【Java并发编程最佳实践】:掌握Concurrent包的正确使用姿势(权威指南)

发布时间: 2024-09-24 22:10:03 阅读量: 84 订阅数: 29
PDF

java并发编程实践pdf笔记

![【Java并发编程最佳实践】:掌握Concurrent包的正确使用姿势(权威指南)](https://img-blog.csdnimg.cn/a0ea50d34dc746439fb51afd8a3908ca.png) # 1. Java并发编程概述 并发编程是现代编程语言和系统设计的一个核心方面,尤其在Java这样的企业级语言中,它为构建能够高效利用现代多核处理器资源的应用程序提供了丰富的工具和API。Java并发编程涉及创建和管理多个执行线程,让它们同时执行,以实现程序的高性能和响应性。在深入探讨并发机制、内存模型、并发工具类和高级并发控制之前,本章将为读者提供并发编程的基本概念和重要性。 本章的主要内容包括: - 了解并发编程在现代软件开发中的角色。 - 探索Java中的并发支持以及并发API的基本用法。 - 分析并发编程带来的挑战,如死锁、资源竞争和线程同步等。 通过对这些主题的基础讨论,我们将为后续章节的深入主题打下坚实的基础。在本章的结束,读者将掌握并发编程的基本原则,为理解和应用Java提供的并发工具和API做好准备。 # 2. 深入理解Java并发机制 ### 2.1 Java线程模型和线程管理 #### 2.1.1 Java线程的生命周期和状态 在Java中,线程是一种轻量级的执行流,与进程相比,线程共享进程的内存空间,因此创建和管理线程的开销相对较小。Java的线程模型基于操作系统的原生线程模型,这意味着Java线程在底层是由操作系统来支持的。 Java线程的生命周期包括以下状态: - 新建(New):线程被创建,但未执行。 - 可运行(Runnable):线程可以运行,在Java虚拟机(JVM)中,线程调度器会分配执行时间给这些线程。 - 阻塞(Blocked):线程等待监视器锁,使得其他线程可以执行。 - 等待(Waiting):线程无限期等待另一个线程执行某个操作。 - 超时等待(Timed Waiting):线程等待另一个线程执行操作,等待时间有限。 - 终止(Terminated):线程执行完毕。 线程状态的转换通常由线程本身的操作(如调用sleep或wait)或来自其他线程的干扰(如中断)来触发。 #### 2.1.2 线程同步与协作机制 线程同步是确保多线程环境下共享资源安全访问和数据一致性的关键机制。在Java中,最常见的同步方式是使用synchronized关键字。synchronized可以用于方法,也可以用于代码块。其工作原理是在进入同步块时获取对象的锁,退出同步块时释放锁。Java还提供了显式锁机制(ReentrantLock)作为synchronized的补充,提供了更多高级功能。 协作机制涉及多个线程之间的交互,常用的协作方式包括: - wait/notify:线程在条件不满足时,可以调用对象的wait方法让出锁并阻塞。当条件满足时,其他线程可以调用notify或notifyAll方法唤醒等待的线程。 - join:一个线程可以调用另一个线程的join方法,等待该线程完成。 - 线程中断:线程可以通过调用另一个线程的interrupt方法来请求中断。 线程协作时需要特别注意死锁和活锁的问题。死锁指的是多个线程相互等待对方释放锁而无限期阻塞的情况,而活锁则是线程不断重复某种操作却始终无法进展的状态。 ### 2.2 Java内存模型和可见性问题 #### 2.2.1 Java内存模型基础 Java内存模型(Java Memory Model, JMM)定义了共享变量的访问规则,以及线程和主内存之间的抽象关系。JMM规定了每个线程有自己的工作内存,线程的工作内存保存了从主内存中拷贝的变量副本。 JMM通过规定以下操作来实现线程之间的通信: - lock(锁定):作用于主内存的变量,把一个变量标识为一条线程独占的状态。 - unlock(解锁):作用于主内存变量,释放线程独占的状态。 - read(读取):作用于主内存变量,把一个变量值从主内存传输到线程的工作内存中,以便随后的load操作使用。 - load(载入):作用于工作内存的变量,它把read操作从主内存中得到的变量值放入工作内存的变量副本中。 - use(使用):作用于工作内存的变量,把工作内存中的一个变量值传递给执行引擎。 - assign(赋值):作用于工作内存的变量,它把一个从执行引擎接收到的值赋给工作内存的变量。 - store(存储):作用于工作内存的变量,把工作内存中的一个变量的值传送到主内存中,以便随后的write操作使用。 - write(写入):作用于主内存的变量,它把store操作从工作内存中得到的变量的值放入主内存的变量中。 这些操作为线程之间的交互提供了一种可见性保证,但没有强制规定执行顺序,允许编译器、处理器对操作进行重排序。 #### 2.2.2 理解和处理线程可见性问题 线程可见性指的是一个线程修改了共享变量的值,是否能够立即被其他线程读取到。在多核处理器和多线程的环境下,由于缓存和指令重排序的存在,可能会导致线程可见性问题。 Java通过volatile关键字提供了一种轻量级的线程可见性保证。当一个变量被volatile修饰时: - 线程写volatile变量时,JMM会把该变量强制从工作内存写回到主内存。 - 线程读volatile变量时,JMM会从主内存中读取最新的值到工作内存中。 除了volatile,Java还提供了一些其他机制来保证可见性,如synchronized块、final关键字以及显式锁ReentrantLock等。