在Java中，咱们能够应用线程来实现并发编程，然而在多线程编程中，咱们须要思考线程平安、锁、死锁等问题。本文将介绍Java中的并发编程，包含线程平安、锁、死锁等内容，同时提供理论的代码案例，让读者更容易了解和把握。
随着分布式系统越来越遍及，分布式系统中的并发编程成为了一个重要的话题。Java作为一种高级编程语言，其并发编程能力失去了宽泛的认可。但在分布式系统中，Java并发编程面临着一些新的挑战。本文将介绍在分布式系统下Java并发编程的一些技术和理论案例。
一、线程平安
在多线程编程中，线程平安是一个重要的问题。如果多个线程同时拜访同一个共享资源，就会呈现线程平安问题。例如，在银行账户转账时，如果多个线程同时对同一个账户进行操作，就会呈现线程平安问题。
解决线程平安问题的办法之一是应用synchronized关键字。synchronized关键字能够将代码块或办法锁定，保障同一时间只有一个线程能够执行该代码块或办法。
上面是一个应用synchronized关键字的示例：
public class Counter {
private int count;
public synchronized void increment() {
count++;
}
public synchronized void decrement() {
count--;
}
public int getCount() {
return count;
}
}在这个示例中，Counter类有两个办法increment()和decrement()，它们都是应用synchronized关键字来保障线程平安。这样，同一时间只有一个线程能够执行increment()和decrement()办法。
二、锁
在Java中，锁是一种同步机制，能够用于管制多个线程对共享资源的拜访。Java中的锁有两种类型：内置锁和显式锁。
内置锁是Java中的一个非凡对象，每个对象都有一个内置锁。能够应用synchronized关键字来获取内置锁。例如：
public synchronized void increment() {
count++;
}在这个示例中，synchronized关键字获取了Counter对象的内置锁。这样，在同一时间只有一个线程能够拜访increment()办法。
显式锁是Java中的另一种锁类型，能够应用java.util.concurrent.locks包中的Lock接口来实现。与内置锁不同，显式锁提供了更多的灵活性和管制。例如：
public class Counter {
private int count;
private Lock lock = new ReentrantLock();
public void increment() {
lock.lock();
try {
count++;
} finally {
lock.unlock();
}
}
public void decrement() {
lock.lock();
try {
count--;
} finally {
lock.unlock();
}
}
public int getCount() {
return count;
}
}在这个示例中，Counter类应用ReentrantLock类来创立一个显式锁。increment()和decrement()办法获取锁并开释锁。这样，在同一时间只有一个线程能够拜访increment()和decrement()办法。
三、死锁
<img src=”https://image.xiaoxiaofeng.site/blog/image/image-20230409205211771.png?xiaoxiaofeng” alt=”image-20230409205211771″ style=”zoom:50%;” />
死锁是多线程编程中的一种问题，它产生在两个或多个线程相互期待对方开释锁的状况下。例如：
public class DeadlockExample {
private final Object lock1 = new Object();
private final Object lock2 = new Object();
public void method1() {
synchronized (lock1) {
// do something
synchronized (lock2) {
// do something
}
}
}
public void method2() {
synchronized (lock2) {
// do something
synchronized (lock1) {
// do something
}
}
}
}在这个示例中，DeadlockExample类有两个办法method1()和method2()，它们都应用两个锁lock1和lock2。如果一个线程调用method1()办法并获取了lock1锁，另一个线程调用method2()办法并获取了lock2锁，那么两个线程都无奈继续执行，因为它们都在期待对方开释锁。这就是死锁。
防止死锁的办法之一是应用定时锁。定时锁能够在肯定工夫内主动开释锁，防止死锁。例如：
public class DeadlockExample {
private final Object lock1 = new Object();
private final Object lock2 = new Object();
private final Lock timedLock1 = new ReentrantLock();
private final Lock timedLock2 = new ReentrantLock();
public void method1() {
timedLock1.lock();
try {
// do something
if (timedLock2.tryLock(500, TimeUnit.MILLISECONDS)) {
try {
// do something
} finally {
timedLock2.unlock();
}
}
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
} finally {
timedLock1.unlock();
}
}
public void method2() {
timedLock2.lock();
try {
// do something
if (timedLock1.tryLock(500, TimeUnit.MILLISECONDS)) {
try {
// do something
} finally {
timedLock1.unlock();
}
}
