天才小熊猫啊

java基础面经--上

1.请你谈谈你对volatile的理解？

volatile是JVM提供的轻量级的同步机制

1.保证可见性

2.不保证原子性

3.禁止指令重排

<1> volatile保证可见性：（JMM内存模型）

说一说java内存模型？

Java语言为了保证并发编程中可以满足原子性，可见性及有序性，于是推出了一个概念就是JMM内存模型。JMM内存模型，目的是为了在多线程条件下，使用共享内存进行数据通信时，通过对多线程程序读操作，写操作行为规范约束，来尽量避免多次内存数据读取不一致，编译器对代码指令重排序、处理器对代码乱序执行带来的问题。

JMM 内存模型解决并发问题主要采用两种方式：限制处理器优化和使用内存屏障。

JMM 内存模型将内存主要划分为主内存和工作内存两种。规定所有的变量都存储在主内存中，每条线程都拥有自己的工作内存，线程的工作内存中保存了该线程所需要用到的变量在主内存中的副本拷贝，线程对变量的所有操作都必须在工作内存中进行，而不能直接读、写主内存。

不同的线程之间也无法直接访问对方工作内存中的变量，线程间变量的传递均需要线程自己的工作内存和主存之间进行数据交互。

JMM 内存模型工作内存、主内存和 JVM 内存有什么关系？

JMM 内存模型中，工作内存和主内存其实跟JVM内存的划分是在不同层次上进行的，是自己的一套抽象概念，大概可以理解为，主内存对应的是 Java 堆中的对象实例部分，而工作内存对应的则是栈中的部分区域。

JMM(Java内存模型java memory model)本身是一种抽象的概念并不真实存在，它描述的是一组规则或规范。

JMM关于同步的规定：

线程解锁前，必须把共享变量的值刷新回主内存
线程加锁前，必须读取主内存的最新值到自己的工作内存
加锁和解锁是同一把锁

由于JVM运行程序的实体是线程，而每个线程创建是JVM都会为其创建一个工作内存（栈空间），工作内存是每个线程的私有数据区域，而java内存模型中规定所有变量都存储在主内存，主内存是共享内存区域，所有的线程都可以访问。线程对变量的操作（读取赋值等）都必须在工作内存中进行，首先要将变量从主内存拷贝到自己的工作内存空间，然后对变量进行操作，操作完成后再将变量写回主内存，不能直接操作主内存中的变量，不同的线程之间无法访问对方发的工作内存。

而这就可能存在当一个线程AAA修改了共享变量X的值但还未写回主内存时，另一个线程BBB又对主内存中同一个变量X进行操作，但此时AAA线程工作内存中的变量X对线程BBB来讲并不课件，这种工作内存与主内存同步延迟现象就造成了可见性问题。

<2> volatile不保证原子性：

原子性：不可分割，完整性，即某个线程正在做某个具体业务时，中间不可以被加塞或者分割，需要整体完成，要么同时成功要么同时失败。

class MyData2 {
    /**
     * volatile 修饰的关键字，是为了增加 主线程和线程之间的可见性，只要有一个线程修改了内存中的值，其它线程也能马上感知
     */
    volatile int number = 0;


    public void addPlusPlus() {
        number ++;
    }
}

public class VolatileAtomicityDemo {

	public static void main(String[] args) {
        MyData2 myData = new MyData2();

        // 创建10个线程，线程里面进行1000次循环
        for (int i = 0; i < 20; i++) {
            new Thread(() -> {
                // 里面
                for (int j = 0; j < 1000; j++) {
                    myData.addPlusPlus();
                }
            }, String.valueOf(i)).start();
        }

        // 需要等待上面20个线程都计算完成后，在用main线程取得最终的结果值
        // 这里判断线程数是否大于2，为什么是2？因为默认是有两个线程的，一个main线程，一个gc线程
        while(Thread.activeCount() > 2) {
            // yield表示不执行
            Thread.yield();
        }

        // 查看最终的值
        // 假设volatile保证原子性，那么输出的值应该为：  20 * 1000 = 20000
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t finally number value: " + myData.number);

	}

}

最后的结果总是小于20000。

number++在多线程下是非线程安全的。

我们可以将代码编译成字节码，可看出number++被编译成3条指令。

假设我们没有加 synchronized那么第一步就可能存在着，三个线程同时通过getfield命令，拿到主存中的 n值，然后三个线程，各自在自己的工作内存中进行加1操作，但他们并发进行 iadd 命令的时候，因为只能一个进行写，所以其它操作会被挂起，假设1线程，先进行了写操作，在写完后，volatile的可见性，应该需要告诉其它两个线程，主内存的值已经被修改了，但是因为太快了，其它两个线程，陆续执行 iadd命令，进行写入操作，这就造成了其他线程没有接受到主内存n的改变，从而覆盖了原来的值，出现写丢失，这样也就让最终的结果少于20000。
问题解决：

可以加synchronized解决，但它是重量级同步机制，性能上有所顾虑。
如何不加synchronized解决number++在多线程下是非线程安全的问题？使用AtomicInteger

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

class MyData2 {
    /**
     * volatile 修饰的关键字，是为了增加 主线程和线程之间的可见性，只要有一个线程修改了内存中的值，其它线程也能马上感知
     */
	volatile int number = 0;
	AtomicInteger number2 = new AtomicInteger();

    public void addPlusPlus() {
        number ++;
    }
    
    public void addPlusPlus2() {
    	number2.getAndIncrement();
    }
}

public class VolatileAtomicityDemo {

	public static void main(String[] args) {
        MyData2 myData = new MyData2();

        // 创建10个线程，线程里面进行1000次循环
        for (int i = 0; i < 20; i++) {
            new Thread(() -> {
                // 里面
                for (int j = 0; j < 1000; j++) {
                    myData.addPlusPlus();
                    myData.addPlusPlus2();
                }
            }, String.valueOf(i)).start();
        }

        // 需要等待上面20个线程都计算完成后，在用main线程取得最终的结果值
        // 这里判断线程数是否大于2，为什么是2？因为默认是有两个线程的，一个main线程，一个gc线程
        while(Thread.activeCount() > 2) {
            // yield表示不执行
            Thread.yield();
        }

        // 查看最终的值
        // 假设volatile保证原子性，那么输出的值应该为：  20 * 1000 = 20000
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t finally number value: " + myData.number);
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t finally number2 value: " + myData.number2);
	}
}

输出结果为：

main	 finally number value: 18766
main	 finally number2 value: 20000

<3>volatile禁止指令重排

计算机在执行程序时，为了提高性能，编译器和处理器的常常会对指令做重排，一般分以下3种：

单线程环境里确保程序最终执行结果和代码顺序执行的结果一致。

多线程环境中线程交替执行，由于编译器优化重排的存在，两个线性中使用的变量能否保障一致性是无法确定的，结果无法预测。

public class ReSortSeqDemo{
	int a = 0;
	boolean flag = false;
    
	public void method01(){
		a = 1;//语句1
		flag = true;//语句2
	}
    
    public void method02(){
        if(flag){
            a = a + 5; //语句3
        }
        System.out.println("retValue: " + a);//可能是6或1或5或0
    }
    
}

多线程环境中线程交替执行method01()和method02()，由于编译器优化重排的存在，两个线程中使用的变量能否保证一致性是无法确定的，结果无法预测。

volatile实现禁止指令重拍优化，从而避免多线程环境下程序出现乱序执行的现象。

先了解一个概念，内存屏障(Memory Barrier）又称内存栅栏，是一个CPU指令，它的作用有两个:

保证特定操作的执行顺序，
保证某些变量的内存可见性（利用该特性实现volatile的内存可见性）。

由于编译器和处理器都能执行指令重排优化。如果在指令间插入一条Memory Barrier则会告诉编译器和CPU，不管什么指令都不能和这条Memory Barrier指令重排序，也就是说通过插入内存屏障禁止在内存屏障前后的指令执行重排序优化。内存屏障另外一个作用是强制刷出各种CPU的缓存数据，因此任何CPU上的线程都能读取到这些数据的最新版本。

对volatile变量进行写操作时，会在写操作后加入一条store屏障指令，将工作内存中的共享变量值刷新回到主内存。

对Volatile变量进行读操作时，会在读操作前加入一条load屏障指令，从主内存中读取共享变量。

2.CAS你知道吗？

CAS的全称为Compare-And-Swap，比较并交换，是一条CPU并发原语。

CAS有3个操作数，内存值V，旧的预期值A，要修改的更新值B。
当且仅当预期值A和内存值V相同时，将内存值V修改为B，否则什么都不做。

public class CASDemo{
    public static void main(string[] args){
        AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(5);// mian do thing. . . . ..
        System.out.println(atomicInteger.compareAndSet(5, 2019)+"\t current data: "+atomicInteger.get());
        System.out.println(atomicInteger.compareAndset(5, 1024)+"\t current data: "+atomicInteger.get());
    }
}

输出结果为

true    2019
false   2019

CAS底层原理？谈谈你对UnSafe的理解？

atomiclnteger.getAndIncrement();源码

public class AtomicInteger extends Number implements java.io.Serializable {
    private static final long serialVersionUID = 6214790243416807050L;

    // setup to use Unsafe.compareAndSwapInt for updates
    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;
    
    /**
     * Creates a new AtomicInteger with the given initial value.
     *
     * @param initialValue the initial value
     */
    public AtomicInteger(int initialValue) {
        value = initialValue;
    }

    /**
     * Creates a new AtomicInteger with initial value {@code 0}.
     */
    public AtomicInteger() {
    }
    
    ...
            
    /**
     * Atomically increments by one the current value.
     *
     * @return the previous value
     */
    public final int getAndIncrement() {
        return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1);
    }
    
    ...
}

1. UnSafe是CAS的核心类，由于java方法无法直接访问底层系统，需要通过本地（native）方法来访问，而基于UnSafe类可以直接操作特定内存的数据，UnSafe类存在于sun.misc包中，其内部方法操作可以像c的指针一样直接操作内存，因为java中CAS操作的执行依赖于UnSafe类的方法。

2.变量valueOffset 表示该变量值在内存中的偏移地址，因为UnSafe就是根据内存偏移地址获取数据的。

3.变量value用volatile修饰，保证了多线程之间的内存可见性。

CAS是什么？

CAS的全称为Compare-And-Swap，比较并交换，是一条CPU并发原语。
他的功能是判断内存某个位置的值是否为预期值，如果是则更新为新的值，这个过程是原子的。

CAS并发原语体现在JAVA语言中就是sun.misc.Unsafe类中的各个方法。调用UnSafe类中的CAS方法，JVM会帮我们实现出CAS汇编指令。这是一种完全依赖于硬件的功能，通过它实现了原子操作。再次强调，由于CAS是一种系统原语，原语属于操作系统用语范畴，是由若干条指令组成的，用于完成某个功能的一个过程，并且原语的执行必须是连续的，在执行过程中不允许被中断，也就是说CAS是一条CPU的原子指令，不会造成所谓的数据不一致问题。（原子性）

上面类似自旋锁

UnSafe.getAndAddInt()源码解释：

var1 AtomicInteger对象本身。
var2 该对象值得引用地址。
var4 需要变动的数量。（步长）
var5是用过var1，var2找出的主内存中真实的值。
用该对象当前的值与var5比较：如果相同，更新var5+var4并且返回true, 如果不同，继续取值然后再比较，直到更新完成。

