Java 高并发JDK Java 高并发六：JDK并发包2详解

时间:2021-03-22 Hosee 人气:0

想了解Java 高并发六：JDK并发包2详解的相关内容吗，Hosee在本文为您仔细讲解Java 高并发JDK的相关知识和一些Code实例，欢迎阅读和指正，我们先划重点：Java高并发.java,高并发JDK,高并发，下面大家一起来学习吧。

1. 线程池的基本使用

1.1.为什么需要线程池

平时的业务中，如果要使用多线程，那么我们会在业务开始前创建线程，业务结束后，销毁线程。但是对于业务来说，线程的创建和销毁是与业务本身无关的，只关心线程所执行的任务。因此希望把尽可能多的cpu用在执行任务上面，而不是用在与业务无关的线程创建和销毁上面。而线程池则解决了这个问题，线程池的作用就是将线程进行复用。

1.2.JDK为我们提供了哪些支持

JDK中的相关类图如上图所示。

其中要提到的几个特别的类。

Callable类和Runable类相似，但是区别在于Callable有返回值。

ThreadPoolExecutor是线程池的一个重要实现。

而Executors是一个工厂类。

1.3.线程池的使用

1.3.1.线程池的种类

new FixedThreadPool 固定数量的线程池，线程池中的线程数量是固定的，不会改变。
new SingleThreadExecutor 单一线程池，线程池中只有一个线程。
new CachedThreadPool 缓存线程池，线程池中的线程数量不固定，会根据需求的大小进行改变。
new ScheduledThreadPool 计划任务调度的线程池，用于执行计划任务，比如每隔5分钟怎么样，

public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
 return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
     0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
     new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}


public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
 return new FinalizableDelegatedExecutorService
  (new ThreadPoolExecutor(1, 1,
     0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
     new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}


public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
 return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
     60L, TimeUnit.SECONDS,
     new SynchronousQueue<Runnable>());
}

从方法上来看，显然 FixedThreadPool，SingleThreadExecutor，CachedThreadPool都是ThreadPoolExecutor的不同实例，只是参数不同。

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
    int maximumPoolSize,
    long keepAliveTime,
    TimeUnit unit,
    BlockingQueue<Runnable> workQueue) {
 this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,
  Executors.defaultThreadFactory(), defaultHandler);
}

下面来简述下 ThreadPoolExecutor构造函数中参数的含义。

corePoolSize 线程池中核心线程数的数目
maximumPoolSize 线程池中最多能容纳多少个线程
keepAliveTime 当现在线程数目大于corePoolSize时，超过keepAliveTime时间后，多出corePoolSize的那些线程将被终结。
unit keepAliveTime的单位
workQueue 当任务数量很大，线程池中线程无法满足时，提交的任务会被放到阻塞队列中，线程空闲下来则会不断从阻塞队列中取数据。

这样在来看上面所说的FixedThreadPool，它的线程的核心数目和最大容纳数目都是一样的，以至于在工作期间，并不会创建和销毁线程。当任务数量很大，线程池中的线程无法满足时，任务将被保存到LinkedBlockingQueue中，而LinkedBlockingQueue的大小是Integer.MAX_VALUE。这就意味着，任务不断地添加，会使内存消耗越来越大。

而CachedThreadPool则不同，它的核心线程数量是0，最大容纳数目是Integer.MAX_VALUE，它的阻塞队列是SynchronousQueue，这是一个特别的队列，它的大小是0。由于核心线程数量是0，所以必然要将任务添加到SynchronousQueue中，这个队列只有一个线程在从中添加数据，同时另一个线程在从中获取数据时，才能成功。独自往这个队列中添加数据会返回失败。当返回失败时，则线程池开始扩展线程，这就是为什么CachedThreadPool的线程数目是不固定的。当60s该线程仍未被使用时，线程则被销毁。

