【Java八股面试系列】并发编程-并发关键字,线程池

news/2024/2/24 8:27:39/文章来源:https://blog.csdn.net/asdfasaa/article/details/136086652

目录

并发关键字

Synchronized

synchronized最主要的三种使用方式:

具体使用:双重校验锁单例模式

synchronized 底层实现原理?

synchronized锁的优化

偏向锁

轻量级锁

重量级锁

Mark Word 与 Monitor 之间的关系

总结

偏向锁、轻量级锁、重量级锁的应用场景

偏向锁、轻量级锁、重量级锁的升级过程

Volatile

volatile 关键字的作用

Lock锁

Lock简介

CAS

AQS(AbstractQueuedSynchronizer)详解与源码分析

AQS的原理

AQS定义两种资源共享方式

ReentrantLock(重入锁)

原子类操作

并发容器和同步容器

ConcurrentHashMap并发容器

CopyOnWriteArrayList并发容器

ThreadLocal

ThreadLocal原理

inheritableThreadLocals变量

ThreadLocal应用

ThreadLocal内存泄漏分析与解决方案

线程池

概述

线程池优点

线程池的生命周期

线程池之ThreadPoolExecutor详解

线程池参数设置

动态设置线程池参数

setCorePoolSize()方法

setMaximumPoolSize()方法

setQueue队列

ThreadPoolExecutor饱和策略

线程池缓冲队列

设计一个根据任务优先级执行的线程池

任务申请

Worker线程增加

Worker线程回收

Worker线程执行任务

线程池命名

线程的执行流程

并发工具

Feature

feature和Callable


并发关键字

Synchronized

synchronized 的作用?

在 Java 中,synchronized 关键字是用来控制线程同步的,就是在多线程的环境下,控制 synchronized 代码段不被多个线程同时执行。synchronized 可以修饰类、方法、变量。

另外,在 Java 早期版本中,synchronized属于重量级锁,效率低下,因为监视器锁(monitor)是依赖于底层的操作系统的 Mutex Lock 来实现的,Java 的线程是映射到操作系统的原生线程之上的。如果要挂起或者唤醒一个线程,都需要操作系统帮忙完成,而操作系统实现线程之间的切换时需要从用户态转换到内核态,这个状态之间的转换需要相对比较长的时间,时间成本相对较高,这也是为什么早期的 synchronized 效率低的原因。庆幸的是在 Java 6 之后 Java 官方对从 JVM 层面对synchronized 较大优化,所以现在的 synchronized 锁效率也优化得很不错了。JDK1.6对锁的实现引入了大量的优化,如自旋锁、适应性自旋锁、锁消除、锁粗化、偏向锁、轻量级锁等技术来减少锁操作的开销。

synchronized关键字4个特性

  1. 原子性 所谓原子性就是指一个操作或者多个操作,要么全部执行并且执行的过程不会被任何因素打断,要么就都不执行。

  2. 可见性 可见性是指多个线程访问一个资源时,该资源的状态、值信息等对于其他线程都是可见的。

  3. 有序性 有序性值程序执行的顺序按照代码先后执行。

  4. 可重入性 synchronized和ReentrantLock都是可重入锁。当一个线程试图操作一个由其他线程持有的对象锁的临界资源时,将会处于阻塞状态,但当一个线程再次请求自己持有对象锁的临界资源时,这种情况属于重入锁。通俗一点讲就是说一个线程拥有了锁仍然还可以重复申请同一个锁。可重复锁,表示该锁能够支持一个线程对资源的重复加锁。

说说自己是怎么使用 synchronized 关键字,在项目中用到了吗

synchronized最主要的三种使用方式:

  • 修饰实例方法: 作用于当前对象实例加锁,进入同步代码前要获得当前对象实例的锁

  • 修饰静态方法: 也就是给当前类加锁,会作用于类的所有对象实例,因为静态成员不属于任何一个实例对象,是类成员( static 表明这是该类的一个静态资源,不管new了多少个对象,只有一份)。所以如果一个线程A调用一个实例对象的非静态 synchronized 方法,而线程B需要调用这个实例对象所属类的静态 synchronized 方法,是允许的,不会发生互斥现象,因为访问静态 synchronized 方法占用的锁是当前类的锁,而访问非静态 synchronized 方法占用的锁是当前实例对象锁。

  • 修饰代码块: 指定加锁对象,对给定对象加锁,进入同步代码库前要获得给定对象的锁。

总结: synchronized 关键字加到 static 静态方法和 synchronized(class)代码块上都是是给 Class 类上锁。synchronized 关键字加到实例方法上是给对象实例上锁。尽量不要使用 synchronized(String a) 因为JVM中,字符串常量池具有缓存功能!

下面我以一个常见的面试题为例讲解一下 synchronized 关键字的具体使用。 面试中面试官经常会说:“单例模式了解吗?来给我手写一下!给我解释一下双重检验锁方式实现单例模式的原理呗!”

具体使用:双重校验锁单例模式

public class Singleton {private volatile static Singleton uniqueInstance;private Singleton() {}public static Singleton getUniqueInstance() {//先判断对象是否已经实例过,没有实例化过才进入加锁代码if (uniqueInstance == null) {//类对象加锁synchronized (Singleton.class) {if (uniqueInstance == null) {uniqueInstance = new Singleton();}}}return uniqueInstance;}
}

另外,需要注意 uniqueInstance 采用 volatile 关键字修饰也是很有必要。

uniqueInstance 采用 volatile 关键字修饰也是很有必要的, uniqueInstance = new Singleton(); 这段代码其实是分为三步执行:

  1. 为 uniqueInstance 分配内存空间

  2. 初始化 uniqueInstance

  3. 将 uniqueInstance 指向分配的内存地址

但是由于 JVM 具有指令重排的特性,执行顺序有可能变成 1->3->2。指令重排在单线程环境下不会出现问题,但是在多线程环境下会导致一个线程获得还没有初始化的实例。例如,线程 T1 执行了 1 和 3,此时 T2 调用 getUniqueInstance() 后发现 uniqueInstance 不为空,因此返回 uniqueInstance,但此时 uniqueInstance 还未被初始化。

这里使用volatile不是防止指令重排,是防止线程在初始化的时候其他的来读取(通过内存屏障的作用)

使用 volatile 可以禁止 JVM 的指令重排,保证在多线程环境下也能正常运行。

synchronized 底层实现原理?

想要理解底层原理,首先需要学习Mark Word是什么?

这里我推荐这一篇博客 通俗易懂的的讲了Mark Word,和对象是有什么组成的

实例对象的组成: 对象头+实例数据+对齐填充(对象是8字节的倍数,使处理起来更加的高效)

Mark Word必看

public class SynchronizedDemo {public void method() {synchronized (this) {System.out.println("synchronized 代码块");}}
}

通过JDK 反汇编指令 javap -c -v SynchronizedDemo后得到的指令:

可以看出在执行同步代码块之前之后都有一个monitor字样,其中前面的是monitorenter,后面的是离开monitorexit,不难想象一个线程也执行同步代码块,首先要获取锁,而获取锁的过程就是monitorenter ,在执行完代码块之后,要释放锁,释放锁就是执行monitorexit指令。

为什么会有两个monitorexit呢?

这个主要是防止在同步代码块中线程因异常退出,而锁没有得到释放,这必然会造成死锁(等待的线程永远获取不到锁)。因此最后一个monitorexit是保证在异常情况下,锁也可以得到释放,避免死锁。

仅有ACC_SYNCHRONIZED这么一个标志,该标记表明线程进入该方法时,需要monitorenter,退出该方法时需要monitorexit。

synchronized可重入的原理

重入锁是指一个线程获取到该锁之后,该线程可以继续获得该锁。底层原理维护一个计数器,当线程获取该锁时,计数器加一,再次获得该锁时继续加一,释放锁时,计数器减一,当计数器值为0时,表明该锁未被任何线程所持有,其它线程可以竞争获取锁。

什么是自旋

很多 synchronized 里面的代码只是一些很简单的代码,执行时间非常快,此时等待的线程都加锁可能是一种不太值得的操作,因为线程阻塞涉及到用户态和内核态切换的问题。既然 synchronized 里面的代码执行得非常快,不妨让等待锁的线程不要被阻塞,而是在 synchronized 的边界做忙循环,这就是自旋。如果做了多次循环发现还没有获得锁,再阻塞,这样可能是一种更好的策略。

多线程中 synchronized 锁升级的原理是什么?

synchronized 锁升级原理:在锁对象的对象头里面有一个 threadid 字段,在第一次访问的时候 threadid 为空,jvm 让其持有偏向锁,并将 threadid 设置为其线程 id,再次进入的时候会先判断 threadid 是否与其线程 id 一致,如果一致则可以直接使用此对象,如果不一致,则升级偏向锁为轻量级锁,通过自旋循环一定次数来获取锁,执行一定次数之后,如果还没有正常获取到要使用的对象,此时就会把锁从轻量级升级为重量级锁,此过程就构成了 synchronized 锁的升级。

锁的升级的目的:锁升级是为了减低了锁带来的性能消耗。在 Java 6 之后优化 synchronized 的实现方式,使用了偏向锁升级为轻量级锁再升级到重量级锁的方式,从而减低了锁带来的性能消耗。

线程 B 怎么知道线程 A 修改了变量

(1)volatile 修饰变量 (2)synchronized 修饰修改变量的方法 (3)wait/notify (4)while 轮询

当一个线程进入一个对象的 synchronized 方法 A 之后,其它线程是否可进入此对象的 synchronized 方法 B?

