本文为自己整理的学习笔记及学习心得，大纲取自尚硅谷的JUC视频，感兴趣的小伙伴可以去B站自学。
在 Java 5.0 提供了 java.util.concurrent （简称 JUC ）包，在此包中增加了在并发编程中很常用 的实用工具类，用于定义类似于线程的自定义子 系统，包括线程池、异步 IO 和轻量级任务框架。 提供可调的、灵活的线程池。还提供了设计用于多线程上下文中的 Collection 实现等。
Java 内存模型规定，对于多个线程共享的变量，存储在主内存当中，每个线程都有自己独立的工作内存，并且线程只能访问自己的工作内存，不可以访问其它线程的工作内存。工作内存中保存了主内存中共享变量的副本，线程要操作这些共享变量，只能通过操作工作内存中的副本来实现，操作完毕之后再同步回到主内存当中，其 JVM 模型大致如下图。
JVM 模型规定：1) 线程对共享变量的所有操作必须在自己的内存中进行，不能直接从主内存中读写; 2) 不同线程之间无法直接访问其它线程工作内存中的变量，线程间变量值的传递需要通过主内存来完成。这样的规定可能导致得到后果是：线程对共享变量的修改没有即时更新到主内存，或者线程没能够即时将共享变量的最新值同步到工作内存中，从而使得线程在使用共享变量的值时，该值并不是最新的。这就引出了内存可见性。
内存可见性（Memory Visibility）是指当某个线程正在使用对象状态，而另一个线程在同时修改该状态，需要确保当一个线程修改了对象状态后，其他线程能够看到发生的状态变化。
可见性错误是指当读操作与写操作在不同的线程中执行时，我们无法确保执行读操作的线程能适时地看到其他线程写入的值，有时甚至是根本不可能的事情。
public class TestVolatile {
public static void main(String[] args) {
ThreadDemo td = new ThreadDemo();
new Thread(td).start();
while(true){
if(td.isFlag()){
System.out.println("------------------");
break;
}
}
}
}
class ThreadDemo implements Runnable {
private boolean flag = false;
@Override
public void run() {
try {
Thread.sleep(200);
} catch (InterruptedException e) {
}
flag = true;
System.out.println("flag=" + isFlag());
}
public boolean isFlag() {
return flag;
}
public void setFlag(boolean flag) {
this.flag = flag;
}
}
//输出：
//flag=true
Java 提供了一种稍弱的同步机制，即 volatile 变量，用来确保将变量的更新操作通知到其它线程。当把共享变量声明为 volatile 类型后，线程对该变量修改时会将该变量的值立即刷新回主内存，同时会使其它线程中缓存的该变量无效，从而其它线程在读取该值时会从主内中重新读取该值（参考缓存一致性）。因此在读取 volatile 类型的变量时总是会返回最新写入的值。
volatile屏蔽掉了JVM中必要的代码优化(指令重排序)，所以在效率上比较低
//如果设置为
private volatile boolean flag = false;
//输出结果：
flag=true
------------------
volatile关键字最主要的作用是：
可以将 volatile 看做一个轻量级的锁，但是又与 锁有些不同：
public class TestAtomicDemo {
public static void main(String[] args) {
AtomicDemo ad = new AtomicDemo();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
new Thread(ad).start();
}
}
}
class AtomicDemo implements Runnable{
// private volatile int serialNumber = 0;
private AtomicInteger serialNumber = new AtomicInteger(0);
@Override
public void run() {
try {
Thread.sleep(200);
} catch (InterruptedException e) {
}
System.out.print(getSerialNumber()+" ");
}
public int getSerialNumber(){
return serialNumber.getAndIncrement();
}
}
//运行结果
//1 3 2 0 4 6 5 7 8 9 ——> 不会重复
//如果改为：
class AtomicDemo implements Runnable{
private volatile int serialNumber = 0;
// private AtomicInteger serialNumber = new AtomicInteger(0);
@Override
public void run() {
try {
Thread.sleep(200);
} catch (InterruptedException e) {
}
System.out.print(getSerialNumber()+" ");
}
public int getSerialNumber(){
return serialNumber++;
// return serialNumber.getAndIncrement();
}
}
//运行结果：
//0 4 3 2 1 0 5 6 7 8 ——> 会产生重复
实现全局自增id最简单有效的方式是什么？java.util.concurrent.atomic包定义了一些常见类型的原子变量。这些原子变量为我们提供了一种操作单一变量无锁(lock-free)的线程安全(thread-safe)方式。
实际上该包下面的类为我们提供了类似volatile变量的特性，同时还提供了诸如boolean compareAndSet(expectedValue, updateValue)的功能。
不使用锁实现线程安全听起来似乎很不可思议，这其实是通过CPU的compare and swap指令实现的，由于硬件指令支持当然不需要加锁了。
核心方法：boolean compareAndSet(expectedValue, updateValue)
原子变量类的命名类似于AtomicXxx，例如，AtomicInteger类用于表示一个int变量。
标量原子变量类
AtomicInteger，AtomicLong和AtomicBoolean类分别支持对原始数据类型int，long和boolean的操作。
当引用变量需要以原子方式更新时，AtomicReference类用于处理引用数据类型。
原子数组类
