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[Java知识库]多线程(进阶篇)

一、线程池

ThreadPoolExecutor构造方法的参数

将线程池比作一个公司,每个线程比作一个员工

  • corePoolSize: 核心线程的数目(一旦创建,永不销毁,正式员工,不会被辞退)
  • maximumPoolSize:核心线程和非核心线程的总数目(非核心线程:一段时间不工作就销毁,临时工:摸鱼太久就滚蛋)
  • keepAliveTime:允许非核心线程不工作的时间(允许临时工摸鱼的时间)
  • unit:控制keepAliveTime的单位(分,秒,毫秒或者其他值)
  • workQueue:阻塞队列,组织了线程要执行的任务
  • ThreadFactory:线程的创建方式
  • RejectedExecutionHandler:拒绝策略 (当我们的阻塞队列满了的时候又来了一个新的线程)
AbortPolicy()  抛出异常
CallerRunsPolice()  调用者处理
DiscardOldestPolicy()  丢弃队列中最老的任务
DiscardPolicy()  丢弃最新来的任务

Executors

由于ThreadPoolExecutors使用起来比较复杂,标准库又提供了一组Executors类,这个类相当于封装的ThreadPoolExecutors。这个类相当于一个工厂类,可以创建出不同风格的线程池实例。

1.newFixedThreadPool:创建出一个固定线程数量的线程池。(没有临时工版本)
2.newCachedThreadPool: 创建一个线程数量可变的线程池(没有正式工版本)
3.newSingleThreadPool:创建出一个只包含一个线程的线程池
4.newScheduleThreadPool:能够设定延时的线程池(插入的线程可以等一会儿执行)

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

/**
 * @ClassName ThreadExecutors
 * @Description 使用Executors类创建线程
 * @Author Rcy
 * @Data 2022/3/9 13:40
 */
public class ThreadExecutors {
    public static void main(String[] args) {
        //没有临时工版本
        //ExecutorService表示一个线程池的实例
        //ExecutorServiced的submit方法可以给线程提交若干任务
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);
        for ( int i = 0; i < 20; i++) {
            int finalI = i;
            executorService.submit(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                System.out.println("任务" + finalI);
            }
         });
        }
    }
}

到底使用哪种方法建造我们的线程池呢? 答案很简单,复杂问题用复杂版本的,简单问题用简单版本的。

二、如何实现一个线程池

import javafx.concurrent.Worker;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingDeque;

/**
 * @ClassName MyThreadPool
 * @Description 我的线程池
 * @Author Rcy
 * @Data 2022/3/9 15:18
 */

public class MyThreadPool {
     static  class  Worker extends  Thread{
         private BlockingQueue<Runnable> blockingQueue=null;
         //通过这个构造方法把任务队列传进来
         public Worker(BlockingQueue<Runnable> blockingQueue) {
             this.blockingQueue=blockingQueue;
         }
         @Override
         public void run() {
             //工作线程具体的逻辑
             //需要从阻塞队列当中取任务并且执行
             while(true){
                 try {
                     Runnable command=blockingQueue.take();
                     command.run();
                 } catch (InterruptedException e) {
                     e.printStackTrace();
                 }
             }
         }
     }
     static  class ThreadPool{
         //包含一个阻塞队列用来组织任务(任务队列)
         private BlockingQueue<Runnable> blockingQueue= new LinkedBlockingDeque<>();

         //这个list用来存放当前工作的线程(我们只使用他的长度)
         List<Thread> workers = new ArrayList<>();

         private static  final  int MIX_WORKER_COUNT=10;

         //通过submit把任务加入线程池
         //不仅可以把任务放入阻塞队列,还可以创建线程
         public void submit(Runnable command) throws InterruptedException {
             if(workers.size()<MIX_WORKER_COUNT){
                 //如果小于我们就要创建一个新的线程并且加入我们的线程队列中
                 //Worker内部要取到队列的内容,就要把这个队列实例通过构造方法传过去。
                 Worker worker = new Worker(blockingQueue);
                 worker.start();
                 workers.add(worker);
             }
             //把任务放入阻塞队列
             blockingQueue.put(command);
         }
     }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
            ThreadPool threadPool = new ThreadPool();
        for (int i =0;i<100;i++) {
            int finalI = i;
            threadPool.submit(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    System.out.println(finalI);
                }
            });
        }
    }
}

三、常见的锁策略

1.乐观锁和悲观锁

乐观锁:
假设锁冲突的概率很低,甚至不会发生冲突,所以在数据提交更新的时候才会进行并发冲突检测,如果发生锁冲突,则返回错误信息,让用户决定如何去做。

乐观锁的一个重要功能就是要检测出数据是否发生冲突,我们需要引入一个‘“版本号”来进行解决,每次线程执行完操作的时候都将自己的版本号加一。
当有两个线程同时想修改一个数据的时候,只有提交的版本号大于当前主内存中存储的版本号才能执行更新。

悲观锁:
假设锁冲突的概率很高,每次拿数据都会被别人修改,所以每次在拿数据的时候都会加锁,这样别人想拿这个数据就要阻塞直到我用完。

2.读写锁

先清晰一个概念:

  • 两个线程都只读一个数据,此时不涉及线程安全问题
  • 两个线程一个读一个写,有线程安全问题
  • 两个线程都写,有线程安全问题

读写锁就是把读操作和写操作区别开,在加锁期间额外表明加锁意图,读操作之间不互斥,写操作与任何人互斥。Java标准库提供了一个ReentrantReadWriteLock类实现读写锁
ReentrantReadWriteLock.ReadLock表示读锁,这个对象提供了lock() 和 unlock() 方法进行加解锁。
ReentrantReadWriteLock.WriteLock表示写锁,这个对象提供了lock() 和 unlock() 方法进行加解锁。

Synchronized不是读写锁,他没有读写的区分,一旦使用必定互斥。

3.重量级锁&轻量级锁

重量级锁:
加锁机制依赖操作系统提供的mutex,它大量的内核态用户态切换导致操作成本非常高!

轻量级锁:
加锁机制尽量不使用mutex,尽量在用户态使用代码完成,实在搞定不了再使用mutex。

Synchronized开始是一个轻量级锁,如果锁冲突较为严重就会变成重量级锁。

4.自旋锁&挂起等待锁

挂起等待锁:
线程在抢锁失败之后会进入阻塞队列,需要过很久才能再次被调度

自旋锁:
如果获取锁失败,立即再次尝试获取锁,无限循环,直到获取到锁为止,一旦锁被其他线程释放,就能立刻获取到锁,节省了操作系统调度线程的开销。
伪代码:

while(抢锁(lock)==失败){}

自旋锁是一种典型的轻量级锁的实现方式。

优点:没有放弃CPU,不涉及线程阻塞和调度,能快速获得锁
缺点:如果其他线程持有锁时间太久,会早场CPU资源的浪费(挂起等待不消耗CPU资源)。

5. 公平锁&非公平锁

假设三个线程同时竞争一把锁,1线程竞争成功,然后2线程尝试获取,获取失败而进入阻塞等待。3线程又来获取,仍然获取失败进入阻塞等待。当1线程释放锁的时候会发生如下情况:

公平锁:
遵循先来后到,2比3先来的,所以当1释放了锁之后2比3先拿到锁。

非公平锁:
不遵循先来后到,2和3都有可能获得锁

操作系统内部的线程调度可以视为是随机的,如果不加其他限制就是非公平锁,如果要实现公平锁就要依赖额外的数据结构来记录线程的先后顺序。

Synchronized是非公平锁

5. 重入锁&不可重入锁

不可重入锁:
如果一个线程对一个对象1加锁,在这个对象内部又再次对2进行加锁,这时因为1的锁没有释放2就会阻塞等待,但是1必须等2执行完才能释放锁,此时就会陷入死锁局面。。。。。

可重入锁:
某个线程已经获得了某个锁,再次加锁不会死锁。
原理是在锁中加入记录该锁持有者的身份,和一个计数器,如果发现当前加锁对象是锁的持有对象,就让计数器自增1。

四、CAS

CAS意为Compare And Swap(比较并交换),相当于一个原子性操作,同时完成“读取内存,比较,修改内存”这三步,本质上需要cpu的指令支撑。

1.CAS的应用

实现原子类:
在Java内部包含了许多基于CAS实现的类,例如AtomicInteger类,其中的getAndIncrement相当于原子性的i++操作!

在这里插入图片描述

  • 假设线程1先执行CAS操作,由于oldvalue和value都是0,所以直接对value进行赋值(自增1)
  • CAS直接读写内存,并且他的读写比较是一条指令,是原子性的
  • 自增完之后格局变为了这样
    在这里插入图片描述
  • 当线程2进来之后发现oldvalue和value不相等,于是把value的值赋给了oldvalue此时格局又变了

在这里插入图片描述

  • 当线程2再来的时候,发现oldvalue和value的值相同了,这时候value又自增1。
  • 线程12返回各自的oldvalue值。

这就实现了一个原子类,即使不使用重量级的锁也可以完成多线程的自增操作!

2.CAS的ABA问题

ABA问题描述:
假设有AB两个线程有一个共享变量num,num的值为100,A要使用CAS把num的值改为50

  • 此时A线程先读取num的值存到oldNum中
  • 然后再用oldNum和num做对比,如果值还是100就变为50
    此时出现了一个问题!
    B线程进来捣乱了,B线程把num的值从100变为了50又变为了100。
    线程A无法确定这个num变量始终是100还是经过一系列变化又变成了100。

ABA问题的解决方案:
加入版本号!
给修改的值引入版本号,在CAS比较数据的新旧值的同时比对版本号。

  • 在CAS读取数据的时候,如果当前数据的版本号和之前读的版本号相同,则进行修改并让版本号+1。
  • 如果当前的数据版本号(3)高于之前读的版本号,则操作失败。
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加:2022-03-11 21:59:56  更:2022-03-11 22:00:46 
 
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