Java并发:五种线程安全类型、线程安全的实现、枚举类型
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1. Java中的线程安全
Java线程安全:狭义地认为是多线程之间共享数据的访问。 Java语言中各种操作共享的数据有5种类型:不可变、绝对线程安全、相对线程安全、线程兼容、线程独立
① 不可变
不可变(Immutable) 的对象一定是线程安全的,不需要再采取任何的线程安全保障措施。 只要能正确构建一个不可变对象,该对象永远不会在多个线程之间出现不一致的状态。 多线程环境下,应当尽量使对象成为不可变,来满足线程安全。
如何实现不可变?
如果共享数据是基本数据类型,使用final关键字对其进行修饰,就可以保证它是不可变的。 如果共享数据是一个对象,要保证对象的行为不会对其状态产生任何影响。 String是不可变的,对其进行substring()、replace()、concat()等操作,返回的是新的String对象,原始的String对象的值不受影响。而如果对StringBuffer或者StringBuilder对象进行substring()、replace()、append()等操作,直接对原对象的值进行改变。 要构建不可变对象,需要将内部状态变量定义为final类型。如 java.lang.Integer
类中将value定义为final类型。
private final int value;
常见的不可变的类型:
final关键字修饰的基本数据类型 枚举类型、String类型 常见的包装类型:Short、Integer、Long、Float、Double、Byte、Character等 大数据类型:BigInteger、BigDecimal
注意:原子类 AtomicInteger 和 AtomicLong 则是可变的。
对于集合类型,可以使用 Collections.unmodifiableXXX()
方法来获取一个不可变的集合。
通过 Collections.unmodifiableMap(map)
获的一个不可变的Map类型。Collections.unmodifiableXXX()
先对原始的集合进行拷贝,需要对集合进行修改的方法都直接抛出异常。
例如,如果获得的不可变map对象进行put()、remove()、clear()操作,则会抛出UnsupportedOperationException异常。
② 绝对线程安全
绝对线程安全的实现,通常需要付出很大的、甚至不切实际的代价。
Java API中提供的线程安全,大多数都不是绝对线程安全。
例如,对于数组集合Vector的操作,如get()、add()、remove()都是有synchronized关键字修饰。有时调用时也需要手动添加同步手段,保证多线程的安全。
下面的代码看似不需要同步,实际运行过程中会报错。
import java.util.Vector;
/**
* @Author: lucy
* @Version 1.0
*/
public class VectorTest {
public static void main(String[] args) {
Vector vector = new Vector<>();
while(true){
for (int i = 0; i < 10; i++) {
vector.add(i);
}
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
for (int i = 0; i < vector.size(); i++) {
System.out.println("获取vector的第" + i + "个元素: " + vector.get(i));
}
}
}).start();
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
for (int i=0;i System.out.println("删除vector中的第" + i+"个元素");
vector.remove(i);
}
}
}).start();
while (Thread.activeCount()>20)
return;
}
}
}
出现ArrayIndexOutOfBoundsException
异常,原因:某个线程恰好删除了元素i,使得当前线程无法访问元素i。
Exception in thread "Thread-1109" java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException: Array index out of range: 1
at java.util.Vector.remove(Vector.java:831)
at VectorTest$2.run(VectorTest.java:28)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)
需要将对元素的get和remove构造成同步代码块:
synchronized (vector){
for (int i = 0; i < vector.size(); i++) {
