【Android面试】关于多线程，你必须知道的那些玩意儿
进程与线程
概念
进程和线程作为必知必会的知识，想来读者们也都是耳熟能详了，但真的是这样嘛？今天我们就来重新捋一捋，看看有没有什么知识点欠缺的。
先来一张我随手截的活动监视器的图，分清一下什么叫做进程，什么叫做线程。
想来很多面试官会问，你对进程和线程的理解是什么，他们有什么样的区别呢？其实不用死记硬背，记住上面的图就OK了。
正好里面有个奇形怪状的App，我们就拿爱优腾中的爱举例。
先来插个题外话，今天突然看到爱奇艺给我的推送，推出了新的会员机制 —— 星钻VIP会员，超前点播、支持 五台 设备在线、。。我预计之后可能还会推出新的VIP等级会员，那我先给他安排一下名字，你看星钻是不是星耀+钻石，那下一个等级我们就叫做耀王VIP会员（荣耀王者）。哇！！太赞了把，爱奇艺运营商过来打钱。🙄🙄🙄🙄，作为爱奇艺的老黄金VIP用户了，女朋友用一下，分享给室友用一下，我自己要么没得看到了，要么只能夜深人静的时候，🤔🤔🤔🤔，点到为止好吧，轮到你发挥无限的想象力了。。
收！！回到我们的正题，我们不是讲到了进程和线程嘛，那进程是什么，显而易见嘛这不是，上面已经写了一个 进程名称 了，那显然就是爱奇艺这整一只庞然大物嘛。 那线程呢？
你是否看到爱奇艺中的数据加载上并不是一次性的，这些任务的进行就是依靠我们的线程来进行执行的，你可以把这样的一个个数据加载过程认为是一条条线程。
生命周期
不管是进程还是线程，生和死是他们必然要去经历的过程。
| 进程 | 线程 |
|---|---|
|
|
你能看到进程中少了两个状态，也就是他的出生和他的死亡，不过这是同样是为了方便我们去进行记忆。 进程因创建而产生，因调度而执行，因得不到资源而阻塞，因得不到资源而阻塞，因撤销而消亡。 图中代表的4个值：
- 得到CPU的时间片 / 调度。
- 时间片用完，等待下一个时间片。
- 等待 I/O 操作 / 等待事件发生。
- I/O操作结束 / 事件完成。
而对于线程，他在Java的Thread类中对应了6种状态，可以自行进行查看。
多线程编程入门
多线程编程就好像我们这样生活，周末我呆在家里边烧开水，边让洗衣机洗衣服，边炒菜，一秒钟干三件事，你是不是也有点心动呢？
废话不多说，我们赶紧入门一下。
// 1
public class MyRunnable implements Runnable {
@Override
public void run() {
System.out.println("this is a Runnable");
}
}
// 2
public class MyThread extends Thread {
@Override
public void run() {
super.run();
System.out.println("this is thread");
}
}
// 具体使用
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// 第一种
Thread thread1 = new Thread(new MyRunnable());
thread1.start();
// 第二种
MyThread thread2 = new MyThread();
thread2.start();
}
}
一般来说推荐第一种写法，也就是重写Runnable了。不过这样的玩意儿存在他全是好事嘛？？？显然作为高手的你们肯定知道他有问题存在了。我们以一段代码为例。
public class Main {
public int i = 0;
public void increase(){
I++;
}
public static void main(String[] args) {
final Main main = new Main();
for(int i=0; i< 10; i++){
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
for(int j=0; j<1000; j++){
main.increase();
}
}
}).start();
}
while(Thread.activeCount() > 2){
Thread.yield();
}
System.out.println(main.i);
}
}
这样的一段程序，你觉得最后跑出来的数据是什么？他会是10000嘛？
以答案作为标准，显然不是，他甚至说可能下次跑出来也不是我给你的这个数值，但是这是为什么呢？这就牵扯到我们的线程同步问题了。
线程同步
一般情况下，我们可以通过三种方式来实现。
- Synchronized
- Lock
- Volatile
在操作系统中，有这么一个概念，叫做临界区。其实就是同一时间只能允许存在一个任务访问的代码区间。代码模版如下：
Lock lock = new ReentrantLock();
public void lockModel(){
lock.lock();
// 用于书写共同代码，比如说卖同一辆动车的车票等等。
lock.unlock();
}
// 上述模版近似等价于下面的函数
public synchronized void lockModel(){}
其实这就是大家常说的锁机制，通过加解锁的方法，来保证数据的正确性。
但是锁的开销还是我们需要考虑的范畴，在不太必要时，我们更频繁的会使用是volatile关键词来修饰变量，来保证数据的准确性。
对上述的共享变量内存而言，如果线程A和B之间要通信，则必须先更新主内存中的共享变量，然后由另外一个线程去主内存中去读取。但是普通变量一般是不可见的。而volatile关键词就将这件事情变成了可能。
打个比方，共享变量如果使用了volatile关键词，这个时候线程B改变了共享变量副本，线程A就能够感知到，然后经历上述的通信步骤。
这个时候就保障了可见性。
但是另外两种特性，也就是有序性和原子性中，原子性是无法保障的。拿我们最开始的Main的类做例子，就只改变一个变量。
public volatile int i = 0;
他最后的数值终究不是10000，这是为什么呢？其实对代码进行反编译，你能够注意到这样的一个问题。
iconst_0 //把数值0 push到操作数栈
istore_1 // 把操作数栈写回到本地变量第2个位置
iinc 1,1 // 把本地变量表第2个位置加1
iload_1 // 把本地变量第2个位置的值push到操作数栈
istore_1 // 把操作数据栈写回本地变量第2个位置
一个++i的操作被反编译后出现的结果如上，给人的感觉是啥，你还会觉得它是原子操作吗？
Synchronized
这个章节的最后来简单介绍一下synchronized这个老大哥，他从过去的版本被优化后性能高幅度提高。
在他的内部结构依旧和我们Lock类似，但是存在了这样的三种锁。
偏向锁 ---------> 轻量锁（栈帧） ---------> 重量锁（Monitor）
（存在线程争夺） （自旋一定次数还是拿不到锁）
三种加锁对象：
- 实例方法
- 静态方法
- 代码块
public class SyncDemo {
// 对同一个实例加锁
private synchronized void fun(){}
// 对同一个类加锁
private synchronized static void fun_static(){}
// 视情况而定
// 1\. this：实例加锁
// 2\. SyncDemo.class：类加锁
private void fun_inner(){
synchronized(this){
}
synchronized(SyncDemo.class){
}
}
}
线程池
让我们先来正题感受一下线程池的工作流程
五大参数
- 任务队列（workQueue）
- 核心线程数（coolPoolSize）： 即使处于空闲状态，也会被保留下来的线程
- 最大线程数（maximumPoolSize）： 核心线程数 + 非核心线程数。控制可以创建的线程的数量。
- 饱和策略（RejectedExecutionHandler）
- 存活时间（keepAliveTime）： 设定非核心线程空闲下来后将被销毁的时间
任务队列
- 基于数组的有界阻塞队列（ArrayBlockingQueue）： 放入的任务有限，到达上限时会触发拒绝策略。
- 基于链表的无界阻塞队列（LinkedBlockingQuene）： 可以放入无限多的任务。
- 不缓存的队列（SynchronousQuene）： 一次只能进行一个任务的生产和消费。
- 带优先级的阻塞队列（PriorityBlockingQueue）： 可以设置任务的优先级。
- 带时延的任务队列（DelayedWorkQueue）
饱和策略
- CallerRunsPolicy
public static class CallerRunsPolicy implements RejectedExecutionHandler {
// 如果线程池还没关闭，就在调用者线程中直接执行Runnable
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
if (!e.isShutdown()) {
r.run();
}
}
}
- AbortPolicy
public static class AbortPolicy implements RejectedExecutionHandler {
// 拒绝任务，并且抛出RejectedExecutionException异常
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
throw new RejectedExecutionException("Task " + r.toString() +
" rejected from " +
e.toString());
}
}
- DiscardPolicy
public static class DiscardPolicy implements RejectedExecutionHandler {
// 拒绝任务，但是啥也不干
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
}
}
- DiscardOldestPolicy
public static class DiscardOldestPolicy implements RejectedExecutionHandler {
// 如果线程池还没有关闭，就把队列中最早的任务抛弃，把当前的线程插入
public void rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor e) {
if (!e.isShutdown()) {
e.getQueue().poll();
e.execute(r);
}
}
}
五种线程池
FixedThreadPool
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}
固定线程池 ， 最大线程数和核心线程数的数量相同，也就意味着只有核心线程了，多出的任务，将会被放置到LinkedBlockingQueue中。
CachedThreadPool
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue<Runnable>());
}
没有核心线程，最大线程数为无穷，适用于频繁IO的操作，因为他们的任务量小，但是任务基数非常庞大，使用核心线程处理的话，数量创建方面就很成问题。
ScheduledThreadPool
public ScheduledThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
ThreadFactory threadFactory) {
// 最后对应的还是 ThreadPoolExecutor
super(corePoolSize, Integer.MAX_VALUE, 0, NANOSECONDS,
new DelayedWorkQueue(), threadFactory);
}
SingleThreadExecutor
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
return new FinalizableDelegatedExecutorService
(new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}
核心线程数和最大线程数相同，且都为1，也就意味着任务是按序工作的。
WorkStealingPool
public static ExecutorService newWorkStealingPool() {
return new ForkJoinPool
(Runtime.getRuntime().availableProcessors(), // 可用的处理器数
ForkJoinPool.defaultForkJoinWorkerThreadFactory,
null, true);
}
这是JDK1.8以后才加入的线程池，引入了抢占式，虽然这个概念挺早就有了。本质上就是如果当前有两个核在工作，一个核的任务已经处理完成，而另一个还有大量工作积压，那我们的这个空闲核就会赶紧冲过去帮忙。
优势
- 线程的复用
每次使用线程我们是不是需要去创建一个
Thread，然后start()，然后就等结果，最后的销毁就等着垃圾回收机制来了。 但是问题是如果有1000个任务呢，你要创建1000个Thread吗？如果创建了，那回收又要花多久的时间？
- 控制线程的并发数
存在核心线程和非核心线程，还有任务队列，那么就可以保证资源的使用和争夺是处于一个可控的状态的。
- 线程的管理
协程
Q1：什么是协程？ 一种比线程更加轻量级的存在，和进程还有线程不同的地方时他的掌权者不再是操作系统，而是程序了。但是你要注意，协程不像线程，线程最后会被CPU进行操作，但是协程是一种粒度更小的函数，我们可以对其进行控制，他的开始和暂停操作我们可以认为是C中的goto。
我们通过引入Kotlin的第三方库来完成一些使用上的讲解。
implementation "org.jetbrains.kotlinx:kotlinx-coroutines-core:1.2.1"
引入完成后我们以launch()为例来讲解。
public fun CoroutineScope.launch(
context: CoroutineContext = EmptyCoroutineContext,
start: CoroutineStart = CoroutineStart.DEFAULT,
block: suspend CoroutineScope.() -> Unit
)
你可以看到3个参数CoroutineContext、CoroutineStart、block。
-
CoroutineContext：
- Dispatchers.Default - 默认
- Dispatchers.IO - 适用于IO操作的线程
- Dispatchers.Main - 主线程
- Dispatchers.Unconfined - 没指定，就是在当前线程
-
CoroutineStart：
- DEAFAULT - 默认模式
- ATOMIC - 这种模式下协程执行之前不能被取消
- UNDISPATCHED - 立即在当前线程执行协程体，遇到第一个suspend函数调用
- LAZY - 懒加载模式，需要的时候开启
- block： 写一些你要用的方法。
// 当然还有async、runBlocking等用法
GlobalScope.launch(Dispatchers.Default,
CoroutineStart.ATOMIC,
{ Log.e("Main", "run") }
)
Q2：他的优势是什么？ 其实我们从Q1中已经进行过了回答，协程的掌权者是程序，那我们就不会再有经过用户态到内核态的切换，节省了很多的系统开销。同时我们说过他用的是类似于goto跳转方式，就类似于将我们的堆栈空间拆分，这就是我所说的更小粒度的函数，假如我们有3个协程A、B、C在运行，放在主函数中时假如是这样的压栈顺序，A、B、C。那从C想要返回A时势必要经过B，而协程我们可以直接去运行A，这就是协程所带来的好处。
最后：
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