此外,可以使用Atomic变量类(如AtomicInteger)提供的原子操作来保证操作的原子性和可见性。 ### 2.3 Java并发工具类详解 #### 2.3.1 线程池的使用与管理 线程池是一种基于生产者-消费者模式的资源复用方式。通过预先创建一定数量的工作线程,线程池可以减少在创建和销毁线程上所花的时间和资源消耗。 Java提供了Executor框架来支持线程池的实现,其中最常用的线程池类是ThreadPoolExecutor。线程池的核心参数包括: - corePoolSize:核心线程数,即即使线程是空闲的,线程池也会保留在池中的线程数量。 - maximumPoolSize:最大线程数,线程池中允许的最大线程数。 - keepAliveTime:线程空闲存活时间,如果线程空闲超过这个时间,线程将被终止。 - workQueue:工作队列,用于存放待执行的任务。 - threadFactory:用于创建新线程。 - handler:拒绝策略,当线程池无法接受更多的任务时调用。 正确配置和管理线程池对提升并发程序的性能至关重要。合理的线程数配置和拒绝策略选择可以避免资源浪费和性能瓶颈。 ```java // 简单的线程池配置示例 ExecutorService executorService = new ThreadPoolExecutor( 5, // corePoolSize 10, // maximumPoolSize 60, TimeUnit.SECONDS, // keepAliveTime new ArrayBlockingQueue<Runnable>(20), // workQueue Executors.defaultThreadFactory(), // threadFactory new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy() // handler ); ``` #### 2.3.2 并发集合的特性与选择 Java并发包(java.util.concurrent)提供了多种线程安全的集合类,如ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList、BlockingQueue等。这些集合类在设计上考虑了多线程环境的性能和安全问题。 - ConcurrentHashMap:是一个线程安全的HashMap,它采用分段锁技术,只有在同一个段内的数据才会被锁定。 - CopyOnWriteArrayList:一个线程安全的ArrayList,在每次修改时都会创建并复制底层数组,适合读多写少的场景。 - BlockingQueue:是一个阻塞队列接口,提供了多种实现,如ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue等。阻塞队列适合在生产者和消费者模式中使用,能够有效控制对共享资源的并发访问。 选择合适的并发集合对程序的性能有重要影响。开发者需要根据应用场景的需求(如性能、内存占用和并发度)来选择合适的集合实现。 ```java // 示例:使用ConcurrentHashMap ConcurrentHashMap<String, String> concurrentMap = new ConcurrentHashMap<>(); concurrentMap.put("key", "value"); String value = concurrentMap.get("key"); ``` 通过本章节的介绍,您应该已经获得了对Java并发机制的深入理解,包括线程模型、内存模型和并发工具类。在下一章中,我们将继续探索Java并发编程中的核心组件及它们的应用场景。 # 3. Concurrent包核心组件与应用 Java并发包(java.util.concurrent,简称JUC)是Java并发编程的核心,它提供了线程安全的集合类、锁机制以及并发工具类,极大地简化了并发编程的难度。本章节将深入探讨Concurrent包中的一些核心组件,并演示如何在实际应用中有效地使用它们。 ## 3.1 线程安全的集合类使用 在多线程环境下,集合类的线程安全性是一个必须考虑的问题。Java并发包提供了一系列线程安全的集合类来帮助开发者处理并发场景。 ### 3.1.1 ArrayList与CopyOnWriteArrayList `ArrayList` 是 Java 中广泛使用的一个动态数组实现,但它不是线程安全的。在并发环境下,直接使用 `ArrayList` 可能会导致数据不一致的问题。这时,我们可以选择 `CopyOnWriteArrayList`。 `CopyOnWriteArrayList` 是一个线程安全的变体,它在每次修改集合时都会创建并复制底层数组的一个新副本,通过这种方式来避免并发修改异常(ConcurrentModificationException),从而实现线程安全。 **使用场景**: - 当读操作远多于写操作时。 - 集合的迭代操作频繁,且不要求实时一致性。 **使用示例**: ```java CopyOnWriteArrayList<String> list = new CopyOnWriteArrayList<>(); list.add("Element1"); list.add("Element2"); // 迭代器在遍历时是安全的,不会抛出ConcurrentModificationException for (String item : list) { System.out.println(item); } ``` ### 3.1.2 HashMap与ConcurrentHashMap 在并发编程中,`HashMap` 也不是线程安全的。