Java并发编程实战读书笔记

第一部分-基础知识

线程安全性

加锁机制

Java提供了一种内置的锁机制来支持原子性：同步代码块（Synchronized Block）​。​以关键字synchronized来修饰的方法就是一种横跨整个方法体的同步代码块，其中该同步代码块的锁就是方法调用所在的对象。静态的synchronized方法以Class对象作为锁。

每个Java对象都可以用做一个实现同步的锁，这些锁被称为内置锁（Intrinsic Lock）或监视器锁（Monitor Lock）​。线程在进入同步代码块之前会自动获得锁，并且在退出同步代码块时自动释放锁，而无论是通过正常的控制路径退出，还是通过从代码块中抛出异常退出。获得内置锁的唯一途径就是进入由这个锁保护的同步代码块或方法。

重入

当某个线程请求一个由其他线程持有的锁时，发出请求的线程就会阻塞。然而，由于内置锁是可重入的，因此如果某个线程试图获得一个已经由它自己持有的锁，那么这个请求就会成功。​“重入”意味着获取锁的操作的粒度是“线程”​，而不是“调用”。
重入的一种实现方法是，为每个锁关联一个获取计数值和一个所有者线程。当计数值为0时，这个锁就被认为是没有被任何线程持有。当线程请求一个未被持有的锁时，JVM将记下锁的持有者，并且将获取计数值置为1。如果同一个线程再次获取这个锁，计数值将递增，而当线程退出同步代码块时，计数器会相应地递减。当计数值为0时，这个锁将被释放。（Redis分布式锁的可重入性也是这么做的，他在lua脚本里面通过维护计数器加减表示重入的次数）。

用锁来保护状态

一种常见的错误是认为，只有在写入共享变量时才需要使用同步，然而事实并非如此（读也需要保护）。

对象的共享

可见性

可见性是一种复杂的属性，因为可见性中的错误总是会违背我们的直觉。在单线程环境中，如果向某个变量先写入值，然后在没有其他写入操作的情况下读取这个变量，那么总能得到相同的值。这看起来很自然。然而，当读操作和写操作在不同的线程中执行时，情况却并非如此，这听起来或许有些难以接受。通常，我们无法确保执行读操作的线程能适时地看到其他线程写入的值，有时甚至是根本不可能的事情。为了确保多个线程之间对内存写入操作的可见性，必须使用同步机制。（多线程下编程需要我们转换思维，很多时候符合直觉的事在异步编程世界里面往往不对）。

非原子的64位操作

Java内存模型要求，变量的读取操作和写入操作都必须是原子操作，但对于非volatile类型的long和double变量，JVM允许将64位的读操作或写操作分解为两个32位的操作。当读取一个非volatile类型的long变量时，如果对该变量的读操作和写操作在不同的线程中执行，那么很可能会读取到某个值的高32位和另一个值的低32位[插图]。因此，即使不考虑失效数据问题，在多线程程序中使用共享且可变的long和double等类型的变量也是不安全的，除非用关键字volatile来声明它们，或者用锁保护起来。

Volatile变量

Java语言提供了一种稍弱的同步机制，即volatile变量，用来确保将变量的更新操作通知到其他线程。当把变量声明为volatile类型后，编译器与运行时都会注意到这个变量是共享的，因此不会将该变量上的操作与其他内存操作一起重排序。volatile变量不会被缓存在寄存器或者对其他处理器不可见的地方，因此在读取volatile类型的变量时总会返回最新写入的值。

这里这本书讲的很差，简单来说volatile通过内存屏障来保障可见性和有序性(禁止指令重排)看我的另外一篇博客volatile详解

线程封闭

线程封闭技术的一种常见应用是JDBC（Java Database Connectivity）的Connection对象。JDBC规范并不要求Connection对象必须是线程安全的[1]。在典型的服务器应用程序中，线程从连接池中获得一个Connection对象，并且用该对象来处理请求，使用完后再将对象返还给连接池。由于大多数请求（例如Servlet请求或EJB调用等）都是由单个线程采用同步的方式来处理，并且在Connection对象返回之前，连接池不会再将它分配给其他线程，因此，这种连接管理模式在处理请求时隐含地将Connection对象封闭在线程中。

