Java并发编程【1.2时代】

         本文介绍了Java原生的多线程技术(1.2),通过详细介绍waitnotify相关的机制、基础的多线程技术以及基于这些技术的等待超时、线程间的通信技术和线程池高阶技术,最后通过一个基于线程池的简单文本web服务器—MollyServer,来阐明多线程带来好处。通过介绍这些技术,展示了在没有使用Java并发包的时代(1.5-)是如何完成Java的多线程编程,为理解Java5提供了良好帮助。

线程简介1

       Java从诞生开始就明智的选择内置对多线程的支持,这将Java语言同其他同一时期的语言相比,具有明显优势。线程作为操作系统最小的调度单元,多个线程同时执行,将会改善我们的代码,在多核环境中具有更加明显的好处,但是过多的创建线程和对线程的不当管理也容易造成问题。

启动线程

构造线程

       Java中启动线程必须要先行的构造一个Thread对象,然后调用这个对象的start方法。

this.group = g;
	this.daemon = parent.isDaemon();
	this.priority = parent.getPriority();
	this.name = name.toCharArray();
	if (security == null || isCCLOverridden(parent.getClass()))
	    this.contextClassLoader = parent.getContextClassLoader();
	else
	    this.contextClassLoader = parent.contextClassLoader;
	this.inheritedAccessControlContext = AccessController.getContext();
	this.target = target;
	setPriority(priority);
        if (parent.inheritableThreadLocals != null)
	    this.inheritableThreadLocals =
		ThreadLocal.createInheritedMap(parent.inheritableThreadLocals);
        /* Stash the specified stack size in case the VM cares */
        this.stackSize = stackSize;

        /* Set thread ID */
        tid = nextThreadID();

线程的构造,最主要或者说也就是线程对象的初始化过程,在上述过程中,一个新构造的线程对象是由其parent线程来进行分配空间的,而child线程继承了parent的是否Daemon,优先级和加载资源的classloader,栈空间的大小并且还会分配一个唯一的ID来标识这个child线程,至此一个能够运行的线程对象就初始化好了,在堆内存中等待着运行。

启动线程

          调用Thread对象的start方法,就可启动一个新的线程,parent线程同步告知Java VM,只要线程规划器空闲,应立即启动这个线程。

2

         而启动线程,也是交给操作系统来完成,这里就是一个本地方法了。

         启动一个线程时,最好设置名称,这样在jstack分析时,就会好很多,自定义的线程最好能够起个名字。

/**
 * @author weipeng
 *
 */
public class ThreadName {

	/**
	 * @param args
	 */
	public static void main(String[] args) {
		Thread t = new Thread(new Job());
		t.setName("ThreadNameJob");
		t.start();
	}

	static class Job implements Runnable {

		@Override
		public void run() {
			try {
				Thread.sleep(10000);
			} catch (InterruptedException e) {
				e.printStackTrace();
			}
		}

	}

}

        上述代码直接运行,可以通过jstack pid来观察栈信息,结果如下:

2012-05-05 23:50:07
Full thread dump Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (20.1-b02 mixed mode):

"Attach Listener" daemon prio=10 tid=0x00007f4c38001000 nid=0x30b5 waiting on condition [0x0000000000000000]
   java.lang.Thread.State: RUNNABLE

"DestroyJavaVM" prio=10 tid=0x00007f4c60007800 nid=0x3086 waiting on condition [0x0000000000000000]
   java.lang.Thread.State: RUNNABLE

"ThreadNameJob" prio=10 tid=0x00007f4c600a2800 nid=0x3097 waiting on condition [0x00007f4c37cfb000]
   java.lang.Thread.State: TIMED_WAITING (sleeping)
	at java.lang.Thread.sleep(Native Method)
	at com.murdock.books.multithread.example.ThreadName$Job.run(ThreadName.java:26)
	at java.lang.Thread.run(Thread.java:662)

"Low Memory Detector" daemon prio=10 tid=0x00007f4c60091800 nid=0x3095 runnable [0x0000000000000000]
   java.lang.Thread.State: RUNNABLE

"C2 CompilerThread1" daemon prio=10 tid=0x00007f4c6008f000 nid=0x3094 waiting on condition [0x0000000000000000]
   java.lang.Thread.State: RUNNABLE

"C2 CompilerThread0" daemon prio=10 tid=0x00007f4c6008c000 nid=0x3093 waiting on condition [0x0000000000000000]
   java.lang.Thread.State: RUNNABLE

"Signal Dispatcher" daemon prio=10 tid=0x00007f4c6008a000 nid=0x3092 runnable [0x0000000000000000]
   java.lang.Thread.State: RUNNABLE