有三个类称为AtomicIntegerArray，AtomicLongArray和AtomicReferenceArray，它们表示一个int，long和引用类型的数组，其元素可以进行原子性更新。
Compare And Swap (Compare And Exchange) / 自旋 / 自旋锁 / 无锁
CAS 是一种硬件对并发的支持，针对多处理器操作而设计的处理器中的一种特殊指令，用于管理对共享数据的并发访问。
CAS 是一种无锁的非阻塞算法的实现。
CAS 包含了 3 个操作数：
当且仅当 V 的值等于 A 时，CAS 通过原子方式用新值 B 来更新 V的值，否则不会执行任何操作。
CAS会导致ABA问题，线程1准备用CAS将变量的值由A替换为B，在此之前，线程2将变量的值由A替换为C，又由C替换为A，然后线程1执行CAS时发现变量的值仍然为A，所以CAS成功。但实际上这时的现场已经和最初不同了，尽管CAS成功，但可能存在潜藏的问题。
解决办法（版本号 AtomicStampedReference），基础类型简单值不需要版本号
Unsafe
Unsafe类：Java 与 C/C++ 的一个非常明显区别就是，Java 中不可以直接操作内存。当然这并不完全正确，因为 Unsafe 就可以做到。
Unsafe在AtomicInteger中的应用:
class AtomicDemo implements Runnable{
private AtomicInteger serialNumber = new AtomicInteger(0);
@Override
public void run() {
try {
Thread.sleep(200);
} catch (InterruptedException e) {
}
System.out.print(getSerialNumber()+" ");
}
public int getSerialNumber(){
return serialNumber.incrementAndGet();
}
}
public final int incrementAndGet() {
for (;;) {
int current = get();
int next = current + 1;
if (compareAndSet(current, next))
return next;
}
}
public final boolean compareAndSet(int expect, int update) {
return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);
}
Unsafe:
public final native boolean compareAndSwapInt(Object var1, long var2, int var4, int var5);
运用：
package com.mashibing.jol;
import sun.misc.Unsafe;
import java.lang.reflect.Field;
public class T02_TestUnsafe {
int i = 0;
private static T02_TestUnsafe t = new T02_TestUnsafe();
public static void main(String[] args) throws Exception {
//Unsafe unsafe = Unsafe.getUnsafe();
Field unsafeField = Unsafe.class.getDeclaredFields()[0];
unsafeField.setAccessible(true);
Unsafe unsafe = (Unsafe) unsafeField.get(null);
Field f = T02_TestUnsafe.class.getDeclaredField("i");
long offset = unsafe.objectFieldOffset(f);
System.out.println(offset);
boolean success = unsafe.compareAndSwapInt(t, offset, 0, 1);
System.out.println(success);
System.out.println(t.i);
//unsafe.compareAndSwapInt()
}
}
jdk8u: unsafe.cpp:
cmpxchg = compare and exchange
UNSAFE_ENTRY(jboolean, Unsafe_CompareAndSwapInt(JNIEnv *env, jobject unsafe, jobject obj, jlong offset, jint e, jint x))
UnsafeWrapper("Unsafe_CompareAndSwapInt");
oop p = JNIHandles::resolve(obj);
jint* addr = (jint *) index_oop_from_field_offset_long(p, offset);
return (jint)(Atomic::cmpxchg(x, addr, e)) == e;
UNSAFE_END
jdk8u: atomic_linux_x86.inline.hpp
is_MP = Multi Processor
inline jint Atomic::cmpxchg (jint exchange_value, volatile jint* dest, jint compare_value) {
int mp = os::is_MP();
__asm__ volatile (LOCK_IF_MP(%4) "cmpxchgl %1,(%3)"
: "=a" (exchange_value)
: "r" (exchange_value), "a" (compare_value), "r" (dest), "r" (mp)
: "cc", "memory");
return exchange_value;
}
jdk8u: os.hpp is_MP()
static inline bool is_MP() {
// During bootstrap if _processor_count is not yet initialized
// we claim to be MP as that is safest. If any platform has a
// stub generator that might be triggered in this phase and for
// which being declared MP when in fact not, is a problem - then
// the bootstrap routine for the stub generator needs to check
// the processor count directly and leave the bootstrap routine
// in place until called after initialization has ocurred.