`ConcurrentHashMap` 作为线程安全的替代品,它通过巧妙的设计实现了高效的并发访问。 `ConcurrentHashMap` 在内部使用了分段锁(Segmentation Locking)的策略,将数据分成了多个段,每个段独立维护自己的锁。这使得它能够在不需要完全锁定整个表的情况下进行更新操作。 **使用场景**: - 高度并发的环境下对键值对进行读写操作。 - 需要确保迭代操作不受并发修改影响。 **使用示例**: ```java ConcurrentHashMap<String, String> map = new ConcurrentHashMap<>(); map.put("Key1", "Value1"); map.put("Key2", "Value2"); // 获取键值 String value = map.get("Key1"); // 同步遍历 for (Map.Entry<String, String> entry : map.entrySet()) { System.out.println(entry.getKey() + "=" + entry.getValue()); } ``` ## 3.2 锁机制的高级应用 在并发编程中,锁是保证线程安全、实现同步访问的主要机制。Java提供了多种锁机制供开发者选择。 ### 3.2.1 ReentrantLock与公平锁 `ReentrantLock` 是一个可重入的互斥锁,它可以被单个线程多次持有。它提供了与 `synchronized` 关键字相似的互斥功能,但具有更灵活的锁定和解锁操作。 `ReentrantLock` 还支持公平锁和非公平锁的选择。公平锁按照请求锁的顺序给予线程访问权,而非公平锁不保证这一点。 **使用场景**: - 需要公平访问资源时。 - 需要实现条件变量时。 **使用示例**: ```java ReentrantLock lock = new ReentrantLock(true); // 公平锁 lock.lock(); try { // 临界区代码 System.out.println("Critical section with fair lock"); } finally { lock.unlock(); } ``` ### 3.2.2 Condition接口与条件变量 `ReentrantLock` 与 `Condition` 接口一起使用时,可以提供类似于传统操作系统的条件变量的功能。`Condition` 接口允许线程在等待某个条件成立时挂起,并在条件成立时被唤醒。 **使用场景**: - 当线程需要等待某个条件成立时。 - 当需要实现复杂的线程协作机制时。 **使用示例**: ```java Lock lock = new ReentrantLock(); Condition condition = lock.newCondition(); new Thread(() -> { lock.lock(); try { System.out.println("Thread A: waiting for condition"); condition.await(); System.out.println("Thread A: condition met"); } catch (InterruptedException e) { Thread.currentThread().interrupt(); } finally { lock.unlock(); } }).start(); new Thread(() -> { lock.lock(); try { System.out.println("Thread B: signaling condition"); condition.signalAll(); } finally { lock.unlock(); } }).start(); ``` ## 3.3 并发工具类的实践技巧 Java并发包中还包含了一些非常实用的并发工具类,可以帮助开发者解决特定的并发问题。 ### 3.3.1 CyclicBarrier与CountDownLatch `CyclicBarrier` 和 `CountDownLatch` 都是用于协调多线程间操作的工具类,但它们的使用场景略有不同。 `CyclicBarrier` 是一个可重用的栅栏,它允许多个线程在某个点上相互等待,直到所有线程都达到了这个点,然后继续执行。 **使用场景**: - 当需要多个线程都达到一个执行点时。 **使用示例**: ```java CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(3); for (int i = 0; i < 3; i++) { new Thread(() -> { try { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " is waiting."); barrier.await(); // 等待直到所有线程都调用了await方法 System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " is proceeding."); } ```
corwn 最低0.47元/天 解锁专栏
买1年送3月
点击查看下一篇
profit 百万级 高质量VIP文章无限畅学
profit 千万级 优质资源任意下载
profit C知道 免费提问 ( 生成式Al产品 )