不能。其它线程只能访问该对象的非同步方法,同步方法则不能进入。因为非静态方法上的 synchronized 修饰符要求执行方法时要获得对象的锁,如果已经进入A 方法说明对象锁已经被取走,那么试图进入 B 方法的线程就只能在等锁池(注意不是等待池哦)中等待对象的锁。

synchronized、volatile、CAS 比较

(1)synchronized 是悲观锁,属于抢占式,会引起其他线程阻塞。 (2)volatile 提供多线程共享变量可见性和禁止指令重排序优化。 (3)CAS 是基于冲突检测的乐观锁(非阻塞)

synchronized 和 Lock 有什么区别?

  1. 一个是关键字JVM层面加锁, 一个是接口中代码层面加锁

  2. synchronized 可以给类、方法、代码块加锁;而 lock 只能给代码块加锁。

  3. synchronized代码执行完成或者出现异常自动释放锁,lock不会自动释放,需要显示释放

  4. synchronized无法得知是否获取锁成功;Lock则可以通过tryLock得知加锁是否成功

  5. synchronized会导致线程拿不到锁一直等待;Lock可以设置获取锁失败的超时时间。

synchronized 和 ReentrantLock 区别是什么?

synchronized 是和 if、else、for、while 一样的关键字,ReentrantLock 是类,这是二者的本质区别。既然 ReentrantLock 是类,那么它就提供了比synchronized 更多更灵活的特性,可以被继承、可以有方法、可以有各种各样的类变量

synchronized 早期的实现比较低效,对比 ReentrantLock,大多数场景性能都相差较大,但是在 Java 6 中对 synchronized 进行了非常多的改进。

相同点:两者都是可重入锁

主要区别如下:

ReentrantLock 使用起来比较灵活,但是必须有释放锁的配合动作; ReentrantLock 必须手动获取与释放锁,而 synchronized 不需要手动释放和开启锁; ReentrantLock 只适用于代码块锁,而 synchronized 可以修饰类、方法、变量等。 二者的锁机制其实也是不一样的。ReentrantLock 底层调用的是 Unsafe 的park 方法加锁,synchronized 操作的应该是对象头中 mark word Java中每一个对象都可以作为锁,这是synchronized实现同步的基础:

  • 普通同步方法,锁是当前实例对象

  • 静态同步方法,锁是当前类的class对象

  • 同步方法块,锁是括号里面的对象

synchronized锁的优化

synchronized锁的状态 Java的开发团队一直对synchronized进行优化,其中最大一次优化就是在jdk6的时候,新增了两个锁状态,分别是:偏向锁 和 轻量级锁

现在synchronized一共有四种锁状态:

  • 无锁

  • 偏向锁

  • 轻量级锁

  • 重量级锁 锁的级别由低到高分别是:无锁状态->偏向锁状态->轻量级锁状态->重量级锁状态。这几个状态会随着锁的竞争情况逐渐升级(只能升级,不能降级),也叫锁的膨胀。

偏向锁

一句话总结他的作用:减少同一线程获取锁的代价。

“偏向”的意思是:

偏向锁假定将来只有第一个申请锁的线程会使用锁(不会有任何线程再来申请锁),因此,只需要在Mark Word中CAS记录owner(本质上也是更新,但初始值为空),如果记录成功,则偏向锁获取成功,记录锁状态为偏向锁,以后当前线程等于owner就可以零成本的直接获得锁;否则,说明有其他线程竞争,膨胀为轻量级锁。

当一个线程多次获取同一个锁时(可重入锁)

为什么一个线程需要反复加锁? 例如有些场景,某个对象中的 synchronized方法1 调用 另一个synchronized方法2,但方法1和方法2都是被同一个线程调用的,且处于同一对象,那么相当于这个线程获取了两次相同的锁,这就是可重入锁。要是不可重入锁,那么方法2就执行不了了。

为什么要引入偏向锁?

引入偏向锁是为了在无多线程竞争的情况下尽量减少不必要的轻量级锁执行路径,因为轻量级锁的获取及释放依赖多次 CAS 原子指令,而偏向锁只需要在置换 ThreadID 的时候依赖一次 CAS 原子指令,代价就是一旦出现多线程竞争的情况就必须撤销偏向锁。

具体来说就是因为经过 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。

加锁过程:

    当锁对象第一次被线程获取的时候,虚拟机把对象头中的锁标志位设为“01”,即偏向模式。同时使用CAS操作把获取到这个锁的线程的ID记录在对象的Mark Word之中的偏向线程ID,并将是否偏向锁的状态位置置为1。如果CAS操作成功,持有偏向锁的线程以后每次进入这个锁相关的同步块时,直接检查markword中的ThreadId是否和 自身线程Id一致,如果一致,则认为当前线程已经获取了锁,JVM就可以不再进行任何同步操作(例如Locking、Unlocking及对Mark Word的Update等)。
当有另外一个线程去尝试获取这个锁时,偏向模式就宣告结束。根据锁对象目前是否处于被锁定的状态,撤销偏向(Revoke Bias)后恢复到未锁定状态或 轻量级锁定(标志位为“00”)的状态

解锁过程:

    一个对象刚开始实例化的时候,没有任何线程来访问它的时候。它是可偏向的,意味着,它现在认为只可能有一个线程来访问它,所以当第一个线程来访问它的时候,它会偏向这个线程,此时,对象持有偏向锁。偏向第一个线程,这个线程在修改对象头成为偏向锁的时候使用CAS操作,并将对象头中的ThreadID改成自己的ID,之后再次访问这个对象时,只需要对比ID,不需要再使用CAS在进行操作。一旦有第二个线程访问这个对象,因为偏向锁不会主动释放,所以第二个线程可以看到对象是偏向状态,这时表明在这个对象上已经存在竞争了,检查原来持有该对象锁的线程是否依然存活,如果挂了,则可以将对象变为无锁状态,然后重新偏向新的线程,如果原来的线程依然存活,则马上执行那个线程的操作栈,检查该对象(锁)的使用情况,如果仍然需要持有偏向锁,则偏向锁升级为轻量级锁,(偏向锁就是这个时候升级为轻量级锁的)。如果不存在使用了,则可以将对象(锁)回复成无锁状态,然后重新偏向。
轻量级锁

当有别的线程参与到偏向锁的竞争中时,会先判断 markword 中的线程ID与这个线程是否一致,如果不一致,则会立即撤销偏向锁,升级为轻量级锁。

线程拿到锁的底层原理:

每个线程都会在自己的栈中维护一个 LockRecord(LR),然后每个线程在竞争锁时,都试图将 锁对象头 中的markword 设置为指向自己LR的指针,哪个线程设置成功,则意味着哪个线程成功获取到锁。

加锁过程:

如果这个更新动作成功了,那么这个线程就拥有了该对象的锁,并且对象Mark Word的锁标志位(Mark Word的最后2bit)将转变为“00”,即表示此对象处于轻量级锁定状态。如果失败,表示有其他线程竞争锁,当前线程便尝试使用自旋来获取锁。如果在自旋一定次数后仍为获得锁,那么轻量级锁将会升级成重量级锁。

解锁过程:

与加锁一样,用CAS操作,如果对象的markword 仍然指向着线程的 LockRecord(锁记录 LR),那就用CAS操作把对象当前的Mark Word和线程中复制的Displaced Mark Word替换回来。
重量级锁

当线程的自旋次数过长依旧没获取到锁,为避免CPU无端耗费,锁由轻量级锁升级为重量级锁。获取锁的同时会阻塞其他正在竞争该锁的线程,依赖对象内部的监视器(monitor)实现,monitor又依赖操作系统底层,需要从用户态切换到内核态,成本非常高。

为什么成本高?

