Java学习笔记11多线程工具类实战
Java学习笔记11-多线程工具类实战
Runnable接口
Runnable是个接口，里面只有个run方法，Thread也实现Runnable接口，所以要实现多线程那你最终要实现Runnable接口，不多说直接上代码演示。
Runnable测试代码
public class RunnableDemo { public static void main(String[] args) {
// 可以定义好一个类实现Runnable接口
RunnableImpl runnable = new RunnableImpl();
new Thread(runnable).start();
// 省事写法
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "当前线程");
}
}).start();
// lambda函数式接口，更优雅
new Thread(() -> System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "当前线程")).start();
}
}
class RunnableImpl implements Runnable {
@Override
public void run() {
// 具体执行逻辑
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "当前线程");
}
}
Callable / Future
Callable也是个接口，里面只有个call方法，与Runnable的区别是Callable配合Future可以得到返回值、抛异常等；Future表示异步计算的结果，提供了用于检查计算是否完成、等待计算完成以及获取结果的方法；常用的为FutureTask，实际实在run方法里执行了run，下面我们直接看代码。
Callable测试代码
import java.util.Random;import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.FutureTask;
public class CallableDemo {
public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
Callable<String> callable = new Callable<String>() {
@Override
public String call() throws Exception {
Random random = new Random();
return "返回值为：" + random.nextInt(200);
}
};
FutureTask<String> futureTask = new FutureTask<>(callable);
new Thread(futureTask).start();
String result = futureTask.get(); // 阻塞，等待执行结果后继续
System.out.println(result);
}
}
看到Callable / Future的效果了吗，没错如果我们把它应用在实际业务中呢？我有一个idea！看代码~
FutureTask测试代码
import java.util.HashMap;import java.util.Map;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.FutureTask;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class MyFutureTaskDemo {
public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
// 实际业务场景中会有一个方法 调用多次接口 / 查询多个数据库表 / 多个sql
// 如果顺序执行的话执行时间是累加的，但是要是使用FutureTask执行的话呢？执行时间是最慢的那个，这不效率就提升了~
// 下面举个栗子
// 这里可以用我们之前写的MyFutureTask，效果是一样的
FutureTask<String> futureTask1 = new FutureTask<>(() -> {
TimeUnit.SECONDS.sleep(3L);
return "任务1 接口执行完毕";
});
FutureTask<String> futureTask2 = new FutureTask<>(() -> {
TimeUnit.SECONDS.sleep(5L);
return "任务2 接口执行完毕";
});
FutureTask<String> futureTask3 = new FutureTask<>(() -> {
TimeUnit.SECONDS.sleep(2L);
return "任务3 接口执行完毕";
});
long time = System.currentTimeMillis();
new Thread(futureTask1).start();
new Thread(futureTask2).start();
new Thread(futureTask3).start();
Map<String, String> result = new HashMap<>();
result.put("result1", futureTask1.get());
result.put("result2", futureTask2.get());
result.put("result3", futureTask3.get());
System.out.println(result);
System.out.println("执行时间为：" + (System.currentTimeMillis() - time));
}
}
CountDownLatch使用
CountDownLatch也可以实现异步多线程处理，你可以理解它是一个倒计数器，等待计数器的数值为0就继续执行，也可以做并发测试，下面直接上测试代码~
CountDownLatch测试代码
import java.util.HashMap;import java.util.Map;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class CountDownLatchDemo {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
ExecutorService executorService = Executors.newCachedThreadPool();
CountDownLatch count = new CountDownLatch(3);
Map<String, String> result = new HashMap<>();
long time = System.currentTimeMillis();
executorService.submit(() -> {
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(3L);
result.put("result1", "任务1 接口执行完毕");
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
count.countDown();
}
});
executorService.submit(() -> {
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(5L);
result.put("result2", "任务2 接口执行完毕");
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
count.countDown();
}
});
executorService.submit(() -> {
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(2L);
result.put("result3", "任务3 接口执行完毕");
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
count.countDown();
}
});
count.await(); // 等待计数器归零
System.out.println(result);
System.out.println("执行时间为：" + (System.currentTimeMillis() - time));
executorService.shutdown();
}
}
CountDownLatch原理和我们之前讲的锁差不多，也可以用AQS实现（AQS请看前几节），下面我们写一个自己的CountDownLatch。
实现自己的CountDownLatch
import java.util.Iterator;import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.concurrent.locks.LockSupport;
public class MyCountDownLatch {
//MyAqs aqs = new MyAqs() {
//
// @Override
// public int tryAcquireShared() {
// return (this.getState().get() == 0) ? 1 : -1;
// }
//
// @Override
// public boolean tryReleaseShared() {
// return this.getState().decrementAndGet() == 0;
// }
//};
//
//public MyCountDownLatch(int count) {
// aqs.getState().set(count);
//}
//
//public void await() {
// aqs.acquireShared();
//}
//
//public void countDown() {
// aqs.releaseShared();
//}
volatile AtomicInteger count;
LinkedBlockingQueue<Thread> waiters = new LinkedBlockingQueue<>();
public MyCountDownLatch(int count) {
this.count = new AtomicInteger(count);
}
public void await() {
boolean addQ = true;
while (this.count.get() != 0) {
if (addQ) {
waiters.offer(Thread.currentThread());
addQ = false;
} else {
LockSupport.park(); // 收到 unpark 通知之后唤醒，继续循环
}
}
waiters.remove(Thread.currentThread()); // 从等待集合中移除线程
}
public void countDown() {
if (this.count.decrementAndGet() == 0) {
// 通知其他等待线程
Iterator<Thread> iterator = waiters.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
Thread waiter = iterator.next();
LockSupport.unpark(waiter); // 唤醒线程继续
}
}
}
}
CyclicBarrier使用
CyclicBarrier又称为“线程栅栏”，创建对象时，指定栅栏线程数量;等到线程数量到达指定量时自动执行指定任务;和CountDownLatch重要区别在于，CyclicBarrier对象可多次触发执行；典型应用场景：
- 数据量较大，实现批量插入操作数据库
- 统计全年数据，12个线程统计每个月的，全部统计完后再汇总统计；
CyclicBarrier测试代码
import java.util.concurrent.CyclicBarrier;import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;
public class CyclicBarrierDemo {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
LinkedBlockingQueue<String> sqls = new LinkedBlockingQueue<>();
// 任务1+2+3...1000 拆分为100个任务（1+..10, 11+20） -> 100线程去处理。
// 每当有4个线程处于await状态的时候，则会触发barrierAction执行
CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(4, new Runnable() {
@Override
public void run() {
// 这是每满足4次数据库操作，就触发一次批量执行
System.out.println("有4个线程执行了，开始批量插入： " + Thread.currentThread().getName());
for (int i = 0; i < 4; i++) {
System.out.println(sqls.poll());
}
}
});
for (int i = 0; i < 10; i++) {
new Thread(() -> {
try {
sqls.add("data - " + Thread.currentThread().getName()); // 缓存起来
Thread.sleep(1000L); // 模拟数据库操作耗时
barrier.await(); // 等待栅栏打开,有4个线程都执行到这段代码的时候，才会继续往下执行
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "插入完毕");
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
}
}).start();
}
Thread.sleep(2000);
}
}
Semaphore使用
Semaphore又称“信号量”，控制多个线程争抢许可；典型场景：令牌桶，代码并发处理限流。
Semaphore测试代码
import java.util.Random;import java.util.concurrent.Semaphore;
public class SemaphoreDemo {
public static void main(String[] args) {
SemaphoreDemo semaphoreTest = new SemaphoreDemo();
int N = 9; // 客人数量
Semaphore semaphore = new Semaphore(5); // 手牌数量，限制请求数量
for (int i = 0; i < N; i++) {
String vipNo = "vip-00" + i;
new Thread(() -> {
try {
semaphore.acquire(); // 获取令牌
semaphoreTest.service(vipNo);
semaphore.release(); // 释放令牌
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}).start();
}
}
// 限流 控制5个线程 同时访问
public void service(String vipNo) throws InterruptedException {
System.out.println("楼上出来迎接贵宾一位，贵宾编号" + vipNo + "，...");
Thread.sleep(new Random().nextInt(3000));
System.out.println("欢送贵宾出门，贵宾编号" + vipNo);
}
}
实现自己的Semaphore
public class MySemaphore { MyAqs aqs = new MyAqs() {
@Override
public int tryAcquireShared() { // 信号量获取， 数量 - 1
for (; ; ) {
int count = getState().get();
int n = count - 1;
if (count <= 0 || n < 0) {
return -1;
}
if (getState().compareAndSet(count, n)) {
return 1;
}
}
}
@Override
public boolean tryReleaseShared() { // 信号量释放， 数量 + 1
return this.getState().incrementAndGet() >= 0;
}
};
/**
* 设置令牌数量
*/
public MySemaphore(int count) {
aqs.getState().set(count);
}
/**
* 获取令牌
*/
public void acquire() {
aqs.acquireShared();
}
/**
* 释放令牌
*/
public void release() {
aqs.releaseShared();
}
}
Fork / Join框架使用
ForkJoinPool是ExecutorService接口的实现，它专为可以递归分解成小块的工作而设计。
Fork / Join框架将任务分配给线程池中的工作线程，充分利用多处理器的优势，提高程序性能。
使用Fork / Join框架的第一步是编写执行一部分工作的代码。类似伪代码如下：
如果（当前工作部分足够小）
直接做这项工作
其他
把当前工作拆分成两部分
调用这两个部分并等待结果
将此代码包装在ForkJoinTask子类中，通常是RecursiveTask（可以返回结果）或RecursiveAction。
实现思路：
- 每个Worker线程都维护一个任务队列，即ForkJoinWorkerThread中的任务队列
- 任务队列是双向队列，这样可以同时实现LIFO和FIFO
- 子任务会被加入到原先任务所在Worker线程的任务队列
- Worker线程用LIFO的方法取出任务，后进队列的任务先取出来（子任务总是后加入队列，但是需要先执行）
- 当任务队列为空，会随即从其他的Worker的队列中拿走一个任务执行（工作窃取：steal work）
- 如果一个Worker线程遇到了join操作，而这时候正在处理其他任务，会等到这个任务结束。否则直接返回
- 如果一个Worker线程窃取任务失败，它会用yield或者sleep之类的方法休息一会儿，再尝试（如果所有线程都是空闲状态，即没有任务运行，那么该线程也会进入阻塞状态等待新任务的到来）
适用
使用尽可能少的线程池-在大多数情况下，最好的决定是为每个应用程序或系统使用一个线程池
如果不需要特定调整，请使用默认的公共线程池
使用合理的阀值将ForkJoinTask拆分为子任务
避免在ForkJoinTask中出现任何阻塞
适合数据处理、结果汇总、统计等场景；
java8实例：java.util.Arrays类用于parallelSort()方法
结语：工作窃取带来的性能提升偏理论，API的复杂性较高，实际研发中可控性来说不如其他API。
ForkJoinPool测试代码
import java.util.concurrent.*;public class ForkJoinDemo {
public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
// 本质是一个线程池，默认的线程数量：CPU的核数
// 默认情况下，并行线程数量等于可用处理器的数量
// ForkJoinPool与其他类型的ExecutorService的区别主要在于它使用了工作窃取:
// 池中的所有线程都试图查找和执行提交给池的任务和/或其他活动任务创建的任务
// (如果不存在工作，则最终阻塞等待工作)。
ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();
// 适合数据处理、结果汇总、统计等场景
// 举个栗子计算1+2+3+…100W的结果，拆分多个线程进行计算，合并汇总返回
// 查询多个接口的数据，合并返回
// 其他例子，查数据库的多个表数据，分多次查询
// fork/join
// forkJoinPool.submit()
// 计算1+2+3+…100W的结果，这里只是举个例子
long time1 = System.currentTimeMillis();
// 提交可分解的RecursiveTask任务
ForkJoinTask<Long> forkJoinTask = forkJoinPool.submit(new SumTask(1, 1000000));
System.out.println("结果为：" + forkJoinTask.get() + " 执行时间" + (System.currentTimeMillis() - time1));
//forkJoinPool.shutdown();
// 实际执行Fork、Join、从队列存取等操作都需要消耗时间，请在合适的场景使用
long time2 = System.currentTimeMillis();
long sum = 0L;
for (int i = 1; i <= 1000000; i++) {
sum += i;
}
System.out.println("结果为：" + sum + " 执行时间" + (System.currentTimeMillis() - time2));
// 提交可分解的RecursiveAction任务
forkJoinPool.submit(new PrintAction(1, 1000));
//阻塞当前线程直到 ForkJoinPool 中所有的任务都执行结束
forkJoinPool.awaitTermination(2, TimeUnit.SECONDS);
forkJoinPool.shutdown();
}
}
class SumTask extends RecursiveTask<Long> {
private static final int THRESHOLD = 1000;
private int start; // 开始下标
private int end; // 结束下标
public SumTask(int start, int end) {
this.start = start;
this.end = end;
}
@Override
protected Long compute() {
// 如果当前任务的计算量在阈值范围内，则直接进行计算
if (end - start < THRESHOLD) {
return computeByUnit();
} else { // 如果当前任务的计算量超出阈值范围，则进行计算任务拆分
// 计算中间索引
int middle = (start + end) / 2;
//定义子任务-迭代思想
SumTask left = new SumTask(start, middle);
SumTask right = new SumTask(middle + 1, end);
//划分子任务-fork
left.fork();
right.fork();
//合并计算结果
return left.join() + right.join();
}
}
private long computeByUnit() {
long sum = 0L;
for (int i = start; i <= end; i++) {
sum += i;
}
return sum;
}
}
class PrintAction extends RecursiveAction {
private static final int THRESHOLD = 20;
private int start; // 开始下标
private int end; // 结束下标
public PrintAction(int start, int end) {
this.start = start;
this.end = end;
}
@Override
protected void compute() {
//当end-start的值小于MAX时，开始打印
if ((end - start) < THRESHOLD) {
computeByUnit();
} else {
// 将大任务分解成两个小任务
int middle = (start + end) / 2;
PrintAction left = new PrintAction(start, middle);
PrintAction right = new PrintAction(middle + 1, end);
left.fork();
right.fork();
}
}
private void computeByUnit() {
for (int i = start; i <= end; i++) {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "的值：" + i);
}
}
}
以上是 Java学习笔记11多线程工具类实战 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/511195.html
