摘要：?Java線程同步與異步 線程池 無鎖化的實現(xiàn)方案 分布鎖的實現(xiàn)方案 分享的目的： 進一步掌握多線程編程和應(yīng)用的技巧，希望對大家在平時的開發(fā)中應(yīng)對高并發(fā)編程有所幫助 Java線程同步與異步 1. 同步相關(guān)的方法有 wait, notify, notifyAll 2.

Java線程同步與異步

線程池

無鎖化的實現(xiàn)方案

分布鎖的實現(xiàn)方案

分享的目的：

進一步掌握多線程編程和應(yīng)用的技巧，希望對大家在平時的開發(fā)中應(yīng)對高并發(fā)編程有所幫助

Java線程同步與異步

1. 同步相關(guān)的方法有

wait, notify, notifyAll

2. 關(guān)鍵字

synchronized

3. JDK鎖的框架

AQS (AbstractQueuedSynchronizer)

4. AQS的實現(xiàn)類

java.util.concurrent.locks.ReentrantLock
java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock
java.util.concurrent.CountDownLatch
java.util.concurrent.Semaphore

5. 例子——兩個線程交替打印出100以內(nèi)的奇數(shù)和偶數(shù)

主程序：

輸出結(jié)果示例：

...
...
...

思考：

讀者可以用兩種其它方法實現(xiàn)，加深自己對Java線程同步和互斥的理解
用 ReentrantLock？
還是用wait和notify ？

線程池

作用:

控制線程并發(fā)數(shù)量，一般用在控制單機并發(fā)度上, 也是實現(xiàn)流控的一種方案；

實現(xiàn)原理:

1. 參數(shù)含義

corePoolSize： 核心線程的數(shù)量, 在CPU密集型和IO密集型的任務(wù)中，這個參數(shù)的設(shè)置不太一樣：

在CPU密集型的應(yīng)用中：

通常這個參數(shù)被設(shè)置為： 機器cpu核數(shù)-1, 例如機器有4個核，這個參數(shù)就被設(shè)置為3, 這樣做的即兼顧了最大的并發(fā)度，又兼顧了其它非重要的核心任務(wù)的執(zhí)行；

在IO密集的任務(wù)中：

通常這個參數(shù)被設(shè)置為機器cpu核數(shù)*（1.5 - 3）,具體情況還需要根據(jù)實際業(yè)務(wù)情況進行壓測比較，然后再給出最優(yōu)的值；
maximumPoolSize： 最大核心線程的數(shù)量
poolSize： 當前線程的數(shù)量

當用戶向線程池中新提交一個線程的時候，會有如下情況：

情況1.

如果當前線程池中線程的數(shù)量小于corePoolSize, 就會創(chuàng)建一個新的線程, 并添加到線程池中;

情況2.

如果當前線程池中線程的數(shù)量等于corePoolSize, 并且等待隊列中還沒有滿，則把當前用戶添加的線程對象放在等待隊列中;

情況3.

如果當前線程池中線程的數(shù)量大于等于corePoolSize并且小于maximunPoolSize，并且等待隊列已經(jīng)滿，則創(chuàng)建一個新的線程，并添加到線程池中;

情況4.

如果當前線程池中線程的數(shù)量等于maximunPoolSize, 則會根據(jù)線程創(chuàng)建線程時候的拒絕策略，進行相應(yīng)的處理;

2. java線程對象中run方法和start方法的區(qū)別:

2.1 線程對象直接調(diào)用run方法，JVM是不會有感知，是不會直接產(chǎn)生一個新的線程, 此時程序運行的方式依然是串行的;
2.2 線程對象直接調(diào)用start方法，JVM才會有感知，會產(chǎn)生一個新的線程， 此時才會產(chǎn)生并發(fā)多線程;
線程池正是充分利用了run方法和start的區(qū)別來實現(xiàn)線程的復(fù)用；

3. 線程池的核心代碼

下面均是以jdk1.6的線程池的源碼，jdk1.7和jdk1.8線程池實現(xiàn)在上有些變化，但核心思想不變，有興趣可以自己去研究

提交線程的核心代碼：

執(zhí)行用戶任務(wù)的核心代碼：

無鎖化的實現(xiàn)方案

用線程池的方案

1. netty的reactor線程模型，參考netty官方或網(wǎng)上相關(guān)的資料

2. 異地機房數(shù)據(jù)庫之間的數(shù)據(jù)同步：

用表名+主鍵名做hash ，hash值相同的記錄被寫到同一個Kafka的Partition中去，假設(shè)一個Partition用一個線程進行消費， 這樣不同線程之間寫入目標數(shù)據(jù)庫的時候，就不會存在數(shù)據(jù)庫行鎖的競爭關(guān)系，間接實現(xiàn)了無鎖化的操作, 即線程之間并行，線程內(nèi)部串行, 如下圖所示;

用CAS的命令

1. JDK中各種類型值的原子操作

AtomicInteger
AtomicLong
AtomicBoolean

2. jdk中各種鎖的實現(xiàn), 本質(zhì)也是volitate變量+CAS

java.util.concurrent.locks.ReentrantLock
java.util.concurrent.Semaphore
java.util.concurrent.CountDownLatch

分布鎖的實現(xiàn)方案

1. tair

incr和decr操作，相當于是樂觀鎖

2. Redis/memcache

setNx命令

3. Zookeeper

充分利用watcher機制，創(chuàng)建臨時結(jié)點，誰創(chuàng)建成功，誰就獲得當前的鎖

4. 數(shù)據(jù)庫：利用數(shù)據(jù)庫的行鎖

// 加鎖SQL
update trade_base set status = 1 where trade_no=“XXX” and status = 0；
// 解鎖SQL
update trade_base set status = 0 where trade_no=“XXX” and status = 1；
注意trade_base表上一要有trade_no的列的唯一索引

當然具體用那種分布鎖，還需要結(jié)合業(yè)務(wù)自身的需要，一般來說，在并發(fā)量不是別大，數(shù)據(jù)庫完全可以扛得住的情況下，用數(shù)據(jù)庫實現(xiàn)分布鎖最快，最方便，而且性能的損失也非常地小；
當然現(xiàn)在很多場景下，都是分庫分表，并且加鎖和解鎖分別都只影響一行，對數(shù)據(jù)庫來說，加鎖和解鎖的 sql也是非常輕量的sql操作，因此在性能損失上不用過多的擔(dān)心；

原文鏈接

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總結(jié)

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