java并发编程实践——王宝令(极客时间)学习笔记

1、并发

分工：如何高效地拆解任务并分配给线程

同步：线程之间如何协作

互斥：保证同一时刻只允许一个线程访问共享资源

Fork/Join 框架就是一种分工模式，CountDownLatch 就是一种典型的同步方式，而可重入锁则是一种互斥手段。

2、可见性、原子性、有序性

(1)可见性:缓存导致

(2)原子性:线程切换

count+=1

(3)有序性：编译优化

3、java内存模型

(1)可见性:缓存导致-----按需禁用缓存

(2)有序性:编译优化-----按需禁用

volatile int x=0;(该变量的读写，不使用cpu缓存，直接使用内存读取或者写入)

(3)原子性:同一时刻，只有一个线程执行，互斥。

synchronized

4、死锁

死锁发生的条件：

(1)互斥，共享资源x和y只能被一个线程占用

(2)占有且等待，线程 T1 已经取得共享资源 X，在等待共享资源 Y 的时候，不释放共享资源 X；

破坏占用且等待条件：一次性申请所有资源

(3)不可抢占，其他线程不能强行抢占线程 T1 占有的资源；

破坏不可强占条件

(4)循环等待，线程 T1 等待线程 T2 占有的资源，线程 T2 等待线程 T1 占有的资源，就是循环等待。

破坏循环等待条件：

wait和sleep区别
1：wait释放资源，sleep不释放资源
2：wait需要被唤醒，sleep不需要
3：wait需要获取到监视器，否则抛异常，sleep不需要
4：wait是object顶级父类的方法，sleep则是Thread的方法

5.CountDownLatch和CyclicBarrier：如何让多线程步调一致？(主线程等待子线程结束)

Thread t1 = new Thread(() -> {try {Thread.sleep(1000);System.out.println(Thread.currentThread().getName());} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}});t1.start();Thread t2 = new Thread(() -> {try {Thread.sleep(2000);System.out.println(Thread.currentThread().getName());} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}});t2.start();//实现等待t1.join();t2.join();System.out.println("=============");

线程池

Executor executor = Executors.newFixedThreadPool(2);CountDownLatch latch = new CountDownLatch(2);executor.execute(()->{try {Thread.sleep(1000);System.out.println(Thread.currentThread().getName());latch.countDown();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}});executor.execute(()->{try {Thread.sleep(2000);System.out.println(Thread.currentThread().getName());latch.countDown();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}});latch.await();System.out.println("=============");

CountDownLatch 主要用来解决一个线程等待多个线程的场景。(CountDownLatch 的计数器是不能循环利用的，也就是说一旦计数器减到 0，再有线程调用 await()，该线程会直接通过。)

CyclicBarrier ---------- A线程执行，B线程执行，A、B其中一个线程等到AB执行完成再执行(不是主线程，且是异步的)

参考：https://www.cnblogs.com/dolphin0520/p/3920397.html

6.并发容器

List、Map、Set、Queue

非线程安全：ArrayList、HashMap

7.原子类

8.线程池、Executor

ThreadPoolExecutor

线程池实际上是生产者 - 消费者模式

ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,int maximumPoolSize,long keepAliveTime,TimeUnit unit,BlockingQueue<Runnable> workQueue,ThreadFactory threadFactory,RejectedExecutionHandler handler)

https://blog.csdn.net/weixin_36586120/article/details/109274771

线程池大小设置：

cpu(计算型)

io型

https://stefan.blog.csdn.net/article/details/109234348

1.当创建的线程数小于核心线程数corePoolSize时，提交任务会继续创建新线程执行任务。
2.当创建的线程数大于等于corePoolSize时，此时再提交任务将被添加到工作队列workQueue中。
3.当工作队列workQueue已满，此时再提交任务会创建新线程，触发第二个阈值的判断maximumPoolSize。
4.当创建的线程数大于等于最大线程数maximumPoolSize时，此时再提交任务将触发拒绝策略RejectedExecutionHandler

9.Future

ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(1);
// 创建 Result 对象 r
Result r = new Result();
r.setAAA(a);
// 提交任务
Future<Result> future = executor.submit(new Task(r), r);
Result fr = future.get();
// 下面等式成立
fr === r;
fr.getAAA() === a;
fr.getXXX() === xclass Task implements Runnable{Result r;// 通过构造函数传入 resultTask(Result r){this.r = r;}void run() {// 可以操作 resulta = r.getAAA();r.setXXX(x);}
}

// 创建 FutureTask
FutureTask<Integer> futureTask= new FutureTask<>(()-> 1+2);
// 创建线程池
ExecutorService es = Executors.newCachedThreadPool();
// 提交 FutureTask
es.submit(futureTask);
// 获取计算结果
Integer result = futureTask.get();

