关于java:开悟篇Java多线程之JUC从入门到精通

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1. 多线程 J.U.C

1.1 线程池

1.1.1 线程回顾

1)回顾线程创立形式

  • 继承 Thread
  • 实现 Runnable

2)线程的状态

  • NEW:刚刚创立,没做任何操作

    Thread thread = new Thread();
    System.out.println(thread.getState());
  • RUNNABLE:调用 run,能够执行,但不代表肯定在执行(RUNNING,READY)

    thread.start();
    System.out.println(thread.getState());
  • BLOCKED:抢不到锁

            final byte[] lock = new byte[0];
            new Thread(new Runnable() {public void run() {synchronized (lock){
                        try {Thread.sleep(3000);
                        } catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();
                        }
                    }
                }
            }).start();
            Thread thread2 = new Thread(new Runnable() {public void run() {synchronized (lock){}}
            });
            thread2.start();
            Thread.sleep(1000);
            System.out.println(thread2.getState());
  • WAITING

    Thread thread2 = new Thread(new Runnable() {public void run() {LockSupport.park();
        }
    });
    
    thread2.start();
    Thread.sleep(500);
    System.out.println(thread2.getState());
    LockSupport.unpark(thread2);
    Thread.sleep(500);
    System.out.println(thread2.getState());
  • TIMED_WAITING

    Thread thread3 = new Thread(new Runnable() {public void run() {
            try {Thread.sleep(10000);
            } catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();
            }
        }
    });
    thread3.start();
    Thread.sleep(500);
    System.out.println(thread3.getState());
  • TERMINATED

    // 期待 1s 后再来看
    Thread.sleep(1000);
    System.out.println(thread.getState());

3)线程池

​ 依据下面的状态,一般线程执行完,就会进入 TERMINATED 销毁掉,而线程池就是创立一个缓冲池寄存线程,执行完结当前,该线程并不会死亡,而是再次返回线程池中成为闲暇状态,等待下次工作降临,这使得线程池比手动创立线程有着更多的劣势:

  • 升高系统资源耗费,通过重用已存在的线程,升高线程创立和销毁造成的耗费;
  • 进步零碎响应速度,当有工作达到时,通过复用已存在的线程,无需期待新线程的创立便能立刻执行;
  • 不便线程并发数的管控。因为线程若是无限度的创立,可能会导致内存占用过多而产生 OOM
  • 节俭 cpu 切换线程的工夫老本(须要放弃以后执行线程的现场,并复原要执行线程的现场)。
  • 提供更弱小的性能,延时定时线程池。(Timer vs ScheduledThreadPoolExecutor)

4)线程池体系(查看:ScheduledThreadPoolExecutor,ForkJoinPool 类图

阐明:

  • 最罕用的是 ThreadPoolExecutor
  • 调度用 ScheduledThreadPoolExecutor
  • 工作拆分合并用 ForkJoinPool
  • Executors 是工具类,帮助你创立线程池的

1.1.2 工作机制

1)线程池状态

  • RUNNING:初始化状态是 RUNNING。线程池被一旦被创立,就处于 RUNNING 状态,并且线程池中的工作数为 0。RUNNING 状态下,可能接管新工作,以及对已增加的工作进行解决。
  • SHUTDOWN:SHUTDOWN 状态时,不接管新工作,但能解决已增加的工作。调用线程池的 shutdown()接口时,线程池由 RUNNING -> SHUTDOWN。

    //shutdown 后不承受新工作,然而 task1,依然能够执行实现
    
    ExecutorService poolExecutor = Executors.newFixedThreadPool(5);
    poolExecutor.execute(new Runnable() {public void run() {
            try {Thread.sleep(1000);
                System.out.println("finish task 1");
            } catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();
            }
        }
    });
    poolExecutor.shutdown();
    poolExecutor.execute(new Runnable() {public void run() {
            try {Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();
            }
        }
    });
    System.out.println("ok");
  • STOP:不接管新工作,不解决已增加的工作,并且会中断正在解决的工作。调用线程池的 shutdownNow()接口时,线程池由(RUNNING 或 SHUTDOWN) -> STOP