return (_processor_count != 1) || AssumeMP;
}
jdk8u: atomic_linux_x86.inline.hpp
#define LOCK_IF_MP(mp) "cmp $0, " #mp "; je 1f; lock; 1: "
最终实现：
cmpxchg = cas修改变量值
lock cmpxchg 指令 //记住这条指令
cmpxchg不能保证原子性，lock保证了原子性（当执行cmpxchg指令时，其他CPU不允许对里面的值进行修改）。
CAS在JAVA中底层的实现是通过 lock cmpxchg来实现的
volatile和synchronized的实现也都跟这条指令有关
ConcurrentHashMap 同步容器类是Java 5 增加的一个线程安全的哈希表。对于多线程的操作，介于 HashMap 与 Hashtable 之间。内部采用“锁分段” 机制替代 Hashtable 的独占锁，进而提高性能。
减小锁粒度是指缩小锁定对象的范围，从而减小锁冲突的可能性，从而提高系统的并发能力。减小锁粒度是一种削弱多线程锁竞争的有效手段，这种技术典型的应用是 ConcurrentHashMap(高性能的HashMap)类的实现。对于 HashMap 而言，最重要的两个方法是 get 与 set 方法，如果我们对整个 HashMap 加锁，可以得到线程安全的对象，但是加锁粒度太大。Segment 的大小也被称为 ConcurrentHashMap 的并发度。
ConcurrentHashMap，它内部细分了若干个小的 HashMap，称之为段(Segment)。默认情况下 一个 ConcurrentHashMap 被进一步细分为 16 个段，既就是锁的并发度。
如果需要在 ConcurrentHashMap 中添加一个新的表项，并不是将整个 HashMap 加锁，而是首 先根据 hashcode 得到该表项应该存放在哪个段中，然后对该段加锁，并完成 put 操作。在多线程 环境中，如果多个线程同时进行put操作，只要被加入的表项不存放在同一个段中，则线程间可以做到真正的并行。
此包还提供了设计用于多线程上下文中的 Collection 实现：
ConcurrentHashMap、ConcurrentSkipListMap、ConcurrentSkipListSet、 CopyOnWriteArrayList 和 CopyOnWriteArraySet。
当期望许多线程访问一个给定 collection 时，ConcurrentHashMap 通常优于同步的 HashMap， ConcurrentSkipListMap 通常优于同步的 TreeMap。
当期望的读数和遍历远远 大于列表的更新数时，CopyOnWriteArrayList 优于同步的 ArrayList。
注意：添加操作多时，效率低，因为每次添加时都会进行复制，开销非常的大。并发迭代操作多时可以选择。
public class TestCopyOnWriteArrayList {
public static void main(String[] args) {
HelloThread ht = new HelloThread();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
new Thread(ht).start();
}
}
}
class HelloThread implements Runnable{
private static List<String> list = Collections.synchronizedList(new ArrayList<String>());
// private static CopyOnWriteArrayList<String> list = new CopyOnWriteArrayList<>();
static{
list.add("AA");
list.add("BB");
list.add("CC");
}
@Override
public void run() {
Iterator<String> it = list.iterator();
while(it.hasNext()){
System.out.println(it.next());
list.add("AA");
}
}
}
运行会造成并发修改异常ConcurrentModificationException。遍历的列表和添加的都是同一个。
// private static List<String> list = Collections.synchronizedList(new ArrayList<String>());
private static CopyOnWriteArrayList<String> list = new CopyOnWriteArrayList<>();
这样不会报错，正常运行。**因为在每次写入时，都会在底层完成一次复制，复制一份新的列表，然后再进行添加。每次写入都会复制。**不会造成并发修改异常，但是效率较低。
添加操作多时，效率低，因为每次添加时都会进行复制，开销非常的大。并发迭代操作多时可以选择。
CountDownLatch（闭锁）——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。CountDown（倒数）latch（锁）
用给定的计数 初始化 CountDownLatch。由于调用了 countDown() 方法，所以在当前计数到达零之前，await 方法会一直受阻塞。之后，会释放所有等待的线程，await 的所有后续调用都将立即返回。这种现象只出现一次——计数无法被重置。 一个线程(或者多个)， 等待另外N个线程完成某个事情之后才能执行。
闭锁可以延迟线程的进度直到其到达终止状态，闭锁可以用来确保某些活 动直到其他活动都完成才继续执行：
CountDownLatch最重要的方法是countDown()——倒数 和 await()，前者主要是倒数一次，后者是等待倒数到0，如果没有到达0，就只有阻塞等待了。
public class TestCountDownLatch {
public static void main(String[] args) {
final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(50); //每次有个线程执行完-1，设置初始值50
LatchDemo ld = new LatchDemo(latch);
long start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 50; i++) {
new Thread(ld).start();
}
try {
latch.await(); //50个线程执行完，才继续执行main线程
} catch (InterruptedException e) {
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("耗费时间为：" + (end - start));
}
}
class LatchDemo implements Runnable {
private CountDownLatch latch;
public LatchDemo(CountDownLatch latch) {
this.latch = latch;
}
@Override
public void run() {
try {
for (int i = 0; i < 50000; i++) {
if (i % 2 == 0) {
System.out.println(i);
}
}
} finally {
latch.countDown(); //每次执行完-1，放在finally里确保每次都执行
}
}
}
Java 5.0 在 java.util.concurrent 提供了一个新的创建执行线程的方式：Callable 接口。
Callable 需要依赖FutureTask ，FutureTask 也可以用作闭 锁。
无返回：
有返回：
public class TestCallable {
public static void main(String[] args) {
ThreadDemo td = new ThreadDemo();
//1.执行 Callable 方式，需要 FutureTask 实现类的支持，用于接收运算结果。
FutureTask<Integer> result = new FutureTask<>(td);
new Thread(result).start();
//2.接收线程运算后的结果
try {
Integer sum = result.get(); //FutureTask 可用于 闭锁
System.out.println(sum);
System.out.println("------------------------------------");
} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
class ThreadDemo implements Callable<Integer>{
@Override
public Integer call() throws Exception {
int sum = 0;
for (int i = 0; i <= 100000; i++) {
sum += i;
}
return sum;
}
}
在 Java 5.0 之前，协调共享对象的访问时可以使用的机制只有 synchronized 和 volatile 。Java 5.0 后增加了一些新的机制，但并不是一种替代内置锁的方法，而是当内 置锁不适用时，作为一种可选择的高级功能。
ReentrantLock 实现了 Lock 接口，并提供了与 synchronized 相同的互斥性和内存可见性。但相较于 synchronized 提供了更高的处理锁的灵活性。
解决多线程安全问题的三种方式
jdk 1.5 前：
synchronized：隐式锁
1.同步代码块
2.同步方法
jdk 1.5 后：
3.同步锁 Lock：显式锁
注意：是一个显示锁，需要通过 lock() 方法上锁，必须通过 unlock() 方法进行释放锁
public class TestLock {
public static void main(String[] args) {
Ticket ticket = new Ticket();
new Thread(ticket, "1号窗口").start();
new Thread(ticket, "2号窗口").start();
new Thread(ticket, "3号窗口").start();
}
}
class Ticket implements Runnable{
private int tick = 100;
private Lock lock = new ReentrantLock();
@Override
public void run() {
while(true){
lock.lock(); //上锁
try{
if(tick > 0){
try {
Thread.sleep(200);
} catch (InterruptedException e) {
}
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 完成售票，余票为：" + --tick);
}
}finally{
lock.unlock(); //必须执行 因此放在finally中 释放锁
}
}
}
}
补充：ReentrantLock 与 Synchronized 都是可重入锁
Condition 接口描述了可能会与锁有关联的条件变量。这些变量在用 法上与使用 Object.wait 访问的隐式监视器类似，但提供了更强大的功能。需要特别指出的是，单个 Lock 可能与多个 Condition 对象关联。为了避免兼容性问题，Condition 方法的名称与对应的 Object 版本中的不同。
在 Condition 对象中，与 wait、notify 和 notifyAll 方法对应的分别是 await、signal 和 signalAll。
Condition 实例实质上被绑定到一个锁上。要为特定 Lock 实例获得 Condition 实例，请使用其 newCondition() 方法。
使用Condition控制线程通信：
public class TestProductorAndConsumerForLock {
public static void main(String[] args) {
Clerk clerk = new Clerk();
Productor pro = new Productor(clerk);
Consumer con = new Consumer(clerk);
new Thread(pro, "生产者 A").start();
new Thread(con, "消费者 B").start();
// new Thread(pro, "生产者 C").start();
// new Thread(con, "消费者 D").start();
}
}
class Clerk {
private int product = 0;
private Lock lock = new ReentrantLock(); //创建lock对象
private Condition condition = lock.newCondition(); //获得Lock实例的Condition实例
// 进货
public void get() {
lock.lock();
try {
if (product >= 1) { // 为了避免虚假唤醒，应该总是使用在循环中。
System.out.println("产品已满！");
try {