Java语言及其核心库提供了一些机制来帮助维持线程封闭性，例如局部变量和ThreadLocal类，但即便如此，程序员仍然需要负责确保封闭在线程中的对象不会从线程中逸出。

栈封闭

栈封闭是线程封闭的一种特例，在栈封闭中，只能通过局部变量才能访问对象。正如封装能使得代码更容易维持不变性条件那样，同步变量也能使对象更易于封闭在线程中。局部变量的固有属性之一就是封闭在执行线程中。它们位于执行线程的栈中，其他线程无法访问这个栈。栈封闭（也被称为线程内部使用或者线程局部使用，不要与核心类库中的ThreadLocal混淆）比Ad-hoc线程封闭更易于维护，也更加健壮。

ThreadLocal类

维持线程封闭性的一种更规范方法是使用ThreadLocal，这个类能使线程中的某个值与保存值的对象关联起来。ThreadLocal提供了get与set等访问接口或方法，这些方法为每个使用该变量的线程都存有一份独立的副本，因此get总是返回由当前执行线程在调用set时设置的最新值。
当某个线程初次调用ThreadLocal.get方法时，就会调用initialValue来获取初始值。从概念上看，你可以将ThreadLocal＜T＞视为包含了Map＜Thread, T＞对象，其中保存了特定于该线程的值，但ThreadLocal的实现并非如此。这些特定于线程的值保存在Thread对象中，当线程终止后，这些值会作为垃圾回收。

开发人员经常滥用ThreadLocal，例如将所有全局变量都作为ThreadLocal对象，或者作为一种“隐藏”方法参数的手段。ThreadLocal变量类似于全局变量，它能降低代码的可重用性，并在类之间引入隐含的耦合性，因此在使用时要格外小心。

安全发布

安全发布的常用模式

要安全地发布一个对象，对象的引用以及对象的状态必须同时对其他线程可见。一个正确构造的对象可以通过以下方式来安全地发布：

• 在静态初始化函数中初始化一个对象引用。
• 将对象的引用保存到volatile类型的域或者AtomicReferance对象中。
• 将对象的引用保存到某个正确构造对象的final类型域中。
• 将对象的引用保存到一个由锁保护的域中。

可变对象

如果对象在构造后可以修改，那么安全发布只能确保“发布当时”状态的可见性。对于可变对象，不仅在发布对象时需要使用同步，而且在每次对象访问时同样需要使用同步来确保后续修改操作的可见性。要安全地共享可变对象，这些对象就必须被安全地发布，并且必须是线程安全的或者由某个锁保护起来。

基础构建模块

并发容器

ConcurrentHashMap

老版本的jdk是分段锁不想说了，新版本（jdk1.8以后的版本）的是通过CAS（Compare-And-Swap）+ Node + 链表/红黑树的方式更细粒度甚至是无锁实现的，性能更加的优化了。

CopyOnWriteArrayList

CopyOnWriteArrayList用于替代同步List，在某些情况下它提供了更好的并发性能，并且在迭代期间不需要对容器进行加锁或复制。​（类似地，CopyOnWriteArraySet的作用是替代同步Set。​）
“写入时复制（Copy-On-Write）​”容器的线程安全性在于，只要正确地发布一个事实不可变的对象，那么在访问该对象时就不再需要进一步的同步。在每次修改时，都会创建并重新发布一个新的容器副本，从而实现可变性。

这也是个很老但是很实用的思想的，直接复制新的副本出来，比较占用空间但是是无锁的设计思路。

阻塞队列和生产者-消费者模式

阻塞队列提供了可阻塞的put和take方法，以及支持定时的offer和poll方法。如果队列已经满了，那么put方法将阻塞直到有空间可用；如果队列为空，那么take方法将会阻塞直到有元素可用。队列可以是有界的也可以是无界的，无界队列永远都不会充满，因此无界队列上的put方法也永远不会阻塞。

在类库中包含了BlockingQueue的多种实现，其中，LinkedBlockingQueue和ArrayBlockingQueue是FIFO队列，二者分别与LinkedList和ArrayList类似，但比同步List拥有更好的并发性能。PriorityBlockingQueue是一个按优先级排序的队列，当你希望按照某种顺序而不是FIFO来处理元素时，这个队列将非常有用。正如其他有序的容器一样，PriorityBlockingQueue既可以根据元素的自然顺序来比较元素（如果它们实现了Comparable方法）​，也可以使用Comparator来比较。

最后一个BlockingQueue实现是SynchronousQueue，实际上它不是一个真正的队列，因为它不会为队列中元素维护存储空间。与其他队列不同的是，它维护一组线程，这些线程在等待着把元素加入或移出队列。

双端队列与工作密取

Java 6增加了两种容器类型，Deque（发音为“deck”​）和BlockingDeque，它们分别对Queue和BlockingQueue进行了扩展。Deque是一个双端队列，实现了在队列头和队列尾的高效插入和移除。具体实现包括ArrayDeque和LinkedBlockingDeque。

正如阻塞队列适用于生产者-消费者模式，双端队列同样适用于另一种相关模式，即**工作密取（Work Stealing）**​。在生产者-消费者设计中，所有消费者有一个共享的工作队列，而在工作密取设计中，每个消费者都有各自的双端队列。如果一个消费者完成了自己双端队列中的全部工作，那么它可以从其他消费者双端队列末尾秘密地获取工作。密取工作模式比传统的生产者-消费者模式具有更高的可伸缩性，这是因为工作者线程不会在单个共享的任务队列上发生竞争。在大多数时候，它们都只是访问自己的双端队列，从而极大地减少了竞争。当工作者线程需要访问另一个队列时，它会从队列的尾部而不是从头部获取工作，因此进一步降低了队列上的竞争程度。

阻塞方法与中断方法

Thread提供了interrupt方法，用于中断线程或者查询线程是否已经被中断。每个线程都有一个布尔类型的属性，表示线程的中断状态，当中断线程时将设置这个状态。

中断是一种协作机制。一个线程不能强制其他线程停止正在执行的操作而去执行其他的操作。当线程A中断B时，A仅仅是要求B在执行到某个可以暂停的地方停止正在执行的操作——前提是如果线程B愿意停止下来。虽然在API或者语言规范中并没有为中断定义任何特定应用级别的语义，但最常使用中断的情况就是取消某个操作。方法对中断请求的响应度越高，就越容易及时取消那些执行时间很长的操作。

当在代码中调用了一个将抛出InterruptedException异常的方法时，你自己的方法也就变成了一个阻塞方法，并且必须要处理对中断的响应。对于库代码来说，有两种基本选择：

• 传递InterruptedException。避开这个异常通常是最明智的策略——只需把InterruptedException传递给方法的调用者。传递InterruptedException的方法包括，根本不捕获该异常，或者捕获该异常，然后在执行某种简单的清理工作后再次抛出这个异常。
• 恢复中断。有时候不能抛出InterruptedException，例如当代码是Runnable的一部分时。在这些情况下，必须捕获InterruptedException，并通过调用当前线程上的interrupt方法恢复中断状态，这样在调用栈中更高层的代码将看到引发了一个中断。

同步工具类

闭锁

闭锁是一种同步工具类，可以延迟线程的进度直到其到达终止状态​。闭锁的作用相当于一扇门：在闭锁到达结束状态之前，这扇门一直是关闭的，并且没有任何线程能通过，当到达结束状态时，这扇门会打开并允许所有的线程通过。当闭锁到达结束状态后，将不会再改变状态，因此这扇门将永远保持打开状态。闭锁可以用来确保某些活动直到其他活动都完成后才继续执行。
CountDownLatch是一种灵活的闭锁实现，可以在很多情况中使用，它可以使一个或多个线程等待一组事件发生。闭锁状态包括一个计数器，该计数器被初始化为一个正数，表示需要等待的事件数量。countDown方法递减计数器，表示有一个事件已经发生了，而**await方法等待计数器达到零，**这表示所有需要等待的事件都已经发生。如果计数器的值非零，那么await会一直阻塞直到计数器为零，或者等待中的线程中断，或者等待超时。

