java线程并发基础

àì夳堔傛蜴生んèń 2022-06-10 09:42 177阅读 0赞

CPU、进程、线程

我们知道进程是操作系统进行资源分配的最小单位，一个进程内部可以有多个线程进行资源的共享，线程作为CPU调度的最小单位，CPU会依据某种原则（比如时间片轮转）对线程进行上下文切换，从而并发执行多个线程任务。

打个比喻，CPU就像高速公路一样，每条高速公路会有并排的车道，而线程就像在路上行驶的汽车一样。

我们可以通过/proc/cpuinfo来查看服务器有几个CPU，以及每个CPU支持的核心线程数，这样我们就了解了服务器有几条高速公路，以及每条高速公路有几个并排的车道。

多线程引发的思考

粗粒度的来讲，JAVA对内存的划分可以分为：堆和栈。对于多线程而言，堆就好像主内存，而栈就像是工作内存。堆是多线程共享的，线程工作时要将堆中的数据 COPY TO 工作内存才能进行工作。

而线程什么时候COPY DATA TO工作内存？工作内存中的数据计算完毕又什么时候写回主内存？当多个线程之间对共享的数据进行读写，那么这一瞬间的读写是个什么顺序呢？一个线程能否看到或者什么时候才能看到另一个线程的改变呢？

读和读的线程是否不需要控制并发呢？当有写线程参与时，对读线程有什么影响呢？写线程存在时，读线程是否一定要等呢？线程需要完成一连串的读写操作，是否允许其他线程插入进来呢？

多线程的基础：可见性

正如上面所言，由于存在主内存以及工作内存，每一个线程都是在自己的工作内存中进行工作的，如果线程在自己的区域埋头苦干，却不知道其他线程已经对共享的数据做出修改，这将会引发“可见性”问题。

比如我们有一个配置文件，有一个写线程会对配置参数进行修改，其他很多读线程读取配置进行业务上的计算，如果写线程修改了，可是读线程依旧按照老的配置进行，也不知道读线程什么时候能“醒悟”，这多么可怕！

当然JAVA已经为我们提供了轻量级的volatile来解决这个问题。(volatile不仅仅提供可见性，而且对于CPU/编译器优化带来的代码重排性也做了限制)

不仅仅可见

可见，这只不过是一瞬间的事情，更多时候，我们要的是一段时间内的操作的封闭性,即原子性。

一个对象，它可以执行很多代码，但是我们希望它在执行某段代码（即临界区）时能够有一些限制，比如只允许一个线程对这个对象进行这段代码的操作，第二个线程要想操作必须等待第一个线程结束后。

说的直白点，这个对象就好像一把锁，它存在3个临界区，那么这个对象在任意时刻只能处在一个临界区内！

synchronized

通过synchronized来对对象的代码进行临界区划分，从而完成可见性以及原子性的要求。synchronized是隐式的锁方式，因为加锁和解锁的过程是JAVA帮助我们来进行的，无需我们关心。

正是由于这种隐式的方式，我们应重点关注的是synchronized锁住的是什么？锁住的是对象？还是锁住的是对象的临界区？锁对象的生命周期是什么？锁对象的粒度多大，是否可以优化？是否因为锁对象的粒度太大导致代码的串行，使得系统效率低下？

Lock

synchronized是JAVA最为古老的，也在不断优化的锁机制，在JAVA发展过程中也推出了新的锁机制：Lock。

Lock是显式的锁，需要手动的上锁以及解锁。特别需要注意的是必须fiannly解锁，否则会出现死锁现象。

第一个常用的锁是：ReentrantLock ，这是一个排他锁，和synchronized功能类似，不管线程是读，还是写，都是互斥的。

第二个常用的锁是：ReentrantWriteReadLock，这是读写锁，如果读，用readLock，如果写，用writeLock，从而达到读与读的并发，读写之间的互斥。

Atomic与CAS机制

很多时候，我们仅仅希望对某个变量做一系列简单的动作，希望保证可见性以及原子性的操作，JAVA已经为我们提供了Atomic相关的类，使用最为广泛的就是AtomicInteger。这类Atomic虽然没有利用synchronized/Lock这样的锁机制，但是通过CAS达到了同样的目的。

看一段AtomicInteger的代码：

![9200a9cbbbda422f92ffc1090fb6ba6b.webp][]

一段死循环，先获取old值，然后尝试对比修改为新值，虽然没有临界区的锁控制，多个线程并发进行修改，但是显然compareAndSet保证了只会有一个线程能成功（相当于获得锁），这就是CAS机制。

如果我们将死循环改成有限几次尝试CAS修改的话，就是自己设置了自旋的次数了。

用空间换时间：CopyOnWrite机制

在前文涉及的锁机制，都无法避免一个问题：一旦存在写线程，那么读线程势必无法并发进行。那么可否让读写并发进行呢？

CopyOnWrite机制：对于一个容器而言，多个读线程可以并发的读取该容器的内容；如果存在写线程，那么先COPY一份此容器，写线程对COPY的容器进行操作，待写线程操作完毕后，将老的容器的引用重置为COPY后的容器。

这样一来，读写线程操作的容器不是同一个容器，当然可以并发进行操作。通过Copy的机制，利用空间来换取时间，需要注意的是当大量存在写线程时对内存的消耗。

并发编程集合类

StringBuffer 和 StringBuilder

StringBuffer的方法都打上了synchronized标签，自然是线程安全的；后来JDK走了一个极端，为我们提供了StringBuilder这样的非线程安全类，在单线程的环境下，提升了性能。

Hashtable 、 HashMap 、ConcurrentHashMap

Hashtable和HashMap同上面的StringBuffer/StringBuilder一样。

后来JDK出现了java.util.concurrent并发包，比如ConcurrentHashMap就通过分解锁的粒度，提高并发能力。下面我们来仔细剖析下ConcurrentHashMap的实现原理：

对于Hashtable/HashMap而言，其实里面存放的K/V并没有分层处理，对于Hashtable而言，如果锁，那么意味着锁住整个Hashtable的内容，意味着就算是读与读也得串行进行。

而ConcurrentHashMap则将K/V进行划分，多个K/V成为一个segment，默认有16个segment，显然不同segment之间的读写可以并发进行，自然将锁的粒度一下子降低16倍。

在每个segment内部，实际上借助于extends ReentrantLock实现读写互斥；而不同segment之间则不存在互斥关系。

CopyOnWriteArrayList 、 CopyOnWriteArraySet 、ArrayList 、Vector

Vector和ArrayList类似于StringBuffer/StringBuilder一样。

我们来看一段CopyOnWriteArrayList的代码，揭开CopyOnWrite机制：

![29609313825940268ae6b326d9befb4e.webp][]

add时利用排他锁达到互斥，在代码中可以看到Arrays.copyOf进行COPY，增加完元素后，利用setArray达到引用重置的目的。

再来看看获取元素的代码：

可以看到，没有锁的限制，读写并发进行操作！

[9200a9cbbbda422f92ffc1090fb6ba6b.webp]: /images/20220610/564792d324c1430f85307003734cff28.png
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