condition.await();
} catch (InterruptedException e) {
}
}
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " : " + ++product);
condition.signalAll();
} finally {
lock.unlock();
}
}
//售货
public void sale() {
lock.lock();
try {
if (product <= 0) {
System.out.println("缺货！");
try {
condition.await();
} catch (InterruptedException e) {
}
}
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " : " + --product);
condition.signalAll();
} finally {
lock.unlock();
}
}
}
// 生产者
class Productor implements Runnable {
private Clerk clerk;
public Productor(Clerk clerk) {
this.clerk = clerk;
}
@Override
public void run() {
for (int i = 0; i < 20; i++) {
try {
Thread.sleep(200);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
clerk.get(); //调用店员进货方法
}
}
}
// 消费者
class Consumer implements Runnable {
private Clerk clerk;
public Consumer(Clerk clerk) {
this.clerk = clerk;
}
@Override
public void run() {
for (int i = 0; i < 20; i++) {
clerk.sale(); //调用店员售货方法
}
}
}
要求：编写一个程序，开启 3 个线程，这三个线程的 ID 分别为 A、B、C，每个线程将自己的 ID 在屏幕上打印 10 遍，要 求输出的结果必须按顺序显示。 如：ABCABCABC…… 依次递归
public class TestABCAlternate {
public static void main(String[] args) {
AlternateDemo ad = new AlternateDemo();
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
for (int i = 1; i <= 20; i++) {
ad.loopA(i);
}
}
}, "A").start();
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
for (int i = 1; i <= 20; i++) {
ad.loopB(i);
}
}
}, "B").start();
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
for (int i = 1; i <= 20; i++) {
ad.loopC(i);
System.out.println("-----------------------------------");
}
}
}, "C").start();
}
}
class AlternateDemo{
private int number = 1; //当前正在执行线程的标记
private Lock lock = new ReentrantLock();
private Condition condition1 = lock.newCondition();
private Condition condition2 = lock.newCondition();
private Condition condition3 = lock.newCondition();
/**
* @param totalLoop : 循环第几轮
*/
public void loopA(int totalLoop){
lock.lock();
try {
//1. 判断
if(number != 1){
condition1.await(); //线程A等待
}
//2. 打印
for (int i = 1; i <= 1; i++) {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t" + i + "\t" + totalLoop);
}
//3. 唤醒
number = 2;
condition2.signal(); //唤醒B线程
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
lock.unlock();
}
}
public void loopB(int totalLoop){
lock.lock();
try {
//1. 判断
if(number != 2){
condition2.await(); //线程B等待
}
//2. 打印
for (int i = 1; i <= 1; i++) {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t" + i + "\t" + totalLoop);
}
//3. 唤醒
number = 3;
condition3.signal(); //唤醒C线程
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
lock.unlock();
}
}
public void loopC(int totalLoop){
lock.lock();
try {
//1. 判断
if(number != 3){
condition3.await(); //C线程等待
}
//2. 打印
for (int i = 1; i <= 1; i++) {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t" + i + "\t" + totalLoop);
}
//3. 唤醒
number = 1;
condition1.signal(); //唤醒A线程
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally {
lock.unlock();
}
}
}
ReadWriteLock 维护了一对相关的锁，一个用于只读操作， 另一个用于写入操作。只要没有 writer，读取锁可以由多个 reader 线程同时保持。写入锁是独占的。
