史上最全的Java并发系列之Java并发容器和框架

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前言


文本已收录至我的GitHub仓库,欢迎Star:github.com/bin39232820…

种一棵树最好的时间是十年前,其次是现在

絮叨


原理的东西,前面基本讲完了,接下来,讲讲用法吧,讲讲Java实现的并发的框架

ConcurrentHashMap


这个呢,我在前面集合容器有讲到,链接在下面

🔥史上最全的Java容器集合之ConcurrentHashMap(源码解读)

大家有兴趣的去看看

ConcureentLinkedQueue


在并发编程中,有时候需要使用线程安全的队列。

如果要实现一个线程安全的队列有两种方式:

  • 使用阻塞算法:使用阻塞算法的队列可以用一个锁(入队和出队用同一把锁)或两个锁(入队和出队用不同的锁)等方式来实现。
  • 使用非阻塞算法:非阻塞的实现方式则可以使用循环CAS的方式来实现。

ConcurrentLinkedQueue是一个基于链接节点的无界线程安全队列,它采用FIFO的规则对节点进行排序,当我们添加一个元素的时候,它会添加到队列的尾部;当我们获取一个元素时,它会返回队列头部的元素。它采用了“wait-free”算法(即CAS算法)来实现,该算法在Michael&Scott算法上进行了一些修改。


ConcurrentLinkedQueue由head节点和tail节点组成,每个节点Node由节点元素item和指向下一个节点next的引用组成,节点与节点之间就是通过这个next关联起来,从而组成一张链表结构的队列。


入队列

入队列就是将入队节点添加到队列的尾部。


  • 添加元素1:队列更新head节点的next节点为元素1节点。又因为tail节点默认情况下等于head节点,所以它们的next节点都指向元素1节点。
  • 添加元素2:队列首先设置元素1节点的next节点为元素2节点,然后更新tail节点指向元素2节点。
  • 添加元素3:设置tail节点的next节点为元素3节点。
  • 添加元素4:设置元素3的next节点为元素4节点,然后将tail节点指向元素4节点。

通过上图我们发现,入队主要做两件事情:


  • 将入队节点设置成当前队列尾节点的下一个节点
  • 更新tail节点,如果tail节点的next节点不为空,则将入队节点设置成tail节点,如果tail节点的next节点为空,则将入队节点设置成tail的next节点,所以tail节点不总是尾节点
  • 以下是入队列的源码:
public boolean add(E e) {
    return offer(e);
}
public boolean offer(E e) {
    final Node<E> newNode = newNode(Objects.requireNonNull(e));
    for (Node<E> t = tail, p = t;;) {
        Node<E> q = p.next;
        if (q == null) {
            // p is last node
            if (casNext(p, null, newNode)) {
                if (p != t) // hop two nodes at a time
                    casTail(t, newNode);  // Failure is OK.
                return true;
            }
        }
        else if (p == q)
            p = (t != (t = tail)) ? t : head;
        else
            // Check for tail updates after two hops.
            p = (p != t && t != (t = tail)) ? t : q;
    }
}
复制代码


  • 构建了一个新的节点newNode
  • 如果tail节点的next节点为空,则通过CAS将newNode设置为tail的next节点,设置成功之后,在更新tail为newNode节点。
  • 否则继续重试上一步


出队列

出队列的就是从队列里返回一个节点元素,并清空该节点对元素的引用


以下是出队列的源码:

public E poll() {
    restartFromHead:
    for (;;) {
        for (Node<E> h = head, p = h, q;;) {
            E item = p.item;
            if (item != null && casItem(p, item, null)) {
                if (p != h) // hop two nodes at a time
                    updateHead(h, ((q = p.next) != null) ? q : p);
                return item;
            }
            else if ((q = p.next) == null) {
                updateHead(h, p);
                return null;
            }
            else if (p == q)
                continue restartFromHead;
            else
                p = q;
        }
    }
}
复制代码


首先获取head节点的元素item,然后判断是否为空?

  • 如果为空,表示另外一个线程已经进行了一次出队操作将该节点的元素取走。
  • 如果不为空,则使用CAS的方式将头节点的引用设置成null,如果CAS成功,则直接返回头节点的元素item,如果不成功,表示另外一个线程已经进行了一次出队操作更新了head节点,导致元素发生了变化,需要重新获取头节点。


Java中的阻塞队列


什么是阻塞队列

阻塞队列(BlockingQueue)是一个支持以下两个附加操作的队列:

  • 支持阻塞的插入方法:当队列满时,队列会阻塞插入元素的线程,直到队列不满。
  • 支持阻塞的移除方法:在队列为空时,获取元素的线程会等待队列变为非空。

阻塞队列常用于生产者和消费者的场景,生产者是向队列里添加元素的线程,消费者是从队列里取元素的线程。阻塞队列就是生产者用来存放元素、消费者用来获取元素的容器

在阻塞队列不可用时,这两个附加操作提供了以下4种处理方式:

|方法/处理方式 |抛出异常| 返回特殊值| 一直阻塞| 超时退出| |:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:|:-:| |插入方法|add(e)| offer(e)| put(e)| offer(e, time, unit)| |移除方法| remove()| poll()| take()| poll(time, unit)| |检查方法| element()| peek()|不可用| 不可用|

  • 抛出异常:队列满时,再添加元素,会抛出IllegalStateException("Queue full")异常;当队列为空时,从队列里获取元素会抛出NoSuchElementException异常。
  • 返回特殊值:往队列插入元素时,返回ture表示插入成功。从队列里移除元素,即取出元素,如果没有则返回null。
  • 一直阻塞:当阻塞队列满时,如果生产者线程往队列里put元素,队列会一直阻塞生产者线程,直到队列可用或者响应中断退出。当队列空时,如果消费者线程从队列里take元素,队列会阻塞住消费者线程,直到队列不为空。
  • 超时退出:当阻塞队列满时,如果生产者线程往队列里插入元素,队列会阻塞生产者线程一段时间,如果超过了指定的时间time,生产者线程就会退出。

如果是无界阻塞队列,队列不可能会出现满的情况,所以使用put或offer方法永远不会被阻塞,而且使用offer方法时,该方法永远返回true


Java里的阻塞队列

  • ArrayBlockingQueue:一个由 数组 结构组成的 有界 阻塞队列。

按照FIFO的原则对元素进行排序  。

默认情况下不保证线程公平的访问队列。

公平访问 队列是指阻塞的线程,可以 按照阻塞的先后顺序访问队列,即先阻塞线程先访问队列。

非公平性是对先等待的线程是非公平的,当队列可用时,阻塞的线程都有争夺访问队列的资格,有可能先阻塞的线程最后才访问队列。

为了保证公平性,通常会降低吞吐量。我们可以使用以下代码创建一个公平的阻塞队列:


ArrayBlockingQueue fairQueue = new ArrayBlockingQueue(1000,true);
public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair) {
    if (capacity <= 0)
        throw new IllegalArgumentException();
    this.items = new Object[capacity];
    lock = new ReentrantLock(fair);
    notEmpty = lock.newCondition();
    notFull =  lock.newCondition();
}
复制代码


  • LinkedBlockingQueue:一个由 链表 结构组成的 有界 阻塞队列。

此队列的默认和最大长度为Integer.MAX_VALUE。此队列按照FIFO的原则对元素进行排序。

  • DelayQueue:一个使用优先级队列实现的 无界 阻塞队列。

DelayQueue是一个支持 延时获取元素 的 无界 阻塞队列。 队列使用PriorityQueue来实现。队列中的元素必须实现Delayed接口,在创建元素时可以指定多久才能从队列中获取当前元素。只有在延迟期满时才能从队列中提取元素。 可以将DelayQueue运用在以下应用场景:

  • 缓存系统的设计:可以用DelayQueue保存缓存元素的有效期,使用一个线程循环查询DelayQueue,一旦能从DelayQueue中获取元素时,表示缓存有效期到了。
  • 定时任务调度:使用DelayQueue保存当天将会执行的任务和执行时间,一旦从DelayQueue中获取到任务就开始执行,比如TimerQueue就是使用DelayQueue实现的。
  • LinkedBlockingDeque:一个由 链表 结构组成的 双向 阻塞队列。

所谓双向队列指的是可以从队列的两端插入和移出元素。双向队列因为多了一个操作队列的入口,在多线程同时入队时,也就减少了一半的竞争。 相比其他的阻塞队列,LinkedBlockingDeque多了addFirst、addLast、offerFirst、offerLast、peekFirst和peekLast等方法。 以First单词结尾的方法,表示插入、获取(peek)或移除双端队列的 第一个元素。 以Last单词结尾的方法,表示插入、获取或移除双端队列的 最后一个元素。


阻塞队列的实现原理

即为使用 通知模式 实现。就是当生产者往满的队列里添加元素时会阻塞住生产者,当消费者消费了一个队列中的元素后,会通知生产者当前队列可用。

以下是ArrayBlockingQueue的相关代码,我们可以看到它是用Condition来实现的:

public ArrayBlockingQueue(int capacity, boolean fair) {
    ...
    notEmpty = lock.newCondition();
    notFull =  lock.newCondition();
}
public void put(E e) throws InterruptedException {
    Objects.requireNonNull(e);
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lockInterruptibly();
    try {
        while (count == items.length)
            notFull.await();
        enqueue(e);
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}
public E take() throws InterruptedException {
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lockInterruptibly();
    try {
        while (count == 0)
            notEmpty.await();
        return dequeue();
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}
private void enqueue(E x) {
    // assert lock.getHoldCount() == 1;
    // assert items[putIndex] == null;
    final Object[] items = this.items;
    items[putIndex] = x;
    if (++putIndex == items.length) putIndex = 0;
    count++;
    notEmpty.signal();
}
private E dequeue() {
    // assert lock.getHoldCount() == 1;
    // assert items[takeIndex] != null;
    final Object[] items = this.items;
    @SuppressWarnings("unchecked")
    E x = (E) items[takeIndex];
    items[takeIndex] = null;
    if (++takeIndex == items.length) takeIndex = 0;
    count--;
    if (itrs != null)
        itrs.elementDequeued();
    notFull.signal();
    return x;
}
复制代码


Fork / Join 框架


Fork/Join框架是 Java 7提供的一个用于并行执行任务的框架,是一个 把大任务分割成若干个小任务,最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果 的框架。

比如计算1+2+…+10000;可以分割成10个子任务,每个子任务分别对1000个数进行求和,最终汇总这10个子任务的结果。


工作窃取算法

工作窃取(work-stealing)算法是指某个线程从其他队列里窃取任务来执行。 比如 我们把一个大任务分成 10 个小任务 让 10个线程分别执行一个任务,可能线程1执行的任务很快就完成了,线程2 执行的比较慢,这时候线程1就可以去线程2的任务队列里面去取任务来继续工作,以提高效率。


工作窃取算法的优缺点:

  • 优点:充分利用线程进行并行计算,减少了线程间的竞争。
  • 缺点:在某些情况下还是存在竞争,比如双端队列里只有一个任务时。并且该算法会消耗了更多的系统资源,比如创建多个线程和多个双端队列。


Fork/Join框架的设计

  • 分割任务
  • 执行任务并合并结果

Fork/Join使用以下两个类来完成以上两件事情:

  • ForkJoinTask 我们要使用ForkJoin框架,必须首先创建一个ForkJoin任务。

它提供在任务中执行 fork()和join()操作的机制。

通常情况下,我们不需要直接继承ForkJoinTask类,只需要继承它的子类,Fork/Join框架提供了以下两个子类:

- RecursiveAction :用于没有返回结果的任务。 - RecursiveTask:用于有返回结果的任务。


  • ForkJoinPool
  • ForkJoinTask需要通过ForkJoinPool来执行。

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。


使用Fork/Join框架

以下示例为使用Fork/Join框架计算 1+2+3+4 ,设置的分割的阈值是2,即1+2+3+4会被分割为1+2 和 3+4两个任务,因为有返回结果,所以我们需要使用RecursiceTask:

public class TestRecursiveTask extends RecursiveTask<Integer> {
    /**
     * 阈值
     */
    private static final int THRESHOLD = 2;
    private int start;
    private int end;
    public TestRecursiveTask(int start, int end) {
        this.start = start;
        this.end = end;
    }
    public static void main(String[] args) {
        ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();
        // 生成一个计算任务,负责计算1+2+3+4
        TestRecursiveTask task = new TestRecursiveTask(1, 4);
        // 执行一个任务
        Future<Integer> result = forkJoinPool.submit(task);
        try {
            System.out.println(result.get());
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    @Override
    protected Integer compute() {
        int sum = 0;
        // 如果任务足够小就计算任务
        boolean canCompute = (end - start) <= THRESHOLD;
        System.out.println(start + "---" + end);
        if (canCompute) {
            for (int i = start; i <= end; i++) {
                sum += i;
            }
        } else {
            // 如果任务大于阈值,就分裂成两个子任务计算
            int middle = (start + end) / 2;
            TestRecursiveTask leftTask = new TestRecursiveTask(start, middle);
            TestRecursiveTask rightTask = new TestRecursiveTask(middle + 1, end);
            // 执行子任务
            leftTask.fork();
            rightTask.fork();
            // 等待子任务执行完,并得到其结果
            int leftResult = leftTask.join();
            int rightResult = rightTask.join();
            // 合并子任务
            sum = leftResult + rightResult;
        }
        return sum;
    }
}
//1---4
//1---2
//3---4
//10
复制代码


通过这个例子,我们进一步了解ForkJoinTask,ForkJoinTask与一般任务的主要区别在于它需要实现compute方法,在这个方法里,首先需要判断任务是否足够小,如果足够小就直接执行任务。如果不足够小,就必须分割成两个子任务,每个子任务在调用fork方法时,又会进入compute方法,看看当前子任务是否需要继续分割成子任务,如果不需要继续分割,则执行当前子任务并返回结果。使用join方法会等待子任务执行完并得到其结果。


结尾


因为很多东西,全是从书上拷贝的,很枯燥,但同时看书,又是最详细的学习方法之一了,大家跟着书看博客,或许会好点吧.

因为博主也是一个开发萌新 我也是一边学一边写 我有个目标就是一周 二到三篇 希望能坚持个一年吧 希望各位大佬多提意见,让我多学习,一起进步。

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