1.4.线程池使用的小例子

1.4.1.简单线程池

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

public class ThreadPoolDemo {
 public static class MyTask implements Runnable {
 @Override
 public void run() {
 System.out.println(System.currentTimeMillis() + "Thread ID:"
 + Thread.currentThread().getId());
 try {
 Thread.sleep(1000);
 } catch (Exception e) {
 e.printStackTrace();
 }
 }
 }

 public static void main(String[] args) {
 MyTask myTask = new MyTask();
 ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(5);
 for (int i = 0; i < 10; i++) {
 es.submit(myTask);
 }
 }
}

由于使用的newFixedThreadPool(5)，但是启动了10个线程，所以每次执行5个，并且可以很明显的看到线程的复用，ThreadId是重复的，也就是前5个任务和后5个任务都是同一批线程去执行的。

这里用的是

es.submit(myTask);

还有一种提交方式：

es.execute(myTask);

区别在于submit会返回一个Future对象，这个将在以后介绍。

1.4.2.ScheduledThreadPool

import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.TimeUnit;


public class ThreadPoolDemo {
 public static void main(String[] args) {
 ScheduledExecutorService ses = Executors.newScheduledThreadPool(10);
 //如果前面的任务还未完成，则调度不会启动。
 ses.scheduleWithFixedDelay(new Runnable() {
 
 @Override
 public void run() {
 try {
 Thread.sleep(1000);
 System.out.println(System.currentTimeMillis()/1000);
 } catch (Exception e) {
 // TODO: handle exception
 }
 
 }
 }, 0, 2, TimeUnit.SECONDS);//启动0秒后执行，然后周期2秒执行一次
 }
}

输出：

1454832514
1454832517
1454832520
1454832523
1454832526
...

由于任务执行需要1秒，任务调度必须等待前一个任务完成。也就是这里的每隔2秒的意思是，前一个任务完成后2秒再开启新的一个任务。

2. 扩展和增强线程池

2.1.回调接口

线程池中有一些回调的api来给我们提供扩展的操作。

ExecutorService es = new ThreadPoolExecutor(5, 5, 0L, TimeUnit.SECONDS,
 new LinkedBlockingQueue<Runnable>()){

 @Override
 protected void beforeExecute(Thread t, Runnable r) {
 System.out.println("准备执行");
 }

 @Override
 protected void afterExecute(Runnable r, Throwable t) {
 System.out.println("执行完成");
 }

 @Override
 protected void terminated() {
 System.out.println("线程池退出");
 }
 
 };

我们可以通过实现ThreadPoolExecutor的子类去覆盖ThreadPoolExecutor的beforeExecute，afterExecute，terminated方法来实现在线程执行前后，线程池退出时的日志管理或其他操作。

2.2.拒绝策略

有时候，任务非常繁重，导致系统负载太大。在上面说过，当任务量越来越大时，任务都将放到FixedThreadPool的阻塞队列中，导致内存消耗太大，最终导致内存溢出。这样的情况是应该要避免的。因此当我们发现线程数量要超过最大线程数量时，我们应该放弃一些任务。丢弃时，我们应该把任务记下来，而不是直接丢掉。

ThreadPoolExecutor中还有另一个构造函数。

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
    int maximumPoolSize,
    long keepAliveTime,
    TimeUnit unit,
    BlockingQueue<Runnable> workQueue,
    ThreadFactory threadFactory,
    RejectedExecutionHandler handler) {
 if (corePoolSize < 0 ||
  maximumPoolSize <= 0 ||
  maximumPoolSize < corePoolSize ||
  keepAliveTime < 0)
  throw new IllegalArgumentException();
 if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)
  throw new NullPointerException();
 this.corePoolSize = corePoolSize;
 this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
 this.workQueue = workQueue;
 this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
 this.threadFactory = threadFactory;
 this.handler = handler;
 }

threadFactory我们在后面再介绍。
而handler就是拒绝策略的实现，它会告诉我们，如果任务不能执行了，该怎么做。

共有以上4种策略。

AbortPolicy：如果不能接受任务了，则抛出异常。

CallerRunsPolicy：如果不能接受任务了，则让调用的线程去完成。

DiscardOldestPolicy：如果不能接受任务了，则丢弃最老的一个任务，由一个队列来维护。

DiscardPolicy：如果不能接受任务了，则丢弃任务。

ExecutorService es = new ThreadPoolExecutor(5, 5, 0L, TimeUnit.SECONDS,
 new LinkedBlockingQueue<Runnable>(),
 new RejectedExecutionHandler() {

