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社区首页 >专栏 >万字总结!全网最全的Java并发编程知识点

万字总结!全网最全的Java并发编程知识点

作者头像
JavaEdge
发布2021-12-07 13:20:14
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发布2021-12-07 13:20:14
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文章被收录于专栏:JavaEdgeJavaEdge

1 基本概念

1.1 并发

同时拥有两个或者多个线程,如果程序在单核处理器上运行多个线程将交替地换入或者换出内存,这些线程是同时“存在"的,每个线程都处于执行过程中的某个状态,如果运行在多核处理器上,此时,程序中的每个线程都将分配到一个处理器核上,因此可以同时运行.

1.2 高并发( High Concurrency)

互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,通常是指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求.

1.3 区别与联系

  • 并发: 多个线程操作相同的资源,保证线程安全,合理使用资源
  • 高并发:服务能同时处理很多请求,提高程序性能

2 CPU

2.1 CPU 多级缓存

  • 为什么需要CPU cache CPU的频率太快了,快到主存跟不上 如此,在处理器时钟周期内,CPU常常需要等待主存,浪费资源。所以cache的出现,是为了缓解CPU和内存之间速度的不匹配问题(结构:cpu-> cache-> memory ).
  • CPU cache的意义
    1. 时间局部性 如果某个数据被访问,那么在不久的将来它很可能被再次访问
    2. 空间局部性 如果某个数据被访问,那么与它相邻的数据很快也可能被访问

2.2 缓存一致性(MESI)

用于保证多个 CPU cache 之间缓存共享数据的一致

  • M-modified被修改 该缓存行只被缓存在该 CPU 的缓存中,并且是被修改过的,与主存中数据是不一致的,需在未来某个时间点写回主存,该时间是允许在其他CPU 读取主存中相应的内存之前,当这里的值被写入主存之后,该缓存行状态变为 E
  • E-exclusive独享 缓存行只被缓存在该 CPU 的缓存中,未被修改过,与主存中数据一致 可在任何时刻当被其他 CPU读取该内存时变成 S 态,被修改时变为 M态
  • S-shared共享 该缓存行可被多个 CPU 缓存,与主存中数据一致
  • I-invalid无效
  • 乱序执行优化 处理器为提高运算速度而做出违背代码原有顺序的优化

并发的优势与风险

3 项目准备

3.1 项目初始化

自定义4个基本注解
自定义4个基本注解
随手写个测试类
随手写个测试类
运行正常
运行正常

3.2 并发模拟-Jmeter压测

添加
添加
log view 下当前日志信息
log view 下当前日志信息
图形结果
图形结果

3.3 并发模拟-代码

CountDownLatch

  • 可阻塞线程,并保证当满足特定条件时可继续执行

Semaphore(信号量)

可阻塞线程,控制同一时间段内的并发量。

以上二者通常和线程池搭配。

并发模拟:

代码语言:javascript
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package com.mmall.concurrency;

import com.mmall.concurrency.annoations.NotThreadSafe;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Semaphore;

/**
 * @author JavaEdge
 * @date 18/4/1
 */
@Slf4j
@NotThreadSafe
public class ConcurrencyTest {

    /**
     * 请求总数
     */
    public static int clientTotal = 5000;

    /**
     * 同时并发执行的线程数
     */
    public static int threadTotal = 200;

    public static int count = 0;

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //定义线程池
        ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
        //定义信号量,给出允许并发的线程数目
        final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);
        //统计计数结果
        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);
        //将请求放入线程池
        for (int i = 0; i < clientTotal ; i++) {
            executorService.execute(() -> {
                try {
                    //信号量的获取
                    semaphore.acquire();
                    add();
                    //释放
                    semaphore.release();
                } catch (Exception e) {
                    log.error("exception", e);
                }
                countDownLatch.countDown();
            });
        }
        countDownLatch.await();
        //关闭线程池
        executorService.shutdown();
        log.info("count:{}", count);
    }

    /**
     * 统计方法
     */
    private static void add() {
        count++;
    }
}

运行发现结果随机,所以非线程安全

4 线程安全性

4.1 线程安全性

当多个线程访问某个类时,不管运行时环境采用何种调度方式或者这些进程将如何交替执行,并且在主调代码中不需要任何额外的同步或协同,这个类都能表现出正确的行为,那么就称这个类是线程安全的