当系统检查到锁是重量级锁之后,会把等待想要获得锁的线程进行阻塞,被阻塞的线程不会消耗cpu。但是阻塞或者唤醒一个线程时,都需要操作系统来帮忙,这就需要从用户态转换到内核态,而转换状态是需要消耗很多时间的,有可能比用户执行代码的时间还要长。

Mark Word 与 Monitor 之间的关系

  • 每个 Java 对象都可以关联一个 Monitor 对象,如果使用 synchronized 给对象加锁(重量级锁)之后,该 对象头的Mark Word 中就被设置指向Monitor对象 的指针

总结

偏向锁、轻量级锁、重量级锁的应用场景

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由于轻量级锁会自旋,即不会放弃CPU,那么对一些执行时间短的任务而言,用轻量级锁可以减少线程切换的时间(对比重量级锁)。

偏向锁通过对比 Mark Word 解决加锁问题,避免执行CAS操作。 轻量级锁是通过用 CAS 操作和自旋来解决加锁问题,避免线程阻塞和唤醒而影响性能。 重量级锁是将除了拥有锁的线程以外的线程都阻塞。

偏向锁、轻量级锁、重量级锁的升级过程

Volatile

volatile 关键字的作用

  • 内存可见性

  • 防止指令重排

  • 不能保证原子性

对于可见性,Java 提供了 volatile 关键字来保证可见性和禁止指令重排。 volatile 提供 happens-before (先行发生)的保证,确保一个线程的修改能对其他线程是可见的。当一个共享变量被 volatile 修饰时,它会保证修改的值会立即被更新到主存,当有其他线程需要读取时,它会去内存中读取新值。

从实践角度而言,volatile 的一个重要作用就是和 CAS 结合,保证了原子性,详细的可以参见 java.util.concurrent.atomic 包下的类,比如 AtomicInteger。 volatile 常用于多线程环境下的单次操作(单次读或者单次写)。

Java 中能创建 volatile 数组吗?

能,Java 中可以创建 volatile 类型数组,不过只是一个指向数组的引用,而不是整个数组。意思是,如果改变引用指向的数组,将会受到 volatile 的保护,但是如果多个线程同时改变数组的元素,volatile 标示符就不能起到之前的保护作用了。

volatile 变量和 atomic 变量有什么不同?

volatile 变量可以确保先行关系,即写操作会发生在后续的读操作之前, 但它并不能保证原子性。例如用 volatile 修饰 count 变量,那么 count++ 操作就不是原子性的。 而 AtomicInteger 类提供的 atomic 方法可以让这种操作具有原子性如getAndIncrement()方法会原子性的进行增量操作把当前值加一,其它数据类型和引用变量也可以进行相似操作。

volatile 能使得一个非原子操作变成原子操作吗?

关键字volatile的主要作用是使变量在多个线程间可见,但无法保证原子性,对于多个线程访问同一个实例变量需要加锁进行同步。

虽然volatile只能保证可见性不能保证原子性,但用volatile修饰long和double可以保证其操作原子性。

所以从Oracle Java Spec里面可以看到:

  1. 对于64位的long和double,如果没有被volatile修饰,那么对其操作可以不是原子的。在操作的时候,可以分成两步,每次对32位操作。

  2. 如果使用volatile修饰long和double,那么其读写都是原子操作

  3. 对于64位的引用地址的读写,都是原子操作

  4. 在实现JVM时,可以自由选择是否把读写long和double作为原子操作

  5. 推荐JVM实现为原子操作

volatile 修饰符的有过什么实践?

单例模式

是否 Lazy 初始化:是

是否多线程安全:是

实现难度:较复杂

描述:对于Double-Check这种可能出现的问题(当然这种概率已经非常小了,但毕竟还是有的嘛~),解决方案是:只需要给instance的声明加上volatile关键字即可volatile关键字的一个作用是禁止指令重排,把instance声明为volatile之后,对它的写操作就会有一个内存屏障(什么是内存屏障?)这样,在它的赋值完成之前,就不用会调用读操作。

内存屏障的文章

  • 在每个volatile写操作的前面插入一个StoreStore屏障。

  • 在每个volatile写操作的后面插入一个StoreLoad屏障。

  • 在每个volatile读操作的后面插入一个LoadLoad屏障。

  • 在每个volatile读操作的后面插入一个LoadStore屏障。

注意:volatile阻止的不是singleton = newSingleton()这句话内部[1-2-3]的指令重排,而是保证了在一个写操作([1-2-3])完成之前,不会调用读操作(if (instance == null))。

synchronized 和 volatile 的区别是什么?

synchronized 表示只有一个线程可以获取作用对象的锁,执行代码,阻塞其他线程。 volatile 表示变量在 CPU 的寄存器中是不确定的,必须从主存中读取。保证多线程环境下变量的可见性;禁止指令重排序。

区别

  • volatile 是变量修饰符;synchronized 可以修饰类、方法、变量。

  • volatile 仅能实现变量的修改可见性,不能保证原子性;而 synchronized 则可以保证变量的修改可见性和原子性。

  • volatile 不会造成线程的阻塞;synchronized 可能会造成线程的阻塞。

  • volatile标记的变量不会被编译器优化;synchronized标记的变量可以被编译器优化。

  • volatile关键字是线程同步的轻量级实现,所以volatile性能肯定比synchronized关键字要好。但是volatile关键字只能用于变量

  • synchronized关键字可以修饰方法以及代码块。synchronized关键字在JavaSE1.6之后进行了主要包括为了减少获得锁和释放锁带来的性能消耗而引入的偏向锁和轻量级锁以及其它各种优化之后执行效率有了显著提升,实际开发中使用 synchronized 关键字的场景还是更多一些。

Lock锁

Lock简介

Java Concurrency API 中的 Lock 接口(Lock interface)是什么?对比同步它有什么优势? Lock 接口比同步方法和同步块提供了更具扩展性的锁操作。他们允许更灵活的结构,可以具有完全不同的性质,并且可以支持多个相关类的条件对象。 它的优势有:

(1)可以使锁更公平 (2)可以使线程在等待锁的时候响应中断 (3)可以让线程尝试获取锁,并在无法获取锁的时候立即返回或者等待一段时间 (4)可以在不同的范围,以不同的顺序获取和释放锁

整体上来说 Lock 是 synchronized 的扩展版,Lock 提供了无条件的、可轮询的(tryLock 方法)、定时的(tryLock 带参方法)、可中断的(lockInterruptibly)、可多条件队列的(newCondition 方法)锁操作。另外 Lock 的实现类基本都支持非公平锁(默认)和公平锁,synchronized 只支持非公平锁,当然,在大部分情况下,非公平锁是高效的选择。

乐观锁和悲观锁的理解及如何实现,有哪些实现方式?

悲观锁:总是假设最坏的情况,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制,比如行锁,表锁等,读锁,写锁等,都是在做操作之前先上锁。再比如 Java 里面的同步原语 synchronized 关键字的实现也是悲观锁。

乐观锁:顾名思义,就是很乐观,每次去拿数据的时候都认为别人不会修改,所以不会上锁,但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据,可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型,这样可以提高吞吐量,像数据库提供的类似于 write_condition 机制,其实都是提供的乐观锁。在 Java中 java.util.concurrent.atomic 包下面的原子变量类就是使用了乐观锁的一种实现方式 CAS 实现的。

乐观锁的实现方式:

1、使用版本标识来确定读到的数据与提交时的数据是否一致。提交后修改版本标识,不一致时可以采取丢弃和再次尝试的策略。

2、java 中的 Compare and Swap 即 CAS ,当多个线程尝试使用 CAS 同时更新同一个变量时,只有其中一个线程能更新变量的值,而其它线程都失败,失败的线程并不会被挂起,而是被告知这次竞争中失败,并可以再次尝试。 CAS 操作中包含三个操作数 —— 需要读写的内存位置(V)、进行比较的预期原值(A)和拟写入的新值(B)。如果内存位置 V 的值与预期原值 A 相匹配,那么处理器会自动将该位置值更新为新值 B。否则处理器不做任何操作。

CAS

CAS 是 compare and swap 的缩写,即我们所说的比较交换。

cas 是一种基于锁的操作,而且是乐观锁。在 java 中锁分为乐观锁和悲观锁。悲观锁是将资源锁住,等一个之前获得锁的线程释放锁之后,下一个线程才可以访问。而乐观锁采取了一种宽泛的态度,通过某种方式不加锁来处理资源,比如通过给记录加 version 来获取数据,性能较悲观锁有很大的提高。

CAS 操作包含三个操作数 —— 内存位置(V)、预期原值(A)和新值(B)。如果内存地址里面的值和 A 的值是一样的,那么就将内存里面的值更新成 B。CAS是通过无限循环来获取数据的,若果在第一轮循环中,a 线程获取地址里面的值被b 线程修改了,那么 a 线程需要自旋,到下次循环才有可能机会执行。

java.util.concurrent.atomic 包下的类大多是使用 CAS 操作来实现的(AtomicInteger,AtomicBoolean,AtomicLong)。

CAS 的会产生什么问题?