相关推荐

SW_孙维

开发技术专家
知名科技公司工程师,开发技术领域拥有丰富的工作经验和专业知识。曾负责设计和开发多个复杂的软件系统,涉及到大规模数据处理、分布式系统和高性能计算等方面。
专栏简介
本专栏深入介绍了 Java 并发编程库 java.util.concurrent 的核心概念和最佳实践。从并发锁机制和线程安全集合的原理,到线程池和任务执行的构建,再到信号量和栅栏的高级应用,专栏全面涵盖了并发编程的各个方面。此外,还提供了线程状态监控、并发 Map 实现剖析、ABA 问题应对策略等高级主题的深入解析。通过实战案例和专家解读,本专栏旨在帮助读者掌握并发编程的精髓,构建高效可靠的并发系统。

专栏目录

最低0.47元/天 解锁专栏
买1年送3月
百万级 高质量VIP文章无限畅学
千万级 优质资源任意下载
C知道 免费提问 ( 生成式Al产品 )

最新推荐

【VNX5600 SAN架构】:权威解析与设计最佳实践

![【VNX5600 SAN架构】:权威解析与设计最佳实践](http://www.50mu.net/wp-content/uploads/2013/09/130904_EMC_new_VNX_Family.jpg) # 摘要 VNX5600 SAN架构是企业级存储解决方案的核心,提供高效的数据存储和管理能力。本文全面介绍VNX5600的硬件组件、存储理论基础、配置管理以及企业应用实践。通过对VNX5600硬件概览、数据存储理论基础和存储池与文件系统的分析,本文详细阐述了如何构建和管理SAN环境,以实现存储资源的有效分配和优化。同时,文章探讨了VNX5600在企业中的应用,包括与虚拟化平台的

提高机械臂效率的秘诀:轨迹规划算法全解析(效率提升指南)

![提高机械臂效率的秘诀:轨迹规划算法全解析(效率提升指南)](https://i0.hdslb.com/bfs/archive/7b958d32738e8d1ba1801311b999f117d03ca9b5.jpg@960w_540h_1c.webp) # 摘要 随着自动化和智能制造的快速发展,机械臂效率的提升已成为重要研究课题。本文首先概述了机械臂效率的现状与面临的挑战,接着详细介绍了轨迹规划算法的基本理论,包括机械臂运动学基础和轨迹规划的定义、分类及优化目标。在实践应用方面,文章探讨了连续路径和点到点轨迹规划的实例应用,强调了工作环境影响与实时调整策略的重要性。进一步地,本文分析了高

CUDA内存管理深度解析:防内存泄漏,提升数据传输效率的策略

![CUDA内存管理深度解析:防内存泄漏,提升数据传输效率的策略](https://discuss.pytorch.org/uploads/default/original/3X/a/d/ad847b41c94394f6d59ffee6c21a077d8422b940.png) # 摘要 本文全面探讨了CUDA内存管理的关键技术和实践策略。首先概述了CUDA内存管理的基本概念,详细介绍了CUDA不同内存类型及其分配策略,包括全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存。接着,文章聚焦于内存泄漏的检测与防范,阐述了内存泄漏的常见原因和后果,介绍了使用CUDA开发工具进行内存分析的技巧。此外,还深入探

BCM89811在高性能计算中的高级应用:行业专家透露最新使用技巧!

