juc入门篇（下）

1、JUC强大的辅助类讲解

1.1 CountDownLatch（减少计数）

1.1.1原理

• CountDownLatch主要有两个方法，当一个或多个线程调用await方法时，这些线程会阻塞。
• 其它线程调用countDown方法会将计数器减1(调用countDown方法的线程不会阻塞)，
• 当计数器的值变为0时，因await方法阻塞的线程会被唤醒，继续执行。

1.1.2代码

package com.atguigu.thread;
 
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
 
/**
 * 
 * @Description:
 *  *让一些线程阻塞直到另一些线程完成一系列操作后才被唤醒。
 * 
 * CountDownLatch主要有两个方法，当一个或多个线程调用await方法时，这些线程会阻塞。
 * 其它线程调用countDown方法会将计数器减1(调用countDown方法的线程不会阻塞)，
 * 当计数器的值变为0时，因await方法阻塞的线程会被唤醒，继续执行。
 * 
 * 解释：6个同学陆续离开教室后值班同学才可以关门。
 * 
 * main主线程必须要等前面6个线程完成全部工作后，自己才能开干 
 */
public class CountDownLatchDemo
{
   public static void main(String[] args) throws InterruptedException
   {
         CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(6);
       
       for (int i = 1; i <=6; i++) //6个上自习的同学，各自离开教室的时间不一致
       {
          new Thread(() -> {
              System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 号同学离开教室");
              countDownLatch.countDown();
          }, String.valueOf(i)).start();
       }
       countDownLatch.await();
       System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t****** 班长关门走人，main线程是班长");
          
   } 
}

1.2 CyclicBarrier（循环栅栏）

1.2.1原理

• 的字面意思是可循环（Cyclic）使用的屏障（Barrier）。它要做的事情是，
• 让一组线程到达一个屏障（也可以叫同步点）时被阻塞，
• 直到最后一个线程到达屏障时，屏障才会开门，所有
• 被屏障拦截的线程才会继续干活。
• 线程进入屏障通过CyclicBarrier的await()方法。

1.2.2代码

package com.atguigu.thread;
 
import java.util.concurrent.BrokenBarrierException;
import java.util.concurrent.CyclicBarrier;
 
/**
 * 
 *
 * CyclicBarrier
 * 的字面意思是可循环（Cyclic）使用的屏障（Barrier）。它要做的事情是，
 * 让一组线程到达一个屏障（也可以叫同步点）时被阻塞，
 * 直到最后一个线程到达屏障时，屏障才会开门，所有
 * 被屏障拦截的线程才会继续干活。
 * 线程进入屏障通过CyclicBarrier的await()方法。
 * 
 * 集齐7颗龙珠就可以召唤神龙
 */
public class CyclicBarrierDemo
{
  private static final int NUMBER = 7;
  
  public static void main(String[] args)
  {
     //CyclicBarrier(int parties, Runnable barrierAction) 
     
     CyclicBarrier cyclicBarrier = new CyclicBarrier(NUMBER, ()->{System.out.println("*****集齐7颗龙珠就可以召唤神龙");}) ;
     
     for (int i = 1; i <= 7; i++) {
       new Thread(() -> {
          try {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 星龙珠被收集 ");
            cyclicBarrier.await();
          } catch (InterruptedException | BrokenBarrierException e) {
            // TODO Auto-generated catch block
            e.printStackTrace();
          }
       }, String.valueOf(i)).start();
     }
  }
}

1.3 Semaphore（信号灯）

1.3.1原理

• acquire（获取） 当一个线程调用acquire操作时，它要么通过成功获取信号量（信号量减1），
• 要么一直等下去，直到有线程释放信号量，或超时。
• release（释放）实际上会将信号量的值加1，然后唤醒等待的线程。
• 信号量主要用于两个目的，一个是用于多个共享资源的互斥使用，另一个用于并发线程数的控制。

1.3.2代码

package com.atguigu.thread;
 
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.Semaphore;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
 
