并发包
java.util.concurrent从jdk1.5开始新加入的一个包，致力于解决并发编程的线程安全问题，使用户能够更为快捷方便的编写多线程情况下的并发程序。
同步容器只有包括Vector和HashTable,相比其他容器类只是多用了Synchronize的技术
1.ArrayList是最常用的List实现类，内部是通过数组实现的，它允许对元素进行快速随机访问。数组的缺点是每个元素之间不能有间隔，当数组大小不满足时需要增加存储能力，就要讲已经有数组的数据复制到新的存储空间中。当从ArrayList的中间位置插入或者删除元素时，需要对数组进行复制、移动、代价比较高。因此，它适合随机查找和遍历，不适合插入和删除。
2.Vector与ArrayList一样，也是通过数组实现的，不同的是它支持线程的同步，即某一时刻只有一个线程能够写Vector，避免多线程同时写而引起的不一致性，但实现同步需要很高的花费，因此，访问它比访问ArrayList慢
注意: Vector线程安全、ArrayList线程不安全
1.HashMap不是线程安全的
HastMap是一个接口 是map接口的子接口，是将键映射到值的对象，其中键和值都是对象，并且不能包含重复键，但可以包含重复值。HashMap允许null key和null value，而hashtable不允许。
2.HashTable是线程安全的一个Collection。
3.HashMap是Hashtable的轻量级实现（非线程安全的实现），他们都完成了Map接口，主要区别在于HashMap允许空（null）键值（key）,由于非线程安全，效率上可能高于Hashtable。
HashMap允许将null作为一个entry的key或者value，而Hashtable不允许。
HashMap把Hashtable的contains方法去掉了，改成containsvalue和containsKey。
注意: HashTable线程安全，HashMap线程不安全。
Collections.synchronized*(m) 将线程不安全集合变为线程安全集合
Map m = Collections.synchronizedMap(new HashMap());
List l = Collections.synchronizedList(new ArrayList());
ConcurrentHashMap内部使用段(Segment)来表示这些不同的部分，每个段其实就是一个小的HashTable,它们有自己的锁。只要多个修改操作发生在不同的段上，它们就可以并发进行。把一个整体分成了16个段(Segment)也就是最高支持16个线程的并发修改操作。
这也是在重线程场景时减小锁的粒度从而降低锁竞争的一种方案。并且代码中大多共享变量使用volatile关键字声明，目的是第一时间获取修改的内容，性能非常好。
CountDownLatch是JAVA提供在java.util.concurrent包下的一个辅助类，可以把它看成是一个计数器，其内部维护着一个count计数，只不过对这个计数器的操作都是原子操作，同时只能有一个线程去操作这个计数器，CountDownLatch通过构造函数传入一个初始计数值，调用者可以通过调用CounDownLatch对象的cutDown()方法，来使计数减1；如果调用对象上的await()方法，那么调用者就会一直阻塞在这里，直到别人通过cutDown方法，将计数减到0，才可以继续执行。
public class Test002 {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
System.out.println("等待子线程执行完毕...");
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(2);
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("子线程," +Thread.currentThread().getName() + "开始执行...");
countDownLatch.countDown();// 每次减去1
System.out.println("子线程," + Thread.currentThread().getName() + "结束执行...");
}
}).start();
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("子线程," + Thread.currentThread().getName() + "开始执行...");
countDownLatch.countDown();
System.out.println("子线程," + Thread.currentThread().getName() + "结束执行...");
}
}).start();
countDownLatch.await();// 调用当前方法主线程阻塞 countDown结果为0, 阻塞变为运行状态
System.out.println("两个子线程执行完毕....");
System.out.println("继续主线程执行..");
}
}
一个同步辅助类，它允许一组线程互相等待，直到到达某个公共屏障点 (common barrier point)。在涉及一组固定大小的线程的程序中，这些线程必须不时地互相等待，此时 CyclicBarrier 很有用。因为该 barrier 在释放等待线程后可以重用，所以称它为循环 的 barrier。
需要所有的子任务都完成时，才执行主任务，这个时候就可以选择使用CyclicBarrier。
public class CyclicBarrierTest {
public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException {
//如果将参数改为4，但是下面只加入了3个选手，这永远等待下去
//Waits until all parties have invoked await on this barrier.
CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(3);
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(3);
executor.submit(new Thread(new Runner(barrier, "1号选手")));
executor.submit(new Thread(new Runner(barrier, "2号选手")));
executor.submit(new Thread(new Runner(barrier, "3号选手")));
executor.shutdown();
}
}
class Runner implements Runnable {
// 一个同步辅助类，它允许一组线程互相等待，直到到达某个公共屏障点 (common barrier point)
private CyclicBarrier barrier;
private String name;
public Runner(CyclicBarrier barrier, String name) {
super();
this.barrier = barrier;
this.name = name;
}
@Override
public void run() {
try {
Thread.sleep(1000 * (new Random()).nextInt(8));
System.out.println(name + " 准备好了...");
// barrier的await方法，在所有参与者都已经在此 barrier 上调用 await 方法之前，将一直等待。
barrier.await();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (BrokenBarrierException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(name + " 起跑！");
}
}
Semaphore是计数信号量。Semaphore管理一系列许可证。每个acquire方法阻塞，直到有一个许可证可以获得然后拿走一个许可证；每个release方法增加一个许可证，这可能会释放一个阻塞的acquire方法。然而，其实并没有实际的许可证这个对象，Semaphore只是维持了一个可获得许可证的数量。
Semaphore经常用于限制获取某种资源的线程数量
需求: 一个厕所只有3个坑位，但是有10个人来上厕所，那怎么办？假设10个人的编号分别为1-10，并且1号先到厕所，10号最后到厕所。那么1-3号来的时候必然有可用坑位，顺利如厕，4号来的时候需要看看前面3人是否有人出来了，如果有人出来，进去，否则等待。同样的道理，4-10号也需要等待正在上厕所的人出来后才能进去，并且谁先进去这得看等待的人是否有素质，是否能遵守先来先上的规则。
class Parent implements Runnable {
private String name;
private Semaphore wc;
public Parent(String name,Semaphore wc){
this.name=name;
this.wc=wc;
}
@Override
public void run() {
try {
// 剩下的资源(剩下的茅坑)
int availablePermits = wc.availablePermits();
if (availablePermits > 0) {
System.out.println(name+"天助我也,终于有茅坑了...");
} else {
System.out.println(name+"怎么没有茅坑了...");
}
//申请茅坑 如果资源达到3次，就等待
wc.acquire();
System.out.println(name+"终于轮我上厕所了..爽啊");
Thread.sleep(new Random().nextInt(1000)); // 模拟上厕所时间。
System.out.println(name+"厕所上完了...");
wc.release();
} catch (Exception e) {
}
}
}
public class TestSemaphore02 {
public static void main(String[] args) {
Semaphore semaphore = new Semaphore(3);
for (int i = 1; i <=10; i++) {
Parent parent = new Parent("第"+i+"个人,",semaphore);
new Thread(parent).start();
}
}
}
ConcurrentLinkedQueue : 是一个适用于高并发场景下的队列，通过无锁的方式，实现了高并发状态下的高性能，通常ConcurrentLinkedQueue性能好于BlockingQueue.它是一个基于链接节点的无界线程安全队列。该队列的元素遵循先进先出的原则。头是最先加入的，尾是最近加入的，该队列不允许null元素。
add 和offer() 都是加入元素的方法(在ConcurrentLinkedQueue中这俩个方法没有任何区别) poll() 和peek() 都是取头元素节点，区别在于前者会删除元素，后者不会。
public class ConcurrentLinkedQueueTest {
private static ConcurrentLinkedQueue<Integer> queue = new ConcurrentLinkedQueue<Integer>();
private static int count = 2; // 线程个数
//CountDownLatch，一个同步辅助类，在完成一组正在其他线程中执行的操作之前，它允许一个或多个线程一直等待。
private static CountDownLatch latch = new CountDownLatch(count);
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
long timeStart = System.currentTimeMillis();
ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(4);
ConcurrentLinkedQueueTest.offer();
for (int i = 0; i < count; i++) {
es.submit(new Poll());
}
latch.await(); //使得主线程(main)阻塞直到latch.countDown()为零才继续执行
