学习总结录
旭日
2023-04-01
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Java并发

# 进程和线程

# 进程概念

进程是程序的一次执行过程，是系统运行程序的基本单位，因此进程是动态的。系统运行一个程序即是一个进程从创建，运行到消亡的过程。

# 线程概念

线程与进程相似，但线程是一个比进程更小的执行单位。一个进程在其执行的过程中可以产生多个线程。与进程不同的是同类的多个线程共享进程的堆和方法区资源，但每个线程有自己的程序计数器、虚拟机栈和本地方法栈，

# 进程和线程的区别

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从上图可以看出：一个进程中可以有多个线程，多个线程共享进程的堆和方法区 (JDK1.8 之后的元空间)资源，但是每个线程有自己的程序计数器、虚拟机栈 和 本地方法栈。

# 并发与并行的区别

  • 并发：两个及两个以上的作业在同一 时间段 内执行。
  • 并行：两个及两个以上的作业在同一 时刻 执行。

最关键的点是：是否是 同时 执行。

# 同步和异步的区别

  • 同步 ：发出一个调用之后，在没有得到结果之前， 该调用就不可以返回，一直等待。
  • 异步 ：调用在发出之后，不用等待返回结果，该调用直接返回。

# 上下文切换

线程在执行过程中会有自己的运行条件和状态（也称上下文），比如线程私有的程序计数器，栈信息等。当出现如下情况的时候，线程会从占用 CPU 状态中退出。

  • 主动让出 CPU，比如调用了 sleep(), wait() 等。
  • 时间片用完，因为操作系统要防止一个线程或者进程长时间占用 CPU 导致其他线程或者进程饿死。
  • 调用了阻塞类型的系统中断，比如请求 IO，线程被阻塞。
  • 被终止或结束运行

这其中前三种都会发生线程切换，线程切换意味着需要保存当前线程的上下文，留待线程下次占用 CPU 的时候恢复现场。并加载下一个将要占用 CPU 的线程上下文。这就是所谓的 上下文切换。

# 线程死锁

# 死锁概念

线程 A 持有资源 2，线程 B 持有资源 1，他们同时都想申请对方的资源，所以这两个线程就会互相等待而进入死锁状态。

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符合产生死锁的四个必要条件：

  1. 互斥条件：该资源任意一个时刻只由一个线程占用。
  2. 请求与保持条件：一个线程因请求资源而阻塞时，对已获得的资源保持不放。
  3. 不剥夺条件:线程已获得的资源在未使用完之前不能被其他线程强行剥夺，只有自己使用完毕后才释放资源。
  4. 循环等待条件:若干线程之间形成一种头尾相接的循环等待资源关系。

# 如何预防死锁

  • 破坏请求与保持条件 ：一次性申请所有的资源。

  • 破坏不剥夺条件 ：占用部分资源的线程进一步申请其他资源时，如果申请不到，可以主动释放它占有的资源。

# 如何避免死锁

避免死锁就是在资源分配时，借助于算法（比如银行家算法）对资源分配进行计算评估，使其进入安全状态。

# sleep()方法和wait()方法对比

共同点 ：两者都可以暂停线程的执行。

区别 ：

  • sleep() 方法没有释放锁，而 wait() 方法释放了锁 。
  • wait() 通常被用于线程间交互/通信，sleep()通常被用于暂停执行。
  • wait() 方法被调用后，线程不会自动苏醒，需要别的线程调用同一个对象上的 notify()或者 notifyAll() 方法。sleep()方法执行完成后，线程会自动苏醒，或者也可以使用 wait(long timeout) 超时后线程会自动苏醒。
  • sleep() 是 Thread 类的静态本地方法，wait() 则是 Object 类的本地方法。为什么这样设计呢？

# 重点：volatile关键字

# 如何保证变量的可见性

线程之间的共享变量存储在主内存中（Main Memory）中，每个线程都一个都有一个私有的本地内存（Local Memory），本地内存中存储了该线程以读/写共享变量的副本。