1、ABA 问题:

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 two 进行了一些操作变成了 B,然后 two 又将 V 位置的数据变成 A,这时候线程 one 进行 CAS 操作发现内存中仍然是 A,然后 one 操作成功。尽管线程 one 的 CAS 操作成功,但可能存在潜藏的问题。从 Java1.5 开始 JDK 的 atomic包里提供了一个类 AtomicStampedReference 来解决 ABA 问题。

2、循环时间长开销大:

对于资源竞争严重(线程冲突严重)的情况,CAS 自旋的概率会比较大,从而浪费更多的 CPU 资源,效率低于 synchronized。

3、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时,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。

公平锁为什么比非公平锁高效

在 Java 中 synchronized 和 ReentrantLock 默认使用的都是非公平锁,而它们采用非公平锁的原因都是一致的,都是为了提升程序的性能。

锁池:设线程A已经拥有了某个对象(注意:不是类)的锁,而其它的线程想要调用这个对象的某个synchronized方法(或者synchronized块),由于这些线程在进入对象的synchronized方法之前必须先获得该对象的锁的拥有权,但是该对象的锁目前正被线程A拥有,所以这些线程就进入了该对象的锁池中(也就是开始自旋等待,如果等待的时间超过了一定时间,则会进入等待队列并进入休眠)

等待池:假设一个线程A调用了某个对象的wait()方法,线程A就会释放该对象的锁后,进入到了该对象的等待池中

非公平锁:按照抢占式,每个线程获取到锁的顺序是随机的,并不会遵循先来后到的原则,任何线程在某时刻都有可能直接获取并拥有锁。等待池和锁池都是可以去竞争锁的。

公平锁:严格按照先来后到的原则,先来的线程如果没有获取到锁的话会进入等待区进行休眠

为什么非公平锁更加高效:

公平锁:获取锁时,先将线程自己添加到等待队列的队尾并休眠,当某线程用完锁之后,会去唤醒等待队列中队首的线程尝试去获取锁,锁的使用顺序也就是队列中的先后顺序,在整个过程中,线程会从运行状态切换到休眠状态,再从休眠状态恢复成运行状态,但线程每次休眠和恢复都需要从用户态转换成内核态,而这个状态的转换是比较慢的,所以公平锁的执行速度会比较慢。

非公平锁:当线程获取锁时,会先通过 CAS 尝试获取锁,如果获取成功就直接拥有锁,如果获取锁失败才会进入等待队列,等待下次尝试获取锁。这样做的好处是,获取锁不用遵循先到先得的规则,从而避免了线程休眠和恢复或者进入内核态切换的操作,这样就加速了程序的执行效率。

AQS(AbstractQueuedSynchronizer)详解与源码分析

AQS的全称为(AbstractQueuedSynchronizer),这个类在java.util.concurrent.locks包下面。

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AQS是一个用来构建锁和同步器的框架,使用AQS能简单且高效地构造出应用广泛的大量的同步器,比如我们提到的ReentrantLock,Semaphore,其他的诸如ReentrantReadWriteLock,SynchronousQueue,FutureTask等等皆是基于AQS的。当然,我们自己也能利用AQS非常轻松容易地构造出符合我们自己需求的同步器。

AQS的原理

如果被请求的共享资源空闲,则将当前的线程设置为有效工作线程,并且将共享资源设置为锁定状态。如果另一个线程请求的共享资源被占用,那么开始自旋等待,最后放入等待队列里面等待被唤醒然后分配锁,最后唤醒的顺序是遵循FIFO的。内部维护着一个虚拟的CLH双向链表来保存着等待的线程队列。

CLH(Craig,Landin,and Hagersten)队列是一个虚拟的双向队列(虚拟的双向队列即不存在队列实例,仅存在结点之间的关联关系)。AQS是将每条请求共享资源的线程封装成一个CLH锁队列的一个结点(Node)来实现锁的分配。

看个AQS(AbstractQueuedSynchronizer)原理图:

AQS定义两种资源共享方式

Exclusive(独占):只有一个线程能执行,如ReentrantLock。又可分为公平锁和非公平锁: 公平锁:按照线程在队列中的排队顺序,先到者先拿到锁 非公平锁:当线程要获取锁时,无视队列顺序直接去抢锁,谁抢到就是谁的

Share(共享):多个线程可同时执行,如Semaphore/CountDownLatch。Semaphore、CountDownLatch、 CyclicBarrier、ReadWriteLock 我们都会在后面讲到。 ReentrantReadWriteLock 可以看成是组合式,因为ReentrantReadWriteLock也就是读写锁允许多个线程同时对某一资源进行读。

不同的自定义同步器争用共享资源的方式也不同。自定义同步器在实现时只需要实现共享资源 state 的获取与释放方式即可,至于具体线程等待队列的维护(如获取资源失败入队/唤醒出队等),AQS已经在顶层实现好了。

AQS底层使用了模板方法模式

同步器的设计是基于模板方法模式的,如果需要自定义同步器一般的方式是这样(模板方法模式很经典的一个应用):

使用者继承AbstractQueuedSynchronizer并重写指定的方法。(这些重写方法很简单,无非是对于共享资源state的获取和释放) 将AQS组合在自定义同步组件的实现中,并调用其模板方法,而这些模板方法会调用使用者重写的方法。 这和我们以往通过实现接口的方式有很大区别,这是模板方法模式很经典的一个运用。

AQS使用了模板方法模式,自定义同步器时需要重写下面几个AQS提供的模板方法:

isHeldExclusively()//该线程是否正在独占资源。只有用到condition才需要去实现它。
tryAcquire(int)//独占方式。尝试获取资源,成功则返回true,失败则返回false。
tryRelease(int)//独占方式。尝试释放资源,成功则返回true,失败则返回false。
tryAcquireShared(int)//共享方式。尝试获取资源。负数表示失败;0表示成功,但没有剩余可用资源;正数表示成功,且有剩余资源。
tryReleaseShared(int)//共享方式。尝试释放资源,成功则返回true,失败则返回false。

默认情况下,每个方法都抛出 UnsupportedOperationException。 这些方法的实现必须是内部线程安全的,并且通常应该简短而不是阻塞。AQS类中的其他方法都是final ,所以无法被其他类使用,只有这几个方法可以被其他类使用。

默认情况下,每个方法都抛出 UnsupportedOperationException。 这些方法的实现必须是内部线程安全的,并且通常应该简短而不是阻塞。AQS类中的其他方法都是final ,所以无法被其他类使用,只有这几个方法可以被其他类使用。

以ReentrantLock为例,state初始化为0,表示未锁定状态。A线程lock()时,会调用tryAcquire()独占该锁并将state+1。此后,其他线程再tryAcquire()时就会失败,直到A线程unlock()到state=0(即释放锁)为止,其它线程才有机会获取该锁。当然,释放锁之前,A线程自己是可以重复获取此锁的(state会累加),这就是可重入的概念。但要注意,获取多少次就要释放多么次,这样才能保证state是能回到零态的。

再以CountDownLatch以例,任务分为N个子线程去执行,state也初始化为N(注意N要与线程个数一致)。这N个子线程是并行执行的,每个子线程执行完后countDown()一次,state会CAS(Compare and Swap)减1。等到所有子线程都执行完后(即state=0),会unpark()主调用线程,然后主调用线程就会从await()函数返回,继续后余动作。

ReentrantLock(重入锁)

什么是可重入锁(ReentrantLock)?

可重入锁就是同一个线程,能对共享资源重复加锁,当前线程可以多次获取共享资源。另一个能够重复加锁的就是Synchronized关键字。

实现原理

这里实现原理可以看我写的另一篇博客 【源码阅读】ReemtrantLock&AQS原理

原子类操作

原子操作(atomic operation)意为”不可被中断的一个或一系列操作” 。

说一下 atomic 的原理?

