临界值则进行拆分
long midlle=start+end/2;
ForkJoinSumCalculate left=new ForkJoinSumCalculate(start, midlle);
left.fork();//进行拆分同时压入线程队列
ForkJoinSumCalculate right=new ForkJoinSumCalculate(midlle+1, end);
right.fork();
return left.join()+right.join();
}
}
}
- java8新特性对Fork/join框架的支持
@Test
public void test(){
//串行的方法,执行时间：65043
Instant start=Instant.now();
long sum=0;
for(Long i=1L;i<10000000000L;i++){
sum+=i;
}
Instant end=Instant.now();
Duration d=Duration.between(start, end);
System.out.println(d.toMillis());
}
/**
* Java8的方式，执行时间2788
*/
@Test
public void test2(){
Instant start=Instant.now();
Long sum=LongStream.rangeClosed(0L,10000000000L).parallel().reduce(0L,Long::sum);
Instant end=Instant.now();
Duration d=Duration.between(start, end);
System.out.println(d.toMillis());
}