System.out.println("获取vector的第" + i + "个元素: " + vector.get(i));
}
}
synchronized (vector){
for (int i=0;i System.out.println("删除vector中的第" + i+"个元素");
vector.remove(i);
}
}
③ 相对线程安全
相对线程安全需要保证对该对象的单个操作是线程安全的,在必要的时候可以使用同步措施实现线程安全。 大部分的线程安全类都属于相对线程安全,如Java容器中的Vector、HashTable、通过 Collections.synchronizedXXX()
方法包装的集合。
④ 线程兼容
Java中大部分的类都是线程兼容的,通过添加同步措施,可以保证在多线程环境中安全使用这些类的对象。 如常见的ArrayList、HashTableMap都是线程兼容的。
⑤ 线程对立
线程对立是指:无法通过添加同步措施,实现多线程中的安全使用。 线程对立的常见操作有:Thread类的suspend()和resume()(已经被JDK声明废除), System.setIn()
和System.setOut()
等。
2. Java的枚举类型
通过enum关键字修饰的数据类型,叫枚举类型。
枚举类型的每个元素都有自己的序号,通常从0开始编号。 可以通过values()方法遍历枚举类型,通过name()或者toString()获取枚举类型的名称 通过ordinal()方法获取枚举类型中元素的序号
public class EnumData {
public static void main(String[] args) {
for (Family family : Family.values()) {
System.out.println(family.name() + ":" + family.ordinal());
}
}
}
enum Family {
GRADMOTHER, GRANDFATHER, MOTHER, FATHER, DAUGHTER, SON;
}
可以将枚举类型看做普通的class,在里面定义final类型的成员变量,便可以为枚举类型中的元素赋初值。
要想获取枚举类型中元素实际值,需要为成员变量添加getter方法。
虽然枚举类型的元素有了自己的实际值,但是通过ordinal()方法获取的元素序号不会发生改变。
public class EnumData {
public static void main(String[] args) {
for (Family family : Family.values()) {
System.out.println(family.name() + ":实际值" + family.getValue() +
", 实际序号" + family.ordinal());
}
}
}
enum Family {
GRADMOTHER(3), GRANDFATHER(4), MOTHER(1), FATHER(2), DAUGHTER(5), SON(6);
private final int value;
Family(int value) {
this.value = value;
}
public int getValue() {
return value;
}
}
3. Java线程安全的实现
① 互斥同步
互斥同步(Mutex Exclusion & Synchronization)是一种常见的并发正确性保障手段。
同步:多个线程并发访问共享数据,保证共享数据同一时刻只被一个(或者一些,使用信号量)线程使用。 互斥:互斥是实现同步的一种手段,主要的互斥实现方式:临界区(Critical Section)、互斥量(Mutex)、信号量(Semaphore)。
同步与互斥的关系:
互斥是原因,同步是结果。 同步是目的,互斥是方法。
Java中,最基本的实现互斥同步的手段是synchronized关键字,其次是JUC包中的ReentrantLock。
关于synchronized关键字:
编译后的同步块,开始处会添加monitorenter指令,结束处或异常处会添加monitorexit指令。 monitorenter和monitorexit指令中都包含一个引用类型的参数,分别指向加锁或解锁的对象。如果是同步代码块,则为synchronized括号中明确指定的对象;如果为普通方法,则为当前实例对象;如果为静态方法,则为类对应的class对象。 JVM执行monitorenter指令时,要先尝试获取锁:如果对象没被锁定或者当前线程已经拥有该对象的锁,则锁计数器加1;否则获取锁失败,进入阻塞状态,等待持有锁的线程释放锁。 JVM执行monitorexit指令时,锁计数器减1,直到计数器的值为0,锁被释放。(synchronized是支持重进入的) 由于阻塞或者唤醒线程都需要从用户态(User Mode)切换到核心态(Kernel Mode),有时锁只会被持有很短的时间,没有必要进行状态转换。可以让线程在阻塞之前先自旋等待一段时间,超时未获取到锁才进入阻塞状态,这样可以避免频繁的切入到核心态。其实,就是后面自旋锁的思想。
关于ReentrantLock:
与synchronized关键字相比,它是API层面的互斥锁(lock()、unlock()、try...finally)。 与synchronized关键字相比,具有可中断、支持公平与非公平性、可绑定多个Condition对象的高级功能。 由于synchronized关键字被优化,二者的性能差异并不是很大,如果不是想使用ReentrantLock的高级功能,优先考虑使用synchronized关键字。
② 非阻塞同步
(1)CAS概述
互斥同步最大的性能问题是线程的阻塞和唤醒,因此又叫阻塞同步。
互斥同步采用悲观并发策略:
多线程并发访问共享数据时,总是认为只要不加正确的同步措施,肯定会出现问题。 无论共享数据是否存在竞争,都会执行加锁、用户态和心态的切换、维护锁计数器、检查是否有被阻塞的线程需要唤醒等操作。
随着硬件指令集的发展,我们可以采用基于冲突检测的乐观并发策略:
先进行操作,如果不存在冲突(即没有其他线程争用共享数据),则操作成功。 如果有其他线程争用共享数据,产生了冲突,使用其他的补偿措施。 常见的补偿措施:不断尝试,直到成功为止,比如循环的CAS操作。
乐观并发策略的许多实现都不需要将线程阻塞,这种同步操作叫做非阻塞同步。
非阻塞同步依靠的硬件指令集:前三条是比较久远的指令,后两条是现代处理器新增的。
测试和设置(Test and Set) 获取并增加(Fetch and Increment) 交换(Swap) 比较并交换(Compare and Swap,即CAS) 加载链接/条件存储(Load Linked/ Store Conditional,即LL/SC)
什么是CAS?
CAS,即Compare and Swap,需要借助处理器的cmpxchg指令完成。 CAS指令需要三个操作数:内存位置V(Java中可以简单的理解为变量的内存地址)、旧的期待值A、新值B。 CAS指令执行时,当且仅当V符合旧的预期值A,处理器才用新值B更新V的值;否则,不执行更新。 不管是否更新V的值,都返回V的旧值,整个处理过程是一个原子操作。
原子操作:所谓的原子操作是指一个或一系列不可被中断的操作。
Java中的CAS操作:
Java中的CAS操作由 sun.misc.Unsafe
中的compareAndSwapInt()、compareAndSwapLong()等几个方法包装提供。实际无法调用这些方法,需要采用反射机制才能使用。在实际的开发过程中,一般通过其他的Java API调用它们,如JUC包原子类中的 compareAndSet(expect, update)
、getAndIncrement()等方法。这些方法内部都使用了Unsafe类的CAS操作。Unsafe类的CAS操作,通过JVM的即时编译器编译后,是一条与平台相关的CAS指令。
除了偏向锁,Java中其他锁的实现方式都是用了循环的CAS操作。学习资料:Java进阶视频资源
(2)通过循环的CAS实现原子操作
通过++i或者i++可以实现计数器的自增,在多线程环境下,这样使用是非线程安全的。
public class UnsafeCount {
private int i = 0;
private static final int THREADS_COUNT = 200;
public static void main(String[] args) {
Thread[] threads = new Thread[THREADS_COUNT];
UnsafeCount counter = new UnsafeCount();
for (int i = 0; i < THREADS_COUNT; i++) {
threads[i] = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
for (int j = 0; j < 10000; j++) {
counter.count();
}
}
});
threads[i].start();
}
while (Thread.activeCount() > 1) {
Thread.yield();
}
System.out.println("多线程调用计数器i,运行后的值为: " + counter.i);
}
public void count() {
i++;
}
}
运行以上的代码发现:当线程数量增加,每个线程调用计数器的次数变大时,每次运行的结果是错误且不固定的。
为了实现实在一个多线程环境下、线程安全的计数器,需要使用AtomicInteger的原子自增运算。
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
public class SafeCount {
private AtomicInteger atomic = new AtomicInteger(0);
private static final int THREAD_COUNT = 200;
public static void main(String[] args) {
SafeCount counter = new SafeCount();
Thread[] threads = new Thread[THREAD_COUNT];
for (int i = 0; i < THREAD_COUNT; i++) {
