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1.单例模式
1.1饿汉模式
举个例子解释饿汉模式：中午使用了三个菜碟，吃完后，马上把三个碗都洗了。
通过Singleton 这个类 来实现单例模式，保证 Singleton 这个类只有唯一实例
?在下面程序中使用到的 static。 static 修饰的成员更加准确的说，是“类成员”=>“类属性/类方法”。一个java 程序中，一个类对象只存在一份（JVM保证的），进一步的也就保证了类的 static 成员也是只有一份的。
//通过Singleton 这个类 来实现单例模式，保证 Singleton 这个类只有唯一实例
/**
* 饿汉模式
* 通过Singleton 这个类 来实现单例模式，保证 Singleton 这个类只有唯一实例
*/
class Singleton {
//1.使用static 创建一个实例，并且立即实例化
//这个instance 对应的实例，就是该类的唯一实例
private static Singleton instance = new Singleton();
//2.为了防止程序员在其他地方不小心 new 这个 Singleton ,就可以把构造方法设为private
private Singleton() {};
//3.提供一个方法，让外面（main方法里）拿到唯一实例
public static Singleton getInstance() {
return instance;
}
}
public class Test18 {
public static void main(String[] args) {
Singleton instance = Singleton.getInstance();
}
}
?上诉代码的针对唯一的实例初始化，比较着急，在类加载阶段，就会直接创建实例（程序中用到这个类，就会立即加载），实例就行下面程序所示
?
?饿汉模式中 getInstance,仅仅是读取了变量的内容，如果多个线程只是读取一个变量，不修改，此时任然是线程安全的。如下所示
?
1.2懒汉模式
举个例子解释懒汉模式：中午使用了三个菜碟，吃完后，先放着，晚上需要一个就洗一个，需要两个就洗两个，剩下的不管。
相对于饿汉模式来说，懒汉模式更加高效。
如下代码是完全体的线程安全单例模式，具有1.正确的位置加锁，2.双重 if 淡定。3.volatile
/**
* 实现单例模式 - 懒汉模式
*/
class Singleton2 {
//1.把不是立即就初始实例
private static volatile Singleton2 instance2 = null;
//2.把构造方法设为 private
private Singleton2() {}
//3.提供一个方法来获取到上述单例模式
//只有当真正需要到这个 实例 的时候，才会真正去创建这个实例
public static Singleton2 getInstance() {
// 如果这个条件成立, 说明当前的单例未初始化过的, 存在线程安全风险, 就需要加锁~~
if (instance2 == null) {
synchronized (Singleton2.class) {
if (instance2 == null) {
instance2 = new Singleton2();
}
}
}
return instance2;
}
}
public class Test19 {
public static void main(String[] args) {
Singleton2 instance2 = Singleton2.getInstance();
}
}?懒汉模式中即包含了读，又包含了修改。但是这里的读和修改，是分为两个步骤的（不是原子性），存在线程安全问题，，因此需要加锁synchronized。加锁可能导致代码出现阻塞，外层条件可能执行几分钟几分钟之后里层才开始执行。在这个执行的时间差中间，instance也可能被其他线程给修改的。
2.阻塞队列
当队列满的时候 , 继续入队列就会阻塞 , 直到有其他线程从队列中取走元素 .当队列空的时候 , 继续出队列也会阻塞 , 直到有其他线程往队列中插入元素 .