假设线程A和线程B两个线程同时执行getAndAddInt操作（分别跑在不同CPU上) ：

Atomiclnteger里面的value原始值为3，即主内存中Atomiclnteger的value为3，根据JMM模型，线程A和线程B各自持有一份值为3的value的副本分别到各自的工作内存。
线程A通过getIntVolatile(var1, var2)拿到value值3，这时线程A被挂起。
线程B也通过getintVolatile(var1, var2)方法获取到value值3，此时刚好线程B没有被挂起并执行compareAndSwapInt方法比较内存值也为3，成功修改内存值为4，线程B打完收工，一切OK。
这时线程A恢复，执行compareAndSwapInt方法比较，发现自己手里的值数字3和主内存的值数字4不一致，说明该值己经被其它线程抢先一步修改过了，那A线程本次修改失败，只能重新读取重新来一遍了。
线程A重新获取value值，因为变量value被volatile修饰，所以其它线程对它的修改，线程A总是能够看到，线程A继续执行compareAndSwaplnt进行比较替换，直到成功

CAS缺点：

1.循环时间长开销很大

// ursafe.getAndAddInt
public final int getAndAddInt(Object var1, long var2, int var4){
	int var5;
	do {
		var5 = this.getIntVolatile(var1, var2);
	}while(!this.compareAndSwapInt(varl, var2, var5，var5 + var4));
    return var5;
}

可以看到getAndAddInt方法执行时，有个do while，如果CAS失败，会一直进行尝试，如果CAS长时间一直不成功，可能会给CPU带来很大的开销。

2.只能保证一个共享变量的原子操作

当对一个共享变量执行操作是，我们可以使用循环CAS的方式来保证原子操作，但是对多个共享变量操作时，循环CAS就无法保证操作的原子性，这个时候就可以用锁来保证原子性。

3.CAS引来ABA问题

3.原子类AtomicInteger的ABA问题谈谈？原子类更新引用知道吗？

CAS会导致“ABA问题”（狸猫换太子）.

比如说一个线程one从内存位置V中取出A,这时候另一个线程two也从内存中取出A,并且线程two进行了一些操作变成了B，然后线程two又将V位置的数据变成了A,这时候线程one进行CAS操作的时候发现内存中仍然是A，然后线程one操作成功

尽管线程one的CAS操作成功，但不代表这个过程是没有问题的。

AtomicReference原子引用（自定义的类，原理和AtomicInteger差不多）

import java.util.concurrent.atomic.AtomicReference;

class User{
	
	String userName;
	
	int age;
	
    public User(String userName, int age) {
		this.userName = userName;
		this.age = age;
	}

	@Override
	public String toString() {
		return String.format("User [userName=%s, age=%s]", userName, age);
	}
    
}

public class AtomicReferenceDemo {
    public static void main(String[] args){
        User z3 = new User( "z3",22);
        User li4 = new User("li4" ,25);
		AtomicReference atomicReference = new AtomicReference<>();
        atomicReference.set(z3);
		System.out.println(atomicReference.compareAndSet(z3, li4)+"\t"+atomicReference.get().toString());
        System.out.println(atomicReference.compareAndSet(z3, li4)+"\t"+atomicReference.get().toString());
    }
}

输出结果

true	User [userName=li4, age=25]
false	User [userName=li4, age=25]

ABA的危害：

下面是一段伪代码，将就着看一下。场景是用链表来实现一个栈，初始化向栈中压入B、A两个元素，栈顶head指向A元素。

在某个时刻，线程1试图将栈顶换成B，但它获取栈顶的oldValue（为A）后，被线程2中断了。线程2依次将A、B弹出，然后压入C、D、A。然后换线程1继续运行，线程1执行compareAndSet发现head指向的元素确实与oldValue一致，都是A，所以就将head指向B了。但是，注意我标黄的那行代码，线程2在弹出B的时候，将B的next置为null了，因此在线程1将head指向B后，栈中只剩了一个孤零零的元素B。但按预期来说，栈中应该放的是B → A → D → C。

Node head;
head = B;
A.next = head;
head = A;


Thread thread1 = new Thread(
    ->{
          oldValue = head;
          sleep(3秒);
          compareAndSet(oldValue, B);

    }
);

Thread thread2 = new Thread(
    ->{
        // 弹出A
          newHead = head.next;
          head.next = null; //即A.next = null;
          head = newHead;
         // 弹出B
          newHead = head.next;
          head.next = null; // 即B.next = null; //标黄的那行
          head = newHead; // 此时head为null
          
          // 压入C
          head = C;
          // 压入D
          D.next = head;
          head = D;
          // 压入A
          A.next = D;
          head = A;
          

    }
);

thread1.start();
thread2.start();

AtomicStampedReference版本号原子引用：

原子引用 + 新增一种机制，那就是修改版本号（类似时间戳），它用来解决ABA问题。

import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicReference;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicStampedReference;

public class ABADemo {
	/**
	 * 普通的原子引用包装类
	 */
	static AtomicReference atomicReference = new AtomicReference<>(100);

	// 传递两个值，一个是初始值，一个是初始版本号
	static AtomicStampedReference atomicStampedReference = new AtomicStampedReference<>(100, 1);

	public static void main(String[] args) {

		System.out.println("============以下是ABA问题的产生==========");

		new Thread(() -> {
			// 把100 改成 101 然后在改成100，也就是ABA
			atomicReference.compareAndSet(100, 101);
			atomicReference.compareAndSet(101, 100);
		}, "t1").start();

		new Thread(() -> {
			try {
				// 睡眠一秒，保证t1线程，完成了ABA操作
				TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
			} catch (InterruptedException e) {
				e.printStackTrace();
			}
			// 把100 改成 101 然后在改成100，也就是ABA
			System.out.println(atomicReference.compareAndSet(100, 2019) + "\t" + atomicReference.get());

		}, "t2").start();

		/
		try {
			TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
		} catch (Exception e) {
			e.printStackTrace();
		}
		/

		
		System.out.println("============以下是ABA问题的解决==========");

		new Thread(() -> {

			// 获取版本号
			int stamp = atomicStampedReference.getStamp();
			System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 第一次版本号" + stamp);

			// 暂停t3一秒钟
			try {
				TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
			} catch (InterruptedException e) {
				e.printStackTrace();
			}

			// 传入4个值，期望值，更新值，期望版本号，更新版本号
			atomicStampedReference.compareAndSet(100, 101, atomicStampedReference.getStamp(),
					atomicStampedReference.getStamp() + 1);

			System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 第二次版本号" + atomicStampedReference.getStamp());

			atomicStampedReference.compareAndSet(101, 100, atomicStampedReference.getStamp(),
					atomicStampedReference.getStamp() + 1);

			System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 第三次版本号" + atomicStampedReference.getStamp());

		}, "t3").start();

		new Thread(() -> {

			// 获取版本号
			int stamp = atomicStampedReference.getStamp();
			System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 第一次版本号" + stamp);

			// 暂停t4 3秒钟，保证t3线程也进行一次ABA问题
			try {
				TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
			} catch (InterruptedException e) {
				e.printStackTrace();
			}

			boolean result = atomicStampedReference.compareAndSet(100, 2019, stamp, stamp + 1);

			System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 修改成功否：" + result + "\t 当前最新实际版本号："
					+ atomicStampedReference.getStamp());

			System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 当前实际最新值" + atomicStampedReference.getReference());

		}, "t4").start();

	}
}

输出结果

============以下是ABA问题的产生==========
true    2019
============以下是ABA问题的解决==========
t3     第一次版本号1
t4     第一次版本号1
t3     第二次版本号2
t3     第三次版本号3
t4     修改成功否：false     当前最新实际版本号：3
t4     当前实际最新值100

什么是happen-before？

happen-before出现的原因：

为了明确定义多线程场景下重排序的问题，Java引入了JMM(Java Memory Model)，也就是Java内存模型。如果有了重排序就会出现原子性，可见性，有序性的问题，但是性能会提升。所以Java内存模型不是真实存在的，而是一套规范，可以方便的使开发者在运行效率和程序开发的方便性之间找到一个平衡点。

一方面要让CPU和编译器可以灵活的进行重排序，另一方面也要告诉开发者，在什么情况下什么样的重排序不需要感知，需要感知什么样的重排序并作出处理。

为了描述这个规范，JMM引入了happen-before，使用happen-before描述两个操作之间的内存可见性。

简单来说，happen-before的意思就是，如果操作A happen-before 操作B，那么操作A的执行结果必须对操作B可见。

happen-before的七条原则：

单线程规则：同一个线程中的每个操作都happens-before于出现在其后的任何一个操作。
对一个监视器的解锁操作happens-before于每一个后续对同一个监视器的加锁操作。
对volatile字段的写入操作happens-before于每一个后续的对同一个volatile字段的读操作。
Thread.start()的调用操作会happens-before于启动线程里面的操作。
一个线程中的所有操作都happens-before于其他线程成功返回在该线程上的join()调用后的所有操作。
一个对象构造函数的结束操作happens-before与该对象的finalizer的开始操作。
传递性规则：如果A操作happens-before于B操作，而B操作happens-before与C操作，那么A动作happens-before于C操作。

4.我们知道ArrayList是线程不安全的，请编码给出一个不安全的案例并给出解决方案。

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.UUID;
import java.util.Vector;

public class ArrayListNotSafeDemo {
	public static void main(String[] args) {
        List list = new ArrayList<>();
        //List list = new Vector<>();
        //List list = Collections.synchronizedList(new ArrayList<>());

        for (int i = 0; i < 30; i++) {
            new Thread(() -> {
                list.add(UUID.randomUUID().toString().substring(0, 8));
                System.out.println(list);
            }, String.valueOf(i)).start();
        }
	}
}

上述程序会抛出java.util.ConcurrentModificationException 异常（并发修改异常）

解决方法：

（1）Vector

(2) Collections.synchronizedList(new ArrayList<>()); (包书皮)

（3）JUC下有一个类 CopyOnWriteArrayList 写时复制

CopyOnWriteArrayList 源码：

public class CopyOnWriteArrayList
    implements List, RandomAccess, Cloneable, java.io.Serializable {

    /** The array, accessed only via getArray/setArray. */
    private transient volatile Object[] array;
    
    final Object[] getArray() {
        return array;
    }

    final void setArray(Object[] a) {
        array = a;
    }
    
    ...
    
	public boolean add(E e) {
        final ReentrantLock lock = this.lock;
        lock.lock();
        try {
            Object[] elements = getArray();
            int len = elements.length;
            Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1);
            newElements[len] = e;
            setArray(newElements);
            return true;
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }
    
    ...
    
    public String toString() {
        return Arrays.toString(getArray());
    }
    
    ...
}

CopyOnWrite容器即写时复制的容器。往一个容器添加元素的时候，不直接往当前容器Object[]添加，而是先将当前容器Object[]进行copy，复制出一个新的容器Object[] newELements，然后新的容器Object[ ] newELements里添加元素，添加完元素之后，再将原容器的引用指向新的容器setArray (newELements)。

这样做的好处是可以对CopyOnWrite容器进行并发的读，而不需要加锁（区别于Vector和Collections.synchronizedList()），因为当前容器不会添加任何元素。所以CopyOnWrite容器也是一种读写分离的思想，读和写不同的容器。

5.集合类不安全之Set

hashset 是非线程安全的，hashset内部是包装了一个hashmap的。

解决方法：

Collections.synchronizedSet(new HashSet<>())(类似于包书皮)
CopyOnWriteArraySet<>()（推荐）

6.HashSet的底层是HashMap,但map需要key,value两个值，为什么set只需放一个值？面试官的套路，你确定是hashmap吗？hashSet为什么能去重？

分析源码：这是set的add方法，这里把值放到了map的key上面，而value是一个常量值PRESENT

hashset之所以可以去重就是因为利用了hsahMap的key不能重复的原理

public HashSet() {
        map = new HashMap<>();
}
 
//add 本质其实就是一个map的key，map的key是无法重复的，所以使用的就是map存储
//hashSet就是使用了hashmap key不能重复的原理
public boolean add(E e) {
        return map.put(e, PRESENT)==null;
}
//PRESENT是什么？ 是一个常量  不会改变的常量  无用的占位
private static final Object PRESENT = new Object();

7.集合类不安全之Map

解决方法：

HashTable
Collections.synchronizedMap(new HashMap<>()) （类似包书皮）
ConcurrentHashMap<>()（推荐）

8.ConcurrentHashMap<>()

HashMap: https://blog.csdn.net/Mcdull__/article/details/118493781

TreeMap:https://blog.csdn.net/Mcdull__/article/details/118915576

ConcurrentHashMap:https://blog.csdn.net/Mcdull__/article/details/118550908

9.作用域，值传递和引用传递

值传递：指的是在方法调用时，传递的参数是按值的拷贝传递，传递的是值的拷贝，也就是说传递后就互不相关了。

引用传递：指的是在方法调用时，传递的参数是按引用进行传递，其实传递的引用的地址，也就是变量所对应的内存空间的地址。传递的是值的引用，也就是说传递前和传递后都指向同一个引用（也就是同一个内存空间）。

下面代码输出的结果是：？

class Person {
    private Integer id;
    private String personName;

    public Person(String personName) {
        this.personName = personName;
    }

	public Integer getId() {
		return id;
	}

	public void setId(Integer id) {
		this.id = id;
	}

	public String getPersonName() {
		return personName;
	}

	public void setPersonName(String personName) {
		this.personName = personName;
	}
}

public class TransferValueDemo {
    public void changeValue1(int age) {
        age = 30;
    }

    public void changeValue2(Person person) {
        person.setPersonName("XXXX");
    }
    public void changeValue3(String str) {
        str = "XXX";
    }

    public static void main(String[] args) {
        TransferValueDemo test = new TransferValueDemo();

        // 定义基本数据类型
        int age = 20;
        test.changeValue1(age);
        System.out.println("age ----" + age);

        // 实例化person类
        Person person = new Person("abc");
        test.changeValue2(person);
        System.out.println("personName-----" + person.getPersonName());

        // String
        String str = "abc";
        test.changeValue3(str);
        System.out.println("string-----" + str);

    }
}

age ----20
personName-----XXXX
string-----abc

解析：

（1）age = 20是main方法里的，要打印的是main方法中的age ，changeValue1改变的是main的复印件，而main里面的原件没有改变，故输出的是20. 值传递

（2）要打印的是main方法中的person，引用传递，传递内存地址，changeValue2和main两个引用指向同一个内存地址abc，修改之后，变成xxx，故输出的是xxx

（3）这是面试官故意挖的坑，要打印的是main方法的str,由于String方法的特殊性，String str = "abc";会在字符串常量池中先找，没有就新建.changeValue3方法开始会和main方法指向同一个地abc，当执行 changeValue3 中的 str = "xxx"时，由于string的特殊性，会先在常量池中找有没有xxx,没有就新建，随后changeValue3方法就指向xxx了，而main依然指向abc。

10.java的锁

公平锁、非公平锁、可重入锁（递归锁）、自旋锁（要会手写自旋锁），独占锁（写锁，互斥锁、排他锁、X锁）、共享锁（读锁、S锁），乐观锁、悲观锁。

（1）公平和非公平锁

公平锁是指多个线程按照申请锁的顺序来获取锁，类似排队打饭，先来后到。

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（类似加塞）。在高并发情况下，有可能造成优先级反转或者饥饿现象。

区别：

公平锁很公平，按照FIFO的规则从队列中取到自己，非公平锁比较粗鲁，上来就尝试直接占有锁，如果尝试失败，就再采用类似公平锁那种方式。非公平锁的优点在于吞吐量比公平锁大。

题外话：

ReentrantLock 通过传递true/false来指定该锁是否是公平锁，默认是非公平锁。

Synchronized 是一种非公平锁。

这也是lock和synchronized之间的一点区别

（2）可重入锁（递归锁）：

Synchronized和ReentrantLock是典型的可重入锁。

作用： 最大的作用是避免死锁

意思就是家里的防盗门是一把锁，家里的厕所是另一把锁，只要能进家门（拿到防盗门这一把锁），就能进厕所了（不需要厕所的锁了）。自己可以获取自己的内部锁。

官方定义：

是指在同一个线程在外层方法获取锁的时候，再进入该线程的内层方法会自动获取锁（前提，锁对象得是同一个对象），不会因为之前已经获取过还没释放而阻塞。

Synchronized可入锁演示程序

class Phone {

    public synchronized void sendSMS() throws Exception{
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t invoked sendSMS()");

        // 在同步方法中，调用另外一个同步方法
        sendEmail();
    }


    public synchronized void sendEmail() throws Exception{
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t invoked sendEmail()");
    }
}

public class SynchronizedReentrantLockDemo {

	public static void main(String[] args) {
        Phone phone = new Phone();

        // 两个线程操作资源类
        new Thread(() -> {
            try {
                phone.sendSMS();
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }, "t1").start();

        new Thread(() -> {
            try {
                phone.sendSMS();
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }, "t2").start();
	}

}

输出结果：

t1	 invoked sendSMS()
t1	 invoked sendEmail()
t2	 invoked sendSMS()
t2	 invoked sendEmail()

ReentrantLock可重入锁演示程序

import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

class Phone2 implements Runnable{

    Lock lock = new ReentrantLock();

    /**
     * set进去的时候，就加锁，调用set方法的时候，能否访问另外一个加锁的set方法
     */
    public void getLock() {
        lock.lock();
        try {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t get Lock");
            setLock();
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    public void setLock() {
        lock.lock();
        try {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t set Lock");
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    @Override
    public void run() {
        getLock();
    }
}

public class ReentrantLockDemo {


    public static void main(String[] args) {
        Phone2 phone = new Phone2();

        /**
         * 因为Phone实现了Runnable接口
         */
        Thread t3 = new Thread(phone, "t3");
        Thread t4 = new Thread(phone, "t4");
        t3.start();
        t4.start();
    }
}

输出结果

t3	 get Lock
t3	 set Lock
t4	 get Lock	
t4	 set Lock

注意，上面可以同时加多把锁 ,但是一定要和unlock()匹配，有几个lock就得有几个unlock，否则会卡死。

lock.lock();

lock.lock();

lock.unlock();

lock.unlock();

（3）自旋锁（spinlock）

自旋的反义词叫做阻塞

定义：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

优点：减少线程上下文切换的消耗

缺点：循环会消耗CPU

提到了互斥同步对性能最大的影响阻塞的实现，挂起线程和恢复线程的操作都需要转入内核态完成，这些操作给系统的并发性能带来了很大的压力。同时，虚拟机的开发团队也注意到在许多应用上，共享数据的锁定状态只会持续很短的一段时间，为了这段时间去挂起和恢复线程并不值得。如果物理机器有一个以上的处理器，能让两个或以上的线程同时并行执行，我们就可以让后面请求锁的那个线程 “稍等一下”，但不放弃处理器的执行时间，看看持有锁的线程是否很快就会释放锁。为了让线程等待，我们只需让线程执行一个忙循环（自旋），这项技术就是所谓的自旋锁。

《深入理解JVM.2nd》Page 398

代码验证：

import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicReference;

public class SpinLockDemo {
    // 现在的泛型装的是Thread，原子引用线程
    AtomicReference  atomicReference = new AtomicReference<>();

    public void myLock() {
        // 获取当前进来的线程
        Thread thread = Thread.currentThread();
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t come in ");

        // 开始自旋，期望值是null，更新值是当前线程，如果是null，则更新为当前线程，否者自旋
        while(!atomicReference.compareAndSet(null, thread)) {
			//摸鱼
        }
    }

    public void myUnLock() {
        // 获取当前进来的线程
        Thread thread = Thread.currentThread();

        // 自己用完了后，把atomicReference变成null
        atomicReference.compareAndSet(thread, null);

        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t invoked myUnlock()");
    }
    
	public static void main(String[] args) {
        SpinLockDemo spinLockDemo = new SpinLockDemo();

        // 启动t1线程，开始操作
        new Thread(() -> {

            // 开始占有锁
            spinLockDemo.myLock();

            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }

            // 开始释放锁
            spinLockDemo.myUnLock();

        }, "t1").start();


        // 让main线程暂停1秒，使得t1线程，先执行
        try {
            TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }

        // 1秒后，启动t2线程，开始占用这个锁
        new Thread(() -> {

            // 开始占有锁
            spinLockDemo.myLock();
            // 开始释放锁
            spinLockDemo.myUnLock();

        }, "t2").start();
	}
}

输出结果：

t1	 come in 
t2	 come in 
t1	 invoked myUnlock()
t2	 invoked myUnlock()

（4）读写锁（ReadWriteLock）

独占锁（写锁）

指该锁一次只能被一个线程锁持有。ReentrantLock Synchronized

共享锁（读锁）

指该锁可以被多个线程锁持有。ReentrantReadWriteLock的读锁是共享锁，其写锁是独占锁。

读可以多个人来读，写只能一个人来写，即读写，写读，写写的过程是互斥的，读读是可以共存的。

读写锁的场景：签名时，有人看的同时有人可以写

代码验证：

实现一个读写缓存的操作，假设开始没有加锁的时候，会出现什么情况

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

class MyCache {

    private volatile Map map = new HashMap<>();

    public void put(String key, Object value) {
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 正在写入：" + key);
        try {
            // 模拟网络拥堵，延迟0.3秒
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(300);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        map.put(key, value);
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 写入完成");
    }

    public void get(String key) {
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 正在读取:");
        try {
            // 模拟网络拥堵，延迟0.3秒
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(300);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        Object value = map.get(key);
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 读取完成：" + value);
    }
}

public class ReadWriteWithoutLockDemo {

	public static void main(String[] args) {
        MyCache myCache = new MyCache();
        // 线程操作资源类，5个线程写
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            final int tempInt = i;
            new Thread(() -> {
                myCache.put(tempInt + "", tempInt +  "");
            }, String.valueOf(i)).start();
        }
        
        // 线程操作资源类， 5个线程读
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            final int tempInt = i;
            new Thread(() -> {
                myCache.get(tempInt + "");
            }, String.valueOf(i)).start();
        }

	}

}

输出结果：

0	 正在写入：0
1	 正在写入：1
3	 正在写入：3
2	 正在写入：2
4	 正在写入：4
0	 正在读取:
1	 正在读取:
2	 正在读取:
4	 正在读取:
3	 正在读取:
1	 写入完成
4	 写入完成
0	 写入完成
2	 写入完成
3	 写入完成
3	 读取完成：3
0	 读取完成：0
2	 读取完成：2
1	 读取完成：null
4	 读取完成：null

