【JavaEE初阶】多线程 _ 进阶篇 _ 锁的优化、JUC的常用类、线程安全的集合类

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  写在前面

        一、synchronized的优化操作

              1.1 锁膨胀/锁升级

              1.2 锁消除

              1.3 锁粗化

        二、JUC

              2.1 Callable接口

              2.2 ReentrantLock类（可重入锁）

              2.3 原子类

              2.4 Semaphore类（信号量）

              2.5 CountDownLatch类

        三、线程安全的集合类

              3.1 多线程使用顺序表

              3.2 多线程环境使用队列

              3.3 多线程环境使用哈希表

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写在前面

这篇博客主要介绍 synchronized 的底层工作原理，包括：锁膨胀/锁升级、锁消除、锁粗化 ；并且介绍了 关于JUC的详细知识点 ；以及一些线程安全的集合类 ~

下面，正文开始 ......

一、synchronized的优化操作

由上一篇博客，我们可以知道，synchronized 使用的锁策略 有以下特点：

1. 既是悲观锁，也是乐观锁（自适应）
2. 既是轻量级锁，也是重量级锁（自适应）
3. 轻量级锁部分基于自旋锁实现，重量级锁部分基于挂起等待锁来实现
4. 不是读写锁
5. 是非公平锁
6. 是可重入锁

1.1 锁膨胀/锁升级

现在，我们需要知道 synchronized 是怎样 自适应的（这个过程，又叫做 锁膨胀/锁升级）~

synchronized 在加锁的时候要经历几个阶段：

1. 当线程没有加锁的时候，这个阶段叫做 无锁
2. 当线程刚开始加锁，并没有产生竞争的时候，这个阶段叫做 偏向锁
3. 当线程进行加锁，并且已经产生锁竞争了，这个阶段叫做 轻量级锁
4. 如果此时锁竞争的更激烈了，这个阶段叫做 重量级锁

当然，这几个阶段，并不是说 每一次加锁都会一直加到 最后，可能会到某一阶段之后，就会解锁了；不会每一个阶段都会经历，但会经历到某一部分~

像上面的，锁的状态不断的升级，锁的竞争也逐渐加剧 的情况，就叫做 锁膨胀/锁升级~

这里就先重点介绍一下 偏向锁~

所谓偏向锁，并不是 "真正加锁"，而是只使用一个标记表示 "这个锁是我的了"，在遇到其他线程来竞争锁之前，会一直保持着这个状态~

直到真的有线程来竞争锁了，此时才会真正的加锁~

这个过程类似于 单例模式中的 "懒汉模式" —— 在必要的时候进行加锁，从而会节省一定的开销~

因为如果没有额外的线程 来参与锁竞争的话，那么就会一直处于偏向锁的状态，也就省去了加锁和解锁的开销了~

1.2 锁消除

synchronized 除了锁升级，还有其他的优化操作，比如说：锁消除 ~

所谓锁消除，即 编译器自动锁定，如果认为这个代码没必要加锁，就不加了！！！

StringBuffer sb = new StringBuffer();
sb.append("a");
sb.append("b");
sb.append("c");
sb.append("d");
//就比如说，StringBuffer 是线程安全的，它的 append 等方法，都是带有synchronized,
//如果上述代码 都只是在同一个线程里面执行的，那么此时就没有必要加锁了
//此时，JVM 就自动悄悄的把锁给去掉了(这也属于编译器优化的一个方面)

但是，锁消除的操作 不是所有的情况下都会触发，实际上，大部分情况下不能被触发~

而 向偏向锁 则是每一次加锁，都会进入到偏向锁的状态~

1.3 锁粗化

锁粗化，也是 synchronized 的一种优化方式 ~

在这之前，我们需要知道 锁的粒度 这个概念 ~

所谓 锁的粒度，指的是 synchronized 包含的代码范围是大还是小~

范围越大，粒度越粗 ；范围越小，粒度越细！！！

锁的粒度越细，能够更好的提高线程的并发，但是也会增加 "加锁解锁" 的次数 ~

锁粗化，也是类似的情况：它把一段代码中，频繁的加锁解锁，"粗化" 成一次加锁解锁了 ~

毕竟，加锁解锁 也是需要开销的嘛 ~ 

二、JUC

所谓 JUC，实际上指的是：java.util.concurrent，它是一个包~

在这个包里面 存放了很多和多线程开发 的相关的类、接口~

2.1 Callable接口

Callable接口 和 前面的Runnable 非常相似，都是可以在创建线程的时候，来指定一个 "具体的任务" ~

区别是：Callable 指定的任务是带返回值的，Runnable 指定的任务是不带返回值的 ~

Callable 提供的 call方法，可以方便的获取到代码的执行结果 ~

如：创建线程计算 1+2+3+ ... +1000，使用Callable版本 ~

代码示例：

package thread;

import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.FutureTask;

public class Demo29 {
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        Callable callable = new Callable() {
            @Override
            public Integer call() throws Exception {
                int sum = 0;
                for (int i = 1; i <= 1000; i++) {
                    sum += i;
                }
                return sum;
            }
        };