    留神:容易引发不可预知的后果!运行中的工作兴许还会打印,直到完结,因为调的是 Thread.interrupt

    // 改为 shutdownNow 后,工作立马终止,sleep 被打断,新工作无奈提交,task1 进行
    
    poolExecutor.shutdownNow();
  • TIDYING:所有的工作已终止,队列中的”工作数量”为 0,线程池会变为 TIDYING。线程池变为 TIDYING 状态时,会执行钩子函数 terminated(),能够通过重载 terminated()函数来实现自定义行为

    // 自定义类,重写 terminated 办法
    public class MyExecutorService extends ThreadPoolExecutor {public MyExecutorService(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue<Runnable> workQueue) {super(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue);
        }
    
        @Override
        protected void terminated() {super.terminated();
            System.out.println("terminated");
        }
        
        // 调用 shutdownNow,ternimated 办法被调用打印
        public static void main(String[] args) throws InterruptedException {MyExecutorService service = new MyExecutorService(1,2,10000,TimeUnit.SECONDS,new LinkedBlockingQueue<Runnable>(5));
            service.shutdownNow();}
    }
    
    
  • TERMINATED:线程池处在 TIDYING 状态时,执行完 terminated()之后,就会由 TIDYING -> TERMINATED

2)构造阐明

​ 在线程池的编程模式下,工作是提交给整个线程池,而不是间接提交给某个线程,线程池在拿到工作后,就在外部协调闲暇的线程,如果有,则将工作交给某个闲暇的线程。一个线程同时只能执行一个工作,但能够同时向一个线程池提交多个工作。

(源码查看:两个汇合,一个 queue,一个 hashset)

3)工作的提交

  • 增加工作,如果线程池中线程数没达到 coreSize,间接创立新线程执行
  • 达到 core,放入 queue
  • queue 已满,未达到 maxSize 持续创立线程
  • 达到 maxSize,依据 reject 策略解决
  • 超时后,线程被开释,降落到 coreSize

1.1.3 源码分析

// 工作提交阶段:(4 个 if 条件路线)public void execute(Runnable command) {if (command == null)
            throw new NullPointerException();
  int c = ctl.get();
  // 判断工作数,如果小于 coreSize,addWork,留神第二个参数 core=true
  if (workerCountOf(c) < corePoolSize) {if (addWorker(command, true))
          return;
      c = ctl.get();}
  // 否则,如果线程池还在运行,offer 到队列
  if (isRunning(c) && workQueue.offer(command)) {
      // 再检查一下状态
      int recheck = ctl.get();
      // 如果线程池曾经终止,间接移除工作,不再响应
      if (! isRunning(recheck) && remove(command))
          reject(command);
      // 否则,如果没有可用线程的话(比方 coreSize=0),创立一个空 work
        // 该 work 创立时不会给指派工作(为 null),然而会被放入 works 汇合,进而从队列获取工作去执行
      else if (workerCountOf(recheck) == 0)
          addWorker(null, false);
  }
  // 队列也满,持续调 addWork,然而留神,core=false,开启到 maxSize 的大门
  // 超出 max 的话,addWork 会返回 false,进入 reject
  else if (!addWorker(command, false))
      reject(command);
}
// 线程创立

private boolean addWorker(Runnable firstTask, boolean core) {
    // 第一步,计数判断,不符合条件打回 false
    retry:
    for (;;) {int c = ctl.get();
        int rs = runStateOf(c);

        // Check if queue empty only if necessary.

        for (;;) {int wc = workerCountOf(c);
            // 判断线程数,留神这里!// 也就阐明线程池的线程数是不可能设置任意大的。// 最大 29 位(CAPACITY=29 位二进制)// 超出规定范畴,返回 false,示意不容许再开启新工作线程,创立 worker 失败!if (wc >= CAPACITY ||
                wc >= (core ? corePoolSize : maximumPoolSize))
                return false;
            if (compareAndIncrementWorkerCount(c))
                break retry;
            c = ctl.get();  // Re-read ctl
            if (runStateOf(c) != rs)
                continue retry;
            // else CAS failed due to workerCount change; retry inner loop
        }
    }
    // 第二步,创立新 work 放入线程汇合 works(一个 HashSet)boolean workerStarted = false;
    boolean workerAdded = false;
    Worker w = null;
    try {
        // 符合条件,创立新的 work 并包装 task
        w = new Worker(firstTask);
        final Thread t = w.thread;
        if (t != null) {
            final ReentrantLock mainLock = this.mainLock;
              // 加锁,workers 是一个 hashset,这里要保障线程安全性
            mainLock.lock();
            try {   
                          //...
                    // 在这里!!!workers.add(w);
                    
                      //...                    
                    workerAdded = true;
                
            } finally {mainLock.unlock();
            }
            if (workerAdded) {
                // 留神,只有是胜利 add 了新的 work,那么将该新 work 立刻启动,工作失去执行
                t.start();
                workerStarted = true;
            }
        }
    } finally {if (! workerStarted)
            addWorkerFailed(w);
    }
    return workerStarted;
}
// 工作获取与执行
  
// 在 worker 执行 runWorker()的时候,不停循环,先查看本人有没有携带 Task,如果有,执行
while (task != null || (task = getTask()) != null)

// 如果没用,会调用 getTask,从队列获取工作

private Runnable getTask() {boolean timedOut = false; // Did the last poll() time out?

    for (;;) {int c = ctl.get();
        int rs = runStateOf(c);

        // ...

        int wc = workerCountOf(c);

        // Are workers subject to culling? - 很形象,要不要乖乖的被“捕杀”?// 判断是不是要超时解决,重点!!!决定了以后线程要不要被开释
        boolean timed = allowCoreThreadTimeOut || wc > corePoolSize;
                // 线程数超出 max,并且上次循环中 poll 期待超时了,那么阐明该线程已终止
        // 将线程队列数量原子性减
        if ((wc > maximumPoolSize || (timed && timedOut))
            && (wc > 1 || workQueue.isEmpty())) {
            // 计数器做原子递加,递加胜利后,返回 null,for 被停止
            if (compareAndDecrementWorkerCount(c))
                return null;
            // 递加失败,持续下一轮循环,直到胜利
            continue;
        }

        try {
            // 重点!!!// 如果线程可被开释,那就 poll,开释的工夫为:keepAliveTime
            // 否则,线程是不会被开释的,take 始终被阻塞在这里,直到来了新工作持续工作
            Runnable r = timed ?
                workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS) :
                workQueue.take();
            if (r != null)
                return r;
            // 到这里阐明可被开释的线程期待超时,曾经销毁,设置该标记,下次循环将线程数缩小
            timedOut = true;
        } catch (InterruptedException retry) {timedOut = false;}
    }
}

1.1.4 Executors

以上构造函数比拟多,为了方便使用,juc 提供了一个 Executors 工具类,外部提供静态方法

1)newCachedThreadPool():弹性线程数

2)newFixedThreadPool(int nThreads):固定线程数

3)newSingleThreadExecutor() : 繁多线程数

4)newScheduledThreadPool(int corePoolSize):可调度,罕用于定时

1.1.5 经典面试

1)线程池是如何保障线程不被销毁的呢?

答案:如果队列中没有工作时,外围线程会始终阻塞在获取工作的办法,直到返回工作。而工作执行完后,又会进入下一轮 work.runWork()中循环

验证:机密就藏在外围源码里 ThreadPoolExecutor.getTask()

//work.runWork():
while (task != null || (task = getTask()) != null)
    
    
//work.getTask():
boolean timed = allowCoreThreadTimeOut || wc > corePoolSize;
Runnable r = timed ?
    workQueue.poll(keepAliveTime, TimeUnit.NANOSECONDS) :
    workQueue.take();

2)那么线程池中的线程会处于什么状态?

答案:RUNNABLE,WAITING

验证:起一个线程池,搁置一个工作 sleep,debug 查看完结前后的状态

//debug add watcher:
((ThreadPoolExecutor) poolExecutor).workers.iterator().next().thread.getState()
ThreadPoolExecutor poolExecutor = Executors.newFixedThreadPool(1);
poolExecutor.execute(new Runnable() {public void run() {
        try {Thread.sleep(5000);
        } catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();
        }
    }
});
System.out.println("ok");

3)外围线程与非核心线程有区别吗?

答案:没有。被销毁的线程和创立的先后无关。即使是第一个被创立的外围线程,依然有可能被销毁

验证:看源码,每个 work 在 runWork()的时候去 getTask(),在 getTask 外部,并没有针对性的辨别以后 work 是否是外围线程或者相似的标记。只有判断 works 数量超出 core,就会调用 poll(),否则 take()

1.2 Fork/Join

1.2.1 概念

​ ForkJoin 是由 JDK1.7 后提供多线并发解决框架。能够了解为一种非凡的线程池。

​ 1. 工作宰割:Fork(分岔),先把大的工作宰割成足够小的子工作,如果子工作比拟大的话还要对子工作进行持续宰割。

2. 合并后果:join,宰割后的子工作被多个线程执行后,再合并后果,失去最终的残缺输入。

1.2.2 组成

  • ForkJoinTask:次要提供 fork 和 join 两个办法用于工作拆分与合并;个别用子类 RecursiveAction(无返回值的工作)和 RecursiveTask(须要返回值)来实现 compute 办法。

  • ForkJoinPool:调度 ForkJoinTask 的线程池;

  • ForkJoinWorkerThread:Thread 的子类,寄存于线程池中的工作线程(Worker);

  • WorkQueue:工作队列,用于保留工作;

1.2.3 根本应用

一个典型的例子:计算 1 -1000 的和

package com.itheima.thread;

import java.util.concurrent.*;

public class SumTask {

    private static final Integer MAX = 100;

    static class SubTask extends RecursiveTask<Integer> {
        // 子工作开始计算的值
        private Integer start;

        // 子工作完结计算的值
        private Integer end;

        public SubTask(Integer start , Integer end) {
            this.start = start;
            this.end = end;
        }

        @Override
        protected Integer compute() {if(end - start < MAX) {
                // 小于边界,开始计算
                System.out.println("start =" + start + ";end =" + end);
                Integer totalValue = 0;
                for(int index = this.start ; index <= this.end  ; index++) {totalValue += index;}
                return totalValue;
            }else {
                // 否则,两头劈开持续拆分
                SubTask subTask1 = new SubTask(start, (start + end) / 2);
                subTask1.fork();
                SubTask subTask2 = new SubTask((start + end) / 2 + 1 , end);
                subTask2.fork();
                return subTask1.join() + subTask2.join();
            }
        }
    }

    public static void main(String[] args) {ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
        Future<Integer> taskFuture =  pool.submit(new SubTask(1,1000));
        try {Integer result = taskFuture.get();
            System.out.println("result =" + result);
        } catch (InterruptedException | ExecutionException e) {e.printStackTrace(System.out);
        }
    }
}

1.2.4 设计思维

  • 一般线程池外部有两个重要汇合:工作线程汇合(一般线程),和工作队列。
  • ForkJoinPool 也相似,线程汇合里放的是非凡线程 ForkJoinWorkerThread,工作队列里放的是特殊任务 ForkJoinTask
  • 不同之处在于,一般线程池只有一个队列。而 ForkJoinPool 的工作线程 ForkJoinWorkerThread 每个线程内都绑定一个双端队列。

  • 在 fork 的时候,也就是工作拆分,将拆分的 task 会被以后线程放到本人的队列中。
  • 如果有工作,那么线程优先从本人的队列里取工作执行,默认从队尾
  • 当本人队列中执行完后,工作线程会跑到其余队列的队首偷工作来执行。也就是所说的“窃取”

1.2.5 留神点

应用 ForkJoin 将雷同的计算工作通过多线程执行。然而在应用中须要留神:

  • 留神工作切分的粒度,也就是 fork 的界线。并非越小越好
  • 判断要不要应用 ForkJoin。任务量不是太大的话,串行可能优于并行。因为多线程会波及到上下文的切换

1.3 原子操作

1.3.1 概念

​ 原子(atom)本意是“不能被进一步宰割的最小粒子”,而原子操作(atomic operation)意为 ” 不可被中断的一个或一系列操作 ”。类比于数据库事务,redis 的 multi。

1.3.2 CAS

​ Compare And Set(或 Compare And Swap),翻译过去就是比拟并替换,CAS 操作蕴含三个操作数——内存地位(V)、预期原值(A)、新值(B)。从第一视角来看,了解为:我认为地位 V 应该是 A,如果是 A,则将 B 放到这个地位;否则,不要更改,只通知我这个地位当初的值即可。所以 cas 外部个别随同着 while 循环操作,不停的去尝试

​ juc 中提供了 Atomic 结尾的类,基于 cas 实现原子性操作,最根本的利用就是计数器

package com.itheima;

