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并发编程应用

以调用方角度来讲，如果

需要等待结果返回，才能继续运行就是同步

不需要等待结果返回，就能继续运行就是异步

应用之异步调用

设计

多线程可以让方法执行变为异步的（即不要巴巴干等着）比如说读取磁盘文件时，假设读取操作花费了 5 秒钟，如果没有线程调度机制，这 5 秒 cpu 什么都做不了，其它代码都得暂停...

需要等待结果

这时既可以使用同步处理，也可以使用异步来处理

join 实现（同步）

static int result = 0;
private static void test1() throws InterruptedException {
    log.debug("开始");
    Thread t1 = new Thread(() -> {
        log.debug("开始");
        sleep(1);
        log.debug("结束");
        result = 10;
    }, "t1");
    t1.start();
    t1.join();
    log.debug("结果为:{}", result);
}

输出

20:30:40.453 [main] c.TestJoin - 开始
20:30:40.541 [Thread-0] c.TestJoin - 开始
20:30:41.543 [Thread-0] c.TestJoin - 结束
20:30:41.551 [main] c.TestJoin - 结果为:10

评价

需要外部共享变量，不符合面向对象封装的思想
必须等待线程结束，不能配合线程池使用

Future 实现（同步）

private static void test2() throws InterruptedException, ExecutionException {
    log.debug("开始");
    FutureTask<Integer> result = new FutureTask<>(() -> {
        log.debug("开始");
        sleep(1);
        log.debug("结束");
        return 10;
    });
    new Thread(result, "t1").start();
    log.debug("结果为:{}", result.get());
}

输出

10:11:57.880 c.TestSync [main] - 开始
10:11:57.942 c.TestSync [t1] - 开始
10:11:58.943 c.TestSync [t1] - 结束
10:11:58.943 c.TestSync [main] - 结果为:10

评价

规避了使用 join 之前的缺点
可以方便配合线程池使用

private static void test3() throws InterruptedException, ExecutionException {
    ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(1);
    log.debug("开始");
    Future<Integer> result = service.submit(() -> {
        log.debug("开始");
        sleep(1);
        log.debug("结束");
        return 10;
    });
    log.debug("结果为:{}, result 的类型:{}", result.get(), result.getClass());
    service.shutdown();
}

输出

10:17:40.090 c.TestSync [main] - 开始
10:17:40.150 c.TestSync [pool-1-thread-1] - 开始
10:17:41.151 c.TestSync [pool-1-thread-1] - 结束
10:17:41.151 c.TestSync [main] - 结果为:10, result 的类型:class java.util.concurrent.FutureTask

评价

仍然是 main 线程接收结果
get 方法是让调用线程同步等待

自定义实现（同步）

后面填坑模式篇

CompletableFuture 实现（异步）

private static void test4() {
    // 进行计算的线程池
    ExecutorService computeService = Executors.newFixedThreadPool(1);
    // 接收结果的线程池
    ExecutorService resultService = Executors.newFixedThreadPool(1);
    log.debug("开始");
    CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
        log.debug("开始");
        sleep(1);
        log.debug("结束");
        return 10;
    }, computeService).thenAcceptAsync((result) -> {
        log.debug("结果为:{}", result);
    }, resultService);
}

输出

10:36:28.114 c.TestSync [main] - 开始
10:36:28.164 c.TestSync [pool-1-thread-1] - 开始
10:36:29.165 c.TestSync [pool-1-thread-1] - 结束
10:36:29.165 c.TestSync [pool-2-thread-1] - 结果为:10

评价

可以让调用线程异步处理结果，实际是其他线程去同步等待
可以方便地分离不同职责的线程池
以任务为中心，而不是以线程为中心

BlockingQueue 实现（异步）

private static void test6() {
    ExecutorService consumer = Executors.newFixedThreadPool(1);
    ExecutorService producer = Executors.newFixedThreadPool(1);
    BlockingQueue<Integer> queue = new SynchronousQueue<>();
    log.debug("开始");
    producer.submit(() -> {
        log.debug("开始");
        sleep(1);
        log.debug("结束");
        try {
            queue.put(10);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    });
    consumer.submit(() -> {
        try {
            Integer result = queue.take();
            log.debug("结果为:{}", result);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    });
}

