【多线程】JUC的常见类

绝地灬酷狼 2024-03-24 13:59 62阅读 0赞

![4aaba791e80f87c86e11056cd6290065.gif][]

## 1. Callable 接口 ##

首先先来认识下什么是 JUC，JUC 全称为 **java.util.concurrent**，这个包里面放了并发编程(多线程相关的组件)

Callable 接口类似于 Runnable 一样，Runnable 用来描述一个任务，而 Callable 也是用来描述一个任务的。

但是他俩有一个本质的区别，Callable 描述的任务是有返回值的！Runnable 描述的任务并没有返回值！

现在我们就简单的使用下 Callable：

Callable<Integer> 这里表示描述的任务返回值是一个 Integer 类型，此时这里的 call() 就相当于重写 Runnable 中的 run() 方法一样，只不过 call() 带有返回值，而 run() 是没有返回值的。

此时我们把任务描述出来了，也就是说，这个任务要打印 "hello wrold"，并且返回 100。

由于我们这里仅仅是描述任务，但任务是要让线程去执行的，此时我们还需要用 Thread 类去创建一个线程出来：

Thread t = new Thread(callable); // error

当我这样尝试发现，居然报错了，其实是不能直接像 Runnable 一样传递进去，而是需要套上一层其他的辅助类：FutureTask

FutureTask<Integer> futureTask = new FutureTask<>(callable);
    Thread t = new Thread(futureTask);

这样就解决了，通过 t.start() 启动线程，然后就可以通过 futureTask.get() 获取返回值了：

public static void main(String[] args) {
        Callable<Integer> callable = new Callable<Integer>() {
            @Override
            public Integer call() throws Exception {
                System.out.println("hello world");
                return 100;
            }
        };
        FutureTask<Integer> futureTask = new FutureTask<>(callable);
        Thread t = new Thread(futureTask);
        t.start();
        try {
            Integer result = futureTask.get(); // 获取任务的返回值
            System.out.println(result);
        } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
    }

**总结：**

Callable和Runnable 相对，都是描述一个任务，Callable描述的是带有返回值的任务，Runnable 描述的是不带有返回值的任务

Callable通常需要搭配FutureTask 来使用，FutureTask 用来保存Callable的返回结果，因为Callbale往往是在另一个线程中执行的，啥时候执行完，是不确定的

FutureTask 就可以负责这个等待结果出来的工作

FutureTask就好比你去吃麻辣烫，当餐点好了，后厨就开始做了，同时前台会给你一张小票，这个小票就是FutureTask，后面就可以凭这张小票去查看这份麻辣烫好了没(查询Callable任务的返回值)

--------------------

## 2. ReentrantLock 可重入锁 ##

### 2.1 认识 ReentrantLock ###

从里面意思理解就是可重入锁，这里的 ReentrantLock 是标准库给我们提供的另一种锁，也是可重入的。

这里思考一个问题，为什么有了 synchronized 还提供了 ReentrantLock 呢？

synchronized 是直接基于代码块的方式来加锁解锁的。

ReentrantLock 更传统，使用 lock 和 unlock 方法进行加锁和解锁。

**比如：**

public static void main(String[] args) {
        ReentrantLock reentrantLock = new ReentrantLock();
        reentrantLock.lock(); // 加锁
        // 中间的代码.....
        reentrantLock.unlock(); // 解锁
    }

这样的写法，就导致可能执行不到解锁了，为什么呢？因为假设中间的逻辑太复杂了，是有可能执行不到 unlock了，就像 C++ 中，new 了对象，但忘记释放了！

如果是下述的情况呢？

public static void main(String[] args) {
        ReentrantLock reentrantLock = new ReentrantLock();
        reentrantLock.lock();
        if (cond1) {
            // code...
            reentrantLock.unlock();
            return;
        }
        if (cond2) {
            // code...
            reentrantLock.unlock();
            return;
        }
        reentrantLock.unlock();
    }

