java 并发视频教程
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更新于2020-11-25
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### Java并发基础知识
在Java开发过程中,理解和掌握并发编程对于构建高效、稳定的应用程序至关重要。本教程将基于“Java并发视频教程”这一资源,详细解析Java并发编程的基础概念与核心API,帮助读者全面理解Java并发机制。
#### 一、并发与并行
- **并发**(Concurrency):指在同一时间间隔内,多个任务交替执行的能力。
- **并行**(Parallelism):指在同一时刻,多个任务同时执行的能力。
- **多线程**:是实现并发的一种方式,在单个进程中创建多个线程来完成不同的任务。
#### 二、Java并发基础API介绍
- **`Thread`类**:Java中最基本的线程实现类,通过继承`Thread`类或实现`Runnable`接口来创建线程。
- **`Runnable`接口**:提供了一个`run()`方法,用于定义线程的具体执行逻辑。
- **`Callable`接口与`Future`类**:当线程需要返回结果时,可以使用`Callable`代替`Runnable`。`Future`用于获取异步计算的结果。
- **`Executor`框架**:提供了高级的线程管理功能,如`ThreadPoolExecutor`等。
- **`CountDownLatch`**:用于同步多个线程,等待一组操作完成后继续执行。
- **`CyclicBarrier`**:类似`CountDownLatch`,但可以重用,适用于循环执行的任务。
- **`Semaphore`**:用于控制对共享资源的访问数量,类似于信号量机制。
- **`Lock`接口与其实现类`ReentrantLock`**:提供了比`synchronized`更强大的锁机制。
- **`Atomic`类**:提供了原子操作,避免了锁带来的性能开销。
#### 三、线程安全问题及解决方法
- **可见性问题**:当一个线程修改了共享变量的值,而其他线程无法立即看到这个变化时,就出现了可见性问题。
- 解决方案:使用`volatile`关键字或`Atomic`类确保变量的可见性。
- **原子性问题**:当某个操作需要一系列步骤才能完成,而在这些步骤之间可能会被其他线程打断,导致数据不一致。
- 解决方案:使用`synchronized`关键字或`Lock`接口保证操作的原子性。
- **有序性问题**:由于编译器优化等原因,程序执行顺序可能与代码的书写顺序不同。
- 解决方案:使用`volatile`关键字或`happens-before`规则确保操作的有序性。
#### 四、线程池原理与实践
- **线程池**:是一种基于池化技术的多线程处理形式,处理过程中将任务添加到队列,然后在创建后维护它,从而可以重用已存在的线程。
- **`ThreadPoolExecutor`**:提供了创建自定义线程池的能力,可以根据实际需求配置核心线程数、最大线程数、工作队列类型等参数。
- **线程池的七大参数**:
- `corePoolSize`:核心线程池大小
- `maximumPoolSize`:最大线程池大小
- `keepAliveTime`:非核心线程空闲后的存活时间
- `workQueue`:任务队列
- `threadFactory`:线程工厂
- `handler`:饱和策略
- `RejectedExecutionHandler`:拒绝策略
#### 五、Java并发工具类
- **`ConcurrentHashMap`**:线程安全的哈希表实现,使用分段锁来减少锁竞争。
- **`ConcurrentLinkedQueue`**:线程安全的链表队列实现。
- **`BlockingQueue`**:提供了一种阻塞式的队列操作,常用于线程池的工作队列。
- **`CopyOnWriteArrayList`**:线程安全的动态数组实现,适合读多写少的场景。
#### 六、案例分析
- **生产者消费者模式**:利用`BlockingQueue`实现生产者与消费者的解耦。
- **定时任务**:使用`ScheduledExecutorService`实现定时任务的调度。
#### 七、最佳实践
- **避免过多的线程创建**:频繁地创建和销毁线程会消耗大量资源。
- **合理设置线程池参数**:根据实际应用场景选择合适的线程池类型及参数。
- **使用正确的并发工具类**:选择最适合当前场景的并发工具类可以有效提高程序性能。
### 总结
通过本教程的学习,我们不仅了解了Java并发编程的基本概念和核心API,还深入探讨了如何解决常见的线程安全问题,并学习了一些实用的Java并发工具类。希望这些知识能够帮助你在日常开发中更加高效地利用Java并发机制,构建出高质量的应用程序。
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