不需等待结果

这时最好是使用异步来处理

普通线程实现

@Slf4j(topic = "c.FileReader")
public class FileReader {
    public static void read(String filename) {
        int idx = filename.lastIndexOf(File.separator);
        String shortName = filename.substring(idx + 1);
        try (FileInputStream in = new FileInputStream(filename)) {
            long start = System.currentTimeMillis();
            log.debug("read [{}] start ...", shortName);
            byte[] buf = new byte[1024];
            int n = -1;
            do {
                n = in.read(buf);
            } while (n != -1);
            long end = System.currentTimeMillis();
            log.debug("read [{}] end ... cost: {} ms", shortName, end - start);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

没有用线程时，方法的调用是同步的：

@Slf4j(topic = "c.Sync")
public class Sync {
    public static void main(String[] args) {
        String fullPath = "E:\1.mp4";
        FileReader.read(fullPath);
        log.debug("do other things ...");
    }
}

输出

18:39:15 [main] c.FileReader - read [1.mp4] start ...
18:39:19 [main] c.FileReader - read [1.mp4] end ... cost: 4090 ms
18:39:19 [main] c.Sync - do other things ...

使用了线程后，方法的调用是异步的：

private static void test1() {
    new Thread(() -> FileReader.read(Constants.MP4_FULL_PATH)).start();
    log.debug("do other things ...");
}

输出

18:41:53 [main] c.Async - do other things ...
18:41:53 [Thread-0] c.FileReader - read [1.mp4] start ...
18:41:57 [Thread-0] c.FileReader - read [1.mp4] end ... cost: 4197 ms

线程池实现

private static void test2() {
    ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(1);
    service.execute(() -> FileReader.read(Constants.MP4_FULL_PATH));
    log.debug("do other things ...");
    service.shutdown();
}

输出

11:03:31.245 c.TestAsyc [main] - do other things ... 
11:03:31.245 c.FileReader [pool-1-thread-1] - read [1.mp4] start ... 
11:03:33.479 c.FileReader [pool-1-thread-1] - read [1.mp4] end ... cost: 2235 ms

CompletableFuture 实现

private static void test3() throws IOException {
    CompletableFuture.runAsync(() -> FileReader.read(Constants.MP4_FULL_PATH));
    log.debug("do other things ...");
    System.in.read();
}

输出

11:09:38.145 c.TestAsyc [main] - do other things ... 
11:09:38.145 c.FileReader [ForkJoinPool.commonPool-worker-1] - read [1.mp4] start ... 
11:09:40.514 c.FileReader [ForkJoinPool.commonPool-worker-1] - read [1.mp4] end ... cost: 2369 ms

结论

比如在项目中，视频文件需要转换格式等操作比较费时，这时开一个新线程处理视频转换，避免阻塞主线程
tomcat 的异步 servlet 也是类似的目的，让用户线程处理耗时较长的操作，避免阻塞 tomcat 的工作线程
ui 程序中，开线程进行其他操作，避免阻塞 ui 线程

应用之提高效率

充分利用多核 cpu 的优势，提高运行效率。想象下面的场景，执行 3 个计算，最后将计算结果汇总。

计算 1 花费 10 ms
计算 2 花费 11 ms
计算 3 花费 9 ms
汇总需要 1 ms

如果是串行执行，那么总共花费的时间是 10 + 11 + 9 + 1 = 31ms
但如果是四核 cpu，各个核心分别使用线程 1 执行计算 1，线程 2 执行计算 2，线程 3 执行计算 3，那么 3 个线程是并行的，花费时间只取决于最长的那个线程运行的时间，即 11ms 最后加上汇总时间只会花费 12ms

注意：

需要在多核 cpu 才能提高效率，单核仍然时是轮流执行

1.设计

代码见【应用之效率-案例1】

2.结论

单核 cpu 下，多线程不能实际提高程序运行效率，只是为了能够在不同的任务之间切换，不同线程轮流使用 cpu ，不至于一个线程总占用 cpu，别的线程没法干活
多核 cpu 可以并行跑多个线程，但能否提高程序运行效率还是要分情况的
- 有些任务，经过精心设计，将任务拆分，并行执行，当然可以提高程序的运行效率。但不是所有计算任务都能拆分（参考后文的【阿姆达尔定律】）
- 也不是所有任务都需要拆分，任务的目的如果不同，谈拆分和效率没啥意义
IO 操作不占用 cpu，只是我们一般拷贝文件使用的是【阻塞 IO】，这时相当于线程虽然不用 cpu，但需要一直等待 IO 结束，没能充分利用线程。所以才有后面的【非阻塞 IO】和【异步 IO】优化。

并发编程-进程与线程应用