Java并发编程-3
并发包
Java多线程相关类的实现都在Java的并发包concurrent，concurrent包主要包含3部分内容，第一个是atomic包，里面主要是一些原子类，比如AtomicInteger、AtomicIntegerArray等；第二个是locks包，里面主要是锁相关的类，比如ReentrantLock、Condition等；第三个就是属于concurrent包的内容，主要包括线程池相关类（Executors）、阻塞集合类（BlockingQueue）、并发Map类（ConcurrentHashMap）、线程相关类（Thread、Runnable、Callable）等。
同步容器类
Vector与ArrayList区别
1.ArrayList是最常用的List实现类，内部是通过数组实现的，它允许对元素进行快速随机访问。数组的缺点是每个元素之间不能有间隔，当数组大小不满足时需要增加存储能力，就要讲已经有数组的数据复制到新的存储空间中。当从ArrayList的中间位置插入或者删除元素时，需要对数组进行复制、移动、代价比较高。因此，它适合随机查找和遍历，不适合插入和删除。
2.Vector与ArrayList一样，也是通过数组实现的，不同的是它支持线程的同步，即某一时刻只有一个线程能够写Vector，避免多线程同时写而引起的不一致性，但实现同步需要很高的花费，因此，访问它比访问ArrayList慢
注意: Vector线程安全、ArrayList线程不安全，通过源码发现，vector的方法加了同步synchrozined,arraylist的方法并没有加同步，是不安全的。
Vector源码类
Add方法源码类
Arraylist源码
Add方法源码
HasTable与HasMap
1.HashMap不是线程安全的
HastMap是一个接口 是map接口的子接口，是将键映射到值的对象，其中键和值都是对象，并且不能包含重复键，但可以包含重复值。HashMap允许null key和null value，而hashtable不允许。
2.HashTable是线程安全的一个Collection。
3.HashMap是Hashtable的轻量级实现（非线程安全的实现），他们都完成了Map接口，主要区别在于HashMap允许空（null）键值（key）,由于非线程安全，效率上可能高于Hashtable。
HashMap允许将null作为一个entry的key或者value，而Hashtable不允许。
HashMap把Hashtable的contains方法去掉了，改成containsvalue和containsKey。
注意: HashTable线程安全，HashMap线程不安全。
源码分析
synchronizedMap
Collections.synchronized*(m) 将线程不安全额集合变为线程安全集合
ConcurrentHashMap
ConcurrentMap接口下有俩个重要的实现 :
ConcurrentHashMap
ConcurrentskipListMap (支持并发排序功能。弥补ConcurrentHas hMa p)
ConcurrentHashMap内部使用段(Segment)来表示这些不同的部分，每个段其实就是一个
小的HashTable,它们有自己的锁。只要多个修改操作发生在不同的段上，它们就可以并
发进行。把一个整体分成了16个段(Segment.也就是最高支持16个线程的并发修改操作。
这也是在重线程场景时减小锁的粒度从而降低锁竞争的一种方案。并且代码中大多共享变
量使用volatile关键字声明，目的是第一时间获取修改的内容，性能非常好。
CountDownLatch
CountDownLatch类位于java.util.concurrent包下，利用它可以实现类似计数器的功能。比如有一个任务A，它要等待其他4个任务执行完毕之后才能执行，此时就可以利用CountDownLatch来实现这种功能了。
| public class Test002 {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException { System.out.println("等待子线程执行完毕..."); CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(2); new Thread(new Runnable() {
@Override public void run() { System.out.println("子线程," + Thread.currentThread().getName() + "开始执行..."); countDownLatch.countDown();// 每次减去1 System.out.println("子线程," + Thread.currentThread().getName() + "结束执行..."); } }).start(); new Thread(new Runnable() {
@Override public void run() { System.out.println("子线程," + Thread.currentThread().getName() + "开始执行..."); countDownLatch.countDown(); System.out.println("子线程," + Thread.currentThread().getName() + "结束执行..."); } }).start();
countDownLatch.await();// 调用当前方法主线程阻塞 countDown结果为0, 阻塞变为运行状态 System.out.println("两个子线程执行完毕...."); System.out.println("继续主线程执行.."); }
}
CyclicBarrierCyclicBarrier初始化时规定一个数目，然后计算调用了CyclicBarrier.await()进入等待的线程数。当线程数达到了这个数目时，所有进入等待状态的线程被唤醒并继续。 CyclicBarrier就象它名字的意思一样，可看成是个障碍， 所有的线程必须到齐后才能一起通过这个障碍。 CyclicBarrier初始时还可带一个Runnable的参数， 此Runnable任务在CyclicBarrier的数目达到后，所有其它线程被唤醒前被执行。
