并发编程实战-J.U.C核心包
J.U.C - AQS
java.util.concurrent（J.U.C）大大提高了并发性能，AQS 被认为是 J.U.C 的核心。它核心是利用volatile和一个维护队列。
AQS其实就是java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer这个类。 阅读Java的并发包源码你会发现这个类是整个java.util.concurrent的核心之一，也可以说是阅读整个并发包源码的一个突破口。
比如读ReentrantLock的源码你会发现其核心是它的一个内部类Sync:
整个包中很多类的结构都是如此，比如Semaphore,CountDownLatch都有一个内部类Sync，而所有的Sync都是继承自AbstractQueuedSynchronizer。 所以说想要读懂Java并发包的代码，首先得读懂这个类。
AQS简核心是通过一个共享变量来同步状态，变量的状态由子类去维护，而AQS框架做的是：
- 线程阻塞队列的维护
- 线程阻塞和唤醒
CountdownLatch
用来控制一个线程等待多个线程。
维护了一个计数器 cnt，每次调用 countDown() 方法会让计数器的值减 1，减到 0 的时候，那些因为调用 await() 方法而在等待的线程就会被唤醒。
public class CountdownLatchExample {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
final int totalThread = 10;
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(totalThread);
ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
for (int i = 0; i < totalThread; i++) {
executorService.execute(() -> {
System.out.print("run..");
countDownLatch.countDown();
});
}
countDownLatch.await();
System.out.println("end");
executorService.shutdown();
}
}
run..run..run..run..run..run..run..run..run..run..end
CyclicBarrier
用来控制多个线程互相等待，只有当多个线程都到达时，这些线程才会继续执行。
和 CountdownLatch 相似，都是通过维护计数器来实现的。但是它的计数器是递增的，每次执行 await() 方法之后，计数器会加 1，直到计数器的值和设置的值相等，等待的所有线程才会继续执行。和 CountdownLatch 的另一个区别是，CyclicBarrier 的计数器可以循环使用，所以它才叫做循环屏障。
下图应该从下往上看才正确。
public class CyclicBarrierExample {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
final int totalThread = 10;
CyclicBarrier cyclicBarrier = new CyclicBarrier(totalThread);
ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
for (int i = 0; i < totalThread; i++) {
executorService.execute(() -> {
System.out.print("before..");
try {
cyclicBarrier.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (BrokenBarrierException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.print("after..");
});
}
executorService.shutdown();
}
}
before..before..before..before..before..before..before..before..before..before..after..after..after..after..after..after..after..after..after..after..
Semaphore
Semaphore 就是操作系统中的信号量，可以控制对互斥资源的访问线程数。
以下代码模拟了对某个服务的并发请求，每次只能有 3 个客户端同时访问，请求总数为 10。
public class SemaphoreExample {
public static void main(String[] args) {
final int clientCount = 3;
final int totalRequestCount = 10;
Semaphore semaphore = new Semaphore(clientCount);
ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
for (int i = 0; i < totalRequestCount; i++) {
executorService.execute(()->{
try {
semaphore.acquire();
System.out.print(semaphore.availablePermits() + " ");
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
semaphore.release();
}
});
}
executorService.shutdown();
}
}
2 1 2 2 2 2 2 1 2 2
J.U.C - 除了基于AQS的其它组件(FutureTask和ForkJoin)
FutureTask
在介绍 Callable 时我们知道它可以有返回值，返回值通过 Future
public class FutureTask<V> implements RunnableFuture<V>
public interface RunnableFuture<V> extends Runnable, Future<V>
FutureTask 可用于异步获取执行结果或取消执行任务的场景。当一个计算任务需要执行很长时间，那么就可以用 FutureTask 来封装这个任务，主线程在完成自己的任务之后再去获取结果。
public class FutureTaskExample {
public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
FutureTask<Integer> futureTask = new FutureTask<Integer>(new Callable<Integer>() {
@Override
public Integer call() throws Exception {
int result = 0;
for (int i = 0; i < 100; i++) {
Thread.sleep(10);
result += i;
}
return result;
}
});
Thread computeThread = new Thread(futureTask);
computeThread.start();
Thread otherThread = new Thread(() -> {
System.out.println("other task is running...");
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
});
otherThread.start();
System.out.println(futureTask.get());
}
}
other task is running...
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BlockingQueue
java.util.concurrent.BlockingQueue 接口有以下阻塞队列的实现：
- FIFO 队列 ：LinkedBlockingQueue、ArrayBlockingQueue（固定长度）
- 优先级队列 ：PriorityBlockingQueue
提供了阻塞的 take() 和 put() 方法：如果队列为空 take() 将阻塞，直到队列中有内容；如果队列为满 put() 将阻塞，直到队列有空闲位置。
使用 BlockingQueue 实现生产者消费者问题
public class ProducerConsumer {
private static BlockingQueue<String> queue = new ArrayBlockingQueue<>(5);
private static class Producer extends Thread {
@Override
public void run() {
try {
queue.put("product");
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.print("produce..");
}
}
private static class Consumer extends Thread {
@Override
public void run() {
try {
String product = queue.take();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.print("consume..");
}
}
}
public static void main(String[] args) {
for (int i = 0; i < 2; i++) {
Producer producer = new Producer();
producer.start();
}
for (int i = 0; i < 5; i++) {
Consumer consumer = new Consumer();
consumer.start();
}
for (int i = 0; i < 3; i++) {
Producer producer = new Producer();
producer.start();
}
}
produce..produce..consume..consume..produce..consume..produce..consume..produce..consume..
ForkJoin
主要用于并行计算中，和 MapReduce 原理类似，都是把大的计算任务拆分成多个小任务并行计算。
public class ForkJoinExample extends RecursiveTask<Integer> {
private final int threhold = 5;
private int first;
private int last;
public ForkJoinExample(int first, int last) {
this.first = first;
this.last = last;
}
@Override
protected Integer compute() {
int result = 0;
if (last - first <= threhold) {
// 任务足够小则直接计算
for (int i = first; i <= last; i++) {
result += i;
}
} else {
// 拆分成小任务
int middle = first + (last - first) / 2;
ForkJoinExample leftTask = new ForkJoinExample(first, middle);
ForkJoinExample rightTask = new ForkJoinExample(middle + 1, last);
leftTask.fork();
rightTask.fork();
result = leftTask.join() + rightTask.join();
}
return result;
}
}
public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
ForkJoinExample example = new ForkJoinExample(1, 10000);
ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();
Future result = forkJoinPool.submit(example);
System.out.println(result.get());
}
ForkJoin 使用 ForkJoinPool 来启动，它是一个特殊的线程池，线程数量取决于 CPU 核数。
public class ForkJoinPool extends AbstractExecutorService
ForkJoinPool 实现了工作窃取算法来提高 CPU 的利用率。每个线程都维护了一个双端队列，用来存储需要执行的任务。工作窃取算法允许空闲的线程从其它线程的双端队列中窃取一个任务来执行。窃取的任务必须是最晚的任务，避免和队列所属线程发生竞争。例如下图中，Thread2 从 Thread1 的队列中拿出最晚的 Task1 任务，Thread1 会拿出 Task2 来执行，这样就避免发生竞争。但是如果队列中只有一个任务时还是会发生竞争。
J.U.C - 写在最后
自古深情留不住，总是套路得人心。学习就是不断钻研，不断突破，最后总结初自己得思维模式（套路），作为知识工作者，形成一个体系结构是多么重要，像AQS体系就是完完全全一个套路啊！
