Java高并发之设计模式.

本文主要讲解几种常见并行模式, 具体目录结构如下图.

 

单例

单例是最常见的一种设计模式, 一般用于全局对象管理, 比如xml配置读写之类的.

一般分为懒汉式, 饿汉式.

懒汉式: 方法上加synchronized

public static synchronized Singleton getInstance() {  
         if (single == null) {    
             single = new Singleton();  
         }    
        return single;  
}  

这种方式, 由于每次获取示例都要获取锁, 不推荐使用, 性能较差

懒汉式: 使用双检锁 + volatile

    private volatile Singleton singleton = null;
    public static Singleton getInstance() {
        if (singleton == null) {
            synchronized (Singleton.class) {
                if (singleton == null) {
                    singleton = new Singleton();
                }
            }
        }
        return singleton;
    }

本方式是对直接在方法上加锁的一个优化, 好处在于只有第一次初始化获取了锁.

后续调用getInstance已经是无锁状态. 只是写法上稍微繁琐点.

至于为什么要volatile关键字, 主要涉及到jdk指令重排, 详见之前的博文: Java内存模型与指令重排

懒汉式: 使用静态内部类

public class Singleton {    
    private static class LazyHolder {    
       private static final Singleton INSTANCE = new Singleton();    
    }    
    private Singleton (){}    
    public static final Singleton getInstance() {    
       return LazyHolder.INSTANCE;    
    }    
}   

该方式既解决了同步问题, 也解决了写法繁琐问题. 推荐使用改写法.

缺点在于无法响应事件来重新初始化INSTANCE.

饿汉式

public class Singleton1 {  
    private Singleton1() {}  
    private static final Singleton1 single = new Singleton1();  
    public static Singleton1 getInstance() {  
        return single;  
    }  
} 

缺点在于对象在一开始就直接初始化了.

Future模式

该模式的核心思想是异步调用. 有点类似于异步的ajax请求.

当调用某个方法时, 可能该方法耗时较久, 而在主函数中也不急于立刻获取结果.

因此可以让调用者立刻返回一个凭证, 该方法放到另外线程执行,

后续主函数拿凭证再去获取方法的执行结果即可, 其结构图如下

jdk中内置了Future模式的支持, 其接口如下:

通过FutureTask实现

注意其中两个耗时操作.

• 如果doOtherThing耗时2s, 则整个函数耗时2s左右.
• 如果doOtherThing耗时0.2s, 则整个函数耗时取决于RealData.costTime, 即1s左右结束.

public class FutureDemo1 {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
        FutureTask<String> future = new FutureTask<String>(new Callable<String>() {
            @Override
            public String call() throws Exception {
                return new RealData().costTime();
            }
        });
        ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();
        service.submit(future);

        System.out.println("RealData方法调用完毕");
        // 模拟主函数中其他耗时操作
        doOtherThing();
        // 获取RealData方法的结果
        System.out.println(future.get());
    }

    private static void doOtherThing() throws InterruptedException {
        Thread.sleep(2000L);
    }
}

class RealData {

    public String costTime() {
        try {
            // 模拟RealData耗时操作
            Thread.sleep(1000L);
            return "result";
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return "exception";
    }

}

通过Future实现

与上述FutureTask不同的是, RealData需要实现Callable接口.

public class FutureDemo2 {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
        ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();
        Future<String> future = service.submit(new RealData2());

        System.out.println("RealData2方法调用完毕");
        // 模拟主函数中其他耗时操作
        doOtherThing();
        // 获取RealData2方法的结果
        System.out.println(future.get());
    }

    private static void doOtherThing() throws InterruptedException {
        Thread.sleep(2000L);
    }
}

class RealData2 implements Callable<String>{

    public String costTime() {
        try {
            // 模拟RealData耗时操作
            Thread.sleep(1000L);
            return "result";
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return "exception";
    }

    @Override
    public String call() throws Exception {
        return costTime();
    }
}

另外Future本身还提供了一些额外的简单控制功能, 其API如下

    // 取消任务
    boolean cancel(boolean mayInterruptIfRunning);
    // 是否已经取消
    boolean isCancelled();
    // 是否已经完成
    boolean isDone();
    // 取得返回对象
    V get() throws InterruptedException, ExecutionException;
    // 取得返回对象, 并可以设置超时时间
    V get(long timeout, TimeUnit unit)
            throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException;