"Finalizer" daemon prio=10 tid=0x00007f4c6006e000 nid=0x3091 in Object.wait() [0x00007f4c5c860000]
   java.lang.Thread.State: WAITING (on object monitor)
	at java.lang.Object.wait(Native Method)
	- waiting on <0x00000000ec6b1300> (a java.lang.ref.ReferenceQueue$Lock)
	at java.lang.ref.ReferenceQueue.remove(ReferenceQueue.java:118)
	- locked <0x00000000ec6b1300> (a java.lang.ref.ReferenceQueue$Lock)
	at java.lang.ref.ReferenceQueue.remove(ReferenceQueue.java:134)
	at java.lang.ref.Finalizer$FinalizerThread.run(Finalizer.java:159)

"Reference Handler" daemon prio=10 tid=0x00007f4c6006c000 nid=0x3090 in Object.wait() [0x00007f4c5c961000]
   java.lang.Thread.State: WAITING (on object monitor)
	at java.lang.Object.wait(Native Method)
	- waiting on <0x00000000ec6b11d8> (a java.lang.ref.Reference$Lock)
	at java.lang.Object.wait(Object.java:485)
	at java.lang.ref.Reference$ReferenceHandler.run(Reference.java:116)
	- locked <0x00000000ec6b11d8> (a java.lang.ref.Reference$Lock)

"VM Thread" prio=10 tid=0x00007f4c60065800 nid=0x308f runnable

"GC task thread#0 (ParallelGC)" prio=10 tid=0x00007f4c6001a800 nid=0x3087 runnable

"GC task thread#1 (ParallelGC)" prio=10 tid=0x00007f4c6001c800 nid=0x3088 runnable

"GC task thread#2 (ParallelGC)" prio=10 tid=0x00007f4c6001e800 nid=0x3089 runnable

"GC task thread#3 (ParallelGC)" prio=10 tid=0x00007f4c60020000 nid=0x308a runnable

"VM Periodic Task Thread" prio=10 tid=0x00007f4c6009c000 nid=0x3096 waiting on condition

JNI global references: 882

         可以看到一个Java程序在运行时,后台创建了很多的线程,所以一个Java程序,纵使只有main,它也是多线程的,其中可以看到ThreadNameJob这个线程,也可以看到本地以吞吐量优先的ParallelGC的线程,它的数量默认是和CPU相同的,其中有4个对新生代进行GC的线程。

终止线程

3

       线程从执行Runnalbe开始到结束。

理解中断

        中断是一种状态,它使一个运行中的线程能够感知到其他线程对自身作出了中断操作,也就是影响到了自己。线程工作检查自身是否被中断来作出响应的行为。而该状态并没有维护在Thread中,是通过native方法获得。

         可以通过当前线程对象的isInterrupted来判断是否被中断了。

/**
 * @author weipeng
 *
 */
public class Interrupted {

	/**
	 * @param args
	 */
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		InterruptedJob ij = new InterruptedJob();
		ij.setName("InterruptedJobThread ");
		ij.start();

		Thread.sleep(2000);

		// 中断
		ij.interrupt();
		System.out.println("INTERRUPTED IJ");

		Thread.sleep(2000);
	}

	static class InterruptedJob extends Thread {
		@Override
		public void run() {
			try {
				while (true) {
					Thread.sleep(1000);
				}
			} catch (InterruptedException e) {
				System.out.println("CURRENT INTERRUPT STATUS IS "
						+ Thread.currentThread().getName()
						+ Thread.currentThread().isInterrupted());
				// 再次进行中断
				Thread.currentThread().interrupt();

				System.out.println("CURRENT INTERRUPT STATUS IS "
						+ Thread.currentThread().getName()
						+ Thread.currentThread().isInterrupted());
			}
		}
	}

}

上述程序输出:

INTERRUPTED IJ

CURRENT INTERRUPT STATUS IS InterruptedJobThread false

CURRENT INTERRUPT STATUS IS InterruptedJobThread true

可以看出一旦抛出InterruptedException,当前线程的中断状态就被清除,但是也可以调用Thread.interrupted()来清除当前的中断状态。

线程属性

4

        Java中创建的线程均会映射为操作系统层面的线程,在Java线程对象中有部分属性可以提供访问。线程状态是理解线程运行的关键。

线程优先级

public
class Thread implements Runnable {
    /* Make sure registerNatives is the first thing <clinit> does. */
    private static native void registerNatives();
    static {
        registerNatives();
    }

    private char	name[];
    private int         priority;

         可以看到priority,这个代表着优先级,优先级的范围从110,优先级高的线程占有CPU时间长一些,这当然是在长时间运行时体现出来的,但是不能做为程序执行的依据。

