多线程
程序：是为完成特定任务、用某种语言编写的一组指令的集合。即指一段静态的代码，静态对象。
进程：是程序的一次执行过程，或是正在运行的一个程序
线程：一个进程中同时执行不同的代码片段，对于这些正在运行的代码片段我们称为线程，一个进程中至少有一个线程在运行
# Java 中如何创建线程
# 通过继承 Thread 类
public class ThreadDemo extends Thread {
public void run() {
System.out.println("Hello World!");
}
}
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# 通过实现 Runnable 接口
public class ThreadDemo implements Runnable {
public void run() {
System.out.println("Hello World!");
}
}
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实现接口方式启动线程的优势
- 避免了单继承的局限性
- 多个线程可以共享同一个接口实现类的对象，非常适合多个相同线程来处理同一份资源。
# 使用Callable和Future接口创建线程
package com.coder163.demo2;
import org.junit.Test;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.FutureTask;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
/**
* @author dancingcode
* @date 2022-05-12
*/
public class CallableApplication {
public class MyCallable implements Callable<Integer> {
@Override
public Integer call() {
for(int i = 0; i < 100000; i++) {
System.out.println("i = " + i);
}
return 100;
}
}
@Test
public void demo1() throws ExecutionException, InterruptedException {
MyCallable mc = new MyCallable();
FutureTask<Integer> task= new FutureTask<>(mc);
new Thread(task).start();
//当该方法被调用时会阻塞当前线程，直到任务完成
Integer result=task.get();
System.out.println("线程计算的结果是*************");
}
}
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# 通过线程池创建
public class ThreadDemo05{
private static int POOL_NUM = 10; //线程池数量
/**
* @param args
* @throws InterruptedException
*/
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(5);
for(int i = 0; i<POOL_NUM; i++) {
RunnableThread thread = new RunnableThread();
//Thread.sleep(1000);
executorService.execute(thread);
}
//关闭线程池
executorService.shutdown();
}
}
class RunnableThread implements Runnable {
@Override
public void run() {
System.out.println("通过线程池方式创建的线程：" + Thread.currentThread().getName() + " ");
}
}
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# 名词解释
- 线程同步：同一时刻只能有一个线程在执行
- 线程异步：同一时刻可以有多个线程在执行，例如：百度云、迅雷
- 线程通讯：多个线程之间借助某一对象实现数据交互
- 线程安全：主要通过对象锁解决线程安全问题，虽然安全问题可以解决，但是执行效率低
# 线程的状态
多线程内部是抢占式的执行
在 Java 5.0 提供了 java.util.concurrent（简称 JUC ）包，在此包中增加了在并发编程中很常用的实用工具类，用于定义类似于线程的自定义子系统，包括线程池、异步 IO 和轻量级任务框架。提供可调的、灵活的线程池。还提供了设计用于多线程上下文中的 Collection 实现等。
# 关键字 volatile
内存可见性
内存可见性（Memory Visibility）是指当某个线程正在使用对象状态而另一个线程在同时修改该状态，需要确保当一个线程修改了对象状态后，其他线程能够看到发生的状态变化。
可见性错误是指当读操作与写操作在不同的线程中执行时，我们无法确保执行读操作的线程能适时地看到其他线程写入的值，有时甚至是根本不可能的事情。
我们可以通过同步来保证对象被安全地发布。除此之外我们也可以使用一种更加轻量级的 volatile 变量。
volatile 关键字
Java 提供了一种稍弱的同步机制，即 volatile 变量，用来确保将变量的更新操作通知到其他线程。可以将 volatile 看做一个轻量级的锁，但是又与锁有些不同：
- 对于多线程，不是一种互斥关系
- 不能保证变量状态的“原子性操作”
/*
* 一、volatile 关键字：当多个线程进行操作共享数据时，可以保证内存中的数据可见。相较于 synchronized 是一种较为轻量级的同步策略。
* 注意：
* 1. volatile 不具备“互斥性”
* 2. volatile 不能保证变量的“原子性”
*/
public class TestVolatile {
public static void main(String[] args) {
ThreadDemo td = new ThreadDemo();
new Thread(td).start();
while(true){
if(td.isFlag()){
System.out.println("------------------");
break;
}
}
}
}
public class ThreadDemo implements Runnable {
private volatile boolean flag = false;
@Override
public void run() {
try {
Thread.sleep(200);
} catch (InterruptedException e) {
}
flag = true;
System.out.println("flag=" + isFlag());
}
public boolean isFlag() {
return flag;
}
public void setFlag(boolean flag) {
this.flag = flag;
}
}
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# CAS 算法
CAS (Compare-And-Swap) 是一种硬件对并发的支持，针对多处理器操作而设计的处理器中的一种特殊指令，用于管理对共享数据的并发访问。
jdk5增加了并发包java.util.concurrent.*,其下面的类使用CAS算法实现了区别于synchronized同步锁的一种乐观锁
悲观锁：总是假设最坏的情况，认为竞争总是存在，每次拿数据的时候都认为会被修改，因此每次都会先上锁。其他线程阻塞等待释放锁。 乐观锁：总是假设最好的情况，认为竞争总是不存在，每次拿数据的时候都认为不会被修改，因此不会先上锁，在最后更新的时候比较数据有无更新，version
CAS 是一种无锁的非阻塞算法的实现。
CAS 包含了 3 个操作数：
- 需要读写的内存值 V
- 进行比较的值 A
- 拟写入的新值 B
当且仅当 V 的值等于 A 时，CAS 通过原子方式用新值 B 来更新 V 的值，否则不会执行任何操作。
/*
* 模拟 CAS 算法
*/
public class TestCompareAndSwap {
public static void main(String[] args) {
final CompareAndSwap cas = new CompareAndSwap();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
int expectedValue = cas.get();
boolean b = cas.compareAndSet(expectedValue, (int)(Math.random() * 101));
System.out.println(b);
}
}).start();
}
}
}
public class CompareAndSwap{
private int value;
// 获取内存值
public synchronized int get(){
return value;
}
// 比较
public synchronized int compareAndSwap(int expectedValue, int newValue){
int oldValue = value;
if(oldValue == expectedValue){
this.value = newValue;
}
return oldValue;
}
// 设置
public synchronized boolean compareAndSet(int expectedValue, int newValue){
return expectedValue == compareAndSwap(expectedValue, newValue);
}
}
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# 原子变量
类的小工具包，支持在单个变量上解除锁的线程安全编程。事实上，此包中的类可将 volatile 值、字段和数组元素的概念扩展到那些也提供原子条件更新操作的类。
类 AtomicBoolean、AtomicInteger、AtomicLong 和 AtomicReference 的实例各自提供对相应类型单个变量的访问和更新。每个类也为该类型提供适当的实用工具方法。
AtomicIntegerArray、AtomicLongArray 和 AtomicReferenceArray 类进一步扩展了原子操作，对这些类型的数组提供了支持。这些类在为其数组元素提供 volatile 访问语义方面也引人注目，这对于普通数组来说是不受支持的。
核心方法：boolean compareAndSet(expectedValue, updateValue)
java.util.concurrent.atomic 包下提供了一些原子操作的常用类：
- AtomicBoolean 、AtomicInteger 、AtomicLong 、AtomicReference
- AtomicIntegerArray 、AtomicLongArray
- AtomicMarkableReference
- AtomicReferenceArray
- AtomicStampedReference
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
/*
* 一、i++ 的原子性问题：i++ 的操作实际上分为三个步骤“读 - 改 - 写”
* int i = 10;
* i = i++; //10
*
* int temp = i;
* i = i + 1;
* i = temp;
*
* 二、原子变量：在 java.util.concurrent.atomic 包下提供了一些原子变量。
* 1. volatile 保证内存可见性
* 2. CAS（Compare-And-Swap） 算法保证数据变量的原子性
* CAS 算法是硬件对于并发操作的支持
* CAS 包含了三个操作数：
* ①内存值 V
* ②预估值 A
* ③更新值 B
* 当且仅当 V == A 时， V = B; 否则，不会执行任何操作。
*/
public class TestAtomicDemo {
public static void main(String[] args) {
AtomicDemo ad = new AtomicDemo();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
new Thread(ad).start();
}
}
}
class AtomicDemo implements Runnable{
// private volatile int serialNumber = 0;
private AtomicInteger serialNumber = new AtomicInteger(0);
@Override
public void run() {
try {
Thread.sleep(200);
} catch (InterruptedException e) {
}
System.out.println(getSerialNumber());
}
public int getSerialNumber(){
return serialNumber.getAndIncrement();
}
}
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# 锁分段机制(集合之后)
Java 5.0 在 java.util.concurrent 包中提供了多种并发容器类来改进同步容器的性能。
ConcurrentHashMap 同步容器类是 Java 5 增加的一个线程安全的哈希表。对与多线程的操作，介于 HashMap 与 Hashtable 之间。内部采用“锁分段"机制替代 Hashtable 的独占锁。进而提高性能。