SemaphoreSemaphore是一种基于计数的信号量。它可以设定一个阈值，基于此，多个线程竞争获取许可信号，做自己的申请后归还，超过阈值后，线程申请许可信号将会被阻塞。Semaphore可以用来构建一些对象池，资源池之类的，比如数据库连接池，我们也可以创建计数为1的Semaphore，将其作为一种类似互斥锁的机制，这也叫二元信号量，表示两种互斥状态。它的用法如下： availablePermits函数用来获取当前可用的资源数量 wc.acquire(); //申请资源 wc.release();// 释放资源
案例: 需求: 一个厕所只有3个坑位，但是有10个人来上厕所，那怎么办？假设10的人的编号分别为1-10，并且1号先到厕所，10号最后到厕所。那么1-3号来的时候必然有可用坑位，顺利如厕，4号来的时候需要看看前面3人是否有人出来了，如果有人出来，进去，否则等待。同样的道理，4-10号也需要等待正在上厕所的人出来后才能进去，并且谁先进去这得看等待的人是否有素质，是否能遵守先来先上的规则。 代码:
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| class Parent implements Runnable { private String name; private Semaphore wc; public Parent(String name,Semaphore wc){ this.name=name; this.wc=wc; } @Override public void run() { try { // 剩下的资源(剩下的茅坑) int availablePermits = wc.availablePermits(); if (availablePermits > 0) { System.out.println(name+"天助我也,终于有茅坑了..."); } else { System.out.println(name+"怎么没有茅坑了..."); } //申请茅坑 如果资源达到3次，就等待 wc.acquire(); System.out.println(name+"终于轮我上厕所了..爽啊"); Thread.sleep(new Random().nextInt(1000)); // 模拟上厕所时间。 System.out.println(name+"厕所上完了..."); wc.release();
} catch (Exception e) {
} } } public class TestSemaphore02 { public static void main(String[] args) { // 一个厕所只有3个坑位，但是有10个人来上厕所，那怎么办？假设10的人的编号分别为1-10，并且1号先到厕所，10号最后到厕所。那么1-3号来的时候必然有可用坑位，顺利如厕，4号来的时候需要看看前面3人是否有人出来了，如果有人出来，进去，否则等待。同样的道理，4-10号也需要等待正在上厕所的人出来后才能进去，并且谁先进去这得看等待的人是否有素质，是否能遵守先来先上的规则。 Semaphore semaphore = new Semaphore(3); for (int i = 1; i <=10; i++) { Parent parent = new Parent("第"+i+"个人,",semaphore); new Thread(parent).start(); } } }
并发队列在并发队列上JDK提供了两套实现，一个是以ConcurrentLinkedQueue为代表的高性能队 列，一个是以BlockingQueue接口为代表的阻塞队列，无论哪种都继承自Queue。
ConcurrentLinkedDeque |
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| ConcurrentLinkedDeque q = new ConcurrentLinkedDeque(); q.offer("xx"); q.offer("码云"); q.offer("xxx"); q.offer("xxxx"); q.offer("艾姐"); //从头获取元素,删除该元素 System.out.println(q.poll()); //从头获取元素,不刪除该元素 System.out.println(q.peek()); //获取总长度 System.out.println(q.size());
BlockingQueue阻塞队列（BlockingQueue）是一个支持两个附加操作的队列。这两个附加的操作是： 在队列为空时，获取元素的线程会等待队列变为非空。 阻塞队列常用于生产者和消费者的场景，生产者是往队列里添加元素的线程，消费者是从队列里拿元素的线程。阻塞队列就是生产者存放元素的容器，而消费者也只从容器里拿元素。 在Java中，BlockingQueue的接口位于java.util.concurrent 包中(在Java5版本开始提供)，由上面介绍的阻塞队列的特性可知，阻塞队列是线程安全的。 在新增的Concurrent包中，BlockingQueue很好的解决了多线程中，如何高效安全“传输”数据的问题。通过这些高效并且线程安全的队列类，为我们快速搭建高质量的多线程程序带来极大的便利
ArrayBlockingQueue ArrayBlockingQueue是一个有边界的阻塞队列，它的内部实现是一个数组。有边界的意思是它的容量是有限的，我们必须在其初始化的时候指定它的容量大小，容量大小一旦指定就不可改变。 ArrayBlockingQueue是以先进先出的方式存储数据，最新插入的对象是尾部，最新移出的对象是头部。下面 是一个初始化和使用ArrayBlockingQueue的例子：
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LinkedBlockingQueue
LinkedBlockingQueue阻塞队列大小的配置是可选的，如果我们初始化时指定一个大小，它就是有边界的，如果不指定，它就是无边界的。说是无边界，其实是采用了默认大小为Integer.MAX_VALUE的容量 。它的内部实现是一个链表。