Atomic包中的类基本的特性就是在多线程环境下,当有多个线程同时对单个(包括基本类型及引用类型)变量进行操作时,具有排他性,即当多个线程同时对该变量的值进行更新时,仅有一个线程能成功,而未成功的线程可以向自旋锁一样,继续尝试,一直等到执行成功。

int++并不是一个原子操作,所以当一个线程读取它的值并加 1 时,另外一个线程有可能会读到之前的值,这就会引发错误。

为了解决这个问题,必须保证增加操作是原子的,在 JDK1.5 之前我们可以使用同步技术来做到这一点。到 JDK1.5,java.util.concurrent.atomic 包提供了 int 和long 类型的原子包装类,它们可以自动的保证对于他们的操作是原子的并且不需要使用同步。

解决 ABA 问题的原子类:AtomicMarkableReference(通过引入一个 boolean来反映中间有没有变过),AtomicStampedReference(通过引入一个 int 来累加来反映中间有没有变过)

并发容器

并发容器和同步容器

同步容器:

  1. 同步容器是指使用Synchronized关键字或者其他方式使容器元素操作是线程安全的,但是同时只支持单个线程对容器进行访问,需改。所以扩展度和效率其实是很低的!

  2. 优点:在单线程环境下,同步容器通常比较简单且性能较好。

  3. 缺点:多线程环境下,只能运行单个线程执行,所以执行的效率是很低的

并发容器:

  1. 并发容器其实是可以看作同步容器的升级版,提供了粒度更加细腻的锁,能够支持多个线程对容器进行访问,读写。极大的提高了程序运行的效率。例如ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList

  2. 优点:内部提供了额外的同步机制,是一个更加线程安全的容器,在多线程中,能提供更好的性能

  3. 缺点:低并发的情况下,会增加额外的开销:例如内部锁的竞争

ConcurrentHashMap并发容器

ConcurrentHashMap是Java中的一个线程安全且高效的HashMap实现。平时涉及高并发如果要用map结构,那第一时间想到的就是它。相对于hashmap来说,ConcurrentHashMap就是线程安全的map,其中利用了锁分段的思想提高了并发度。

那么它到底是如何实现线程安全的?

JDK 1.6版本关键要素: segment继承了ReentrantLock充当锁的角色,为每一个segment提供了线程安全的保障; segment维护了哈希散列表的若干个桶,每个桶由HashEntry构成的链表。 JDK1.8后:ConcurrentHashMap抛弃了原有的Segment 分段锁,而采用了 CAS + synchronized 来保证并发安全性。

Java 中 ConcurrentHashMap 的并发度是什么?

ConcurrentHashMap 把实际 map 划分成若干部分来实现它的可扩展性和线程安全。这种划分是使用并发度获得的,它是 ConcurrentHashMap 类构造函数的一个可选参数,默认值为 16,这样在多线程情况下就能避免争用。

在 JDK8 后,它摒弃了 Segment(锁段)的概念,而是启用了一种全新的方式实现,利用 CAS 算法。同时加入了更多的辅助变量来提高并发度,具体内容还是查看源码吧。

SynchronizedMap 和 ConcurrentHashMap 有什么区别?

SynchronizedMap 一次锁住整张表来保证线程安全,所以每次只能有一个线程来访为 map。

ConcurrentHashMap 使用分段锁来保证在多线程下的性能。

ConcurrentHashMap 中则是一次锁住一个桶。ConcurrentHashMap 默认将hash 表分为 16 个桶,诸如 get,put,remove 等常用操作只锁当前需要用到的桶。 这样,原来只能一个线程进入,现在却能同时有 16 个写线程执行,并发性能的提升是显而易见的。

另外 ConcurrentHashMap 使用了一种不同的迭代方式。在这种迭代方式中,当iterator 被创建后集合再发生改变就不再是抛出ConcurrentModificationException,取而代之的是在改变时 new 新的数据从而不影响原有的数据,iterator 完成后再将头指针替换为新的数据 ,这样 iterator线程可以使用原来老的数据,而写线程也可以并发的完成改变。

测试:

这里使用了四个线程,分别进行100万次随机位置的写入,然后查看每一个线程的执行时间。

public class ConcurrentTest {public static void main(String[] args) throws Exception{Map<Integer, String> synchronizedMap = Collections.synchronizedMap(new HashMap<Integer, String>());ConcurrentHashMap<Integer, String> concurrentHashMap = new ConcurrentHashMap<>();new Thread(() -> {long start = System.currentTimeMillis();for (int i = 0; i < 1000000; i++) {Random random = new Random();synchronizedMap.put(random.nextInt(4), "3");}long end = System.currentTimeMillis();System.out.println((end - start));}).start();new Thread(() -> {long start = System.currentTimeMillis();for (int i = 0; i < 1000000; i++) {Random random = new Random();synchronizedMap.put(random.nextInt(4), "3");}long end = System.currentTimeMillis();System.out.println((end - start));}).start();new Thread(() -> {long start = System.currentTimeMillis();for (int i = 0; i < 1000000; i++) {Random random = new Random();synchronizedMap.put(random.nextInt(4), "3");}long end = System.currentTimeMillis();System.out.println((end - start));}).start();new Thread(() -> {long start = System.currentTimeMillis();for (int i = 0; i < 1000000; i++) {Random random = new Random();synchronizedMap.put(random.nextInt(4), "3");}long end = System.currentTimeMillis();System.out.println((end - start));}).start();}
}

执行结果:

使用SynchronizedHashMap的执行结果:

使用concurrentHashMap的执行结果:

可以看到使用ConcurrentHashMap的执行时间耗时要缩短很多!

CopyOnWriteArrayList并发容器

CopyOnWriteArrayList 的设计思想

  • 读写分离,读和写分开

  • 最终一致性

  • 使用另外开辟空间的思路,来解决并发冲突

CopyOnWriteArrayList 是什么,可以用于什么应用场景?有哪些优缺点? CopyOnWriteArrayList 是一个并发容器。有很多人称它是线程安全的,我认为这句话不严谨,缺少一个前提条件,那就是非复合场景下操作它是线程安全的。

CopyOnWriteArrayList(免锁容器)的好处之一是当多个迭代器同时遍历和修改这个列表时,不会抛出 ConcurrentModificationException。在CopyOnWriteArrayList 中,写入将导致创建整个底层数组的副本,而源数组将保留在原地,使得复制的数组在被修改时,读取操作可以安全地执行。

CopyOnWriteArrayList 的使用场景 通过源码分析,我们看出它的优缺点比较明显,所以使用场景也就比较明显。就是合适读多写少的场景。

CopyOnWriteArrayList 的缺点

由于写操作的时候,需要拷贝数组,会消耗内存,如果原数组的内容比较多的情况下,可能导致 young gc 或者 full gc。 不能用于实时读的场景,像拷贝数组、新增元素都需要时间,所以调用一个 set 操作后,读取到数据可能还是旧的,虽然CopyOnWriteArrayList 能做到最终一致性,但是还是没法满足实时性要求。 由于实际使用中可能没法保证 CopyOnWriteArrayList 到底要放置多少数据,万一数据稍微有点多,每次 add/set 都要重新复制数组,这个代价实在太高昂了。在高性能的互联网应用中,这种操作分分钟引起故障。

ThreadLocal

ThreadLocal 是什么?有哪些使用场景?

