本文主要整理博主遇到的Java多线程的相关知识点,适合速记,故命名为“小抄集”。本文没有特别重点,每一项针对一个多线程知识做一个概要性总结,也有一些会带一点例子,习题方便理解和记忆。
51. SimpleDateFormat非线程安全
当多个线程共享一个SimpleDateFormat实例的时候,就会出现难以预料的异常。
主要原因是parse()方法使用calendar来生成返回的Date实例,而每次parse之前,都会把calendar里的相关属性清除掉。问题是这个calendar是个全局变量,也就是线程共享的。因此就会出现一个线程刚把calendar设置好,另一个线程就把它给清空了,这时第一个线程再parse的话就会有问题了。
解决方案:1. 每次使用时创建一个新的SimpleDateFormat实例;2. 创建一个共享的SimpleDateFormat实例变量,并对这个变量进行同步;3. 使用ThreadLocal为每个线程都创建一个独享的SimpleDateFormat实例变量。
52. CopyOnWriteArrayList
在每次修改时,都会创建并重新发布一个新的容器副本,从而实现可变现。CopyOnWriteArrayList的迭代器保留一个指向底层基础数组的引用,这个数组当前位于迭代器的起始位置,由于它不会被修改,因此在对其进行同步时只需确保数组内容的可见性。因此,多个线程可以同时对这个容器进行迭代,而不会彼此干扰或者与修改容器的线程相互干扰。“写时复制”容器返回的迭代器不会抛出ConcurrentModificationException并且返回的元素与迭代器创建时的元素完全一致,而不必考虑之后修改操作所带来的影响。显然,每当修改容器时都会复制底层数组,这需要一定的开销,特别是当容器的规模较大时,仅当迭代操作远远多于修改操作时,才应该使用“写入时赋值”容器。
53. 工作窃取算法(work-stealing)
工作窃取算法是指某个线程从其他队列里窃取任务来执行。在生产-消费者设计中,所有消费者有一个共享的工作队列,而在work-stealing设计中,每个消费者都有各自的双端队列,如果一个消费者完成了自己双端队列中的全部任务,那么它可以从其他消费者双端队列末尾秘密地获取工作。
优点:充分利用线程进行并行计算,减少了线程间的竞争。
缺点:在某些情况下还是存在竞争,比如双端队列(Deque)里只有一个任务时。并且该算法会消耗了更多的系统资源,比如创建多个线程和多个双端队列。
54. Future & FutureTask
FutureTask表示的计算是通过Callable来实现的,相当于一种可生产结果的Runnable,并且可以处于一下3种状态:等待运行,正在运行和运行完成。运行表示计算的所有可能结束方式,包括正常结束、由于取消而结束和由于异常而结束等。当FutureTask进入完成状态后,它会永远停止在这个状态上。Future.get的行为取决于任务的状态,如果任务已经完成,那么get会立刻返回结果,否则get将阻塞知道任务进入完成状态,然后返回结果或者异常。FutureTask的使用方式如下:
public class Preloader
{
//method1
private final static FutureTask<Object> future = new FutureTask<Object>(new Callable<Object>(){
@Override
public Object call() throws Exception
{
return “yes”;
}
});
//method2
static ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(Runtime.getRuntime().availableProcessors());
private static final Future<Object> futureExecutor = executor.submit(new Callable<Object>(){
@Override
public Object call() throws Exception
{
return “no”;
}
});
public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException
{
executor.shutdown();
future.run();
System.out.println(future.get());
System.out.println(futureExecutor.get());
}
}
运行结果:yes no
Callable表示的任务可以抛出受检查或未受检查的异常,并且任何代码都可能抛出一个Error.无论任务代码抛出什么异常,都会被封装到一个ExecutionException中,并在Future.get中被重新抛出。
55. Executors
newFixedThreadPool:创建一个固定长度的线程池,每当提交一个任务时就创建一个线程,直到达到线程池的最大数量,这时线程池的规模将不再变化(如果某个线程由于发生了未预期的Exception而结束,那么线程池会补充一个新的线程)。(LinkedBlockingQueue)
newCachedThreadPool:创建一个可换成的线程池,如果线程池的当前规模超过了处理需求时,那么将回收空闲的线程,而当需求增加时,则可以添加新的线程,线程池的规模不存在任何限制。(SynchronousQueue)
newSingleThreadExecutor:是一个单线程的Executor,它创建单个工作者线程来执行任务,如果这个线程异常结束,会创建另一个线程来替代。能确保一组任务在队列中的顺序来串行执行。(LinkedBlockingQueue)
newScheduledThreadPool:创建了一个固定长度的线程池,而且以延迟或者定时的方式来执行任务,类似于Timer。
56. ScheduledThreadPoolExecutor替代Timer
由第17项可知Timer有两个缺陷,在JDK5开始就很少使用Timer了,取而代之的可以使用ScheduledThreadPoolExecutor。使用实例如下:
import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.ScheduledFuture;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class ScheduleThreadPoolTest
{
private static ScheduledExecutorService exec = Executors.newScheduledThreadPool(2);
public static void method1()
{
exec.schedule(new Runnable(){
@Override
public void run()
{
System.out.println(“1”);
}}, 2, TimeUnit.SECONDS);
}
public static void method2()
{
ScheduledFuture<String> future = exec.schedule(new Callable<String>(){
@Override
public String call() throws Exception
{
return “Callable”;
}}, 4, TimeUnit.SECONDS);
try
{
System.out.println(future.get());
}
catch (InterruptedException | ExecutionException e)
{
e.printStackTrace();
}
}
public static void main(String[] args)
{
method1();
method2();
}
}
运行结果:1 Callable
57. Callable & Runnable
Executor框架使用Runnable作为基本的任务表示形式。Runnable是一种有很大局限的抽象,虽然run能写入到日志文件或者将结果放入某个共享的数据结构,但它不能返回一个值或抛出一个受检查的异常。
许多任务实际上都是存在延迟的计算——执行数据库查询,从网络上获取资源,或者计算某个复杂的功能。对于这些任务,Callable是一种更好的抽象:它认为主入口点(call())将返回一个值,并可能抛出一个异常。
Runnable和Callable描述的都是抽象的计算任务。这些任务通常是有范围的,即都有一个明确的起始点,并且最终会结束。
58. CompletionService
如果想Executor提交了一组计算任务,并且希望在计算完成后获得结果,那么可以保留与每个任务关联的Future,然后反复使用get方法,同事将参数timeout指定为0,从而通过轮询来判断任务是否完成。这种方法虽然可行,但却有些繁琐。幸运的是,还有一种更好的方法:CompletionService。CompletionService将Executor和BlockingQueue的功能融合在一起。你可以将Callable任务提交给它来执行,然后使用类似于队列操作的take和poll等方法来获得已完成的结果,而这些结果会在完成时被封装为Future。ExecutorCompletionService实现了CompletionService,并将计算部分委托到一个Executor。代码示例如下:
int coreNum = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(coreNum);
CompletionService<Object> completionService = new ExecutorCompletionService<Object>(executor);
for(int i=0;i<coreNum;i++)
{
completionService.submit( new Callable<Object>(){
@Override
public Object call() throws Exception
{
return Thread.currentThread().getName();
}});
}
for(int i=0;i<coreNum;i++)
{
try
{
Future<Object> future = completionService.take();
System.out.println(future.get());
}
catch (InterruptedException | ExecutionException e)
{
e.printStackTrace();
}
}
运行结果:
pool-1-thread-1
pool-1-thread-2
pool-1-thread-3
pool-1-thread-4
可以通过ExecutorCompletionService(Executor executor, BlockingQueue<Future<V>> completionQueue)构造函数指定特定的BlockingQueue(如下代码剪辑),默认为LinkedBlockingQueue。
BlockingQueue<Future<Object>> bq = new LinkedBlockingQueue<Future<Object>>();
CompletionService<Object> completionService = new ExecutorCompletionService<Object>(executor,bq);
ExecutorCompletionService的JDK源码只有100行左右,有兴趣的朋友可以看看。
59. 通过Future来实现取消
ExecutorService.submit将返回一个Future来描述任务。Future拥有一个cancel方法,该方法带有一个boolean类型的参数mayInterruptIfRunning,表示取消操作是否成功。如果mayInterruptIfRunning为true并且任务当前正在某个线程运行,那么这个线程能被中断。如果这个参数为false,那么意味着“若任务还没启动,就不要运行它”,这种方式应该用于那些不处理中断的任务中。当Future.get抛出InterruptedException或TimeoutException时,如果你知道不再需要结果,那么就可以调用Futuure.cancel来取消任务。