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
} finally {
timedLock2.unlock();
}
}
}在这个示例中，DeadlockExample类应用定时锁timedLock1和timedLock2来防止死锁。如果一个线程调用method1()办法并获取了timedLock1锁，另一个线程调用method2()办法并获取了timedLock2锁，那么它们会期待一段时间，如果在这段时间内无奈获取到对方的锁，就会主动开释本人的锁，防止死锁。
四、分布式系统下的并发编程挑战
<img src=”https://image.xiaoxiaofeng.site/blog/image/image-20230409205403525.png?xiaoxiaofeng” alt=”image-20230409205403525″ style=”zoom:50%;” />
在分布式系统中，因为不同的节点之间通过网络进行通信，因而会带来以下一些挑战：
- 网络提早
在分布式系统中，因为节点之间通过网络进行通信，因而会存在网络提早。这会导致节点之间的通信变慢，从而影响并发编程的效率。为了解决这个问题，能够采纳异步编程模型，即通过回调函数的形式来解决网络通信。
- 数据一致性
在分布式系统中，因为数据分布在不同的节点上，因而会存在数据一致性的问题。如果不同节点上的数据不统一，就会导致系统出现异常。为了解决这个问题，能够采纳分布式锁或者分布式事务来保证数据一致性。
- 容错性
在分布式系统中，因为节点之间存在网络通信，因而会存在节点宕机的状况。为了保证系统的容错性，须要采纳一些容错机制，例如备份节点、主动故障转移等。
五、分布式锁的实现
在分布式系统中，为了保证数据一致性，须要采纳分布式锁来管制对共享资源的拜访。上面介绍一种基于Redis实现的分布式锁。
<img src=”https://image.xiaoxiaofeng.site/blog/image/image-20230409205625391.png?xiaoxiaofeng” alt=”image-20230409205625391″ style=”zoom:50%;” />
1. Redis实现分布式锁的原理
Redis是一个高性能的键值存储系统，反对多种数据结构，例如字符串、哈希表、列表等。Redis提供了一种原子性的操作，能够实现分布式锁。
实现分布式锁的原理如下：
1）客户端向Redis发送一个SETNX命令，尝试去设置一个key的值为1，如果这个key不存在，则设置胜利，否则设置失败。
2）客户端设置了这个key的值为1之后，就领有了这个锁。
3）其余客户端也能够向Redis发送SETNX命令，尝试去设置这个key的值为1，然而因为这个key曾经存在了，因而设置失败。
4）当客户端实现了对共享资源的拜访之后，须要将这个key删除，以便其余客户端能够取得这个锁。
2. Redis实现分布式锁的代码实现
上面是基于Redis实现分布式锁的代码实现：
public class RedisDistributedLock {
private static final String LOCK_SUCCESS = "OK";
private static final String SET_IF_NOT_EXIST = "NX";
private static final String SET_WITH_EXPIRE_TIME = "PX";
private static final Long RELEASE_SUCCESS = 1L;
private static final String LOCK_PREFIX = "lock:";
private JedisPool jedisPool;
public RedisDistributedLock(JedisPool jedisPool) {
this.jedisPool = jedisPool;
}
public boolean tryLock(String key, String requestId, int expireTime) {
Jedis jedis = null;
try {
jedis = jedisPool.getResource();
String lockKey = LOCK_PREFIX + key;
String result = jedis.set(lockKey, requestId, SET_IF_NOT_EXIST, SET_WITH_EXPIRE_TIME, expireTime);
if (LOCK_SUCCESS.equals(result)) {
return true;
}
} finally {
if (jedis != null) {
jedis.close();
}
}
return false;
}
public boolean releaseLock(String key, String requestId) {
Jedis jedis = null;
try {
jedis = jedisPool.getResource();
String lockKey = LOCK_PREFIX + key;
String script = "if redis.call('get', KEYS[1]) == ARGV[1] then return redis.call('del', KEYS[1]) else return 0 end";
Object result = jedis.eval(script, Collections.singletonList(lockKey), Collections.singletonList(requestId));
if (RELEASE_SUCCESS.equals(result)) {
return true;
}
} finally {
if (jedis != null) {
jedis.close();
}
}
return false;
}
}3. Redisson实现分布式锁的代码实现
当然，这里介绍的是比拟原生的形式，咱们也能够间接应用Redisson框架封装的分布式锁。
Redisson是一个基于Redis的Java客户端，提供了丰盛的分布式数据结构和服务。其中就包含分布式锁的实现，上面介绍一下如何应用Redisson实现分布式锁。
- 引入Redisson依赖
<dependency>
<groupId>org.redisson</groupId>
<artifactId>redisson</artifactId>
<version>3.15.5</version>
</dependency>- 应用分布式锁
好的，上面提供一个更具体的代码示例：
