文章目录

  • 1. JUC是什么
  • 2. Callable接口
  • 3. ReentrantLock
  • 4. 原子类
  • 5. 线程池
  • 6. 信号量
  • 7. CoutDownLatch
  • 8. 线程安全的集合类

1. JUC是什么

JUC是Java并发编程中的一个重要模块,全称为Java Util Concurrent(Java并发工具包),它提供了一组用于多线程编程的工具类和框架,帮助开发者更方便地编写线程安全的并发代码。

本文主要介绍Java Util Concurrent下的一些常用接口和类

2. Callable接口

Callable接口类似于Runnable. 有一点区别就是Runable描述的任务没有返回值,而Callable接口是带有返回值的

示例:

Callable<返回值类型> callable = new Callable<Integer>() {@Overridepublic 返回值类型 call() throws Exception { // 执行的任务}};

Callable接口定义了一个call()方法,因此在创建实例的时要实现这个方法. 该方法在任务执行完成后返回一个结果,并且可以抛出异常。

与Runnable不同,Callable描述的任务不能直接传给线程去执行. 因此需要借助FutureTask这个类

FutureTask<返回值类型> futureTask = new FutureTask<>(callable);

获取上述任务的返回值可以使用 FuturTask提供的get方法.

示例:

public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {Callable<Integer> callable = new Callable<Integer>() {@Overridepublic Integer call() throws Exception {int ret = 0;for (int i = 1; i <= 10; i++) {ret += i;}return ret;}};FutureTask<Integer> futureTask = new FutureTask<>(callable);Thread t1 = new Thread(futureTask);t1.start();System.out.println(futureTask.get());}

运行结果:

3. ReentrantLock

ReentrantLock:ReentrantLock是Lock接口的一个实现类,它实现了Lock接口的所有方法。ReentrantLock支持重入性,也就是说同一个线程可以多次获取同一个锁,而不会产生死锁。这种特性使得ReentrantLock可以用于更复杂的线程同步场景。

在ReentrantLock中,有三个十分重要的方法:

  1. lock():加锁
  2. unlock():解锁.
  3. tryLock(): 用于尝试获取锁,如果锁是可用的,就立即获取并返回true,如果锁不可用,就立即返回false,而不会阻塞当前线程。还可以指定获取锁的最大等待时间.

synchronized不同,它的加锁和解锁操作时分开的,需要自己去添加.

这也可能会导致如果在加锁之后,代码出现异常,则有可能执行不到unlock方法.这也是ReentranLock的一个小弊端.但我们可以通过使用try finally来避免.

tryLock方法有两个版本:

  • 无参的tryLock()方法用于尝试获取锁,如果锁是可用的,就立即获取并返回true,如果锁不可用,就立即返回false,而不会阻塞当前线程。

  • 而另一个版本的tryLock()方法,可以指定超时时间来尝试获取锁

在实际开发中, 使用这种”死等的策略”往往要慎重,tryLock()让我们面对这种情况有更多的选择

ReentrantLock可以实现公平锁. 默认是非公平的.

但当我们创建实例时,传入参数true时.就变成公平锁

ReentrantLock reentrantLock = new ReentrantLock(true);

synchronize搭配wait/notify方法来实现线程的等待通知的,唤醒的线程是随机的

ReentrantLock搭配Condition类实现线程等待通知的.可以指定线程来进行唤醒

synchronized是Java中的关键字,底层是JVM实现的(C++)

ReentranLock 是标准库的一个类,底层是基于Java实现的

4. 原子类

原子类是为了解决多线程环境下的竞态条件(Race Condition)和数据不一致的问题。在多线程环境下,如果多个线程同时对一个共享变量进行读取和写入操作,可能会导致数据的不一致性,从而产生错误的结果。

原子类是基于CAS实现的

Java提供了多种原子类,常用的原子类有以下四个:

  1. AtomicInteger:用于对int类型的变量进行原子操作。
  2. AtomicLong:用于对long类型的变量进行原子操作。
  3. AtomicBoolean:用于对boolean类型的变量进行原子操作。
  4. AtomicReference:用于对引用类型的变量进行原子操作。

接下来使用原子类AtomicInteger来实现两个线程针对同一个变量自增50000次的操作.

因为是类的实例对象,我们不能直接对类的实例对象进行++操作. 只能借助类提供的一些方法

AtomicInteger的一些方法:

AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger();// atomicInteger++atomicInteger.getAndIncrement();// ++atomicIntegeratomicInteger.incrementAndGet();// atomicInteger--atomicInteger.getAndDecrement();// --atomicIntegeratomicInteger.decrementAndGet();
public class Demo23 {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger();Thread t1 = new Thread(()->{for (int i = 0; i < 50000; i++) {atomicInteger.getAndIncrement();}});Thread t2 = new Thread(() ->{for (int i = 0; i < 50000; i++) {atomicInteger.getAndIncrement();}});t1.start();t2.start();t1.join();t2.join();System.out.println(atomicInteger);}}

运行结果:

如果不用原子类,就需要使用synchronized来实现.