![BCM89811在高性能计算中的高级应用:行业专家透露最新使用技巧!](http://biosensor.facmed.unam.mx/modelajemolecular/wp-content/uploads/2023/07/figure-3.jpg) # 摘要 本文全面介绍BCM89811芯片的技术细节和市场定位。首先,本文阐述了BCM89811的基本架构和性能特性,重点讨论了其核心组件、性能参数、高级性能特性如高速缓存、内存管理、能耗优化以及硬件加速能力,并通过行业应用案例展示其在数据中心和高性能计算集群中的实际应用。其次,文中详细介绍了BCM89811的软件开发环境配置、编程接口与

UFF与常见数据格式对比分析:深入了解各领域应用案例与标准化过程

![UFF与常见数据格式对比分析:深入了解各领域应用案例与标准化过程](https://opengraph.githubassets.com/e2ba1976a5a884ae5f719b86f1c8f762dbddff8521ed93f7ae929ccc919520a3/murmlgrmpf/uff) # 摘要 统一文件格式(UFF)作为一种新兴的数据标准,正逐渐改变着多个行业内的数据交换方式。本文首先概述了UFF与数据格式的基本概念,随后深入探讨了UFF的技术背景、标准化过程、结构组成,及其在工业自动化、汽车行业和医疗设备等领域的应用案例。通过对UFF与其他数据格式如CSV、XML和JSO

【逆变器控制策略优化秘诀】:利用SIMULINK提升逆变器性能

![【逆变器控制策略优化秘诀】:利用SIMULINK提升逆变器性能](https://fr.mathworks.com/solutions/electrification/power-conversion-control/_jcr_content/mainParsys/band_copy_copy_10388_527396163/mainParsys/columns_2102449760_c_2058125378/3/panel_copy_copy/headerImage.adapt.full.medium.png/1711974356539.png) # 摘要 逆变器作为电能转换的关键设备

M-PHY链路层精研:揭秘时钟同步与低功耗设计的革命性应用(专家级深入分析)

![mipi_M-PHY_specification_v4-1-er01.pdf](https://community.cadence.com/cfs-file/__key/communityserver-blogs-components-weblogfiles/00-00-00-01-06/Screen-Shot-2016_2D00_10_2D00_01-at-10.56.12-PM.jpg) # 摘要 M-PHY作为先进的物理层通信技术,其链路层的设计在满足高速通信需求的同时,还需解决时钟同步、低功耗以及测试与调试等技术挑战。本文首先概述了M-PHY链路层的基本框架,随后深入探讨了其时钟

【系统日志解读教程】:破解Windows 2008 R2 64位系统驱动失败之谜

![【系统日志解读教程】:破解Windows 2008 R2 64位系统驱动失败之谜](https://static1.makeuseofimages.com/wordpress/wp-content/uploads/2023/02/displaying-hardware-ids-using-devcon.jpg) # 摘要 本论文旨在系统阐述系统日志解读的重要性和基础,特别是针对Windows 2008 R2系统驱动的失败问题进行深入分析。通过对驱动失败原因的探讨,包括硬件兼容性、软件冲突、系统资源分配等问题,本文揭示了驱动失败的常见表现,并提供了详尽的系统日志分析实战技巧。论文不仅涵盖了

【NVIDIA H100内存优化】:深入探索内存层次结构以提升数据处理速度

![【NVIDIA H100内存优化】:深入探索内存层次结构以提升数据处理速度](https://iq.opengenus.org/content/images/2022/02/l4-cache.png) # 摘要 本文重点介绍了NVIDIA H100 GPU架构及其内存层次结构的基础知识,探讨了内存带宽和延迟分析,并提供了内存管理的最佳实践。通过案例分析,本文展示了深度学习中内存优化的具体应用,并深入讨论了利用共享内存、缓存优化技巧以及优化内存访问模式的技术。最后,文章展望了未来内存优化技术的发展趋势,强调了新型内存层次结构和软硬件协同优化的重要性,为相关领域的研究与实践提供了指导。 #

专栏目录

最低0.47元/天 解锁专栏
买1年送3月
百万级 高质量VIP文章无限畅学
千万级 优质资源任意下载
C知道 免费提问 ( 生成式Al产品 )