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    一、volatile关键字与内存可见性

    首先看一段代码

    public class VolatileTest {
        public static void main(String[] args) {
            ThreadDemp td = new ThreadDemp();
            new Thread(td).start();
            while(true){
                if(td.isFlag()){
                    System.out.println("--------------");
                    break;
                }
            }
        }
    }
    
    class ThreadDemp implements Runnable{
        private boolean flag = false;
        @Override
        public void run() {
            try {
                Thread.sleep(2000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            flag = true;
            System.out.println("flag="+flag);
        }
    
        public boolean isFlag(){
            return flag;
        }
    }
    

    正常来说,在td线程运行后将flag变为true后,程序结束。然而运行后会发现,程序确实打印出来flag=true这条语句,但是却不能结束。

    这是因为JVM会为每一线程都分配一个独立的缓存。flag是主存当中的线程共享数据,在它分别被加载到td线程和main线程中后,td线程会对其进行更改再把结果写回主存。但是,对于main线程来讲,因为td线程进行了延迟,所以main线程获取的flag一定是false,又因为main线程中while(true)循环运行效率非常快,以至于main线程无暇再从主存读取flag,因此flag的更改也对其无影响,因此程序无法退出。

    内存可见性问题是,当多个线程操作共享数据时,彼此不可见。

    要解决这个问题,一个方法就是加锁,但是加锁会导致效率降低。另一个方法就是使用volatile关键字,使得数据是可见的。也可以理解为线程对volatile修饰的数据的读与写都是直接在主存中进行的。

    相较于synchronized,volatile是一种轻量级的同步策略。但:

    • volatile不具有“互斥性”
    • volatile不能保证变量的“原子性”

    二、原子变量与CAS算法

    i++的原子性问题,在底层i++其实相当于

    int temp = i;
    i = i + 1;
    i = temp;
    

    先阅读下面代码

    public class AtomicTest {
        public static void main(String[] args) {
            AtomicDemo ad = new AtomicDemo();
            for (int i = 0; i < 10; ++i) {
                new Thread(ad).start();
            }
    
        }
    }
    
    class AtomicDemo implements Runnable {
        private volatile int serialNumber = 0;
    
        @Override
        public void run() {
            try {
                Thread.sleep(200);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
    
            System.out.println(getSerialNumber());
        }
    
        public int getSerialNumber() {
            return serialNumber++;
        }
    }
    

    运行的结果为

    2
    0
    0
    1
    3
    4
    5
    6
    7
    8
    
    

    因为i++相当于三步操作,所以volatile只能保证这三步操作都在主存中进行,但是每个线程可以执行不同的步骤,所以volatile不能保证原子性。

    原子变量

    为了解决上述问题,使用原子变量。

    在jdk1.5后java.util.concurrent.atomic包下提供了常用的原子变量:

    • 使用volatile保证内存可见性
    • CAS(Compare-And-Swap)算法保证数据的原子性。CAS算法是硬件对并发操作共享数据的支持。CAS包括了三个操作数:内存值V,预估值A,更新值B,当且仅当V==A时,V=B,否则,不进行任何操作。

    三、同步容器类ConcurrentHashMap

    ConcurrentHashMap采用“锁分段机制”。

    我们知道HashMap与HashTable的不同就在于HashTable是线程安全的,原因就是HashTable使用了锁,但是HashTable是全表锁,一旦对其中一个内容进行操作,整张表全被都被锁,效率非常低。

    而ConcurrentHashMap默认将表分为16段,每段都有独立的锁。不同线程访问不同段是不会相互干扰的。

    java.util.concurrent包中提供了用于多线程上下文中的Collection实现:ConcurrentHashMap、ConcurrentSkipListMap、ConCurrentSkipSet、CopyOnWriteArrayList和CopyOnWriteArraySet。当期望许多线程访问一个给定collection时,ConcurrentHashMap通常优于同步的HashMap,ConcurentSkipListMap通常优于同步的TreeMap。当期望的读数和遍历源源大于列表的更新数时,copyOnWriteArrayList优于同步的ArrayList。

    四、CountDownLatch闭锁

    CountDownLatch是一个同步辅助类,在完成一组正在其他线程中执行的操作之前,它允许一个或多个线程一直等待。

    闭锁可以延迟线程的进度知道其达到终止状态,闭锁可以用来确保某些活动知道其他活动都完成才继续执行:

    • 确保某个计算在其需要的所有资源都被初始化之后才继续执行;
    • 确保某个服务在其依赖的所有其他服务器都已经启动之后才启动;
    • 等待直到某个操作所有参与者都准备就绪在继续执行。
    public class CountDownLatchTest {
        public static void main(String[] args) {
            CountDownLatch count = new CountDownLatch(5);
            LatchDemo ld = new LatchDemo(count);
            long start = System.currentTimeMillis();
            for(int i = 0; i < 5; i++){
                new Thread(ld).start();
            }
    
            try {
                //阻塞等待,直到count的数目为0
                count.await();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            //得出所有线程执行完毕的总时间
            long end = System.currentTimeMillis();
            System.out.println("time="+(end-start));
        }
    }
    
    class LatchDemo implements Runnable{
        private CountDownLatch count;
    
        public LatchDemo(CountDownLatch count) {
            this.count = count;
        }
    
        @Override
        public void run() {
            synchronized(this){
                for(int i = 0; i < 50000; ++i){
                    if(i % 2 == 0){
                        System.out.println(i);
                    }
                }
                //每执行一次,数量减一
                count.countDown();
            }
        }
    }
    
    

    五、实现Callable接口

    创建线程一共有四种方式,继承Thread类,实现Runnable接口、实现Callable接口、通过线程池。

    Callable相较于Runnable接口,方法可以有返回值,并且可以抛出异常。

    执行Callable方式,需要FutureTask实现类的支持,用于接收运算结果。FutureTask是Future接口的实现类。

    public class CallableTest {
        public static void main(String[] args) {
            CallableDemo callableDemo = new CallableDemo();
            FutureTask<Integer> result = new FutureTask<>(callableDemo);
    
            new Thread(result).start();
    
            try {
                Integer sum = result.get();
                System.out.println(sum);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } catch (ExecutionException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
    
    class CallableDemo implements Callable<Integer> {
    
        @Override
        public Integer call() throws Exception {
            int sum = 0;
            for (int i = 0; i < 100; i++) {
                sum += i;
            }
            return sum;
        }
    }
    

    FutureTask的get方法可以获取到call()方法的返回值,并且此方法要等线程结束才能获取返回值,故也可实现闭锁。

    六、同步锁Lock

    用于解决多线程安全问题,jdk1.5以后提供的一种方法。synchronized是隐式锁,而Lock是显示锁,需要通过lock()方法上锁,通过unlock()方法解锁

    使用condition进行线程间的通信

    Condition condition = lock.newCondition();
    

    condition有方法await()、signal()和signalAll()作用与wait、notify和notifyAll相同。

    线程按序交替执行

    三个线程按照指定的顺序执行

    public class ABCAternateTest {
        public static void main(String[] args) {
            AlternateDemp ad = new AlternateDemp();
    
            new Thread(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    for(int i=0;i<20;++i){
                        ad.loopA(i);
                    }
    
                }
            },"A").start();
            new Thread(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    for(int i=0;i<20;++i){
                        ad.loopB(i);
                    }
                }
            },"B").start();
            new Thread(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    for(int i=0;i<20;++i){
                        ad.loopC(i);
                    }
                }
            },"C").start();
        }
    }
    
    class AlternateDemp{
        //标识
        private int num = 1;
    
        private Lock lock = new ReentrantLock();
        private Condition condition1 = lock.newCondition();
        private Condition condition2 = lock.newCondition();
        private Condition condition3 = lock.newCondition();
    
        public void loopA(int totalLoop){
            lock.lock();
            try {
                if (num != 1){
                    condition1.await();
                }
                for (int i = 0; i < 1; ++i){
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"	"+i+"	"+totalLoop);
                }
                num = 2;
                condition2.signal();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                lock.unlock();
            }
    
        }
        public void loopB(int totalLoop){
            lock.lock();
            try {
                if (num != 2){
                    condition2.await();
                }
                for (int i = 0; i < 1; ++i){
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"	"+i+"	"+totalLoop);
                }
                num = 3;
                condition3.signal();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                lock.unlock();
            }
    
        }
        public void loopC(int totalLoop){
            lock.lock();
            try {
                if (num != 3){
                    condition3.await();
                }
                for (int i = 0; i < 1; ++i){
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"	"+i+"	"+totalLoop);
                }
                num = 1;
                condition1.signal();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            } finally {
                lock.unlock();
            }
    
        }
    
    }
    

    七、读写锁ReadWriteLock

    ReadWriteLock内部维护两个锁,一个读锁,一个写锁。读锁可以同时被多个读线程持有,而写锁一次只能由一个线程持有。

    写与写互斥,读与写也互斥,只有读操作可以同时进行

    public class ReadWriteLockTest {
        public static void main(String[] args) {
            ReadWriteLockDemo demo = new ReadWriteLockDemo();
    
            new Thread(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    demo.set((int) (Math.random()*101));
                }
            },"Write").start();
            for(int i=0;i<100;++i){
                new Thread(new Runnable() {
                    @Override
                    public void run() {
                        demo.get();
                    }
                }).start();
            }
    
        }
    }
    
    class ReadWriteLockDemo {
        private int num = 0;
        private ReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock();
    
    
        public void get() {
            lock.readLock().lock();
            try {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() +"	"+ num);
            } finally {
                lock.readLock().unlock();
            }
        }
    
        public void set(int num){
            try {
                Thread.sleep(1);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            lock.writeLock().lock();
            try {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName());
                this.num = num;
            } finally {
                lock.writeLock().unlock();
            }
        }
    }
    

    八、线程八锁

    1. 非静态方法的锁默认为this,静态方法的锁为对应的Class实例
    2. 某一个时刻内,只能有一个线程持有锁,无论几个方法。

    九、线程池

    提供了一个线程队列,队列中保存着所有等待状态的线程,避免了创建与销毁的额外开销,提高了响应速度。

    线程池的体系结构

    java.util.concurrent.Executor:负责线程的使用与调度的根接口

    • ExecutorService子接口:线程池的主要接口
      • ThreadPoolExecutor实现类。
      • ScheduledExecutorService子接口:负责线程的调度。
        • ScheduledThreadPoolExecutor:继承了ThreadPoolExecutor,实现了ScheduledExecutorService接口

    工具类:Executors

    • ExecutorService newFixedThreadPool():创建固定大小的线程池
    • ExecutorService newCacheThreadPool():缓存线程池,线程池的数量不固定,可以根据需求自动的更改数量
    • ExecutorService newSingleThreadExecutor():创建单个线程池。线程池中只有一个线程。

    ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool():创建固定大小的线程,可以延迟或定时的执行任务。

    public class ThreadPoolTest {
        public static void main(String[] args) {
            //1.创建线程池
            ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(5);
            ThreadDemo td = new ThreadDemo();
    
            //2.分配任务
            for (int i=0;i<10;++i){
                pool.submit(td);
            }
            //3.关闭线程池
            pool.shutdown();
        }
    }
    
    class ThreadDemo implements Runnable{
        private int num = 0;
        @Override
        public void run() {
            while(num < 100) {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"	"+ ++num);
            }
        }
    }
    

    十、ForkJoinPool分支合并框架

    Fork/Join框架:就是在必要的情况下,将一个大人物,进行拆分(fork)成若干个小任务,再将一个个的小任务运算的结果进行join汇总。

    public class ForkJoinTest {
        public static void main(String[] args) {
            ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
            ForkJoinTask<Long> task = new ForkJoinSumCalculate(0L,100000000L);
            Long sum = pool.invoke(task);
            System.out.println(sum);
        }
    }
    
    class ForkJoinSumCalculate extends RecursiveTask<Long> {
        private long start;
        private long end;
    
        private static final long THURSHOLD = 100000L;
    
        public ForkJoinSumCalculate(long start, long end) {
            this.start = start;
            this.end = end;
        }
    
    
        @Override
        protected Long compute() {
            long length = end - start;
            //一次只计算10000个数
            if (length <= THURSHOLD) {
                long sum = 0;
    
                for (long i = 0; i <= end; ++i) {
                    sum += i;
                }
                return sum;
            } else {
                //拆分
                long middle = (start + end) / 2;
                ForkJoinSumCalculate left = new ForkJoinSumCalculate(start, middle);
                left.fork();//进行拆分,同时压入线程队列
                ForkJoinSumCalculate right = new ForkJoinSumCalculate(middle + 1, end);
                right.fork();
                //合并
                return left.join() + right.join();
            }
        }
    }
    
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