import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RLock;
import org.redisson.api.RedissonClient;
import org.redisson.config.Config;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class DistributedLockDemo {
public static void main(String[] args) {
// 创立Redisson客户端
Config config = new Config();
config.useSingleServer().setAddress("redis://127.0.0.1:6379");
RedissonClient redisson = Redisson.create(config);
// 获取分布式锁
RLock lock = redisson.getLock("mylock");
try {
// 尝试获取锁，等待时间为10秒，锁的有效期为5秒
boolean isLocked = lock.tryLock(10, 5, TimeUnit.SECONDS);
if (isLocked) {
// 获取锁胜利，执行业务逻辑
System.out.println("获取锁胜利，执行业务逻辑...");
Thread.sleep(3000); // 模仿业务逻辑耗时
} else {
// 获取锁失败，解决异常情况
System.out.println("获取锁失败，解决异常情况...");
}
} catch (Exception e) {
// 解决异常情况
System.out.println("解决异常情况...");
} finally {
// 开释锁
lock.unlock();
System.out.println("开释锁...");
}
// 敞开Redisson客户端
redisson.shutdown();
}
}在下面的代码中，咱们首先创立了一个RedissonClient对象，而后通过该对象获取一个RLock对象。在try...catch...finally代码块中，咱们调用tryLock办法尝试获取锁，如果获取胜利就执行业务逻辑；否则就解决异常情况。最初，在finally代码块中开释锁，并敞开RedissonClient对象。
须要留神的是，在理论利用中，咱们须要将下面的代码封装成一个可重入的分布式锁工具类，不便各个业务模块应用。
六、分布式事务的实现
在分布式系统中，为了保证数据一致性，须要采纳分布式事务来管制对共享资源的拜访。上面介绍一种基于XA协定实现的分布式事务。
<img src=”https://image.xiaoxiaofeng.site/blog/image/image-20230409205723358.png?xiaoxiaofeng” alt=”image-20230409205723358″ style=”zoom:33%;” />
1. XA协定的原理
XA协定是一种分布式事务协定，能够用于协调多个数据库的事务。XA协定的原理如下：
1）事务管理器向数据库发送XA START命令，开始一个分布式事务。
2）事务管理器向数据库发送XA END命令，完结一个分布式事务。
3）事务管理器向数据库发送XA PREPARE命令，筹备提交一个分布式事务。
4）如果所有数据库都筹备好提交事务，则事务管理器向数据库发送XA COMMIT命令，提交分布式事务。
5）如果有任何一个数据库无奈提交事务，则事务管理器向所有数据库发送XA ROLLBACK命令，回滚分布式事务。
2. XA协定的代码实现
上面是基于XA协定实现分布式事务的代码实现：
public class XADistributedTransaction {
private static final String JDBC_DRIVER = "com.mysql.jdbc.Driver";
private static final String DB_URL = "jdbc:mysql://localhost:3306/test";
private static final String USER = "root";
private static final String PASSWORD = "root";
private static final String XA_DATASOURCE_CLASSNAME = "com.mysql.jdbc.jdbc2.optional.MysqlXADataSource";
private static final String XA_DATASOURCE_URL = "jdbc:mysql://localhost:3306/test";
private static final String XA_DATASOURCE_USER = "root";
private static final String XA_DATASOURCE_PASSWORD = "root";
private static final String XID_PREFIX = "xa_";
private static final String TABLE_NAME = "account";
private static final String TABLE_SCHEMA = "CREATE TABLE account (id INT PRIMARY KEY, balance INT)";
private static final String INSERT_SQL = "INSERT INTO account (id, balance) VALUES (?, ?)";
private static final String UPDATE_SQL = "UPDATE account SET balance = ? WHERE id = ?";
public void transferMoney(int fromId, int toId, int amount) throws SQLException {
XADataSource xaDataSource = getXADataSource();
Connection connection = xaDataSource.getXAConnection().getConnection();
Xid xid = createXid();
try {
connection.setAutoCommit(false);
XAResource xaResource = getXAResource(connection);
