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
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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
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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。
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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。