JUC并发编程(四)

发表于 2021-01-26 更新于 2024-01-18 阅读次数：本文字数： 2.4k 阅读时长 ≈ 9 分钟

因为内容太多了，所以将其拆分为以下内容

参考

https://www.bilibili.com/video/BV1B7411L7tE

四大函数式接口（必须掌握）

现代程序员：Lambda表达式，链式编程，函数式接口，Stream流式计算

函数式接口：只有一个方法的接口

@FunctionalInterface
public interface Runnable {
    public abstract void run();
}
// 超级多FunctionalInterface
// 简化编程模型，在新版本的框架层大量应用
// forEach(消费者类型的函数式接口)

代码测试

Function 函数式接口

/**
 * 函数型接口：有一个输入参数，有一个输出
 * 只要是函数式接口，可以用 lambda表达式 简化
 */
public class Demo1 {
    public static void main(String[] args) {

        // Function<String,String> function = new Function<String,String>(){
        //     @Override
        //     public String apply(String str) {
        //         return str;
        //     }
        // };

        Function<String,String> function=(str)->{
            return str;
        };

        System.out.println(function.apply("abc"));
    }
}

Predicate 断言型接口

/**
 * 断言型接口：有一个输入参数，返回值只能是 布尔值！
 */
public class Demo2 {
    public static void main(String[] args) {
        // Predicate<String> predicate = new Predicate<String>(){
        //
        //     @Override
        //     public boolean test(String str) {
        //         return str.isEmpty();
        //     }
        // };

        Predicate<String> predicate=(str)->{
          return str.isEmpty();
        };

        System.out.println(predicate.test(""));
    }
}

Consumer 消费型接口

/**
 * 消费性接口：只有输入，没有返回
 */
public class Demo3 {
        public static void main(String[] args) {
        // Consumer<String> consumer = new Consumer<String>(){
        //
        //     @Override
        //     public void accept(String str) {
        //         System.out.println(str);
        //     }
        // };

            Consumer<String> consumer=(str)->{
                System.out.println(str);
            };

        consumer.accept("abc");
    }
}

Supplier 供给型接口

/**
 * 供给型接口：没有参数，有返回值
 */
public class Demo4 {
    public static void main(String[] args) {
        // Supplier<String> supplier = new Supplier<String>(){
        //
        //     @Override
        //     public String get() {
        //         System.out.println("get()");
        //         return "1024";
        //     }
        // };

        Supplier<String> supplier = () -> {
            System.out.println("get()");
            return "1024";
        };

        System.out.println(supplier.get());
    }
}

Stream流式计算

什么是Stream流式计算

大数据：存储 + 计算

集合、MySQL 本质就是存储

计算都应该交给流来操作！

/**
 * 题目要求：
 * 现有5个用户！筛选：
 * 1、ID 必须是偶数
 * 2、年龄必须大于23岁
 * 3、用户名转为大写字母
 * 4、用户名字母倒序排列
 * 5、只输出一个用户
 */
public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        User u1 = new User(1, "a", 21);
        User u2 = new User(2, "b", 22);
        User u3 = new User(3, "c", 23);
        User u4 = new User(4, "d", 24);
        User u5 = new User(6, "e", 25);

        // 集合负责存储
        List<User> list = Arrays.asList(u1, u2, u3, u4, u5);

        // 计算交给Stream
        list.stream()
                .filter(u -> {
                    return u.getId() % 2 == 0;
                })
                .filter(u -> {
                    return u.getAge() > 23;
                })
                .map(u -> {
                    return u.getName().toUpperCase();
                })
                .sorted((A, B) -> {
                    return B.compareTo(A);
                })
                .limit(1)
                .forEach(System.out::println);
    }
}

ForkJoin

什么是ForkJoin

JDK1.7，并行执行任务！提高效率，大数据量！

大数据：Map Reduce（把大任务拆分为小任务）

ForkJoin 特点：工作窃取

这里维护的的是双向队列

ForkJoin

public class Test {
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        test1();
        test2();
        test3();
    }

    public static void test1() {
        long start = System.currentTimeMillis();

        Long sum = 0L;
        for (Long i = 1L; i <= 1000_0000L; i++) {
            sum += i;
        }