ReadWriteLock 读取操作通常不会改变共享资源，但执行写入操作时，必须独占方式来获取锁。对于读取操作占多数的数据结构。 ReadWriteLock 能提供比独占锁更高的并发性。而对于只读的数据结构，其中包含的不变性 可以完全不需要考虑加锁操作。
public class TestReadWriteLock {
public static void main(String[] args) {
ReadWriteLockDemo rw = new ReadWriteLockDemo();
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
rw.set((int)(Math.random() * 101));
}
}, "Write:").start();
for (int i = 0; i < 100; i++) {
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
rw.get();
}
}).start();
}
}
}
class ReadWriteLockDemo{
private int number = 0;
private ReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock();
//读
public void get(){
lock.readLock().lock(); //上锁
try{
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " : " + number);
}finally{
lock.readLock().unlock(); //释放锁
}
}
//写
public void set(int number){
lock.writeLock().lock();
try{
System.out.println(Thread.currentThread().getName());
this.number = number;
}finally{
lock.writeLock().unlock();
}
}
}
判断打印的 “one” or “two” ？
要想知道上面线程8锁的答案，需要知晓关键所在：
public class TestThread8Monitor {
public static void main(String[] args) {
Number number = new Number();
Number number2 = new Number();
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
number.getOne();
}
}).start();
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
// number.getTwo();
number2.getTwo();
}
}).start();
// new Thread(new Runnable() {
// @Override
// public void run() {
// number.getThree();
// }
// }).start();
}
}
class Number{
public static synchronized void getOne(){
try {
Thread.sleep(3000);
System.out.println("--过了3秒--");
} catch (InterruptedException e) {
}
System.out.println("one");
}
public static synchronized void getTwo(){
System.out.println("two");
}
public void getThree(){
System.out.println("three");
}
}
答案：
第四种获取线程的方法：线程池。线程池提供了一个线程队列，队列中保存着所有等待状态的线程。避免了创建与销毁额外开销，提高了响应的速度。通常使用 Executors 工厂方法配置。
线程池可以解决两个不同问题：由于减少了每个任务调用的开销，它们通常可以在执行大量异步任务时提供增强的性能，并且还可以提供绑定和管理资源（包括执行任务集时使用的线程）的方法。
/*
* java.util.concurrent.Executor : 负责线程的使用与调度的根接口
* |--ExecutorService 子接口: 线程池的主要接口
* |--ThreadPoolExecutor 线程池的实现类
* |--ScheduledExecutorService 子接口：负责线程的调度
* |--ScheduledThreadPoolExecutor ：继承 ThreadPoolExecutor， 实现 ScheduledExecutorService
*/
为了便于跨大量上下文使用，此类提供了很多可调整的参数和扩展钩子 (hook)。但是，强烈建议程序员使用较为方便的 Executors 工厂方法 ：
Executors newCachedThreadPool()（缓存线程池，线程池的数量不固定，可以根据需求自动的更改数量，可以进行自动线程回收）
Executors newFixedThreadPool(int)（创建固定大小的线程池）
Executors newSingleThreadExecutor()（线程池中只有一个线程）
ScheduledExecutorService newScheduledThreadPool() : 创建固定大小的线程，可以延迟或定时的执行任务。
public class TestThreadPool {
public static void main(String[] args) throws Exception {
//1. 创建线程池
ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(5);
List<Future<Integer>> list = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
Future<Integer> future = pool.submit(new Callable<Integer>(){
@Override
public Integer call() throws Exception {
int sum = 0;
for (int i = 0; i <= 100; i++) {
sum += i;
}
return sum;
}
});
list.add(future);
}
pool.shutdown();
for (Future<Integer> future : list) {
System.out.println(future.get());
}