ThreadLocal 是一个本地线程副本变量工具类,在每个线程中都创建了一个 ThreadLocalMap 对象,简单说 ThreadLocal 就是一种以空间换时间的做法,每个线程可以访问自己内部 ThreadLocalMap 对象内的 value。通过这种方式,避免资源在多线程间共享。

ThreadLocal原理

我们从Thread类源码开始看:

public class Thread implements Runnable {//与此线程有关的ThreadLocal值。由ThreadLocal类维护ThreadLocal.ThreadLocalMap threadLocals = null;//与此线程有关的InheritableThreadLocal值。由InheritableThreadLocal类维护ThreadLocal.ThreadLocalMap inheritableThreadLocals = null;
}

从上面可以看出来,每一个线程在内部都有一个 threadLocals 和 一个 inheritableThreadLocals 变量。我们点进去ThreadLocalMap进去看:发现ThreadLocal是ThreadLocal中的一个静态类

这个可以理解为ThreadLocal为定制的一个HashMap,默认的情况下两个都是null。只有当前线程调用 ThreadLocal 类的 setget方法时才创建它们,实际上调用这两个方法的时候,我们调用的是ThreadLocalMap类对应的 get()set()方法。

ThreadLocal类的set()方法

public void set(T value) {//获取当前请求的线程Thread t = Thread.currentThread();//取出 Thread 类内部的 threadLocals 变量(哈希表结构)ThreadLocalMap map = getMap(t);if (map != null)// 将需要存储的值放入到这个哈希表中map.set(this, value);else// 初始化ThradLocalcreateMap(t, value);
}
ThreadLocalMap getMap(Thread t) {return t.threadLocals;
}

结论:

最终的变量是放在了当前线程的 ThreadLocalMap 中,并不是存在 ThreadLocal 上,ThreadLocal 可以理解为只是ThreadLocalMap的封装,传递了变量值。每个Thread中都具备一个ThreadLocalMap,而ThreadLocalMap可以存储以ThreadLocal为 key ,Object 对象为 value 的键值对。

inheritableThreadLocals变量

当我们创建InheritableThreadLocal对象,并且调用了set(t)方法后,InheritableThreadLocal就会帮我们把当前线程所对应的Thread类中的inheritableThreadLocals这个属性初始化并进行赋值,而当我们new Thread() 对象时 Thread的构造函数会判断父线程的inheritableThreadLocals有没有初始化,如果初始化了 就会把父线程中的inheritableThreadLocals中的值复制到一个新创建的 ThreadLocalMap中然后赋值给子线程中的inheritableThreadLocals属性,那么子线程中的inheritableThreadLocals就有了父线程中inheritableThreadLocals的值了

ThreadLocal应用

经典的使用场景是为每个线程分配一个 JDBC 连接 Connection。这样就可以保证每个线程的都在各自的 Connection 上进行数据库的操作,不会出现 A 线程关了 B线程正在使用的 Connection; 还有 Session 管理 等问题。

ThreadLocal 使用例子:

public class TestThreadLocal {//线程本地存储变量private static final ThreadLocal<Integer> THREAD_LOCAL_NUM = new ThreadLocal<Integer>() {@Overrideprotected Integer initialValue() {return 0;}};public static void main(String[] args) {for (int i = 0; i <3; i++) {//启动三个线程Thread t = new Thread() {@Overridepublic void run() {add10ByThreadLocal();}};t.start();}}/*** 线程本地存储变量加 5*/private static void add10ByThreadLocal() {for (int i = 0; i <5; i++) {Integer n = THREAD_LOCAL_NUM.get();n += 1;THREAD_LOCAL_NUM.set(n);System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " : ThreadLocal num=" + n);}}
}
打印结果:启动了 3 个线程,每个线程最后都打印到 “ThreadLocal num=5”,而不是 num 一直在累加直到值等于 15
Thread-0 : ThreadLocal num=1
Thread-1 : ThreadLocal num=1
Thread-0 : ThreadLocal num=2
Thread-0 : ThreadLocal num=3
Thread-1 : ThreadLocal num=2
Thread-2 : ThreadLocal num=1
Thread-0 : ThreadLocal num=4
Thread-2 : ThreadLocal num=2
Thread-1 : ThreadLocal num=3
Thread-1 : ThreadLocal num=4
Thread-2 : ThreadLocal num=3
Thread-0 : ThreadLocal num=5
Thread-2 : ThreadLocal num=4
Thread-2 : ThreadLocal num=5
Thread-1 : ThreadLocal num=5

ThreadLocal内存泄漏分析与解决方案

ThreadLocal造成内存泄漏的原因?

ThreadLocalMap 中使用的 key 为 ThreadLocal 的弱引用,而 value 是强引用。所以,如果 ThreadLocal 没有被外部强引用的情况下,在垃圾回收的时候,key 会被清理掉,而 value 不会被清理掉。这样一来,ThreadLocalMap 中就会出现key为null的Entry。假如我们不做任何措施的话,value 永远无法被GC 回收,这个时候就可能会产生内存泄露。ThreadLocalMap实现中已经考虑了这种情况,在调用 set()、get()、remove() 方法的时候,会清理掉 key 为 null 的记录。使用完 ThreadLocal方法后 最好手动调用remove()方法

static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal<?>> {/** The value associated with this ThreadLocal. */Object value;Entry(ThreadLocal<?> k, Object v) {super(k);value = v;}
}

ThreadLocal内存泄漏解决方案?

每次使用完ThreadLocal,都调用它的remove()方法,清除数据。

在使用线程池的情况下,没有及时清理ThreadLocal,不仅是内存泄漏的问题,更严重的是可能导致业务逻辑出现问题。所以,使用ThreadLocal就跟加锁完要解锁一样,用完就清理。

线程池

美团最全面的线程池讲解

概述

什么是线程池?有哪几种创建方式?

线程池顾名思义就是事先创建若干个可执行的线程放入一个池(容器)中,需要的时候从池中获取线程不用自行创建,使用完毕不需要销毁线程而是放回池中,从而减少创建和销毁线程对象的开销。

常见的线程池如下:

方式一:通过ThreadPoolExecutor构造函数来创建(推荐)。

方式二:通过 Executor 框架的工具类 Executors 来创建。

我们可以创建多种类型的 ThreadPoolExecutor

  • FixedThreadPool:该方法返回一个固定线程数量的线程池。该线程池中的线程数量始终不变。当有一个新的任务提交时,线程池中若有空闲线程,则立即执行。若没有,则新的任务会被暂存在一个任务队列中,待有线程空闲时,便处理在任务队列中的任务。

  • SingleThreadExecutor 该方法返回一个只有一个线程的线程池。若多余一个任务被提交到该线程池,任务会被保存在一个任务队列中,待线程空闲,按先入先出的顺序执行队列中的任务。

  • CachedThreadPool 该方法返回一个可根据实际情况调整线程数量的线程池。初始大小为 0。当有新任务提交时,如果当前线程池中没有线程可用,它会创建一个新的线程来处理该任务。如果在一段时间内(默认为 60 秒)没有新任务提交,核心线程会超时并被销毁,从而缩小线程池的大小。

  • ScheduledThreadPool:该方法返回一个用来在给定的延迟后运行任务或者定期执行任务的线程池。

线程池优点

降低资源消耗:重用存在的线程,减少对象创建销毁的开销。

提高响应速度:可有效的控制最大并发线程数,提高系统资源的使用率,同时避免过多资源竞争,避免堵塞。当任务到达时,任务可以不需要的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。

附加功能:提供定时执行、定期执行、单线程、并发数控制等功能。

线程池的生命周期

RUNNING:这是最正常的状态,接受新的任务,处理等待队列中的任务。 SHUTDOWN:不接受新的任务提交,但是会继续处理等待队列中的任务。 STOP:不接受新的任务提交,不再处理等待队列中的任务,中断正在执行任务的线程。 TIDYING:所有的任务都销毁了,workCount 为 0,线程池的状态在转换为 TIDYING 状态时,会执行钩子方法 terminated()。 TERMINATED:terminated()方法结束后,线程池的状态就会变成这个。

什么是 Executor 框架?为什么使用 Executor 框架?

Executor 框架是一个根据一组执行策略调用,调度,执行和控制的异步任务的框架。 每次执行任务创建线程 new Thread()比较消耗性能,创建一个线程是比较耗时、耗资源的,而且无限制的创建线程会引起应用程序内存溢出。

所以创建一个线程池是个更好的的解决方案,因为可以限制线程的数量并且可以回收再利用这些线程。利用Executors 框架可以非常方便的创建一个线程池。

线程池中 submit() 和 execute() 方法有什么区别?

  • 接收参数:execute()只能执行 Runnable 类型的任务。submit()可以执行 Runnable 和 Callable 类型的任务。

  • 返回值:submit()方法可以返回持有计算结果的 Future 对象,而execute()没有

  • 异常处理:submit()方便Exception处理

什么是线程组,为什么在 Java 中不推荐使用?

