java并发问题概述
1什么是并发问题。
多个进程或线程同时(或着说在同一段时间内)访问同一资源会产生并发问题。
银行两操作员同时操作同一账户就是典型的例子。比如A、B操作员同时读取一余额为1000元的账户，A操作员为该账户增加100元，B操作员同时为该账户减去50元，A先提交，B后提交。最后实际账户余额为1000-50=950元，但本该为1000+100-50=1050。这就是典型的并发问题。如何解决？可以用锁。
2java中synchronized的用法
用法1
public class Test{
public synchronized void print(){
….;
}
}
某线程执行print()方法，则该对象将加锁。其它线程将无法执行该对象的所有synchronized块。
用法2
public class Test{
public void print(){
synchronized(this){
//锁住本对象
…;
}
}
}
同用法1, 但更能体现synchronized用法的本质。
用法3
public class Test{
private String a = “test”;
public void print(){
synchronized(a){
//锁住a对象
…;
}
}
public synchronized void t(){
…;
//这个同步代码块不会因为print()而锁定.
}
}
执行print()，会给对象a加锁，注意不是给Test的对象加锁，也就是说Test对象的其它synchronized方法不会因为print()而被锁。同步代码块执行完，则释放对a的锁。
为了锁住一个对象的代码块而不影响该对象其它synchronized块的高性能写法：
public class Test{
private byte[] lock = new byte[0];
public void print(){
synchronized(lock){
…;
}
}
public synchronized void t(){
…;
}
}
静态方法的锁
public class Test{
public synchronized static void execute(){
…;
}
}
效果同
public class Test{
public static void execute(){
synchronized(TestThread.class){
…;
}
}
}
3 Java中的锁与排队上厕所。
锁就是阻止其它进程或线程进行资源访问的一种方式，即锁住的资源不能被其它请求访问。在JAVA中，sychronized关键字用来对一个对象加锁。比如:
public class MyStack {
int idx = 0;
char [] data = new char[6];
public synchronized void push(char c) {
data[idx] = c;
idx++;
}
public synchronized char pop() {
idx--;
return data[idx];
}
public static void main(String args[]){
MyStack m = new MyStack();
/**
下面对象m被加锁。严格的说是对象m的所有synchronized块被加锁。
如果存在另一个试图访问m的线程T，那么T无法执行m对象的push和
pop方法。
*/
m.pop();
//对象m被加锁。
}
}
Java的加锁解锁跟多个人排队等一个公共厕位完全一样。第一个人进去后顺手把门从里面锁住，其它人只好排队等。第一个人结束后出来时，门才会打开（解锁）。轮到第二个人进去，同样他又会把门从里面锁住，其它人继续排队等待。
用厕所理论可以很容易明白:一个人进了一个厕位，这个厕位就会锁住，但不会导致另一个厕位也被锁住，因为一个人不能同时蹲在两个厕位里。对于Java就是说：Java中的锁是针对同一个对象的，不是针对class的。看下例：
MyStatckm1=newMyStack();
MyStatckm2=newMystatck();
m1.pop();
m2.pop();
m1对象的锁是不会影响m2的锁的，因为它们不是同一个厕位。就是说，假设有3线程t1,t2,t3操作m1，那么这3个线程只可能在m1上排队等，假设另2个线程t8,t9在操作m2，那么t8,t9只会在m2上等待。而t2和t8则没有关系，即使m2上的锁释放了，t1,t2,t3可能仍要在m1上排队。原因无它，不是同一个厕位耳。
Java不能同时对一个代码块加两个锁，这和数据库锁机制不同，数据库可以对一条记录同时加好几种不同的锁。
4何时释放锁？
一般是执行完毕同步代码块（锁住的代码块）后就释放锁，也可以用wait()方式半路上释放锁。wait()方式就好比蹲厕所到一半，突然发现下水道堵住了，不得已必须出来站在一边，好让修下水道师傅(准备执行notify的一个线程）进去疏通马桶，疏通完毕，师傅大喊一声:“已经修好了”(notify)，刚才出来的同志听到后就重新排队。注意啊，必须等师傅出来啊，师傅不出来，谁也进不去。也就是说notify后，不是其它线程马上可以进入封锁区域活动了，而是必须还要等notify代码所在的封锁区域执行完毕从而释放锁以后，其它线程才可进入。
这里是wait与notify代码示例：
public synchronized char pop() {
char c;
while (buffer.size() == 0) {
try {
this.wait();
//从厕位里出来
}
catch (InterruptedException e) {
// ignore it…
}
}
c = ((Character)buffer.remove(buffer.size()-1)).
