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今天是2025/03/28 20:46 day 14

总路线请移步主页Java大纲相关文章

今天进行JUC 6,7,8 个模块的归纳

首先是JUC的相关内容概括的思维导图

由于内容比较多且重要，

个人还整理了一份详细JUC的思维导图，需要的请评论。是 xmind文件

6. 锁机制

深入解析 锁机制是JUC中处理线程同步的核心模块，其核心在于提供更精细的线程控制能力，同时兼顾性能优化。

核心组件扩展

ReentrantLock
- 公平锁 vs 非公平锁
  - 公平锁：严格按照线程请求顺序分配锁（通过new ReentrantLock(true)启用），但可能因频繁上下文切换降低吞吐量。
  - 非公平锁：允许线程“插队”获取锁（默认模式），减少线程切换开销，但可能导致线程饥饿。
- 可重入性：同一线程可多次获取锁（锁计数器+1），必须等计数器归零后其他线程才能竞争。
- 锁中断：支持lockInterruptibly()，允许线程在等待锁时响应中断。
ReentrantReadWriteLock
- 锁降级：写线程持有写锁时，可获取读锁后释放写锁，保证数据可见性。
- 锁升级限制：不允许读锁直接升级为写锁（可能导致死锁）。
StampedLock
- 乐观读：通过tryOptimisticRead()获取“票据”（无锁），随后通过validate(stamp)验证数据是否被修改。
- 锁转换：支持将读锁转换为写锁（tryConvertToWriteLock()），需处理可能的失败。
- 缺点：不支持可重入，且复杂的API容易引发错误。
Condition
- 精准唤醒：通过多个Condition对象（如condition1、condition2）实现不同条件的等待与唤醒。
- 典型应用：生产者-消费者模型（不同条件队列管理生产者和消费者）。

底层原理

AQS（AbstractQueuedSynchronizer）：锁机制的基石，通过CLH队列管理线程排队，利用state变量表示锁状态。
CAS（Compare and Swap）：通过原子操作（如Unsafe类）实现锁状态的修改，避免传统互斥锁的性能问题。

使用场景与示例

高竞争写场景：使用ReentrantLock的非公平模式提升吞吐量。
读多写少场景：优先选择ReentrantReadWriteLock或StampedLock的乐观读。
复杂协作：使用Condition实现线程间条件等待。

生产者-消费者示例

ReentrantLock lock = new ReentrantLock();  
Condition notFull = lock.newCondition();  
Condition notEmpty = lock.newCondition();  
Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();  
int capacity = 10;  

// 生产者  
lock.lock();  
try {  while (queue.size() == capacity) {  notFull.await(); // 等待队列不满  }  queue.add(data);  notEmpty.signal(); // 唤醒消费者  
} finally {  lock.unlock();  
}  

// 消费者  
lock.lock();  
try {  while (queue.isEmpty()) {  notEmpty.await(); // 等待队列不空  }  data = queue.poll();  notFull.signal(); // 唤醒生产者  
} finally {  lock.unlock();  
}

注意事项

死锁预防：避免嵌套锁请求，使用tryLock()设置超时。
性能监控：通过JVM工具（如JConsole）监控锁竞争情况。

7. 工具类

深入解析 工具类通过封装复杂的线程协作逻辑，提供轻量级同步原语，适用于多种并发场景。

核心组件扩展

CountDownLatch
- 一次性屏障：计数器归零后无法重置，适合“主线程等待子线程初始化完成”的场景。
- 典型应用：微服务启动时等待所有依赖服务就绪。
CyclicBarrier
- 可重用性：通过reset()重置计数器，适合分阶段任务（如多轮数据清洗）。
- 回调功能：构造时可传入Runnable任务，所有线程到达屏障后触发。
Semaphore
- 公平性控制：构造函数支持公平模式（new Semaphore(permits, true)）。
- 动态调整许可：通过release()和acquire()动态增减信号量。
Phaser
- 动态注册/注销：支持register()和arriveAndDeregister()动态调整参与线程数。
- 分层阶段：支持多阶段任务（如onAdvance()方法定义阶段结束条件）。
Exchanger
- 数据交换：两个线程通过exchange()方法交换数据，适用于“流水线”处理模型。

底层原理

共享同步状态：多数工具类基于AQS实现（如CountDownLatch使用AQS的共享模式）。
条件队列管理：如CyclicBarrier通过ReentrantLock和Condition实现线程等待。

使用场景与示例

批量任务并行执行：

CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(5, () -> System.out.println("All tasks ready!"));  
// 5个线程调用 barrier.await()

限流保护：

Semaphore semaphore = new Semaphore(100); // 限制并发数为100  
semaphore.acquire();  
try { /* 访问资源 */ } finally { semaphore.release(); }

注意事项

避免线程泄漏：确保CountDownLatch的计数器最终归零。
Phaser的灵活性：适合动态调整任务阶段的场景，但需谨慎处理阶段超时。

8. 高级主题

深入解析 高级主题聚焦于性能优化和复杂并发模型，需结合底层机制和实际场景综合运用。

核心内容扩展

原子类进阶
- LongAdder：通过分段累加（Cell数组）减少CAS竞争，适用于高并发计数场景。
- AtomicStampedReference：通过版本号解决ABA问题（如无锁栈的实现）。
并发集合优化
- ConcurrentHashMap：
  - 分段锁（Java 7）：将数据分为16个Segment，降低锁粒度。
  - CAS + synchronized（Java 8+）：对单个Node加锁，进一步提升并发度。
- CopyOnWriteArrayList：每次写操作复制新数组，适合读多写极少场景（如监听器列表）。

Fork/Join框架

工作窃取算法：空闲线程从其他线程的任务队列尾部“窃取”任务，减少竞争。
递归任务拆分：通过RecursiveTask或RecursiveAction实现分治逻辑。

示例（计算1~n的和）：

class SumTask extends RecursiveTask<Long> {  protected Long compute() {  if (任务足够小) return 直接计算;  else {  SumTask left = new SumTask(...);  SumTask right = new SumTask(...);  left.fork();  return right.compute() + left.join();  }  }  
}

CompletableFuture
- 链式调用：通过thenApply(), thenCompose(), thenCombine()组合异步任务。
- 异常处理：通过exceptionally()或handle()捕获异常。
- 超时控制：Java 9+支持orTimeout()和completeOnTimeout()。
线程池调优
- 核心参数：
  - 核心线程数：CPU密集型任务建议设置为CPU核数，IO密集型可适当增大。
  - 队列选择：SynchronousQueue（直接传递任务）、LinkedBlockingQueue（无界队列，可能OOM）。
- 监控指标：活跃线程数、队列堆积、任务拒绝次数（通过ThreadPoolExecutor钩子方法）。

使用场景与示例

高并发计数器：

LongAdder adder = new LongAdder();  
adder.increment(); // 线程安全

异步服务调用链：

CompletableFuture<User> future = CompletableFuture  .supplyAsync(() -> getUserById(id), executor)  .thenApplyAsync(user -> enrichUser(user), executor)  .exceptionally(ex -> fallbackUser());