您的位置:首页 > 编程语言 > Java开发

Java并发学习 & Executor学习 & 异常逃逸 & 同步互斥Best Practice & wait/notify, conditon#await/signal

2016-11-24 11:35 501 查看
看了这篇文章:http://www.ciaoshen.com/2016/10/28/tij4-21/ 有一些Java并发的内容,另外查了一些资料。

朴素的Thread

首先,Java中关于线程Thread最基本的事实是:

除非通过Native方法将本地线程加入JVM,创建线程唯一的方法就是“创建一个Thread类的实例对象,然后调用它的start()方法。”

其次,关于Thread对象实例的构造,需要注意,start()方法依赖于run()方法:

要么传递一个Runnable对象给构造器做参数。

要么重写Thread自己的run()方法。

第一种方法是实现Runnable接口。注意,Runnable里面获取线程信息需要用 Thread.currentThread()

package com.company;

class MyRunnable implements Runnable {
public void run() {
try {
Thread.sleep((long)(Math.random() % 5 * 1000 + 1000));
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.printf("Here is thread %d\n", Thread.currentThread().getId());
}
}

public class Main {

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

System.out.println("Hello!");
MyRunnable myRunnable = new MyRunnable();
Thread myThread1 = new Thread(myRunnable);
Thread myThread2 = new Thread(myRunnable);
myThread1.start();
myThread2.start();

// Your Codec object will be instantiated and called as such:
//System.out.printf("ret:%d\n", ret);

System.out.println();

}

}


第二种方法是直接继承Thread,需要多继承的,要用上一种Runnable接口的方法。

package com.company;

class MyThread extends Thread {
public void run() {
try {
Thread.sleep((long)(Math.random() % 5 * 1000 + 1000));
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.printf("Here is thread %d\n", getId());
}
}

public class Main {

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

System.out.println("Hello!");
MyThread myThread1 = new MyThread();
MyThread myThread2 = new MyThread();
myThread1.start();
myThread2.start();

// Your Codec object will be instantiated and called as such:
//System.out.printf("ret:%d\n", ret);

System.out.println();

}

}


Executor和线程池

朴素的Thread对象,对映单个线程。多个Thread对象,多个线程是可以共存的。但会互相竞争资源。Executor创建一个“线程池”的概念,对线程统一管理。

Java SE5的java.util.concurrent包中的执行器(Executor)将为你管理Thread对象,从而简化了并发编程。

实验代码如下(有一些好的注意点):

package com.company;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.*;

class ConcurrentSum {
private int coreCpuNum;
private ExecutorService executorService;
private List<FutureTask<Long>> tasks = new ArrayList<FutureTask<Long>>();

public ConcurrentSum() {
coreCpuNum = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
System.out.printf("There's %d cores\n", coreCpuNum);
executorService = Executors.newFixedThreadPool(coreCpuNum);
}

class SumCalculator implements Callable<Long> {

int nums[];
int start;
int end;
public SumCalculator(final int nums[], int start, int end) {
this.nums = nums;
this.start = start;
this.end = end;
}

@Override
public Long call() throws Exception {
long sum = 0;
for (int i=start; i<end; i++) {
sum += nums[i];
}
return sum;
}
}

public long sum(int[] nums) {
int start, end, increment;
for (int i=0; i<coreCpuNum; i++) {
// 注意这里分片的方法是非常棒的
increment = nums.length /  coreCpuNum + 1;
start = i * increment;
end = start + increment;
if (end > nums.length) {
end = nums.length;
}
SumCalculator sumCalculator = new SumCalculator(nums, start, end);
// FutureTask的构造参数是一个实现了Callable的对象
FutureTask<Long> task = new FutureTask<Long>(sumCalculator);
tasks.add(task);
if (!executorService.isShutdown()) {
executorService.submit(task);
}

