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😘系列专栏:java学习
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💻首发时间:🎞2022年8月16日🎠
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参考答案
JUC是java.util.concurrent的缩写,该包参考自EDU.oswego.cs.dl.util.concurrent,是JSR 166标准规范的一个实现。JSR 166是一个关于Java并发编程的规范提案,在JDK中该规范由java.util.concurrent包实现。即JUC是Java提供的并发包,其中包含了一些并发编程用到的基础组件。
JUC这个包下的类基本上包含了我们在并发编程时用到的一些工具,大致可以分为以下几类:
原子更新
Java从JDK1.5开始提供了java.util.concurrent.atomic包,方便程序员在多线程环 境下,无锁的进行原子操作。在Atomic包里一共有12个类,四种原子更新方式,分别是原子更新基本类型,原子更新 数组,原子更新引用和原子更新字段。
锁和条件变量
java.util.concurrent.locks包下包含了同步器的框架 AbstractQueuedSynchronizer,基于AQS构建的Lock以及与Lock配合可以实现等待/通知模式的Condition。JUC 下的大多数工具类用到了Lock和Condition来实现并发。
线程池
涉及到的类比如:Executor、Executors、ThreadPoolExector、 AbstractExecutorService、Future、Callable、ScheduledThreadPoolExecutor等等。
阻塞队列
涉及到的类比如:ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue、PriorityBlockingQueue、LinkedBlockingDeque等等。
并发容器
涉及到的类比如:ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList、ConcurrentLinkedQueue、CopyOnWriteArraySet等等。
同步器
剩下的是一些在并发编程中时常会用到的工具类,主要用来协助线程同步。比如:CountDownLatch、CyclicBarrier、Exchanger、Semaphore、FutureTask等等。
参考答案
抽象队列同步器AbstractQueuedSynchronizer (以下都简称AQS),是用来构建锁或者其他同步组件的骨架类,减少了各功能组件实现的代码量,也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队列操作的顺序。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等待。
AQS采用模板方法模式,在内部维护了n多的模板的方法的基础上,子类只需要实现特定的几个方法(不是抽象方法!不是抽象方法!不是抽象方法!),就可以实现子类自己的需求。
基于AQS实现的组件,诸如:
扩展阅读
AQS内部维护了一个int成员变量来表示同步状态,通过内置的FIFO(first-in-first-out)同步队列来控制获取共享资源的线程。
我们可以猜测出,AQS其实主要做了这么几件事情:
通过AQS内部维护的int型的state,可以用于表示任意状态!
AQS通过内置的FIFO(first-in-first-out)同步队列来控制获取共享资源的线程。CLH队列是FIFO的双端双向队列,AQS的同步机制就是依靠这个CLH队列完成的。队列的每个节点,都有前驱节点指针和后继节点指针。如下图:
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参考答案
高并发下计数,一般最先想到的应该是AtomicLong/AtomicInt,AtmoicXXX使用硬件级别的指令 CAS 来更新计数器的值,这样可以避免加锁,机器直接支持的指令,效率也很高。但是AtomicXXX中的 CAS 操作在出现线程竞争时,失败的线程会白白地循环一次,在并发很大的情况下,因为每次CAS都只有一个线程能成功,竞争失败的线程会非常多。失败次数越多,循环次数就越多,很多线程的CAS操作越来越接近 自旋锁(spin lock)。计数操作本来是一个很简单的操作,实际需要耗费的cpu时间应该是越少越好,AtomicXXX在高并发计数时,大量的cpu时间都浪费会在 自旋 上了,这很浪费,也降低了实际的计数效率。
LongAdder是jdk8新增的用于并发环境的计数器,目的是为了在高并发情况下,代替AtomicLong/AtomicInt,成为一个用于高并发情况下的高效的通用计数器。说LongAdder比在高并发时比AtomicLong更高效,这么说有什么依据呢?LongAdder是根据锁分段来实现的,它里面维护一组按需分配的计数单元,并发计数时,不同的线程可以在不同的计数单元上进行计数,这样减少了线程竞争,提高了并发效率。本质上是用空间换时间的思想,不过在实际高并发情况中消耗的空间可以忽略不计。
现在,在处理高并发计数时,应该优先使用LongAdder,而不是继续使用AtomicLong。当然,线程竞争很低的情况下进行计数,使用Atomic还是更简单更直接,并且效率稍微高一些。其他情况,比如序号生成,这种情况下需要准确的数值,全局唯一的AtomicLong才是正确的选择,此时不应该使用LongAdder。
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ThreadLocal顾名思义是线程私有的局部变量存储容器,可以理解成每个线程都有自己专属的存储容器,它用来存储线程私有变量,其实它只是一个外壳,内部真正存取是一个Map。每个线程可以通过set()和get()存取变量,多线程间无法访问各自的局部变量,相当于在每个线程间建立了一个隔板。只要线程处于活动状态,它所对应的ThreadLocal实例就是可访问的,线程被终止后,它的所有实例将被垃圾收集。总之记住一句话:ThreadLocal存储的变量属于当前线程。
ThreadLocal经典的使用场景是为每个线程分配一个 JDBC 连接 Connection,这样就可以保证每个线程的都在各自的 Connection 上进行数据库的操作,不会出现 A 线程关了 B线程正在使用的 Connection。 另外ThreadLocal还经常用于管理Session会话,将Session保存在ThreadLocal中,使线程处理多次处理会话时始终是同一个Session。
参考答案
Thread类中有个变量threadLocals,它的类型为ThreadLocal中的一个内部类ThreadLocalMap,这个类没有实现map接口,就是一个普通的Java类,但是实现的类似map的功能。每个线程都有自己的一个map,map是一个数组的数据结构存储数据,每个元素是一个Entry,entry的key是ThreadLocal的引用,也就是当前变量的副本,value就是set的值。代码如下所示:
public class Thread implements Runnable { /* ThreadLocal values pertaining to this thread. This map is maintained * by the ThreadLocal class. */ ThreadLocal.ThreadLocalMap threadLocals = null; }
ThreadLocalMap是ThreadLocal的内部类,每个数据用Entry保存,其中的Entry继承与WeakReference,用一个键值对存储,键为ThreadLocal的引用。为什么是WeakReference呢?如果是强引用,即使把ThreadLocal设置为null,GC也不会回收,因为ThreadLocalMap对它有强引用。代码如下所示:
static class Entry extends WeakReference> { /** The value associated with this ThreadLocal. */ Object value; Entry(ThreadLocal> k, Object v) { super(k); value = v; } }
ThreadLocal中的set方法的实现逻辑,先获取当前线程,取出当前线程的ThreadLocalMap,如果不存在就会创建一个ThreadLocalMap,如果存在就会把当前的threadlocal的引用作为键,传入的参数作为值存入map中。代码如下所示:
public void set(T value) { Thread t = Thread.currentThread(); ThreadLocalMap map = getMap(t); if (map != null) { map.set(this, value); } else { createMap(t, value); } }
ThreadLocal中get方法的实现逻辑,获取当前线程,取出当前线程的ThreadLocalMap,用当前的threadlocak作为key在ThreadLocalMap查找,如果存在不为空的Entry,就返回Entry中的value,否则就会执行初始化并返回默认的值。代码如下所示:
public T get() { Thread t = Thread.currentThread(); ThreadLocalMap map = getMap(t); if (map != null) { ThreadLocalMap.Entry e = map.getEntry(this); if (e != null) { @SuppressWarnings("unchecked") T result = (T)e.value; return result; } } return setInitialValue(); }
ThreadLocal中remove方法的实现逻辑,还是先获取当前线程的ThreadLocalMap变量,如果存在就调用ThreadLocalMap的remove方法。ThreadLocalMap的存储就是数组的实现,因此需要确定元素的位置,找到Entry,把entry的键值对都设为null,最后也Entry也设置为null。其实这其中会有哈希冲突,具体见下文。代码如下所示:
public void remove() { ThreadLocalMap m = getMap(Thread.currentThread()); if (m != null) { m.remove(this); } }
ThreadLocal中的hash code非常简单,就是调用AtomicInteger的getAndAdd方法,参数是个固定值0x61c88647。上面说过ThreadLocalMap的结构非常简单只用一个数组存储,并没有链表结构,当出现Hash冲突时采用线性查找的方式,所谓线性查找,就是根据初始key的hashcode值确定元素在table数组中的位置,如果发现这个位置上已经有其他key值的元素被占用,则利用固定的算法寻找一定步长的下个位置,依次判断,直至找到能够存放的位置。如果产生多次hash冲突,处理起来就没有HashMap的效率高,为了避免哈希冲突,使用尽量少的threadlocal变量。
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系统启动一个新线程的成本是比较高的,因为它涉及与操作系统交互。在这种情形下,使用线程池可以很好地提高性能,尤其是当程序中需要创建大量生存期很短暂的线程时,更应该考虑使用线程池。
与数据库连接池类似的是,线程池在系统启动时即创建大量空闲的线程,程序将一个Runnable对象或Callable对象传给线程池,线程池就会启动一个空闲的线程来执行它们的run()或call()方法,当run()或call()方法执行结束后,该线程并不会死亡,而是再次返回线程池中成为空闲状态,等待执行下一个Runnable对象的run()或call()方法。
从Java 5开始,Java内建支持线程池。Java 5新增了一个Executors工厂类来产生线程池,该工厂类包含如下几个静态工厂方法来创建线程池。创建出来的线程池,都是通过ThreadPoolExecutor类来实现的。
参考答案
线程池的工作流程如下图所示:
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-oOz6huXM-1660815389293)(https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20220224/4107856_1645690520076/70D6B0404AB5E9C7AF6699C94B4766BF)]
参考答案
线程池一共有五种状态, 分别是:
下图为线程池的状态转换过程:
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-e92gX1h7-1660815389293)(https://uploadfiles.nowcoder.com/images/20220224/4107856_1645690535207/B9BDBBE80CB68358A7FE417961EDC122)]
参考答案
当线程池的任务缓存队列已满并且线程池中的线程数目达到maximumPoolSize,如果还有任务到来就会采取任务拒绝策略,通常有以下四种策略:
参考答案
CPU密集型任务
尽量使用较小的线程池,一般为CPU核心数+1。 因为CPU密集型任务使得CPU使用率很高,若开过多的线程数,会造成CPU过度切换。
IO密集型任务
可以使用稍大的线程池,一般为2*CPU核心数。 IO密集型任务CPU使用率并不高,因此可以让CPU在等待IO的时候有其他线程去处理别的任务,充分利用CPU时间。
混合型任务
可以将任务分成IO密集型和CPU密集型任务,然后分别用不同的线程池去处理。 只要分完之后两个任务的执行时间相差不大,那么就会比串行执行来的高效。因为如果划分之后两个任务执行时间有数据级的差距,那么拆分没有意义。因为先执行完的任务就要等后执行完的任务,最终的时间仍然取决于后执行完的任务,而且还要加上任务拆分与合并的开销,得不偿失。
参考答案
线程池主要有如下6个参数: