juc并发线程学习笔记(一)

本系列会更新我在学习juc时的笔记和自己的一些思想记录。如有问题欢迎联系。

并发编程

进程与线程

1.进程和线程的概念

程序是静态的，进程是动态的

进程

程序由指令和数据组成，但这些指令要运行，数据要读写，就必须将指令加载至 CPU，数据加载至内存。在指令运行过程中还需要用到磁盘、网络等设备。进程就是用来加载指令、管理内存、管理 IO 的
当一个程序被运行，从磁盘加载这个程序的代码至内存，这时就开启了一个进程。
进程就可以视为程序的一个实例。大部分程序可以同时运行多个实例进程（例如记事本、画图、浏览器等），也有的程序只能启动一个实例进程（例如网易云音乐、360 安全卫士等）

线程

一个进程之内可以分为一到多个线程。
一个线程就是一个指令流，将指令流中的一条条指令以一定的顺序交给 CPU 执行
Java 中，线程作为最小调度单位，进程作为资源分配的最小单位。在 windows 中进程是不活动的，只是作为线程的容器

进程和线程对比

进程基本上相互独立的，而线程存在于进程内，是进程的一个子集
进程拥有共享的资源，如内存空间等，供其内部的线程共享
进程间通信较为复杂：同一台计算机的进程通信称为 IPC（Inter-process communication）。不同计算机之间的进程通信，需要通过网络，并遵守共同的协议，例如 HTTP
线程通信相对简单，因为它们共享进程内的内存，一个例子是多个线程可以访问同一个共享变量
线程更轻量，线程上下文切换成本一般上要比进程上下文切换低

2.并行和并发的概念

并发

并发能力：同一时间应对多件事情的能力。

单核 cpu 下，线程实际还是串行执行的。操作系统中有一个组件叫做任务调度器，将 cpu 的时间片（windows下时间片最小约为 15 毫秒）分给不同的程序使用，只是由于 cpu 在线程间（时间片很短）的切换非常快，人类感觉是同时运行的。总结为一句话就是：微观串行，宏观并行，一般会将这种线程轮流使用 CPU 的做法称为并发， concurrent。

并行

多核 cpu下，每个核（core）都可以调度运行线程，这时候线程可以是并行的。

引用 Rob Pike 的一段描述：

并发（concurrent）是同一时间应对（dealing with）多件事情的能力
并行（parallel）是同一时间动手做（doing）多件事情的能力

例子：

3.线程基本应用

应用之异步调用（案例1）

以调用方角度来讲，如果

需要等待结果返回，才能继续运行就是同步
不需要等待结果返回，就能继续运行就是异步

1) 设计

多线程可以让方法执行变为异步的（即不要巴巴干等着）比如说读取磁盘文件时，假设读取操作花费了 5 秒钟，如果没有线程调度机制，这 5 秒 cpu 什么都做不了，其它代码都得暂停...

//同步
@Slf4j(topic = "c.Sync")
public class Sync {

    public static void main(String[] args) {
        FileReader.read(Constants.MP4_FULL_PATH);
        log.debug("do other things ...");
    }

}

//异步
@Slf4j(topic = "c.Async")
public class Async {

    public static void main(String[] args) {
        new Thread(() -> FileReader.read(Constants.MP4_FULL_PATH)).start();
        log.debug("do other things ...");
    }

}

2) 结论

比如在项目中，视频文件需要转换格式等操作比较费时，这时开一个新线程处理视频转换，避免阻塞主线程
tomcat 的异步 servlet 也是类似的目的，让用户线程处理耗时较长的操作，避免阻塞 tomcat 的工作线程
ui 程序中，开线程进行其他操作，避免阻塞 ui 线程

充分利用多核 cpu 的优势，提高运行效率。想象下面的场景，执行 3 个计算，最后将计算结果汇总。

计算 1 花费 10 ms
计算 2 花费 11 ms
计算 3 花费 9 ms
汇总需要 1 ms

如果是串行执行，那么总共花费的时间是 10 + 11 + 9 + 1 = 31ms
但如果是四核 cpu，各个核心分别使用线程 1 执行计算 1，线程 2 执行计算 2，线程 3 执行计算 3，那么 3 个线程是并行的，花费时间只取决于最长的那个线程运行的时间，即 11ms 最后加上汇总时间只会花费 12ms

注意
需要在多核 cpu 才能提高效率，单核仍然时是轮流执行

1) 设计

@Fork(1)
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)//测试模式，统计程序平均时间
@Warmup(iterations=3)//热身三次
@Measurement(iterations=5)//五轮测试取平均值
public class MyBenchmark {
    static int[] ARRAY = new int[1000_000_00];
    static {
        Arrays.fill(ARRAY, 1);
    }
    @Benchmark
    public int c() throws Exception {
        int[] array = ARRAY;
        FutureTask<Integer> t1 = new FutureTask<>(()->{
            int sum = 0;
            for(int i = 0; i < 250_000_00;i++) {
                sum += array[0+i];
            }
            return sum;
        });
        FutureTask<Integer> t2 = new FutureTask<>(()->{
            int sum = 0;
            for(int i = 0; i < 250_000_00;i++) {
                sum += array[250_000_00+i];
            }
            return sum;
        });
        FutureTask<Integer> t3 = new FutureTask<>(()->{
            int sum = 0;
            for(int i = 0; i < 250_000_00;i++) {
                sum += array[500_000_00+i];
            }
            return sum;
        });
        FutureTask<Integer> t4 = new FutureTask<>(()->{
            int sum = 0;
            for(int i = 0; i < 250_000_00;i++) {
                sum += array[750_000_00+i];
            }
            return sum;
        });
        new Thread(t1).start();
        new Thread(t2).start();
        new Thread(t3).start();
        new Thread(t4).start();
        return t1.get() + t2.get() + t3.get()+ t4.get();
    }
    @Benchmark
    public int d() throws Exception {
        int[] array = ARRAY;
        FutureTask<Integer> t1 = new FutureTask<>(()->{
            int sum = 0;
            for(int i = 0; i < 1000_000_00;i++) {
                sum += array[0+i];
            }
            return sum;
        });
        new Thread(t1).start();
        return t1.get();
    }
}

在单核的情况下，多线程和单线程效率基本一致，多线程会有上下文切换的耗时。

在多核的情况下，多线程比单线程就会效率翻倍。

2) 结论

单核 cpu 下，多线程不能实际提高程序运行效率，只是为了能够在不同的任务之间切换，不同线程轮流使用cpu ，不至于一个线程总占用 cpu，别的线程没法干活。

多核 cpu 可以并行跑多个线程，但能否提高程序运行效率还是要分情况的。

有些任务，经过精心设计，将任务拆分，并行执行，当然可以提高程序的运行效率。但不是所有计算任务都能拆分（参考后文的【阿姆达尔定律】）
也不是所有任务都需要拆分，任务的目的如果不同，谈拆分和效率没啥意义

IO 操作不占用 cpu，只是我们一般拷贝文件使用的是【阻塞 IO】，这时相当于线程虽然不用 cpu，但需要一直等待 IO 结束，没能充分利用线程。所以才有后面的【非阻塞 IO】和【异步 IO】优化

Java线程

1.创建和运行线程

创建线程对象

// 创建线程对象
Thread t = new Thread() {
public void run() {
// 要执行的任务
}
};
// 启动线程，交给任务调度器，分配时间片，交给时间片去执行。
t.start();

例如:

方法一：直接使用 Thread

@Slf4j(topic = "c.Test1")
public class Test1 {

    public static void test2() {

        Thread t = new Thread(()->{ log.debug("running"); }, "t2");

        t.start();
    }
    public static void test1() {
        //匿名内部类的写法
        Thread t = new Thread(){
            @Override
            public void run() {
                log.debug("running");
            }
        };
        //创建线程的时候可以给其指定名称
        t.setName("t1");
        t.start();

    }
}

方法二：使用 Runnable 配合 Thread★

把【线程】和【任务】（要执行的代码）分开

Thread 代表线程
Runnable 可运行的任务（线程要执行的代码）

Runnable源码，如果接口中有@FunctionalInterface注解，则可以被lambda简化。如果一个接口中有多个抽象接口，是没办法用lambda简化的。

@FunctionalInterface
public interface Runnable {
    /**
     * When an object implementing interface <code>Runnable</code> is used
     * to create a thread, starting the thread causes the object's
     * <code>run</code> method to be called in that separately executing
     * thread.
     * <p>
     * The general contract of the method <code>run</code> is that it may
     * take any action whatsoever.
     *
     * @see     java.lang.Thread#run()
     */
    public abstract void run();
}

@Slf4j(topic = "c.Test2")
public class Test2 {
    public static void main(String[] args) {
        //果接口中有@FunctionalInterface注解，则可以被lambda简化
        Runnable r = () -> {log.debug("running");};

        Thread t = new Thread(r, "t2");

        t.start();
    }
}

原理之 Thread 与 Runnable 的关系

分析 Thread 的源码，理清它与 Runnable 的关系

小结

方法1 是把线程和任务合并在了一起，方法2 是把线程和任务分开了
用 Runnable 更容易与线程池等高级 API 配合
用 Runnable 让任务类脱离了 Thread 继承体系，更灵活

都是走的线程里的run方法。

方法三：FutureTask 配合 Thread

FutureTask 能够接收 Callable 类型的参数，用来处理有返回结果的情况

FutureTask源码分析：

实现一个RunnableFuture的接口

public class FutureTask<V> implements RunnableFuture<V> {

RunnableFuture接口又继承了Runnable和Future

public interface RunnableFuture<V> extends Runnable, Future<V> {
    /**
     * Sets this Future to the result of its computation
     * unless it has been cancelled.
     */
    void run();
}

Future里有get方法返回任务执行结果

    V get() throws InterruptedException, ExecutionException;

    /**
     * Waits if necessary for at most the given time for the computation
     * to complete, and then retrieves its result, if available.
     *
     * @param timeout the maximum time to wait
     * @param unit the time unit of the timeout argument
     * @return the computed result
     * @throws CancellationException if the computation was cancelled
     * @throws ExecutionException if the computation threw an
     * exception
     * @throws InterruptedException if the current thread was interrupted
     * while waiting
     * @throws TimeoutException if the wait timed out
     */
    V get(long timeout, TimeUnit unit)
        throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException;

Callable源码分析

Callable可以配合FutureTask让任务执行完了，将结果传给其他线程

能抛出异常

@FunctionalInterface
public interface Callable<V> {
    /**
     * Computes a result, or throws an exception if unable to do so.
     *
     * @return computed result
     * @throws Exception if unable to compute a result
     */
    V call() throws Exception;
}

实例代码：

// 创建任务对象
FutureTask<Integer> task3 = new FutureTask<>(() -> {
log.debug("hello");
return 100;
});
// 参数1 是任务对象; 参数2 是线程名字，推荐
new Thread(task3, "t3").start();
// 主线程阻塞，同步等待 task 执行完毕的结果
Integer result = task3.get();
log.debug("结果是:{}", result);

输出：

19:22:27 [t3] c.ThreadStarter - hello
19:22:27 [main] c.ThreadStarter - 结果是:100

2.查看进程线程的方法

windows

任务管理器可以查看进程和线程数，也可以用来杀死进程
tasklist 查看进程 (tasklist | findstr java)
taskkill 杀死进程 (taskkill /F /PID 280660)

linux

ps -fe 查看所有进程
ps -fT -p 查看某个进程（PID）的所有线程
kill 杀死进程
top 按大写 H 切换是否显示线程
top -H -p 查看某个进程（PID）的所有线程

Java

jps 命令查看所有 Java 进程
jstack 查看某个 Java 进程（PID）的所有线程状态
jconsole 来查看某个 Java 进程中线程的运行情况（图形界面）可以在window+r里直接打印

jconsole 远程监控配置

需要以如下方式运行你的 java 类

java -Djava.rmi.server.hostname=`ip地址` -Dcom.sun.management.jmxremote -
Dcom.sun.management.jmxremote.port=`连接端口` -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=是否安全连接 -
Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=是否认证 java类

不需要就false,ip地址和连接端口在输入后记得把`去掉

修改 /etc/hosts 文件将 127.0.0.1 映射至主机名

如果要认证访问，还需要做如下步骤

复制 jmxremote.password 文件
修改 jmxremote.password 和 jmxremote.access 文件的权限为 600 即文件所有者可读写
连接时填入 controlRole（用户名），R&D（密码）

3.线程运行的原理

栈与栈帧

ava Virtual Machine Stacks （Java 虚拟机栈）

我们都知道 JVM 中由堆、栈、方法区所组成，其中栈内存是给谁用的呢？其实就是线程，每个线程启动后，虚拟机就会为其分配一块栈内存。

每个栈由多个栈帧（Frame）组成，对应着每次方法调用时所占用的内存
每个线程只能有一个活动栈帧，对应着当前正在执行的那个方法

线程上下文切换（Thread Context Switch）

因为以下一些原因导致 cpu 不再执行当前的线程，转而执行另一个线程的代码

线程的 cpu 时间片用完
垃圾回收
有更高优先级的线程需要运行
线程自己调用了 sleep、yield、wait、join、park、synchronized、lock 等方法

当 Context Switch 发生时，需要由操作系统保存当前线程的状态，并恢复另一个线程的状态，Java 中对应的概念就是程序计数器（Program Counter Register），它的作用是记住下一条 jvm 指令的执行地址，是线程私有的

状态包括程序计数器、虚拟机栈中每个栈帧的信息，如局部变量、操作数栈、返回地址等
Context Switch 频繁发生会影响性能

4.线程

4.1start与run

调用run

public static void main(String[] args) {
Thread t1 = new Thread("t1") {
@Override
public void run() {
log.debug(Thread.currentThread().getName());
FileReader.read(Constants.MP4_FULL_PATH);
}
};
t1.run();
log.debug("do other things ...");
}

输出:

是主线程main来调用run方法,程序仍在 main 线程运行， FileReader.read() 方法调用还是同步的

19:39:14 [main] c.TestStart - main
19:39:14 [main] c.FileReader - read [1.mp4] start ...
19:39:18 [main] c.FileReader - read [1.mp4] end ... cost: 4227 ms
19:39:18 [main] c.TestStart - do other things ...

调用 start

t1.start();

输出:

19:41:30 [main] c.TestStart - do other things ...
19:41:30 [t1] c.TestStart - t1
19:41:30 [t1] c.FileReader - read [1.mp4] start ...
19:41:35 [t1] c.FileReader - read [1.mp4] end ... cost: 4542 ms

程序在 t1 线程运行， FileReader.read() 方法调用是异步的

小结：