60. 处理不可中断的阻塞
对于一下几种情况,中断请求只能设置线程的中断状态,除此之外没有其他任何作用。
Java.io包中的同步Socket I/O:虽然InputStream和OutputStream中的read和write等方法都不会响应中断,但通过关闭底层的套接字,可以使得由于执行read或write等方法而被阻塞的线程抛出一个SocketException。
Java.io包中的同步I/O:当中断一个在InterruptibleChannel上等待的线程时会抛出ClosedByInterrptException并关闭链路。当关闭一个InterruptibleChannel时,将导致所有在链路操作上阻塞的线程都抛出AsynchronousCloseException。
Selector的异步I/O:如果一个线程在调用Selector.select方法时阻塞了,那么调用close或wakeup方法会使线程抛出ClosedSelectorException并提前返回。
获得某个锁:如果一个线程由于等待某个内置锁而阻塞,那么将无法响应中断,因为线程认为它肯定会获得锁,所以将不会理会中断请求,但是在Lock类中提供了lockInterruptibly方法,该方法允许在等待一个锁的同时仍能响应中断。
61. 关闭钩子
JVM既可以正常关闭也可以强制关闭,或者说非正常关闭。关闭钩子可以在JVM关闭时执行一些特定的操作,譬如可以用于实现服务或应用程序的清理工作。关闭钩子可以在一下几种场景中应用:1. 程序正常退出(这里指一个JVM实例);2.使用System.exit();3.终端使用Ctrl+C触发的中断;4. 系统关闭;5. OutOfMemory宕机;6.使用Kill pid命令干掉进程(注:在使用kill -9 pid时,是不会被调用的)。使用方法(Runtime.getRuntime().addShutdownHook(Thread hook))。更多内容可以参考JAVA虚拟机关闭钩子(Shutdown Hook)
http://blog.csdn.net/u013256816/article/details/50394923
62. 终结器finalize
终结器finalize:在回收器释放它们后,调用它们的finalize方法,从而保证一些持久化的资源被释放。在大多数情况下,通过使用finally代码块和显示的close方法,能够比使用终结器更好地管理资源。唯一例外情况在于:当需要管理对象,并且该对象持有的资源是通过本地方法获得的。但是基于一些原因(譬如对象复活),我们要尽量避免编写或者使用包含终结器的类。
63. 线程工厂ThreadFactory
每当线程池(ThreadPoolExecutor)需要创建一个线程时,都是通过线程功夫方法来完成的。默认的线程工厂方法将创建一个新的、非守护的线程,并且不包含特殊的配置信息。通过指定一个线程工厂方法,可以定制线程池的配置信息。在ThreadFactory中只定义了一个方法newThread,每当线程池需要创建一个新线程时都会调用这个方法。默认的线程工厂(DefaultThreadFactory 是Executors的内部类)如下:
static class DefaultThreadFactory implements ThreadFactory {
private static final AtomicInteger poolNumber = new AtomicInteger(1);
private final ThreadGroup group;
private final AtomicInteger threadNumber = new AtomicInteger(1);
private final String namePrefix;
DefaultThreadFactory() {
SecurityManager s = System.getSecurityManager();
group = (s != null) ? s.getThreadGroup() :
Thread.currentThread().getThreadGroup();
namePrefix = “pool-” +
poolNumber.getAndIncrement() +
“-thread-“;
}
public Thread newThread(Runnable r) {
Thread t = new Thread(group, r,
namePrefix + threadNumber.getAndIncrement(),
0);
if (t.isDaemon())
t.setDaemon(false);
if (t.getPriority() != Thread.NORM_PRIORITY)
t.setPriority(Thread.NORM_PRIORITY);
return t;
}
}
通过implements ThreadFactory可以定制线程工厂。譬如,你希望为线程池中的线程指定一个UncaughtExceptionHandler,或者实例化一个定制的Thread类用于执行调试信息的记录。
64. synchronized与ReentrantLock之间进行选择
由第21条可知ReentrantLock与synchronized想必提供了许多功能:定时的锁等待,可中断的锁等待、公平锁、非阻塞的获取锁等,而且从性能上来说ReentrantLock比synchronized略有胜出(JDK6起),在JDK5中是远远胜出,为嘛不放弃synchronized呢?ReentrantLock的危险性要比同步机制高,如果忘记在finnally块中调用unlock,那么虽然代码表面上能正常运行,但实际上已经埋下了一颗定时炸弹,并很可能伤及其他代码。仅当内置锁不能满足需求时,才可以考虑使用ReentrantLock.