/**
 * 
 * @Description: TODO(这里用一句话描述这个类的作用)  
 * 
 * 在信号量上我们定义两种操作：
 * acquire（获取） 当一个线程调用acquire操作时，它要么通过成功获取信号量（信号量减1），
 *             要么一直等下去，直到有线程释放信号量，或超时。
 * release（释放）实际上会将信号量的值加1，然后唤醒等待的线程。
 * 
 * 信号量主要用于两个目的，一个是用于多个共享资源的互斥使用，另一个用于并发线程数的控制。
 */
public class SemaphoreDemo
{
  public static void main(String[] args)
  {
     Semaphore semaphore = new Semaphore(3);//模拟3个停车位
     
     for (int i = 1; i <=6; i++) //模拟6部汽车
     {
       new Thread(() -> {
          try 
          {
            semaphore.acquire();
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 抢到了车位");
            TimeUnit.SECONDS.sleep(new Random().nextInt(5));
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t------- 离开");
          } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
          }finally {
            semaphore.release();
          }
       }, String.valueOf(i)).start();
     }
  }
}

2、ReentrantReadWriteLock读写锁

ReentrantReadWriteLock表示可重入读写锁，ReentrantReadWriteLock中包含了两种锁，读锁ReadLock和写锁WriteLock，可以通过这两种锁实现线程间的同步

2.1问题例子

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

class MyCache{
    private volatile Map<String,Object> map = new HashMap<>();
    public void put(String key,Object value){
        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 正在写"+key);
        //暂停一会儿线程
        try {TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(300);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace(); }
        map.put(key,value);
        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 写完了"+key);
    }

    public Object get(String key){
        Object result = null;
        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 正在读"+key);
        try {TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(300);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace(); }
        result = map.get(key);
        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 读完了"+result);
        return result;
    }
}
public class ReadWriteLockDemo {


    public static void main(String[] args) {
        MyCache myCache = new MyCache();

        for (int i = 1; i <= 5; i++) {
            final int num = i;
            new Thread(()->{
                myCache.put(num+"",num+"");
            },String.valueOf(i)).start();
        }
        for (int i = 1; i <= 5; i++) {
            final int num = i;
            new Thread(()->{
                myCache.get(num+"");
            },String.valueOf(i)).start();
        }
    }
}

2.2代码

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;

class MyCache {
    private volatile Map<String, Object> map = new HashMap<>();
    private ReadWriteLock rwLock = new ReentrantReadWriteLock();

    public void put(String key, Object value) {
        rwLock.writeLock().lock();
        try {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 正在写" + key);
            //暂停一会儿线程
            try {
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(300);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            map.put(key, value);
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 写完了" + key);
            System.out.println();
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            rwLock.writeLock().unlock();
        }

    }

    public Object get(String key) {
        rwLock.readLock().lock();
        Object result = null;
        try {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 正在读" + key);
            try {
                TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(300);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            result = map.get(key);
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 读完了" + result);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            rwLock.readLock().unlock();
        }
        return result;
    }
}

public class ReadWriteLockDemo {

    public static void main(String[] args) {
        MyCache myCache = new MyCache();

        for (int i = 1; i <= 5; i++) {
            final int num = i;
            new Thread(() -> {
                myCache.put(num + "", num + "");
            }, String.valueOf(i)).start();
        }
        for (int i = 1; i <= 5; i++) {
            final int num = i;
            new Thread(() -> {
                myCache.get(num + "");
            }, String.valueOf(i)).start();
        }

    }
}

3、BlockingQueueDemo阻塞队列

3.1阻塞队列

阻塞：必须要阻塞/不得不阻塞 阻塞队列是一个队列，在数据结构中起的作用如下图：

线程1往阻塞队列里添加元素，线程2从阻塞队列里移除元素

当队列是空的，从队列中获取元素的操作将会被阻塞 当队列是满的，从队列中添加元素的操作将会被阻塞

试图从空的队列中获取元素的线程将会被阻塞，直到其他线程往空的队列插入新的元素

试图向已满的队列中添加新元素的线程将会被阻塞，直到其他线程从队列中移除一个或多个元素或者完全清空，使队列变得空闲起来并后续新增

3.2阻塞队列的用出

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起

为什么需要BlockingQueue 好处是我们不需要关心什么时候需要阻塞线程，什么时候需要唤醒线程，因为这一切BlockingQueue都给你一手包办了

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。

3.3架构学习、种类分析

3.3.1架构介绍

3.3.2种类分析

• ArrayBlockingQueue：由数组结构组成的有界阻塞队列。
• LinkedBlockingQueue：由链表结构组成的有界（但大小默认值为integer.MAX_VALUE）阻塞队列。
• PriorityBlockingQueue：支持优先级排序的无界阻塞队列。
• DelayQueue：使用优先级队列实现的延迟无界阻塞队列。
• SynchronousQueue：不存储元素的阻塞队列，也即单个元素的队列。只能有一个
• LinkedTransferQueue：由链表组成的无界阻塞队列。
• LinkedBlockingDeque：由链表组成的双向阻塞队列。