 @Override
 public void rejectedExecution(Runnable r,
 ThreadPoolExecutor executor) {
 System.out.println(r.toString() + "is discard");
 }
 });

当然我们也可以自己实现RejectedExecutionHandler接口来自己定义拒绝策略。

2.3.自定义ThreadFactory

刚刚已经看到了，在ThreadPoolExecutor的构造函数中可以指定threadFactory。

线程池中的线程都是由线程工厂创建出来，我们可以自定义线程工厂。

默认的线程工厂：

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;
 }
 }

3. ForkJoin

3.1.思想

就是分而治之的思想。

fork/join类似MapReduce算法，两者区别是：Fork/Join 只有在必要时如任务非常大的情况下才分割成一个个小任务，而 MapReduce总是在开始执行第一步进行分割。看来，Fork/Join更适合一个JVM内线程级别，而MapReduce适合分布式系统。

4.2.使用接口

RecursiveAction：无返回值
RecursiveTask：有返回值

4.3.简单例子

import java.util.ArrayList;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.ForkJoinTask;
import java.util.concurrent.RecursiveTask;


public class CountTask extends RecursiveTask<Long>{

 private static final int THRESHOLD = 10000;
 private long start;
 private long end;
 
 public CountTask(long start, long end) {
 super();
 this.start = start;
 this.end = end;
 }

 @Override
 protected Long compute() {
 long sum = 0;
 boolean canCompute = (end - start) < THRESHOLD;
 if(canCompute)
 {
 for (long i = start; i <= end; i++) {
 sum = sum + i;
 }
 }else
 {
 //分成100个小任务
 long step = (start + end)/100;
 ArrayList<CountTask> subTasks = new ArrayList<CountTask>();
 long pos = start;
 for (int i = 0; i < 100; i++) {
 long lastOne = pos + step;
 if(lastOne > end )
 {
 lastOne = end;
 }
 CountTask subTask = new CountTask(pos, lastOne);
 pos += step + 1;
 subTasks.add(subTask);
 subTask.fork();//把子任务推向线程池
 }
 for (CountTask t : subTasks) {
 sum += t.join();//等待所有子任务结束
 }
 }
 return sum;
 }
 
 public static void main(String[] args) {
 ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();
 CountTask task = new CountTask(0, 200000L);
 ForkJoinTask<Long> result = forkJoinPool.submit(task);
 try {
 long res = result.get();
 System.out.println("sum = " + res);
 } catch (Exception e) {
 // TODO: handle exception
 e.printStackTrace();
 }
 }

}

上述例子描述了一个累加和的任务。将累加任务分成100个任务，每个任务只执行一段数字的累加和，最后join后，把每个任务计算出的和再累加起来。

4.4.实现要素

4.4.1.WorkQueue与ctl

每一个线程都会有一个工作队列

static final class WorkQueue

在工作队列中，会有一系列对线程进行管理的字段

volatile int eventCount;   // encoded inactivation count; < 0 if inactive
        int nextWait;              // encoded record of next event waiter
        int nsteals;               // number of steals
        int hint;                  // steal index hint
        short poolIndex;           // index of this queue in pool
        final short mode;          // 0: lifo, > 0: fifo, < 0: shared
        volatile int qlock;        // 1: locked, -1: terminate; else 0
        volatile int base;         // index of next slot for poll
        int top;                   // index of next slot for push
        ForkJoinTask<?>[] array;   // the elements (initially unallocated)
        final ForkJoinPool pool;   // the containing pool (may be null)
        final ForkJoinWorkerThread owner; // owning thread or null if shared
        volatile Thread parker;    // == owner during call to park; else null
        volatile ForkJoinTask<?> currentJoin; // task being joined in awaitJoin
        ForkJoinTask<?> currentSteal; // current non-local task being executed