// 创建 FutureTask
FutureTask<Integer> futureTask= new FutureTask<>(()-> 1+2);
// 创建并启动线程
Thread T1 = new Thread(futureTask);
T1.start();
// 获取计算结果
Integer result = futureTask.get();

// 创建任务 T2 的 FutureTask
FutureTask<String> ft2= new FutureTask<>(new T2Task());
// 创建任务 T1 的 FutureTask
FutureTask<String> ft1= new FutureTask<>(new T1Task(ft2));
// 线程 T1 执行任务 ft1
Thread T1 = new Thread(ft1);
T1.start();
// 线程 T2 执行任务 ft2
Thread T2 = new Thread(ft2);
T2.start();
// 等待线程 T1 执行结果
System.out.println(ft1.get());// T1Task 需要执行的任务：
// 洗水壶、烧开水、泡茶
class T1Task implements Callable<String>{FutureTask<String> ft2;// T1 任务需要 T2 任务的 FutureTaskT1Task(FutureTask<String> ft2){this.ft2 = ft2;}@OverrideString call() throws Exception {System.out.println("T1: 洗水壶...");TimeUnit.SECONDS.sleep(1);System.out.println("T1: 烧开水...");TimeUnit.SECONDS.sleep(15);// 获取 T2 线程的茶叶  String tf = ft2.get();System.out.println("T1: 拿到茶叶:"+tf);System.out.println("T1: 泡茶...");return " 上茶:" + tf;}
}
// T2Task 需要执行的任务:
// 洗茶壶、洗茶杯、拿茶叶
class T2Task implements Callable<String> {@OverrideString call() throws Exception {System.out.println("T2: 洗茶壶...");TimeUnit.SECONDS.sleep(1);System.out.println("T2: 洗茶杯...");TimeUnit.SECONDS.sleep(2);System.out.println("T2: 拿茶叶...");TimeUnit.SECONDS.sleep(1);return " 龙井 ";}
}
// 一次执行结果：
T1: 洗水壶...
T2: 洗茶壶...
T1: 烧开水...
T2: 洗茶杯...
T2: 拿茶叶...
T1: 拿到茶叶: 龙井
T1: 泡茶...
上茶: 龙井

10.CompletableFuture

// 任务 1：洗水壶 -> 烧开水
CompletableFuture<Void> f1 = CompletableFuture.runAsync(()->{System.out.println("T1: 洗水壶...");sleep(1, TimeUnit.SECONDS);System.out.println("T1: 烧开水...");sleep(15, TimeUnit.SECONDS);
});
// 任务 2：洗茶壶 -> 洗茶杯 -> 拿茶叶
CompletableFuture<String> f2 = CompletableFuture.supplyAsync(()->{System.out.println("T2: 洗茶壶...");sleep(1, TimeUnit.SECONDS);System.out.println("T2: 洗茶杯...");sleep(2, TimeUnit.SECONDS);System.out.println("T2: 拿茶叶...");sleep(1, TimeUnit.SECONDS);return " 龙井 ";
});
// 任务 3：任务 1 和任务 2 完成后执行：泡茶
CompletableFuture<String> f3 = f1.thenCombine(f2, (__, tf)->{System.out.println("T1: 拿到茶叶:" + tf);System.out.println("T1: 泡茶...");return " 上茶:" + tf;});
// 等待任务 3 执行结果
System.out.println(f3.join());void sleep(int t, TimeUnit u) {try {u.sleep(t);}catch(InterruptedException e){}
}
// 一次执行结果：
T1: 洗水壶...
T2: 洗茶壶...
T1: 烧开水...
T2: 洗茶杯...
T2: 拿茶叶...
T1: 拿到茶叶: 龙井
T1: 泡茶...
上茶: 龙井

11.CompletionService

参考: http://blog.csdn.net/lmj623565791/article/details/27250059 https://www.cnblogs.com/hrhguanli/p/3998865.html

普通情况下，我们使用Runnable作为主要的任务表示形式，可是Runnable是一种有非常大局限的抽象，run方法中仅仅能记录日志，打印，或者把数据汇总入某个容器（一方面内存消耗大，还有一方面须要控制同步，效率非常大的限制），总之不能返回运行的结果；比方同一时候1000个任务去网络上抓取数据，然后将抓取到的数据进行处理（处理方式不定），我认为最好的方式就是提供回调接口，把处理的方式最为回调传进去；可是如今我们有了更好的方式实现：CompletionService + Callable

Callable的call方法能够返回运行的结果;

CompletionService将Executor（线程池）和BlockingQueue（堵塞队列）结合在一起，同一时候使用Callable作为任务的基本单元，整个过程就是生产者不断把Callable任务放入堵塞对了，Executor作为消费者不断把任务取出来运行，并返回结果；