FutureTask

FutureTask表示的计算是通过Callable来实现的，相当于一种可生成结果的Runnable，并且可以处于以下3种状态：等待运行（Waiting to run）​，正在运行（Running）和运行完成（Completed）​。​“执行完成”表示计算的所有可能结束方式，包括正常结束、由于取消而结束和由于异常而结束等。当FutureTask进入完成状态后，它会永远停止在这个状态上。
Future.get的行为取决于任务的状态。如果任务已经完成，那么get会立即返回结果，否则get将阻塞直到任务进入完成状态，然后返回结果或者抛出异常。FutureTask将计算结果从执行计算的线程传递到获取这个结果的线程，而FutureTask的规范确保了这种传递过程能实现结果的安全发布。

信号量

计数信号量（Counting Semaphore）用来控制同时访问某个特定资源的操作数量，或者同时执行某个指定操作的数量。计数信号量还可以用来实现某种资源池，或者对容器施加边界。
Semaphore中管理着一组虚拟的许可（permit）​，许可的初始数量可通过构造函数来指定。在执行操作时可以首先获得许可（只要还有剩余的许可）​，并在使用以后释放许可。如果没有许可，那么acquire将阻塞直到有许可（或者直到被中断或者操作超时）​。release方法将返回一个许可给信号量。计算信号量的一种简化形式是二值信号量，即初始值为1的Semaphore。二值信号量可以用做互斥体（mutex）​，并具备不可重入的加锁语义：谁拥有这个唯一的许可，谁就拥有了互斥锁。

栅栏

栅栏（Barrier）类似于闭锁，它能阻塞一组线程直到某个事件发生。栅栏与闭锁的关键区别在于，所有线程必须同时到达栅栏位置，才能继续执行。闭锁用于等待事件，而栅栏用于等待其他线程。栅栏用于实现一些协议，例如几个家庭决定在某个地方集合：​“所有人6：00在麦当劳碰头，到了以后要等其他人，之后再讨论下一步要做的事情。​”

CyclicBarrier可以使一定数量的参与方反复地在栅栏位置汇集，它在并行迭代算法中非常有用：这种算法通常将一个问题拆分成一系列相互独立的子问题。当线程到达栅栏位置时将调用await方法，这个方法将阻塞直到所有线程都到达栅栏位置。如果所有线程都到达了栅栏位置，那么栅栏将打开，此时所有线程都被释放，而栅栏将被重置以便下次使用。如果对await的调用超时，或者await阻塞的线程被中断，那么栅栏就被认为是打破了，所有阻塞的await调用都将终止并抛出BrokenBarrierException。如果成功地通过栅栏，那么await将为每个线程返回一个唯一的到达索引号，我们可以利用这些索引来“选举”产生一个领导线程，并在下一次迭代中由该领导线程执行一些特殊的工作。CyclicBarrier还可以使你将一个栅栏操作传递给构造函数，这是一个Runnable，当成功通过栅栏时会（在一个子任务线程中）执行它，但在阻塞线程被释放之前是不能执行的。

第二部分-结构化并发应用程序

线程池的使用

设置线程池的大小

线程池的理想大小取决于被提交任务的类型以及所部署系统的特性。在代码中通常不会固定线程池的大小，而应该通过某种配置机制来提供，或者根据Runtime.availableProcessors来动态计算。（写死是下策）

要想正确地设置线程池的大小，必须分析计算环境、资源预算和任务的特性。在部署的系统中有多少个CPU？多大的内存？任务是计算密集型、I/O密集型还是二者皆可？它们是否需要像JDBC连接这样的稀缺资源？如果需要执行不同类别的任务，并且它们之间的行为相差很大，那么应该考虑使用多个线程池，从而使每个线程池可以根据各自的工作负载来调整。

对于计算密集型的任务，在拥有Ncpu个处理器的系统上，当线程池的大小为Ncpu+1时，通常能实现最优的利用率。​（即使当计算密集型的线程偶尔由于页缺失故障或者其他原因而暂停时，这个“额外”的线程也能确保CPU的时钟周期不会被浪费。​）

当任务需要某种通过资源池来管理的资源时，例如数据库连接，那么线程池和资源池的大小将会相互影响。如果每个任务都需要一个数据库连接，那么连接池的大小就限制了线程池的大小。同样，当线程池中的任务是数据库连接的唯一使用者时，那么线程池的大小又将限制连接池的大小。