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

public class AtomicCounter {private static AtomicInteger i = new AtomicInteger(0);
    public int get(){return i.get();
    }
    public void inc(){i.incrementAndGet();
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {final AtomicCounter counter = new AtomicCounter();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {new Thread(new Runnable() {public void run() {counter.inc();
                }
            }).start();}
        Thread.sleep(3000);
        // 能够正确输入 10
        System.out.println(counter.i.get());
    }
}

注:AtomicInteger 源码。基于 unsafe 类 cas 思维实现,性能篇会讲到

1.3.3 atomic

​ 下面展现了 AtomicInteger,对于 atomic 包,还有很多其余类型:

  • 根本类型

    • AtomicBoolean:以原子更新的形式更新 boolean;
    • AtomicInteger:以原子更新的形式更新 Integer;
    • AtomicLong:以原子更新的形式更新 Long;
  • 援用类型

    • AtomicReference:原子更新援用类型
    • AtomicReferenceFieldUpdater:原子更新援用类型的字段
    • AtomicMarkableReference:原子更新带有标记位的援用类型
  • 数组

    • AtomicIntegerArray:原子更新整型数组里的元素。
    • AtomicLongArray:原子更新长整型数组里的元素。
    • AtomicReferenceArray:原子更新援用类型数组里的元素。
  • 字段

    • AtomicIntegerFieldUpdater:原子更新整型的字段的更新器。
    • AtomicLongFieldUpdater:原子更新长整型字段的更新器。
    • AtomicStampedReference:原子更新带有版本号的援用类型。

1.3.4 留神!

应用 atomic 要留神原子性的边界,把握不好会起不到应有的成果,原子性被毁坏。

案例:原子性被毁坏景象

package com.itheima;

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

public class BadAtomic {AtomicInteger i = new AtomicInteger(0);
    static int j=0;

    public void badInc(){int k = i.incrementAndGet();
        try {Thread.sleep(new Random().nextInt(100));
        } catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();
        }
        j=k;
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {BadAtomic atomic = new BadAtomic();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {new Thread(()->{atomic.badInc();
            }).start();}
        Thread.sleep(3000);
        System.out.println(atomic.j);
    }
}

后果剖析:

  • 每次都不一样,总之不是 10
  • i 是原子性的,没问题。然而再赋值,变成了两部操作,原子性被突破
  • 在 badInc 上加 synchronized,问题解决

1.4 AQS

1.4.1 概念

​ 首先搞清楚,AbstractQueuedSynchronizer 形象的队列式同步器,是一个抽象类,这个类在 java.util.concurrent.locks 包。

​ 除了 java 自带的 synchronized 关键字之外,jdk 提供的另外一种锁机制。如果须要本人实现灵便的锁逻辑,能够思考应用 AQS,十分的便捷。

public abstract class AbstractQueuedSynchronizer
    extends AbstractOwnableSynchronizer
    implements java.io.Serializable

​ jdk 中应用 AQS 的线程工具类很多,自旋锁、互斥锁、读锁写锁、信号量、通过类继承关系能够轻松查看,所以说,AQS 是 juc 中很多类的基石。

1.4.2 原理

  • state:状态,int 类型的成员变量,当 state>0 时示意锁有人占着,当 state = 0 时示意开释了锁。
  • 队列:拿不到锁的线程进队列。

1.4.3 源码

​ AQS 应用了模板设计模式。只须要实现指定的锁获取办法即可,外部的机制 AQS 已帮你封装好。

(AQS 源码 idea 中查看)

须要子类继承 AQS,并实现的办法(protected):

protected boolean tryAcquire(int arg) // 独占式获取同步状态
protected boolean tryRelease(int arg) // 独占式开释同步状态
protected int tryAcquireShared(int arg) // 共享式获取同步状态
protected boolean tryReleaseShared(int arg) // 共享式开释同步状态

应用时,调用的是父类的办法(public)

public final void acquire(int arg) // 独享锁获取
public final boolean release(int arg) // 独享锁开释
public final void acquireShared(int arg) // 共享锁获取
public final boolean releaseShared(int arg) // 共享锁开释

源码剖析

public abstract class AbstractQueuedSynchronizer
    extends AbstractOwnableSynchronizer
    implements java.io.Serializable {
    // 可共享式获取锁,内部调用,模板模式
    public final void acquireShared(int arg) {if (tryAcquireShared(arg) < 0)
            doAcquireShared(arg);
    }
    // 须要实现的局部,空 protected 办法,被下面的对外办法所调用
    protected int tryAcquireShared(int arg) {throw new UnsupportedOperationException();
    }
    