?阻塞队列的一个典型应用场景就是 "生产者消费者模型". 这是一种非常典型的开发模型。
比如在 " 秒杀 " 场景下 , 服务器同一时刻可能会收到大量的支付请求 . 如果直接处理这些支付请求 ，服务器可能扛不住( 每个支付请求的处理都需要比较复杂的流程 )。 这个时候就可以把这些请求都放到一个阻塞队列中， 然后再由消费者线程慢慢的来处理每个支付请求。这样做可以有效进行 " 削峰 "，? 防止服务器被突然到来的一波请求直接冲垮。
（2）阻塞队列也能使生产者和消费者之间解耦。
?比如做饭吃。在一个家里都是有明确分工的，一个人负责买菜回来洗，另一个人负责将菜煮熟。
那么买菜回来洗的人就是 “生产者”，煮菜的人就是“消费者”。
两个人各干各的，有就做。
?应用：
生产者消费者模型，是实际开发中非常有用的一种多线程开发手段，尤其是在服务器开发场景中。
假设，有两个服务器A、B。A作为入口服务器直接接收用户的网络请求，B作为应用服务器，来给A提供数据。
1）通常情况下
未使用生产者消费者模型如下图所示
?如果不使用生产者消费者模型，此时的A和B的耦合性是比较强的，在开发A代码的时候就得到充分了解B的一些接口。开发B代码的时候也得充分了解到A是怎样调用的。一旦想把B换成C，A的代码就需要较大的改动。如果B没了，也可能直接导致A也没了。
因此，使用生产者消费者模型，就可以降低这里的耦合，如下图所示
优点一：能够让多个服务器程序之间更充分的解耦合
对于请求：A是生产者，B是消费者
对于响应：A是消费者，B是生产者
阻塞队列是作为交易场所。
?A只需要关注如何与队列交互，不需要认识B。
B也只需要关注如何与队列交互，也不需要认识A。
A与B直接互不影响。
2)暴涨情况下
未使用生产者消费者模型如下图所示
当
?当请求量突然暴涨不可控的时候，A作为入口服务器，计算量很轻，请求暴涨，问题不大。但是B作为应用服务器，计算量可能很大，需要的系统资源也更多，如果请求更多了，需要的资源进一步增加，如果主机的硬件不够，可能程序就撑不住了。
?使用生产者消费者模型如下图所示
优点二：能够对于请求进行“削峰填谷”
当A请求暴涨时=>阻塞队列的请求暴涨。由于阻塞队列没什么计算量，就单纯的存个数据，就能抗住跟大的压力。B任然按照原来的速度来消费数据，不会因为A的暴涨而引起暴涨。
“削峰” 指的是峰值很多时候不是持续的，就一阵子，过去了就又恢复了。
“填谷” B任然按照原来的频率来处理之前的积压数据。
2.1阻塞队列的实现（生产者消费者模型）
class MyBlockingQueue {
//保存数据的本体
private int[] data = new int[1024];
//有效元素个数
private int size = 0;
//队列下标
private int head = 0;
//队尾下标
private int tail = 0;
//专门的锁对象
private Object locker = new Object();
// 入队列
public void put(int value) throws InterruptedException{
synchronized (locker) {
if (size == data.length) {
//队列满了，暂时先直接返回。
//return
locker.wait();
}
//把新的元素放到 tail 位置上
data[tail] = value;
tail++;
//处理tail 到达数组末尾的情况
if (tail >= data.length) {
tail = 0;
}
//tail = tail % data.length;
size++;//插入完成之后要修改元素个数
//如果入队成功，则队列排空，于是就唤醒take 中的阻塞等待
locker.notify();
}
}
//出队列
public Integer take() throws InterruptedException {
synchronized (locker) {
if (size == 0) {
//如果队列为空，就返回一个非法值
//return null;
locker.wait();
}
//取出head 位置的元素
int ret = data[head];
head++;
if (head >= data.length) {
head = 0;
}
size--;
//take 成功之后。就唤醒put 中的等待
locker.notify();
return ret;
}
}
}
/**
* 实现一个简单的生产者消费者模型
*/
public class Test21 {
private static MyBlockingQueue queue = new MyBlockingQueue();
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Thread producer = new Thread(() -> {
int num = 0;
while (true) {
System.out.println("生产了 ：" + num);
try {
queue.put(num);//入队
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
num++;
}
}) ;
producer.start();
Thread customer = new Thread(() -> {
while (true) {
try {
int num = queue.take();
System.out.println("消费了 ： " + num);
Thread.sleep(100);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
});
customer.start();
}
}