charValue();
return c;
}
public synchronized void push(char c) {
this.notify();
//通知那些wait()的线程重新排队。注意：仅仅是通知它们重新排队。
Character charObj = new Character(c);
buffer.addElement(charObj);
}
//执行完毕，释放锁。那些排队的线程就可以进来了。
再深入一些。
由于wait()操作而半路出来的同志没收到notify信号前是不会再排队的，他会在旁边看着这些排队的人(其中修水管师傅也在其中）。注意，修水管的师傅不能插队，也得跟那些上厕所的人一样排队，不是说一个人蹲了一半出来后，修水管师傅就可以突然冒出来然后立刻进去抢修了，他要和原来排队的那帮人公平竞争，因为他也是个普通线程。如果修水管师傅排在后面，则前面的人进去后，发现堵了，就wait，然后出来站到一边，再进去一个，再wait，出来，站到一边，只到师傅进去执行notify.这样，一会儿功夫，排队的旁边就站了一堆人，等着notify.
终于，师傅进去，然后notify了，接下来呢？
1.有一个wait的人（线程）被通知到。
2.为什么被通知到的是他而不是另外一个wait的人？取决于JVM.我们无法预先
判断出哪一个会被通知到。也就是说，优先级高的不一定被优先唤醒，等待
时间长的也不一定被优先唤醒，一切不可预知！(当然，如果你了解该JVM的
实现，则可以预知）。
3.他（被通知到的线程）要重新排队。
4.他会排在队伍的第一个位置吗？回答是：不一定。他会排最后吗？也不一定。
但如果该线程优先级设的比较高，那么他排在前面的概率就比较大。
5.轮到他重新进入厕位时，他会从上次wait()的地方接着执行，不会重新执行。
恶心点说就是，他会接着拉巴巴，不会重新拉。
6.如果师傅notifyAll().则那一堆半途而废出来的人全部重新排队。顺序不可知。
JavaDOC上说，Theawakenedthreadswillnotbeabletoproceeduntilthecurrentthreadrelinquishesthelockonthisobject(当前线程释放锁前，唤醒的线程不能去执行）。
这用厕位理论解释就是显而易见的事。
5Lock的使用
用synchronized关键字可以对资源加锁。用Lock关键字也可以。它是JDK1.5中新增内容。用法如下：
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();
}
}
}
(注：这是JavaDoc里的例子，是一个阻塞队列的实现例子。所谓阻塞队列，就是一个队列如果满了或者空了，都会导致线程阻塞等待。Java里的ArrayBlockingQueue提供了现成的阻塞队列，不需要自己专门再写一个了。)
一个对象的lock.lock()和lock.unlock()之间的代码将会被锁住。这种方式比起synchronize好在什么地方？简而言之，就是对wait的线程进行了分类。用厕位理论来描述，则是那些蹲了一半而从厕位里出来等待的人原因可能不一样，有的是因为马桶堵了，有的是因为马桶没水了。通知(notify)的时候，就可以喊：因为马桶堵了而等待的过来重新排队（比如马桶堵塞问题被解决了），或者喊，因为马桶没水而等待的过来重新排队(比如马桶没水问题被解决了）。这样可以控制得更精细一些。不像synchronize里的wait和notify，不管是马桶堵塞还是马桶没水都只能喊：刚才等待的过来排队！假如排队的人进来一看，发现原来只是马桶堵塞问题解决了，而自己渴望解决的问题（马桶没水）还没解决，只好再回去等待(wait)，白进来转一圈，浪费时间与资源。
Lock方式与synchronized对应关系：
LockawaitsignalsignalAll
synchronizedwaitnotifynotifyAll
注意：不要在Lock方式锁住的块里调用wait、notify、notifyAll
6利用管道进行线程间通信
原理简单。两个线程，一个操作PipedInputStream,一个操作PipedOutputStream。PipedOutputStream写入的数据先缓存在Buffer中,如果Buffer满，此线程wait。PipedInputStream读出Buffer中的数据，如果Buffer没数据，此线程wait。
jdk1.5中的阻塞队列可实现同样功能。
package io;
import java.io.*;
public class PipedStreamTest {
public static void main(String[] args) {
PipedOutputStream ops=new PipedOutputStream();
PipedInputStream pis=new PipedInputStream();
try{
ops.connect(pis);
//实现管道连接
new Producer(ops).run();
new Consumer(pis).run();
}
catch(Exception e){
e.printStackTrace();
}
}
}
//生产者
class Producer implements Runnable{
private PipedOutputStream ops;
public Producer(PipedOutputStream ops)
{
this.ops=ops;
}
public void run()
{
try{
ops.write("hell,spell".getBytes());
ops.close();
}
catch(Exception e)
{
e.printStackTrace();
}
}
}
//消费者
class Consumer implements Runnable{
private PipedInputStream pis;
public Consumer(PipedInputStream pis)
{
this.pis=pis;
}
public void run()
{
try{
byte[] bu=new byte[100];
int len=pis.read(bu);
System.out.println(new String(bu,0,len));
pis.close();
}
catch(Exception e)
{
e.printStackTrace();
}
}
}
例2 对上面的程序做少许改动就成了两个线程。
package io;
import java.io.*;
public class PipedStreamTest {
public static void main(String[] args) {
PipedOutputStream ops=new PipedOutputStream();
PipedInputStream pis=new PipedInputStream();
try{
ops.connect(pis);
//实现管道连接
Producer p = new Producer(ops);
new Thread(p).start();
