并发编程之常用概念类和框架(一)

简介: 并发编程之常用概念类和框架

1.Unsafe类

通常我们最好也不要使用Unsafe类,除非有明确的目的,并且也要对它有深入的了解才行。要想使用Unsafe类需要用一些比较tricky的办法。Unsafe类使用了单例模式,需要通过一个静态方法getUnsafe()来获取。但Unsafe类做了限制,如果是普通的调用的话,它会抛出一个SecurityException异常;只有由主类加载器加载的类才能调用这个方法。其源码如下:

public static Unsafe getUnsafe() {
    Class var0 = Reflection.getCallerClass();
    if(!VM.isSystemDomainLoader(var0.getClassLoader())) {
        throw new SecurityException("Unsafe");
    } else {
        return theUnsafe;
    }
}

获取到Unsafe实例之后,我们就可以为所欲为了。Unsafe类提供了以下这些功能:

1.1、内存管理包括分配内存、释放内存等。

该部分包括了allocateMemory(分配内存)、reallocateMemory(重新分配内存)、copyMemory(拷贝内存)、freeMemory(释放内存 )、getAddress(获取内存地址)、addressSize、pageSize、getInt(获取内存地址指向的整数)、getIntVolatile(获取内存地址指向的整数,并支持volatile语义)、putInt(将整数写入指定内存地址)、putIntVolatile(将整数写入指定内存地址,并支持volatile语义)、putOrderedInt(将整数写入指定内存地址、有序或者有延迟的方法)等方法。getXXX和putXXX包含了各种基本类型的操作。

利用copyMemory方法,我们可以实现一个通用的对象拷贝方法,无需再对每一个对象都实现clone方法,当然这通用的方法只能做到对象浅拷贝。

1.2、数组操作。

这部分包括了arrayBaseOffset(获取数组第一个元素的偏移地址)、arrayIndexScale(获取数组中元素的增量地址)等方法。arrayBaseOffset与arrayIndexScale配合起来使用,就可以定位数组中每个元素在内存中的位置。

由于Java的数组最大值为Integer.MAX_VALUE,使用Unsafe类的内存分配方法可以实现超大数组。实际上这样的数据就可以认为是C数组,因此需要注意在合适的时间释放内存。

1.3、多线程同步。包括锁机制、CAS操作等。

这部分包括了monitorEnter、tryMonitorEnter、monitorExit、compareAndSwapInt、compareAndSwap等方法。

其中monitorEnter、tryMonitorEnter、monitorExit已经被标记为deprecated,不建议使用。

Unsafe类的CAS操作可能是用的最多的,它为Java的锁机制提供了一种新的解决办法,比如AtomicInteger等类都是通过该方法来实现的。compareAndSwap方法是原子的,可以避免繁重的锁机制,提高代码效率。这是一种乐观锁,通常认为在大部分情况下不出现竞态条件,如果操作失败,会不断重试直到成功。

1.4、挂起与恢复。

这部分包括了park、unpark等方法。

将一个线程进行挂起是通过park方法实现的,调用 park后,线程将一直阻塞直到超时或者中断等条件出现。unpark可以终止一个挂起的线程,使其恢复正常。整个并发框架中对线程的挂起操作被封装在 LockSupport类中,LockSupport类中有各种版本pack方法,但最终都调用了Unsafe.park()方法。

1.5、内存屏障。

这部分包括了loadFence、storeFence、fullFence等方法。这是在Java 8新引入的,用于定义内存屏障,避免代码重排序。

loadFence() 表示该方法之前的所有load操作在内存屏障之前完成。同理storeFence()表示该方法之前的所有store操作在内存屏障之前完成。fullFence()表示该方法之前的所有load、store操作在内存屏障之前完成。

2.Exchanger类

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
/**
 *  如果第一个线程先执行exchange方法,它会一直等待第二个线程也执行exchange,当两个线程都到达同步点时,
 *  这两个线程就可以交换数据,将本线程生产出来的数据传递给对方
 * @author lzhcode
 *
 */
public class TestExchanger {
  public static void main(String[] args) {
    ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();
    final Exchanger exchanger = new Exchanger();
    service.execute(new Runnable(){
      public void run() {
        try {       
          String data1 = "zxx";
          System.out.println("线程" + Thread.currentThread().getName() + 
          "正在把数据" + data1 +"换出去");
          Thread.sleep((long)(Math.random()*10000));
          String data2 = (String)exchanger.exchange(data1);
          System.out.println("线程" + Thread.currentThread().getName() + 
          "换回的数据为" + data2);
        }catch(Exception e){
        }
      } 
    });
    service.execute(new Runnable(){
      public void run() {
        try {       
          String data1 = "lhm";
          System.out.println("线程" + Thread.currentThread().getName() + 
          "正在把数据" + data1 +"换出去");
          Thread.sleep((long)(Math.random()*10000));          
          String data2 = (String)exchanger.exchange(data1);
          System.out.println("线程" + Thread.currentThread().getName() + 
          "换回的数据为" + data2);
        }catch(Exception e){
        }       
      } 
    });   
  }
}