threads[i] = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
for (int j=0;j<10000;j++){
counter.count();
}
}
});
threads[i].start();
}
while (Thread.activeCount()>1){
Thread.yield();
}
System.out.println("多线程调用线程安全的计数器atomic:"+counter.atomic);
}
public void count() {
// 调用compareAnSet方法,使用循环的CAS操作实现计数器的原子自增
for (; ; ) {
int expect = atomic.get();
int curVal = expect + 1;
if (atomic.compareAndSet(expect, curVal)) {
break;
}
}
}
}
与非线程安全的计数器相比,线程安全的计数器有以下特点:
将int类型的计数器变量i,更换成具有CAS操作的AtomicInteger类型的计数器变量atomic。 进行自增运算时,通过循环的CAS操作实现atomic的原子自增。 先通过atomic.get()获取expect的值,将expect加一得到新值,然后通过 atomic.compareAndSet(expect, curVal)
这一方法实现CAS操作。其中compareAndSet()返回的true或者false,表示此次CAS操作是否成功。如果返回false,则不停地重复执行CAS操作,直到操作成功。
上面的count方法实现的AtomicInteger原子自增,可以只需要调用incrementAndGet()一个方法就能实现。
public void count() {
// 调用incrementAndGet方法,实现AtomicInteger的原子自增
atomic.incrementAndGet();
}
因为incrementAndGet()方法,封装了通过循环的CAS操作实现AtomicInteger原子自增的代码。
public final int incrementAndGet() {
return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1) + 1;
}
public final int getAndAddInt(Object var1, long var2, int var4) {
int var5;
do {
var5 = this.getIntVolatile(var1, var2);
} while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 + var4));
return var5;
}
(3)CAS操作存在的问题
1. ABA问题
在执行CAS操作更新共享变量的值时,如果一个值原来是A,被其他线程改成了B,然后又改回成了A。对于该CAS操作来说,它完全感受不到共享变量值的变化。这种操作漏洞称为CAS操作的ABA问题。 解决该问题的思路是,为变量添加版本号,每次更新时版本号递增。这种场景下就成了1A --> 2B --> 3A。CAS操作就能检测到共享变量的ABA问题了。 JUC包中,也提供了相应的带标记的原子引用类AtomicStampedReference来解决ABA问题。 AtomicStampedReference的compareAndSet()方法会首先比较期待的引用是否等于当前引用,然后检查期待的标记是否等于当前标记。如果全部相等,则以原子操作的方式将新的引用和新的标记更新到当前值中。 但是AtomicStampedReference目前比较鸡肋,如果想解决AB问题,可以使用锁。
2. 循环时间过长,开销大
循环的CAS操作如果长时间不成功,会给CPU带来非常大的执行开销。
3. 只能保证一个共享变量的原子操作
只对一个共享变量执行操作时,可以通过循环的CAS操作实现。如果是多个共享变量,循环的CAS操作无法保证操作的原子性。 取巧的操作:将多个共享变量合为一个变量进行CAS操作。JDK1.5开始,提供了AtomicReference类保证引用对象之间的原子性,可以将多个变量放在一个对象中进行CAS操作。
③ 无同步方案
同步只是保证共享数据争用时正确性的一种手段,如果不存在共享数据,自然无须任何同步措施。
(1)栈封闭
多个线程访问同一个方法的局部变量时,不会出现线程安全问题。
因为方法中的局部变量不会逃出该方法而被其他线程访问,因此可以看做JVM栈中数据,属于线程私有。
(2)可重入代码(Reentrant Code)
可重入代码又叫纯代码(Pure Code),可在代码执行的任何时候中断他它,转去执行另外一段代码(包括递归调用它本身),控制权返回后,原来的程序不会出现任何错误。
所有可重入的代码都是线程安全,并非所有线程安全的代码都是可重入的。
可重入代码的共同特征:
不依赖存储在堆上的数据和公用的系统资源 用到的状态量都由参数中传入 不调用非可重用的方法
如何判断代码是否具备可重入性?如果一个方法,它的返回结果是可预测的。只要输入了相同的数据,就都能返回相同的结果,那它就满足可重入性,当然也就是线程安全的。