这里要注意的是，JDK7和JDK8在ForkJoin的实现上有了很大的差别。我们这里介绍的是JDK8中的。在线程池中，有时不是所有的线程都在执行的，部分线程会被挂起，那些挂起的线程会被存放到一个栈中。内部通过一个链表表示。
nextWait会指向下一个等待的线程。

poolIndex线程在线程池中的下标索引。

eventCount 在初始化时，eventCount与poolIndex有关。总共32位，第一位表示是否被激活，15位表示被挂起的次数

eventCount，剩下的表示poolIndex。用一个字段来表示多个意思。

工作队列WorkQueue用ForkJoinTask<?>[] array来表示。而top，base来表示队列的两端，数据在这两者之间。

在ForkJoinPool中维护着ctl（64位long型）

volatile long ctl;

* Field ctl is a long packed with:
     * AC: Number of active running workers minus target parallelism (16 bits)
     * TC: Number of total workers minus target parallelism (16 bits)
     * ST: true if pool is terminating (1 bit)
     * EC: the wait count of top waiting thread (15 bits)
     * ID: poolIndex of top of Treiber stack of waiters (16 bits)

AC表示活跃的线程数减去并行度（大概就是CPU个数）

TC表示总的线程数减去并行度

ST表示线程池本身是否是激活的

EC表示顶端等待线程的挂起数

ID表示顶端等待线程的poolIndex

很明显ST+EC+ID就是我们刚刚所说的 eventCount 。

那么为什么明明5个变量，非要合成一个变量呢。其实用5个变量占用容量也差不多。

用一个变量代码的可读性上会差很多。

那么为什么用一个变量呢？其实这点才是最巧妙的地方，因为这5个变量是一个整体，在多线程中，如果用5个变量，那么当修改其中一个变量时，如何保证5个变量的整体性。那么用一个变量则就解决了这个问题。如果用锁解决，则会降低性能。

用一个变量则保证了数据的一致性和原子性。

在ForkJoin中队ctl的更改都是使用CAS操作，在前面系列的文章中已经介绍过，CAS是无锁的操作，性能很好。

由于CAS操作也只能针对一个变量，所以这种设计是最优的。

4.4.2.工作窃取

接下来要介绍下整个线程池的工作流程。

每个线程都会调用runWorker

final void runWorker(WorkQueue w) {
 w.growArray(); // allocate queue
 for (int r = w.hint; scan(w, r) == 0; ) {
  r ^= r << 13; r ^= r >>> 17; r ^= r << 5; // xorshift
 }
 }

scan()函数是扫描是否有任务要做。

r是一个相对随机的数字。

private final int scan(WorkQueue w, int r) {
 WorkQueue[] ws; int m;
 long c = ctl;    // for consistency check
 if ((ws = workQueues) != null && (m = ws.length - 1) >= 0 && w != null) {
  for (int j = m + m + 1, ec = w.eventCount;;) {
  WorkQueue q; int b, e; ForkJoinTask<?>[] a; ForkJoinTask<?> t;
  if ((q = ws[(r - j) & m]) != null &&
   (b = q.base) - q.top < 0 && (a = q.array) != null) {
   long i = (((a.length - 1) & b) << ASHIFT) + ABASE;
   if ((t = ((ForkJoinTask<?>)
    U.getObjectVolatile(a, i))) != null) {
   if (ec < 0)
    helpRelease(c, ws, w, q, b);
   else if (q.base == b &&
     U.compareAndSwapObject(a, i, t, null)) {
    U.putOrderedInt(q, QBASE, b + 1);
    if ((b + 1) - q.top < 0)
    signalWork(ws, q);
    w.runTask(t);
   }
   }
   break;
  }
  else if (--j < 0) {
   if ((ec | (e = (int)c)) < 0) // inactive or terminating
   return awaitWork(w, c, ec);
   else if (ctl == c) {  // try to inactivate and enqueue
   long nc = (long)ec | ((c - AC_UNIT) & (AC_MASK|TC_MASK));
   w.nextWait = e;
   w.eventCount = ec | INT_SIGN;
   if (!U.compareAndSwapLong(this, CTL, c, nc))
    w.eventCount = ec; // back out
   }
   break;
  }
  }
 }
 return 0;
 }

我们接下来看看scan方法，scan的一个参数是WorkQueue，上面已经说过，每个线程都会拥有一个WorkQueue，那么多个线程的WorkQueue就会保存在workQueues里面，r是一个随机数，通过r来找到某一个 WorkQueue，在WorkQueue里面有所要做的任务。

然后通过WorkQueue的base，取得base的偏移量。

b = q.base
..
long i = (((a.length - 1) & b) << ASHIFT) + ABASE;
..