ThreadGroup 类,可以把线程归属到某一个线程组中,线程组中可以有线程对象,也可以有线程组,组中还可以有线程,这样的组织结构有点类似于树的形式。

线程组和线程池是两个不同的概念,他们的作用完全不同,前者是为了方便线程的管理,后者是为了管理线程的生命周期,复用线程,减少创建销毁线程的开销。

线程池之ThreadPoolExecutor详解

Executors和ThreaPoolExecutor创建线程池的区别 《阿里巴巴Java开发手册》中强制线程池不允许使用 Executors 去创建,而是通过 ThreadPoolExecutor 的方式,这样的处理方式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 各个方法的弊端:

newFixedThreadPool 和 newSingleThreadExecutor: 主要问题是堆积的请求处理队列可能会耗费非常大的内存,甚至 OOM。 newCachedThreadPool 和 newScheduledThreadPool: 主要问题是线程数最大数是 Integer.MAX_VALUE,可能会创建数量非常多的线程,甚至 OOM。 ThreaPoolExecutor创建线程池方式只有一种,就是走它的构造函数,参数自己指定

线程池参数设置

ThreadPoolExecutor构造函数重要参数分析 ThreadPoolExecutor 3 个最重要的参数:

corePoolSize :核心线程数,线程数定义了最小可以同时运行的线程数量。 maximumPoolSize :线程池中允许存在的工作线程的最大数量 workQueue:当新任务来的时候会先判断当前运行的线程数量是否达到核心线程数,如果达到的话,任务就会被存放在队列中。 ThreadPoolExecutor其他常见参数:

keepAliveTime:线程池中的线程数量大于 corePoolSize 的时候,如果这时没有新的任务提交,核心线程外的线程不会立即销毁,而是会等待,直到等待的时间超过了 keepAliveTime才会被回收销毁; unit :keepAliveTime 参数的时间单位。 threadFactory:为线程池提供创建新线程的线程工厂 handler :线程池任务队列超过 maxinumPoolSize 之后的拒绝策略

设置核心线程数的技巧

CPU 密集型任务(N+1): 这种任务消耗的主要是 CPU 资源,可以将线程数设置为 N(CPU 核心数)+1。比 CPU 核心数多出来的一个线程是为了防止线程偶发的缺页中断,或者其它原因导致的任务暂停而带来的影响。一旦任务暂停,CPU 就会处于空闲状态,而在这种情况下多出来的一个线程就可以充分利用 CPU 的空闲时间。

I/O 密集型任务(2N): 这种任务应用起来,系统会用大部分的时间来处理 I/O 交互,而线程在处理 I/O 的时间段内不会占用 CPU 来处理,这时就可以将 CPU 交出给其它线程使用。因此在 I/O 密集型任务的应用中,我们可以多配置一些线程,具体的计算方法是 2N。

如何判断是 CPU 密集任务还是 IO 密集任务?

CPU 密集型简单理解就是利用 CPU 计算能力的任务比如你在内存中对大量数据进行排序。但凡涉及到网络读取,文件读取这类都是 IO 密集型,这类任务的特点是 CPU 计算耗费时间相比于等待 IO 操作完成的时间来说很少,大部分时间都花在了等待 IO 操作完成上。

动态设置线程池参数

思路是主要对线程池的核心参数实现自定义可配置。这三个核心参数是:

  • corePoolSize : 核心线程数线程数定义了最小可以同时运行的线程数量。

  • maximumPoolSize : 当队列中存放的任务达到队列容量的时候,当前可以同时运行的线程数量变为最大线程数。

  • workQueue: 当新任务来的时候会先判断当前运行的线程数量是否达到核心线程数,如果达到的话,新任务就会被存放在队列中。

这三个参数是 ThreadPoolExecutor 最重要的参数,它们基本决定了线程池对于任务的处理策略。

通过下面的几个方法进行设置:

setCorePoolSize()方法

先看方法的实现:

public void setCorePoolSize(int corePoolSize) {// 如果核心参数小于0 报错if (corePoolSize < 0)throw new IllegalArgumentException();// 计算新老核心线程数的差值int delta = corePoolSize - this.corePoolSize;// 设置新的核心参数this.corePoolSize = corePoolSize;// 如果当前的工作线程大于核心线程,开始慢慢回收if (workerCountOf(ctl.get()) > corePoolSize)interruptIdleWorkers();// 当前工作线程小于核心线程,并且差值大于0else if (delta > 0) {// We don't really know how many new threads are "needed".// As a heuristic, prestart enough new workers (up to new// core size) to handle the current number of tasks in// queue, but stop if queue becomes empty while doing so.int k = Math.min(delta, workQueue.size());// 找到队列中或者差值的最小值,然后处理队列中的任务while (k-- > 0 && addWorker(null, true)) {if (workQueue.isEmpty())break;}}
}

在运行期线程池使用方调用此方法设置corePoolSize之后,线程池会直接覆盖原来的corePoolSize值,并且基于当前值和原始值的比较结果采取不同的处理策略。对于当前值小于当前工作线程数的情况,说明有多余的worker线程,此时会向当前idle的worker线程发起中断请求以实现回收,多余的worker在下次idel的时候也会被回收;对于当前值大于原始值且当前队列中有待执行任务,则线程池会创建新的worker线程来执行队列任务,setCorePoolSize具体流程如下:

setMaximumPoolSize()方法

我们还是先看代码的实现:

public void setMaximumPoolSize(int maximumPoolSize) {// 最大线程小于0或者最大线程小于核心线程报错if (maximumPoolSize <= 0 || maximumPoolSize < corePoolSize)throw new IllegalArgumentException();this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;// 工作的线程如果大于核心线程,开始慢慢回收if (workerCountOf(ctl.get()) > maximumPoolSize)interruptIdleWorkers();
}

setQueue队列

队列在原来的ThreadPoolExcutor中是被final修饰的,所以是无法进行修改的,所以我们需要重新定义一个队列,将原来的队列复制出来,然后将队列的修饰符final去掉就可以进行修改了

ThreadPoolExecutor饱和策略

ThreadPoolExecutor 饱和策略定义:

如果当前同时运行的线程数量达到最大线程数量并且队列也已经被放满了任时,ThreadPoolTaskExecutor 定义一些策略:

线程池缓冲队列

线程池中是以生产者消费者模式,通过一个阻塞队列来实现的。阻塞队列缓存任务,工作线程从阻塞队列中获取任务。

阻塞队列(BlockingQueue)是一个支持两个附加操作的队列。这两个附加的操作是:在队列为空时,获取元素的线程会等待队列变为非空。当队列满时,存储元素的线程会等待队列可用。阻塞队列常用于生产者和消费者的场景,生产者是往队列里添加元素的线程,消费者是从队列里拿元素的线程。阻塞队列就是生产者存放元素的容器,而消费者也只从容器里拿元素。

这里介绍一下缓冲队列的其他方法:

设计一个根据任务优先级执行的线程池

我们需要实现一个优先级任务线程池的话,那可以考虑使用 PriorityBlockingQueue (优先级阻塞队列)作为任务队列(ThreadPoolExecutor 的构造函数有一个 workQueue 参数可以传入任务队列)

PriorityBlockingQueue 是一个支持优先级的无界阻塞队列,可以看作是线程安全的 PriorityQueue,两者底层都是使用小顶堆形式的二叉堆,即值最小的元素优先出队。

要想让 PriorityBlockingQueue 实现对任务的排序,传入其中的任务必须是具备排序能力的,方式有两种:

  1. 提交到线程池的任务实现 Comparable 接口,并重写 compareTo 方法来指定任务之间的优先级比较规则。

  2. 创建 PriorityBlockingQueue 时传入一个 Comparator 对象来指定任务之间的排序规则(推荐)。

任务申请

任务的执行有两种可能:一种是任务直接由新创建的线程执行。另一种是线程从任务队列中获取任务然后执行,执行完任务的空闲线程会再次去从队列中申请任务再去执行。第一种情况仅出现在线程初始创建的时候,第二种是线程获取任务绝大多数的情况。

线程需要从任务缓存模块中不断地取任务执行,帮助线程从阻塞队列中获取任务,实现线程管理模块和任务管理模块之间的通信。这部分策略由getTask方法实现,其执行流程如下图所示:

注意:getTask这部分进行了多次判断,为的是控制线程的数量,使其符合线程池的状态。如果线程池现在不应该持有那么多线程,则会返回null值。工作线程Worker会不断接收新任务去执行,而当工作线程Worker接收不到任务的时候,就会开始被回收。

Worker线程增加

增加线程是通过线程池中的addWorker方法,该方法的功能就是增加一个线程,该方法不考虑线程池是在哪个阶段增加的该线程,这个分配线程的策略是在上个步骤完成的,该步骤仅仅完成增加线程,并使它运行,最后返回是否成功这个结果。addWorker方法有两个参数:firstTask、core。firstTask参数用于指定新增的线程执行的第一个任务,该参数可以为空;core参数为true表示在新增线程时会判断当前活动线程数是否少于corePoolSize,false表示新增线程前需要判断当前活动线程数是否少于maximumPoolSize。

