学习,内容越多、越杂的知识,越需要进行深刻的总结,这样才能记忆深刻,将知识变成自己的。这篇文章主要是对多线程的问题进行总结的,因此罗列了自己整理的多线程的问题,都是自己觉得比较经典和一些大企业面试会问到的。这些多线程的问题,有些来源于各大网站、有些来源于自己的思考。可能有些问题网上有、可能有些问题对应的答案也有、也可能有些各位网友也都看过,
Java多线程实现方式主要有四种:继承Thread类、实现Runnable接口、实现Callable接口通过FutureTask包装器来创建Thread线程、使用ExecutorService、Callable、Future实现有返回结果的多线程。
其中前两种方式线程执行完后都没有返回值,后两种是带返回值的。
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volatile 关键字的作用 保证内存的可见性 防止指令重排
注意:volatile 并不保证原子性
可见性原理
volatile 保证可见性的原理是在每次访问变量时都会进行一次刷新,因此每次访问都是主内存中最新的版本。所以 volatile 关键字的作用之一就是保证变量修改的实时可见性。
一个非常重要的问题,是每个学习、应用多线程的Java程序员都必须掌握的。理解volatile关键字的作用的前提是要理解Java内存模型,这里就不讲Java内存模型了,可以参见第31点,volatile关键字的作用主要有两个:
(1)多线程主要围绕可见性和原子性两个特性而展开,使用volatile关键字修饰的变量,保证了其在多线程之间的可见性,即每次读取到volatile变量,一定是最新的数据
(2)代码底层执行不像我们看到的高级语言----Java程序这么简单,它的执行是Java代码-->字节码-->根据字节码执行对应的C/C++代码-->C/C++代码被编译成汇编语言-->和硬件电路交互,现实中,为了获取更好的性能JVM可能会对指令进行重排序,多线程下可能会出现一些意想不到的问题。使用volatile则会对禁止语义重排序,当然这也一定程度上降低了代码执行效率
从实践角度而言,volatile的一个重要作用就是和CAS结合,保证了原子性,详细的可以参见java.util.concurrent.atomic包下的类,比如AtomicInteger。
volatile 和 synchronized区别
1、 volatile 轻量级,只能修饰变量。synchronized重量级,还可修饰方法
2、volatile 只能保证数据的可见性,不能用来同步,因为多个线程并发访问 volatile 修饰的变量不会 阻塞。
synchronized 不仅保证可见性,而且还保证原子性,因为,只有获得了锁的线程才能进入临界区,从而保证临界区中的所有语句都全部执行。多个线程争抢 synchronized 锁对象时,会出现阻塞。
volatile 并不能保证线程安全性。而 synchronized 则可实现线程的安全性
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对于sleep()方法,我们首先要知道该方法是属于Thread类中的。而wait()方法,则是属于Object类中的。
sleep()方法导致了程序暂停执行指定的时间,让出cpu该其他线程,但是他的监控状态依然保持者,当指定的时间到了又会自动恢复运行状态。
在调用sleep()方法的过程中,线程不会释放对象锁。
而当调用wait()方法的时候,线程会放弃对象锁,进入等待此对象的等待锁定池,只有针对此对象调用notify()方法后本线程才进入对象锁定池准备
获取对象锁进入运行状态。
这个问题常问,sleep方法和wait方法都可以用来放弃CPU一定的时间,不同点在于如果线程持有某个对象的监视器,sleep方法不会放弃这个对象的监视器,wait方法会放弃这个对象的监视器
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Sleep 接口均带有表示睡眠时间长度的参数 timeout。调用以上提到的 Sleep 接口,会有条件地将调用线程从当前处理器上移除,并且有可能将它从线程调度器的可运行队列中移除。这个条件取决于调用 Sleep 时timeout 参数。
当 timeout = 0, 即 Sleep(0),如果线程调度器的可运行队列中有大于或等于当前线程优先级的就绪线程存在,操作系统会将当前线程从处理器上移除,调度其他优先级高的就绪线程运行;如果可运行队列中的没有就绪线程或所有就绪线程的优先级均低于当前线程优先级,那么当前线程会继续执行,就像没有调用 Sleep(0)一样。