配置ThreadPoolExecutor

ThreadPoolExecutor为一些Executor提供了基本的实现，这些Executor是由Executors中的newCachedThreadPool、newFixedThreadPool和newScheduledThreadExecutor等工厂方法返回的。ThreadPoolExecutor是一个灵活的、稳定的线程池，允许进行各种定制。
ThreadPoolExecutor的通用构造函数：

public ThreadPoolExecutor（int corePoolSize，
int maximumPoolSize，
long keepAliveTime，
TimeUnit unit，
BlockingQueue＜Runnable＞workQueue，
ThreadFactory threadFactory，
RejectedExecutionHandler handler）{……}

• corePoolSize：核心线程数量，也就是工作的线程数
• maximumPoolSize：最大的线程数（只有当corePoolSize和排队等待队列都满了才会启用新增线程，个人觉得比较鸡肋因为一般不会到队列满了还处理不完，一般把他设置为corePoolSize一样的数量）
• keepAliveTime：线程空闲存活时间
• TimeUnit ：存活时间的单位
• workQueue：排队等待队列
• threadFactory：创建线程的工厂
• RejectedExecutionHandler ：拒绝策略，不细说了进去看源码都是内部类上面有注释

线程的创建与销毁

线程池的基本大小（Core Pool Size）​、最大大小（Maximum Pool Size）以及存活时间等因素共同负责线程的创建与销毁。基本大小也就是线程池的目标大小，即在没有任务执行时线程池的大小，并且只有在工作队列满了的情况下才会创建超出这个数量的线程。线程池的最大大小表示可同时活动的线程数量的上限。如果某个线程的空闲时间超过了存活时间，那么将被标记为可回收的，并且当线程池的当前大小超过了基本大小时，这个线程将被终止。

线程工厂

每当线程池需要创建一个线程时，都是通过线程工厂方法来完成的。默认的线程工厂方法将创建一个新的、非守护的线程，并且不包含特殊的配置信息。通过指定一个线程工厂方法，可以定制线程池的配置信息。在ThreadFactory中只定义了一个方法newThread，每当线程池需要创建一个新线程时都会调用这个方法。

第三部分-高级主题

显示锁

Lock与ReentrantLock

Lock提供了一种无条件的、可轮询的、定时的以及可中断的锁获取操作，所有加锁和解锁的方法都是显式的。在Lock的实现中必须提供与内部锁相同的内存可见性语义，但在加锁语义、调度算法、顺序保证以及性能特性等方面可以有所不同。
ReentrantLock实现了Lock接口，并提供了与synchronized相同的互斥性和内存可见性。在获取ReentrantLock时，有着与进入同步代码块相同的内存语义，在释放ReentrantLock时，同样有着与退出同步代码块相同的内存语义。
标准使用代码模版：

Lock lock=new ReentrantLock();
……
lock.lock();
try{
//更新对象状态//捕获异常，并在必要时恢复不变性条件
}finally{
lock.unlock();
}

公平性

在ReentrantLock的构造函数中提供了两种公平性选择：创建一个非公平的锁（默认）或者一个公平的锁。在公平的锁上，线程将按照它们发出请求的顺序来获得锁，但在非公平的锁上，则允许“插队”​：当一个线程请求非公平的锁时，如果在发出请求的同时该锁的状态变为可用，那么这个线程将跳过队列中所有的等待线程并获得这个锁。​（在Semaphore中同样可以选择采用公平的或非公平的获取顺序。​）非公平的ReentrantLock并不提倡“插队”行为，但无法防止某个线程在合适的时候进行“插队”​。在公平的锁中，如果有另一个线程持有这个锁或者有其他线程在队列中等待这个锁，那么新发出请求的线程将被放入队列中。在非公平的锁中，只有当锁被某个线程持有时，新发出请求的线程才会被放入队列中。

即使对于公平锁而言，可轮询的tryLock仍然会“插队”​。

读-写锁

ReadWriteLock中暴露了两个Lock对象，其中一个用于读操作，而另一个用于写操作。要读取由ReadWriteLock保护的数据，必须首先获得读取锁，当需要修改ReadWriteLock保护的数据时，必须首先获得写入锁。尽管这两个锁看上去是彼此独立的，但读取锁和写入锁只是读-写锁对象的不同视图。
在读-写锁实现的加锁策略中，允许多个读操作同时进行，但每次只允许一个写操作。与Lock一样，ReadWriteLock可以采用多种不同的实现方式，这些方式在性能、调度保证、获取优先性、公平性以及加锁语义等方面可能有所不同。

降级。如果一个线程持有写入锁，那么它能否在不释放该锁的情况下获得读取锁？这可能会使得写入锁被“降级”为读取锁，同时不允许其他写线程修改被保护的资源。

显式的Condition对象

内置条件队列存在一些缺陷。每个内置锁都只能有一个相关联的条件队列，因而在像BoundedBuffer这种类中，多个线程可能在同一个条件队列上等待不同的条件谓词，并且在最常见的加锁模式下公开条件队列对象。这些因素都使得无法满足在使用notifyAll时所有等待线程为同一类型的需求。如果想编写一个带有多个条件谓词的并发对象，或者想获得除了条件队列可见性之外的更多控制权，就可以使用显式的Lock和Condition而不是内置锁和条件队列，这是一种更灵活的选择。
一个Condition和一个Lock关联在一起，就像一个条件队列和一个内置锁相关联一样。要创建一个Condition，可以在相关联的Lock上调用Lock.newCondition方法。正如Lock比内置加锁提供了更为丰富的功能，Condition同样比内置条件队列提供了更丰富的功能：在每个锁上可存在多个等待、条件等待可以是可中断的或不可中断的、基于时限的等待，以及公平的或非公平的队列操作。
与内置条件队列不同的是，对于每个Lock，可以有任意数量的Condition对象。Condition对象继承了相关的Lock对象的公平性，对于公平的锁，线程会依照FIFO顺序从Condition.await中释放。
特别注意：在Condition对象中，与wait、notify和notifyAll方法对应的分别是await、signal和signalAll。但是，Condition对Object进行了扩展，因而它也包含wait和notify方法。一定要确保使用正确的版本——await和signal。

AbstractQueuedSynchronizer（AQS）

大名鼎鼎的AQS，道格.李的得意之作，确实很牛逼的异步编程思想。AQS是一个用于构建锁和同步器的框架，许多同步器都可以通过AQS很容易并且高效地构造出来。不仅ReentrantLock和Semaphore是基于AQS构建的，还包括CountDownLatch、ReentrantReadWriteLock、SynchronousQueue[插图]和FutureTask。
AQS解决了在实现同步器时涉及的大量细节问题，例如等待线程采用FIFO队列操作顺序。在不同的同步器中还可以定义一些灵活的标准来判断某个线程是应该通过还是需要等待。

如果一个类想成为状态依赖的类，那么它必须拥有一些状态。AQS负责管理同步器类中的状态，它管理了一个整数状态信息，可以通过getState, setState以及compareAndSetState等protected类型方法来进行操作。这个整数可以用于表示任意状态。例如，ReentrantLock用它来表示所有者线程已经重复获取该锁的次数，Semaphore用它来表示剩余的许可数量，FutureTask用它来表示任务的状态（尚未开始、正在运行、已完成以及已取消）​。在同步器类中还可以自行管理一些额外的状态变量，例如，ReentrantLock保存了锁的当前所有者的信息，这样就能区分某个获取操作是重入的还是竞争的。

如果某个同步器支持独占的获取操作，那么需要实现一些保护方法，包括tryAcquire、tryRelease和isHeldExclusively等，而对于支持共享获取的同步器，则应该实现tryAcquire-Shared和tryReleaseShared等方法。AQS中的accuire、acquireShared、release和releaseShared等方法都将调用这些方法在子类中带有前缀try的版本来判断某个操作是否能执行。在同步器的子类中，可以根据其获取操作和释放操作的语义，使用getState、setState以及compareAndSetState来检查和更新状态，并通过返回的状态值来告知基类“获取”或“释放”同步器的操作是否成功。

java.util.concurrent中的所有同步器类都没有直接扩展AQS，而是都将它们的相应功能委托给私有的AQS子类来实现。