(3)线程本地存储(TLS)
线程本地存储(Thread Local Storage):
如果一段代码中所需要的数据必须与其他代码共享,那就看看这些共享数据的代码是否能保证在同一个线程中执行。 如果能保证,我们就可以把共享数据的可见范围限制在同一个线程内。 这样,无须同步也能保证线程之间不出现数据争用的问题。
TLS的重要应用实例:经典的Web交互模型中,一个请求对应一个服务器线程,使得Web服务器应用可以使用。学习资料:Java进阶视频资源
Java中没有关键字可以将一个变量定义为线程所独享,但是Java中创建了java.lang.ThreadLocal
类提供线程本地存储功能。
每一个线程内部都包含一个ThreadLocalMap对象,该对象将ThreadLocal对象的hashCode值作为key,即ThreadLocal.threadLocalHashCode,将本地线程变量作为value,构成键值对。 ThreadLocal对象是当前线程ThreadLocalMap对象的访问入口,通过 threadLocal.set()
为本地线程添加独享变量;通过threadLocal.get()
获取本地线程独享变量的值。ThreadLocal、ThreadLocalMap、Thread的关系:Thread对象中包含ThreadLocalMap对象,ThreadLocalMap对象中包含多个键值对,每个键值对的key是ThreadLocal对象的hashCode,value是本地线程变量。
ThreadLocal的编程实例:
想为某个线程添加本地线程变量,必须通过ThreadLocal对象在该线程中进行添加,构造出的键值对自动存入该线程的map中; 想要获取某个线程的本地线程变量,必须在该线程中获取,会自动查询该线程的map,获得ThreadLocal对象对应的value。 通过ThreadLocal对象重复为某个线程添加键值对,会覆盖之前的value。
public class TLS {
public static void main(String[] args) {
ThreadLocal threadLocal1 = new ThreadLocal<>();
ThreadLocal threadLocal2 = new ThreadLocal<>();
Thread thread1 = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
// 设置当前线程的本地线程变量
threadLocal1.set("thread1");
threadLocal2.set(1);
System.out.println(threadLocal1.get() + ": " + threadLocal2.get());
// 使用完毕后要删除,避免内存泄露
threadLocal1.remove();
threadLocal2.remove();
}
});
Thread thread2 = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
threadLocal1.set("thread2");
threadLocal2.set(2);
System.out.println(threadLocal1.get() + ": " + threadLocal2.get());
threadLocal1.remove();
threadLocal2.remove();
}
});
thread1.start();
thread2.start();
// 没有通过ThreadLocal为主线程添加过本地线程变量,获取到的内容都是null
System.out.println(threadLocal1.get()+": "+threadLocal2.get());
}
}
对ThreadLocal的正确理解:
ThreadLocal适用于线程需要有自己的实例变量,该实例变量可以在多个方法中被使用,但是不能被其他线程共享的场景。 由于不存在数据共享,何谈同步?因此ThreadLocal 从理论上讲,不是用来解决多线程并发问题的。
ThreadLocal的实现:
最原始的想法:ThreadLocal维护线程与实例的映射。既然通过ThreadLocal对象为线程添加本地线程变量,那就将ThreadLocalMap放在ThreadLocal中。
原始想法存在的缺陷:多线程并发访问ThreadLocal中的Map,需要添加锁。这是, JDK 未采用该方案的一个原因。
优化后的方法:Thread维护ThreadLocal与实例的映射。Map是每个线程所私有,只能在当前线程通过ThreadLocal对象访问自身的Map。不存在多线程并发访问同一个Map的情况,也就不需要锁。
优化后存在内存泄露的情况:JDK1.8中,ThreadLocalMap每个Entry对ThreadLocal对象是弱引用,对每个实例是强引用。当ThreadLocal对象被回收后,该Entry的键变成null,但Entry无法被移除。使得实例被Entry引用无法回收,造成内存泄露。
END
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