写操作原则：原子+独占，整个过程必须是一个完整的统一体，中间不许被分割，被打断

看到有些线程读取到null，而且写操作不满足原子+独占原则，可用ReentrantReadWriteLock解决

package com.lun.concurrency;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;

class MyCache2 {

    private volatile Map map = new HashMap<>();

    private ReentrantReadWriteLock rwLock = new ReentrantReadWriteLock();

    public void put(String key, Object value) {

        // 创建一个写锁
        rwLock.writeLock().lock();

        try {

            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 正在写入：" + key);

            try {
                // 模拟网络拥堵，延迟0.3秒
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(300);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }

            map.put(key, value);

            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 写入完成");

        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 写锁 释放
            rwLock.writeLock().unlock();
        }
    }

    public void get(String key) {

        // 读锁
        rwLock.readLock().lock();
        try {

            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 正在读取:");

            try {
                // 模拟网络拥堵，延迟0.3秒
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(300);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }

            Object value = map.get(key);

            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 读取完成：" + value);

        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 读锁释放
            rwLock.readLock().unlock();
        }
    }

    public void clean() {
        map.clear();
    }


}

public class ReadWriteWithLockDemo {
    public static void main(String[] args) {

        MyCache2 myCache = new MyCache2();

        // 线程操作资源类，5个线程写
        for (int i = 1; i <= 5; i++) {
            // lambda表达式内部必须是final
            final int tempInt = i;
            new Thread(() -> {
                myCache.put(tempInt + "", tempInt +  "");
            }, String.valueOf(i)).start();
        }

        // 线程操作资源类， 5个线程读
        for (int i = 1; i <= 5; i++) {
            // lambda表达式内部必须是final
            final int tempInt = i;
            new Thread(() -> {
                myCache.get(tempInt + "");
            }, String.valueOf(i)).start();
        }
    }
}

输出结果：

1	 正在写入：1
1	 写入完成
2	 正在写入：2
2	 写入完成
3	 正在写入：3
3	 写入完成
5	 正在写入：5
5	 写入完成
4	 正在写入：4
4	 写入完成
2	 正在读取:
3	 正在读取:
1	 正在读取:
5	 正在读取:
4	 正在读取:
3	 读取完成：3
2	 读取完成：2
1	 读取完成：1
5	 读取完成：5
4	 读取完成：4

（5）乐观锁、悲观锁

java的乐观锁机制：

乐观锁体现的是悲观锁的反面，他是一种积极的思想，总是认为数据时不会被修改的，所以是不会对数据上锁的。但是乐观锁在更新的时候会去判断数据是否被修改过。乐观锁的实现方案一般有两种（版本号机制和CAS）。乐观锁适用于读多写少的场景，这样可以提高系统的并发量。

乐观锁大多是基于数据版本记录机制实现。即为数据增加一个版本标识，在基于数据库表的版本解决方案中，一般是通过为数据库表增加一个version字段来实现。读取出数据时，将此版本号一同读出，之后更新时，对此版本号加一。此时，将提交数据的版本和数据库表对应记录的当前版本信息进行比对，如果提交的数据版本号大于数据库表当前版本号，则予以更新，否则认为是过期数据。

java的悲观锁机制：

假定会发生并发冲突，屏蔽一切可能违反数据完整性的操作，在查询完数据的时候就把事务锁起来，直到提交事务，实现方式：使用数据库中的锁机制。一般多写的场景下用悲观锁就比较合适。

锁优化？自适应自旋锁？锁消除？偏向锁？轻量级锁？重量级锁？

1.什么是锁优化？

减少锁的时间：不需要同步执行的代码，能不放在同步块里面执行就不要放在同步块内，可以让锁尽快释放。
减少锁的粒度：他的思想是将物理上的一个锁，拆成逻辑上的多个锁，提高并行度，从而降低锁竞争。它的思想也是用空间来换时间。
锁粗化：大部分情况下我们是要让锁的粒度最小化，锁粗化则是要增大锁的粒度。假设有一个循环，循环内的操作需要加锁，我们应该把锁放到循环外面，否则每次进出循环都进出一次临界区，效率是非常差的。
使用读写锁：ReentrantReadWriteLock是一个读写锁，读操作加读锁，可并发读，写操作加写锁，只能单线程写。
使用CAS:如果需要同步的操作执行非常快，并且线程竞争并不激烈，这时候使用volatiled+cas效率会更高，因为加锁会导致线程的上下文切换。

2.自适应自旋锁：

我们都知道如果锁被其他线程长时间占用，一直不释放CPU，会带来许多的性能开销；自旋锁默认的自旋次数是10

对自旋锁方式进行优化，使它的自旋次数不再固定，自旋的次数由前一次在同一个锁上的自旋时间及锁的拥有者的状态来决定，这就解决了自旋锁带来的缺点。

3.锁消除：锁消除是Java虚拟机在JIT（即时）编译期间，通过对运行上下文的扫描，去除不可能存在共享资源竞争的锁，通过锁消除，可以节省毫无意义的请求锁时间。

4.偏向锁：

所谓的偏向，就是偏心，锁会偏向于当前已经占有锁的线程；也就是说，这个线程已经占有这个锁，当他再次试图去获取这个锁的时候，他会以最快的方式去拿到这个锁，而不需要再进行一些monitor操作，因此在这方面是会对性能有所提升的，因为在大部分情况下是没有竞争的，所以锁此时是没用的，所以使用偏向锁是可以提高性能的。

5.重量级锁：

重量级锁的加锁，解锁过程和轻量级锁差不多，区别是：竞争失败后，线程阻塞，释放锁后，唤醒阻塞的线程，不使用自旋锁，不会那么消耗CPU，所以重量级锁适合用在同步块执行时间长的情况下。

说说锁升级？

一开始是无锁的状态，一上来会先去判断一下有没有锁，有锁的话最开始的时候锁是支持偏向锁的。偏向锁当前获取到锁资源的这个线程，我会优先让他再去获取这个锁，如果它没获取到这个锁，就升级为一个轻量级的，一个cas锁，即乐观锁，乐观锁的时候它是一个比较和交换的过程，如果没有设置成功的话，它会进行一个自旋，然后自旋到一定次数之后才会升级成一个synchronized的这样一个重量级的锁，这样的话他就保证了性能的问题。你想想如果一开始就是synchronized这样一个重量级的锁，那性能就比较差了。

锁状态一共有四种：无锁，偏向锁，轻量级锁，重量级锁。锁升级的过程是单向的，不能退化，只能是从偏向锁到轻量级锁再到重量级锁的过程，记录这几种锁状态的标记是在对象头的Mark Word中。

偏向锁

一开始的时候是无锁状态。然后此时第一个线程进来了，在对象头的Mark Word中看到此时是无锁状态，就把此时的锁升级为偏向锁，并将自己的线程id用CAS的方式赋值到Mark Word中。然后就进入到了该线程的同步块中。

轻量级锁

如果此时有第二个线程进来，它会去查看当前偏向锁指向的线程id是否是自己，结果发现不是，但是此时还是会CAS去尝试修改线程id指向自己，去赌一下第一个线程此时已经用完了释放了。如果释放了，它会将锁改为无锁状态，将线程id置空。然后第二个线程拿到这个资源，将线程id赋值给自己，锁升级为偏向锁。如果第一个线程此时没释放，则JVM会在第一个线程到达安全点的时候撤销当前的偏向锁。下一步当前线程栈中会分配锁记录，并拷贝Mark Word到锁记录中。然后两个线程用CAS的方式去修改Mark Word中的指针指向自己，假如说第一个线程修改成功了，然后将锁升级为轻量级锁，去执行同步语句块中的内容。

重量级锁

修改失败的第二个线程会进入自旋状态，自旋结束后会继续去尝试CAS修改指针指向自己。如果自旋失败超过一定次数的时候（这个次数会动态进行调整），会请求JVM将此时的锁状态升级为重量级锁，这是依赖于底层操作系统的调度库来实现的。接着将Mark Word指向重量级锁Monitor的指针，然后挂起当前第二个线程（被放在Monitor的_EntryList中）。等一个线程执行完毕后，会查看当前Mark Word中的指针是否仍然指向自己，如果是自己的话就释放锁，否则不是自己的话，说明此时已经升级成了重量级锁，除了释放锁之后，还会唤醒阻塞的线程，进行新一轮的锁竞争。在此之后，该锁就一直会是重量级锁存在了

为什么要引入偏向锁？

因为经过HotSpot的作者大量的研究发现，大多数时候是不存在锁竞争的，常常是一个线程多次获得同一个锁，因此如果每次都要竞争锁会增大很多没有必要付出的代价，为了降低获取锁的代价，才引入的偏向锁。

为什么要引入轻量级锁？

轻量级锁考虑的是竞争锁对象的线程不多，而且线程持有锁的时间也不长的情景。因为阻塞线程需要CPU从用户态转到内核态，代价较大，如果刚刚阻塞不久这个锁就被释放了，那这个代价就有点得不偿失了，因此这个时候就干脆不阻塞这个线程，让它自旋着等待锁释放。

轻量级锁什么时候升级为重量级锁？

自旋的时间太长也不行，因为自旋是要消耗CPU的，因此自旋的次数是有限制的，比如10次或者100次，如果自旋次数到了线程1还没有释放锁，或者线程1还在执行，线程2还在自旋等待，这时又有一个线程3过来竞争这个锁对象，那么这个时候轻量级锁就会膨胀为重量级锁。重量级锁把除了拥有锁的线程都阻塞，防止CPU空转。

11、CountDownLatch/CycliBarrier/Semaphore（信号量）使用过吗？

CountDownLatch：

JUC下面的包,功能类似于火箭发射倒计时。

主要有两个方法：await()，countDown()

当一个或多个线程调用await()时，调用线程会被阻塞。其他线程调用countDown()会将计数器减一，直到计数器的值变为0时，因调用await()方法被阻塞的线程会被唤醒，执行

eg:

假设一个自习室里有7个人，其中有一个是班长，班长的主要职责就是在其它6个同学走了后，关灯，锁教室门，然后走人，因此班长是需要最后一个走的，那么有什么方法能够控制班长这个线程是最后一个执行，而其它线程是随机执行的

import java.util.concurrent.CountDownLatch;

public class CountDownLatchDemo {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

        // 计数器
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(6);

        for (int i = 0; i <= 6; i++) {
            new Thread(() -> {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 上完自习，离开教室");
                countDownLatch.countDown();
            }, String.valueOf(i)).start();
        }

        countDownLatch.await();

        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 班长最后关门");
    }
}

输出结果：

0	 上完自习，离开教室
6	 上完自习，离开教室
4	 上完自习，离开教室
5	 上完自习，离开教室
3	 上完自习，离开教室
1	 上完自习，离开教室
2	 上完自习，离开教室
main	 班长最后关门

枚举 + CountDownLatch

枚举相当于数据库中的表

例2：程序演示秦国统一六国

import java.util.Objects;

public enum CountryEnum {
	ONE(1, "齐"), TWO(2, "楚"), THREE(3, "燕"), FOUR(4, "赵"), FIVE(5, "魏"), SIX(6, "韩");

	private Integer retcode;
	private String retMessage;

	CountryEnum(Integer retcode, String retMessage) {
		this.retcode = retcode;
		this.retMessage = retMessage;
	}

	public static CountryEnum forEach_countryEnum(int index) {
		
		CountryEnum[] myArray = CountryEnum.values();
		
		for(CountryEnum ce : myArray) {
			if(Objects.equals(index, ce.getRetcode())) {
				return ce;
			}
		}
		
		return null;
	}

	public Integer getRetcode() {
		return retcode;
	}

	public void setRetcode(Integer retcode) {
		this.retcode = retcode;
	}

	public String getRetMessage() {
		return retMessage;
	}

	public void setRetMessage(String retMessage) {
		this.retMessage = retMessage;
	}

}

import java.util.concurrent.CountDownLatch;

public class UnifySixCountriesDemo {

	public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 计数器
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(6);

        for (int i = 1; i <= 6; i++) {
            new Thread(() -> {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "国被灭了！");
                countDownLatch.countDown();
            }, CountryEnum.forEach_countryEnum(i).getRetMessage()).start();
        }

        countDownLatch.await();

        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 秦国统一中原。");
	}
}

输出结果：

齐国被灭了！
燕国被灭了！
楚国被灭了！
魏国被灭了！
韩国被灭了！
赵国被灭了！
main 秦国统一中原。

CycliBarrier：与CountDownLatch相反

JUC下面的包,功能类似于召集七颗龙珠才能召唤神龙！

让一组线程到达一个屏障（也叫做同步点）时被阻塞，直到最后一个线程到达屏障时，屏障才会开门，所有被屏障拦截的线程才会继续干活，线程进入屏障通过await()方法。

程序演示集齐7个龙珠，召唤神龙：

import java.util.concurrent.BrokenBarrierException;
import java.util.concurrent.CyclicBarrier;

public class SummonTheDragonDemo {
    public static void main(String[] args) {
        /**
         * 定义一个循环屏障，参数1：需要累加的值，参数2 需要执行的方法
         */
        CyclicBarrier cyclicBarrier = new CyclicBarrier(7, () -> {
            System.out.println("召唤神龙");
        });

        for (int i = 1; i <= 7; i++) {
            final Integer tempInt = i;
            new Thread(() -> {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 收集到 第" + tempInt + "颗龙珠");

                try {
                    // 先到的被阻塞，等全部线程完成后，才能执行方法
                    cyclicBarrier.await();
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                } catch (BrokenBarrierException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }, String.valueOf(i)).start();
        }
    }
}

输出结果：

2	 收集到 第2颗龙珠
6	 收集到 第6颗龙珠
1	 收集到 第1颗龙珠
7	 收集到 第7颗龙珠
5	 收集到 第5颗龙珠
4	 收集到 第4颗龙珠
3	 收集到 第3颗龙珠
召唤神龙

Semaphore：信号量

多个线程枪多份资源 JUC下面的包,功能类似于争车位：20个车抢30个车位

正常的锁（lock或synchronized）在任何时刻都只允许一个任务访问一个资源，而Semaphore允许n个任务同时访问n个资源

信号量主要用于两个目的：

用于多个共享资源的互斥使用
并发线程数的控制

主要有两个方法：acquire()和release()

模拟一个抢车位的场景，假设一共有6个车，3个停车位

import java.util.concurrent.Semaphore;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class SemaphoreDemo {
    public static void main(String[] args) {

        /**
         * 初始化一个信号量为3，默认是false 非公平锁， 模拟3个停车位
         */
        Semaphore semaphore = new Semaphore(3, false);

        // 模拟6部车
        for (int i = 0; i < 6; i++) {
            new Thread(() -> {
                try {
                    // 代表一辆车，已经占用了该车位
                    semaphore.acquire(); // 抢占

                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 抢到车位");

                    // 每个车停3秒
                    try {
                        TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }

                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 离开车位");

                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                } finally {
                    // 释放停车位
                    semaphore.release();
                }
            }, String.valueOf(i)).start();
        }
    }
}

输出结果：

1	 抢到车位
2	 抢到车位
0	 抢到车位
0	 离开车位
2	 离开车位
1	 离开车位
5	 抢到车位
4	 抢到车位
3	 抢到车位
5	 离开车位
4	 离开车位
3	 离开车位

12、阻塞队列知道吗？

定义：

为什么用BlockingQueue？有什么好处？

好处是我们不需要关心什么时候需要阻塞线程，什么时候需要唤醒线程，因为这些BlockingQueue都一手包办了。

在cuncurrent包发布以前，在多线程环境下，程序员必须自己控制这些细节，尤其还要兼顾效率和线程安全，而这会带给我们的程序不小的复杂度。

架构介绍：

种类分析：

BlockingQueue的核心方法

竖着看（一组一组的）

方法类型	抛出异常	特殊值	阻塞	超时
插入	add(e)	offer(e)	put(e)	offer(e,time,unit)
移除	remove()	poll()	take()	poll(time,unit)
检查	element()	peek()	不可用	不可用

面试题：在Queue中poll()和remove()有什么区别？

poll()和remove()都将移除并且返回队头，但是在poll()在队列为空时返回null，而remove()会抛出NoSuchElementException异常。

SynchronousQueue：

SynchronousQueue没有容量。

与其他BlockingQueue不同，SynchronousQueue是一个不存储元素的BlockingQueue。

每一个put操作必须要等待一个take操作，否则不能继续添加元素，反之亦然。

import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.SynchronousQueue;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class SynchronousQueueDemo {
	public static void main(String[] args) {
		BlockingQueue blockingQueue = new SynchronousQueue<>();

		new Thread(() -> {
		    try {       
		        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t put A ");
		        blockingQueue.put("A");
		       
		        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t put B ");
		        blockingQueue.put("B");        
		        
		        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t put C ");
		        blockingQueue.put("C");        
		        
		    } catch (InterruptedException e) {
		        e.printStackTrace();
		    }
		}, "t1").start();
		
		new Thread(() -> {
			try {
				
				try {
					TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
				} catch (InterruptedException e) {
					e.printStackTrace();
				}
				blockingQueue.take();
				System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t take A ");
				
				try {
					TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
				} catch (InterruptedException e) {
					e.printStackTrace();
				}
				blockingQueue.take();
				System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t take B ");
				
				try {
					TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
				} catch (InterruptedException e) {
					e.printStackTrace();
				}
				blockingQueue.take();
				System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t take C ");
				
			} catch (InterruptedException e) {
				e.printStackTrace();
			}
		}, "t2").start();
	}
	
}

阻塞队列的应用：

1.生产者消费者（传统版，阻塞队列版）
2.线程池
3.消息中间件

实现一个简单的生产者消费者模式（传统版）

import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

class ShareData {

    private int number = 0;

    private Lock lock = new ReentrantLock();

    private Condition condition = lock.newCondition();

    public void increment() throws Exception{
        // 同步代码块，加锁
        lock.lock();
        try {
            // 判断
            while(number != 0) {
                // 等待不能生产
                condition.await();
            }

            // 干活
            number++;

            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t " + number);

            // 通知 唤醒
            condition.signalAll();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    public void decrement() throws Exception{
        // 同步代码块，加锁
        lock.lock();
        try {
            // 判断
            while(number == 0) {
                // 等待不能消费
                condition.await();
            }

            // 干活
            number--;

            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t " + number);

            // 通知 唤醒
            condition.signalAll();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }
}

public class TraditionalProducerConsumerDemo {
    
	public static void main(String[] args) {

        ShareData shareData = new ShareData();

        // t1线程，生产
        new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < 5; i++) {
                try {
                    shareData.increment();
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }, "t1").start();

        // t2线程，消费
        new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < 5; i++) {
                try {
                    shareData.decrement();
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }, "t2").start();
        
    }
}

输出结果：

注意，increment()和decrement()内的

// 判断
while(number != 0) {
    // 等待不能生产
    condition.await();
}

不能用

// 判断
if(number != 0) {
    // 等待不能生产
    condition.await();
}

否则会出现虚假唤醒，出现异常状况。（出现加到2或者减到-1的情况，需要用while进行再一次判断。）

实现生产者消费者阻塞队列版

import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

class MyResource {
    // 默认开启，进行生产消费
    // 这里用到了volatile是为了保持数据的可见性，也就是当TLAG修改时，要马上通知其它线程进行修改
    private volatile boolean FLAG = true;

    // 使用原子包装类，而不用number++ 保证原子性
    private AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger();

    // 这里不能为了满足条件，而实例化一个具体的SynchronousBlockingQueue
    BlockingQueue blockingQueue = null;

    // 而应该采用依赖注入里面的，构造注入方法传入
    public MyResource(BlockingQueue blockingQueue) {
        this.blockingQueue = blockingQueue;
        // 查询出传入的class是什么
        System.out.println(blockingQueue.getClass().getName());
    }


    public void myProducer() throws Exception{
        String data = null;
        boolean retValue;
        // 多线程环境的判断，一定要使用while进行，防止出现虚假唤醒
        // 当FLAG为true的时候，开始生产
        while(FLAG) {
            data = atomicInteger.incrementAndGet() + "";

            // 2秒存入1个data
            retValue = blockingQueue.offer(data, 2L, TimeUnit.SECONDS);
            if(retValue) {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 插入队列:" + data  + "成功" );
            } else {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 插入队列:" + data  + "失败" );
            }

            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }

        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 停止生产，表示FLAG=false，生产介绍");
    }


    public void myConsumer() throws Exception{
        String retValue;
        // 多线程环境的判断，一定要使用while进行，防止出现虚假唤醒
        // 当FLAG为true的时候，开始生产
        while(FLAG) {
            // 2秒取出1个data
            retValue = blockingQueue.poll(2L, TimeUnit.SECONDS);
            if(retValue != null && retValue != "") {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 消费队列:" + retValue  + "成功" );
            } else {
                FLAG = false;
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 消费失败，队列中已为空，退出" );

                // 退出消费队列
                return;
            }
        }
    }

    /**
     * 停止生产的判断
     */
    public void stop() {
        this.FLAG = false;
    }

}
public class ProducerConsumerWithBlockingQueueDemo {
    public static void main(String[] args) {
        // 传入具体的实现类， ArrayBlockingQueue
        MyResource myResource = new MyResource(new ArrayBlockingQueue(10));

        new Thread(() -> {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 生产线程启动\n\n");

            try {
                myResource.myProducer();
                System.out.println("\n");

            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }, "producer").start();


        new Thread(() -> {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 消费线程启动");

            try {
                myResource.myConsumer();
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }, "consumer").start();

        // 5秒后，停止生产和消费
        try {
            TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }


        System.out.println("\n\n5秒中后，生产和消费线程停止，线程结束");
        myResource.stop();
    }
}

输出结果：

java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue
producer	 生产线程启动


consumer	 消费线程启动
producer	 插入队列:1成功
consumer	 消费队列:1成功
producer	 插入队列:2成功
consumer	 消费队列:2成功
producer	 插入队列:3成功
consumer	 消费队列:3成功
producer	 插入队列:4成功
consumer	 消费队列:4成功
producer	 插入队列:5成功
consumer	 消费队列:5成功


5秒中后，生产和消费线程停止，线程结束
producer	 停止生产，表示FLAG=false，生产介绍


consumer	 消费失败，队列中已为空，退出

13、Synchronized和Lock有什么区别?用新的lock有什么好处？

1.原始构成

synchronized属于JVM层面，属于java的关键字，monitorenter（底层是通过monitor对象来完成，其实wait/notify等方法也属于monitor对象，只能在同步块或者方法中才能调用wait/notify等方法）
lock是具体类（java。util.concurrent.locks.Lock）是api层面的锁。