此包还提供了设计用于多线程上下文中的 Collection 实现：
ConcurrentHashMap、ConcurrentSkipListMap、ConcurrentSkipListSet、CopyOnWriteArrayList 和 CopyOnWriteArraySet。当期望许多线程访问一个给定 collection 时，ConcurrentHashMap 通常优于同步的 HashMap，ConcurrentSkipListMap 通常优于同步的 TreeMap。当期望的读数和遍历远远大于列表的更新数时，CopyOnWriteArrayList 优于同步的 ArrayList。
import java.util.Iterator;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;
/*
* CopyOnWriteArrayList/CopyOnWriteArraySet : “写入并复制”
* 注意：添加操作多时，效率低，因为每次添加时都会进行复制，开销非常的大。并发迭代操作多时可以选择。
*/
public class TestCopyOnWriteArrayList {
public static void main(String[] args) {
HelloThread ht = new HelloThread();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
new Thread(ht).start();
}
}
}
public class HelloThread implements Runnable{
// private static List<String> list = Collections.synchronizedList(new ArrayList<String>());
private static CopyOnWriteArrayList<String> list = new CopyOnWriteArrayList<>();
static{
list.add("AA");
list.add("BB");
list.add("CC");
}
@Override
public void run() {
Iterator<String> it = list.iterator();
while(it.hasNext()){
System.out.println(it.next());
list.add("AA");
}
}
}
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# CountDownLatch 闭锁
CountDownLatch 一个同步辅助类，在完成一组正在其他线程中执行的操作之前，它允许一个或多个线程一直等待。
闭锁可以延迟线程的进度直到其到达终止状态，闭锁可以用来确保某些活动直到其他活动都完成才继续执行：
- 确保某个计算在其需要的所有资源都被初始化之后才继续执行；
- 确保某个服务在其依赖的所有其他服务都已经启动之后才启动；
- 等待直到某个操作所有参与者都准备就绪再继续执行。
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
/*
* CountDownLatch ：闭锁，在完成某些运算是，只有其他所有线程的运算全部完成，当前运算才继续执行
*/
public class TestCountDownLatch {
public static void main(String[] args) {
final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(50);
LatchDemo ld = new LatchDemo(latch);
long start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 50; i++) {
new Thread(ld).start();
}
try {
latch.await();
} catch (InterruptedException e) {
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("耗费时间为：" + (end - start));
}
}
class LatchDemo implements Runnable {
private CountDownLatch latch;
public LatchDemo(CountDownLatch latch) {
this.latch = latch;
}
@Override
public void run() {
try {
for (int i = 0; i < 50000; i++) {
if (i % 2 == 0) {
System.out.println(i);
}
}
} finally {
latch.countDown();
}
}
}
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# Callable 接口
Java 5.0 在 java.util.concurrent 提供了一个新的创建执行线程的方式：Callable 接口
Callable 接口类似于 Runnable，两者都是为那些其实例可能被另一个线程执行的类设计的。但是 Runnable 不会返回结果，并且无法抛出经过检查的异常。
Callable 需要依赖 FutureTask ，FutureTask 也可以用作闭锁
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.FutureTask;
/*
* 一、创建执行线程的方式三：实现 Callable 接口。 相较于实现 Runnable 接口的方式，方法可以有返回值，并且可以抛出异常。
* 二、执行 Callable 方式，需要 FutureTask 实现类的支持，用于接收运算结果。 FutureTask 是 Future 接口的实现类
*/
public class TestCallable {
public static void main(String[] args) {
ThreadDemo td = new ThreadDemo();
//1. 执行 Callable 方式，需要 FutureTask 实现类的支持，用于接收运算结果。
FutureTask<Integer> result = new FutureTask<>(td);
new Thread(result).start();
//2. 接收线程运算后的结果
try {
Integer sum = result.get(); //FutureTask 可用于 闭锁
System.out.println(sum);
System.out.println("------------------------------------");
} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
public class ThreadDemo implements Callable<Integer>{
@Override
public Integer call() throws Exception {
int sum = 0;
for (int i = 0; i <= 100000; i++) {
sum += i;
}
return sum;
}
}
/*class ThreadDemo implements Runnable{
@Override
public void run() {
}
}*/
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# 显示锁 Lock
在 Java 5.0 之前，协调共享对象的访问时可以使用的机制只有 synchronized 和 volatile 。Java 5.0 后增加了一些新的机制，但并不是一种替代内置锁的方法，而是当内置锁不适用时，作为一种可选择的高级功能
ReentrantLock 实现了 Lock 接口，并提供了与 synchronized 相同的互斥性和内存可见性。但相较于 synchronized 提供了更高的处理锁的灵活性。
Condition 接口描述了可能会与锁有关联的条件变量。这些变量在用法上与使用 Object.wait 访问的隐式监视器类似，但提供了更强大的功能。需要特别指出的是，单个 Lock 可能与多个 Condition 对象关联。为了避免兼容性问题，Condition 方法的名称与对应的 Object 版本中的不同。
在 Condition 对象中，与 wait、notify 和 notifyAll 方法对应的分别是 await、signal 和 signalAll。
Condition 实例实质上被绑定到一个锁上。要为特定 Lock 实例获得 Condition 实例，请使用其 newCondition() 方法。
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
/*
* 一、用于解决多线程安全问题的方式：
* synchronized: 隐式锁
* 1. 同步代码块
* 2. 同步方法
* jdk 1.5 后：
* 3. 同步锁 Lock
* 注意：是一个显示锁，需要通过 lock() 方法上锁，必须通过 unlock() 方法进行释放锁
*/
public class TestLock {
public static void main(String[] args) {
Ticket ticket = new Ticket();
new Thread(ticket, "1 号窗口").start();
new Thread(ticket, "2 号窗口").start();
new Thread(ticket, "3 号窗口").start();
}
}
public class Ticket implements Runnable{
private int tick = 100;
private Lock lock = new ReentrantLock();
@Override
public void run() {
while(true){
lock.lock(); // 上锁
try{
if(tick > 0){
try {
Thread.sleep(200);
} catch (InterruptedException e) {
}
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 完成售票，余票为：" + --tick);
}
}finally{
lock.unlock(); // 释放锁
}
}
}
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虚假唤醒问题
/*
* 生产者和消费者案例
*/
public class TestProductorAndConsumer {
public static void main(String[] args) {
Clerk clerk = new Clerk();
Productor pro = new Productor(clerk);
Consumer cus = new Consumer(clerk);
new Thread(pro, "生产者 A").start();
new Thread(cus, "消费者 B").start();
new Thread(pro, "生产者 C").start();
new Thread(cus, "消费者 D").start();
}
}
// 店员
public class Clerk{
private int product = 0;
// 进货
public synchronized void get(){// 循环次数：0
while(product >= 1){// 为了避免虚假唤醒问题，应该总是使用在循环中
System.out.println("产品已满！");
try {
this.wait();
} catch (InterruptedException e) {
}
}
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " : " + ++product);
this.notifyAll();
}
// 卖货
public synchronized void sale(){//product = 0; 循环次数：0
while(product <= 0){
System.out.println("缺货！");
try {
this.wait();
} catch (InterruptedException e) {
}
}
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " : " + --product);
this.notifyAll();
}
}
// 生产者
public class Productor implements Runnable{
private Clerk clerk;
public Productor(Clerk clerk) {
this.clerk = clerk;
}
@Override
public void run() {
for (int i = 0; i < 20; i++) {
try {
Thread.sleep(200);
} catch (InterruptedException e) {
}
clerk.get();
}
}
}
// 消费者
public class Consumer implements Runnable{
private Clerk clerk;
public Consumer(Clerk clerk) {
this.clerk = clerk;
}
@Override
public void run() {
for (int i = 0; i < 20; i++) {
clerk.sale();
}
}
}
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lock 锁案例
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
/*
* 生产者消费者案例：
*/
public class TestProductorAndConsumerForLock {