Consumer c = new Consumer(pis);
new Thread(c).start();
}
catch(Exception e){
e.printStackTrace();
}
}
}
//生产者
class Producer implements Runnable{
private PipedOutputStream ops;
public Producer(PipedOutputStream ops)
{
this.ops=ops;
}
public void run()
{
try{
for (;;){
ops.write("hell,spell".getBytes());
ops.close();
}
}
catch(Exception e)
{
e.printStackTrace();
}
}
}
//消费者
class Consumer implements Runnable{
private PipedInputStream pis;
public Consumer(PipedInputStream pis)
{
this.pis=pis;
}
public void run()
{
try{
for (;;){
byte[] bu=new byte[100];
int len=pis.read(bu);
System.out.println(new String(bu,0,len));
}
pis.close();
}
catch(Exception e)
{
e.printStackTrace();
}
}
}
例3. 这个例子更加贴进应用
import java.io.*;
public class PipedIO {
//程序运行后将sendFile文件的内容拷贝到receiverFile文件中
public static void main(String args[]){
try{
//构造读写的管道流对象
PipedInputStream pis=new PipedInputStream();
PipedOutputStream pos=new PipedOutputStream();
//实现关联
pos.connect(pis);
//构造两个线程，并且启动。
new Sender(pos,”c:\text2.txt”).start();
new Receiver(pis,”c:\text3.txt”).start();
}
catch(IOException e){
System.out.println(“Pipe Error”+ e);
}
}
}
//线程发送
class Sender extends Thread{
PipedOutputStream pos;
File file;
//构造方法
Sender(PipedOutputStream pos, String fileName){
this.pos=pos;
file=new File(fileName);
}
//线程运行方法
public void run(){
try{
//读文件内容
FileInputStream fs=new FileInputStream(file);
int data;
while((data=fs.read())!=-1){
//写入管道始端
pos.write(data);
}
pos.close();
}
catch(IOException e) {
System.out.println(“Sender Error” +e);
}
}
}
//线程读
class Receiver extends Thread{
PipedInputStream pis;
File file;
//构造方法
Receiver(PipedInputStream pis, String fileName){
this.pis=pis;
file=new File(fileName);
}
//线程运行
public void run(){
try {
//写文件流对象
FileOutputStream fs=new FileOutputStream(file);
int data;
//从管道末端读
while((data=pis.read())!=-1){
//写入本地文件
fs.write(data);
}
pis.close();
}
catch(IOException e){
System.out.println("Receiver Error" +e);
}
}
}
7阻塞队列
阻塞队列可以代替管道流方式来实现进水管/排水管模式（生产者/消费者).JDK1.5提供了几个现成的阻塞队列.现在来看ArrayBlockingQueue的代码如下：
这里是一个阻塞队列
BlockingQueue blockingQ = new ArrayBlockingQueue 10;
一个线程从队列里取
for(;;){
Object o = blockingQ.take();//队列为空，则等待（阻塞）
}
另一个线程往队列存
for(;;){
blockingQ.put(new Object());//队列满，则等待（阻塞）
}
可见，阻塞队列使用起来比管道简单。
8使用Executors、Executor、ExecutorService、ThreadPoolExecutor
可以使用线程管理任务。还可以使用jdk1.5提供的一组类来更方便的管理任务。从这些类里我们可以体会一种面向任务的思维方式。这些类是：
Executor接口。使用方法：
Executor executor = anExecutor;//生成一个Executor实例。
executor.execute(new RunnableTask1());
用意：使用者只关注任务执行，不用操心去关注任务的创建、以及执行细节等这些第三方实现者关心的问题。也就是说，把任务的调用执行和任务的实现解耦。
实际上，JDK1.5中已经有该接口出色的实现。够用了。
Executors是一个如同Collections一样的工厂类或工具类，用来产生各种不同接口的实例。
ExecutorService接口它继承自Executor.Executor只管把任务扔进executor()里去执行，剩余的事就不管了。而ExecutorService则不同，它会多做点控制工作。比如：
class NetworkService {
private final ServerSocket serverSocket;
private final ExecutorService pool;
public NetworkService(int port, int poolSize) throws IOException {
serverSocket = new ServerSocket(port);
pool = Executors.newFixedThreadPool(poolSize);
}
public void serve() {
try {
for (;;) {
pool.execute(new Handler(serverSocket.accept()));
}
}
catch (IOException ex) {
pool.shutdown();