生产消费者模式

生产者-消费者模式是一个经典的多线程设计模式. 它为多线程间的协作提供了良好的解决方案。

在生产者-消费者模式中，通常由两类线程，即若干个生产者线程和若干个消费者线程。

生产者线程负责提交用户请求，消费者线程则负责具体处理生产者提交的任务。

生产者和消费者之间则通过共享内存缓冲区进行通信, 其结构图如下

PCData为我们需要处理的元数据模型, 生产者构建PCData, 并放入缓冲队列.

消费者从缓冲队列中获取数据, 并执行计算.

生产者核心代码

        while(isRunning) {
            Thread.sleep(r.nextInt(SLEEP_TIME));
            data = new PCData(count.incrementAndGet);
            // 构造任务数据
            System.out.println(data + " is put into queue");
            if (!queue.offer(data, 2, TimeUnit.SECONDS)) {
                // 将数据放入队列缓冲区中
                System.out.println("faild to put data : " + data);
            }
        }

消费者核心代码

        while (true) {
            PCData data = queue.take();
            // 提取任务
            if (data != null) {
                // 获取数据, 执行计算操作
                int re = data.getData() * 10;
                System.out.println("after cal, value is : " + re);
                Thread.sleep(r.nextInt(SLEEP_TIME));
            }
        }

生产消费者模式可以有效对数据解耦, 优化系统结构.

降低生产者和消费者线程相互之间的依赖与性能要求.

一般使用BlockingQueue作为数据缓冲队列, 他是通过锁和阻塞来实现数据之间的同步, 

如果对缓冲队列有性能要求, 则可以使用基于CAS无锁设计的ConcurrentLinkedQueue.

分而治之

严格来讲, 分而治之不算一种模式, 而是一种思想.

它可以将一个大任务拆解为若干个小任务并行执行, 提高系统吞吐量.

我们主要讲两个场景, Master-Worker模式, ForkJoin线程池.

Master-Worker模式

该模式核心思想是系统由两类进行协助工作: Master进程, Worker进程.

Master负责接收与分配任务, Worker负责处理任务. 当各个Worker处理完成后, 

将结果返回给Master进行归纳与总结.

假设一个场景, 需要计算100个任务, 并对结果求和, Master持有10个子进程.

Master代码

public class MasterDemo {
    // 盛装任务的集合
    private ConcurrentLinkedQueue<TaskDemo> workQueue = new ConcurrentLinkedQueue<TaskDemo>();
    // 所有worker
    private HashMap<String, Thread> workers = new HashMap<>();
    // 每一个worker并行执行任务的结果
    private ConcurrentHashMap<String, Object> resultMap = new ConcurrentHashMap<>();

    public MasterDemo(WorkerDemo worker, int workerCount) {
        // 每个worker对象都需要持有queue的引用, 用于领任务与提交结果
        worker.setResultMap(resultMap);
        worker.setWorkQueue(workQueue);
        for (int i = 0; i < workerCount; i++) {
            workers.put("子节点: " + i, new Thread(worker));
        }
    }

    // 提交任务
    public void submit(TaskDemo task) {
        workQueue.add(task);
    }

    // 启动所有的子任务
    public void execute(){
        for (Map.Entry<String, Thread> entry : workers.entrySet()) {
            entry.getValue().start();
        }
    }

    // 判断所有的任务是否执行结束
    public boolean isComplete() {
        for (Map.Entry<String, Thread> entry : workers.entrySet()) {
            if (entry.getValue().getState() != Thread.State.TERMINATED) {
                return false;
            }
        }

        return true;
    }

    // 获取最终汇总的结果
    public int getResult() {
        int result = 0;
        for (Map.Entry<String, Object> entry : resultMap.entrySet()) {
            result += Integer.parseInt(entry.getValue().toString());
        }

        return result;
    }

}

Worker代码

public class WorkerDemo implements Runnable{

    private ConcurrentLinkedQueue<TaskDemo> workQueue;
    private ConcurrentHashMap<String, Object> resultMap;

    @Override
    public void run() {
        while (true) {
            TaskDemo input = this.workQueue.poll();
            // 所有任务已经执行完毕
            if (input == null) {
                break;
            }
            // 模拟对task进行处理, 返回结果
            int result = input.getPrice();
            this.resultMap.put(input.getId() + "", result);
            System.out.println("任务执行完毕, 当前线程: " + Thread.currentThread().getName());
        }
    }

    public ConcurrentLinkedQueue<TaskDemo> getWorkQueue() {
        return workQueue;
    }

    public void setWorkQueue(ConcurrentLinkedQueue<TaskDemo> workQueue) {
        this.workQueue = workQueue;
    }

    public ConcurrentHashMap<String, Object> getResultMap() {
        return resultMap;
    }

    public void setResultMap(ConcurrentHashMap<String, Object> resultMap) {
        this.resultMap = resultMap;
    }
}

public class TaskDemo {

    private int id;
    private String name;
    private int price;

    public int getId() {
        return id;
    }

    public void setId(int id) {
        this.id = id;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public int getPrice() {
        return price;
    }

    public void setPrice(int price) {
        this.price = price;
    }
}

主函数测试

        MasterDemo master = new MasterDemo(new WorkerDemo(), 10);
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            TaskDemo task = new TaskDemo();
            task.setId(i);
            task.setName("任务" + i);
            task.setPrice(new Random().nextInt(10000));
            master.submit(task);
        }

        master.execute();

        while (true) {
            if (master.isComplete()) {
                System.out.println("执行的结果为: " + master.getResult());
                break;
            }
        }

ForkJoin线程池

该线程池是jdk7之后引入的一个并行执行任务的框架, 其核心思想也是将任务分割为子任务, 

有可能子任务还是很大, 还需要进一步拆解, 最终得到足够小的任务.

将分割出来的子任务放入双端队列中, 然后几个启动线程从双端队列中获取任务执行.

子任务执行的结果放到一个队列里, 另起线程从队列中获取数据, 合并结果.

假设我们的场景需要计算从0到20000000L的累加求和. CountTask继承自RecursiveTask, 可以携带返回值.

每次分解大任务, 简单的将任务划分为100个等规模的小任务, 并使用fork()提交子任务.

在子任务中通过THRESHOLD设置子任务分解的阈值, 如果当前需要求和的总数大于THRESHOLD, 则子任务需要再次分解,

如果子任务可以直接执行, 则进行求和操作, 返回结果. 最终等待所有的子任务执行完毕, 对所有结果求和.

public class CountTask extends RecursiveTask<Long>{
    // 任务分解的阈值
    private static final int THRESHOLD = 10000;
    private long start;
    private long end;


    public CountTask(long start, long end) {
        this.start = start;
        this.end = end;
    }

    public Long compute() {
        long sum = 0;
        boolean canCompute = (end - start) < THRESHOLD;
        if (canCompute) {
            for (long i = start; i <= end; i++) {
                sum += i;
            }
        } else {
            // 分成100个小任务
            long step = (start + end) / 100;
            ArrayList<CountTask> subTasks = new ArrayList<CountTask>();
            long pos = start;
            for (int i = 0; i < 100; i++) {
                long lastOne = pos + step;
                if (lastOne > end) {
                    lastOne = end;
                }
                CountTask subTask = new CountTask(pos, lastOne);
                pos += step + 1;
                // 将子任务推向线程池
                subTasks.add(subTask);
                subTask.fork();
            }

            for (CountTask task : subTasks) {
                // 对结果进行join
                sum += task.join();
            }
        }
        return sum;
    }

    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
        // 累加求和 0 -> 20000000L
        CountTask task = new CountTask(0, 20000000L);
        ForkJoinTask<Long> result = pool.submit(task);
        System.out.println("sum result : " + result.get());
    }
}

ForkJoin线程池使用一个无锁的栈来管理空闲线程, 如果一个工作线程暂时取不到可用的任务, 则可能被挂起.

挂起的线程将被压入由线程池维护的栈中, 待将来有任务可用时, 再从栈中唤醒这些线程.