        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("test1结果：" + sum + "耗时：" + (end - start));
    }

    public static void test2() throws ExecutionException, InterruptedException {
        long start = System.currentTimeMillis();

        ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();
        ForkJoinTask<Long> task = new ForkJoinDemo(1L, 1000_0000L);
        ForkJoinTask<Long> submit = forkJoinPool.submit(task);// 提交任务
        Long sum = submit.get();

        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("test2结果：" + sum + "耗时：" + (end - start));
    }

    public static void test3() {
        long start = System.currentTimeMillis();

        long sum = LongStream.rangeClosed(0L, 1000_0000L).parallel().reduce(0, Long::sum);

        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("test3结果：" + sum + "耗时：" + (end - start));
    }
}

Demo

/**
 * 使用 ForkJoin
 * 1、ForkJoinPool 通过它来执行
 * 2、计算任务 ForkJoinPool.execute(ForkJoinTask<?> task)
 * 3、计算类继承
 */
public class ForkJoinDemo extends RecursiveTask<Long> {

    private Long start;
    private Long end;
    private Long temp = 10000L;

    public ForkJoinDemo(Long start, Long end) {
        this.start = start;
        this.end = end;
    }

    @Override
    protected Long compute() {
        if (end - start < temp) {
            Long sum = 0L;
            for (Long i = start; i <= end; i++) {
                sum += i;
            }
            return sum;
        } else {
            long middle = (start + end) / 2;
            ForkJoinDemo task1 = new ForkJoinDemo(start, middle);
            task1.fork();   //拆分任务，把任务压入线程队列
            ForkJoinDemo task2 = new ForkJoinDemo(middle + 1, end);
            task2.fork();
            return task1.join() + task2.join();
        }
    }
}

异步回调

Future 设计初衷，对将来某个事件

/**
 * 异步调用：CompletableFuture
 * 异步执行
 * 成功回调
 * 失败回调
 */
public class Demo1 {
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        // 没有返回值的 runAsync 异步回调
        // CompletableFuture<Void> completableFuture = CompletableFuture.runAsync(() -> {
        //
        //     try {
        //         TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
        //     } catch (InterruptedException e) {
        //         e.printStackTrace();
        //     }
        //     System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " runAsync=>Void");
        // });
        //
        // System.out.println("abc");
        //
        // completableFuture.get();

        // 有返回值的supplyAsync 异步回调
        CompletableFuture<Integer> completableFuture1 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " supplyAsync=>Integer");
            int i=10/0;
            return 1024;
        });

        System.out.println(completableFuture1.whenComplete((t, u) -> {
            System.out.println("t=>" + t);// 正常的返回值
            System.out.println("u=>" + u);// 错误的信息：java.util.concurrent.CompletionException: java.lang.ArithmeticException: / by zero
        }).exceptionally((e) -> {
            System.out.println(e.getMessage());
            return 233;
        }).get());
    }
}

JMM

请你谈谈对 Volatile 的理解

Volatile 是 java 虚拟机提供的轻量级同步机制

保证可见性
不保证原子性
禁止指令重排

什么是JMM

JMM：java内存模型，不存在的东西，概念！约定！

关于JMM的一些同步约定：

线程解锁前，必须把共享变量立即刷回主存。
线程加锁前，必须读取主存中的最新值到工作内存中！
加锁和解锁是统一把锁

线程：工作内存，主存

内存交互操作有8种，虚拟机实现必须保证每一个操作都是原子的，不可在分的（对于double和long类型的变量来说，load、store、read和write操作在某些平台上允许例外）

- lock （锁定）：作用于主内存的变量，把一个变量标识为线程独占状态
- unlock （解锁）：作用于主内存的变量，它把一个处于锁定状态的变量释放出来，释放后的变量才可以被其他线程锁定
- read （读取）：作用于主内存变量，它把一个变量的值从主内存传输到线程的工作内存中，以便随后的load动作使用
- load （载入）：作用于工作内存的变量，它把read操作从主存中变量放入工作内存中
- use （使用）：作用于工作内存中的变量，它把工作内存中的变量传输给执行引擎，每当虚拟机遇到一个需要使用到变量的值，就会使用到这个指令
- assign （赋值）：作用于工作内存中的变量，它把一个从执行引擎中接受到的值放入工作内存的变量副本中
- store （存储）：作用于主内存中的变量，它把一个从工作内存中一个变量的值传送到主内存中，以便后续的write使用
- write 　（写入）：作用于主内存中的变量，它把store操作从工作内存中得到的变量的值放入主内存的变量中