}
return reduce();
}

private long reduce() {
long sum = 0;
for (int i=0; i<tasks.size(); i++) {
try {
sum += tasks.get(i).get();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
}
// 如果没有下面这句,那么整个程序不会退出。
executorService.shutdown();
return sum;
}
}

public class Main {

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

System.out.println("Hello!");

// main routine
int arr[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};
long sum = new ConcurrentSum().sum(arr);
System.out.printf("sum: %d\n", sum);

// Your Codec object will be instantiated and called as such:
//System.out.printf("ret:%d\n", ret);

System.out.println();

}

}


上面的reduce部分,使用了迭代循环获取各个FutureTask的结果,而如果某个结果还没有返回,则会阻塞。如果希望不阻塞,可以使用CompletionService。

CompletionService对ExecutorService进行了包装,内部维护一个保存Future对象的BlockingQueue。

只有当这个Future对象状态是结束的时候,才会加入到这个Queue中,take()方法其实就是Producer-Consumer中的Consumer。

它会从Queue中取出Future对象,如果Queue是空的,就会阻塞在那里,直到有完成的Future对象加入到Queue中。

所以,先完成的必定先被取出。这样就减少了不必要的等待时间。


实验代码如下,和上面直接使用ExecutorService有一些区别:

package com.company;

import java.util.concurrent.*;

class ConcurrentSum {
private int coreCpuNum;
private ExecutorService executorService;
private CompletionService<Long> completionService;

public ConcurrentSum() {
coreCpuNum = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
System.out.printf("There's %d cores\n", coreCpuNum);
executorService = Executors.newFixedThreadPool(coreCpuNum);
completionService = new ExecutorCompletionService<Long>(executorService);
}

class SumCalculator implements Callable<Long> {

int nums[];
int start;
int end;
public SumCalculator(final int nums[], int start, int end) {
this.nums = nums;
this.start = start;
this.end = end;
}

@Override
public Long call() throws Exception {
long sum = 0;
for (int i=start; i<end; i++) {
sum += nums[i];
}
return sum;
}
}

public long sum(int[] nums) {
int start, end, increment;
for (int i=0; i<coreCpuNum; i++) {
// 注意这里分片的方法是非常棒的
increment = nums.length /  coreCpuNum + 1;
start = i * increment;
end = start + increment;
if (end > nums.length) {
end = nums.length;
}
SumCalculator sumCalculator = new SumCalculator(nums, start, end);
// CompletionService直接提交一个实现了Callable的对象
if (!executorService.isShutdown()) {
completionService.submit(sumCalculator);
}

}
return reduce();
}

private long reduce() {
long sum = 0;
for (int i=0; i<coreCpuNum; i++) {
try {
sum += completionService.take().get();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} catch (ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
}
}
// 如果没有下面这句,那么整个程序不会退出。
executorService.shutdown();
return sum;
}
}

public class Main {

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

System.out.println("Hello!");

// main routine
int arr[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};
long sum = new ConcurrentSum().sum(arr);
System.out.printf("sum: %d\n", sum);

// Your Codec object will be instantiated and called as such:
//System.out.printf("ret:%d\n", ret);

System.out.println();

}

}


经过这样的改动,获取各个线程结果的地方就不会block了。

yield( )让步

和System.gc()方法类似,yield()方法仅仅是“建议”当前线程可以让给其他线程了。但完全不保证会让位。

未捕获异常

异常逃逸:主要原因是抛出异常的线程,和抓异常的代码所在的线程不是一个。这样即使在main函数里面抓异常也是抓不到的。

比如如下代码

package com.company;

import java.util.concurrent.*;

class ConcurrentSum {
// Runnable
public class SuperException implements Runnable {

@Override
public void run() {
throw new RuntimeException();
}
}
// Executor
public void letsGo() {
ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
try {
executorService.execute(new SuperException());
} catch (Exception e) {
System.out.println("Here catch Exception");
e.printStackTrace();
} finally {
System.out.println("Here finally shutdown");
executorService.shutdown();
}
}
}

public class Main {

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

System.out.println("Hello!");

// main routine
new ConcurrentSum().letsGo();

// Your Codec object will be instantiated and called as such:
//System.out.printf("ret:%d\n", ret);

System.out.println();

}

}


就不会抓到线程,命令行输出:

Hello!
Exception in thread "pool-1-thread-1" java.lang.RuntimeException
at com.company.ConcurrentSum$SuperException.run(Main.java:12)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142)
at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)
Here finally shutdown


如上,“异常逃逸”不是说异常就不见了,消失了。其实它还是会冒泡到控制台的。而且自作主张显示在异常报告的第一行。这里的”逃逸”是指异常逃脱了我们try{}catch{}语句对异常的处理。

逃逸的原因很容易猜,因为执行execute()方法的是主线程的Excecutor。
而抛出异常的线程池中被分配来执行run()的某线程。JVM的异常处理是各线程只管自己的事。
所以同理,就算我们把异常处理套到main()方法的主体中也无法捕获异常。因为始终是在主线程里做动作,这是无法处理其他线程里的异常的。

注意,C++里面也是这样。即使是在C++的join调用的外层,包上try-catch也没有用的,还是抓不到异常。


那有没有办法,在主线程里面捕获子线程的异常呢?有的!

重载ThreadFactory里面的newThread方法,在其中加上对UncauhgtExceptionHandler实现类的绑定。如下:

package com.company;

import java.util.concurrent.*;

class ConcurrentSum {
// Runnable
class SuperException implements Runnable {

@Override
public void run() {
throw new RuntimeException();
}
}

class MyUncaughtExceptionHandler implements Thread.UncaughtExceptionHandler {

@Override
public void uncaughtException(Thread t, Throwable e) {
System.out.println("Caught exception: " + e);
}
}

class HandlerThreadFactory implements ThreadFactory {

@Override
public Thread newThread(Runnable r) {
System.out.println(this + " createing new Thread");
Thread t = new Thread(r);
System.out.println("created " + t);
t.setUncaughtExceptionHandler(new MyUncaughtExceptionHandler());
System.out.println("eh = " + t.getUncaughtExceptionHandler());
return t;
}
}

// Executor
public void letsGo() {
ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool(new HandlerThreadFactory());
try {
executorService.execute(new SuperException());
} catch (Exception e) {
System.out.println("Here catch Exception");
e.printStackTrace();
} finally {
System.out.println("Here finally shutdown");
executorService.shutdown();
}
}
}

public class Main {

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

System.out.println("Hello!");

// main routine
new ConcurrentSum().letsGo();

// Your Codec object will be instantiated and called as such:
//System.out.printf("ret:%d\n", ret);

System.out.println();

}

}


独占锁,synchronized关键字

可以加在方法上,如下:

class Mutex implements Runnable{
private volatile int num=0;    //“private”禁止外部方法调用
public synchronized void increment(){
}
}

任何线程如果想要调用increment()方法,必须先获得当前Mutex类实例对象的唯一“独占令牌”,直到increment()方法执行完成,才释放令牌。
在此期间,其他所有希望对同一个Mutex对象执行increment()操作的线程,都必须阻塞等候。


也可以加在代码临界区上:

class Mutex implements Runnable{
private volatile int num=0;    //“private”禁止外部方法调用
public void increment(){
synchronized(this){
...
}
}
}

synchronized方法里面可以调用本身对象,也可以调用其他对象。


ReentrantLock,乐观锁

除了synchronized之外,另一个选择是使用ReentrantLock,又叫“乐观锁”。用法和效果和synchronized都差不多。差别是它必须显式地创建锁,锁住和解锁。

但ReentrantLock解决资源冲突的机制,和synchronized完全不同。它使用了非阻塞算法(non-blocking algorithms)。简单说就是:乐观地假设操作不会频繁地引起冲突,而是先进行操作,如果没有其他线程争用共享数据,那操作就成功了。如果共享数据被争用,产生了冲突,那就再进行其他的补偿措施(最常见的补偿措施就是不断地重试,直到试成功为止)。

如另一篇博文中所讲(link):synchronized的加锁机制也是有很多优化的,从偏向锁,到轻量级锁,到重量级锁,逐渐升级。其中,强量级锁比较类似ReentrantLock所采用的CAS机制;偏向锁甚至更加优化,只是在对象某个flag置一个偏向锁的标记以及持有这个偏向锁的ThreadId,然后只要不发生竞争,就没有问题;发生竞争了,就升级到轻量级锁。

非阻塞算法能奏效,基于一个前提条件:需要操作和冲突检测这两个步骤具备原子性,它靠硬件指令来保证,这里用的是 CAS 操作(Compare and Swap)。
进一步研究 ReentrantLock 的源代码,会发现其中比较重要的获得锁的一个方法是 compareAndSetState,这里其实就是调用的 CPU 提供的特殊指令。
直接用单个指令保证原子性。AutomicInteger、AutomicLong、AutomicReference 等特殊的原子性变量类,它们提供的如:
compareAndSet()、incrementAndSet()和getAndIncrement()等方法都使用了 CAS 操作。


看一下AtomicInteger源码是如何保证线程同步的:

public final int getAndSet(int newValue) {
for (;;) {
int current = get();
if (compareAndSet(current, newValue))
return current;
}
}
public final boolean compareAndSet (int expect, int update) {
return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);
}


乐观锁因为没有频繁的上下文切换,效率较高。

关于volatile

Any write to a volatile variable establishes a happens-before relationship with subsequent reads of that same variable.

这里的“happens-before relationship(偏序关系)”指的就是,必须保证如果值的改变发生在读取之前,那么这个改变要确确实实写进内存,让读取操作“可见”。

粗略说就是:每次值的写入都直接写进内存,而不使用CPU缓存的优化。

线程安全的三个关键词:“互斥性”“可见性”“原子性”

结束线程

ExecutorService#shutdown():不再接受新任务。

ExecutorService#shutdownNow():立刻终止所有任务。

ExecutorService#awaitTermination():阻塞直到所有现有任务完成,然后结束所有线程,关闭线程池。

线程(任务)的中断(interrupt)

Thread#interrupt()方法可以“试图”中断“阻塞中”的线程。注意只能中断处于”阻塞状态“的线程。但:

sleep阻塞是可以被中断的

IO阻塞是不可以被中断的

synchronized阻塞是不可以被中断的

如果任务不是由execute()执行,而是submit()执行,那在返回的Future上调用cancel(),可以有针对性地关闭线程池中的特定任务。

但要强制中断IO阻塞,可以直接关闭底层IO。另外和普通IO不同,nio是可以响应Future的cancel()中断的。

Synchronized的独占锁不可中断,但ReentrantLock的乐观锁是可以中断的。用Reentrant#lockInterruptibly()。因为上面分析过了,乐观锁本质上并没有阻塞冲突线程,它们只是在不断地重试而已。

中断任务的一个惯用法(良好实践)

由于Java的interrupt只能中断“处于阻塞状态中”的任务(虽然对于IO和synchronized锁造成的阻塞也无力中断),所以当线程处于“非阻塞状态”下愉快运行的时候,除非暴力结束线程,看起来我们没有办法中断某个任务。

一个可行的方法是用静态方法Thread.interrupted()判断当前线程是否收到interrupt命令。

try{
while(!interrupted()){
//工作代码,一旦收到中断指令,就跳出
}
}catch(InterruptedException ie){
//除非是在sleep()状态下被中断,否则不会捕获InterruptedException
}finally{
//非阻塞状态下被中断后的处理
}


wait( ), notify( ), notifyAll( )

wait()阻塞挂起当前线程的同时,释放互斥锁。这点和sleep()不同,sleep()不释放互斥锁。

someObject.notifyAll();
someObject.wait();


