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

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

Add方法源码类

Java并发编程-3_第1张图片

Arraylist源码

Add方法源码

Java并发编程-3_第2张图片

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..");

}

 

}

 

CyclicBarrier

CyclicBarrier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。

 

class Writer extends Thread {

private CyclicBarrier cyclicBarrier;

public Writer(CyclicBarrier cyclicBarrier){

 this.cyclicBarrier=cyclicBarrier;

}

@Override

public void run() {

System.out.println("线程" + Thread.currentThread().getName() + ",正在写入数据");

try {

Thread.sleep(3000);

} catch (Exception e) {

// TODO: handle exception

}

System.out.println("线程" + Thread.currentThread().getName() + ",写入数据成功.....");

 

try {

cyclicBarrier.await();

} catch (Exception e) {

}

System.out.println("所有线程执行完毕..........");

}

 

}

 

public class Test001 {

 

public static void main(String[] args) {

CyclicBarrier cyclicBarrier=new CyclicBarrier(5);

for (int i = 0; i < 5; i++) {

Writer writer = new Writer(cyclicBarrier);

writer.start();

}

}

 

}

 

 

Semaphore

Semaphore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

// 创建一个计数阈值为5的信号量对象  

     // 只能5个线程同时访问  

     Semaphore semp = new Semaphore(5);  

       

     try {  

         // 申请许可  

         semp.acquire();  

         try {  

             // 业务逻辑  

         } catch (Exception e) {  

       

         } finally {  

             // 释放许可  

             semp.release();  

         }  

     } catch (InterruptedException e) {  

       

     }  

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:

 

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。

Java并发编程-3_第3张图片

ConcurrentLinkedDeque
ConcurrentLinkedQueue : 是一个适用于高并发场景下的队列,通过无锁的方式,实现
了高并发状态下的高性能,通常ConcurrentLinkedQueue性能好于BlockingQueue.它
是一个基于链接节点的无界线程安全队列。该队列的元素遵循先进先出的原则。头是最先
加入的,尾是最近加入的,该队列不允许null元素。
ConcurrentLinkedQueue重要方法:
add 和offer() 都是加入元素的方法(在ConcurrentLinkedQueue中这俩个方法没有任何区别)
poll() 和peek() 都是取头元素节点,区别在于前者会删除元素,后者不会。

 

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。
当队列满时,存储元素的线程会等待队列可用。 

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:

ArrayBlockingQueue arrays = new ArrayBlockingQueue(3);

arrays.add("李四");

 arrays.add("张军");

arrays.add("张军");

// 添加阻塞队列

arrays.offer("张三", 1, TimeUnit.SECONDS);

 

 

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

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 queue;

private volatile boolean flag = true;

 

public ConsumerThread(BlockingQueue queue) {

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 queue = new LinkedBlockingQueue(10);

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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