然后通过偏移量得到最后一个的任务，运行这个任务

t = ((ForkJoinTask<?>)U.getObjectVolatile(a, i))
..
w.runTask(t);
..

通过这个大概的分析理解了过程，我们发现，当前线程调用scan方法后，不会执行当前的WorkQueue中的任务，而是通过一个随机数r，来得到其他 WorkQueue的任务。这就是ForkJoinPool的主要的一个机理。
当前线程不会只着眼于自己的任务，而是优先完成其他任务。这样做来，防止了饥饿现象的发生。这样就预防了某些线程因为卡死或者其他原因而无法及时完成任务，或者某个线程的任务量很大，其他线程却没事可做。

然后来看看runTask方法

final void runTask(ForkJoinTask<?> task) {
  if ((currentSteal = task) != null) {
  ForkJoinWorkerThread thread;
  task.doExec();
  ForkJoinTask<?>[] a = array;
  int md = mode;
  ++nsteals;
  currentSteal = null;
  if (md != 0)
   pollAndExecAll();
  else if (a != null) {
   int s, m = a.length - 1;
   ForkJoinTask<?> t;
   while ((s = top - 1) - base >= 0 &&
    (t = (ForkJoinTask<?>)U.getAndSetObject
    (a, ((m & s) << ASHIFT) + ABASE, null)) != null) {
   top = s;
   t.doExec();
   }
  }
  if ((thread = owner) != null) // no need to do in finally clause
   thread.afterTopLevelExec();
  }
 }

有一个有趣的命名：currentSteal，偷得的任务，的确是刚刚解释的那样。

task.doExec();

将会完成这个任务。

完成了别人的任务以后，将会完成自己的任务。

通过得到top来获得自己任务第一个任务

while ((s = top - 1) - base >= 0 && (t = (ForkJoinTask<?>)U.getAndSetObject(a, ((m & s) << ASHIFT) + ABASE, null)) != null)
{
 top = s;
 t.doExec();
}

接下来，通过一个图来总结下刚刚线程池的流程

比如有T1，T2两个线程，T1会通过T2的base来获得T2的最后一个任务（当然实际上是通过一个随机数r来取得某个线程最后一个任务），T1也会通过自己的top来执行自己的第一个任务。反之，T2也会如此。
拿其他线程的任务都是从base开始拿的，自己拿自己的任务是从top开始拿的。这样可以减少冲突

如果没有找到其他任务

else if (--j < 0) {
   if ((ec | (e = (int)c)) < 0) // inactive or terminating
   return awaitWork(w, c, ec);
   else if (ctl == c) {  // try to inactivate and enqueue
   long nc = (long)ec | ((c - AC_UNIT) & (AC_MASK|TC_MASK));
   w.nextWait = e;
   w.eventCount = ec | INT_SIGN;
   if (!U.compareAndSwapLong(this, CTL, c, nc))
    w.eventCount = ec; // back out
   }
   break;
  }

那么首先会通过一系列运行来改变ctl的值，获得了nc，然后用CAS将新的值赋值。然后就调用awaitWork()将线程进入等待状态（调用的前面系列文章中提到的unsafe的park方法）。
这里要说明的是改变ctl值这里，首先是将ctl中的AC-1，AC是占ctl的前16位，所以不能直接-1，而是通过AC_UNIT（0x1000000000000）来达到使ctl的前16位-1的效果。

前面说过eventCount中有保存poolIndex，通过poolIndex以及WorkQueue中的nextWait，就能遍历所有的等待线程。

加载全部内容