4.2 原子性

并非一气呵成,岂能无懈可击

4.2.1 Atomic 包

  • AtomicXXX:CAS,Unsafe.compareAndSwapInt 提供了互斥访问,同一时刻只能有一个线程来对它进行操作
代码语言:javascript
复制
package com.mmall.concurrency.example.atomic;

import com.mmall.concurrency.annoations.ThreadSafe;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Semaphore;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;

/**
 * @author JavaEdge
 */
@Slf4j
@ThreadSafe
public class AtomicExample2 {

    /**
     * 请求总数
     */
    public static int clientTotal = 5000;

    /**
     * 同时并发执行的线程数
     */
    public static int threadTotal = 200;

    /**
     * 工作内存
     */
    public static AtomicLong count = new AtomicLong(0);

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
        final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);
        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);
        for (int i = 0; i < clientTotal ; i++) {
            executorService.execute(() -> {
                try {
                    System.out.println();
                    semaphore.acquire();
                    add();
                    semaphore.release();
                } catch (Exception e) {
                    log.error("exception", e);
                }
                countDownLatch.countDown();
            });
        }
        countDownLatch.await();
        executorService.shutdown();
        //主内存
        log.info("count:{}", count.get());
    }
    
    private static void add() {
        count.incrementAndGet();
        // count.getAndIncrement();
    }
}
代码语言:javascript
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@Slf4j
@ThreadSafe
public class AtomicExample4 {

    private static AtomicReference<Integer> count = new AtomicReference<>(0);

    public static void main(String[] args) {
        // 2
        count.compareAndSet(0, 2);
        // no
        count.compareAndSet(0, 1);
        // no
        count.compareAndSet(1, 3);
        // 4
        count.compareAndSet(2, 4);
        // no
        count.compareAndSet(3, 5); 
        log.info("count:{}", count.get());
    }
}
  • AtomicReference,AtomicReferenceFieldUpdater
  • AtomicBoolean
  • AtomicStampReference : CAS的 ABA 问题

4.2.2 锁

synchronized:依赖 JVM

  • 修饰代码块:大括号括起来的代码,作用于调用的对象
  • 修饰方法: 整个方法,作用于调用的对象
  • 修饰静态方法:整个静态方法,作用于所有对象
代码语言:javascript
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package com.mmall.concurrency.example.count;

import com.mmall.concurrency.annoations.ThreadSafe;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Semaphore;

/**
 * @author JavaEdge
 */
@Slf4j
@ThreadSafe
public class CountExample3 {

    /**
     * 请求总数
     */
    public static int clientTotal = 5000;

    /**
     * 同时并发执行的线程数
     */
    public static int threadTotal = 200;

    public static int count = 0;

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
        final Semaphore semaphore = new Semaphore(threadTotal);
        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(clientTotal);
        for (int i = 0; i < clientTotal ; i++) {
            executorService.execute(() -> {
                try {
                    semaphore.acquire();
                    add();
                    semaphore.release();
                } catch (Exception e) {
                    log.error("exception", e);
                }
                countDownLatch.countDown();
            });
        }
        countDownLatch.await();
        executorService.shutdown();
        log.info("count:{}", count);
    }

    private synchronized static void add() {
        count++;
    }
}

synchronized 修正计数类方法

  • 修饰类:括号括起来的部分,作用于所有对象 子类继承父类的被 synchronized 修饰方法时,是没有 synchronized 修饰的!!!

Lock: 依赖特殊的 CPU 指令,代码实现

4.2.3 对比

  • synchronized: 不可中断锁,适合竞争不激烈,可读性好
  • Lock: 可中断锁,多样化同步,竞争激烈时能维持常态
  • Atomic: 竞争激烈时能维持常态,比Lock性能好; 只能同步一 个值

4.3 可见性

你做的改变,别人看不见。

一个线程对主内存的修改可以及时的被其他线程观察到

4.3.1 导致共享变量在线程间不可见的原因

  • 线程交叉执行
  • 重排序结合线程交叉执行
  • 共享变量更新后的值没有在工作内存与主存间及时更新

4.3.2 可见性之synchronized

JMM关于synchronized的规定

  • 线程解锁前,必须把共享变量的最新值刷新到主内存
  • 线程加锁时,将清空工作内存中共享变量的值,从而使 用共享变量时需要从主内存中重新读取最新的值(加锁与解锁是同一把锁)

4.3.3 可见性之volatile

通过加入内存屏障和禁止重排序优化来实现

  • 对volatile变量写操作时,会在写操作后加入一条store 屏障指令,将本地内存中的共享变量值刷新到主内存
  • 对volatile变量读操作时,会在读操作前加入一条load 屏障指令,从主内存中读取共享变量
volatile 写
volatile 写
volatile 读
volatile 读
计数类之 volatile 版,非线程安全的
计数类之 volatile 版,非线程安全的
  • volatile使用
代码语言:javascript
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volatile boolean inited = false;

//线程1:
context = loadContext();
inited= true;

// 线程2:
while( !inited ){
    sleep();
}
doSomethingWithConfig(context)

4.4 有序性

不按套路出牌。

一个线程观察其他线程中的指令执行顺序,由于指令重排序的存在,该观察结果一般杂乱无序

JMM允许编译器和处理器对指令进行重排序,但是重排序过程不会影响到单线程程序的执行,却会影响到多线程并发执行的正确性

4.4.1 happens-before 规则

5发布对象

  • 发布对象 使一个对象能够被当前范围之外的代码所使用
  • 对象逸出 一种错误的发布。当-个对象还没有构造完成时,就使它被其他线程所见
发布对象
发布对象
对象逸出
对象逸出

5.1 安全发布对象

  • 在静态初始化函数中初始化一个对象引用
  • 将对象的引用保存到volatile类型域或者AtomicReference对象中
  • 将对象的引用保存到某个正确构造对象的final类型域中
  • 将对象的引用保存到一个由锁保护的域中
非线程安全的懒汉模式
非线程安全的懒汉模式
饿汉模式
饿汉模式
线程安全的懒汉模式
线程安全的懒汉模式
代码语言:javascript
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package com.mmall.concurrency.example.singleton;

import com.mmall.concurrency.annoations.NotThreadSafe;

/**
 * 懒汉模式 -》 双重同步锁单例模式
 * 单例实例在第一次使用时进行创建
 * @author JavaEdge
 */
@NotThreadSafe
public class SingletonExample4 {

    /**
     * 私有构造函数
     */
    private SingletonExample4() {

    }

    // 1、memory = allocate() 分配对象的内存空间
    // 2、ctorInstance() 初始化对象
    // 3、instance = memory 设置instance指向刚分配的内存

    // JVM和cpu优化,发生了指令重排

    // 1、memory = allocate() 分配对象的内存空间
    // 3、instance = memory 设置instance指向刚分配的内存
    // 2、ctorInstance() 初始化对象

    /**
     * 单例对象
     */
    private static SingletonExample4 instance = null;

    /**
     * 静态的工厂方法
     *
     * @return
     */
    public static SingletonExample4 getInstance() {
        // 双重检测机制 // B
        if (instance == null) {        
            // 同步锁
            synchronized (SingletonExample4.class) { 
                if (instance == null) {
                    // A - 3
                    instance = new SingletonExample4(); 
                }
            }
        }
        return instance;
    }
}

7 AQS

7.1 介绍

数据结构
数据结构
  • 使用Node实现FIFO队列,可以用于构建锁或者其他同步装置的基础框架
  • 利用了一个int类型表示状态
  • 使用方法是继承
  • 子类通过继承并通过实现它的方法管理其状态{acquire 和release} 的方法操纵状态
  • 可以同时实现排它锁和共享锁模式(独占、共享) 同步组件

CountDownLatch

代码语言:javascript
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package com.mmall.concurrency.example.aqs;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

/**
 * @author JavaEdge
 */
@Slf4j
public class CountDownLatchExample1 {

    private final static int threadCount = 200;

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

        ExecutorService exec = Executors.newCachedThreadPool();

        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadCount);

        for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
            final int threadNum = i;
            exec.execute(() -> {
                try {
                    test(threadNum);
                } catch (Exception e) {
                    log.error("exception", e);
                } finally {
                    countDownLatch.countDown();
                }
            });
        }
        countDownLatch.await();
        log.info("finish");
        exec.shutdown();
    }

    private static void test(int threadNum) throws Exception {
        Thread.sleep(100);
        log.info("{}", threadNum);
        Thread.sleep(100);
    }
}
代码语言:javascript
复制
package com.mmall.concurrency.example.aqs;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * 指定时间内处理任务
 * 
 * @author JavaEdge 
 * 
 */
@Slf4j
public class CountDownLatchExample2 {

    private final static int threadCount = 200;

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

        ExecutorService exec = Executors.newCachedThreadPool();

        final CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(threadCount);

        for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
            final int threadNum = i;
            exec.execute(() -> {
                try {
                    test(threadNum);
                } catch (Exception e) {
                    log.error("exception", e);
                } finally {
                    countDownLatch.countDown();
                }
            });
        }
        countDownLatch.await(10, TimeUnit.MILLISECONDS);
        log.info("finish");
        exec.shutdown();
    }

    private static void test(int threadNum) throws Exception {
        Thread.sleep(100);
        log.info("{}", threadNum);
    }
}

##Semaphore用法

CycliBarrier

代码语言:javascript
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package com.mmall.concurrency.example.aqs;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.concurrent.CyclicBarrier;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

/**
 * @author JavaEdge
 */
@Slf4j
public class CyclicBarrierExample1 {

    private static CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(5);

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

        ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();

        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            final int threadNum = i;
            Thread.sleep(1000);
            executor.execute(() -> {
                try {
                    race(threadNum);
                } catch (Exception e) {
                    log.error("exception", e);
                }
            });
        }
        executor.shutdown();
    }

    private static void race(int threadNum) throws Exception {
        Thread.sleep(1000);
        log.info("{} is ready", threadNum);
        barrier.await();
        log.info("{} continue", threadNum);
    }
}
代码语言:javascript
复制
package com.mmall.concurrency.example.aqs;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.concurrent.CyclicBarrier;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @author JavaEdge
 */
@Slf4j
public class CyclicBarrierExample2 {

    private static CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(5);

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

        ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();

        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            final int threadNum = i;
            Thread.sleep(1000);
            executor.execute(() -> {
                try {
                    race(threadNum);
                } catch (Exception e) {
                    log.error("exception", e);
                }
            });
        }
        executor.shutdown();
    }

    private static void race(int threadNum) throws Exception {
        Thread.sleep(1000);
        log.info("{} is ready", threadNum);
        try {
            barrier.await(2000, TimeUnit.MILLISECONDS);
        } catch (Exception e) {
            log.warn("BarrierException", e);
        }
        log.info("{} continue", threadNum);
    }
}
await 超时导致程序抛异常
await 超时导致程序抛异常
代码语言:javascript
复制
package com.mmall.concurrency.example.aqs;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.Semaphore;
/**
 * @author JavaEdge
 */
@Slf4j
public class SemaphoreExample3 {

    private final static int threadCount = 20;

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

        ExecutorService exec = Executors.newCachedThreadPool();

        final Semaphore semaphore = new Semaphore(3);

        for (int i = 0; i < threadCount; i++) {
            final int threadNum = i;
            exec.execute(() -> {
                try {
                    // 尝试获取一个许可
                    if (semaphore.tryAcquire()) {
                        test(threadNum);
                        // 释放一个许可
                        semaphore.release();
                    }
                } catch (Exception e) {
                    log.error("exception", e);
                }
            });
        }
        exec.shutdown();
    }

    private static void test(int threadNum) throws Exception {
        log.info("{}", threadNum);
        Thread.sleep(1000);
    }


}

9 线程池

9.1 newCachedThreadPool

9.2 newFixedThreadPool

9.3 newSingleThreadExecutor

看出是顺序执行的

9.4 newScheduledThreadPool

10 死锁

必要条件

互斥条件 请求和保持条件 不剥夺条件 环路等待条件

11 高并发之扩容思路

11.1 扩容

垂直扩容(纵向扩展) :提高系统部件能力 水平扩容(横向扩展) :增加更多系统成员来实现

11.1 扩容 - 数据库

读操作扩展: memcache、redis、 CDN等缓存 写操作扩展: Cassandra、Hbase等

12 高并发之缓存思路

12.1 缓存

1 缓存特征

命中率:命中数/(命中数+没有命中数) 最大元素(空间) 清空策略:FIFO,LFU,LRU,过期时间,随机等

2 缓存分类和应用场景

本地缓存:编程实现(成员变量、局部变量、静态变量)、Guava Cache

分布式缓存:Memcache、Redis

12.2 高并发之缓存-特征、场景及组件

1 Guava Cache

2 缓存 - Memchche

3 缓存 - Redis

12.3 redis的使用

  • 配置类
  • 服务类

12.4 高并发场景问题及实战

缓存一致性

13 高并发之消息队列思路

13.1 业务案例

将发短信封装成一条消息放进消息队列中,若发生短信过多,队列已满,需要控制发送的频率. 通过将事件封装成消息放入队列,实现了业务解耦,异步设计,确保了短信服务只要正常后,一定会将短信成功发到用户.

13.2 消息队列的特性

业务无关:只做消息分发 FIFO :先投递先到达 容灾:节点的动态增删和消息的持久化 性能:吞吐量提升,系统内部通信效率提高

  • 为何需要消息队列呢 [生产]和[消费]的速度或稳定性等因素不一致
  • 优点 业务解耦 最终一致性 广播 错峰与流控

队列

kafka

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原始发表:2021-09-16 ,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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  • 1 基本概念
    • 1.1 并发
      • 1.2 高并发( High Concurrency)
        • 1.3 区别与联系
        • 2 CPU
          • 2.1 CPU 多级缓存
            • 2.2 缓存一致性(MESI)
              • 并发的优势与风险
              • 3 项目准备
                • 3.1 项目初始化
                  • 3.2 并发模拟-Jmeter压测
                    • 3.3 并发模拟-代码
                      • CountDownLatch
                      • Semaphore(信号量)
                  • 4 线程安全性
                    • 4.1 线程安全性
                      • 4.2 原子性
                        • 4.2.1 Atomic 包
                        • 4.2.2 锁
                        • 4.2.3 对比
                      • 4.3 可见性
                        • 4.3.1 导致共享变量在线程间不可见的原因
                        • 4.3.2 可见性之synchronized
                        • 4.3.3 可见性之volatile
                      • 4.4 有序性
                        • 4.4.1 happens-before 规则
                    • 5发布对象
                      • 5.1 安全发布对象
                      • 7 AQS
                        • 7.1 介绍
                          • CountDownLatch
                        • CycliBarrier
                        • 9 线程池
                          • 9.1 newCachedThreadPool
                            • 9.2 newFixedThreadPool
                              • 9.3 newSingleThreadExecutor
                                • 9.4 newScheduledThreadPool
                                  • 必要条件
                              • 10 死锁
                              • 11 高并发之扩容思路
                                • 11.1 扩容
                                  • 11.1 扩容 - 数据库
                                  • 12 高并发之缓存思路
                                    • 12.1 缓存
                                      • 1 缓存特征
                                      • 2 缓存分类和应用场景
                                    • 12.2 高并发之缓存-特征、场景及组件
                                      • 1 Guava Cache
                                      • 2 缓存 - Memchche
                                      • 3 缓存 - Redis
                                    • 12.3 redis的使用
                                      • 12.4 高并发场景问题及实战
                                        • 缓存一致性
                                    • 13 高并发之消息队列思路
                                      • 13.1 业务案例
                                        • 13.2 消息队列的特性
                                          • 队列
                                            • kafka
                                        相关产品与服务
                                        消息队列 CMQ 版
                                        消息队列 CMQ 版(TDMQ for CMQ,简称 TDMQ CMQ 版)是一款分布式高可用的消息队列服务,它能够提供可靠的,基于消息的异步通信机制,能够将分布式部署的不同应用(或同一应用的不同组件)中的信息传递,存储在可靠有效的 CMQ 队列中,防止消息丢失。TDMQ CMQ 版支持多进程同时读写,收发互不干扰,无需各应用或组件始终处于运行状态。
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