Java 多线程与高并发

1：volatile

保证线程可见性
当多个线程访问同一个共享资源时，线程会拷贝资源的副本到自己的工作内存。这样如果某个线程对这个资源进行写操作，其他线程不会马上知道。当对这个资源加volatile关键字，其他线程就会随时监听，更新新的值。
如下例子，不加volatile关键字，线程不会停止，加volatile关键字后会及时重新更新副本stop的值，线程停止。

package com.nobody.thread;
/**
* 不加volatile，输出：
* main start...
* thread start...
* change stop=true
* *   加volatile，输出：
* main start...
* thread start...
* thread stop...
* change stop=true
* @author Μr.ηobοdy
*
* @date 2020-04-19
*
*/
public class VolatileDemo { private /* volatile */ static boolean stop = false; public static void main(String[] args) { Thread t = new Thread(() -> { System.out.println("thread start..."); while (!stop) { } System.out.println("thread stop..."); }); System.out.println("main start..."); t.start(); try { Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } stop = true; System.out.println("change stop=" + stop); }

}

在这里插入图片描述

禁止指令重排序
JIT(即时编译器just-in-time compiler) 是一种提高程序运行效率的方法，会将指令重排序。例如实例化一个对象，一般可分为3步骤，第一分配内存空间，第二初始化变量等，第三将引用地址赋值给引用对象。指令重排序可将顺序改为132。这样引用对象可能就拿到一个未初始化的对象，导致出错。

package com.nobody.thread;

/**
 *  单例模式(懒汉式) 
 *  懒汉式必须加volatile
 * 
 * @author Μr.ηobοdy
 *
 * @date 2020-04-19
 *
 */
public class Singleton { private /* vovalite */ static Singleton INSTANCE; private String name; private Singleton(String name) { this.name = name; } public static Singleton getInstance() { if (null == INSTANCE) { synchronized (Singleton.class) { if (null == INSTANCE) { // 可能会出现指令重排序，即未进行成员变量name的初始化就退出了， // 这样别人就会拿到未初始化(name=null)的Singleton对象 INSTANCE = new Singleton("hh"); } } } return INSTANCE; } public String getName() { return name; } public void setName(String name) { this.name = name; }

}

不保证原子性

package com.nobody.thread;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

/**
 * volatile不保证原子性，最终结果一般小于10000
 * 
 * 若要保证原子性，直接将doCount方法加synchronized关键字即可，而volatile可有可无
 * 
 * @author Μr.ηobοdy
 *
 * @date 2020-04-19
 *
 */
public class VolatileDemo1 { private volatile static int count = 0; private /*synchronized*/ void doCount() { for (int i = 0; i < 1000; i++) { count++; } } public static void main(String[] args) { VolatileDemo1 v = new VolatileDemo1(); // 启动10个线程 List<Thread> threads = new ArrayList<>(); for (int i = 1; i <= 10; i++) { threads.add(new Thread(v::doCount, "thread-" + i)); } threads.forEach(t -> t.start()); // 等待10个线程执行完 threads.forEach(t -> { try { t.join(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } }); System.out.println("count=" + count); }

}

2：CAS(Compare And Set 无锁优化自旋锁)

设置新值之前会先将旧的值与期望值比较，如果相等才set，不然就重试或者失败。这是有CPU原语支持的。

package com.nobody.thread;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

/**
 * CAS AtomicInteger保证原子性，最终结果一定等于10000
 * 
 * 
 * @author Μr.ηobοdy
 *
 * @date 2020-04-19
 *
 */
public class AtomicIntegerDemo { private static AtomicInteger count = new AtomicInteger(0); private void doCount() { for (int i = 0; i < 1000; i++) { count.incrementAndGet(); } } public static void main(String[] args) { AtomicIntegerDemo v = new AtomicIntegerDemo(); // 启动10个线程 List<Thread> threads = new ArrayList<>(); for (int i = 1; i <= 10; i++) { threads.add(new Thread(v::doCount, "thread-" + i)); } threads.forEach(t -> t.start()); // 等待10个线程执行完 threads.forEach(t -> { try { t.join(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } }); System.out.println("count=" + count); }

}

不过这种会出现ABA问题，即由值A先变成值B，然后又变回A值，最后旧值与期望值比较还是相等。可用版本号解决这个问题。

3：LongAdder

采用分段锁思想，假如有1000个线程对同一个共享变量进行操作(例如自增)，此处假设分为4小组，250个线程为1组，组内进行自增操作，这样分组能减少锁的概率，最后将每个小组进行求总和处理。其实分段锁组内还是CAS原理。一般在线程数高时，效率比synchronized和AtomicLong高。

package com.nobody.thread;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
import java.util.concurrent.atomic.LongAdder;

/**
 * LongAdder,AtomicLong,synchronized多线程时效率比较
 * 模拟1000个线程对一个等于0的值进行自增操作，每个线程自增10000
 * 
 * 输出结果：
 * longAdderCount:10000000, time:227
 * atomicLongCount:10000000, time:395
 * synchronizedCount:10000000, time:909
 * 
 * @author Μr.ηobοdy
 *
 * @date 2020-04-20
 *
 */
public class LongAdderDemo { private static LongAdder longAdderCount = new LongAdder(); private static AtomicLong atomicLongCount = new AtomicLong(0L); private static long synchronizedCount = 0L; public static void main(String[] args) { // LongAdder测试 List<Thread> longAdderThreads = new ArrayList<>(1000); for (int i = 1; i <= 1000; i++) { longAdderThreads.add(new Thread(() -> { for (int j = 0; j < 10000; j++) { longAdderCount.increment(); } })); } long start = System.currentTimeMillis(); longAdderThreads.forEach(t -> t.start()); // 等待1000个线程执行完 longAdderThreads.forEach(t -> { try { t.join(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } }); long end = System.currentTimeMillis(); // AtomicLong测试 List<Thread> atomicLongThreads = new ArrayList<>(1000); for (int i = 1; i <= 1000; i++) { atomicLongThreads.add(new Thread(() -> { for (int j = 0; j < 10000; j++) { atomicLongCount.incrementAndGet(); } })); } long start1 = System.currentTimeMillis(); atomicLongThreads.forEach(t -> t.start()); // 等待1000个线程执行完 atomicLongThreads.forEach(t -> { try { t.join(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } }); long end1 = System.currentTimeMillis(); // AtomicLong测试 List<Thread> synchronizedThreads = new ArrayList<>(1000); Object o = new Object(); for (int i = 1; i <= 1000; i++) { synchronizedThreads.add(new Thread(() -> { for (int j = 0; j < 10000; j++) { synchronized (o) { synchronizedCount++; } } })); } long start2 = System.currentTimeMillis(); synchronizedThreads.forEach(t -> t.start()); // 等待1000个线程执行完 synchronizedThreads.forEach(t -> { try { t.join(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } }); long end2 = System.currentTimeMillis(); System.out.println("longAdderCount:" + longAdderCount + ", time:" + (end - start)); System.out.println("atomicLongCount:" + atomicLongCount + ", time:" + (end1 - start1)); System.out.println("synchronizedCount:" + synchronizedCount + ", time:" + (end2 - start2)); }

}

文章来源: javalib.blog.csdn.net，作者：陈皮的JavaLib，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

原文链接：javalib.blog.csdn.net/article/details/105623606

（完）

1：volatile

2：CAS(Compare And Set 无锁优化 自旋锁)

3：LongAdder

2：CAS(Compare And Set 无锁优化自旋锁)