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多线程(四)——Java并发包与并发队列

多线程(四)——Java并发包与并发队列

作者: 请收下章鱼君的膝盖 | 来源:发表于2018-11-28 23:09 被阅读37次

    同步容器类:

    Vector与ArrayList区别

    1.ArrayList是最常用的List实现类,内部是通过数组实现的,它允许对元素进行快速随机访问。数组的缺点是每个元素之间不能有间隔,当数组大小不满足时需要增加存储能力,就要将已经有数组的数据复制到新的存储空间中。当从ArrayList的中间位置插入或者删除元素时,需要对数组进行复制、移动、代价比较高。因此,它适合随机查找和遍历,不适合插入和删除。
    2.Vector与ArrayList一样,也是通过数组实现的,不同的是它支持线程的同步,即某一时刻只有一个线程能够写Vector,避免多线程同时写而引起的不一致性,但实现同步需要很高的花费,因此,访问它比访问ArrayList慢。
    注意: Vector线程安全,底层对方法加上synchronized关键字、ArrayList线程不安全,底层方法未加同步关键字。
    Vector源码类——Add方法源码类


    ArrayList源码——Add方法源码

    HashTable与HashMap

    1.HashMap不是线程安全的
    HashMap是一个接口,是Map接口的子接口,是将键映射到值的对象,其中键和值都是对象,并且不能包含重复键,但可以包含重复值。HashMap允许null key和null value,而hashtable不允许。
    2.HashTable是线程安全的一个Collection。
    3.HashMap是Hashtable的轻量级实现(非线程安全的实现),他们都完成了Map接口,主要区别在于HashMap允许空(null)键值(key),由于非线程安全,效率上可能高于HashTable。
    HashMap允许将null作为一个entry的key或者value,而HashTable不允许。
    HashMap把HashTable的contains方法去掉了,改成containsValue和containsKey。
    注意: HashTable线程安全,HashMap线程不安全。
    源码分析:原理同Vector与ArrayList

    synchronizedMap

    Collections.synchronizedMap(hashMap); 将线程不安全的集合变为线程安全集合。
    源码分析


    ConcurrentHashMap

    ConcurrentMap接口下有两个重要的实现 :
    1)ConcurrentHashMap
    2)ConcurrentskipListMap (支持并发排序功能。弥补ConcurrentHashMap)
    ConcurrentHashMap内部使用段(Segment)来表示这些不同的部分,每个段其实就是一个小的HashTable,它们有自己的锁。
    只要多个修改操作发生在不同的段上,它们就可以并发进行。
    把一个整体分成了16个段Segment,也就是最高支持16个线程的并发修改操作。
    这也是在多线程场景时减小锁的粒度从而降低锁竞争的一种方案。
    并且代码中大多共享变量使用volatile关键字声明,目的是第一时间获取修改的内容,性能非常好。


    CountDownLatch

    CountDownLatch类位于java.util.concurrent包下,利用它可以实现类似计数器的功能。
    CountDownLatch结果为0, 阻塞变为运行状态。
    比如有一个任务A,它要等待其他4个任务执行完毕之后才能执行,此时就可以利用CountDownLatch来实现这种功能了。

    public class Test002 {
      public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        System.out.println("等待子线程执行完毕...");
        CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(2);
        new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                System.out.println("子线程," + Thread.currentThread().getName() + "开始执行...");
                countDownLatch.countDown();// 每次减去1
                System.out.println("子线程," + Thread.currentThread().getName() + "结束执行...");
            }
        }).start();
        new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                System.out.println("子线程," + Thread.currentThread().getName() + "开始执行...");
                countDownLatch.countDown();
                System.out.println("子线程," + Thread.currentThread().getName() + "结束执行...");
            }
        }).start();
    
        countDownLatch.await();// 调用当前方法主线程阻塞  countDown结果为0, 阻塞变为运行状态
        System.out.println("两个子线程执行完毕....");
        System.out.println("继续主线程执行..");
      }
    }
    

    CyclicBarrier

    CyclicBarrier初始化时规定一个数目,然后计算调用了CyclicBarrier.await()进入等待的线程数。当线程数达到了这个数目时,所有进入等待状态的线程被唤醒并继续。
    CyclicBarrier就象它名字的意思一样,可看成是个障碍, 所有的线程必须到齐后才能一起通过这个障碍。
    CyclicBarrier初始时还可带一个Runnable的参数, 此Runnable任务在CyclicBarrier的数目达到后,所有其它线程被唤醒前被执行。

    class Writer extends Thread {
      private CyclicBarrier cyclicBarrier;
      public Writer(CyclicBarrier cyclicBarrier){
         this.cyclicBarrier=cyclicBarrier;
      }
    