//不再执行新任务
}
}
}
class Handler implements Runnable {
private final Socket socket;
Handler(Socket socket) {
this.socket = socket;
}
public void run() {
// read and service request
}
}
ExecutorService(也就是代码里的pool对象）执行shutdown后，它就不能再执行新任务了，但老任务会继续执行完毕，那些等待执行的任务也不再等待了。
任务提交者与执行者通讯
public static void main(String args[])throws Exception {
ExecutorService executor = Executors.newSingleThreadExecutor();
Callable task = new Callable(){
public String call()throws Exception{
return “test”;
}
}
;
Future f = executor.submit(task);
String result = f.get();
//等待（阻塞）返回结果
System.out.println(result);
executor.shutdown();
}
Executors.newSingleThreadExecutor()取得的Executor实例有以下特性:
任务顺序执行.比如：
executor.submit(task1);
executor.submit(task2);
必须等task1执行完，task2才能执行。
task1和task2会被放入一个队列里，由一个工作线程来处理。即：一共有2个线程(主线程、处理任务的工作线程）。
其它的类请参考JavaDoc
9并发流程控制
本节例子来自温少的Java并发教程，可能会有改动。向温少致敬。
CountDownLatch门插销计数器
启动线程，然后等待线程结束。即常用的主线程等所有子线程结束后再执行的问题。
public static void main(String[] args)throws Exception {
// TODO Auto-generated method stub
final int count=10;
final CountDownLatch completeLatch = new CountDownLatch(count);
//定义了门插销的数目是10
for (int i=0;i<count;i++){
Thread thread = new Thread("worker thread"+i){
public void run(){
//do xxxx
completeLatch.countDown();
//减少一根门插销
}
}
;
thread.start();
}
completeLatch.await();
//如果门插销还没减完则等待。
}
JDK1.4时，常用办法是给子线程设置状态，主线程循环检测。易用性和效率都不好。
启动很多线程，等待通知才能开始
public static void main(String[] args) throws Exception {
// TODO Auto-generated method stub
final CountDownLatch startLatch = new CountDownLatch(1);
//定义了一根门插销
for (int i = 0; i < 10; i++) {
Thread thread = new Thread("worker thread" + i) {
public void run() {
try {
startLatch.await();
//如果门插销还没减完则等待
}
catch (InterruptedException e) {
}
// do xxxx
}
}
;
thread.start();
}
startLatch.countDown();
//减少一根门插销
}
CycliBarrier. 等所有线程都达到一个起跑线后才能开始继续运行。
public class CycliBarrierTest implements Runnable {
private CyclicBarrier barrier;
public CycliBarrierTest(CyclicBarrier barrier) {
this.barrier = barrier;
}
public void run() {
//do xxxx;
try {
this.barrier.await();
//线程运行至此会检查是否其它线程都到齐了，没到齐就继续等待。到齐了就执行barrier的run函数体里的内容
}
catch (Exception e) {
}
}
/**
* @param args
*/
public static void main(String[] args) {
//参数2代表两个线程都达到起跑线才开始一起继续往下执行
CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(2, new Runnable() {
public void run() {
//do xxxx;
}
}
);
Thread t1 = new Thread(new CycliBarrierTest(barrier));
Thread t2 = new Thread(new CycliBarrierTest(barrier));
t1.start();
t2.start();
}
}
这简化了传统的用计数器+wait/notifyAll来实现该功能的方式。
10并发3定律
Amdahl定律.给定问题规模，可并行化部分占12%，那么即使把并行运用到极致，系统的性能最多也只能提高1/(1-0.12)=1.136倍。即：并行对提高系统性能有上限。
Gustafson定律.Gustafson定律说Amdahl定律没有考虑随着cpu的增多而有更多的计算能力可被使用。其本质在于更改问题规模从而可以把Amdahl定律中那剩下的88%的串行处理并行化，从而可以突破性能门槛。本质上是一种空间换时间。
Sun-Ni定律.是前两个定律的进一步推广。其主要思想是计算的速度受限于存储而不是CPU的速度.所以要充分利用存储空间等计算资源，尽量增大问题规模以产生更好/更精确的解.
11由并发到并行
计算机识别物体需要飞速的计算，以至于芯片发热发烫，而人在识别物体时却一目了然，却并不会导致某个脑细胞被烧热烧焦（夸张）而感到不适，是由于大脑是一个分布式并行运行系统，就像google用一些廉价的linux服务器可以进行庞大复杂的计算一样，大脑内部无数的神经元的独自计算，互相分享成果，从而瞬间完成需要单个cpu万亿次运算才能有的效果。试想，如果在并行处理领域有所创建，将对计算机的发展和未来产生不可估量的影响。当然，其中的挑战也可想而知：许多的问题是并不容易轻易就“分割”的了的。
总结
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