public static void main(String[] args) {
Clerk clerk = new Clerk();
Productor pro = new Productor(clerk);
Consumer con = new Consumer(clerk);
new Thread(pro, "生产者 A").start();
new Thread(con, "消费者 B").start();
// new Thread(pro, "生产者 C").start();
// new Thread(con, "消费者 D").start();
}
}
public class Clerk {
private int product = 0;
private Lock lock = new ReentrantLock();
private Condition condition = lock.newCondition();
// 进货
public void get() {
lock.lock();
try {
if (product >= 1) { // 为了避免虚假唤醒，应该总是使用在循环中。
System.out.println("产品已满！");
try {
condition.await();
} catch (InterruptedException e) {
}
}
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " : "
+ ++product);
condition.signalAll();
} finally {
lock.unlock();
}
}
// 卖货
public void sale() {
lock.lock();
try {
if (product <= 0) {
System.out.println("缺货！");
try {
condition.await();
} catch (InterruptedException e) {
}
}
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " : "
+ --product);
condition.signalAll();
} finally {
lock.unlock();
}
}
}
// 生产者
public class Productor implements Runnable {
private Clerk clerk;
public Productor(Clerk clerk) {
this.clerk = clerk;
}
@Override
public void run() {
for (int i = 0; i < 20; i++) {
try {
Thread.sleep(200);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
clerk.get();
}
}
}
// 消费者
public class Consumer implements Runnable {
private Clerk clerk;
public Consumer(Clerk clerk) {
this.clerk = clerk;
}
@Override
public void run() {
for (int i = 0; i < 20; i++) {
clerk.sale();
}
}
}
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# 线程按序交替
编写一个程序，开启 3 个线程，这三个线程的 ID 分别为 A、B、C，每个线程将自己的 ID 在屏幕上打印 10 遍，要求输出的结果必须按顺序显示。
如：ABCABCABC…… 依次递归
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
public class TestABCAlternate {
public static void main(String[] args) {
AlternateDemo ad = new AlternateDemo();
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
for (int i = 1; i <= 20; i++) {
ad.loopA(i);
}
}
}, "A").start();
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
for (int i = 1; i <= 20; i++) {
ad.loopB(i);
}
}
}, "B").start();
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
for (int i = 1; i <= 20; i++) {
ad.loopC(i);
System.out.println("-----------------------------------");
}
}
}, "C").start();
}
}
public class AlternateDemo{
private int number = 1; // 当前正在执行线程的标记
private Lock lock = new ReentrantLock();
private Condition condition1 = lock.newCondition();
private Condition condition2 = lock.newCondition();
private Condition condition3 = lock.newCondition();
/**
* @param totalLoop : 循环第几轮
*/
public void loopA(int totalLoop){
lock.lock();
try {
//1. 判断
if(number != 1){
condition1.await();
}
//2. 打印
for (int i = 1; i <= 1; i++) {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t" + i + "\t" + totalLoop);
}
//3. 唤醒
number = 2;
condition2.signal();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
lock.unlock();
}
}
public void loopB(int totalLoop){
lock.lock();
try {
//1. 判断
if(number != 2){
condition2.await();
}
//2. 打印
for (int i = 1; i <= 1; i++) {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t" + i + "\t" + totalLoop);
}
//3. 唤醒
number = 3;
condition3.signal();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
lock.unlock();
}
}
public void loopC(int totalLoop){
lock.lock();
try {
//1. 判断
if(number != 3){
condition3.await();
}
//2. 打印
for (int i = 1; i <= 1; i++) {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t" + i + "\t" + totalLoop);
}
//3. 唤醒
number = 1;
condition1.signal();
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
lock.unlock();
}
}
}
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# 读 - 写锁
ReadWriteLock 维护了一对相关的锁，一个用于只读操作，另一个用于写入操作。只要没有 writer，读取锁可以由多个 reader 线程同时保持。写入锁是独占的。
ReadWriteLock 读取操作通常不会改变共享资源，但执行写入操作时，必须独占方式来获取锁。对于读取操作占多数的数据结构。ReadWriteLock 能提供比独占锁更高的并发性。而对于只读的数据结构，其中包含的不变性可以完全不需要考虑加锁操作。
import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;
/*
* 1. ReadWriteLock : 读写锁
* 写写 / 读写 需要“互斥”
* 读读 不需要互斥
*
*/
public class TestReadWriteLock {
public static void main(String[] args) {
ReadWriteLockDemo rw = new ReadWriteLockDemo();
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
rw.set((int)(Math.random() * 101));
}
}, "Write:").start();
for (int i = 0; i < 100; i++) {
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
rw.get();
}
}).start();
}
}
}
public class ReadWriteLockDemo{
private int number = 0;
private ReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock();
// 读
public void get(){
lock.readLock().lock(); // 上锁
try{
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " : " + number);
}finally{
lock.readLock().unlock(); // 释放锁
}
}
// 写
public void set(int number){
lock.writeLock().lock();
try{
System.out.println(Thread.currentThread().getName());
this.number = number;
}finally{
lock.writeLock().unlock();
}
}
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# 线程池
线程池：提供了一个线程队列，队列中保存着所有等待状态的线程。避免了创建与销毁额外开销，提高了响应的速度。
第四种获取线程的方法：线程池，一个 ExecutorService，它使用可能的几个池线程之一执行每个提交的任务，通常使用 Executors 工厂方法配置。
线程池可以解决两个不同问题：由于减少了每个任务调用的开销，它们通常可以在执行大量异步任务时提供增强的性能，并且还可以提供绑定和管理资源（包括执行任务集时使用的线程）的方法。每个 ThreadPoolExecutor 还维护着一些基本的统计数据，如完成的任务数。
线程池的体系结构：
java.util.concurrent.Executor : 负责线程的使用与调度的根接口
|--ExecutorService 子接口：线程池的主要接口
|--ThreadPoolExecutor 线程池的实现类
|--ScheduledExecutorService 子接口：负责线程的调度
|--ScheduledThreadPoolExecutor ：继承 ThreadPoolExecutor， 实现 ScheduledExecutorService
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工具类 : Executors
- ExecutorService newFixedThreadPool() : 创建固定大小的线程池
- ExecutorService newCachedThreadPool() : 缓存线程池，线程池的数量不固定，可以根据需求自动的更改数量。
- ExecutorService newSingleThreadExecutor() : 创建单个线程池。线程池中只有一个线程
- ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool() : 创建固定大小的线程，可以延迟或定时的执行任务。
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;
public class TestThreadPool {
public static void main(String[] args) throws Exception {
//1. 创建线程池
ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(5);
List<Future<Integer>> list = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
Future<Integer> future = pool.submit(new Callable<Integer>(){
@Override
public Integer call() throws Exception {
int sum = 0;
for (int i = 0; i <= 100; i++) {
sum += i;
}
return sum;
}
});
list.add(future);
}
pool.shutdown();
for (Future<Integer> future : list) {
System.out.println(future.get());
}
/*ThreadPoolDemo tpd = new ThreadPoolDemo();
//2. 为线程池中的线程分配任务
for (int i = 0; i < 10; i++) {
pool.submit(tpd);
}
//3. 关闭线程池
pool.shutdown();*/
}
// new Thread(tpd).start();
// new Thread(tpd).start();
}
public class ThreadPoolDemo implements Runnable{
private int i = 0;
@Override
public void run() {
while(i <= 100){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " : " + i++);
}
}
}
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# 线程调度
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Future;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class TestScheduledThreadPool {
public static void main(String[] args) throws Exception {
ScheduledExecutorService pool = Executors.newScheduledThreadPool(5);
for (int i = 0; i < 5; i++) {
Future<Integer> result = pool.schedule(new Callable<Integer>(){
@Override
public Integer call() throws Exception {
int num = new Random().nextInt(100);// 生成随机数
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " : " + num);
return num;
}
}, 1, TimeUnit.SECONDS);
System.out.println(result.get());
}
pool.shutdown();
}
}
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# Fork/Join 框架
Fork/Join 框架：就是在必要的情况下，将一个大任务，进行拆分 (fork) 成若干个小任务（拆到不可再拆时），再将一个个的小任务运算的结果进行 join 汇总。
Fork/Join 框架与线程池的区别
采用“工作窃取”模式（work-stealing）：
当执行新的任务时它可以将其拆分分成更小的任务执行，并将小任务加到线程队列中，然后再从一个随机线程的队列中偷一个并把它放在自己的队列中。
相对于一般的线程池实现，fork/join 框架的优势体现在对其中包含的任务的处理方式上. 在一般的线程池中，如果一个线程正在执行的任务由于某些 原因无法继续运行，那么该线程会处于等待状态。而在 fork/join 框架实现中，如果某个子问题由于等待另外一个子问题的完成而无法继续运行。那么处理该子问题的线程会主动寻找其他尚未运行的子问题来执行. 这种方式减少了线程的等待时间，提高了性能。
import java.time.Duration;
import java.time.Instant;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.ForkJoinTask;
import java.util.concurrent.RecursiveTask;
import java.util.stream.LongStream;
import org.junit.Test;
public class TestForkJoinPool {
public static void main(String[] args) {
Instant start = Instant.now();
ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
ForkJoinTask<Long> task = new ForkJoinSumCalculate(0L, 50000000000L);
Long sum = pool.invoke(task);
System.out.println(sum);
Instant end = Instant.now();
System.out.println("耗费时间为：" + Duration.between(start, end).toMillis());//166-1996-10590
}
@Test
public void test1(){
Instant start = Instant.now();
long sum = 0L;
for (long i = 0L; i <= 50000000000L; i++) {
sum += i;
}
System.out.println(sum);
Instant end = Instant.now();
System.out.println("耗费时间为：" + Duration.between(start, end).toMillis());//35-3142-15704
}
}
public class ForkJoinSumCalculate extends RecursiveTask<Long>{
private static final long serialVersionUID = -259195479995561737L;
private long start;
private long end;
private static final long THURSHOLD = 10000L; // 临界值
public ForkJoinSumCalculate(long start, long end) {
this.start = start;
this.end = end;
}
@Override
protected Long compute() {
long length = end - start;
if(length <= THURSHOLD){
long sum = 0L;
for (long i = start; i <= end; i++) {
sum += i;
}
return sum;
}else{
long middle = (start + end) / 2;
ForkJoinSumCalculate left = new ForkJoinSumCalculate(start, middle);
left.fork(); // 进行拆分，同时压入线程队列
ForkJoinSumCalculate right = new ForkJoinSumCalculate(middle+1, end);
right.fork(); //
return left.join() + right.join();
}
}
}
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