      @Override
      public void run() {
        System.out.println("线程" + Thread.currentThread().getName() + ",正在写入数据");
        try {
            Thread.sleep(3000);
        } catch (Exception e) {
            // TODO: handle exception
        }
        System.out.println("线程" + Thread.currentThread().getName() + ",写入数据成功.....");
        
        try {
            cyclicBarrier.await();
        } catch (Exception e) {
        }
        System.out.println("所有线程执行完毕..........");
      }
    }
    
    public class Test001 {
      public static void main(String[] args) {
        CyclicBarrier cyclicBarrier=new CyclicBarrier(5);
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            Writer writer = new Writer(cyclicBarrier);
            writer.start();
        }
      }
    }
    

    Semaphore

    Semaphore是一种基于计数的信号量。它可以设定一个阈值,基于此,多个线程竞争获取许可信号,做自己的申请后归还,超过阈值后,线程申请许可信号将会被阻塞。Semaphore可以用来构建一些对象池,资源池之类的,比如数据库连接池,我们也可以创建计数为1的Semaphore,将其作为一种类似互斥锁的机制,这也叫二元信号量,表示两种互斥状态。它的用法如下:
    wc.availablePermits(); //用来获取当前可用的资源数量
    wc.acquire(); //申请资源
    wc.release();// 释放资源

    • 代码结构

        // 创建一个计数阈值为5的信号量对象  
        // 只能5个线程同时访问  
        Semaphore semp = new Semaphore(5);  
          
        try {  
            // 申请许可  
            semp.acquire();  
            try {  
                // 业务逻辑  
            } catch (Exception e) {  
          
            } finally {  
                // 释放许可  
                semp.release();  
            }  
        } catch (InterruptedException e) {  
          
        }  
      

    案例:
    需求: 一个厕所只有3个坑位,但是有10个人来上厕所,那怎么办?假设10的人的编号分别为1-10,并且1号先到厕所,10号最后到厕所。那么1-3号来的时候必然有可用坑位,顺利如厕,4号来的时候需要看看前面3人是否有人出来了,如果有人出来,进去,否则等待。同样的道理,4-10号也需要等待正在上厕所的人出来后才能进去,并且谁先进去这得看等待的人是否有素质,是否能遵守先来先上的规则。

    • 代码:
    class Parent implements Runnable {
      private String name;
      private Semaphore wc;
      public Parent(String name,Semaphore wc){
        this.name=name;
        this.wc=wc;
      }
      @Override
      public void run() {
        try {
            // 剩下的资源(剩下的茅坑)
            int availablePermits = wc.availablePermits();
            if (availablePermits > 0) {
                System.out.println(name+"天主我也,我有茅坑了...");
            } else {
                System.out.println(name+"怎么没有茅坑了...");
            }
            //申请茅坑 如果资源达到3次,就等待
            wc.acquire();
            System.out.println(name+"终于轮我上厕所了..爽啊");
            Thread.sleep(new Random().nextInt(1000)); // 模拟上厕所时间。
            System.out.println(name+"厕所上完了...");            
        } catch (Exception e) {
    
        }finally{
            wc.release();
        }
      }
    }
    
    public class TestSemaphore02 {
      public static void main(String[] args) {
        // 一个厕所只有3个坑位,但是有10个人来上厕所,那怎么办?假设10的人的编号分别为1-10,并且1号先到厕所,10号最后到厕所。那么1-3号来的时候必然有可用坑位,顺利如厕,4号来的时候需要看看前面3人是否有人出来了,如果有人出来,进去,否则等待。同样的道理,4-10号也需要等待正在上厕所的人出来后才能进去,并且谁先进去这得看等待的人是否有素质,是否能遵守先来先上的规则。
         Semaphore semaphore = new Semaphore(3);
        for (int i = 1; i <=10; i++) {
             Parent parent = new Parent("第"+i+"个人,",semaphore);
             new Thread(parent).start();
        }
      }
    }
    

    并发队列:

    在并发队列上JDK提供了两套实现:
    一个是以ConcurrentLinkedQueue为代表的高性能队列,
    一个是以BlockingQueue接口为代表的阻塞队列,
    无论哪种都继承自Queue。

    ConcurrentLinkedDeque

    ConcurrentLinkedQueue是一个适用于高并发场景下的队列,通过无锁的方式,实现了高并发状态下的高性能。通常ConcurrentLinkedQueue性能好于BlockingQueue。它是一个基于链接节点的无界线程安全队列,该队列的元素遵循先进先出的原则。头是最先加入的,尾是最近加入的,该队列不允许null元素。
    ConcurrentLinkedQueue重要方法:
    add() 和offer() 都是加入元素的方法(在ConcurrentLinkedQueue中这两个方法没有任何区别)
    poll() 和peek() 都是取头元素节点,区别在于前者会删除元素(出队列),后者不会。

    • 代码示例:
    ConcurrentLinkedDeque q = new ConcurrentLinkedDeque();
    //入队列
    q.offer("张三");
    q.offer("李四");
    //获取总长度
    System.out.println(q.size());
    //从头获取元素,删除该元素(出队列)
    System.out.println(q.poll());
    //从头获取元素,不刪除该元素
    System.out.println(q.peek());
    //获取总长度
    System.out.println(q.size());
    
    • 输出:
    2
    张三
    李四
    1
    

    BlockingQueue

    阻塞队列(BlockingQueue)是一个支持两个附加操作的队列。
    这两个附加的操作是:
    在队列为空时,获取元素的线程会等待队列变为非空。
    当队列满时,存储元素的线程会等待队列可用。

    阻塞队列常用于生产者和消费者的场景,生产者是往队列里添加元素的线程,消费者是从队列里拿元素的线程。阻塞队列就是生产者存放元素的容器,而消费者也只从容器里拿元素。

    BlockingQueue即阻塞队列,从阻塞这个词可以看出,在某些情况下对阻塞队列的访问可能会造成阻塞。
    被阻塞的情况主要有如下两种:
    1)当队列满了的时候进行入队列操作
    2)当队列空了的时候进行出队列操作
    因此,当一个线程试图对一个已经满了的队列进行入队列操作时,它将会被阻塞,除非有另一个线程做了出队列操作;同样,当一个线程试图对一个空队列进行出队列操作时,它将会被阻塞,除非有另一个线程进行了入队列操作。

    在Java中,BlockingQueue的接口位于java.util.concurrent 包中(在Java5版本开始提供),由上面介绍的阻塞队列的特性可知,阻塞队列是线程安全的。
    在新增的Concurrent包中,BlockingQueue很好的解决了多线程中,如何高效安全“传输”数据的问题。通过这些高效并且线程安全的队列类,为我们快速搭建高质量的多线程程序带来极大的便利。

    常用的队列主要有以下两种:(当然通过不同的实现方式,还可以延伸出很多不同类型的队列,DelayQueue就是其中的一种)
    1)先进先出(FIFO):先插入的队列的元素也最先出队列,类似于排队的功能。从某种程度上来说这种队列也体现了一种公平性。
    2)后进先出(LIFO):后插入队列的元素最先出队列,这种队列优先处理最近发生的事件。

    多线程环境中,通过队列可以很容易实现数据共享,比如经典的“生产者”和“消费者”模型中,通过队列可以很便利地实现两者之间的数据共享。假设我们有若干生产者线程,另外又有若干个消费者线程。如果生产者线程需要把准备好的数据共享给消费者线程,利用队列的方式来传递数据,就可以很方便地解决他们之间的数据共享问题。但如果生产者和消费者在某个时间段内,万一发生数据处理速度不匹配的情况呢?理想情况下,如果生产者产出数据的速度大于消费者消费的速度,并且当生产出来的数据累积到一定程度的时候,那么生产者必须暂停等待一下(阻塞生产者线程),以便等待消费者线程把累积的数据处理完毕,反之亦然。然而,在concurrent包发布以前,在多线程环境下,我们每个程序员都必须去自己控制这些细节,尤其还要兼顾效率和线程安全,而这会给我们的程序带来不小的复杂度。好在此时,强大的concurrent包横空出世了,而它也给我们带来了强大的BlockingQueue。(在多线程领域:所谓阻塞,在某些情况下会挂起线程(即阻塞),一旦条件满足,被挂起的线程又会自动被唤醒)

