第5章 多线程 - JDK8对并发的新支持
摘要: 本系列基于炼数成金课程,为了更好的学习,做了系列的记录。 本文主要介绍: 1. LongAdder 2. CompletableFuture 3. StampedLock
1. LongAdder
和AtomicLong类似的使用方式,但是性能比AtomicLong更好。
LongAdder与AtomicLong都是使用了原子操作来提高性能。但是LongAdder在AtomicLong的基础上进行了热点分离,热点分离类似于有锁操作中的减小锁粒度,将一个锁分离成若干个锁来提高性能。在无锁中,也可以用类似的方式来增加CAS的成功率,从而提高性能。
LongAdder原理图:
AtomicLong的实现方式是内部有个value 变量,当多线程并发自增,自减时,均通过CAS 指令从机器指令级别操作保证并发的原子性。唯一会制约AtomicLong高效的原因是高并发,高并发意味着CAS的失败几率更高, 重试次数更多,越多线程重试,CAS失败几率又越高,变成恶性循环,AtomicLong效率降低。
而LongAdder将把一个value拆分成若干cell,把所有cell加起来,就是value。所以对LongAdder进行加减操作,只需要对不同的cell来操作,不同的线程对不同的cell进行CAS操作,CAS的成功率当然高了(试想一下3+2+1=6,一个线程3+1,另一个线程2+1,最后是8,LongAdder没有乘法除法的API)。
可是在并发数不是很高的情况,拆分成若干的cell,还需要维护cell和求和,效率不如AtomicLong的实现。LongAdder用了巧妙的办法来解决了这个问题。
初始情况,LongAdder与AtomicLong是相同的,只有在CAS失败时,才会将value拆分成cell,每失败一次,都会增加cell的数量,这样在低并发时,同样高效,在高并发时,这种“自适应”的处理方式,达到一定cell数量后,CAS将不会失败,效率大大提高。
LongAdder是一种以空间换时间的策略。
2. CompletableFuture
实现CompletionStage接口(40余个方法),大多数方法多数应用在函数式编程中。并且支持流式调用
CompletableFuture是Java 8中对Future的增强版
简单实现:
import java.util.concurrent.CompletableFuture;
public class AskThread implements Runnable {
CompletableFuture<Integer> re = null;
public AskThread(CompletableFuture<Integer> re) {
this.re = re;
}
@Override
public void run() {
int myRe = 0;
try {
myRe = re.get() * re.get();
} catch (Exception e) {
}
System.out.println(myRe);
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
final CompletableFuture<Integer> future = new CompletableFuture<Integer>();
new Thread(new AskThread(future)).start();
// 模拟长时间的计算过程
Thread.sleep(1000);
// 告知完成结果
future.complete(60);
}
}
CompletableFuture的最大改进在于,任务完成的时间也开放了出来。
future.complete(60);
CompletableFuture的异步执行:
public static Integer calc(Integer para) {
try {
// 模拟一个长时间的执行
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
}
return para * para;
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException,
ExecutionException {
final CompletableFuture<Integer> future = CompletableFuture
.supplyAsync(() -> calc(50));
System.out.println(future.get());
}
CompletableFuture的流式调用:
public static Integer calc(Integer para) {
try {
// 模拟一个长时间的执行
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
}
return para * para;
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException,
ExecutionException {
CompletableFuture<Void> fu = CompletableFuture
.supplyAsync(() -> calc(50))
.thenApply((i) -> Integer.toString(i))
.thenApply((str) -> "\"" + str + "\"")
.thenAccept(System.out::println);
fu.get();
}
组合多个CompletableFuture:
public static Integer calc(Integer para) {
return para / 2;
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException,
ExecutionException {
CompletableFuture<Void> fu = CompletableFuture
.supplyAsync(() -> calc(50))
.thenCompose(
(i) -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> calc(i)))
.thenApply((str) -> "\"" + str + "\"")
.thenAccept(System.out::println);
fu.get();
}
CompletableFuture跟性能上关系不大,更多的是为了支持函数式编程,在功能上的增强。当然开放了完成时间的设置是一大亮点。
3. StampedLock
在上一篇中刚刚提到了锁分离,而锁分离的重要的实现就是ReadWriteLock。而StampedLock则是ReadWriteLock的一个改进。StampedLock与ReadWriteLock的区别在于,StampedLock认为读不应阻塞写,StampedLock认为当读写互斥的时候,读应该是重读,而不是不让写线程写。这样的设计解决了读多写少时,使用ReadWriteLock会产生写线程饥饿现象。
所以StampedLock是一种偏向于写线程的改进。
StampedLock示例:
import java.util.concurrent.locks.StampedLock;
public class Point {
private double x, y;
private final StampedLock sl = new StampedLock();
void move(double deltaX, double deltaY) { // an exclusively locked method
long stamp = sl.writeLock();
try {
x += deltaX;
y += deltaY;
} finally {
sl.unlockWrite(stamp);
}
}
double distanceFromOrigin() { // A read-only method
long stamp = sl.tryOptimisticRead();
double currentX = x, currentY = y;
if (!sl.validate(stamp)) {
stamp = sl.readLock();
try {
currentX = x;
currentY = y;
} finally {
sl.unlockRead(stamp);
}
}
return Math.sqrt(currentX * currentX + currentY * currentY);
}
}
StampedLock根据stamp来查看是否互斥,写一次stamp变增加某个值
tryOptimisticRead()
每次读线程要读时,会先判断
if (!sl.validate(stamp))
stamp是否相同
stamp数值不同,则返回失败。
如果判断失败,当然可以重复的尝试去读,在示例代码中,并没有让其重复尝试读,而采用的是将乐观锁退化成普通的读锁去读,这种情况就是一种悲观的读法。
stamp = sl.readLock();
CLH自旋锁:当锁申请失败时,不会立即将读线程挂起,在锁当中会维护一个等待线程队列,所有申请锁,但是没有成功的线程都记录在这个队列中。每一个节点(一个节点代表一个线程),保存一个标记位(locked),用于判断当前线程是否已经释放锁。当一个线程试图获得锁时,取得当前等待队列的尾部节点作为其前序节点。并使用类似如下代码判断前序节点是否已经成功释放锁
while (pred.locked) {
}
当然不会进行无休止的自旋,会在若干次自旋后挂起线程。