Java并发编程实战基础构建模块
同步容器类
同步容器类包括Vector和Hashtable以及由Collections.synchronizedXxx等工厂方法创建的同步封装器类。这些类实现线程安全的方式是：将它们的状态封装起来，并对每个公有方法都进行同步，使得每次只有一个线程能访问容器的状态。同步容器对所有容器状态的访问都串行化，严重降低了并发性；当多个线程竞争锁时，吞吐量严重下降。
同步容器类存在的问题
同步容器类都是线程安全的，但是在某些情况下可能需要额外的客户端加锁来保护复合操作。
比如，在Vecotr中，getLast()和deleteLast()操作，如果是在多线程的环境下运行，如果不加锁，会产生异常情况。一个线程在getLast()后，另一个线程deleteLast()，然后该线程继续执行，进行deleteLast()操作，此时会抛出下标越界的异常。
又比如，在迭代的过程中，使用get(index)的操作，如果有多个线程运行，可能会删除其中元素，同样会造成异常。
对于如上的情况，我们需要通过客户端加锁来解决线程安全的问题。如在迭代时加锁：
synchronized(vector){for(inti=0;i
迭代器
在迭代或者for-each循环语法时，对容器类进行迭代的标准方式都是使用Iterator。然而，在设计同步容器类的迭代器时并没有考虑到并发修改的问题，并且它们表现出的行为时“及时失败”的，也就是当它们发现容器在迭代过程中被修改时，就会抛出ConcurrentModificationException。
如果在迭代期间，对容器加锁，首先会降低效率，提高线程的等待时间；然后还可能会产生死锁；降低了吞吐量和CPU的利用率。
如果不希望在迭代期间加锁，可以使用克隆容器的方法，并在克隆副本上进行迭代。
加锁可以防止迭代器抛出ConcurrentModificationException，但是要在所有对容器进行迭代的地方都要加锁。如hashCode,equals,containsAll,removeAll,retainAll等方法，在以容器为参数时，都会对容器进行迭代。这些间接的迭代操作可能抛出ConcurrentModificationException。
并发容器
Java 5.0提供了多种并发容器类来改进同步容器的性能。同步容器对所有容器状态的访问都串行化，严重降低了并发性；当多个线程竞争锁时，吞吐量严重下降。
并发容器是针对多个线程并发访问设计的。通过并发容器来替代同步容器，可以极大地提高伸缩性并降低风险。并发容器包括ConcurrentHashMap(替代Map),CopyOnWriteArrayList(替代List),ConcurrentLinkedQueue,BlockingQueue等等。
ConcurrentHashMap
同步容器类在执行每个操作期间都持有一个锁。ConcurrentHashMap采用了不同的加锁策略来提供更高的并发性和伸缩性。它并不是将每个方法都在同一个锁上同步，而是使用一种粒度更细的加锁机制来实现更大程度的共享，这种机制称为分段锁。
分段锁机制使得任意数量的读取线程可以并发访问Map，执行读取操作的线程和执行写入操作的线程可以并发访问Map，并且一定数量的写入线程可以并发地修改Map，因此提高了并发访问的吞吐量。
并发容器增强了同步容器类，它们提供的迭代器不会抛出ConcurrentModificationException，因此不需要在迭代过程中对容器加锁。其迭代器具有弱一致性，可以容忍并发的修改，在创建迭代器时会遍历已有元素，并可以（但是不保证）在迭代器被构造后将修改操作反映给容器。size(),isEmpty()等方法返回的是一个近似值。
由于ConcurrentHashMap与Hashtable和synchronizedMap有更多的优势，因此大多数情况应该使用并发容器类，至于当需要对整个容器加锁进行独占访问时，才应该放弃使用并发容器。
注意，此时不能再通过客户端加锁新建新的原子操作了，客户端只能对并发容器自身加锁，但并发容器内部使用的并不是自身锁。
CopyOnWriteArrayList
写入时复制容器，在每次修改时都会加锁并创建和重新发布一个新的容器副本，直接修改容器引用，从而实现可见性。
写操作在一个复制的数组上进行，读操作还是在原始数组中进行，读写分离，互不影响。写操作需要加锁，防止并发写入时导致写入数据丢失。写操作结束之后需要把原始数组指向新的复制数组。
CopyOnWriteArrayList 在写操作的同时允许读操作，大大提高了读操作的性能，因此很适合读多写少的应用场景。
但是 CopyOnWriteArrayList 有其缺陷：
内存占用：在写操作时需要复制一个新的数组，使得内存占用为原来的两倍左右；
数据不一致：读操作不能读取实时性的数据，因为部分写操作的数据还未同步到读数组中。
阻塞队列
阻塞队列支持生产者-消费者模式。简化了开发过程，消除了生产者和消费者之间的代码依赖性。阻塞队列简化了生产者-消费者设计的实现过程。一种常见的生产者-消费者设计模式就是线程池与工作队列的组合。
阻塞队列提供了四种处理方法：
抛出异常，使用add(e)插入，remove()删除，element()查询。当阻塞队列满时，插入元素；当队列空，删除元素都会抛出异常。
返回特殊值，使用offer(e)插入，poll()删除，peek()查询。插入时，如果成功返回true，移除时，如果没有对应的元素返回null。
阻塞，使用put(e)插入，take()删除。队列满，插入元素时会阻塞；队列空，取元素会阻塞。
超时退出：使用offer(e,time,unit)插入，poll(time,unit)删除。当队列满时，会阻塞，超过一定的时间，线程会退出。
阻塞队列有多种实现。
ArrayBlokcingQueue和LinkedBlockingQueue分别是数组和链表结构组成的有界的FIFO阻塞队列。
PriorityBlockingQueue是一个支持优先级排序的无界阻塞队列。
SynchronousQueue是一个不存储元素的阻塞队列，它不会为队列中元素维护存储空间。
LinkedTransferQueue：一个由链表结构组成的无界阻塞队列。
LinkedBlockingDeque：一个由链表结构组成的双向阻塞队列。
双端队列与工作密取
Java 6提供了Dqueue和BlockingDeque，是双端队列，实现了在队列头和队列尾的高效插入和移除。双端队列适用于工作密取模式。在工作密取中，每个消费者都有各自的双端队列。如果一个消费者完成了自己的双端队列的全部工作，可以从其他消费者双端队列末尾秘密的获取工作。因为工作者线程不会再单个共享的任务队列上发生竞争。适用于既是生产者又是消费者问题。
阻塞方法与中断方法
线程会阻塞或暂停执行。被阻塞的线程必须等待某个不受它控制的事件发生后才能继续执行。当在代码中调用一个可以抛出InterruptedException的方法时，自己的方法就编程了阻塞方法，必须处理中断的响应。如果这个方法被中断，那么它将努力提前结束状态。
处理中断的响应有两种基本选择：
传递InterruptedException，把该异常抛出给方法的调用者。
恢复中断，捕获异常，并调用当前线程的interrupt方法恢复中断，引发更高层的代码中断。
publicvoidrun(){try{ something(); }catch(InterruptedException e){ Thread.currentThread().interrupt(); }}
同步工具类
同步工具类可以是任何一个对象，只要它根据其自身的状态来协调线程的控制流。包括阻塞队列，信号量，栅栏以及闭锁。
闭锁
闭锁用来确保某些活动直到其他活动都完成了才继续执行。如果有多个线程，其中一个线程需要等到其他所有线程活动结束后才继续执行，使用闭锁。
CountDownLatch是一种闭锁的实现，可以使得一个或者多个线程等待一组事情发生。包括一个计数器，表示需要等待的事件数量；countDown方法用来递减计数器，表示有一个事件已经发生了；await方法等待计数器为0，表示所有需要等待的事情已经发生。
// 初始化闭锁，并设置资源个数CountDownLatch latch =newCountDownLatch(2);Thread t1 =newThread(newRunnable(){publicvoidrun(){// 加载资源1加载资源的代码……// 本资源加载完后，闭锁-1latch.countDown(); }} ).start();Thread t2 =newThread(newRunnable(){publicvoidrun(){// 加载资源2资源加载代码……// 本资源加载完后，闭锁-1latch.countDown(); }} ).start();Thread t3 =newThread(newRunnable(){publicvoidrun(){// 本线程必须等待所有资源加载完后才能执行latch.await();// 当闭锁数量为0时，await返回，执行接下来的任务任务代码…… }} ).start();复制代码
栅栏（同步屏障）
闭锁是一次性对象，一旦进入终止状态，就不能被重置。栅栏类似于闭锁，能阻塞一组进程直到某个时间发生。栅栏与闭锁的区别在于，所有线程必须同时到达栅栏位置，才能继续执行。
若有多条线程，他们到达屏障时将会被阻塞，只有当所有线程都到达屏障时才能打开屏障，所有线程同时执行，若有这样的需求可以使用同步屏障。此外，当屏障打开的同时还能指定执行的任务。
闭锁只会阻塞一条线程，目的是为了让该条任务线程满足条件后执行；
而同步屏障会阻塞所有线程，目的是为了让所有线程同时执行（实际上并不会同时执行，而是尽量把线程启动的时间间隔降为最少）。
// 创建同步屏障对象，并制定需要等待的线程个数 和 打开屏障时需要执行的任务CyclicBarrier barrier =newCyclicBarrier(3,newRunnable(){publicvoidrun(){//当所有线程准备完毕后触发此任务}});// 启动三条线程for(inti=0; i<3; i++ ){newThread(newRunnable(){publicvoidrun(){// 等待，（每执行一次barrier.await，同步屏障数量-1，直到为0时，打开屏障）barrier.await();// 任务任务代码…… } } ).start();}复制代码
信号量
信号量用于控制同时访问某个特定资源的操作数量，或者执行某个指定操作的数量。计数信号量还可以用来实现某种资源池，或者对容器施加边界。
信号量可以用于实现资源池，也可以用于将容器变为有界阻塞容器。信号量管理着一组虚拟的许可，在执行操作时首先获取许可，并在使用以后释放许可。如果没有许可，将阻塞直到有许可或被中断，超时。
信号量的使用场景是，有m个资源，n个线程，且n>m，同一时刻只能允许m条线程访问资源。
// 创建信号量对象，并给予3个资源Semaphore semaphore =newSemaphore(3);// 开启10条线程for(inti=0; i<10; i++ ) {newThread(newRunnbale(){publicvoidrun(){// 获取资源，若此时资源被用光，则阻塞，直到有线程归还资源semaphore.acquire();// 任务代码……// 释放资源semaphore.release(); } } ).start();}
FutureTask
可以用作闭锁，是一种可以生成结果的Runnable，可以处于以下三种状态：等待运行，正在运行和运行完成。当FutureTask进入完成状态后，它会停止在这个状态上。
FutureTask在Executor框架中表示异步任务，此外还可以用来表示一些时间较长的运算，这些计算可以在使用计算结构之前启动。
实战：构建缓存
首先，使用HashMap和同步机制来初始化缓存。
publicinterfaceComputable{Vcompute(A arg)throwsInterruptedException;}publicclassExpensiveFuncimplementsComputable{@OverridepublicBigIntegercompute(String arg)throwsInterruptedException{returnnewBigInteger(arg); }}publicclassMemoizer1implementsComputable{privatefinalMap cache=newHashMap<>();privatefinalComputable c;publicMemoizer1(Computable<A,V> c){this.c=c; }@OverridepublicsynchronizedVcompute(A arg)throwsInterruptedException{ V result=cache.get(arg);if(result==null){ result=c.compute(arg); cache.put(arg,result); }returnresult; }}
在这种实现方法中，使用HashMap保存之前计算的结果。首先检查需要的结果是否已经在缓存中，如果存在则返回之前计算，否则将计算结果缓存到HashMap再返回。
为了确保线程安全，将整个compute方法进行同步。但是这样伸缩性差，缓存的性能并没有得到提升。
下面使用ConcurrentHashMap替换HashMap。但是，这种方法存在一些不足，当两个线程同时调用compute时，可能会导致计算得到相同的值。这样是低效的，因为缓存的作用就是避免相同的数据被计算多次。其问题在于，如果某个线程启动了一个计算，而其他线程并不知道这个计算正在进行，很可能会重复这个计算。
针对如上问题，我们考虑可以使用FutureTask来解决。使用该类来表示计算的过程，如果有结果可用，则返回结果，否则一直阻塞。
publicclassMemo2implementsComputable{privatefinalMap> cache=newConcurrentHashMap<>();privatefinalComputablec;publicMemo2(Computable<A,V>c){this.c=c; }@OverridepublicVcompute(A arg)throwsInterruptedException{ Future future=cache.get(arg);if(future==null){ Callable eval=newCallable() {@OverridepublicVcall()throwsException{returnc.compute(arg); } }; FutureTask ft=newFutureTask<>(eval); future=cache.putIfAbsent(arg,ft);if(future==null){ future=ft; ft.run(); } }try{returnfuture.get(); }catch(ExecutionException e){ e.printStackTrace(); }returnnull; }}
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