JMM对这八种指令的使用，制定了如下规则：

- 不允许read和load、store和write操作之一单独出现。即使用了read必须load，使用了store必须write
- 不允许线程丢弃他最近的assign操作，即工作变量的数据改变了之后，必须告知主存
- 不允许一个线程将没有assign的数据从工作内存同步回主内存
- 一个新的变量必须在主内存中诞生，不允许工作内存直接使用一个未被初始化的变量。就是怼变量实施use、store操作之前，必须经过assign和load操作
- 一个变量同一时间只有一个线程能对其进行lock。多次lock后，必须执行相同次数的unlock才能解锁
- 如果对一个变量进行lock操作，会清空所有工作内存中此变量的值，在执行引擎使用这个变量前，必须重新load或assign操作初始化变量的值
- 如果一个变量没有被lock，就不能对其进行unlock操作。也不能unlock一个被其他线程锁住的变量
- 对一个变量进行unlock操作之前，必须把此变量同步回主内存

　　JMM对这八种操作规则和对volatile的一些特殊规则就能确定哪里操作是线程安全，哪些操作是线程不安全的了。但是这些规则实在复杂，很难在实践中直接分析。所以一般我们也不会通过上述规则进行分析。更多的时候，使用java的happen-before规则来进行分析。

Volatile

1、保证可见性

public class JMMDemo {
    /**
     * 不加 volatile 程序进入死循环
     * 加 volatile 可以保证可见性
     */
    private volatile static int num = 0;

    public static void main(String[] args) {

        new Thread(() -> {
            while (num == 0) {
            }
        }).start();

        try {
            TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        num = 1;
        System.out.println(num);
    }
}

2、不保证原子性

原子性：不可分割

线程在执行时，不能被打扰，要么成功，要么失败。

public class JMMDemo2 {
    /**
     * volatile 不保证原子性
     */
    private volatile static int num=0;

    public  static void add(){
        num++;
    }
    public static void main(String[] args) {

        // 理论结果为 20000
        for (int i = 0; i < 20; i++) {
            new Thread(()->{
                for (int j = 0; j < 1000; j++) {
                    add();
                }
            }).start();
        }
        while (Thread.activeCount()>2){
            Thread.yield();
        }
        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" "+num);
    }
}

不加 Lock 和 synchronized ，怎样保证原子性

使用原子类，解决原子性问题

原子类

java.util.concurrent.atomic

public class JMMDemo2 {
    /**
     * volatile 不保证原子性
     * AtomicInteger 原子类的 Integer
     */
    private volatile static AtomicInteger num=new AtomicInteger();

    public synchronized static void add(){
        // num++; // 不是原子性操作
        num.getAndIncrement(); // AtomicInteger + 1 方法 CAS
    }
    public static void main(String[] args) {

        // 理论结果为 20000
        for (int i = 0; i < 20; i++) {
            new Thread(()->{
                for (int j = 0; j < 1000; j++) {
                    add();
                }
            }).start();
        }
        while (Thread.activeCount()>2){
            Thread.yield();
        }
        System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" "+num);
    }
}

这些类的底层都直接与操作系统挂钩！在内存中修改！Unsafe类是一个很特殊的存在

3、指令重排

什么是指令重排：计算机并不是按你写的那样去执行的

源代码 ---> 编译器优化重排 ---> 指令并行也可能重排 ---> 内存系统也会重排 ---> 执行

处理机在进行指令重排时，考虑：数据之间的依赖性！

Volatile可以避免指令重排：

内存屏障，CPU指令，作用：

1、保证特定操作的执行顺序！

2、可以保证某些变量内存可见性！（利用这些特性 Volatile 实现了可见性）

因为内容太多了，所以将其拆分为以下内容