3.4BlockingQueue核心方法

抛出异常	当阻塞队列满时，再往队列里add插入元素会抛IllegalStateException:Queue full 当阻塞队列空时，再往队列里remove移除元素会抛NoSuchElementException
特殊值	插入方法，成功ture失败false 移除方法，成功返回出队列的元素，队列里没有就返回null
一直阻塞	当阻塞队列满时，生产者线程继续往队列里put元素，队列会一直阻塞生产者线程直到put数据or响应中断退出 当阻塞队列空时，消费者线程试图从队列里take元素，队列会一直阻塞消费者线程直到队列可用
超时退出	当阻塞队列满时，队列会阻塞生产者线程一定时间，超过限时后生产者线程会退出

3.5代码

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * 阻塞队列
 */
public class BlockingQueueDemo {

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

//        List list = new ArrayList();

        BlockingQueue<String> blockingQueue = new ArrayBlockingQueue<>(3);
        //第一组
//        System.out.println(blockingQueue.add("a"));
//        System.out.println(blockingQueue.add("b"));
//        System.out.println(blockingQueue.add("c"));
//        System.out.println(blockingQueue.element());

        //System.out.println(blockingQueue.add("x"));
//        System.out.println(blockingQueue.remove());
//        System.out.println(blockingQueue.remove());
//        System.out.println(blockingQueue.remove());
//        System.out.println(blockingQueue.remove());
//    第二组
//        System.out.println(blockingQueue.offer("a"));
//        System.out.println(blockingQueue.offer("b"));
//        System.out.println(blockingQueue.offer("c"));
//        System.out.println(blockingQueue.offer("x"));
//        System.out.println(blockingQueue.poll());
//        System.out.println(blockingQueue.poll());
//        System.out.println(blockingQueue.poll());
//        System.out.println(blockingQueue.poll());
//    第三组        
//         blockingQueue.put("a");
//         blockingQueue.put("b");
//         blockingQueue.put("c");
//         //blockingQueue.put("x");
//        System.out.println(blockingQueue.take());
//        System.out.println(blockingQueue.take());
//        System.out.println(blockingQueue.take());
//        System.out.println(blockingQueue.take());
        
//    第四组        
        System.out.println(blockingQueue.offer("a"));
        System.out.println(blockingQueue.offer("b"));
        System.out.println(blockingQueue.offer("c"));
        System.out.println(blockingQueue.offer("a",3L, TimeUnit.SECONDS));

    }
}

4、ThreadPool线程池

4.1为什么用线程池

例子：

• 10年前单核CPU电脑，假的多线程，像马戏团小丑玩多个球，CPU需要来回切换。、
• 现在是多核电脑，多个线程各自跑在独立的CPU上，不用切换效率高。

线程池的优势：

• 线程池做的工作只要是控制运行的线程数量，处理过程中将任务放入队列，然后在线程创建后启动这些任务，如果线程数量超过了最大数量，超出数量的线程排队等候，等其他线程执行完毕，再从队列中取出任务来执行。

它的主要特点为：线程复用;控制最大并发数;管理线程。

• 第一：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销耗。
• 第二：提高响应速度。当任务到达时，任务可以不需要等待线程创建就能立即执行。
• 第三：提高线程的可管理性。线程是稀缺资源，如果无限制的创建，不仅会销耗系统资源，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。

4.2线程池如何使用

4.2.1架构说明

Java中的线程池是通过Executor框架实现的，该框架中用到了Executor，Executors，ExecutorService，ThreadPoolExecutor这几个类

4.2.2编码实现

• Executors.newFixedThreadPool(int)

执行长期任务性能好，创建一个线程池， 一池有N个固定的线程，有固定线程数的线程

public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
    return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
                                  0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                  new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}
 
newFixedThreadPool创建的线程池corePoolSize和maximumPoolSize值是相等的，它使用的是LinkedBlockingQueue

• Executors.newSingleThreadExecutor()

一个任务一个任务的执行，一池一线程

public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
    return new FinalizableDelegatedExecutorService
        (new ThreadPoolExecutor(1, 1,
                                0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}
 
newSingleThreadExecutor 创建的线程池corePoolSize和maximumPoolSize值都是1，它使用的是LinkedBlockingQueue

• Executors.newCachedThreadPool()

执行很多短期异步任务，线程池根据需要创建新线程， 但在先前构建的线程可用时将重用它们。可扩容，遇强则强

public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
    return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
                                  60L, TimeUnit.SECONDS,
                                  new SynchronousQueue<Runnable>());
}
newCachedThreadPool创建的线程池将corePoolSize设置为0，将maximumPoolSize设置为Integer.MAX_VALUE，它使用的是SynchronousQueue，也就是说来了任务就创建线程运行，当线程空闲超过60秒，就销毁线程。

• 代码

/**
 * 线程池
 * Arrays
 * Collections
 * Executors
 */
public class MyThreadPoolDemo {

    public static void main(String[] args) {
        //List list = new ArrayList();
        //List list = Arrays.asList("a","b");
        //固定数的线程池，一池五线程

//       ExecutorService threadPool =  Executors.newFixedThreadPool(5); //一个银行网点，5个受理业务的窗口
//       ExecutorService threadPool =  Executors.newSingleThreadExecutor(); //一个银行网点，1个受理业务的窗口
       ExecutorService threadPool =  Executors.newCachedThreadPool(); //一个银行网点，可扩展受理业务的窗口

        //10个顾客请求
        try {
            for (int i = 1; i <=10; i++) {
                threadPool.execute(()->{
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 办理业务");
                });
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            threadPool.shutdown();
        }

    }
}

• 底层实现

4.3线程池几个重要参数(7大参数)

1、corePoolSize：线程池中的常驻核心线程数

2、maximumPoolSize：线程池中能够容纳同时执行的最大线程数，此值必须大于等于1

3、keepAliveTime：多余的空闲线程的存活时间当前池中线程数量超过corePoolSize时，当空闲时间达到keepAliveTime时，多余线程会被销毁直到只剩corePoolSize个线程为止

4、unit：keepAliveTime的单位

5、workQueue：任务队列，被提交但尚未被执行的任务

6、threadFactory：表示生成线程池中工作线程的线程工厂，用于创建线程，一般默认的即可

7、handler：拒绝策略，表示当队列满了，并且工作线程大于等于线程池的最大线程数（maximumPoolSize）时如何来拒绝请求执行的runnable的策略

4.4线程池底层工作原理（重要）

• 过程

• 在创建了线程池后，开始等待请求。

• 当调用execute()方法添加一个请求任务时，线程池会做出如下判断：

  • 如果正在运行的线程数量小于corePoolSize，那么马上创建线程运行这个任务；
  • 如果正在运行的线程数量大于或等于corePoolSize，那么将这个任务放入队列；
  • 如果这个时候队列满了且正在运行的线程数量还小于maximumPoolSize，那么还是要创建非核心线程立刻运行这个任务；
  • 如果队列满了且正在运行的线程数量大于或等于maximumPoolSize，那么线程池会启动饱和拒绝策略来执行。

• 当一个线程完成任务时，它会从队列中取下一个任务来执行。

• 当一个线程无事可做超过一定的时间（keepAliveTime）时，线程会判断： 如果当前运行的线程数大于corePoolSize，那么这个线程就被停掉。所以线程池的所有任务完成后，它最终会收缩到corePoolSize的大小。

4.5线程池用哪个？生产中如设置合理参数

4.5.1线程池的拒绝策略

• 等待队列已经排满了，再也塞不下新任务了
• 同时线程池中的max线程也达到了，无法继续为新任务服务。
• 这个是时候我们就需要拒绝策略机制合理的处理这个问题。