这里我们每次进入一个分支都要解锁，这样写代码不够优雅，太麻烦了，所以我们建议把 unlock 放到 finllay 中，因为 finllay 中的代码都会执行。

public static void main(String[] args) {
        ReentrantLock reentrantLock = new ReentrantLock();
        reentrantLock.lock();
        try {
            if (cond1) {
                // code...
                reentrantLock.unlock();
                return;
            }
            if (cond2) {
                // code...
                reentrantLock.unlock();
                return;
            }
        } catch (Exception e) {
            throw new RuntimeException(e);
        } finally {
            reentrantLock.unlock();
        }
    }

看到这啊，可能大家发现，这咋都是 ReentrantLock 的劣势呢？怎么相比于 synchronized 一点优势都没有了。

下面我们就来看看 ReentrantLock 的优势在哪。

### 2.2 ReentrantLock 的优势 ###

*  **ReentrantLock 提供了公平锁版本的实现，也就是基于"先来后到"的公平策略**

ReentrantLock reentrantLock = new ReentrantLock(true);

构造方法中传入 true 表示是公平锁，false 表示非公平锁，默认是非公平锁！

*  **ReentrantLock 不会"死等"**

对于 synchronized 来说，如果没有获取到锁，就会一直阻塞等待！

**而 ReentrantLock 则提供了更灵活的等待方式，这里我们主要认识两个方法：**

tryLock(); 这个无参版本表示只要获取不到锁，就放弃，并且返回false

tryLock(timeout, unit); 这个带参版本表示最长等待时间，unit 是等待的时间单位，可以是分，秒...

看一段代码：

public class Test {
        public static void main(String[] args) {
            ReentrantLock reentrantLock = new ReentrantLock();
            Thread t1 = new Thread(() -> {
                reentrantLock.lock();
                System.out.println("t1 获取到锁了!");
                try {
                    Thread.sleep(100_000); // 获取到锁休眠100秒
                } catch (InterruptedException e) {
                    throw new RuntimeException(e);
                } finally {
                    reentrantLock.unlock();
                }
            });
            t1.start();
            Thread t2 = new Thread(() -> {
                boolean flag = false;
                try {
                    flag = reentrantLock.tryLock(10, TimeUnit.SECONDS); // 最多等待10秒
                } catch (InterruptedException e) {
                    throw new RuntimeException(e);
                }
                if (flag) {
                    // 加锁成功执行的逻辑...
                    System.out.println("t2 加锁成功!");
                    reentrantLock.unlock();
                } else {
                    // 加锁失败执行的逻辑...
                    System.out.println("t2 加锁失败!");
                }
            });
            t2.start();
        }
    }

上述代码显然是t1会先获取到锁，t1的任务是获取到锁后，阻塞等待100s，显然此时t2线程是无法获取到锁的，如果 t2 10s还未获取到锁，就会执行加锁失败的逻辑，上述代码也就是会打印加锁失败! !!

**有了这一点，我们程序猿就能很好的控制，加锁成功和失败需要执行的不同逻辑！**

*  **ReentrantLock 提供了一个更强大，更方便的等待通知机制**

synchronized 搭配的是 wait notify，而 notify 的时候是随机唤醒一个等待的线程。

ReentrantLock 搭配的是 Condition 类，唤醒的时候可以唤醒指定线程(感兴趣可以下去自行学习)。

> **结论:虽然ReentrantLock有一定的优势，但是实际开发中，大部分情况下还是使用的 synchronized，毕竟写法上synchronized还是简单一点**

注意：如果我们执行**reentrantLock.lock() 和 synchronized(reentrantLock),** 此时是针对同一个对象加锁吗？

**synchronized和 ReentrantLock是无法针对同一个对象加锁的！**

因为synchronized是针对()里的对象，本质上是操作对象的"对象头”里的特殊的数据结构，这个部分是JVM内部C++代码实现的。

而ReentrantLock 的锁对象就是你定义的RenntrantLock 实例，此时都是在Java代码层面上进行的锁对象的控制。

--------------------

## 3. Semaphroe 信号量 ##

### 3.1 认识信号量 ###

此处我们谈到的信号量是 Java 把操作系统原生的信号量封装了一下。

如何理解信号量这个概念呢？举个例子：

停车场只有 100 个车位，就表示有 100 个可用资源，此时停车场进入了一辆车，就减少一个车位可用了，剩余 99 个可用车位了。

如果出去了一辆车，就增加 1 个车位，剩余 100 个可用车位。

如果可用车位为 0 了，还尝试开车进去停车的话，就没有车位可用了，就会在外面阻塞等待！

**信号量 Semaphroe 本质上就是一个计数器，描述了可用资源个数！**

主要涉及到两个操作：

*  P 操作：申请一个资源，计数器就要 -1

*  V 操作：释放一个资源，计数器就要 +1

**P 操作时，如果计数器为0，那么就会阻塞等待，V 操作时，如果计数器满了(有上限)，那么也会阻塞等待。**

### 3.2 信号量与锁 ###

这里我们考虑一个计数器初始值为 1 的信号量，所以这个信号量的值就只有 1 和 0 的范围(信号量不能为负数)

针对这样的信号量，执行一次 P 操作， 1 -> 0，执行一次 V 操作，0 -> 1

如果已经执行了一次 P 操作，继续执行 P 操作就会阻塞等待...

奇怪，这里是不是有点似曾相识，有点像锁！

锁其实就可以视为计数器为 1 的信号量，也叫做二元信号量，**锁是信号量的一种特殊情况，信号量是锁的一般表达。**

现在我们就来简单的看一下 Java 给我们提供的信号量：

public class Test {
        public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
            Semaphore semaphore = new Semaphore(1);
            semaphore.acquire();
            semaphore.release();
        }
    }

在英文中，一般 P 操作使用 acquire 表示申请，V 操作使用 release 表示释放。

在实际开发中，锁虽然是常用的，但是信号量偶尔也会用得到，主要还是要看当前需求。

比如图书馆有一本书《Java》，这本书一共有10本，那么就可以使用一个初始值为10的信号量来表示每次有同学借书，就是Р操作，每次有同学还书，就是V操作，如果计数器已经为0了，还有同学想借书的话，就只能等了......

--------------------

## 4. CountDownLatch ##

CountDownLatch这里简单了解即可，用的不是特别多

这个就类似于100米短跑，当裁判一声令下，运动员开始跑步，开始的时间是知道的，但是什么时候结束这场比赛?等所有人都冲过了终点线即结束了比赛，所以为了等待跑步比赛结束，就引入了这个CountDownLatch

**主要是两个方法:**

*  await ->全部等待-→>开始，等待比赛结束

*  ountDown表示选手冲过了重点线

在使用CountDownLatch构造的时候，指定一个计数(选手个数)

例如指定四个选手进行比赛

初始情况下，调用await 就会阻塞

每个选手都冲过终点->当有线程完成了自己的任务都会调用countDown方法

前三次调用countDown方法，await没有任何影响

第四次调用(最后一名冲线)countDown方法，await就会被唤醒，解除阻塞，此时就可以认为是整个比赛都结束了

--------------------

## 5. 多线程环境使用集合类 ##

### 5.1 多线程使用ArrayList ###

关于 ArrayList 的底层原理我们就不介绍了，当前主要了解如何在多线程环境下使用 ArrayList 类

接下来就介绍常用的几种方法：

*  加锁，使用 synchronized 或者 ReentrantLock(常见)

*  使用 Collections.synchronizedList()，这里会提供一些对 ArrayList 相关的方法，同时都是带锁了，说白了这个方法就是把集合类给套一层了。

*  使用 CopyOnWriteArrayList 这个类。

这里我们主要了解下 CopyOnWriteArrayList，这个类简称 CWO，也叫做 "写时拷贝"。

如果针对 ArrayList 进行读操作，则不做任何额外工作，如果进行写操作，则拷贝一份新的 ArrayList，针对新的 ArrayList 进行插入元素，插入完成后，再将原引用指向新的 ArrayList。

所以 CopyOnWriteArrayList 也是一种读写分离的思想。

**优点：**在读操作很多，写操作很少的情况，性能很高，不需要加锁。

**缺点：**占用内存较多，新写的数据不能第一时间被读到。

### 5.2 多线程使用 HashMap (重点) ###

HashMap 是线程不安全的，但是 Java 也提供了一个线程安全的 HashMap 叫做 HashTable。

**HashTable 是线程安全的，给关键的方法加了 synchronized。**

但是我们不推荐使用 HashTable，因为有更好的方案，**ConcurrentHashMap，**这是更优化的线程安全的 HashMap！

那么面试官会经常问：ConcurrentHashMap 进行了哪些优化？比 HashTable 好在哪里？和 HashTable 之间的区别在哪？

**现在我们就来讨论他俩的区别：**

HashTable的做法是直接在方法上加synchronized，等于是给this 加锁，只要操作哈希表上的任意元素，都会产生加锁，也就都能会发生锁冲突

但是实际上根据哈希表的结构特点，在有些元素上进行并发操作时，是不会触发线程安全的问题的!也就是不需要使用锁控制! ! !