Worker线程回收

线程池中线程的销毁依赖JVM自动的回收,线程池做的工作是根据当前线程池的状态维护一定数量的线程引用,防止这部分线程被JVM回收,当线程池决定哪些线程需要回收时,只需要将其引用消除即可。Worker被创建出来后,就会不断地进行轮询,然后获取任务去执行,核心线程可以无限等待获取任务,非核心线程要限时获取任务。当Worker无法获取到任务,也就是获取的任务为空时,循环会结束,Worker会主动消除自身在线程池内的引用。

Worker线程执行任务

在Worker类中的run方法调用了runWorker方法来执行任务,runWorker方法的执行过程如下:

1.while循环不断地通过getTask()方法获取任务。 2.getTask()方法从阻塞队列中取任务。 3.如果线程池正在停止,那么要保证当前线程是中断状态,否则要保证当前线程不是中断状态。 4.执行任务。 5.如果getTask结果为null则跳出循环,执行processWorkerExit()方法,销毁线程。

执行流程如下图所示:

线程池命名

初始化线程池的时候需要显示命名(设置线程池名称前缀),有利于定位问题。

默认情况下创建的线程名字类似 pool-1-thread-n 这样的,没有业务含义,不利于我们定位问题。

给线程池里的线程命名通常有下面两种方式:

  1. 使用利用 guava 的 ThreadFactoryBuilder

引入依赖
<dependency><groupId>com.google.guava</groupId><artifactId>guava</artifactId><version>32.1.2-jre</version>
</dependency>
// threadNamePrefix 是前缀名称
ThreadFactory threadFactory = new ThreadFactoryBuilder().setNameFormat(threadNamePrefix + "-%d").setDaemon(true).build();
ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, TimeUnit.MINUTES, workQueue, threadFactory);
  1. 使用自定义 ThreadFactory

import java.util.concurrent.ThreadFactory;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;/*** 线程工厂,它设置线程名称,有利于我们定位问题。*/
public final class NamingThreadFactory implements ThreadFactory {private final AtomicInteger threadNum = new AtomicInteger();private final String name;/*** 创建一个带名字的线程池生产工厂*/public NamingThreadFactory(String name) {this.name = name;}@Overridepublic Thread newThread(Runnable r) {Thread t = new Thread(r);t.setName(name + " [#" + threadNum.incrementAndGet() + "]");return t;}
}

线程的执行流程

并发工具

Feature

这其实就是多线程中经典的 Future 模式,你可以将其看作是一种设计模式,核心思想是异步调用,主要用在多线程领域,并非 Java 语言独有。

在 Java 中,Future 类只是一个泛型接口,位于 java.util.concurrent 包下,其中定义了 5 个方法,主要包括下面这 4 个功能:

  • 取消任务;

  • 判断任务是否被取消;

  • 判断任务是否已经执行完成;

  • 获取任务执行结果。

feature和Callable

FutureTask 提供了 Future 接口的基本实现,常用来封装 CallableRunnable,具有取消任务、查看任务是否执行完成以及获取任务执行结果的方法。ExecutorService.submit() 方法返回的其实就是 Future 的实现类 FutureTask

FutureTask 有两个构造函数,可传入 Callable 或者 Runnable 对象。实际上,传入 Runnable 对象也会在方法内部转换为Callable 对象。

FutureTask相当于对Callable 进行了封装,管理着任务执行的情况,存储了 Callablecall 方法的任务执行结果。

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一、docker 基于容器创建本地web容器化镜像 1、启动指定buysbox 镜像 docker run --name b1 -it busybox:latest 2、创建目录&#xff0c;并创建html mkdir -p /data/html vi index.html 内容自定义例如&#xff1a;<h1>welcome to busybox<h1> 3、新增窗口&am…

【JVM篇】ThreadLocal中为什么要使用弱引用

文章目录 &#x1f354;ThreadLocal中为什么要使用弱引用⭐总结 &#x1f354;ThreadLocal中为什么要使用弱引用 ThreadLocal可以在线程中存放线程的本地变量&#xff0c;保证数据的线程安全 ThreadLocal是这样子保存对象的&#xff1a; 在每个线程中&#xff0c;存放了一个…

3D高斯溅射:面向三维场景的实时渲染技术

1. 前言 高斯溅射技术【1】一经推出&#xff0c;立刻引起学术界和工业界的广泛关注。相比传统的隐式神经散射场渲染技术&#xff0c;高斯溅射依托椭球空间&#xff0c;显性地表示多目图像的三维空间关系&#xff0c;其计算效率和综合性能均有较大的提升&#xff0c;且更容易理…

Java+SpringBoot:高校竞赛管理新篇章

✍✍计算机编程指导师 ⭐⭐个人介绍&#xff1a;自己非常喜欢研究技术问题&#xff01;专业做Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、爬虫、Golang、大屏等实战项目。 ⛽⛽实战项目&#xff1a;有源码或者技术上的问题欢迎在评论区一起讨论交流&#xff01; ⚡⚡ Java实战 |…

使用client-only 解决组件不兼容SSR问题

目录 前言 一、解决方案 1.基于Nuxt 框架的SSR应用 2.基于vue2框架的应用 3.基于vue3框架的应用 二、总结 往期回顾 前言 最近在我的单页面SSR应用上开发JSON编辑器功能&#xff0c;在引入组件后直接客户端跳转OK&#xff0c;但是在直接加载服务端渲染的时候一直报这…

【flink状态管理(三)】StateBackend的整体设计、StateBackend创建说明

文章目录 一. 状态后端概述二. StateBackend的整体设计1. 核心功能2. StateBackend的UML3. 小结 三. StateBackend的加载与初始化1. StateBackend创建概述2. StateBackend创建过程 一. 状态后端概述 StateBackend作为状态存储后端&#xff0c;提供了创建和获取KeyedStateBacke…

postgresql 手动清理wal日志的101个坑

新年的第一天&#xff0c;总结下去年遇到的关于WAL日志清理的101个坑&#xff0c;以及如何相对安全地进行清理。前面是关于WAL日志堆积的原因分析&#xff0c;清理相关可以直接看第三部分。 首先说明&#xff0c;手动清理wal日志是一个高风险的操作&#xff0c;尤其对于带主从的…

前端vite+vue3——自动化配置路由布局

文章目录 ⭐前言&#x1f496;vue3系列文章 ⭐ 自动化配置路由&#x1f496;引入vite版本自定义目录映射&#x1f496;自动化读取文件下的路由&#x1f496;main入口加载路由&#x1f496;入口app.vue配置&#x1f496;layout基础布局配置&#x1f496;效果 ⭐总结⭐结束 ⭐前言…

搜索二维矩阵[中等]

一、题目 给你一个满足下述两条属性的m x n整数矩阵&#xff1a; 【1】每行中的整数从左到右按非严格递增顺序排列。 【2】每行的第一个整数大于前一行的最后一个整数。 给你一个整数target&#xff0c;如果target在矩阵中&#xff0c;返回true&#xff1b;否则&#xff0c;返…

【Linux技术宝典】Linux入门:揭开Linux的神秘面纱

文章目录 官网Linux 环境的搭建方式一、什么是Linux&#xff1f;二、Linux的起源与发展三、Linux的核心组件四、Linux企业应用现状五、Linux的发行版本六、为什么选择Linux&#xff1f;七、总结 Linux&#xff0c;一个在全球范围内广泛应用的开源操作系统&#xff0c;近年来越来…

树莓派编程基础与硬件控制

1.编程语言 Python 是一种泛用型的编程语言&#xff0c;可以用于大量场景的程序开发中。根据基于谷歌搜 索指数的 PYPL&#xff08;程序语言流行指数&#xff09;统计&#xff0c;Python 是 2019 年 2 月全球范围内最为流行 的编程语言 相比传统的 C、Java 等编程语言&#x…

生成树技术华为ICT网络赛道

9.生成树 目录 9.生成树 9.1.生成树技术概述 9.2.STP的基本概念及工作原理 9.3.STP的基础配置 9.4.RSTP对STP的改进 9.5.生成树技术进阶 9.1.生成树技术概述 技术背景&#xff1a;二层交换机网络的冗余性与环路 典型问题1&#xff1a;广播风暴 典型问题2&#xff1a;MA…

《UE5_C++多人TPS完整教程》学习笔记10 ——《P11 设置加入游戏会话(Setup for Joining Sessions)》

本文为B站系列教学视频 《UE5_C多人TPS完整教程》 —— 《P11 设置加入游戏会话&#xff08;Setup for Joining Sessions&#xff09;》 的学习笔记&#xff0c;该系列教学视频为 Udemy 课程 《Unreal Engine 5 C Multiplayer Shooter》 的中文字幕翻译版&#xff0c;UP主&…