所以当一个线程把主内存中的共享变量读取到自己的本地内存中，然后做了更新。在还没有把共享变量刷新的主内存的时候，另外一个线程是看不到的。

image-20230228151806231

现在我们需要某个线程更改某个变量之后，这个修改其他线程能够看到，就需要给这个变量添加volatile关键字，这样就可以把修改后的值刷新到主内存中。

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# 禁止指令重排序

指令重排序

执行程序时为了提高性能，编译器和处理器常常会对指令做重排序，重排序可能会导致多线程程序出现内存可见性问题。

如果我们将变量声明为 volatile ，在对这个变量进行读写操作的时候，会通过插入特定的 内存屏障 的方式来禁止指令重排序。

在 Java 中，Unsafe 类提供了三个开箱即用的内存屏障相关的方法，屏蔽了操作系统底层的差异：

public native void loadFence();
public native void storeFence();
public native void fullFence();

# 双重校验锁实现对象单例：

public class Singleton {

    private volatile static Singleton uniqueInstance;

    private Singleton() {
    }

    public  static Singleton getUniqueInstance() {
       //先判断对象是否已经实例过，没有实例化过才进入加锁代码
        if (uniqueInstance == null) {
            //类对象加锁
            synchronized (Singleton.class) {
                if (uniqueInstance == null) {
                    uniqueInstance = new Singleton();
                }
            }
        }
        return uniqueInstance;
    }
}

# 乐观锁和悲观锁

# 乐观锁

乐观锁总是假设最好的情况，认为共享资源每次被访问的时候不会出现问题，线程可以不停地执行，无需加锁也无需等待，只是在提交修改的时候去验证对应的资源（也就是数据）是否被其它线程修改了（具体方法可以使用版本号机制或 CAS 算法）。

在 Java 中java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量类就是使用了乐观锁的一种实现方式 CAS 实现的。

乐观锁通常多于写比较少的情况下（多读场景），避免频繁加锁影响性能，大大提升了系统的吞吐量。

# 悲观锁

悲观锁总是假设最坏的情况，认为共享资源每次被访问的时候就会出现问题(比如共享数据被修改)，所以每次在获取资源操作的时候都会上锁，这样其他线程想拿到这个资源就会阻塞直到锁被上一个持有者释放。

也就是说，共享资源每次只给一个线程使用，其它线程阻塞，用完后再把资源转让给其它线程。

像 Java 中synchronized和ReentrantLock等独占锁就是悲观锁思想的实现。

悲观锁通常多用于写多的情况下（多写场景），避免频繁失败和重试影响性能。

# 如何实现乐观锁

方案一：版本号控制

一般是在数据表中加上一个数据版本号 version 字段，表示数据被修改的次数。当数据被修改时，version 值会加一。当线程 A 要更新数据值时，在读取数据的同时也会读取 version 值，在提交更新时，若刚才读取到的 version 值为当前数据库中的 version 值相等时才更新，否则重试更新操作，直到更新成功。

方案二：CAS算法

CAS 的全称是 Compare And Swap（比较与交换） ，用于实现乐观锁，被广泛应用于各大框架中。CAS 的思想很简单，就是用一个预期值和要更新的变量值进行比较，两值相等才会进行更新。

CAS 是一个原子操作，底层依赖于一条 CPU 的原子指令。

原子操作 即最小不可拆分的操作，也就是说操作一旦开始，就不能被打断，直到操作完成。

CAS 涉及到三个操作数：

  • V ：要更新的变量值(Var)
  • E ：预期值(Expected)
  • N ：拟写入的新值(New)

当且仅当 V 的值等于 E 时，CAS 通过原子方式用新值 N 来更新 V 的值。如果不等，说明已经有其它线程更新了 V，则当前线程放弃更新。

# 乐观锁的存在的问题

ABA问题

如果一个变量 V 初次读取的时候是 A 值，并且在准备赋值的时候检查到它仍然是 A 值，那我们就能说明它的值没有被其他线程修改过了吗？很明显是不能的，因为在这段时间它的值可能被改为其他值，然后又改回 A，那 CAS 操作就会误认为它从来没有被修改过。这个问题被称为 CAS 操作的 ABA问题。

ABA 问题的解决思路是在变量前面追加上版本号或者时间戳。

# 重点：synchronized关键字

# synchronized 概念

synchronized 是 Java 中的一个关键字，翻译成中文是同步的意思，主要解决的是多个线程之间访问资源的同步性，可以保证被它修饰的方法或者代码块在任意时刻只能有一个线程执行。

# 如何使用synchronized

synchronized 关键字的使用方式主要有下面 3 种：

  1. 修饰实例方法
  2. 修饰静态方法
  3. 修饰代码块

# synchronized 底层原理

synchronized 同步语句块的实现使用的是 monitorenter 和 monitorexit 指令，其中 monitorenter 指令指向同步代码块的开始位置，monitorexit 指令则指明同步代码块的结束位置。

  • 在执行monitorenter时，会尝试获取对象的锁，如果锁的计数器为 0 则表示锁可以被获取，获取后将锁计数器设为 1 也就是加 1。

    执行 monitorenter 获取锁

  • 对象锁的的拥有者线程才可以执行 monitorexit 指令来释放锁。在执行 monitorexit 指令后，将锁计数器设为 0，表明锁被释放，其他线程可以尝试获取锁。

    执行 monitorexit 释放锁

# synchronized的优化（Java1.6以上）

优化后synchronized锁的分类，从低到高依次是：

  1. 无锁状态
  2. 偏向锁状态
  3. 轻量级锁状态
  4. 重量级锁状态

锁可以升级，但是不可以降级。

# 偏向锁

偏向锁是针对于一个线程而言的，线程获得锁之后就不会再有解锁等操作了，这样可以省略很多开销。假如有两个线程来竞争该锁话，那么偏向锁就失效了，进而升级成轻量级锁了。

# 轻量级锁

是因为它仅仅使用 CAS 进行操作，实现获取锁。

# 重量级锁

重量级锁（heavy weight lock），是使用操作系统互斥量（mutex）来实现的传统锁。 当所有对锁的优化都失效时，将退回到重量级锁。它与轻量级锁不同竞争的线程不再通过自旋来竞争线程， 而是直接进入堵塞状态，此时不消耗CPU，然后等拥有锁的线程释放锁后，唤醒堵塞的线程， 然后线程再次竞争锁。但是注意，当锁膨胀（inflate）为重量锁时，就不能再退回到轻量级锁。

# synchronized 和 volatile 有什么区别

  • volatile关键字能保证数据的可见性，但不能保证数据的原子性。synchronized 关键字两者都能保证。
  • volatile关键字主要用于解决变量在多个线程之间的可见性，而 synchronized 关键字解决的是多个线程之间访问资源的同步性。
  • volatile 关键字是线程同步的轻量级实现，所以 volatile性能肯定比synchronized关键字要好 。但是 volatile 关键字只能用于变量而 synchronized 关键字可以修饰方法以及代码块 。

# ReentrantLock

# 定义

ReentrantLock 实现了 Lock 接口，是一个可重入且独占式的锁，和 synchronized 关键字类似。不过，ReentrantLock 更灵活、更强大，增加了轮询、超时、中断、公平锁和非公平锁等高级功能。

ReentrantLock 里面有一个内部类 Sync，Sync 继承 AQS（AbstractQueuedSynchronizer），添加锁和释放锁的大部分操作实际上都是在 Sync 中实现的。Sync 有公平锁 FairSync 和非公平锁 NonfairSync 两个子类。

可重入锁也叫递归锁，指的是线程可以再次获取自己的内部锁。比如一个线程获得了某个对象的锁，此时这个对象锁还没有释放，当其再次想要获取这个对象的锁的时候还是可以获取的，如果是不可重入锁的话，就会造成死锁。