5. 线程池

线程池在我之前的文章中详细介绍过,这里就不再这里进行赘述了. 感兴趣的小伙伴可以看这篇文章: 【Java|多线程与高并发】线程池详解

6. 信号量

信号量(Semaphore)维护了一个许可计数器,表示可用的许可数量。当一个线程需要访问共享资源时,它必须先获取一个许可,如果许可数量为0,则线程将被阻塞,直到有可用的许可。当线程使用完共享资源后,它必须释放许可,以便其他线程可以获取许可并访问资源。

信号量的许可数量可以在创建信号量实例时进行设置

// 设置信号量的许可数量为 5Semaphore semaphore = new Semaphore(5);

信号量中提供了两个主要操作:P(等待)和V(释放)。

  • P操作: 会尝试获取一个信号量的许可,如果许可数量不为0,则可以成功获取许可并继续执行;如果许可数量为0,则线程将被阻塞,直到有其他线程释放许可为止。

  • V操作: 会释放一个信号量的许可,使得其他被阻塞的线程可以获取许可并继续执行。

P操作对应的方法为acquire()

V操作对应的方法为release()

例如:

public class Demo24 {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {Semaphore semaphore = new Semaphore(5);semaphore.acquire();semaphore.acquire();semaphore.acquire();semaphore.acquire();semaphore.acquire();System.out.println("此时信号量的许可数量为0");semaphore.acquire();semaphore.release();}}

运行结果:

信号量可以通过控制许可的数量,可以限制同时访问共享资源的线程数量,从而避免竞争条件和数据不一致性。

7. CoutDownLatch

CountDownLatch(倒计时门闩)是Java并发编程中的一种同步工具,用于等待一组线程完成某个任务。

通过CountDownLatch的构造方法,指定等待线程的数量(计数器).

// 设置等待线程的数量为 5CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(5);

当一个线程完成了自己的任务后,可以调用CountDownLatch的countDown()方法将计数器减1。其他线程可以通过调用CountDownLatch的await()方法来等待计数器变为0。

示例:

public class Demo25 {public static void main(String[] args) throws InterruptedException {CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(5);for (int i = 0;i < 5;i++){Thread t = new Thread(() ->{System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" 执行任务");countDownLatch.countDown();});t.start();}countDownLatch.await();}}

指定CoutDownLatch等待线程的数量为5,并创建5个线程. 线程执行完后执行countDown()方法. 并调用await()等待计数器变为0.

运行结果:

如果计数器的初始值大于等于等待的线程数量,会进入阻塞等待状态。

更改计数器的值为6,运行结果:

为了避免上述情况,可以使用await的一个重载版本来设置最大等待时间

8. 线程安全的集合类

  1. Hashtable和ConcurrentHashMap:线程安全的哈希表实现,支持高并发的读写操作。

  2. CopyOnWriteArrayList:线程安全的动态数组实现,适用于读多写少的场景

  3. CopyOnWriteArraySet:线程安全的集合实现,基于CopyOnWriteArrayList,适用于读多写少的场景。

  4. ConcurrentLinkedQueue:线程安全的无界队列实现,支持高并发的入队和出队操作。

  5. BlockingQueue接口的实现类有: ArrayBlockingQueueLinkedBlockingQueueLinkedTransferQueue等,用于实现线程安全的阻塞队列。

  6. ConcurrentSkipListMap:线程安全的跳表实现的有序映射表,支持高并发的读写操作。

  7. ConcurrentSkipListSet:线程安全的跳表实现的有序集合,支持高并发的读写操作。

对于Hashtable和ConcurrentHashMap:
Hashtable并不建议使用. 它是用synchronized修饰方法.相当于对this进行加锁. 一个哈希表只有一个锁.
推荐使用ConcurrentHashMap. 这个类背后做了很多优化策略.

  • ConcurrentHashMap是给每个哈希桶进行加锁.

    当两个线程访问同一个哈希桶,才会有冲突. 如果不是同一个哈希桶,就没有锁冲突.因此大大降级了锁冲突的概率

  • ConcurrentHashMap只给写操作加锁,读操作不加锁.

    当多个线程同时进行写操作才会有锁冲突,同时进行读操作并不会有锁冲突. 当有的线程在写,有的线程在读.也不存在线程安全问题. ConcurrentHashMap保证读到的数据不会是写了一半的,要么是写之前的,要么就是写之后的.

  • ConcurrentHashMap充分使用了CAS的特性. 内部有很多使用到CAS的地方,而不是直接加锁

  • ConcurrentHashMap对扩容操作进行了特殊优化.

    在扩容过程中,旧的哈希表和新的哈希表会同时存在一段时间.每次进行哈希表操作的操作,都会把旧的哈希表中的元素搬运一部分,直到搬运完成. 避免了扩容时间过长,造成卡顿的情况

HashMap,Hashtable和ConcurrentHashMap的区别,这也是一个常见面试题.

回答这个问题. 可以从线程安全方面,HashMap是线程不安全的.Hashtable和ConcurrentHashMap是线程安全的,然后回答Hashtable和ConcurrentHashMap的区别. ConcurrentHashMap与Hashtable相比做了哪些改进等.

CopyOnWriteArrayList适用于读多写少的场景.
一般情况下,如果有的线程在进行写作操(修改),优点线程在读,很可能会读到修改了一半的数据.因此CopyOnWriteArrayList为了解决这个问题,就会把原来的数据复制一份,写操作就会在这个拷贝的数据上进行

但如果数据特别多/修改特别频繁,就不适合使用了

感谢你的观看!希望这篇文章能帮到你!
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