![62befc318f2f4c6da29907f1878b8f77.png][]

> **情况1**∶我们发现，如果线程t1修改元素A, t2修改元素B，是可能会出现线程安全问题! ! !  
> (修改:增加，删除，修改，都可能会操作节点的next指针域)，那么这种情况是需要加锁的! !

> **情况2**∶如果是线程t1修改元素C，t2修改元素D，这样是否会有线程安全问题呢?这样显然是没有的!这就相当于多个线程修改不同的变量，上图也就是多个线程修改不同的链表! !!这种情况不需要加锁

而 HashTable 保证线程安全的方案会导致锁冲突的概率太大了，任意两个元素的操作都会有锁竞争，即使在不同的链表上操作，也会产生锁竞争，这就是没必要的加锁，也是我们不使用 HashTable 的主要原因！

*  **ConcurrentHashMap 的做法是每个链表都有各自的锁，而不是针对整个 this 对象加锁了。**

![8639331328df4aa0be2d95a9b3909550.png][]

具体来说，是将每个链表的头节点作为锁对象，所以这样一来，操作不同链表里的元素，是不会发生锁竞争的。

此时也是相当于把锁的粒度变小了，像上述两个线程分别操作 元素A 和 元素B 是会发生锁竞争的，但是操作 元素C 和 元素D 就不会发生锁竞争了！

那么这种解决方案是 JDK 1.8 及以后的解决方案，那么在 JDK 1.7 及之前却不是这样的：

![1cee57cb38eb4b5292fd0a1c26e7adb6.png][]

这里就是几个链表共用一个锁对象，本质上也是缩小了锁的范围，从而降低锁冲突的概率但是这种做法不够彻底，一方面是锁的粒度切分的不够细，另一方面代码的实现也更为繁琐了。

*  **ConcurrentHashMap 还做了一个激进的操作**

针对读操作，不加锁，只针对写操作加锁！

那么这里就会出现一个问题，只针对写加锁，也就意味着，读写之间是没有锁冲突的，如果写操作不是原子的，是不是就意味着读到了一个错误的数据呢？

**针对这个问题，ConcurrentHashMap 采用了 volatile + 原子写的操作，具体实现我们不深究**

*  ConcurrentHashMap内部充分的使用了CAS，通过这个也来进一步的削减加锁操作的数目

比如维护元素个数-> size就使用了CAS操作

*  ConcurrentHashMap针对扩容，采取了"化整为零"的方式

HashMap/HashTable 针对扩容，都是创建一个更大的空间，将原来数组上的链表每个元素都重新 hash 到新的数组对应的链表上(删除+插入)，这个扩容操作会在某次 put 的时候进行触发，如果元素个数特别多，这就会导致扩容整体操作比较耗时。

ConcurrentHashMap 则是采取每次搬运一小部分元素的方式，每次扩容创建新数组的时候，旧的数据保留。

每次 put 的时候，都往新数组上添加，同时搬运一部分旧的数据，

每次 get 的时候，旧数组和新数组都会查询，

每次 remove 的时候，直接删除元素即可。

由此一来经过一段时间，所有的元素都搬运好了，最终再释放掉旧的数组。

--------------------

**多线程文章系列【完】**

[4aaba791e80f87c86e11056cd6290065.gif]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/24/78e7e3dee1a040f78a91103a46f55bbb.png
[62befc318f2f4c6da29907f1878b8f77.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/24/2040802d1d6f4625974d63b060338983.png
[8639331328df4aa0be2d95a9b3909550.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/24/85e692fd3793456b8b5568891581d402.png
[1cee57cb38eb4b5292fd0a1c26e7adb6.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/24/f16d886eac684557abba194015c42319.png