xaResource.start(xid, XAResource.TMNOFLAGS);
try (PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement(UPDATE_SQL)) {
preparedStatement.setInt(1, getBalance(connection, fromId) - amount);
preparedStatement.setInt(2, fromId);
preparedStatement.executeUpdate();
}
xaResource.end(xid, XAResource.TMSUCCESS);
xaResource.start(xid, XAResource.TMNOFLAGS);
try (PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement(UPDATE_SQL)) {
preparedStatement.setInt(1, getBalance(connection, toId) + amount);
preparedStatement.setInt(2, toId);
preparedStatement.executeUpdate();
}
xaResource.end(xid, XAResource.TMSUCCESS);
int prepare = xaResource.prepare(xid);
if (prepare == XAResource.XA_OK) {
xaResource.commit(xid, false);
} else {
xaResource.rollback(xid);
}
connection.commit();
} catch (SQLException | XAException e) {
connection.rollback();
throw e;
} finally {
connection.close();
}
}
private XADataSource getXADataSource() throws SQLException {
MysqlXADataSource xaDataSource = new MysqlXADataSource();
xaDataSource.setUrl(XA_DATASOURCE_URL);
xaDataSource.setUser(XA_DATASOURCE_USER);
xaDataSource.setPassword(XA_DATASOURCE_PASSWORD);
return xaDataSource;
}
private Xid createXid() throws XAException {
byte[] gtrid = new byte[10];
byte[] bqual = new byte[10];
Arrays.fill(gtrid, (byte) 9);
Arrays.fill(bqual, (byte) 9);
return new XidImpl(0x1234, gtrid, bqual);
}
private XAResource getXAResource(Connection connection) throws SQLException {
return connection.unwrap(XAResource.class);
}
private int getBalance(Connection connection, int id) throws SQLException {
try (PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement("SELECT balance FROM account WHERE id = ?")) {
preparedStatement.setInt(1, id);
try (ResultSet resultSet = preparedStatement.executeQuery()) {
if (resultSet.next()) {
return resultSet.getInt("balance");
}
}
}
throw new RuntimeException("Account not found: " + id);
}
public void init() throws SQLException {
try (Connection connection = DriverManager.getConnection(DB_URL, USER, PASSWORD)) {
try (Statement statement = connection.createStatement()) {
statement.executeUpdate("DROP TABLE IF EXISTS account");
statement.executeUpdate(TABLE_SCHEMA);
try (PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement(INSERT_SQL)) {
preparedStatement.setInt(1, 1);
preparedStatement.setInt(2, 1000);
preparedStatement.executeUpdate();
}
try (PreparedStatement preparedStatement = connection.prepareStatement(INSERT_SQL)) {
preparedStatement.setInt(1, 2);
preparedStatement.setInt(2, 1000);
preparedStatement.executeUpdate();
}
}
}
}
}七、总结
本文介绍了Java中的并发编程，包含线程平安、锁、死锁等内容。在多线程编程中，线程平安是一个重要的问题，能够应用synchronized关键字或显式锁来实现。死锁是一个常见的问题，能够应用定时锁来防止。多线程编程须要认真思考线程平安和锁的问题，能力保障程序的正确性和性能。
并且解说了在分布式系统下Java并发编程的一些技术和理论案例。在分布式系统中，Java并发编程须要面对网络提早、数据一致性和容错性等挑战，须要采纳一些技术和机制来解决这些问题。例如，能够采纳基于Redis实现的分布式锁来管制对共享资源的拜访，也能够采纳基于XA协定实现的分布式事务来保证数据一致性。
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