3.ForkJoin 框架

在日常的业务需求中,经常出现的批量查询,批量写入等接口的提供,一般来说,最简单最low的方式就是写一个for循环来一次执行,但是当业务方对接口的性能要求较高时,就比较尴尬了

通常可以想到的方式是采用并发操作,首先想到可以实现的方式就是利用线程池来做

通常实现方式如下

// 1. 创建线程池
ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor(3, 5, 60,
      TimeUnit.SECONDS,
      new LinkedBlockingDeque<Runnable>(10), new DefaultThreadFactory("biz-exec"),
      new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
// 2. 创建执行任务
List<Future<Object>> futureList = new ArrayList<>();
for(Object arg : list) {
        futureList.add(executorService.submit(new Callable<Object>() {
            @Override
            public Object call() throws Exception {
              // xxx
            }
        }));
}
// 3. 结果获取
for(Future f: futureList) {
    Object obj = f.get();
}

用上面的这种方式并没有什么问题,我们接下来考虑的是如何使用ForkJoin框架来实现类似的功能

任务分割

ForkJoinTask : 基本任务,使用forkjoin框架必须创建的对象,提供fork,join操作,常用的两个子类

  • RecursiveAction : 无结果返回的任务
  • RecursiveTask : 有返回结果的任务

说明:

  1. fork : 让task异步执行
  2. join : 让task同步执行,可以获取返回值
  3. ForkJoinTask 在不显示使用ForkJoinPool.execute/invoke/submit()方法进行执行的情况下,也可以使用自己的fork/invoke方法进行执行

结果合并

ForkJoinPool 执行 ForkJoinTask

  • 任务分割出的子任务会添加到当前工作线程所维护的双端队列中,进入队列的头部。
  • 当一个工作线程的队列里暂时没有任务时,它会随机从其他工作线程的队列的尾部获取一个任务

三中提交方式:

  1. execute 异步,无返回结果
  2. submit 异步,有返回结果 (返回Future<T>
  3. invoke 同步,有返回结果 (会阻塞)
public class CountTask extends RecursiveTask<Integer> {
    private int start;
    private int end;
    private static final int THRED_HOLD = 30;
    public CountTask(int start, int end) {
        this.start = start;
        this.end = end;
    }
    @Override
    protected Integer compute() {
        int sum = 0;
        boolean canCompute = (end - start) <= THRED_HOLD;
        if (canCompute) { // 不需要拆分
            for (int i = start; i <= end; i++) {
                sum += i;
            }
            System.out.println("thread: " + Thread.currentThread() + " start: " + start + " end: " + end);
        } else {
            int mid = (end + start) / 2;
            CountTask left = new CountTask(start, mid);
            CountTask right = new CountTask(mid + 1, end);
            left.fork();
            right.fork();
            sum = left.join() + right.join();
        }
        return sum;
    }
}
@Test
public void testFork() throws ExecutionException, InterruptedException {
    int start = 0;
    int end = 200;
    CountTask task = new CountTask(start, end);
    ForkJoinPool pool = ForkJoinPool.commonPool();
    Future<Integer> ans = pool.submit(task);
    int sum = ans.get();
    System.out.println(sum);
}

简单封装代码:maven-parent: 各类常用技术,算法的汇集 - Gitee.com

4.LockSupport

特点:

1、基于UnSafe原语实现

LockSupport类在jdk源码中基本定义就是创建锁和其他同步类的 基本线程阻塞,直接与UnSafe原语类打交道

2、重入性

LockSupport是非重入锁,如果一个线程连续2次调用 LockSupport .park(),那么该线程一定会一直阻塞下去

3、面向线程锁

面向线程锁是LockSupport很重要的一个特征,这样也就没有公平锁和非公平的区别了的,同时面向线程锁的特征在一定程度上降低代码的耦合度。

LockSupport比Object的wait/notify有两大优势

①LockSupport不需要在同步代码块里 。所以线程间也不需要维护一个共享的同步对象了,实现了线程间的解耦。

②unpark函数可以先于park调用,所以不需要担心线程间的执行的先后顺序。

LockSupport在Java的工具类用应用很广泛,咱们这里找几个例子感受感受。以Java里最常用的类ThreadPoolExecutor为例。先看如下代

public class TestObjWait {
    public static void main(String[] args)throws Exception {
        ArrayBlockingQueue<Runnable> queue = new ArrayBlockingQueue<Runnable>(1000);
        ThreadPoolExecutor poolExecutor = new ThreadPoolExecutor(5,5,1000, TimeUnit.SECONDS,queue);
        Future<String> future = poolExecutor.submit(new Callable<String>() {
            @Override
            public String call() throws Exception {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
                return "hello";
            }
        });
        String result = future.get();
        System.out.println(result);
    }
}

代码中我们向线程池中扔了一个任务,然后调用Future的get方法,同步阻塞等待线程池的执行结果。

这里就要问了:get方法是如何组塞住当前线程?线程池执行完任务后又是如何唤醒线程的呢?

咱们跟着源码一步步分析,先看线程池的submit方法的实现:

在submit方法里,线程池将我们提交的基于Callable实现的任务,封装为基于RunnableFuture实现的任务,然后将任务提交到线程池执行,并向当前线程返回RunnableFutrue。

进入newTaskFor方法,就一句话:return new FutureTask<T>(callable);

所以,咱们主线程调用future的get方法就是FutureTask的get方法,线程池执行的任务对象也是FutureTask的实例。

接下来看看FutureTask的get方法的实现:

比较简单,就是判断下当前任务是否执行完毕,如果执行完毕直接返回任务结果,否则进入awaitDone方法阻塞等待。

awaitDone方法里,首先会用到上节讲到的cas操作,将线程封装为WaitNode,保持下来,以供后续唤醒线程时用。再就是调用了LockSupport的park/parkNanos组塞住当前线程

上边已经说完了阻塞等待任务结果的逻辑,接下来再看看线程池执行完任务,唤醒等待线程的逻辑实现。

前边说了,咱们提交的基于Callable实现的任务,已经被封装为FutureTask任务提交给了线程池执行,任务的执行就是FutureTask的run方法执行。如下是FutureTask的run方法:

c.call()就是执行我们提交的任务,任务执行完后调用了set方法,进入set方法发现set方法调用了finishCompletion方法,想必唤醒线程的工作就在这里边了,看看代码实现吧:

总结:

1.Executor就是Runnable和Callable的调度容器,Future就是对于具体的Runnable或者Callable任务的执行结果进行取消、查询是否完成、获取结果、设置结果操作。get方法会阻塞,直到任务返回结果

2.FutureTask是Future也是Runnable,又是包装了的Callable( 如果是Runnable最终也会被转换为Callable )

3.线程池里的submit返回FutureTask,而FutureTask的get方法里调用了LockSupport的park和unpark

参考文章

Java线程——Callable与Runnable的区别_sinat_39634657的博客-CSDN博客_callable和runnable的区别

5.自定义线程池

@Bean(destroyMethod="shutdown")
    public ThreadPoolTaskExecutor defaultThreadPool() {
        // CPU可用核心数
        int cpuNum = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
        //1.IO密集型 估算线程池大小
        //线程数 = CPU可用核心数/(1-阻塞系数)
        //计算密集型任务的阻塞系数为0,而IO密集型任务的阻塞系数则接近于1。一个完全阻塞的任务是注
        //定要挂掉的,所以我们无须担心阻塞系数会达到1。
        //阻塞系数可以采用一些性能分析工具或java.lang.managenment API来确定线程话在系统I/O操作
        //上的时间与CPU密集任务所消耗的时间比值。
        //2.计算密集型估算线程池大小threadNum = cpuNum +1 或则  计算密集型估算线程池大小threadNum = cpuNum * 2;
        int threadNum = cpuNum * 2;
        ThreadPoolTaskExecutor executor = new ThreadPoolTaskExecutor();
        //核心线程数目
        executor.setCorePoolSize(threadNum-1);
        //指定最大线程数
        executor.setMaxPoolSize(threadNum);
        //队列中最大的数目
        executor.setQueueCapacity(300);
        executor.setThreadFactory(new ThreadFactory() {
            @Override
            public Thread newThread(Runnable r) {
                Thread t = new Thread(r);
                //如果为守护线程,恢复为常规
                if(t.isDaemon()) {
                    t.setDaemon(false);
                }
                //如果有设置线程优先级,恢复为常规
                if(Thread.NORM_PRIORITY != t.getPriority()) {
                    t.setPriority(Thread.NORM_PRIORITY);
                }
                return t;
            }
        });
        //线程名称前缀
        executor.setThreadNamePrefix("defaultThreadPool_");
        //rejection-policy:当pool已经达到max size的时候,如何处理新任务
        //CALLER_RUNS:不在新线程中执行任务,而是由调用者所在的线程来执行
        //对拒绝task的处理策略
        executor.setRejectedExecutionHandler(new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy());
        //线程空闲后的最大存活时间
        executor.setKeepAliveSeconds(60);
        //加载
        executor.initialize();
        return executor;
    }


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