65. Happens-Before规则
程序顺序规则:如果程序中操作A在操作B之前,那么在线程中A操作将在B操作之前。
监视器锁规则:一个unlock操作现行发生于后面对同一个锁的lock操作。
volatile变量规则:对一个volatile变量的写操作先行发生于后面对这个变量的读操作,这里的“后面”同样是指时间上的先后顺序。
线程启动规则:Thread对象的start()方法先行发生于此线程的每一个动作。
线程终止规则:线程的所有操作都先行发生于对此线程的终止检测,我们可以通过Thread.join()方法结束、Thread.isAlive()的返回值等于段检测到线程已经终止执行。
线程中断规则:线程interrupt()方法的调用先行发生于被中断线程的代码检测到中断事件的发生。
终结器规则:对象的构造函数必须在启动该对象的终结器之前执行完成。
传递性:如果操作A先行发生于操作B,操作B先行发生于操作C,那就可以得出操作A先行发生于操作C的结论。
注意:如果两个操作之间存在happens-before关系,并不意味着java平台的具体实现必须要按照Happens-Before关系指定的顺序来执行。如果重排序之后的执行结果,与按happens-before关系来执行的结果一致,那么这种重排序并不非法。
66. as-if-serial
不管怎么重排序,程序执行结果不能被改变。
67. ABA问题
ABA问题发生在类似这样的场景:线程1转变使用CAS将变量A的值替换为C,在此时,线程2将变量的值由A替换为C,又由C替换为A,然后线程1执行CAS时发现变量的值仍为A,所以CAS成功。但实际上这时的现场已经和最初的不同了。大多数情况下ABA问题不会产生什么影响。如果有特殊情况下由于ABA问题导致,可用采用AtomicStampedReference来解决,原理:乐观锁+version。可以参考下面的案例来了解其中的不同。
public class ABAQuestion
{
private static AtomicInteger atomicInt = new AtomicInteger(100);
private static AtomicStampedReference<Integer> atomicStampedRef = new AtomicStampedReference<Integer>(100,0);
public static void main(String[] args) throws InterruptedException
{
Thread thread1 = new Thread(new Runnable(){
@Override
public void run()
{
atomicInt.compareAndSet(100, 101);
atomicInt.compareAndSet(101, 100);
}
});
Thread thread2 = new Thread(new Runnable(){
@Override
public void run()
{
try
{
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
}
catch (InterruptedException e)
{
e.printStackTrace();
}
boolean c3 = atomicInt.compareAndSet(100, 101);
System.out.println(c3);
}
});
thread1.start();
thread2.start();
thread1.join();
thread2.join();
Thread thread3 = new Thread(new Runnable(){
@Override
public void run()
{
try
{
TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
}
catch (InterruptedException e)
{
e.printStackTrace();
}
atomicStampedRef.compareAndSet(100, 101, atomicStampedRef.getStamp(), atomicStampedRef.getStamp()+1);
atomicStampedRef.compareAndSet(101, 100, atomicStampedRef.getStamp(), atomicStampedRef.getStamp()+1);
}
});
Thread thread4 = new Thread(new Runnable(){
@Override
public void run()
{
int stamp = atomicStampedRef.getStamp();
try
{
TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
}
catch (InterruptedException e)
{
e.printStackTrace();
}
boolean c3 = atomicStampedRef.compareAndSet(100, 101, stamp, stamp+1);
System.out.println(c3);
}
});
thread3.start();
thread4.start();
}
}
输出结果:true false