System.out.println("cost time " + (System.currentTimeMillis() - timeStart) + "ms");
es.shutdown();
}
/**
* 生产
*/
public static void offer() {
for (int i = 0; i < 100000; i++) {
queue.offer(i);
}
}
static class Poll implements Runnable {
public void run() {
// while (queue.size()>0) {
while (!queue.isEmpty()) {
System.out.println(queue.poll());
}
latch.countDown();
}
}
}
阻塞队列（BlockingQueue）是一个支持两个附加操作的队列。这两个附加的操作是：
在队列为空时，获取元素的线程会等待队列变为非空。
当队列满时，存储元素的线程会等待队列可用。
阻塞队列常用于生产者和消费者的场景，生产者是往队列里添加元素的线程，消费者是从队列里拿元素的线程。阻塞队列就是生产者存放元素的容器，而消费者也只从容器里拿元素 ArrayBlockingQueue
ArrayBlockingQueue是一个有边界的阻塞队列，它的内部实现是一个数组。有边界的意思是它的容量是有限的，我们必须在其初始化的时候指定它的容量大小，容量大小一旦指定就不可改变。
ArrayBlockingQueue是以先进先出的方式存储数据，最新插入的对象是尾部，最新移出的对象是头部。 LinkedBlockingQueue
LinkedBlockingQueue阻塞队列大小的配置是可选的，如果我们初始化时指定一个大小，它就是有边界的，如果不指定，它就是无边界的。说是无边界，其实是采用了默认大小为Integer.MAX_VALUE的容量 。它的内部实现是一个链表 SynchronousQueue
SynchronousQueue队列内部仅允许容纳一个元素。当一个线程插入一个元素后会被阻塞，除非这个元素被另一个线程消费
public class BlockingQueueTest2 {
/**
*
* 定义装苹果的篮子
*
*/
public class Basket {
// 篮子，能够容纳3个苹果
BlockingQueue<String> basket = new LinkedBlockingQueue<String>(3);
// 生产苹果，放入篮子
public void produce() throws InterruptedException {
// put方法放入一个苹果，若basket满了，等到basket有位置
basket.put("An apple");
}
// 消费苹果，从篮子中取走
public String consume() throws InterruptedException {
// take方法取出一个苹果，若basket为空，等到basket有苹果为止(获取并移除此队列的头部)
return basket.take();
}
}
// 定义苹果生产者
class Producer implements Runnable {
private String instance;
private Basket basket;
public Producer(String instance, Basket basket) {
this.instance = instance;
this.basket = basket;
}
public void run() {
try {
while (true) {
// 生产苹果
System.out.println("生产者准备生产苹果：" + instance);
basket.produce();
System.out.println("!生产者生产苹果完毕：" + instance);
// 休眠300ms
Thread.sleep(300);
}
} catch (InterruptedException ex) {
System.out.println("Producer Interrupted");
}
}
}
// 定义苹果消费者
class Consumer implements Runnable {
private String instance;
private Basket basket;
public Consumer(String instance, Basket basket) {
this.instance = instance;
this.basket = basket;
}
public void run() {
try {
while (true) {
// 消费苹果
System.out.println("消费者准备消费苹果：" + instance);
System.out.println(basket.consume());
System.out.println("!消费者消费苹果完毕：" + instance);
// 休眠1000ms
Thread.sleep(1000);
}
} catch (InterruptedException ex) {
System.out.println("Consumer Interrupted");
}
}
}
public static void main(String[] args) {
BlockingQueueTest2 test = new BlockingQueueTest2();
// 建立一个装苹果的篮子
Basket basket = test.new Basket();
ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();
Producer producer = test.new Producer("生产者001", basket);
Producer producer2 = test.new Producer("生产者002", basket);
Consumer consumer = test.new Consumer("消费者001", basket);
service.submit(producer);
service.submit(producer2);
service.submit(consumer);
// 程序运行5s后，所有任务停止
// try {
// Thread.sleep(1000 * 5);
// } catch (InterruptedException e) {
// e.printStackTrace();
// }
// service.shutdownNow();
}
}
优先级阻塞队列,该实现类需要自己实现一个继承了 Comparator 接口的类， 在插入资源时会按照自定义的排序规则来对资源数组进行排序。 其中值大的排在数组后面 ，取值时从数组头开始取
public class TestQueue{
static Logger logger = LogManager.getLogger();
static Random random = new Random(47);
public static void main(String args[]) throws InterruptedException
{
PriorityBlockingQueue<PriorityEntity> queue = new PriorityBlockingQueue<PriorityEntity>();
ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool();
executor.execute(new Runnable()
{
public void run()
{
int i = 0;
while (true)
{
queue.put(new PriorityEntity(random.nextInt(10), i++));
try
{
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(random.nextInt(1000));
}
catch (InterruptedException e)
{
logger.error(e);
}
}
}
});
executor.execute(new Runnable()
{
public void run()
{
while (true)
{
try
{
System.out.println("take-- " + queue.take() + " left:-- [" + queue.toString() + "]");
try
{
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(random.nextInt(3000));
}
catch (InterruptedException e)
{
logger.error(e);
}
}
catch (InterruptedException e)
{
logger.error(e);
}
}
}
});
try
{
TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
}
catch (InterruptedException e)
{
logger.error(e);
}
}
static class PriorityEntity implements Comparable<PriorityEntity>
{
private static int count = 0;
private int id = count++;
private int priority;
private int index = 0;
public PriorityEntity(int _priority, int _index)
{
System.out.println("_priority : " + _priority);
this.priority = _priority;
this.index = _index;
}
public String toString()
{
return id + "# [index=" + index + " priority=" + priority + "]";
}
//数字小,优先级高
public int compareTo(PriorityEntity o)
{
return this.priority > o.priority ? 1 : this.priority < o.priority ? -1 : 0;
}
}
}
开发过程中，合理地使用线程池可以带来3个好处：
降低资源消耗：通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗。
提高响应速度：当任务到达时，任务可以不需要等到线程创建就能立即执行。
提高线程的可管理性：线程是稀缺资源，如果无限制地创建，不仅会消耗系统资源，还会降低系统的稳定性，使用线程池可以进行统一分配、调优和监控。
线程池作用就是限制系统中执行线程的数量。
根据系统的环境情况，可以自动或手动设置线程数量，达到运行的最佳效果；少了浪费了系统资源，多了造成系统拥挤效率不高。用线程池控制线程数量，其他线程排队等候。一个任务执行完毕，再从队列的中取最前面的任务开始执行。若队列中没有等待进程，线程池的这一资源处于等待。当一个新任务需要运行时，如果线程池中有等待的工作线程，就可以开始运行了；否则进入等待队列。
创建一个可缓存线程池，如果线程池长度超过处理需要，可灵活回收空闲线程，若无可回收，则新建线程
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>());
}
public class ThreadPoolExecutorTest {
public static void main(String[] args) {
ExecutorService cachedThreadPool = Executors.newCachedThreadPool();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
final int index = i;
try {
Thread.sleep(index * 1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
cachedThreadPool.execute(new Runnable() {
public void run() {
System.out.println(index);
}
});
}
}
}
线程池为无限大，当执行第二个任务时第一个任务已经完成，会复用执行第一个任务的线程，而不用每次新建线程
创建一个定长线程池，可控制线程最大并发数，超出的线程会在队列中等待。
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}
public class ThreadPoolExecutorTest {
public static void main(String[] args) {
ExecutorService fixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(3);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
final int index = i;
fixedThreadPool.execute(new Runnable() {