和ArrayBlockingQueue一样，LinkedBlockingQueue 也是以先进先出的方式存储数据，最新插入的对象是尾部，最新移出的对象是头部。下面是一个初始化和使LinkedBlockingQueue的例子：
| LinkedBlockingQueue linkedBlockingQueue = new LinkedBlockingQueue(3); linkedBlockingQueue.add("张三"); linkedBlockingQueue.add("李四"); linkedBlockingQueue.add("李四"); System.out.println(linkedBlockingQueue.size()); |
PriorityBlockingQueue
PriorityBlockingQueue是一个没有边界的队列，它的排序规则和 java.util.PriorityQueue一样。需要注
意，PriorityBlockingQueue中允许插入null对象。
所有插入PriorityBlockingQueue的对象必须实现 java.lang.Comparable接口，队列优先级的排序规则就
是按照我们对这个接口的实现来定义的。
另外，我们可以从PriorityBlockingQueue获得一个迭代器Iterator，但这个迭代器并不保证按照优先级顺
序进行迭代。
下面我们举个例子来说明一下，首先我们定义一个对象类型，这个对象需要实现Comparable接口：
SynchronousQueue
SynchronousQueue队列内部仅允许容纳一个元素。当一个线程插入一个元素后会被阻塞，除非这个元素被另一个线程消费。
使用BlockingQueue模拟生产者与消费者
| class ProducerThread implements Runnable { private BlockingQueue queue; private volatile boolean flag = true; private static AtomicInteger count = new AtomicInteger(); public ProducerThread(BlockingQueue queue) { this.queue = queue; }
@Override public void run() { try { System.out.println("生产线程启动..."); while (flag) { System.out.println("正在生产数据...."); String data = count.incrementAndGet()+""; // 将数据存入队列中 boolean offer = queue.offer(data, 2, TimeUnit.SECONDS); if (offer) { System.out.println("生产者,存入" + data + "到队列中,成功."); } else { System.out.println("生产者,存入" + data + "到队列中,失败."); } Thread.sleep(1000); } } catch (Exception e) {
} finally { System.out.println("生产者退出线程"); }
}
public void stop() { this.flag = false; } }
class ConsumerThread implements Runnable { private BlockingQueue private volatile boolean flag = true;
public ConsumerThread(BlockingQueue this.queue = queue;
}
@Override public void run() { System.out.println("消费线程启动..."); try { while (flag) { System.out.println("消费者,正在从队列中获取数据.."); String data = queue.poll(2, TimeUnit.SECONDS); if (data != null) { System.out.println("消费者,拿到队列中的数据data:" + data); Thread.sleep(1000); } else { System.out.println("消费者,超过2秒未获取到数据.."); flag = false; }
} } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } finally { System.out.println("消费者退出线程..."); }
}
}
public class ProducerAndConsumer { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { BlockingQueue ProducerThread producerThread1 = new ProducerThread(queue); ProducerThread producerThread2 = new ProducerThread(queue); ConsumerThread consumerThread1 = new ConsumerThread(queue); Thread t1 = new Thread(producerThread1); Thread t2 = new Thread(producerThread2); Thread c1 = new Thread(consumerThread1); t1.start(); t2.start(); c1.start();
// 执行10s Thread.sleep(10 * 1000); producerThread1.stop(); producerThread2.stop();
} }
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