先唤醒正在等待某个对象互斥锁的所有线程,然后再阻塞挂起当前线程,释放互斥锁,这样做是安全的。

另外wait()的一个惯用法是:尽量把wait()放在一个while(!condition){wait();}里面。防止醒来后却发现不满足条件的情况。

最后,对某个对象调用wait()和notify(),notifyAll()之前先获得这个对象上的互斥锁。

notify( )和notifyAll( )

notify()和notifyAll()的区别在于,notifyAll()唤醒所有排队线程,而notify()只唤醒其中一个线程,但却无法控制唤醒的是哪一个。

notifyAll()的策略就是,在这个锁上等的线程都叫醒。由线程自己判断这次的事务是否和自己有关。

notify()只叫醒一个线程,线程也需要自己判断这次的事务是否和自己有关。但notify()和notifyAll()的区别在于,如果任务和被唤醒的线程无关,继续睡之前,此线程还需要把接力棒传下去唤醒另一个线程,虽然它也不清楚唤醒的是哪个线程。

所以一般来说notifyAll()更合理一些。特殊情况用notify()要小心。

wait( )能被interrupt信号中断

这里有必要再次强调interrupt的有效范围:

能中断sleep()阻塞

能中断wait()阻塞

无法中断synchronized互斥锁阻塞

无法中断IO阻塞

能中断ReentrantLock的乐观锁(笔者加)

尤其注意,当使用while(!Thread.interrupted())判断时,不要过早拦截InterruptedException导致无法跳出循环。

“生产者-消费者”模型

这是一个交叉模型,无论是生产者还是消费者,都秉持同一个逻辑:

占在自己的锁上,条件不满足时一直等待。

一旦条件满足,开始工作。必要时可以获取公共资源的锁。

执行完任务,跑到对方的锁上唤醒对方的线程。

condition#await( ), condition#signalAll( )

除了wait()和notifyAll()来完成线程间的协作。conditon#await()和conditon#signalAll()也能实现同样的功能。

和wait()以及notifyAll()是附着于Object不同。conditon#await()和conditon#signalAll()是附着于Lock。

官方的例子:例子里通过两个条件来控制不同线程。

Condition notFull:”防满溢标签“。当数组存满100个元素时,防满溢标签放出await()方法“阻塞,挂起,释放锁”。只有同一个标签放出signalAll()才能终止await()让线程继续。

Condition notEmpty:”防空标签“。当数组中没有元素时,防空标签放出await()方法“阻塞,挂起,释放锁”。只有同一个标签放出signalAll()才能终止await()让线程继续。

class BoundedBuffer {
final Lock lock = new ReentrantLock();
final Condition notFull  = lock.newCondition();
final Condition notEmpty = lock.newCondition();

final Object[] items = new Object[100];
int putptr, takeptr, count;

public void put(Object x) throws InterruptedException {
lock.lock();
try {
while (count == items.length)
notFull.await();
items[putptr] = x;
if (++putptr == items.length) putptr = 0;
++count;
notEmpty.signal();
} finally {
lock.unlock();
}
}

public Object take() throws InterruptedException {
lock.lock();
try {
while (count == 0)
notEmpty.await();
Object x = items[takeptr];
if (++takeptr == items.length) takeptr = 0;
--count;
notFull.signal();
return x;
} finally {
lock.unlock();
}
}
}


BlockingQueue

无论通过Object#wait(),notify()组合还是condition#await(),signal()组合,这种通过互斥锁握手来实现同步的策略还是有点复杂。

一个更简单的解决方案是BlockingQueue。它的特性主要有两点:

对它的操作是“线程安全”的。所以它内部肯定是维护着一个互斥锁的。操作和操作之间具有原子性。可以放心地用。

队列满了,插入操作会被阻塞挂起。空了,读取操作会被阻塞挂起。

然后通过各个例子来进一步加深理解和记忆吧,骚年:

(完)
内容来自用户分享和网络整理,不保证内容的准确性,如有侵权内容,可联系管理员处理 点击这里给我发消息
标签: