文章目录

volatile
- 内存可见性
- 原子性与 CAS
- - CAS
  - - 具体操作
同步容器
- ConcurrentHashMap
- ConcurrentLevel
- - Segment
CopyOnWriteArrayList
CountDownLatch
- 使用
创建线程
- Callable
Lock 锁
虚假|等待唤醒
线程通信
- Condition
Thread交替执行
读写锁
- 使用
线程八锁
- 关键
线程池
- 体系
- 工具类
- 线程调度
ForkJoinPool
- 使用

volatile

关键字,用于声明变量上
没有互斥性,

内存可见性

这里简单讲解内存可见性
一个线程修改了 volatile 修饰的变量之后,其他线程内部的副本全部失效. 都从主存中取最新值.来计算

原子性与 CAS

volatile 只保证了数据是最新的,其他线程的副本会失效.
那么 ,原子性就由 CAS来保证.
底层是由 CPU MESI来保证.

CAS

CAS,包含了三个操作数.
内存值V,预估值A,更新值B
只有当 V == A 的时候,我们才进行操作.
将内存的值设为 B.
而当 V == B时候,不执行任何操作

具体操作

从主存中读取值V.
和预估值A比较
2.1 这个预估值就是我们日常代码中的比较. 如果这个是 FALSE或者TRUE的比较
如果是预期值,就将B设置到内存中

同步容器

ConcurrentHashMap

内部采用锁分段机制保证线程安全.
还有其他如: ConcurrentHashMap,ConcurrentSkipListMap
好多种

ConcurrentLevel

分段级别. 默认为 16个段. 在这个 ConcurrentHashMap 中有16个段.
每个段为 Segment

Segment

段. 组成了 ConcurrentHashMap.
每个段指向一个链表.
但是在 JDK1.8 之后, 锁分段修改成了 CAS

CopyOnWriteArrayList

当每次写入时,在底层复制一个新的数组,之后,再次写入.
适合读多写少的场景

CountDownLatch

闭锁
同步辅助类. 在其他线程完成前,允许一个或多个线程一直等待.
可以完成如下操作:
确保某个计算在其所需要的的资源都被初始化后才执行
确保某个服务再其所依赖的其他服务都启动之后才执行
直到某个操作所有参与者就绪在执行

使用

CountDownLatch latch = new CountDownLatch(5);
// TODO 你的代码
// 每次执行完毕,自减 1
latch.countDown();
// 在这里等待 所有线程执行完毕. 也就是 CountDownLatch -1.即可
latch.await();
// await()完毕之后,才会执行这里的代码

构造函数的参数: 含义为:
每一个线程执行的时候,就会 - 1. 直到这个数字为0 . 所有线程运行完毕.

创建线程

Callable

有返回值,有异常抛出的线程. 配合 FutureTask 使用

class ThreadDemo implements Callable<Integer>{@Overridepublic Integer call() throws Exception{//TODO 自己的代码return 0;}
}
public class TestCallable{public static mian(String[] args){ThreadDemo th = new ThreadDemo();FutureTask<Integer> ft = new FutureTask(th);new Thread(ft).start();Integer resultData = ft.get();sout(resultData);}
}

但是 futureTask.get() 方法时阻塞的. 我们可以用来实现闭锁操作.
类似 CountDownLatch.await() 操作

Lock 锁

同步锁. 通过手动的 lock() 上锁和 unLock() 解锁.

private Lock lock = new ReentrantLock();
lock.lock();
lock.unLock();

虚假|等待唤醒

主要是代码不规范,逻辑错误导致
需要了解的方法
Object:
wait(): 释放锁
notify(): 随机唤醒一个线程
notifyAll(): 唤醒所有线程
Thread:
Sleep(): 在 sync 锁定的代码中使用. 不释放锁

线程通信

Condition

增强了 Object 中的方法.
Object:
wait,notify,notifyAll
Condition:
await,signal,signalAll
通过锁获取.这个锁是当前锁. 与当前锁相关联

private Lock lock = new ReentrantLock();
private Condition condition = lock.newCondition();

Thread交替执行

俩个线程交替输出 A,B
使用 Condition 进行指定唤醒

读写锁

ReadWriteLock 在多写的场景下需要互斥.
在多读的场景下不需要互斥

使用

在读的场景下使用读锁 ,在写的场景下使用写锁

private ReadWriteLock rwLock = new ReentrantReadWriteLock();
public void get(){try{lock.readLock().lock();}finally{lock.readLock().unlock();}
}public void set(){lock.writeLock().lock();try{}finally{lock.writeLock().unLock();}
}

线程八锁

这里的八锁,值得是八种情况

关键

非静态方法锁为 this: 实例对象
静态方法锁为 Class 实例
2.1 在任意时刻只能有一个线程持有锁

线程池

体系

ThreadPoolExecutor: 线程池实现类
ScheduleExecutorService: 负责线程调
2.1 ScheduledThreadPoolThreadExecutor: 实现了线程池和调度接口
extends ThreadPoolExecutor implements ScheduleExecutorService

工具类

Executors:newFixedThreadPool: 固定大小线程池newCachedThreadPool: 缓存线程池,线程数量大小不固定newSingleThreadExecutor: 单例线程池
ScheduledService:newSchduledThreadPool: 固定大小线程池. 延时或定时执行线程任务

一共四种线程池

线程调度


ScheduledExecutorService pool = Executors.newScheduledThreadPool(5);
pool.schedule(callable,3,TimeUnit.SECONDS);

ForkJoinPool

分支合并框架
将一个大任务拆分若干个小任务.在执行完毕之后将结果汇总.
而且还会从别的线程的任务队列偷取任务执行.

使用

public class TestForkJoin{public static main(String[] args){}ForkJoinPool fk = new ForkJoinPool();ForkJoinTask<Long> task = new ForkJoinTaskSumCaleculate(0L,100000000L);Long sum = fk.invoke(task);System.out.println(sum);}
}
// RecursiveTask 有返回值
// RecursiveAction 无返回值
class ForkJoinSumCalaulate extends RecursiveTask<Long>{private long start;private long end;// 拆分到什么地步就不进行拆分了. 临界值private static final long THURSHOLD = 10000L;// 以递归的方式执行这段代码@Ovrridepublic Long compute(){long length = end - start;if(length  <= THURSHOLD){return sum = 0L;for(long i = start; i <= end; i++){sum +=1;}}else{long middle = (start + end) / 2;ForkJoinSumCalaulate left = new ForkJoinSumCalaulate (start,middle );// 拆分,同时压入线程队列left.fork();ForkJoinSumCalaulate right= new ForkJoinSumCalaulate (middle + 1,end);return left.join() + right.join();}}
}

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