2.使用方法

synchronized不需要手动释放锁，当synchronized代码执行后，系统会自动让线程释放对锁的占用。
lock需要用户手动释放锁，若没有主动释放锁，就有可能出现死锁现象，需要lock()和unlock()配合try catch语句来完成

3.等待是否中断

synchronized不可中断，除非跑抛出异常或者正常运行完成。
lock可以中断，可以设置超时方法

设置超时方法，trylock(long timeout, TimeUnit unit)
lockInterrupible() 放代码块中，调用interrupt() 方法可以中断

4.加锁是否公平

synchronized非公平锁
ReentrantLock默认非公平锁，但是构造函数可以传递boolean值，true为公平锁，false为非公平锁

5.锁绑定多个条件Condition

synchronized 没有，要么随机唤醒一个线程，要么全部唤醒
RenntrantLock用来实现分组唤醒需要唤醒的线程，可以精确唤醒（比如下面的例子按次序唤醒）

用新的lock的好处：第5点

实现场景

多线程之间按顺序调用，实现 A-> B -> C 三个线程启动，要求如下：
AA打印5次，BB打印10次，CC打印15次
紧接着
AA打印5次，BB打印10次，CC打印15次
…
来10轮

import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

class ShareResource {
    // A 1   B 2   c 3
    private int number = 1;
    // 创建一个重入锁
    private Lock lock = new ReentrantLock();

    // 这三个相当于备用钥匙
    private Condition condition1 = lock.newCondition();
    private Condition condition2 = lock.newCondition();
    private Condition condition3 = lock.newCondition();

    public void print5() {
        lock.lock();
        try {
            // 判断
            while(number != 1) {
                // 不等于1，需要等待
                condition1.await();
            }

            // 干活
            for (int i = 0; i < 5; i++) {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t " + number + "\t" + i);
            }

            // 唤醒 （干完活后，需要通知B线程执行）
            number = 2;
            // 通知2号去干活了
            condition2.signal();

        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    public void print10() {
        lock.lock();
        try {
            // 判断
            while(number != 2) {
                // 不等于1，需要等待
                condition2.await();
            }

            // 干活
            for (int i = 0; i < 10; i++) {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t " + number + "\t" + i);
            }

            // 唤醒 （干完活后，需要通知C线程执行）
            number = 3;
            // 通知2号去干活了
            condition3.signal();

        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    public void print15() {
        lock.lock();
        try {
            // 判断
            while(number != 3) {
                // 不等于1，需要等待
                condition3.await();
            }

            // 干活
            for (int i = 0; i < 15; i++) {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t " + number + "\t" + i);
            }

            // 唤醒 （干完活后，需要通知C线程执行）
            number = 1;
            // 通知1号去干活了
            condition1.signal();

        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }
}

public class SynchronizedAndReentrantLockDemo {
    public static void main(String[] args) {

        ShareResource shareResource = new ShareResource();
        int num = 10;

        new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < num; i++) {
                    shareResource.print5();
            }
        }, "A").start();

        new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < num; i++) {
                shareResource.print10();
            }
        }, "B").start();

        new Thread(() -> {
            for (int i = 0; i < num; i++) {
                shareResource.print15();
            }
        }, "C").start();
    }
}

输出结果：

14、线程启动的四种方式：

1.继承Thread类；
2.实现Runnable接口
3.实现Callable接口
4.使用Executors工具类创建线程池

方法一：继承 Thread 类

步骤

定义一个Thread类的子类，重写run方法，将相关逻辑实现，run()方法就是线程要执行的业务逻辑方法
创建自定义的线程子类对象
调用子类实例的start()方法来启动线程

public class MyThread extends Thread {

    @Override
    public void run() {
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " run()方法正在执行...");
    }

}

public class TheadTest {

    public static void main(String[] args) {
        MyThread myThread = new MyThread(); 	
        myThread.start();
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " main()方法执行结束");
    }

}

运行结果

main main()方法执行结束
Thread-0 run()方法正在执行...

方法二：实现Runnable接口

步骤

定义Runnable接口实现类MyRunnable，并重写run()方法
创建MyRunnable实例myRunnable，以myRunnable作为target创建Thead对象，该Thread对象才是真正的线程对象
调用线程对象的start()方法

public class MyRunnable implements Runnable {

    @Override
    public void run() {
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " run()方法执行中...");
    }

}

public class RunnableTest {

    public static void main(String[] args) {
        MyRunnable myRunnable = new MyRunnable();
        Thread thread = new Thread(myRunnable);
        thread.start();
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " main()方法执行完成");
    }

}

执行结果

main main()方法执行完成
Thread-0 run()方法执行中...

方法三：实现Callable接口（有返回值）

步骤

创建实现Callable接口的类myCallable (重写的是call()方法，不是run())
以myCallable为参数创建FutureTask对象
将FutureTask作为参数创建Thread对象
调用线程对象的start()方法

为什么使用FutureTask？（适配器模式）（spring bean 是单例模式，beanfactory是简单工厂模式，factorybean是抽象工厂模式）

FutureTask 实现了RunnableFuture接口，而RunnableFuture又继承了Runnable 和Future接口，

而有FutureTask(Callable callable)，即FutureTask可以直接将实现了Runnable和Callable接口的对象封装成FutureTask对象。从而调用FutureTask对象的方法。

代码：

public class MyCallable implements Callable {

    @Override
    public Integer call() {
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " call()方法执行中...");
        return 1;
    }

}

public class CallableTest {

    public static void main(String[] args) {
        FutureTask futureTask = new FutureTask(new MyCallable());
        Thread thread = new Thread(futureTask);
        thread.start();

        try {
            Thread.sleep(1000);
            System.out.println("返回结果 " + futureTask.get());//建议放在最后
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        } catch (ExecutionException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " main()方法执行完成");
    }

}

执行结果：

Thread-0 call()方法执行中...
返回结果 1
main main()方法执行完成

注：Callalbe接口支持返回执行结果，需要调用FutureTask.get()得到，此方法会阻塞主进程的继续往下执行，如果不调用不会阻塞。所以建议放在最后。

说一下 runnable 和 callable 有什么区别？

相同点

都是接口
都可以编写多线程程序
都采用Thread.start()启动线程

主要区别

Runnable 接口 run 方法无返回值；Callable 接口 call 方法有返回值，是个泛型，和Future、FutureTask配合可以用来获取异步执行的结果
Runnable 接口 run 方法只能抛出运行时异常，且无法捕获处理(相当于不抛异常)；Callable 接口 call 方法允许抛出异常，可以获取异常信息
接口的方法不一样，一个是run()，一个是call()

方法四：使用 Executors 工具类创建线程池（下面详细会讲）

Executors提供了一系列工厂方法用于创建线程池，返回的线程池都实现了ExecutorService接口。

主要有newFixedThreadPool（int）（一池固定个处理线程），newCachedThreadPool()（一池N个处理线程），newSingleThreadExecutor()（一池一个处理线程），newScheduledThreadPool()（带时间调度的线程池），后续详细介绍这四种线程池

15、线程池用过吗？生产上你如何设置合理的参数？ThreadPoolExecutor谈谈你的理解？

为什么用线程池？他的优势是什么？

线程池做的工作主要是控制运行的线程的数量，处理过程中将任务放入队列，然后在线程创建后启动这些任务，如果线程数量超过了最大数量，超出数量的线程排队等候，等其他线程执行完毕，再从队列中取出任务来执行。

主要特点：线程复用；控制最大并发数；管理线程

优势：

降低资源消耗：通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗
提高响应速度：当任务到达时，任务可以不需要等到线程创建就能立即执行
提高线程的可管理性：线程是稀缺资源，如果无限制的创建，不仅会消耗系统资源，还会降低系统的稳定性，使用线程池可以进行统一的分配，调优和监控。

线程池的架构：

Java中的线程池是通过Executor框架实现的，该框架中用到了Executor，Executors，ExecutorService，ThreadPoolExecutor这几个类。其中Executors是Executor的资源类

了解

Executors.newScheduledThreadPool()
Executors.newWorkStealingPool(int) - Java8新增，使用目前机器上可用的处理器作为它的并行级别

重点

Executors.newSingleThreadExecutor() （一池一个处理线程）

public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
    return new FinalizableDelegatedExecutorService
        (new ThreadPoolExecutor(1, 1,
                                0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                new LinkedBlockingQueue()));
}

主要特点如下：

创建一个单线程化的线程池，它只会用唯一的工作线程来执行任务，保证所有任务按照指定顺序执行。
newSingleThreadExecutor将corePoolSize和maximumPoolSize都设置为1，它使用的LinkedBlockingQueue。

Executors.newFixedThreadPool(int) （一池固定个处理线程）

public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
    return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
                                  0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                  new LinkedBlockingQueue());
}

主要特点如下：

创建一个定长线程池，可控制线程最大并发数，超出的线程会在队列中等待。
newFixedThreadPool创建的线程池corePoolSize和maximumPoolSize值是相等的，它使用的LinkedBlockingQueue。

Executors.newCachedThreadPool() （一池N个处理线程）

public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
    return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
                                  60L, TimeUnit.SECONDS,
                                  new SynchronousQueue());
}

主要特点如下：

创建一个可缓存线程池，如果线程池长度超过处理需要，可灵活回收空闲线程，若无可回收，则新建线程。
newCachedThreadPool将corePoolSize设置为0，将maximumPoolSize设置为Integer.MAX_VALUE，使用的SynchronousQueue，也就是说来了任务就创建线程运行，当线程空闲超过60秒，就销毁线程。

代码验证：

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public class ThreadPoolDemo {
    public static void main(String[] args) {

    	// 一池5个处理线程（用池化技术，一定要记得关闭）
//    	ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(5);

    	// 创建一个只有一个线程的线程池
//    	ExecutorService threadPool = Executors.newSingleThreadExecutor();

    	// 创建一个拥有N个线程的线程池，根据调度创建合适的线程
    	ExecutorService threadPool = Executors.newCachedThreadPool();

        // 模拟10个用户来办理业务，每个用户就是一个来自外部请求线程
        try {

            // 循环十次，模拟业务办理，让5个线程处理这10个请求
            for (int i = 0; i < 10; i++) {
                final int tempInt = i;
                threadPool.execute(() -> {
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 给用户:" + tempInt + " 办理业务");
                });
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            threadPool.shutdown();
        }
    }
}

输出结果：

pool-1-thread-1	 给用户:0 办理业务
pool-1-thread-6	 给用户:5 办理业务
pool-1-thread-5	 给用户:4 办理业务
pool-1-thread-2	 给用户:1 办理业务
pool-1-thread-4	 给用户:3 办理业务
pool-1-thread-3	 给用户:2 办理业务
pool-1-thread-10	 给用户:9 办理业务
pool-1-thread-9	 给用户:8 办理业务
pool-1-thread-8	 给用户:7 办理业务
pool-1-thread-7	 给用户:6 办理业务

线程池的七个重要参数？

源码：

public class ThreadPoolExecutor extends AbstractExecutorService {
    
    ...
    
	public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                              int maximumPoolSize,
                              long keepAliveTime,
                              TimeUnit unit,
                              BlockingQueue 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.acc = System.getSecurityManager() == null ?
                null :
                AccessController.getContext();
        this.corePoolSize = corePoolSize;
        this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
        this.workQueue = workQueue;
        this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
        this.threadFactory = threadFactory;
        this.handler = handler;
    }
    
    ...
    
}

1、corePoolSize:线程池中的常驻核心线程数（今日当值窗口）

在创建了线程池后，当有请求任务来之后，就会安排池中的线程去执行请求任务，近似理解为今日当值线程。
当线程池中的线程数目达到corePoolSize后，就会把到达的任务放到缓存队列当中。

2、maximumPoolSize:线程池能够容纳同时执行的最大线程数，此值必须大于等于1

3、keepAliveTime:多余的空闲线程的存活时间，当前线程池数量超过corePoolSize时，当空闲时间达到keepAliveTime值时，多余空闲线程会被销毁直到只剩下coolPoolSize个线程为止

4、unit：keepAliveTime的单位

5、workQueue:任务队列，被提交但是尚未被执行的任务（阻塞队列，候客区）

6、threadFactory:表示生成线程池中工作线程的线程工厂，用于创建线程，一般用默认的即可。

7、handler:拒绝策略，表示当队列满了并且工作线程大于等于线程池的最大线程时（maximumPoolSize）时，如何来拒绝（最大线程也满了，阻塞队列也满了，就去拒绝来访）

例：

说说线程池的底层工作原理？

（就是上面说的七个参数）

重要重要重要

1.在创建了线程池后，等待提交过来的任务请求。

2.当调用execute()方法添加一个请求任务时，线程池会做出如下判断：

（1）如果正在正在运行的线程数量小于corePoolSize,那么马上创建线程运行这个任务。

（2）如果正在运行的线程数量大于或等于corePoolSize，那么将这个任务放入队列。

（3）如果这时候队列满了且正在运行的线程数量还小于maximumPoolSize,那么还是要创建非核心线程立刻运行这个任务。

（4）如果队列满了且正在运行的线程数量大于或等于maximumPoolSize，那么线程池会启动饱和拒绝策略来执行。

3.当一个线程完成任务时，他会从队列中取出下一个任务来执行。

4.当一个线程无事可做超过一定的时间（keepAliveTime）时，线程池会判断：

（1）如果当前运行的线程数大于corePoolSize,那么这个线程就会被停掉

（2）所以线程池的所有任务完成后它最终会收缩到corePoolSize的大小

线程池的拒绝策略你谈谈（四大策略）

AbortPolicy（默认）：直接抛出 RejectedExecutionException异常阻止系统正常运知。
CallerRunsPolicy："调用者运行"一种调节机制，该策略既不会抛弃任务，也不会抛出异常，而是将某些任务回退到调用者，从而降低新任务的流量。
DiscardOldestPolicy：抛弃队列中等待最久的任务，然后把当前任务加入队列中尝试再次提交当前任务。
DiscardPolicy：直接丢弃任务，不予任何处理也不抛出异常。如果允许任务丢失，这是最好的一种方案。

下面有具体代码验证

你在工作中单一的/固定数的/可变的三种创建线程池的方法，你用哪个多？超级大坑

正确答案：一个都不用，我们生产上只能使用自定义的

Executor中JDK已经给你提供了，为什么不用？

阿里巴巴java开发手册明确提出：线程池不允许使用Executors去创建，而是通过ThreadPoolExecutor的方式，这样的处理范法规让写的同学更加明确线程池的运行规则，规避资源耗尽的风险。

Executors返回的线程池对象的弊端如下：

（1） FixedThreadPool和SingleThreadPool:

允许的请求队列长度为Integer.MAX_VALUE，可能会堆积大量的请求，从而导致OOM

（2）CachedThreadPool和ScheduledThreadPool:

允许的创建线程数量为Integer.MAX_VALUE，可能会创建大量的线程，从而导致OOM

你在工作中是如何使用线程池的，是否自定义过线程池使用？

手写线程池和拒绝策略代码

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;
import java.util.concurrent.RejectedExecutionHandler;
import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class MyThreadPoolExecutorDemo {

	public static void doSomething(ExecutorService executorService, int numOfRequest) {
	    
        try {

            System.out.println(((ThreadPoolExecutor)executorService).getRejectedExecutionHandler().getClass() + ":");
            TimeUnit.SECONDS.sleep(1);

            for (int i = 0; i < numOfRequest; i++) {
                final int tempInt = i;
                executorService.execute(() -> {
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 给用户:" + tempInt + " 办理业务");
                });
            }
            
            TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
            System.out.println("\n\n");
            
        } catch (Exception e) {
        	System.err.println(e);
        } finally {
            executorService.shutdown();
        }
	}
	
	public static ExecutorService newMyThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
           int maximumPoolSize, int blockingQueueSize, RejectedExecutionHandler handler){
		return new ThreadPoolExecutor(
                corePoolSize,
                maximumPoolSize,
                1,//keepAliveTime
                TimeUnit.SECONDS,
                new LinkedBlockingQueue<>(blockingQueueSize),
                Executors.defaultThreadFactory(),
                handler);
	}
	
	
	public static void main(String[] args) {
		doSomething(newMyThreadPoolExecutor(2, 5, 3, new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()), 10);
		doSomething(newMyThreadPoolExecutor(2, 5, 3, new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()), 20);
		doSomething(newMyThreadPoolExecutor(2, 5, 3, new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()), 10);
		doSomething(newMyThreadPoolExecutor(2, 5, 3, new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy()), 10);
	}

}

输出结果：

class java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$AbortPolicy:
pool-1-thread-1	 给用户:0 办理业务
pool-1-thread-3	 给用户:5 办理业务java.util.concurrent.RejectedExecutionException: Task com.lun.concurrency.MyThreadPoolExecutorDemo$$Lambda$1/303563356@eed1f14 rejected from java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor@7229724f[Running, pool size = 5, active threads = 0, queued tasks = 0, completed tasks = 8]

pool-1-thread-2	 给用户:1 办理业务
pool-1-thread-5	 给用户:7 办理业务
pool-1-thread-3	 给用户:3 办理业务
pool-1-thread-4	 给用户:6 办理业务
pool-1-thread-1	 给用户:2 办理业务
pool-1-thread-2	 给用户:4 办理业务
class java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$CallerRunsPolicy:
pool-2-thread-1	 给用户:0 办理业务
pool-2-thread-2	 给用户:1 办理业务
pool-2-thread-1	 给用户:2 办理业务
pool-2-thread-3	 给用户:5 办理业务
pool-2-thread-3	 给用户:7 办理业务
pool-2-thread-3	 给用户:9 办理业务
pool-2-thread-4	 给用户:6 办理业务
pool-2-thread-2	 给用户:3 办理业务
pool-2-thread-5	 给用户:8 办理业务
main	 给用户:10 办理业务
pool-2-thread-1	 给用户:4 办理业务
pool-2-thread-3	 给用户:11 办理业务
pool-2-thread-4	 给用户:13 办理业务
main	 给用户:14 办理业务
pool-2-thread-1	 给用户:12 办理业务
pool-2-thread-5	 给用户:15 办理业务
pool-2-thread-2	 给用户:17 办理业务
main	 给用户:18 办理业务
pool-2-thread-3	 给用户:16 办理业务
pool-2-thread-4	 给用户:19 办理业务



class java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$DiscardOldestPolicy:
pool-3-thread-1	 给用户:0 办理业务
pool-3-thread-2	 给用户:1 办理业务
pool-3-thread-1	 给用户:2 办理业务
pool-3-thread-2	 给用户:3 办理业务
pool-3-thread-3	 给用户:5 办理业务
pool-3-thread-5	 给用户:8 办理业务
pool-3-thread-2	 给用户:7 办理业务
pool-3-thread-4	 给用户:6 办理业务
pool-3-thread-1	 给用户:4 办理业务
pool-3-thread-3	 给用户:9 办理业务



class java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$DiscardPolicy:
pool-4-thread-1	 给用户:0 办理业务
pool-4-thread-2	 给用户:1 办理业务
pool-4-thread-1	 给用户:2 办理业务
pool-4-thread-2	 给用户:3 办理业务
pool-4-thread-3	 给用户:5 办理业务
pool-4-thread-3	 给用户:9 办理业务
pool-4-thread-1	 给用户:4 办理业务
pool-4-thread-5	 给用户:8 办理业务
pool-4-thread-4	 给用户:6 办理业务
pool-4-thread-2	 给用户:7 办理业务

生产上你如何设置合理的参数？

合理配置线程池你是如何考虑的？

1.CPU密集型

CPU密集的意思是该任务需要大量的运算而没有阻塞，CPU一直全速运行。

CPU密集任务只有在真正的多核CPU上才可能得到加速(通过多线程),
而在单核CPU上，无论你开几个模拟的多线程该任务都不可能得到加速，因为CPU总的运算能力就那些。

CPU密集型任务配置尽可能少的线程数量：

一般公式：（CPU核数+1）个线程的线程池

2.lO密集型

由于IO密集型任务线程并不是一直在执行任务，则应配置尽可能多的线程，如CPU核数 * 2。

IO密集型，即该任务需要大量的IO，即大量的阻塞。

在单线程上运行IO密集型的任务会导致浪费大量的CPU运算能力浪费在等待。

所以在IO密集型任务中使用多线程可以大大的加速程序运行，即使在单核CPU上，这种加速主要就是利用了被浪费掉的阻塞时间。

IO密集型时，大部分线程都阻塞，故需要多配置线程数：

参考公式：CPU核数/ (1-阻塞系数)

阻塞系数在0.8~0.9之间

比如8核CPU：8/(1-0.9)=80个线

shutdown和shutdownnow，两个有什么区别？

线程池调用了shutdown方法，只是拒绝新任务的提交，那些已经存放在等待队列待执行的任务一样会被执行，而shutdownNow方法则不同，一旦调用后，线程池就立即关闭了，等待队列的任务不会再被执行，新任务的提交也会被拒绝。

16、JVM+GC相关

回顾基础：

https://blog.csdn.net/Mcdull__/article/details/112170487

面试题：

1、JVM垃圾回收的时候如何确定垃圾？是否知道什么是GC Roots?(GC Root如何确定，哪些对象可以作为GC Root？)

什么是垃圾？

简单的说就是内存中已经不再被使用到的空间就是垃圾。

要进行垃圾回收，如何判断一个对象是否可以被回收？

引用计数法
枚举根节点，做可达性分析（根搜索路径）

什么是引用计数法？（上面的链接里也有）

给对象中添加一个引用计数器，每当有一个地方引用它，计数器值加一，每当有一个引用失效时，计数器值减一。任何时刻计数器值为零的对象就是不可能在被使用的，那么这个对象就是可回收对象。

缺点：很难解决对象之间相互循环引用的问题。目前无人用，了解即可。

枚举根节点，做可达性分析（根搜索路径）

为了解决引用计数法的循环引用问题，java使用了可达性分析的方法。

所谓"GC roots'或者说tracing GC的“根集合”就是一组必须活跃的引用。

基本思路就是通过一系列名为“GC Roots”的对象作为起始点，从这个被称为GC Roots的对象开始向下搜索，如果一个对象到GC Roots没有任何引用链相连时，则说明此对象不可用。（也即给定一个集合的引用作为根出发，通过引用关系遍历对象图，能被遍历到的（可到达的）对象就被判定为存活；没有被遍历到的就自然判定为死亡。）

java中可以作为GC Roots的对象？

虚拟机栈（栈帧中的局部变量区，也叫做局部变量表）中引用的对象。
方法区中的类静态属性引用的对象。
方法区中常量引用的对象。
本地方法栈中JNI(Native方法)引用的对象

2.你说你做过JVM调优和参数配置，请问如何盘点查看JVM系统默认值？

JVM的参数类型：标配参数，X参数（了解），XX参数

(1)标配参数：

-version java -version
-help

(2)X参数：(了解)

-Xint 解释执行
-Xcomp 第一次使用就编译成本地代码
-Xmixed 混合模式

(3)XX参数：（重要）

Boolean类型：公式 -XX:+或者- 某个属性值（+表示开启，-表示关闭）

如何查看一个正在运行中的java程序？它的某个jvm参数是否开启？具体值是多少？

jps -l查看一个正在运行中的java程序，得到java进程号。
jinfo -flag 配置项进程号查看它的某个jvm参数（如PrintGCDetails）是否开启。
jinfo -flags 进程号查看它的所有jvm参数

Case:

是否打印GC收集细节

-XX:-PrintGCDetails
-XX:+PrintGCDetails

是否使用串行垃圾回收器

-XX:-UseSerialGC
-XX:+UseSerialGC

KV设值类型：

公式： -XX:属性key=属性值value

Case:

-XX:MetaspaceSize=128m
-XX:MaxTenuringThreshold=15

面试题（大坑）

两个经典参数：-Xms和-Xmx

-Xms等价于 -XX:InitialHeapSize 初始大小内存，默认物理内存的1/64
-Xmx等价于 -XX:MaxHeapSize 最大分配内存，默认为物理内存的1/4

JVM盘点家底查看初始默认值：

查看初始默认参数值公式：java -XX:+PrintFlagsInitial

C:\Users\abc>java -XX:+PrintFlagsInitial
[Global flags]
      int ActiveProcessorCount                     = -1                                        {product} {default}
    uintx AdaptiveSizeDecrementScaleFactor         = 4                                         {product} {default}
    uintx AdaptiveSizeMajorGCDecayTimeScale        = 10                                        {product} {default}
    uintx AdaptiveSizePolicyCollectionCostMargin   = 50                                        {product} {default}
    uintx AdaptiveSizePolicyInitializingSteps      = 20                                        {product} {default}
    uintx AdaptiveSizePolicyOutputInterval         = 0                                         {product} {default}
    uintx AdaptiveSizePolicyWeight                 = 10                                        {product} {default}
...

查看修改更新参数值公式： java -XX:+PrintFlagsFinal

C:\Users\abc>java -XX:+PrintFlagsFinal
...
   size_t HeapBaseMinAddress                       = 2147483648                             {pd product} {default}
     bool HeapDumpAfterFullGC                      = false                                  {manageable} {default}
     bool HeapDumpBeforeFullGC                     = false                                  {manageable} {default}
     bool HeapDumpOnOutOfMemoryError               = false                                  {manageable} {default}
    ccstr HeapDumpPath                             =                                        {manageable} {default}
    uintx HeapFirstMaximumCompactionCount          = 3                                         {product} {default}
    uintx HeapMaximumCompactionInterval            = 20                                        {product} {default}
    uintx HeapSearchSteps                          = 3                                         {product} {default}
   size_t HeapSizePerGCThread                      = 43620760                                  {product} {default}
     bool IgnoreEmptyClassPaths                    = false                                     {product} {default}
     bool IgnoreUnrecognizedVMOptions              = false                                     {product} {default}
    uintx IncreaseFirstTierCompileThresholdAt      = 50                                        {product} {default}
     bool IncrementalInline                        = true                                   {C2 product} {default}
   size_t InitialBootClassLoaderMetaspaceSize      = 4194304                                   {product} {default}
    uintx InitialCodeCacheSize                     = 2555904                                {pd product} {default}
   size_t InitialHeapSize                          := 268435456                                 {product} {ergonomic}
...

=表示默认，:=表示修改过的。

JVM盘点家底查看修改变更值

PrintFlagsFinal举例，运行java命令的同时打印出参数

java -XX:+PrintFlagsFinal -XX:MetaspaceSize=512m HelloWorld

...
   size_t MetaspaceSize                            := 536870912                               {pd product} {default}
...

打印命令行参数

-XX:+PrintCommandLineFlags

C:\Users\abc>java -XX:+PrintCommandLineFlags -version
-XX:ConcGCThreads=2 -XX:G1ConcRefinementThreads=8 -XX:GCDrainStackTargetSize=64 -XX:InitialHeapSize=266613056 -XX:MarkStackSize=4
194304 -XX:MaxHeapSize=4265808896 -XX:MinHeapSize=6815736 -XX:+PrintCommandLineFlags -XX:ReservedCodeCacheSize=251658240 -XX:+Seg
mentedCodeCache -XX:+UseCompressedClassPointers -XX:+UseCompressedOops -XX:+UseG1GC -XX:-UseLargePagesIndividualAllocation
openjdk version "15.0.1" 2020-10-20
OpenJDK Runtime Environment (build 15.0.1+9-18)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 15.0.1+9-18, mixed mode)

3.你平时工作中用过的JVM常用基本配置参数有哪些？

JDK 1.8之后将最初的永久代取消了，由元空间取代。

在Java8中，永久代已经被移除，被一个称为元空间的区域所取代。元空间的本质和永久代类似。

元空间(Java8)与永久代(Java7)之间最大的区别在于：永久带使用的JVM的堆内存，但是Java8以后的元空间并不在虚拟机中而是使用本机物理内存。

因此，默认情况下，元空间的大小仅受本地内存限制。类的元数据放入native memory，字符串池和类的静态变量放入java堆中，这样可以加载多少类的元数据就不再由MaxPermSize控制，而由系统的实际可用空间来控制。

public class JVMMemorySizeDemo {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 返回Java虚拟机中内存的总量
        long totalMemory = Runtime.getRuntime().totalMemory();

        // 返回Java虚拟机中试图使用的最大内存量
        long maxMemory = Runtime.getRuntime().maxMemory();

        System.out.println(String.format("TOTAL_MEMORY(-Xms): %d B, %.2f MB.", totalMemory, totalMemory / 1024.0 / 1024));
        System.out.println(String.format("MAX_MEMORY(-Xmx): %d B, %.2f MB.", maxMemory, maxMemory / 1024.0 / 1024));
    }
}

输出结果：

TOTAL_MEMORY(-Xms): 257425408 B, 245.50 MB.
MAX_MEMORY(-Xmx): 3793747968 B, 3618.00 MB.

JVM常用基本配置参数

（1）Xss: 设置单个线程栈的大小，等价于 -XX:ThreadStackSize，一般默认是512k-1024k

（2）Xmn: 设置年轻代的大小，一般默认不用改

（3）-XX:MetaspaceSize 设置元空间大小

元空间的本质和永久代类似，都是对JVM规范中方法区的实现。不过元空间与永久代之间最大的区别在于：元空间并不在虚拟机中，而是使用本地内存。因此，默认情况下，元空间的大小仅受本地内存限制

经典设置案例：

-Xms128m -Xmx4096m -Xss1024k -XX:MetaspaceSize=512m -XX:+PrintCommandLineFlags -XX:+PrintGCDetails-XX:+UseSerialGC

（4）-XX:+PrintGCDetails输出详细GC收集日志信息

设置参数 -Xms10m -Xmx10m -XX:+PrintGCDetails运行以下程序

import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class PrintGCDetailsDemo {

	
	public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
		byte[] byteArray = new byte[10 * 1024 * 1024];
		
		TimeUnit.SECONDS.sleep(Integer.MAX_VALUE);
	}
}

输出结果：

[GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 778K->480K(2560K)] 778K->608K(9728K), 0.0029909 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] 
[GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 480K->480K(2560K)] 608K->616K(9728K), 0.0007890 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] 
[Full GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 480K->0K(2560K)] [ParOldGen: 136K->518K(7168K)] 616K->518K(9728K), [Metaspace: 2644K->2644K(1056768K)], 0.0058272 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.01 secs] 
[GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 0K->0K(2560K)] 518K->518K(9728K), 0.0002924 secs] [Times: user=0.00 sys=0.00, real=0.00 secs] 
[Full GC (Allocation Failure) [PSYoungGen: 0K->0K(2560K)] [ParOldGen: 518K->506K(7168K)] 518K->506K(9728K), [Metaspace: 2644K->2644K(1056768K)], 0.0056906 secs] [Times: user=0.01 sys=0.00, real=0.01 secs] 
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
	at com.lun.jvm.PrintGCDetailsDemo.main(PrintGCDetailsDemo.java:9)
Heap
 PSYoungGen      total 2560K, used 61K [0x00000000ffd00000, 0x0000000100000000, 0x0000000100000000)
  eden space 2048K, 3% used [0x00000000ffd00000,0x00000000ffd0f748,0x00000000fff00000)
  from space 512K, 0% used [0x00000000fff00000,0x00000000fff00000,0x00000000fff80000)
  to   space 512K, 0% used [0x00000000fff80000,0x00000000fff80000,0x0000000100000000)
 ParOldGen       total 7168K, used 506K [0x00000000ff600000, 0x00000000ffd00000, 0x00000000ffd00000)
  object space 7168K, 7% used [0x00000000ff600000,0x00000000ff67ea58,0x00000000ffd00000)
 Metaspace       used 2676K, capacity 4486K, committed 4864K, reserved 1056768K
  class space    used 285K, capacity 386K, committed 512K, reserved 1048576K

(5) -XX:SurvivorRatio

(6) -XX:NewRatio

新生代特别小，会造成频繁的进行GC收集。

（7）-XX:MaxTenuringThreshold

设置垃圾最大年龄

To和From互换，原To成为下一次GC时的From区。部分对象会在From和To区域中复制来复制去，如此交换15次（由JVM参数MaxTenuringThreshold决定，这个参数默认是15，并且设置的值范围在0-15之间），最终如果还是存活，就存入到老年代。

-XX:MaxTenuringThreshold=0，如果设置为0的话，则年轻对象不经过Survivor区，直接进入老年代。对于年老代比较多的应用，可以提高效率。如果将此值设置为一个较大的值，则年轻代对象会在Survivor区进行多次复制，这样可以增加对象在年轻代存活的时间，增加在年轻代即被回收的概率。

4.强引用，软引用，弱引用，虚引用分别是什么？

(1)强引用：

当内存不足时，JVM开始垃圾回收，对于强引用的对象，就算是出现了OOM也不会对该对象进行回收，死都不收。

// 这样定义的默认就是强应用
Object obj1 = new Object();

在java中最常见的就是强引用，把一个对象赋给一个引用变量，这个引用变量就是一个强引用。当一个对象被强引用变量引用时，它处于可达状态，它是不可能被垃圾回收机制回收的，即该对象以后永远都不会用到JVM，也不会回收。因此强引用是造成java内存泄漏的主要原因之一。

(2)软引用：SoftReference

软引用是一种相对强引用弱化了一些的引用，需要用java.labg.ref.SoftReference类来实现，可以让对象豁免一些垃圾收集。

对于只有软引用的对象来说，

当系统内存充足时它不会被回收

当系统内存不足时它会被回收

软引用通常用在对内存敏感的程序中，比如高速缓存就有用到软引用，内存够用的时候就保留，不够用就回收。

public class SoftReferenceDemo {

    /**
     * 内存够用的时候
     * -XX:+PrintGCDetails
     */
    public static void softRefMemoryEnough() {
        // 创建一个强应用
        Object o1 = new Object();
        // 创建一个软引用
        SoftReference