java並發容器和架構

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1.ConcurrentHashMap1.1為什麼要使用ConcurrentHashMap在並發編程中使用HashMap可能導致程式死迴圈。而使用安全執行緒的HashTable效率又非常低下，基於以上兩個原因，便有了ConcurrentHashMap的登場機會。（1）線程不安全的HashMap在多線程環境下，使用HashMap進行put操作會引起死迴圈，導致CPU利用率接近100%。原因是表擴容的時候，容易形成環鏈（2）效率低下的HashTableHashTable容器使用synchronized來保證安全執行緒，但線上程競爭激烈的情況下HashTable的效率非常低下。因為當一個線程訪問HashTable的同步方法，其他線程也訪問HashTable的同步方法時，會進入阻塞或輪詢狀態。如線程1使用put進行元素添加，線程2不但不能使用put方法添加元素，也不能使用get方法來擷取元素，所以競爭越激烈效率越低。（3）ConcurrentHashMap的鎖分段技術可有效提升並發訪問率HashTable容器在競爭激烈的並發環境下表現出效率低下的原因是所有訪問HashTable的線程都必須競爭同一把鎖，假如容器裡有多把鎖，每一把鎖用於鎖容器其中一部分資料，那麼當多線程訪問容器裡不同資料區段的資料時，線程間就不會存在鎖競爭，從而可以有效提高並發訪問效率，這就是ConcurrentHashMap所使用的鎖分段技術。首先將資料分成一段一段地儲存，然後給每一段資料配一把鎖，當一個線程佔用鎖訪問其中一個段資料的時候，其他段的資料也能被其他線程訪問。1.2　ConcurrentHashMap的結構ConcurrentHashMap是由Segment數組結構和HashEntry數組結構組成。Segment是一種可重新進入鎖（ReentrantLock），在ConcurrentHashMap裡扮演鎖的角色；HashEntry則用於儲存索引值對資料。一個ConcurrentHashMap裡包含一個Segment數組。Segment的結構和HashMap類似，是一種數組和鏈表結構。一個Segment裡包含一個HashEntry數組，每個HashEntry是一個鏈表結構的元素，每個Segment守護著一個HashEntry數組裡的元素，當對HashEntry數組的資料進行修改時，必須首先獲得與它對應的Segment鎖，1-2所示。

 

1.3.get操作get操作的高效之處在於整個get過程不需要加鎖，除非讀到的值是空才會加鎖重讀。我們知道HashTable容器的get方法是需要加鎖的，那麼ConcurrentHashMap的get操作是如何做到不加鎖的呢？原因是它的get方法裡將要使用的共用變數都定義成volatile類型，如用於統計當前Segement大小的count欄位和用於儲存的HashEntry的value。定義成volatile的變數，能夠線上程之間保持可見度，能夠被多線程同時讀，並且保證不會讀到到期的值，但是只能被單線程寫（有一種情況可以被多線程寫，就是寫入的值不依賴於原值），在get操作裡只需要讀不需要寫共用變數count和value，所以可以不用加鎖。之所以不會讀到到期的值，是因為根據Java記憶體模型的happen before原則，對volatile欄位的寫入操作先於讀操作，即使兩個線程同時修改和擷取volatile變數，get操作也能拿到最新的值，這是volatile替換鎖的經典應用情境。1.4put操作由於put方法裡需要對共用變數進行寫入操作，所以為了安全執行緒，在操作共用變數時必須加鎖。put方法首先定位到Segment，然後在Segment裡進行插入操作。插入操作需要經曆兩個步驟，第一步判斷是否需要對Segment裡的HashEntry數組進行擴容，第二步定位添加元素的位置，然後將其放在HashEntry數組裡。（1）如何擴容。在擴容的時候，首先會建立一個容量是原來容量兩倍的數組，然後將原數組裡的元素進行再散列後插入到新的數組裡。為了高效，ConcurrentHashMap不會對整個容器進行擴容，而只對某個segment進行擴容。1.51.5.size操作如果要統計整個ConcurrentHashMap裡元素的大小，就必須統計所有Segment裡元素的大小後求和。Segment裡的全域變數count是一個volatile變數，那麼在多線程情境下，是不是直接把所有Segment的count相加就可以得到整個ConcurrentHashMap大小了呢？不是的，雖然相加時可以擷取每個Segment的count的最新值，但是可能累加前使用的count發生了變化，那麼統計結果就不準了。所以，最安全的做法是在統計size的時候把所有Segment的put、remove和clean方法全部鎖住，但是這種做法顯然非常低效。因為在累加count操作過程中，之前累加過的count發生變化的幾率非常小，所以ConcurrentHashMap的做法是先嘗試2次通過不鎖住Segment的方式來統計各個Segment大小，如果統計的過程中，容器的count發生了變化，則再採用加鎖的方式來統計所有Segment的大小。那麼ConcurrentHashMap是如何判斷在統計的時候容器是否發生了變化呢？使用modCount變數，在put、remove和clean方法裡操作元素前都會將變數modCount進行加1，那麼在統計size前後比較modCount是否發生變化，從而得知容器的大小是否發生變化。2　ConcurrentLinkedQueue一種使用非阻塞演算法的基於連結節點的無界安全執行緒隊列，它採用先進先出的規則對節點進行排序，當我們添加一個元素的時候，它會添加到隊列的尾部；當我們擷取一個元素時，它會返回隊列頭部的元素。它採用了“wait-free”演算法（即CAS演算法）來實現 

 

入隊和出隊，都不會立即更新head和tair指標：發現入隊主要做兩件事情：第一是將入隊節點設定成當前隊列尾節點的下一個節點；第二是更新tail節點，如果tail節點的next節點不為空白，則將入隊節點設定成tail節點，如果tail節點的next節點為空白，則將入隊節點設定成tail的next節點，所以tail節點不總是尾節 3什麼是阻塞隊列阻塞隊列（BlockingQueue）是一個支援兩個附加操作的隊列。這兩個附加的操作支援阻塞的插入和移除方法。1）支援阻塞的插入方法：意思是當隊列滿時，隊列會阻塞插入元素的線程，直到隊列不滿。2）支援阻塞的移除方法：意思是在隊列為空白時，擷取元素的線程會等待隊列變為非空。 

 

·拋出異常：當隊列滿時，如果再往隊列裡插入元素，會拋出IllegalStateException（"Queuefull"）異常。當隊列空時，從隊列裡擷取元素會拋NoSuchElementException異常。·返回特殊值：當往隊列插入元素時，會返回元素是否插入成功，成功返回true。如果是移除方法，則是從隊列裡取出一個元素，如果沒有則返回null。·一直阻塞：當阻塞隊列滿時，如果生產者線程往隊列裡put元素，隊列會一直阻塞生產者線程，直到隊列可用或者響應中斷退出。當隊列空時，如果消費者線程從隊列裡take元素，隊列會阻塞住消費者線程，直到隊列不為空白。·逾時退出：當阻塞隊列滿時，如果生產者線程往隊列裡插入元素，隊列會阻塞生產者線程一段時間，如果超過了指定的時間，生產者線程就會退出。JDK 7提供了7個阻塞隊列，如下。·ArrayBlockingQueue：一個由數組結構組成的有界阻塞隊列。·LinkedBlockingQueue：一個由鏈表結構組成的有界阻塞隊列。·PriorityBlockingQueue：一個支援優先順序排序的無界阻塞隊列。·DelayQueue：一個使用優先順序隊列實現的無界阻塞隊列。·SynchronousQueue：一個不儲存元素的阻塞隊列。·LinkedTransferQueue：一個由鏈表結構組成的無界阻塞隊列。·LinkedBlockingDeque：一個由鏈表結構組成的雙向阻塞隊列。4.Fork/Join架構Fork/Join架構是Java 7提供的一個用於並存執行任務的架構，是一個把大任務分割成若干個小任務，最終匯總每個小任務結果後得到大任務結果的架構。1.工作竊取（work-stealing）是指某個線程從其他隊列裡竊取任務來執行。幹完活的線程與其等著，不如去幫其他線程幹活，於是它就去其他線程的隊列裡竊取一個任務來執行。而在這時它們會訪問同一個隊列，所以為了減少竊取任務線程和被竊取任務線程間的競爭，通常會使用雙端隊列，被竊取任務線程永遠從雙端隊列的頭部拿任務執行，而竊取任務的線程永遠從雙端隊列的尾部拿任務執行。優點：充分利用線程進行並行計算，減少了線程間的競爭。缺點：在某些情況下還是存在競爭，比如雙端隊列裡只有一個任務時。並 且該演算法會消耗了更多的系統資源，比如建立多個線程和多個雙端隊列。2.java實現Fork/Join使用兩個類來完成以上兩件事情。①ForkJoinTask：我們要使用ForkJoin架構，必須首先建立一個ForkJoin任務。它提供在任務中執行fork()和join()操作的機制。通常情況下，我們不需要直接繼承ForkJoinTask類，只需要繼承它的子類，Fork/Join架構提供了以下兩個子類。·RecursiveAction：用於沒有返回結果的任務。·RecursiveTask：用於有返回結果的任務。②ForkJoinPool：ForkJoinTask需要通過ForkJoinPool來執行。

public class CountTask extends RecursiveTask<Integer> {    private static final int THRESHOLD = 2;// 閾值    private int start;    private int end;    public CountTask(int start, int end) {        this.start = start;        this.end = end;    }    protected Integer compute() {        int sum = 0;// 如果任務足夠小就計算任務        boolean canCompute = (end - start) <= THRESHOLD;        if (canCompute) {            for (int i = start; i <= end; i++) {                sum += i;            }        } else {// 如果任務大於閾值，就分裂成兩個子任務計算            int middle = (start + end) / 2;            CountTask leftTask = new CountTask(start, middle);            CountTask rightTask = new CountTask(middle + 1, end);// 執行子任務            leftTask.fork();            rightTask.fork();// 等待子任務執行完，並得到其結果            int leftResult=leftTask.join();            int rightResult=rightTask.join();// 合并子任務            sum = leftResult + rightResult;        }        return sum;    }    static public  void test(){        ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();// 產生一個計算任務，負責計算1+2+3+4        CountTask task = new CountTask(1, 40000);// 執行一個任務        Future<Integer> result = forkJoinPool.submit(task);        try {            System.out.println(result.get());        } catch (InterruptedException e) {        } catch (ExecutionException e) {        }    }}

 

 

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