# 公平锁和非公平锁

公平锁 ：锁被释放之后，先申请的线程先得到锁。性能较差一些，因为公平锁为了保证时间上的绝对顺序，上下文切换更频繁。

非公平锁 ：锁被释放之后，后申请的线程可能会先获取到锁，是随机或者按照其他优先级排序的。性能更好，但可能会导致某些线程永远无法获取到锁。

# 可中断锁和不可中断锁有什么区别

可中断锁 ：获取锁的过程中可以被中断，不需要一直等到获取锁之后 才能进行其他逻辑处理。ReentrantLock 就属于是可中断锁。

不可中断锁 ：一旦线程申请了锁，就只能等到拿到锁以后才能进行其他的逻辑处理。 synchronized 就属于是不可中断锁

# Synchronized和ReentrantLock区别

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# ThreadLocal

# 作用

创建的变量是可以被任何一个线程访问并修改的，现在想要实现每一个线程都有自己专属本地变量。

ThreadLocal类主要解决的就是让每个线程绑定自己的值，可以将ThreadLocal类形象的比喻成存放数据的盒子，盒子中可以存储每个线程的私有数据。

# 原理

ThreadLocalMap 理解为ThreadLocal 类实现的定制化的 HashMap。默认情况下这两个变量都是 null，只有当前线程调用 ThreadLocal 类的 set或get方法时才创建它们，实际上调用这两个方法的时候，我们调用的是ThreadLocalMap类对应的 get()、set()方法。

每个Thread中都具备一个ThreadLocalMap，而ThreadLocalMap可以存储以ThreadLocal为 key ，Object 对象为 value 的键值对。

# 线程池

# 什么是线程池

线程池就是管理一系列线程的资源池。当有任务要处理时，直接从线程池中获取线程来处理，处理完之后线程并不会立即被销毁，而是等待下一个任务。

# 为什么要使用线程池

降低资源消耗：通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。

提高响应速度：当任务到达时，任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。

提高线程的可管理性：线程是稀缺资源，如果无限制的创建，不仅会消耗系统资源，还会降低系统的稳定性，使用线程池可以进行统一的分配，调优和监控

# 如何创建线程池

方式一：通过ThreadPoolExecutor构造函数来创建（推荐）。

方式二：通过 Executor 框架的工具类 Executors 来创建。

# 线程池常见参数

   /**
     * 用给定的初始参数创建一个新的ThreadPoolExecutor。
     */
    public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,//线程池的核心线程数量
                              int maximumPoolSize,//线程池的最大线程数
                              long keepAliveTime,//当线程数大于核心线程数时，多余的空闲线程存活的最长时间
                              TimeUnit unit,//时间单位
                              BlockingQueue<Runnable> workQueue,//任务队列，用来储存等待执行任务的队列
                              ThreadFactory threadFactory,//线程工厂，用来创建线程，一般默认即可
                              RejectedExecutionHandler handler//拒绝策略，当提交的任务过多而不能及时处理时，我们可以定制策略来处理任务
                               ) {
        if (corePoolSize < 0 ||
            maximumPoolSize <= 0 ||
            maximumPoolSize < corePoolSize ||
            keepAliveTime < 0)
            throw new IllegalArgumentException();
        if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)
            throw new NullPointerException();
        this.corePoolSize = corePoolSize;
        this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
        this.workQueue = workQueue;
        this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
        this.threadFactory = threadFactory;
        this.handler = handler;
    }

ThreadPoolExecutor 3 个最重要的参数：

  • corePoolSize : 任务队列未达到队列容量时，最大可以同时运行的线程数量。
  • maximumPoolSize : 任务队列中存放的任务达到队列容量的时候，当前可以同时运行的线程数量变为最大线程数。
  • workQueue: 新任务来的时候会先判断当前运行的线程数量是否达到核心线程数，如果达到的话，新任务就会被存放在队列中。

# 拒绝策略

如果当前同时运行的线程数量达到最大线程数量并且队列也已经被放满了任务时，ThreadPoolTaskExecutor 定义一些策略:

  • ThreadPoolExecutor.AbortPolicy： 抛出 RejectedExecutionException来拒绝新任务的处理。
  • ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy： 调用执行自己的线程运行任务，也就是直接在调用execute方法的线程中运行(run)被拒绝的任务，如果执行程序已关闭，则会丢弃该任务。因此这种策略会降低对于新任务提交速度，影响程序的整体性能。如果您的应用程序可以承受此延迟并且你要求任何一个任务请求都要被执行的话，你可以选择这个策略。
  • ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy： 不处理新任务，直接丢弃掉。
  • ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy： 此策略将丢弃最早的未处理的任务请求。

# 线程池处理任务的流程

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  • 如果当前运行的线程数小于核心线程数，那么就会新建一个线程来执行任务。

  • 如果当前运行的线程数等于或大于核心线程数，但是小于最大线程数，那么就把该任务放入到任务队列里等待执行。

  • 如果向任务队列投放任务失败（任务队列已经满了），但是当前运行的线程数是小于最大线程数的，就新建一个线程来执行任务。

  • 如果当前运行的线程数已经等同于最大线程数了，新建线程将会使当前运行的线程超出最大线程数，那么当前任务会被拒绝，饱和策略会调用RejectedExecutionHandler.rejectedExecution()方法。

# 业务场景

场景1：快速响应用户请求

描述：用户发起的实时请求，服务追求响应时间。比如说用户要查看一个商品的信息，那么我们需要将商品维度的一系列信息如商品的价格、优惠、库存、图片等等聚合起来，展示给用户。

分析：从用户体验角度看，这个结果响应的越快越好，如果一个页面半天都刷不出，用户可能就放弃查看这个商品了。而面向用户的功能聚合通常非常复杂，伴随着调用与调用之间的级联、多级级联等情况，业务开发同学往往会选择使用线程池这种简单的方式，将调用封装成任务并行的执行，缩短总体响应时间。另外，使用线程池也是有考量的，这种场景最重要的就是获取最大的响应速度去满足用户，所以应该不设置队列去缓冲并发任务，调高corePoolSize和maxPoolSize去尽可能创造多的线程快速执行任务。

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场景2：快速处理批量任务

描述：离线的大量计算任务，需要快速执行。比如说，统计某个报表，需要计算出全国各个门店中有哪些商品有某种属性，用于后续营销策略的分析，那么我们需要查询全国所有门店中的所有商品，并且记录具有某属性的商品，然后快速生成报表。

分析：这种场景需要执行大量的任务，我们也会希望任务执行的越快越好。这种情况下，也应该使用多线程策略，并行计算。但与响应速度优先的场景区别在于，这类场景任务量巨大，并不需要瞬时的完成，而是关注如何使用有限的资源，尽可能在单位时间内处理更多的任务，也就是吞吐量优先的问题。所以应该设置队列去缓冲并发任务，调整合适的corePoolSize去设置处理任务的线程数。在这里，设置的线程数过多可能还会引发线程上下文切换频繁的问题，也会降低处理任务的速度，降低吞吐量。

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# AQS

# 定义

AQS 的全称为 AbstractQueuedSynchronizer ，翻译过来的意思就是抽象队列同步器。AQS 为构建锁和同步器提供了一些通用功能的是实现，因此，使用 AQS 能简单且高效地构造出应用广泛的大量的同步器。

# 原理

AQS 核心思想是，如果被请求的共享资源空闲，则将当前请求资源的线程设置为有效的工作线程，并且将共享资源设置为锁定状态。如果被请求的共享资源被占用，那么就需要一套线程阻塞等待以及被唤醒时锁分配的机制，这个机制 AQS 是用 CLH 队列锁 实现的，即将暂时获取不到锁的线程加入到队列中。

#Java
上次更新: 2024/06/29, 15:13:44
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