public void run() {
try {
System.out.println(index);
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
});
}
}
}
因为线程池大小为3，每个任务输出index后sleep 2秒，所以每两秒打印3个数字。定长线程池的大小最好根据系统资源进行设置。如Runtime.getRuntime().availableProcessors()
创建一个定长线程池，支持定时及周期性任务执行。
public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize) {
super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE, 0, NANOSECONDS,
new DelayedWorkQueue());
}
public class ThreadPoolExecutorTest {
public static void main(String[] args) {
ScheduledExecutorService scheduledThreadPool = Executors.newScheduledThreadPool(5);
scheduledThreadPool.schedule(new Runnable() {
public void run() {
System.out.println("delay 3 seconds");
}
}, 3, TimeUnit.SECONDS);
}
}
表示延迟3秒执行
public class ThreadPoolExecutorTest {
public static void main(String[] args) {
ScheduledExecutorService scheduledThreadPool = Executors.newScheduledThreadPool(5);
scheduledThreadPool.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
public void run() {
System.out.println("delay 1 seconds, and excute every 3 seconds");
}
}, 1, 3, TimeUnit.SECONDS);
}
}
表示延迟1秒后每3秒执行一次
创建一个单线程化的线程池，它只会用唯一的工作线程来执行任务，保证所有任务按照指定顺序(FIFO, LIFO, 优先级)执行。
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
return new FinalizableDelegatedExecutorService
(new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}
阿里发布的 Java开发手册中强制线程池不允许使用 Executors 去创建，而是通过 ThreadPoolExecutor 的方式，这样的处理方式让写的同学更加明确线程池的运行规则，规避资源耗尽的风险
public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
int maximumPoolSize,
long keepAliveTime,
TimeUnit unit,
BlockingQueue<Runnable> workQueue,
ThreadFactory threadFactory,
RejectedExecutionHandler handler)
corePoolSize - 线程池核心池的大小。
maximumPoolSize - 线程池的最大线程数。
keepAliveTime - 当线程数大于核心时，此为终止前多余的空闲线程等待新任务的最长时间。
unit - keepAliveTime 的时间单位。
workQueue - 用来储存等待执行任务的队列。
threadFactory - 线程工厂。
handler - 拒绝策略。 线程优先级：
corePoolSize > workQueue > maximumPoolSize>handler(拒绝)
拒绝策略： CallerRunsPolicy ：这个策略重试添加当前的任务，他会自动重复调用 execute() 方法，直到成功。
AbortPolicy ：对拒绝任务抛弃处理，并且抛出异常。(默认使用的)
DiscardPolicy ：对拒绝任务直接无声抛弃，没有异常信息。
DiscardOldestPolicy ：对拒绝任务不抛弃，而是抛弃队列里面等待最久的一个线程，然后把拒绝任务加到队列。
要想合理的配置线程池，就必须首先分析任务特性，可以从以下几个角度来进行分析： 任务的性质：CPU密集型任务，IO密集型任务和混合型任务。
任务的优先级：高，中和低。
任务的执行时间：长，中和短。
任务的依赖性：是否依赖其他系统资源，如数据库连接。
任务性质不同的任务可以用不同规模的线程池分开处理。CPU密集型任务配置尽可能少的线程数量，如配置Ncpu+1个线程的线程池。IO密集型任务则由于需要等待IO操作，线程并不是一直在执行任务，则配置尽可能多的线程，如2*Ncpu。混合型的任务，如果可以拆分，则将其拆分成一个CPU密集型任务和一个IO密集型任务，只要这两个任务执行的时间相差不是太大，那么分解后执行的吞吐率要高于串行执行的吞吐率，如果这两个任务执行时间相差太大，则没必要进行分解。我们可以通过Runtime.getRuntime().availableProcessors()方法获得当前设备的CPU个数。
优先级不同的任务可以使用优先级队列PriorityBlockingQueue来处理。它可以让优先级高的任务先得到执行，需要注意的是如果一直有优先级高的任务提交到队列里，那么优先级低的任务可能永远不能执行。
执行时间不同的任务可以交给不同规模的线程池来处理，或者也可以使用优先级队列，让执行时间短的任务先执行。
依赖数据库连接池的任务，因为线程提交SQL后需要等待数据库返回结果，如果等待的时间越长CPU空闲时间就越长，那么线程数应该设置越大，这样才能更好的利用CPU。
CPU密集型时，任务可以少配置线程数，大概和机器的cpu核数相当，这样可以使得每个线程都在执行任务 IO密集型时，大部分线程都阻塞，故需要多配置线程数，2*cpu核数 操作系统之名称解释： 某些进程花费了绝大多数时间在计算上，而其他则在等待I/O上花费了大多是时间，前者称为计算密集型（CPU密集型）computer-bound，后者称为I/O密集型，I/O-bound。
corePoolSize 3, maximumPoolSize 4, 有界workQueue 3
问最大能接收多少个线程任务