最全java多執行緒總結3——瞭解阻塞佇列和執行緒安全集合不

煩囂的人發表於2019-07-03

  看了前兩篇你肯定已經理解了 java 併發程式設計的低層構建。然而,在實際程式設計中,應該經可能的遠離低層結構,畢竟太底層的東西用起來是比較容易出錯的,特別是併發程式設計,既難以除錯,也難以發現問題,我們還是使用由併發處理的專業人員實現的較高層次的結構要方便、安全得多。

阻塞佇列

  對於許多執行緒問題,都可以使用一個或多個佇列來安全、優雅的進行資料的傳遞。比如經典的生產者--消費者問題,生產者不停的生成某些資料,消費者需要處理資料,在多執行緒環境中,如何安全的將資料從生產者執行緒傳遞到消費者執行緒?

  無需使用鎖和條件物件,java 自帶的阻塞佇列就能夠完美的解決這個問題。阻塞佇列中所有方法都是執行緒安全的,所以我們進行讀取、寫入操作時無需考慮併發問題。阻塞佇列主要有以下幾種方法:

方法 正常結果 異常結果
add 新增一個元素 佇列滿,丟擲 IllegalStateException 異常
element 返回佇列頭元素 佇列空,丟擲 NoSuckElementException 異常
offer 新增一個元素,返回 true 佇列滿,返回 false
peek 返回佇列的頭元素 佇列空,返回 null
poll 移出並返回佇列頭元素 佇列空,返回 null
put 新增一個元素 佇列滿,阻塞
remove 移出並返回頭元素 佇列空,丟擲 NoSuckElementException 異常
take 移出並返回頭元素 佇列空,則阻塞

上面的方法主要分成了三類,第一類:異常情況下丟擲異常;第二類:異常情況返回 false/null;第三類:異常情況下阻塞。可以根據自身情況選擇合適的方法來操作佇列。

阻塞佇列的實現

  在 java.util.concurrent 包中,提供了阻塞佇列的幾種實現,當前也可以自己實現 BlockingQueue 介面,實現自己的阻塞佇列。

  • LinkdedBlockingQueue:鏈式阻塞佇列。一般情況下鏈式的結構容量都是沒有上限的,但是也可以選擇手動指定最大容量。
  • LinkdedBlockingDeque:鏈式阻塞雙端佇列。
  • PriorityBlockingQueue:優先順序佇列。按照優先順序移出,無容量上限。
  • ArrayBlockingQueue:陣列佇列,需指定容量。可選指定是否需要公平性,如果設定了公平性,等待了最長時間的執行緒會優先得到處理,但是會降低效能。

延遲佇列

  DelayQueue 也是阻塞佇列的一種,不過它要求佇列中的元素實現Delayed介面。需要重新兩個方法:

  • long getDelay(TimeUnit unit)返回延遲的時間,負值表示延遲結束,只有延遲結束的情況下,元素才能從佇列中移出。
  • int compareTo(Delayed o)比較方法,DelayQueue 使用該方法對元素進行排序。

傳遞佇列

  在 Java SE 7 中新增了一個 TransferQueue 介面,允許生產者等待,直到消費者消費了某個元素。原本生產者消費者是沒有關係的,生產者並不知道某個元素是否被消費者消費了。通過此介面可以讓生產者知道某個元素確實被消費了。如果生產者呼叫:

q.transer(item)

方法,這個呼叫會阻塞,知道 item 被消費執行緒取出消費。LinkedTransferQueue 實現了此介面。

執行緒安全的集合

  如果多個執行緒併發的操作集合,會很容易出現問題,我們可以選擇鎖來保護共享資料,但是更好的選擇是使用執行緒安全的集合來作為替代。本節介紹 Java 類庫中提供的執行緒安全的集合(上一節介紹的阻塞佇列也在其中)。

  這類集合,size 是通過便利得出的,較慢。而且如果 size 數量大於 20 億,有可能超過 int 的範圍,使用 size 方法無法獲取到大小,在 java8 中引入了 mappingCount 方法,返回值型別為 long。

對映 map

  對映是日常使用中非常常見的一種資料結構。共有以下幾種執行緒安全的對映:

  • ConcurrentSkipListMap:有序對映,根據鍵排序
  • ConcurrentHashMap:無序對映

對映條目的原子更新

  一旦涉及到多執行緒環境,做啥都比較麻煩,比如更新一個 map 中某個鍵值對的值,下面的操作顯然是不正確的:

int old = map.get(key);
map.put(key,old+1);

假如有兩個執行緒同時操作一個 key,雖然 put 方法是執行緒安全的,但是由於兩個執行緒之前讀取的 old 是一樣的,這樣就會導致某個執行緒的修改被覆蓋掉。

  有以下幾種安全的更新方法:

  1. 使用 repalce(key,oldValue,newValue)方法,此方法會在 key,oldValue 完全匹配時將 oldValue 換為 newValue 返回 true,否則返回 false。
  2. 使用 AtomicLong 或者 LongAdder 作為對映的值,這兩個的操作方法是原子性的,因此可以安全的修改值。 3.使用 compute 類似方法完成更新。比如下面的:
# 如果key不再map中,v的值為null
map.compute(key,(k,v)->v==null?1:v+1);

# 如果不存在key
map.computeIfAbsent(key,key->new LongAdder())

# 如果存在key
map.computeIfPresent(key,key->key+1)

# 和compute方法類似,不過不處理鍵
map.merge(key,value,(existingValue,newValue)->existingValue+newValue+1)

批操作

  java8 引入的,即使有其他執行緒在處理對映,批操作也能安全的執行。批操作會遍歷對映,處理便利過程中找到的元素,且無需凍結當前對映的快照。顯然通過批操作獲取的結果不是完全精確的,因為遍歷過程中,元素可能會被改變。

  有以下三種不同的操作:

  • 搜尋(search),遍歷結果直到返回一個非 null 的結果
  • 歸約(reduce),組合所有鍵或值,需提供累加函式
  • forEach,遍歷所有的鍵值對
    每個操作都有 4 個版本:
  • operationKeys:處理鍵
  • operationValues:處理值
  • operation:處理鍵值
  • operationEntries:處理需要 map.Entry 物件

併發集合

  執行緒安全的 set 集合只有以下一種:

  • ConcurrentSkipListSet:有序 set
    如果我們想要一個 hash 結構的,執行緒安全的 set,有以下幾種辦法.
  1. 通過 ConcurrentHashMap.<Key>newKeySet()生成一個 Set,比如:
Set<String> sets = ConcurrentHashMap.<String>newKeySet();

這其實只是 ConcurrentHashMap<Key,Boolean>的一個包裝器,所有的值都為 true

  1. 通過現有對映物件的 keySet 方法,生成這個對映的鍵集。如果刪除這個集的某個元素,對映上對於元素也會被刪除。但是不能新增元素,因為沒有相應的值。java8 新增了一個 keySet 方法,可以設定一個預設值,這樣就能為向集合中增加元素。

陣列

  在 Concurrent 包中只有一個CopyOnWriteArrayList陣列。該陣列所有的修改都會對底層陣列進行復制,也就是每插入一個元素都會將原來的陣列複製一份並加入新的元素。

  當構建一個迭代器時,迭代器指向的是當前陣列的引用,如果後來陣列被修改了,迭代器指向的任然是舊的陣列。

任何集合類都可以通過使用同步包裝器變成執行緒安全的,如下:

//執行緒安全的列表
List<String> list1 = Collections.synchronizedList(new ArrayList<>());
//執行緒安全的map
Map<String,String> map1 = Collections.synchronizedMap(new HashMap<>());
//執行緒安全的set
Set<String> set1 = Collections.synchronizedSet(new HashSet<>());

並行陣列演算法

  在 java 8 中,Arrays 類提供了大量的並行化操作。

  1. Arrays.parallelSort

  對一個基本資料型別或物件的陣列進行排序

  1. Arrays.paralletSetAll

  用一個函式計算得到的值填充一個陣列。這個函式接收元素索引,然後計算值。例如:

# 將所有值加上對於的序號
Arrays.parallelSetAll(arr,i->i+ arr[i]);
  1. parallelPrefix

  用對應一個給定結合操作的字首的累加結果替換各個陣列元素。看文字描述不太容易看懂,這裡用一個例子說明:

int[] arr = {1,2,3,4}
Arrays.parallelPrefix(arr,(x,y)->x*y);
// arr變成:[1,1*2,1*2*3,1*2*3*4]

本文原創釋出與::https://www.tapme.top/blog/detail/2019-04-10

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