1.Semaphore
还记得我们在操作系统中学习的信号量吗？它在解决进程间的同步问题起着非常大的作用。
java中的信号量也有很大的作用，它可以限制一个代码块可以同时被访问的线程数量(加排他锁锁可以限制只被一个线程访问)，相当于流量控制。简单来说，它就是一个可以被N个线程同时占用的排它锁(因此也支持公平锁和非公平锁)。在初始时，可以指定Semaphore的许可证个数，一个线程可以获取一个或者多个许可证，当许可证不足以供其它线程获取时，想要竞争同步资源的其它线程将会被阻塞。
public static void main(String[] args) { Semaphore semaphore = new Semaphore(2); for (int i = 0; i < 3; i++) { new Thread(() -> { try { semaphore.acquire(); //可以设定参数指定许可证数量 System.out.println("get a license..."); Thread.sleep(100); semaphore.release(); //可以设定参数指定许可证数量 System.out.println("release a license..."); } catch (InterruptedException exception) { exception.printStackTrace(); } }).start(); } }
输出结果如下。
其它的一些api真的也特别简单，这里写个demo演示下。
public class Demo36 { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { Semaphore semaphore = new Semaphore(2); for (int i = 0; i < 5; i++) { new Thread(()->{ try { semaphore.acquire(); } catch (InterruptedException exception) { exception.printStackTrace(); } }).start(); } Thread.sleep(10); // 获取剩余许可证数量 System.out.println(semaphore.availablePermits()); // 是否有等待线程 System.out.println(semaphore.hasQueuedThreads()); // 等待线程数量 System.out.println(semaphore.getQueueLength()); } }
结果如下。
许可证还可以被回收。
public static void main(String[] args) throws InterruptedException { Semaphore semaphore = new Semaphore(3); new Thread(() -> { try { semaphore.acquire(); System.out.println("acquire permit"); } catch (InterruptedException exception) { exception.printStackTrace(); } }).start(); TimeUnit.SECONDS.sleep(1); System.out.println("drain permit number" + semaphore.drainPermits()); new Thread(() -> { try { semaphore.acquire(); System.out.println("acquire permit"); } catch (InterruptedException exception) { exception.printStackTrace(); } }).start(); }
结果如下。
2.数据交换Exchanger
Exchanger可以让两个线程在同一个时间点发生数据交换。
public static void main(String[] args) throws InterruptedException { Exchanger<Object> exchanger = new Exchanger<>(); new Thread(() -> { try { System.out.println(exchanger.exchange("AAA...")); } catch (InterruptedException exception) { exception.printStackTrace(); } }).start(); exchanger.exchange("BBB"); }
结果如下。
过于简单，不再赘述。
3.Fork/Join框架
在jdk7中，出现了一个新的框架用于并行执行任务，它可以把大任务拆分为多个小任务并行执行，最大程度的利用多核cpu的优势，最后汇总执行的结果。很强大很高效吧。
比如计算：18x7 + 36 x 8 + 9 x 77 + 8 x 53，可以进行如下图的拆分汇总操作。
而且它不仅仅是拆分任务，使用多个线程并行执行任务，还可以工作窃取算法,提高线程的利用率。其原理是，把每个线程的任务进一步拆分为若干子任务，并且每个线程创建一个队列来存放自己的子任务，当某个线程的子任务全部完成，可以从其它线程的队列中获取任务执行。可以参考下图进行理解。
下面结合实例使用下。比如我们需要计算1-1000的和。
public static void main(String[] args) { ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(); try { System.out.println(pool.submit(new SubTask(1, 1000)).get()); } catch (InterruptedException exception) { exception.printStackTrace(); } catch (ExecutionException e) { e.printStackTrace(); } } static class SubTask extends RecursiveTask<Integer>{ private int start; private int end; public SubTask(int start, int end) { this.start = start; this.end = end; } @Override protected Integer compute() { if((end - start) > 125) { SubTask subTask1 = new SubTask(start, (start + end) / 2); subTask1.fork(); SubTask subTask2 = new SubTask((start + end) / 2 + 1, end); subTask2.fork(); return subTask1.join() + subTask2.join(); } else { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "start add from " + start +"end" +end); int result = 0; for (int i = start; i <= end; i++) { result += i; } return result; } } }
其结果如下。
其实，arrays中的parallelSort就是使用的Fork/Join框架
public static void parallelSort(byte[] a) { int n = a.length, p, g; if (n <= MIN_ARRAY_SORT_GRAN || (p = ForkJoinPool.getCommonPoolParallelism()) == 1) DualPivotQuicksort.sort(a, 0, n - 1); else new ArraysParallelSortHelpers.FJByte.Sorter (null, a, new byte[n], 0, n, 0, ((g = n / (p << 2)) <= MIN_ARRAY_SORT_GRAN) ? MIN_ARRAY_SORT_GRAN : g).invoke(); }
在多核环境下，Fork/Join框架效率会随着运算规模增大而对效能的提升效果更显著，大规模运算推荐使用哦。