    
    // 同理,锁的开释,模板模式
    public final boolean releaseShared(int arg) {if (tryReleaseShared(arg)) {doReleaseShared();
            return true;
        }
        return false;
    }
    protected boolean tryReleaseShared(int arg) {throw new UnsupportedOperationException();
    }
    
    
    // 独占式获取
    public final void acquire(int arg) {if (!tryAcquire(arg) &&
            acquireQueued(addWaiter(Node.EXCLUSIVE), arg))
            selfInterrupt();}
    protected boolean tryAcquire(int arg) {throw new UnsupportedOperationException();
    }
    // 独占式开释
    public final boolean release(int arg) {if (tryRelease(arg)) {
            Node h = head;
            if (h != null && h.waitStatus != 0)
                unparkSuccessor(h);
            return true;
        }
        return false;
    }
    protected boolean tryRelease(int arg) {throw new UnsupportedOperationException();
    }
   
    
}    

1.4.4 经典面试

一个阿里面试题:本人实现一个锁,最大容许指定数量的线程并行运作。其余排队等待

package com.itheima;

import java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer;

public class MyLock extends AbstractQueuedSynchronizer {public MyLock(int count){setState(count);
    }

    @Override
    protected int tryAcquireShared(int arg) {
        // 自旋,cas 形式不停获取数量
        for (; ;) {int current = getState();
            int newCount = current - arg;
            if (newCount < 0 || compareAndSetState(current, newCount)) {return newCount;}
        }
    }

    @Override
    protected boolean tryReleaseShared(int arg) {for (; ;) {int current = getState();
            int newState = current + arg;
            if (compareAndSetState(current, newState)) {return true;}
        }
    }


    public static void main(String[] args) {final MyLock lock = new MyLock(3);

        for (int i = 0; i < 30; i++) {new Thread(new Runnable() {public void run() {lock.acquireShared(1);
                    try {Thread.sleep(1000);
                        System.out.println("ok");
                    } catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();
                    } finally {lock.releaseShared(1);
                    }

                }
            }).start();}
    }
}

验证后果:尽管 30 个一次性 start,然而会每 1s 输入 3 个 ok,达到了并发管制

1.5 并发容器

juc 中还蕴含很多其余的并发容器(理解)

1.ConcurrentHashMap

对应:HashMap

指标:代替 Hashtable、synchronizedMap,应用最多,源码篇会具体解说

原理:JDK7 中采纳 Segment 分段锁,JDK8 中采纳 CAS+synchronized

2.CopyOnWriteArrayList

对应:ArrayList

指标:代替 Vector、synchronizedList

原理:高并发往往是读多写少的个性,读操作不加锁,而对写操作加 Lock 独享锁,先复制一份新的汇合,在新的汇合下面批改,而后将新汇合赋值给旧的援用,并通过 volatile 保障其可见性。

查看源码:volatile array,lock 加锁,数组复制

3.CopyOnWriteArraySet

对应:HashSet

指标:代替 synchronizedSet

原理:与 CopyOnWriteArrayList 实现原理相似。

4.ConcurrentSkipListMap

对应:TreeMap

指标:代替 synchronizedSortedMap(TreeMap)

原理:基于 Skip list(跳表)来代替均衡树,依照分层 key 高低链接指针来实现。

附加:跳表

5.ConcurrentSkipListSet

对应:TreeSet

指标:代替 synchronizedSortedSet(TreeSet)

原理:外部基于 ConcurrentSkipListMap 实现,原理统一

6.ConcurrentLinkedQueue

对应:LinkedList

对应:无界限程平安队列

原理:通过队首队尾指针,以及 Node 类元素的 next 实现 FIFO 队列

7.BlockingQueue

对应:Queue

特点:拓展了 Queue,减少了可阻塞的插入和获取等操作

原理:通过 ReentrantLock 实现线程平安,通过 Condition 实现阻塞和唤醒

实现类:

  • LinkedBlockingQueue:基于链表实现的可阻塞的 FIFO 队列
  • ArrayBlockingQueue:基于数组实现的可阻塞的 FIFO 队列
  • PriorityBlockingQueue:按优先级排序的队列

本文由传智教育博学谷 – 狂野架构师教研团队公布
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正文完
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