        //套上一层，目的是为了获取到后续的结果
        FutureTask task = new FutureTask<>(callable);
        Thread t = new Thread(task);
        t.start();

        //在 线程t 执行结果之前，get会阻塞，
        //直到 线程t 执行完了，结果算好了，get 才能返回，返回值就是 call方法 return 的内容
        //获取执行结果
        System.out.println(task.get());
    }
}

运行结果：

需要重点理解的是 下面一部分代码：

//给 计算结果 一个小票
FutureTask task = new FutureTask<>(callable);

在线程需要计算结果的情况下，需要非常明确的知道 这个结果是谁来算的，不能像以前一样，直接把 callable 加到 Thread 的构造方法之中（之前使用 Runnable 的时候，不需要知道一个明确的结果）：

就类似于，去餐馆吃饭的时候，人多的时候，老板会给一个小票，到时候就可以凭着小票来取餐，不至于搞乱了~

2.2 ReentrantLock类（可重入锁）

我们已经知道，synchronized 已经是一个可重入锁了，但是 为啥还要再搞一个 ReentrantLock 呢？

实际上，ReentrantLock 还是和 synchronized 之间有很大的差别的：

1. synchronized 是一个单纯的关键字，以代码块为单位进行加锁解锁；ReentrantLock 则是一个类，提供 lock方法 加锁，unlock方法 解锁~
2. ReentrantLock 在构造实例的时候，可以指定一个 fair参数 来决定锁对象是 公平锁还是非公平锁；synchronized 加的锁只能是非公平锁，不能指定为公平锁~
3. ReentrantLock 还提供了一个特殊的加锁操作 —— tryLock() 方法~
4. ReentrantLock 提供了更加强大的 等待/唤醒 机制~

 大部分情况下，使用锁还是以 synchronized 为主，特殊场景下，才使用 ReentrantLock ~

2.3 原子类

原子类内部用的是 CAS 实现的，所以性能要比加锁实现 i++ 高很多 ~

原子类有以下几个：

1. AtomicBoolean
2. AtomicInteger
3. AtomicInterArray
4. AtomicLong
5. AtomicReference
6. AtomicStampedReference

以 AtomicInteger 为例，常见方法有：

addAndGet(int delta);  <=>  i += delta;
decrementAndGet();     <=>  --i;
getAndDecrement();     <=>  i--;
incrementAndGet();     <=>  ++i;
getAndIncrement();     <=>  i++;

2.4 Semaphore类（信号量）

所谓信号量，可以理解成 计数器，描述了可用资源的个数 ~

比如说，停车场的入口处，会有牌子（上面显示：当前有车位 N 个）~

当有车开进去以后，N 就会减去一个；当有车从出口开出去以后，N 就会加上一个 ~

这个 N 就叫做 信号量 ~

如果当前 N 已经是 0 了，如果还有车想进来，那就进不去了，新来的车只能阻塞等待，直到有车给开出去 ~

如上所示：

把车开进去，称之为 申请一个可用资源，信号量 -= 1，称为 P 操作 ；

把车开出来，称之为 释放一个可用资源，信号量 +=1，称为 V 操作 ~

其实，信号量 可以把它视为一个 更广义的锁，当信号量的取值是 0~1 的时候，就退化成了一个普通的锁 ~

锁 相当于是一个可用资源是 1 的信号量，只要加锁成功，其他的线程就获取不了 ~

但是，信号量不一样，只要可用资源还有，就可以不断的进行 P 操作 ~ 

我们需要知道，上面的信号量 +=1，-=1 都是原子的 ~

换句话说，Semaphore类 可以直接用与线程安全的控制 ~

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代码演示：

package thread;

import java.util.concurrent.Semaphore;

public class Demo31 {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        //构造方法传入有效资源的个数是 3 个
        Semaphore semaphore = new Semaphore(3);
        //P操作 申请资源，使用 acquire方法
        //每一次使用一个资源，信号量 -1
        semaphore.acquire();
        System.out.println("申请资源");
        semaphore.acquire();
        System.out.println("申请资源");
        semaphore.acquire();
        System.out.println("申请资源");
        semaphore.acquire();
        System.out.println("申请资源");
    }
}