当 timeout > 0 时,如:Sleep(1),会引发线程上下文切换:调用线程会从线程调度器的可运行队列中被移除一段时间,这个时间段约等于 timeout 所指定的时间长度。为什么说约等于呢?是因为睡眠时间单位为毫秒,这与系统的时间精度有关。通常情况下,系统的时间精度为 10 ms,那么指定任意少于 10 ms但大于 0 ms 的睡眠时间,均会向上求值为 10 ms。
而调用 SwitchToThread() 方法,如果当前有其他就绪线程在线程调度器的可运行队列中,始终会让出一个时间切片给这些就绪线程,而不管就绪线程的优先级的高低与否。
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两者区别:
1.首先synchronized是java内置关键字,在jvm层面,Lock是个java类;
2.synchronized无法判断是否获取锁的状态,Lock可以判断是否获取到锁;
3.synchronized会自动释放锁(a 线程执行完同步代码会释放锁 ;b 线程执行过程中发生异常会释放锁),Lock需在finally中手工释放锁(unlock()方法释放锁),否则容易造成线程死锁;
4.用synchronized关键字的两个线程1和线程2,如果当前线程1获得锁,线程2线程等待。如果线程1阻塞,线程2则会一直等待下去,而Lock锁就不一定会等待下去,如果尝试获取不到锁,线程可以不用一直等待就结束了;
5.synchronized的锁可重入、不可中断、非公平,而Lock锁可重入、可判断、可公平(两者皆可)
6.Lock锁适合大量同步的代码的同步问题,synchronized锁适合代码少量的同步问题。
synchronized是java中的一个关键字,也就是说是Java语言内置的特性。那么为什么会出现Lock呢?
如果一个代码块被synchronized修饰了,当一个线程获取了对应的锁,并执行该代码块时,其他线程便只能一直等待,等待获取锁的线程释放锁,而这里获取锁的线程释放锁只会有两种情况:
1)获取锁的线程执行完了该代码块,然后线程释放对锁的占有;
2)线程执行发生异常,此时JVM会让线程自动释放锁。
那么如果这个获取锁的线程由于要等待IO或者其他原因(比如调用sleep方法)被阻塞了,但是又没有释放锁,其他线程便只能干巴巴地等待,试想一下,这多么影响程序执行效率。
因此就需要有一种机制可以不让等待的线程一直无期限地等待下去(比如只等待一定的时间或者能够响应中断),通过Lock就可以办到。
再举个例子:当有多个线程读写文件时,读操作和写操作会发生冲突现象,写操作和写操作会发生冲突现象,但是读操作和读操作不会发生冲突现象。
但是采用synchronized关键字来实现同步的话,就会导致一个问题:
如果多个线程都只是进行读操作,所以当一个线程在进行读操作时,其他线程只能等待无法进行读操作。
因此就需要一种机制来使得多个线程都只是进行读操作时,线程之间不会发生冲突,通过Lock就可以办到。
另外,通过Lock可以知道线程有没有成功获取到锁。这个是synchronized无法办到的。
总结一下,也就是说Lock提供了比synchronized更多的功能。但是要注意以下几点:
1)Lock不是Java语言内置的,synchronized是Java语言的关键字,因此是内置特性。Lock是一个类,通过这个类可以实现同步访问;
2)Lock和synchronized有一点非常大的不同,采用synchronized不需要用户去手动释放锁,当synchronized方法或者synchronized代码块执行完之后,系统会自动让线程释放对锁的占用;而Lock则必须要用户去手动释放锁,如果没有主动释放锁,就有可能导致出现死锁现象。
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使用独占锁机制来解决,是一种悲观的并发策略,抱着一副“总有刁民想害朕”的态势,每次操作数据的时候都认为别的线程会参与竞争修改,所以直接加锁。同一刻只能有一个线程持有锁,那其他线程就会阻塞。线程的挂起恢复会带来很大的性能开销,尽管jvm对于非竞争性的锁的获取和释放做了很多优化,但是一旦有多个线程竞争锁,频繁的阻塞唤醒,还是会有很大的性能开销的。所以,使用synchronized或其他重量级锁来处理显然不够合
乐观的解决方案,顾名思义,就是很大度乐观,每次操作数据的时候,都认为别的线程不会参与竞争修改,也不加锁。如果操作成功了那最好;如果失败了,比如中途确有别的线程进入并修改了数据(依赖于冲突检测),也不会阻塞,可以采取一些补偿机制,一般的策略就是反复重试。很显然,这种思想相比简单粗暴利用锁来保证同步要合理的多。
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HashTable ConcurrentHashMap
链表改成了红黑树,当链表中的结点达到一个阀值TREEIFY_THRESHOLD时,会将链表转换为红黑树,查询效率提从原来的O(n),提高为O(logn)
将每个segment的分段锁ReentrantLock改为CAS+Synchronized
并发环境下为什么使用ConcurrentHashMap
1. HashMap在高并发的环境下,执行put操作会导致HashMap的Entry链表形成环形数据结构,从而导致Entry的next节点始终不为空,因此产生死循环获取Entry
2. HashTable虽然是线程安全的,但是效率低下,当一个线程访问HashTable的同步方法时,其他线程如果也访问HashTable的同步方法,那么会进入阻塞或者轮训状态。
3. 在jdk1.6中ConcurrentHashMap使用锁分段技术提高并发访问效率。首先将数据分成一段一段地存储,然后给每一段数据配一个锁,当一个线程占用锁访问其中一段数据时,其他段的数据也能被其他线程访问。然而在jdk1.8中的实现已经抛弃了Segment分段锁机制,利用CAS+Synchronized来保证并发更新的安全,底层依然采用数组+链表+红黑树的存储结构。
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公平锁:公平锁是指多个线程按照申请锁的顺序来获取锁。
非公平所:非公平锁是指多个线程获取锁的顺序并不是按照申请锁的顺序,有可能后申请的线程比先申请的线程优先获取锁。有可能,会造成优先级反转或者饥饿现象。
对于Java ReentrantLock而言,通过构造函数指定该锁是否是公平锁,默认是非公平锁。非公平锁的优点在于吞吐量比公平锁大。
对于Synchronized而言,也是一种非公平锁。由于其并不像ReentrantLock是通过AQS的来实现线程调度,所以并没有任何办法使其变成公平锁。//默认是不公平锁,传入true为公平锁,否则为非公平锁
ReentrantLock reentrantLock = new ReetrantLock();
2 共享锁和独享锁
独享锁:一次只能被一个线程所访问
共享锁:线程可以被多个线程所持有。
ReadWriteLock 读锁是共享锁,写锁是独享锁。
对于Java ReentrantLock而言,其是独享锁。但是对于Lock的另一个实现类ReadWriteLock,其读锁是共享锁,其写锁是独享锁。
读锁的共享锁可保证并发读是非常高效的,读写,写读 ,写写的过程是互斥的。
独享锁与共享锁也是通过AQS来实现的,通过实现不同的方法,来实现独享或者共享。
对于Synchronized而言,当然是独享锁。
3 乐观锁和悲观锁。
乐观锁:对于一个数据的操作并发,是不会发生修改的。在更新数据的时候,会尝试采用更新,不断重入的方式,更新数据。
悲观锁:对于同一个数据的并发操作,是一定会发生修改的。因此对于同一个数据的并发操作,悲观锁采用加锁的形式。悲观锁认为,不加锁的操作一定会出问题,
4 分段锁
1.7及之前的concurrenthashmap。并发操作就是分段锁,其思想就是让锁的粒度变小。
分段锁其实是一种锁的设计,并不是具体的一种锁,对于ConcurrentHashMap而言,其并发的实现就是通过分段锁的形式来实现高效的并发操作。
我们以ConcurrentHashMap来说一下分段锁的含义以及设计思想,ConcurrentHashMap中的分段锁称为Segment,它即类似于HashMap(JDK7与JDK8中HashMap的实现)的结构,即内部拥有一个Entry数组,数组中的每个元素又是一个链表;同时又是一个ReentrantLock(Segment继承了ReentrantLock)。
当需要put元素的时候,并不是对整个hashmap进行加锁,而是先通过hashcode来知道他要放在那一个分段中,然后对这个分段进行加锁,所以当多线程put的时候,只要不是放在一个分段中,就实现了真正的并行的插入。
但是,在统计size的时候,可就是获取hashmap全局信息的时候,就需要获取所有的分段锁才能统计。
分段锁的设计目的是细化锁的粒度,当操作不需要更新整个数组的时候,就仅仅针对数组中的一项进行加锁操作。