JDK内置的拒绝策略

1、AbortPolicy(默认)：直接抛出RejectedExecutionException异常阻止系统正常运行

2、CallerRunsPolicy：“调用者运行”一种调节机制，该策略既不会抛弃任务，也不 会抛出异常，而是将某些任务回退到调用者，从而降低新任务的流量。

3、DiscardOldestPolicy：抛弃队列中等待最久的任务，然后把当前任务加人队列中 尝试再次提交当前任务。

4、DiscardPolicy：该策略默默地丢弃无法处理的任务，不予任何处理也不抛出异常。 如果允许任务丢失，这是最好的一种策略。

工作中一般都是自定义线程池

/**
 * 线程池
 * Arrays
 * Collections
 * Executors
 */
public class MyThreadPoolDemo {

    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor(
                2,
                5,
                2L,
                TimeUnit.SECONDS,
                new ArrayBlockingQueue<Runnable>(3),
                Executors.defaultThreadFactory(),
                //new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy()
                //new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()
                //new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()
                new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()
        );
        //10个顾客请求
        try {
            for (int i = 1; i <= 10; i++) {
                threadPool.execute(() -> {
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 办理业务");
                });
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            threadPool.shutdown();
        }

    }

    private static void threadPool() {
        //List list = new ArrayList();
        //List list = Arrays.asList("a","b");
        //固定数的线程池，一池五线程

//       ExecutorService threadPool =  Executors.newFixedThreadPool(5); //一个银行网点，5个受理业务的窗口
//       ExecutorService threadPool =  Executors.newSingleThreadExecutor(); //一个银行网点，1个受理业务的窗口
        ExecutorService threadPool = Executors.newCachedThreadPool(); //一个银行网点，可扩展受理业务的窗口

        //10个顾客请求
        try {
            for (int i = 1; i <= 10; i++) {
                threadPool.execute(() -> {
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t 办理业务");
                });
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            threadPool.shutdown();
        }
    }
}

5、分支合并框架

5.1原理

Fork：把一个复杂任务进行分拆，大事化小 Join：把分拆任务的结果进行合并

5.2相关类

5.2.1ForkJoinPool

分支合并池 类比=> 线程池

5.2.2ForkJoinTask

ForkJoinTask 类比=> FutureTask

5.2.3RecursiveTask

5.3代码

class MyTask extends RecursiveTask<Integer>{
    private static final Integer ADJUST_VALUE = 10;
    private int begin;
    private int end;
    private int result;

    public MyTask(int begin, int end) {
        this.begin = begin;
        this.end = end;
    }

    @Override
    protected Integer compute() {
        if((end - begin)<=ADJUST_VALUE){
           for(int i =begin;i <= end;i++){
                result = result + i;
           }
        }else{
            int middle = (begin + end)/2;
            MyTask task01 = new MyTask(begin,middle);
            MyTask task02 = new MyTask(middle+1,end);
            task01.fork();
            task02.fork();
            result =  task01.join() + task02.join();
        }


        return result;
    }
}


/**
 * 分支合并例子
 * ForkJoinPool
 * ForkJoinTask
 * RecursiveTask
 */
public class ForkJoinDemo {

    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {

        MyTask myTask = new MyTask(0,100);
        ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();
        ForkJoinTask<Integer> forkJoinTask = forkJoinPool.submit(myTask);

        System.out.println(forkJoinTask.get());

        forkJoinPool.shutdown();
    }
}

6、异步回调(CompletableFuture)

6.1原理

6.2代码

import java.util.concurrent.CompletableFuture;

public class CompletableFutureDemo {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //同步，异步，异步回调

        //同步
//        CompletableFuture<Void> completableFuture1 = CompletableFuture.runAsync(()->{
//            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t completableFuture1");
//        });
//        completableFuture1.get();

        //异步回调
        CompletableFuture<Integer> completableFuture2 = CompletableFuture.supplyAsync(()->{
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t completableFuture2");
            int i = 10/0;
            return 1024;
        });

        completableFuture2.whenComplete((t,u)->{
            System.out.println("-------t="+t);
            System.out.println("-------u="+u);
        }).exceptionally(f->{
            System.out.println("-----exception:"+f.getMessage());
            return 444;
        }).get();

    }
}

参考

【并发编程_ Java阳哥- 尚硅谷】 https://www.bilibili.com/video/BV1vE411D7KE?p=38