优势：

a、堵塞队列防止了内存中排队等待的任务过多，造成内存溢出（毕竟一般生产者速度比較快，比方爬虫准备好网址和规则，就去运行了，运行起来（消费者）还是比較慢的）

b、CompletionService能够实现，哪个任务先运行完毕就返回，而不是按顺序返回，这样能够极大的提升效率；

package com.zhy.concurrency.completionService;import java.util.Random;
import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.CompletionService;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ExecutorCompletionService;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingDeque;/*** 将Executor和BlockingQueue功能融合在一起，能够将Callable的任务提交给它来运行， 然后使用take()方法获得已经完毕的结果* * @author zhy* */
public class CompletionServiceDemo
{public static void main(String[] args) throws InterruptedException,ExecutionException{/*** 内部维护11个线程的线程池*/ExecutorService exec = Executors.newFixedThreadPool(11);/*** 容量为10的堵塞队列*/final BlockingQueue<Future<Integer>> queue = new LinkedBlockingDeque<Future<Integer>>(10);//实例化CompletionServicefinal CompletionService<Integer> completionService = new ExecutorCompletionService<Integer>(exec, queue);/*** 模拟瞬间产生10个任务，且每一个任务运行时间不一致*/for (int i = 0; i < 10; i++){completionService.submit(new Callable<Integer>(){@Overridepublic Integer call() throws Exception{int ran = new Random().nextInt(1000);Thread.sleep(ran);System.out.println(Thread.currentThread().getName()+ " 歇息了 " + ran);return ran;}});}/*** 马上输出结果*/for (int i = 0; i < 10; i++){try{    //谁最先运行完毕，直接返回Future<Integer> f = completionService.take();System.out.println(f.get());} catch (InterruptedException e){e.printStackTrace();} catch (ExecutionException e){e.printStackTrace();}}exec.shutdown();}}
输出结果：
pool-1-thread-4 歇息了 52
52
pool-1-thread-1 歇息了 59
59
pool-1-thread-10 歇息了 215
215
pool-1-thread-9 歇息了 352
352
pool-1-thread-5 歇息了 389
389
pool-1-thread-3 歇息了 589
589
pool-1-thread-2 歇息了 794
794
pool-1-thread-7 歇息了 805
805
pool-1-thread-6 歇息了 909
909
pool-1-thread-8 歇息了 987
987

2.ExecutorService.invokeAll

ExecutorService的invokeAll方法也能批量运行任务，并批量返回结果，可是呢，有个我认为非常致命的缺点，必须等待全部的任务运行完毕后统一返回，一方面内存持有的时间长；还有一方面响应性也有一定的影响，毕竟大家都喜欢看看刷刷的运行结果输出，而不是苦苦的等待；

package com.zhy.concurrency.executors;import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;public class TestInvokeAll
{public static void main(String[] args) throws InterruptedException,ExecutionException{ExecutorService exec = Executors.newFixedThreadPool(10);List<Callable<Integer>> tasks = new ArrayList<Callable<Integer>>();Callable<Integer> task = null;for (int i = 0; i < 10; i++){task = new Callable<Integer>(){@Overridepublic Integer call() throws Exception{int ran = new Random().nextInt(1000);Thread.sleep(ran);System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" 歇息了 " + ran );return ran;}};tasks.add(task);}long s = System.currentTimeMillis();List<Future<Integer>> results = exec.invokeAll(tasks);System.out.println("运行任务消耗了 ：" + (System.currentTimeMillis() - s) +"毫秒");for (int i = 0; i < results.size(); i++){try{System.out.println(results.get(i).get());} catch (Exception e){e.printStackTrace();}}exec.shutdown();}}运行结果：
pool-1-thread-10 歇息了 1
pool-1-thread-5 歇息了 59
pool-1-thread-6 歇息了 128
pool-1-thread-1 歇息了 146
pool-1-thread-3 歇息了 158
pool-1-thread-7 歇息了 387
pool-1-thread-9 歇息了 486
pool-1-thread-8 歇息了 606
pool-1-thread-4 歇息了 707
pool-1-thread-2 歇息了 817
运行任务消耗了 ：819毫秒
146
817
158
707
59
128
387
606
486
1

12.Fork/Join 单机版本的MapReduce

分治任务

static void main(String[] args){// 创建分治任务线程池  ForkJoinPool fjp = new ForkJoinPool(4);// 创建分治任务Fibonacci fib = new Fibonacci(30);   // 启动分治任务  Integer result = fjp.invoke(fib);// 输出结果  System.out.println(result);
}
// 递归任务
static class Fibonacci extends RecursiveTask<Integer>{final int n;Fibonacci(int n){this.n = n;}protected Integer compute(){if (n <= 1)return n;Fibonacci f1 = new Fibonacci(n - 1);// 创建子任务  f1.fork();Fibonacci f2 = new Fibonacci(n - 2);// 等待子任务结果，并合并结果  return f2.compute() + f1.join();}
}

13.ThreadLocal

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1609916413785756020&wfr=spider&for=pc

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