并发工具类

Apr01Chell
72 阅读7分钟

Lock 用于解决互斥问题，Condition 用于解决同步问题

Semaphore：信号量。 Semaphore 可以实现一个互斥锁（令信号量等于1），Semaphore 还有一个功能是 Lock 不容易实现的，那就是：Semaphore 可以允许多个线程访问一个临界区，例如在池化设计中，限流器限制不能多于n个线程进入临界区。

// init
static final Semaphore s = new Semaphore(1);
// down操作 
s.acquire();
// up操作
s.release()

ReadWriteLock：读写锁

  1. 允许多个线程同时读共享变量；
  2. 只允许一个线程写共享变量；
  3. 如果一个写线程正在执行写操作，此时禁止读线程读共享变量

ReentrantReadWriteLock是ReadWriteLock的常见实现类，有两种实现ReentrantReadWriteLock(boolean fair)公平和非公平

  • 公平：谁来都要排队，减少线程饥饿。
  • 非公平：写锁直接插队、读锁会查看当前队列中第一个是不是要获取写锁，是写锁就不能插队

以上代码可以查看ReentrantReadWriteLock类中的NonfairSync的writerShouldBlock()和readerShouldBlock()

StampedLock: 支持写锁、悲观读锁和乐观读。StampedLock里的写锁和悲观读锁加锁成功之后会返回一个stamp；然后解锁的时候需要传入这个stamp。这个stamp其实就相当于乐观锁中的version。

final StampedLock sl = new StampedLock();
  
// 获取 / 释放悲观读锁示意代码
long stamp = sl.readLock();
try {
  // 省略业务相关代码
} finally {
  sl.unlockRead(stamp);
}
 
// 获取 / 释放写锁示意代码
long stamp = sl.writeLock();
try {
  // 省略业务相关代码
} finally {
  sl.unlockWrite(stamp);
}

StampedLock 提供的乐观读，是允许一个线程获取写锁的，也就是说不是所有的写操作都被阻塞。

StampedLock是ReadWriteLock的子集，不支持重入。悲观读锁、写锁都不支持条件变量。如果线程阻塞在 StampedLock 的 readLock() 或者 writeLock() 上时，此时调用该阻塞线程的 interrupt() 方法，会导致 CPU 飙升。如果需要支持中断功能，一定使用可中断的悲观读锁 readLockInterruptibly() 和写锁 writeLockInterruptibly()

CountDownLatch：解决一个线程等待多个线程的场景

// 创建 2 个线程的线程池
Executor executor = Executors.newFixedThreadPool(2);
while(存在未对账订单){
  // 计数器初始化为 2
  CountDownLatch latch = new CountDownLatch(2);
  // 查询未对账订单
  executor.execute(()-> {
    pos = getPOrders();
    latch.countDown();
  });
  // 查询派送单
  executor.execute(()-> {
    dos = getDOrders();
    latch.countDown();
  });
  
  // 等待两个查询操作结束
  latch.await();
  
  // 执行对账操作
  diff = check(pos, dos);
  // 差异写入差异库
  save(diff);
}

CyclicBarrier:一组线程之间互相等待

// 订单队列
Vector<P> pos;
// 派送单队列
Vector<D> dos;
// 执行回调的线程池 
Executor executor = Executors.newFixedThreadPool(1);
final CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(2, ()->{
    executor.execute(()->check());
  });
  
void check(){
  P p = pos.remove(0);
  D d = dos.remove(0);
  // 执行对账操作
  diff = check(p, d);
  // 差异写入差异库
  save(diff);
}
  
void checkAll(){
  // 循环查询订单库
  Thread T1 = new Thread(()->{
    while(存在未对账订单){
      // 查询订单库
      pos.add(getPOrders());
      // 等待
      barrier.await();
    }
  });
  T1.start();  
  // 循环查询运单库
  Thread T2 = new Thread(()->{
    while(存在未对账订单){
      // 查询运单库
      dos.add(getDOrders());
      // 等待
      barrier.await();
    }
  });
  T2.start();
}

CountDownLatch 的计数器是不能循环利用的，也就是说一旦计数器减到 0，再有线程调用 await()，该线程会直接通过。但CyclicBarrier 的计数器是可以循环利用的，而且具备自动重置的功能，一旦计数器减到 0 会自动重置到你设置的初始值。除此之外，CyclicBarrier 还可以设置回调函数

常用并发容器

List

List里边只有一个实现类就是CopyOnWriteArrayList。写的时候复制一份出来，读操作无锁。内部维护一个数组，成员变量array指向这个内部数组，所有的读操作都是基于这个array进行。迭代器Iterator遍历的就是这个array数组。所以CopyOnwriteArrayList的迭代器是只读的，不支持修改。对快照修改是没有意义的。

写操作的时候将array复制一份，然后再新复制的数组上执行写操作，执行完再将array指向这个新的数组。

应用场景：用于写操作非常少的场景，而且能够容忍读写的短暂不一致。

Map

Map 接口的两个实现是 ConcurrentHashMap 和 ConcurrentSkipListMap，它们从应用的角度来看，主要区别在于ConcurrentHashMap 的 key 是无序的，而 ConcurrentSkipListMap 的 key 是有序的。所以如果你需要保证 key 的顺序，就只能使用 ConcurrentSkipListMap。

跳表插入、删除、查询操作平均的时间复杂度是 O(log n)，理论上和并发线程数没有关系，所以在并发度非常高的情况下，若你对 ConcurrentHashMap 的性能还不满意，可以尝试一下ConcurrentSkipListMap。

Set

Set 接口的两个实现是 CopyOnWriteArraySet 和 ConcurrentSkipListSet，使用场景可以参考前面讲述的 CopyOnWriteArrayList 和 ConcurrentSkipListMap，它们的原理都是一样的。

Queue

队列可以按照阻塞和非阻塞和单端和双端

阻塞队列：当队列满了入队操作会阻塞；当队列为空出队操作阻塞

单端队列只能从队尾入队，从队首出列。

ThreadPoolExecutor

ThreadPoolExecutor(
  int corePoolSize,
  int maximumPoolSize,
  long keepAliveTime,
  TimeUnit unit,
  BlockingQueue<Runnable> workQueue,
  ThreadFactory threadFactory,
  RejectedExecutionHandler handler)

CompletableFuture

// 使用默认线程池
static CompletableFuture<Void> runAsync(Runnable runnable)
static <U> CompletableFuture<U> supplyAsync(Supplier<U> supplier)
// 可以指定线程池  
static CompletableFuture<Void> runAsync(Runnable runnable, Executor executor)
static <U> CompletableFuture<U> supplyAsync(Supplier<U> supplier, Executor executor)

Runnable 接口的 run() 方法没有返回值，而 Supplier 接口的 get() 方法是有返回值的。

默认情况下 CompletableFuture 会使用公共的 ForkJoinPool 线程池，这个线程池默认创建的线程数是 CPU 的核数（也可以通过 JVM option:-Djava.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism 来设置 ForkJoinPool 线程池的线程数）。如果所有 CompletableFuture 共享一个线程池，那么一旦有任务执行一些很慢的 I/O 操作，就会导致线程池中所有线程都阻塞在 I/O 操作上，从而造成线程饥饿，进而影响整个系统的性能。所以，强烈建议你要根据不同的业务类型创建不同的线程池，以避免互相干扰。

CompletableFuture 类实现了 CompletionStage 接口

原子类

  • Atomic*基本类型原子类
    • AtomicInteger
    • AtomicLong
    • AtomicBoolean
  • Atomic*Array数组类型原子类
    • AtomicIntegerArray
    • AtomicLongArray
    • AtomciReferenceArray
  • Atomic*Reference引用类型原子类
    • AtomicReference
    • AtomicStampedReference
    • AtomicMarkableReference
  • Atomic*FieldUpdater升级类型原子类
    • AtomicIntegerfieldupdater
    • AtomicLongFieldUpdater
    • AtomicReferenceFieldUpdater
  • Adder累加器
    • LongAdder：利用了多段锁，性能远远高于AtomicLong，大概差一个数量级
    • DoubleAdder
  • Accumulator累加器
    • LongAccumulator
    • DoubleAccumulator

CAS

Java中如何利用CAS实现原子操作

  1. AtomicInteger加载Unsafe工具，直接操作内存数据
  2. 用Unsafe来实现底层操作
  3. 用volatile修饰value字段，保证可见性
  4. getAndAddInt方法分析

BlockingQueue的主要方法

  • put、take
  • add、remove、element
  • offer、poll、peek

image.png

AQS

全称AbstractQueuedSynchronizer抽象队列同步器，许多同步类实现都依靠他。如常用的ReentrantLock、Semaphore、CountDownLatch...

核心三部分

  • state。
  • 控制线程抢锁和配合的FIFO队列。
  • 期望协作工具类去实现的获取/释放等重要方法。

state

state在不同的实现类中有不同的含义，在Semaphore中，表示剩余的许可的数量。在CountDownLathch里，表示还需要倒数的数量。在ReentrantLock中state用来表示锁的占用情况，包括可重入计数，当state的值为0的时候，标识该Lock不被任何线程所占有。

state是volatitle修饰的，会被并发的修改，所以所有的修改state的方法都需要保证线程安全，比如getState、setState以及compareAndSetState操作来读取和更新这个状态。这些方法都依赖于j.u.c.atomic包的支持。

控制线程抢锁和配合的FIFO队列

这个队列用来存放等待的线程，AQS就是一个排队管理器，当多个线程争用同一把锁时，必须有排队机制将那些没有拿到锁的线程串起来。当锁释放时，锁管理器就会挑选一个合适的线程来占用这个刚刚释放的锁

AQS会维护一个等待的线程队列，把这个线程都放到这个队列里

这是一个双向形式的队列。

期望协作工具类去实现的获取/释放等重要方法。

这里的获取和释放方法，是利用AQS的协作工具类里最重要的方法，是由协作类自己去实现的，并且含义各不相同。

获取方法

  • 获取操作依赖state变量，经常会阻塞（获取不到锁的时候）
  • 在Semaphore中，获取就是acquire方法，作用就是获取一个许可证
  • 在CountDownLatch中，获取就是await方法，作用就是等待，直到倒数结束。

释放方法

  • 释放操作不会阻塞
  • 在Semaphore中，释放就是release方法，作用就是释放一个许可证
  • 在CountDownLatch中，释放就是countDown方法，作用就是倒数一个数。

还需要重写tryAcquire和tryRelease等方法。

AQS结构图

image.png

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