 运行结果：

有效资源是 3 份，即使 想要申请4份资源，但是在运行结果中显示，最终只是申请了 3 份资源 ~

只有前面的线程把资源释放了，才可以使用 ~

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 代码演示：

package thread;

import java.util.concurrent.Semaphore;

public class Demo31 {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        //构造方法传入有效资源的个数是 3 个
        Semaphore semaphore = new Semaphore(3);
        //P操作 申请资源，使用 acquire方法
        //每一次使用一个资源，信号量 -1
        semaphore.acquire();
        System.out.println("申请资源");
        semaphore.acquire();
        System.out.println("申请资源");
        semaphore.acquire();
        System.out.println("申请资源");
        //V操作 释放资源，使用 release 方法
        //此时，信号量 = 0,线程进入阻塞，只有释放资源，线程才可以继续运行
        semaphore.release();
        System.out.println("释放资源成功");
        semaphore.acquire();
        System.out.println("申请资源成功");
        
    }
}

运行结果：

2.5 CountDownLatch类

CountDownLatch类，相当于 在一个大的任务被拆分成若干个子任务的时候，用这个来衡量 什么时候这些子任务都执行结束 ~

举个例子：

此时在某地正在进行一场跑步比赛，只有当所以选手都到达终点的时候，裁判才可以吹哨结束比赛 ~

CountDownLatch 描述的就是啥时候所有选手都到达终点 ~

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代码示例：

package thread;

import java.util.concurrent.CountDownLatch;

public class Demo32 {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        //模拟跑步比赛
        //构造方法中设定有 10 个选手参赛
        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(10);
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            Thread t = new Thread(() -> {
                try {
                    Thread.sleep(3000);
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" 到达终点");
                    //countDown 相当于 "撞线"
                    latch.countDown();
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            });
            t.start();
        }
        //await 再等待所有的线程都 "撞线"
        //换句话说，调用 countDown 的次数达到初始化的时候 设定的值，
        //await 就返回，否则 await 就阻塞等待
        latch.await();

        System.out.println("比赛结束");
    }
}

运行结果：

三、线程安全的集合类

原来的集合类，大部分都是 线程不安全的 ~

换句话来说，大部分集合类在多线程环境下使用 都是有问题的 ~

ArrayList、LinkedList、TreeSet、TreeMap、HashSet、HashMap、Queue 是线程不安全的~

Vector、Stack、HashTable 是线程安全的 ~

3.1 多线程使用顺序表

（一）自己使用加锁操作

（二）使用 Collections.synchronizedList (new ArrayList);

synchronizedList 是标准库提供的一个基于 synchronized 进行线程同步的 List ~

synchronizedList 的关键操作上都带有 synchronized ~

（三）使用 CopyOnWriteArrayList

如果出现修改操作，就把 ArrayList 进行复制 ~

先拷贝一份数据（创建一份副本），再接着新线程修改副本，修改完成后，再用副本替换原有的数据 ~

这就叫做 写实拷贝 ~

不过这种行为的 拷贝成本可能会很高，所以 一般元素个数多的时候会用到 ~

3.2 多线程环境使用队列

多线程环境下常常使用以下阻塞队列：

1. ArrayBlockingQueue 基于数组实现的阻塞队列
2. LinkedBlockingQueue 基于链表实现的阻塞队列
3. PriorityBlockingQueue 基于堆实现的带优先级的阻塞队列
4. TransferQueue 最多只包含一个元素的阻塞队列

3.3 多线程环境使用哈希表

HashMap本身不是线程安全的，在多线程环境下可以使用：

1. HashTable
2. ConcurrentHashMap

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其中，HashTable 直接搞了一个大锁，这就导致了 在多个线程去修改上面的元素 的时候，都需要去进行加锁控制，就会有锁冲突，比较低效： 

对于两个不同的哈希桶上的元素，不牵扯修改同一个变量，就不会发生线程安全问题（此时加锁的话，意义不大）；

但是，如果两个修改涉及到同一个哈希桶上，就会有线程安全问题 ~

于是，HashTable 就会显得低效 ~

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相比之下，ConcurrentHashMap类 做出了重大的改进 —— 把锁的粒度细化了！！！

接下来介绍的 ConcurrentHashMap类 基于 java 1.8 的 ~

该类是基于哈希表中的每一个链表对象进行加锁，线程需要对哪个链表对象进行操作，就在哪里加锁~

由于哈希表中链表数量很多，链表对象的元素个数较少，可以有效地降低锁竞争的概率 ~

 ConcurrentHashMap 优化特点：

1. [ 最重要 ] 把锁的粒度细化，降低锁冲突的概率
2. 有一个激进的操作：读没加锁，写才加锁
3. 更充分的使用了 CAS 特性，达到一个更高效的操作（如 维护 size 的时候）
4. 针对扩容场景进行了优化（化整为零，不会一口气的完成扩容；而是 每次基本操作，都扩容一点点，逐渐完成整个扩容 —— 不会特别卡） 

好了，本篇博客就到这里就结束了 ~

下一篇博客，介绍的就是多线程进阶篇的最后一个问题了 —— 死锁问题 ~

如果感觉这一篇博客对你有帮助的话，可以一键三连走一波，非常非常感谢啦 ~