    ArrayBlockingQueue

    ArrayBlockingQueue是一个有边界的阻塞队列,它的内部实现是一个数组。有边界的意思是它的容量是有限的,我们必须在其初始化的时候指定它的容量大小,容量大小一旦指定就不可改变。
    ArrayBlockingQueue是以先进先出的方式存储数据,最新插入的对象是尾部,最新移出的对象是头部。
    下面是一个初始化和使用ArrayBlockingQueue的例子:

    ArrayBlockingQueue<String> arrays = new ArrayBlockingQueue<String>(3);
    arrays.add("李四");
    arrays.add("张军");
    arrays.add("张军");
    // 添加阻塞队列
    arrays.offer("张三", 1, TimeUnit.SECONDS);
    

    LinkedBlockingQueue

    LinkedBlockingQueue阻塞队列大小的配置是可选的,如果我们初始化时指定一个大小,它就是有边界的,如果不指定,它就是无边界的。说是无边界,其实是采用了默认大小为Integer.MAX_VALUE的容量 。它的内部实现是一个链表。
    和ArrayBlockingQueue一样,LinkedBlockingQueue 也是以先进先出的方式存储数据,最新插入的对象是尾部,最新移出的对象是头部。
    下面是一个初始化和使LinkedBlockingQueue的例子:

    LinkedBlockingQueue linkedBlockingQueue = new LinkedBlockingQueue(3);
    linkedBlockingQueue.add("张三");
    linkedBlockingQueue.add("李四");
    linkedBlockingQueue.add("李四");
    System.out.println(linkedBlockingQueue.size());
    

    PriorityBlockingQueue

    PriorityBlockingQueue是一个没有边界的队列,它的排序规则和java.util.PriorityQueue一样。需要注意,PriorityBlockingQueue中允许插入null对象。所有插入PriorityBlockingQueue的对象必须实现 java.lang.Comparable接口,队列优先级的排序规则就是按照我们对这个接口的实现来定义的。另外,我们可以从PriorityBlockingQueue获得一个迭代器Iterator,但这个迭代器并不保证按照优先级顺序进行迭代。

    SynchronousQueue

    SynchronousQueue队列内部仅允许容纳一个元素。当一个线程插入一个元素后会被阻塞,除非这个元素被另一个线程消费。

    使用BlockingQueue模拟生产者与消费者

    class Producer extends Thread{
      private BlockingQueue queue;
      private volatile boolean flag=true;
      private static AtomicInteger count=new AtomicInteger();
    
      public Producer(BlockingQueue queue){
        this.queue=queue;
      }
      @Override
      public void run() {
        System.out.println(getName()+"生产者线程启动...");
        try {
            while (flag){
                System.out.println(getName()+"生产者开始生产消息...");
                //如果flag为true,queue就入队列。(原子类进行计数)
                Integer i = count.incrementAndGet();
                boolean offer = queue.offer(i);
                if(offer){
                    System.out.println(getName()+"生产者生产生产消息:"+i+"成功");
                }else {
                    System.out.println(getName()+"生产者生产生产消息:"+i+"失败");
                }
                Thread.sleep(1000);
            }
        }catch (Exception e){
    
        }finally {
            System.out.println(getName()+"生产者线程停止...");
        }
      }
    
      public void stopThread(){
        this.flag=false;
      }
    }
    
    
    class Consumer extends Thread{
      private BlockingQueue queue;
      private volatile boolean flag=true;
    
      public Consumer(BlockingQueue queue){
        this.queue=queue;
      }
      @Override
      public void run() {
        System.out.println(getName()+"消费者线程启动...");
        try {
            while (flag){
                System.out.println(getName()+"消费者开始消费消息...");
                //如果flag为true,queue就出队列
                Integer poll = (Integer) queue.poll(2, TimeUnit.SECONDS);
                if(poll != null){
                    System.out.println(getName()+"消费者获取消息:"+poll+"成功");
                }else {
                    System.out.println(getName()+"消费者获取消息:"+poll+"失败");
                    this.flag=false;
                }
    
            }
        }catch (Exception e){
    
        }finally {
            System.out.println(getName()+"消费者线程停止...");
        }
      }
    }
    
    public class ProduceConsumerThread {
      public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        BlockingQueue<Integer> queue = new ArrayBlockingQueue<Integer>(10);
        Producer p1 =new Producer(queue);
        Producer p2 =new Producer(queue);
        Consumer c1 =new Consumer(queue);
    
        p1.start();
        p2.start();
        c1.start();
    
        Thread.sleep(3*1000);
        p1.stopThread();
        p2.stopThread();
      }
    }
    

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