/*ThreadPoolDemo tpd = new ThreadPoolDemo();
//2. 为线程池中的线程分配任务
for (int i = 0; i < 10; i++) {
pool.submit(tpd);
}
//3. 关闭线程池
pool.shutdown();*/
}
// new Thread(tpd).start();
// new Thread(tpd).start();
}
//class ThreadPoolDemo implements Runnable{
//
// private int i = 0;
//
// @Override
// public void run() {
// while(i <= 100){
// System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " : " + i++);
// }
// }
//
//}
public class TestScheduledThreadPool {
public static void main(String[] args) throws Exception {
ScheduledExecutorService pool = Executors.newScheduledThreadPool(5);
for (int i = 0; i < 5; i++) {
Future<Integer> result = pool.schedule(new Callable<Integer>(){
@Override
public Integer call() throws Exception {
int num = new Random().nextInt(100);//生成随机数
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " : " + num);
return num;
}
}, 1, TimeUnit.SECONDS); //延迟线程，延迟时间，时间单位
System.out.println(result.get());
}
pool.shutdown();
}
}
Fork/Join 框架：就是在必要的情况下，将一个大任务，进行拆分(fork)成 若干个小任务（拆到不可再拆时），再将一个个的小任务运算的结果进 行 join 汇总。
采用 “工作窃取”模式（work-stealing）：
当执行新的任务时它可以将其拆分分成更小的任务执行，并将小任务加到线程队列中，然后再从一个随机线程的队列中偷一个并把它放在自己的队列中。
相对于一般的线程池实现，fork/join框架的优势体现在对其中包含的任务的处理方式上。在一般的线程池中，如果一个线程正在执行的任务由于某些原因无法继续运行，那么该线程会处于等待状态。而在fork/join框架实现中， 如果某个子问题由于等待另外一个子问题的完成而无法继续运行。那么处理该子问题的线程会主动寻找其他尚未运行的子问题来执行。这种方式减少了 线程的等待时间，提高了性能。
public class TestForkJoinPool {
public static void main(String[] args) {
Instant start = Instant.now();
ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
ForkJoinTask<Long> task = new ForkJoinSumCalculate(0L, 5000000000L);
Long sum = pool.invoke(task);
System.out.println(sum);
Instant end = Instant.now();
System.out.println("耗费时间为：" + Duration.between(start, end).toMillis());//2709 拆分也需要时间
}
@Test
public void test1(){
Instant start = Instant.now();
long sum = 0L;
for (long i = 0L; i <= 5000000000L; i++) {
sum += i;
}
System.out.println(sum);
Instant end = Instant.now();
System.out.println("for耗费时间为：" + Duration.between(start, end).toMillis());//2057
}
//java8 新特性
@Test
public void test2(){
Instant start = Instant.now();
Long sum = LongStream.rangeClosed(0L, 5000000000L)
.parallel()
.reduce(0L, Long::sum);
System.out.println(sum);
Instant end = Instant.now();
System.out.println("java8 新特性耗费时间为：" + Duration.between(start, end).toMillis());//1607
}
}
class ForkJoinSumCalculate extends RecursiveTask<Long>{
/**
*
*/
private static final long serialVersionUID = -259195479995561737L;
private long start;
private long end;
private static final long THURSHOLD = 10000L; //临界值
public ForkJoinSumCalculate(long start, long end) {
this.start = start;
this.end = end;
}
@Override
protected Long compute() {
long length = end - start;
if(length <= THURSHOLD){
long sum = 0L;
for (long i = start; i <= end; i++) {
sum += i;
}
return sum;
}else{
long middle = (start + end) / 2;
ForkJoinSumCalculate left = new ForkJoinSumCalculate(start, middle);
left.fork(); //进行拆分，同时压入线程队列
ForkJoinSumCalculate right = new ForkJoinSumCalculate(middle+1, end);
right.fork(); //进行拆分，同时压入线程队列
return left.join() + right.join();
}
}
}