5 偏向锁/轻量级锁/重量级锁
偏向锁是指一段同步代码一直被一个线程所访问,那么该线程会自动获取锁。降低获取锁的代价 这三种锁是指锁的状态,并且是针对Synchronized。在Java 5通过引入锁升级的机制来实现高效Synchronized。这三种锁的状态是通过对象监视器在对象头中的字段来表明的。
偏向锁是指一段同步代码一直被一个线程所访问,那么该线程会自动获取锁。降低获取锁的代价。
轻量级锁 是指当锁是偏向锁的时候,被另一个线程所访问,偏向锁就会升级为轻量级锁,其他线程会通过自旋的形式尝试获取锁,不会阻塞,提高性能。
重量级锁是指当锁为轻量级锁的时候,另一个线程虽然是自旋,但自旋不会一直持续下去,当自旋一定次数的时候,还没有获取到锁,就会进入阻塞,该锁膨胀为重量级锁。重量级锁会让其他申请的线程进入阻塞,性能降低。
6自旋锁
在Java中,自旋锁是指尝试获取锁的线程不会立即阻塞,而是采用循环的方式去尝试获取锁,这样的好处是减少线程上下文切换的消耗,缺点是循环会消耗CPU。
很多synchronized里面的代码只是一些很简单的代码,执行时间非常快,此时等待的线程都加锁可能是一种不太值得的操作,因为线程阻塞涉及到用户态和内核态切换的问题。既然synchronized里面的代码执行得非常快,不妨让等待锁的线程不要被阻塞,而是在synchronized的边界做忙循环,这就是自旋。如果做了多次忙循环发现还没有获得锁,再阻塞,这样可能是一种更好的策略。
7可重入锁
可重入锁又名递归锁,是指在同一个线程在外层方法获取锁的时候,在进入内层方法会自动获取锁。说的有点抽象,下面会有一个代码的示例。
对于Java ReentrantLock而言, 他的名字就可以看出是一个可重入锁,其名字是Re entrant Lock重新进入锁。
对于Synchronized而言,也是一个可重入锁。可重入锁的一个好处是可一定程度避免死锁。
synchronized void setA() throws Exception{
Thread.sleep(1000);
setB();
}
synchronized void setB() throws Exception{
Thread.sleep(1000);
}
上面的代码就是一个可重入锁的一个特点,如果不是可重入锁的话,setB可能不会被当前线程执行,可能造成死锁。
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以AtomicInteger为例 AtomicInteger是对int类型的一个封装,提供原子性的访问和更新操作,其原子性操作的实现是基于CAS(compare-and-swap)技术。
所谓CAS,表现为一组指令,当利用CAS执行试图进行一些更新操作时。会首先比较当前数值,如果数值未变,代表没有其它线程进行并发修改,则成功更新。如果数值改变,则可能出现不同的选择,要么进行重试,要么就返回是否成功。也就是所谓的“乐观锁”。
从AtomicInteger的内部属性可以看出,它依赖于Unsafe提供的一些底层能力,进行底层操作;以volatile的value字段,记录数值,以保证可见性。
private static final jdk.internal.misc.Unsafe U = jdk.internal.misc.Unsafe.getUnsafe();
private static final long VALUE = U.objectFieldOffset(AtomicInteger.class, "value");
private volatile int value;
具体的原子操作细节,可以参考任意一个原子更新方法,比如下面的getAndIncrement。Unsafe会利用value字段的内存地址偏移,直接完成操作。
public final int getAndIncrement() {
return U.getAndAddInt(this, VALUE, 1);
}
因为getAndIncrement需要返回数值,所以需要添加失败重试逻辑。
public final int getAndAddInt(Object o, long offset, int delta) {
int v;
do {
v = getIntVolatile(o, offset);
} while (!weakCompareAndSetInt(o, offset, v, v + delta));
return v;
}
而类似compareAndSet这种返回boolean类型的函数,因为其返回值表现的就是是否成功与否,所以不需要重试。
