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java并发深入
对象由数据+行为组成。数据就是字段,行为就是方法。
并发需要保证这些可被多个线程访问的共享对象数据的完整性,以及某些特定完整性语义。
比如一个类有一个字段count=0,两个线程同时对它做加1操作。
这时就有可能发生:
线程1查询到count为1对其加1。
线程2查询到count为1,对其加1。
接着线程1提交,线程2提交。
最终值count还是为1。
也就是说线程1对count的修改丢失了。
解决这个问题,需要加锁。
java提交了内置锁syncronized,以及Lock。
内置锁syncronized,利用monitorEnter及monitorExit两条指令保证数据的可见性与原子性。
比如A类有一个字段count,默认值为0,代码如下:
public class A{
private int count=0;
public syncronized add(){
count++;
}
}
线程一首先调用add方法,这时会发生以下步骤:
1.线程二尝试获取在当前A实例上的锁,没有获取到则阻塞
2.获取到锁后,将count值从主存拷到当前线程工作内存,这时count为0
线程二这时执行add方法,但发现获取不到锁,这时阻塞在那边。
线程一执行完加1后,退出解锁。
这时线程二就可以获取到锁了。
并发中对于某些集合,要使它成为同步类,我们常常使用封装,如下:
class SyncMap{
Map<String,String> maps=new HashMap<String,String>();
public syncronized V put(K key, V value){
maps.put(key,value);
}
}
这样做的优点是不管底层maps有无同步,同步策略是什么,都可以安全的实现同步。
还有一种实现同步的方法,即将需要同步的操作交由已经存在的同步类来做。
考虑上面的count加1操作,如果将count类型改成AtomicInteger,由AtomicInteger实现同步,原子加1操作。
atomic
===============atomic all finish,cost:247,the res:3000000
===============atomic all finish,cost:248,the res:3000000
===============atomic all finish,cost:262,the res:3000000
===============atomic all finish,cost:239,the res:3000000
===============atomic all finish,cost:249,the res:3000000
sync
===============sync all finish,cost:54,the res:3000000
===============sync all finish,cost:45,the res:3000000
===============sync all finish,cost:47,the res:3000000
===============sync all finish,cost:45,the res:3000000
===============sync all finish,cost:49,the res:3000000
并发需要保证这些可被多个线程访问的共享对象数据的完整性,以及某些特定完整性语义。
比如一个类有一个字段count=0,两个线程同时对它做加1操作。
这时就有可能发生:
线程1查询到count为1对其加1。
线程2查询到count为1,对其加1。
接着线程1提交,线程2提交。
最终值count还是为1。
也就是说线程1对count的修改丢失了。
解决这个问题,需要加锁。
java提交了内置锁syncronized,以及Lock。
内置锁syncronized,利用monitorEnter及monitorExit两条指令保证数据的可见性与原子性。
比如A类有一个字段count,默认值为0,代码如下:
public class A{
private int count=0;
public syncronized add(){
count++;
}
}
线程一首先调用add方法,这时会发生以下步骤:
1.线程二尝试获取在当前A实例上的锁,没有获取到则阻塞
2.获取到锁后,将count值从主存拷到当前线程工作内存,这时count为0
线程二这时执行add方法,但发现获取不到锁,这时阻塞在那边。
线程一执行完加1后,退出解锁。
这时线程二就可以获取到锁了。
并发中对于某些集合,要使它成为同步类,我们常常使用封装,如下:
class SyncMap{
Map<String,String> maps=new HashMap<String,String>();
public syncronized V put(K key, V value){
maps.put(key,value);
}
}
这样做的优点是不管底层maps有无同步,同步策略是什么,都可以安全的实现同步。
还有一种实现同步的方法,即将需要同步的操作交由已经存在的同步类来做。
考虑上面的count加1操作,如果将count类型改成AtomicInteger,由AtomicInteger实现同步,原子加1操作。
atomic
===============atomic all finish,cost:247,the res:3000000
===============atomic all finish,cost:248,the res:3000000
===============atomic all finish,cost:262,the res:3000000
===============atomic all finish,cost:239,the res:3000000
===============atomic all finish,cost:249,the res:3000000
sync
===============sync all finish,cost:54,the res:3000000
===============sync all finish,cost:45,the res:3000000
===============sync all finish,cost:47,the res:3000000
===============sync all finish,cost:45,the res:3000000
===============sync all finish,cost:49,the res:3000000
测试表明上述对于300个线程,每个线程做10000次加1操作,内置锁syncronized比atomicInteger效率要高
测试代码如下:
public class SyncWithAtomicTest { private int count=0; private static final int threadCount=300; private static final int countNum=10000; private final AtomicInteger countAtomicInteger=new AtomicInteger(0); private static final ExecutorService threadPool=Executors.newFixedThreadPool(threadCount); private final CountDownLatch latchStart=new CountDownLatch(threadCount); private final CountDownLatch latchEnd=new CountDownLatch(threadCount); public synchronized void addWithCountSync(){ for(int i=0;i<countNum;i++){ count++; } } public void addWithAtomicCount(){ for(int i=0;i<countNum;i++){ countAtomicInteger.incrementAndGet(); } } public static void main(String[] args) throws InterruptedException { SyncWithAtomicTest obj=new SyncWithAtomicTest(); Long oldTime=System.currentTimeMillis(); for(int i=0;i<threadCount;i++){ CountTask t=new CountTask(); t.setTarget(obj); threadPool.execute(t); } obj.latchEnd.await(); Long endTime=System.currentTimeMillis()-oldTime; // System.out.println("===============atomic all finish,cost:"+endTime+",the res:"+obj.countAtomicInteger.get()); System.out.println("===============sync all finish,cost:"+endTime+",the res:"+obj.count); } static class CountTask implements Runnable{ private SyncWithAtomicTest target; public void run() { try { target.latchStart.countDown(); target.latchStart.await(); //we do add oper when all threads is ready target.addWithCountSync(); // target.addWithAtomicCount(); System.out.println("thread:"+Thread.currentThread().getId()+",finish the work"); target.latchEnd.countDown(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); Thread.currentThread().interrupt(); } } public void setTarget(SyncWithAtomicTest target) { this.target = target; } } }
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