public final boolean compareAndSet(int expectedValue, int newValue)
CAS是Java并发中所谓lock-free机制的基础。
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ReentrantLock
ReentrantLock可以等同于synchronized使用。是一个可重入的互斥锁,它具有与使用synchronized方法和语句所访问的隐式监视器锁相同的一些基本行为和语义,但功能更强大。
ReentrantLock 类实现了Lock ,它拥有与 synchronized 相同的并发性和内存语义,但是添加了类似锁投票、定时锁等候和可中断锁等候的一些特性。此外,它还提供了在激烈争用情况下更佳的性能。(换句话说,当许多线程都想访问共享资源时,JVM 可以花更少的时候来调度线程,把更多时间用在执行线程上。
Condition
线程之间的通信。Condition 将 Object 监视器方法(wait、notify 和 notifyAll)分解成截然不同的对象,以便通过将这些对象与任意 Lock 实现组合使用。
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13 CyclicBarrier和CountDownLatch的区别
两个看上去有点像的类,都在java.util.concurrent下,都可以用来表示代码运行到某个点上,二者的区别在于:
(1)CyclicBarrier的某个线程运行到某个点上之后,该线程即停止运行,直到所有的线程都到达了这个点,所有线程才重新运行;CountDownLatch则不是,某线程运行到某个点上之后,只是给某个数值-1而已,该线程继续运行
(2)CyclicBarrier只能唤起一个任务,CountDownLatch可以唤起多个任务
(3)CyclicBarrier可重用,CountDownLatch不可重用,计数值为0该CountDownLatch就不可再用了
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简单说ThreadLocal就是一种以空间换时间的做法,在每个Thread里面维护了一个以开地址法实现的ThreadLocal.ThreadLocalMap,把数据进行隔离,数据不共享,自然就没有线程安全方面的问题了
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避免频繁地创建和销毁线程,达到线程对象的重用。另外,使用线程池还可以根据项目灵活地控制并发的数目。
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死循环、死锁、阻塞、页面打开慢等问题,打线程dump是最好的解决问题的途径。所谓线程dump也就是线程堆栈,获取到线程堆栈有两步:
(1)获取到线程的pid,可以通过使用jps命令,在Linux环境下还可以使用ps -ef | grep java
(2)打印线程堆栈,可以通过使用jstack pid命令,在Linux环境下还可以使用kill -3 pid
另外提一点,Thread类提供了一个getStackTrace()方法也可以用于获取线程堆栈。这是一个实例方法,因此此方法是和具体线程实例绑定的,每次获取获取到的是具体某个线程当前运行的堆栈
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如果这个异常没有被捕获的话,这个线程就停止执行了。另外重要的一点是:如果这个线程持有某个某个对象的监视器,那么这个对象监视器会被立即释放
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通过在线程之间共享对象就可以了,然后通过wait/notify/notifyAll、await/signal/signalAll进行唤起和等待,比方说阻塞队列BlockingQueue就是为线程之间共享数据而设计的
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首先明确一下,不是说ReentrantLock不好,只是ReentrantLock某些时候有局限。如果使用ReentrantLock,可能本身是为了防止线程A在写数据、线程B在读数据造成的数据不一致,但这样,如果线程C在读数据、线程D也在读数据,读数据是不会改变数据的,没有必要加锁,但是还是加锁了,降低了程序的性能。
因为这个,才诞生了读写锁ReadWriteLock。ReadWriteLock是一个读写锁接口,ReentrantReadWriteLock是ReadWriteLock接口的一个具体实现,实现了读写的分离,读锁是共享的,写锁是独占的,读和读之间不会互斥,读和写、写和读、写和写之间才会互斥,提升了读写的性能。
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这个其实前面有提到过,FutureTask表示一个异步运算的任务。FutureTask里面可以传入一个Callable的具体实现类,可以对这个异步运算的任务的结果进行等待获取、判断是否已经完成、取消任务等操作。当然,由于FutureTask也是Runnable接口的实现类,所以FutureTask也可以放入线程池中。
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这是一个比较偏实践的问题,这种问题我觉得挺有意义的。可以这么做:
(1)获取项目的pid,jps或者ps -ef | grep java,这个前面有讲过
(2)top -H -p pid,顺序不能改变
这样就可以打印出当前的项目,每条线程占用CPU时间的百分比。注意这里打出的是LWP,也就是操作系统原生线程的线程号,我笔记本山没有部署Linux环境下的Java工程,因此没有办法截图演示,网友朋友们如果公司是使用Linux环境部署项目的话,可以尝试一下。
使用"top -H -p pid"+"jps pid"可以很容易地找到某条占用CPU高的线程的线程堆栈,从而定位占用CPU高的原因,一般是因为不当的代码操作导致了死循环。
最后提一点,"top -H -p pid"打出来的LWP是十进制的,"jps pid"打出来的本地线程号是十六进制的,转换一下,就能定位到占用CPU高的线程的当前线程堆栈了。
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如果线程是因为调用了wait()、sleep()或者join()方法而导致的阻塞,可以中断线程,并且通过抛出InterruptedException来唤醒它;如果线程遇到了IO阻塞,无能为力,因为IO是操作系统实现的,Java代码并没有办法直接接触到操作系统。
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这里区分一下:
1如果使用的是无界队列LinkedBlockingQueue,也就是无界队列的话,没关系,继续添加任务到阻塞队列中等待执行,因为LinkedBlockingQueue可以近乎认为是一个无穷大的队列,可以无限存放任务
2 如果使用的是有界队列比如ArrayBlockingQueue,任务首先会被添加到ArrayBlockingQueue中,ArrayBlockingQueue满了,会根据maximumPoolSize的值增加线程数量,如果增加了线程数量还是处理不过来,ArrayBlockingQueue继续满,那么则会使用拒绝策略RejectedExecutionHandler处理满了的任务,默认是AbortPolicy
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CAS,全称为Compare and Swap,即比较-替换。假设有三个操作数:内存值V、旧的预期值A、要修改的值B,当且仅当预期值A和内存值V相同时,才会将内存值修改为B并返回true,否则什么都不做并返回false。当然CAS一定要volatile变量配合,这样才能保证每次拿到的变量是主内存中最新的那个值,否则旧的预期值A对某条线程来说,永远是一个不会变的值A,只要某次CAS操作失败,永远都不可能成功。
简单说一下AQS,AQS全称为AbstractQueuedSychronizer,翻译过来应该是抽象队列同步器。
如果说java.util.concurrent的基础是CAS的话,那么AQS就是整个Java并发包的核心了,ReentrantLock、CountDownLatch、Semaphore等等都用到了它。AQS实际上以双向队列的形式连接所有的Entry,比方说ReentrantLock,所有等待的线程都被放在一个Entry中并连成双向队列,前面一个线程使用ReentrantLock好了,则双向队列实际上的第一个Entry开始运行。
AQS定义了对双向队列所有的操作,而只开放了tryLock和tryRelease方法给开发者使用,开发者可以根据自己的实现重写tryLock和tryRelease方法,以实现自己的并发功能。
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老生常谈的问题了,首先要说的是单例模式的线程安全意味着:某个类的实例在多线程环境下只会被创建一次出来。单例模式有很多种的写法,我总结一下:
(1)饿汉式单例模式的写法:线程安全
(2)懒汉式单例模式的写法:非线程安全
(3)双检锁单例模式的写法:线程安全
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Semaphore就是一个信号量,它的作用是限制某段代码块的并发数。Semaphore有一个构造函数,可以传入一个int型整数n,表示某段代码最多只有n个线程可以访问,如果超出了n,那么请等待,等到某个线程执行完毕这段代码块,下一个线程再进入。由此可以看出如果Semaphore构造函数中传入的int型整数n=1,相当于变成了一个synchronized了。
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主要原因有两点:
(1)同一时间只能有一条线程执行固定类的同步方法,但是对于类的非同步方法,可以多条线程同时访问。所以,这样就有问题了,可能线程A在执行Hashtable的put方法添加数据,线程B则可以正常调用size()方法读取Hashtable中当前元素的个数,那读取到的值可能不是最新的,可能线程A添加了完了数据,但是没有对size++,线程B就已经读取size了,那么对于线程B来说读取到的size一定是不准确的。而给size()方法加了同步之后,意味着线程B调用size()方法只有在线程A调用put方法完毕之后才可以调用,这样就保证了线程安全性
(2)CPU执行代码,执行的不是Java代码,这点很关键,一定得记住。Java代码最终是被翻译成机器码执行的,机器码才是真正可以和硬件电路交互的代码。即使你看到Java代码只有一行,甚至你看到Java代码编译之后生成的字节码也只有一行,也不意味着对于底层来说这句语句的操作只有一个。一句"return count"假设被翻译成了三句汇编语句执行,一句汇编语句和其机器码做对应,完全可能执行完第一句,线程就切换了。
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这是我在并发编程网上看到的一个问题,把这个问题放在最后一个,希望每个人都能看到并且思考一下,因为这个问题非常好、非常实际、非常专业。关于这个问题,个人看法是:
(1)高并发、任务执行时间短的业务,线程池线程数可以设置为CPU核数+1,减少线程上下文的切换
(2)并发不高、任务执行时间长的业务要区分开看:
a)假如是业务时间长集中在IO操作上,也就是IO密集型的任务,因为IO操作并不占用CPU,所以不要让所有的CPU闲下来,可以加大线程池中的线程数目,让CPU处理更多的业务
b)假如是业务时间长集中在计算操作上,也就是计算密集型任务,这个就没办法了,和(1)一样吧,线程池中的线程数设置得少一些,减少线程上下文的切换
(3)并发高、业务执行时间长,解决这种类型任务的关键不在于线程池而在于整体架构的设计,看看这些业务里面某些数据是否能做缓存是第一步,增加服务器是第二步,至于线程池的设置,设置参考(2)。最后,业务执行时间长的问题,也可能需要分析一下,看看能不能使用中间件对任务进行拆分和解耦。
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我也是在网上看到一道多线程面试题才知道有方法可以判断某个线程是否持有对象监视器:Thread类提供了一个holdsLock(Object obj)方法,当且仅当对象obj的监视器被某条线程持有的时候才会返回true,注意这是一个static方法,这意味着"某条线程"指的是当前线程。
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ConcurrentHashMap的并发度就是segment的大小,默认为16,这意味着最多同时可以有16条线程操作ConcurrentHashMap,这也是ConcurrentHashMap对Hashtable的最大优势,任何情况下,Hashtable能同时有两条线程获取Hashtable中的数据吗?
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