         对priority可以通过对线程对象进行设置,使用setPriority来完成对线程优先级的设定。

下面的例子中,构建了三个不同的线程,它们的优先级不一样,从110,然后运行,优先级高的线程对times++执行的会多一些。

/**
 * @author weipeng
 *
 */
public class Priority {
	private static CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(10000000);

	private static CountDownLatch start = new CountDownLatch(1);

	public static void main(String[] args) {
		CountJob job1 = new CountJob();
		Thread lingdao = new Thread(job1);
		lingdao.setPriority(10);
		lingdao.start();

		CountJob job2 = new CountJob();
		Thread pming = new Thread(job2);
		pming.setPriority(1);
		pming.start();

		CountJob job3 = new CountJob();
		Thread zhongchan = new Thread(job3);
		zhongchan.setPriority(5);
		zhongchan.start();

		start.countDown();

		try {
			countDownLatch.await();
		} catch (InterruptedException e) {
			e.printStackTrace();
		}

		System.out.println("lingdao : have " + job1.getTimes());
		System.out.println("pming : have" + job2.getTimes());
		System.out.println("zhongchan : have" + job3.getTimes());

	}

	static class CountJob implements Runnable {

		private int times = 0;

		@Override
		public void run() {
			// 等待开始
			try {
				start.await();
			} catch (InterruptedException e) {
				e.printStackTrace();
			}

			while (countDownLatch.getCount() > 0) {
				synchronized (CountJob.class) {
					if (countDownLatch.getCount() > 0) {
						countDownLatch.countDown();
						times++;
					}
				}
			}
		}

		public int getTimes() {
			return times;
		}
	}
}

      执行结果如下:

lingdao : have 4347635

pming : have2661562

zhongchan : have2990803

       每次执行的可能都不一样,但是总的趋势是高优先级的线程对CPU的占用时间会多一些。

线程状态

        线程在运行的生命周期中可能处于下面的6种不同的状态,在一个时刻,线程可能处于CPU上处于运行,或者暂时的没有分配到CPU资源而处于就绪(准备运行),或者处于阻塞的状态。具体内容如下面的表格所示:

状态名称

阻塞

可以中断

说明

运行中 N N

正在CPU上进行执行

准备运行(就绪) N N 暂时的失去CPU资源处于就绪队列中,可能随时被线程调度器调度执行
休眠 Y Y 让出CPU资源的就绪队列,等待一段时间后再次被放入队列,可以被中断提前进入就绪队列
等待 Y Y 接受到通知或者等待超时会进入到就绪队列,可以被中断
阻塞于I/O Y N I/O条件满足后,例如读入了一些字符,准备运行
阻塞于同步 Y N

当获得同步锁后准备运行

        可以使用如下状态迁移来描述线程的状态:

5

        线程在一个时刻将会处于上述的三种状态之一,这个模型将有效的理解Java线程对象,但是其中处于等待状态的线程可能会在等待I/O和等待同步时无法被中断,虽然运行的线程已经被中断标识,但是不会像休眠和等待一样通过InterruptedException来直接返回。

/**
 * <pre>
 * 处于同步读取的线程被中断,不会抛出异常
 *
 * </pre>
 *
 * @author weipeng
 *
 */
public class ReadInterrupted {

	/**
	 * @param args
	 */
	public static void main(String[] args) {
		// 使用父线程,也就是main-thread
		Thread thread = new Thread(new InterruptedJob(Thread.currentThread()));
		thread.start();

		InputStream is = System.in;
		try {
			is.read();
		} catch (IOException e) {
			e.printStackTrace();
		}

		System.out.println("Main Thread is interrupted ? " + Thread.currentThread().isInterrupted());
	}

	static class InterruptedJob implements Runnable {

		Thread interruptedThread;

		public InterruptedJob(Thread thread) {
			this.interruptedThread = thread;
		}

		@Override
		public void run() {
			try {
				Thread.sleep(2000);
			} catch (InterruptedException e) {
				e.printStackTrace();
			}

			interruptedThread.interrupt();
		}
	}
}

       运行的结果是:

      这时整个线程挂在is.read上,这时随意从控制台输入一个字符,主线程退出:

     123

     Main Thread is interrupted ? true

       可以看出对阻塞于同步I/O的线程被中断后,中断标识被打上,但是不会抛出异常退出。

线程规划

        对高I/O的线程尽量给予高优先级的设定,对于低I/OCPU运算为主的线程尽量降低优先级,避免过多的占用CPU。因此,不能依据线程优先级的高低来运行程序,需要保证每个线程都有运行的机会。

并发访问对象

6

      Java支持多个线程同时的访问一个对象,或者对象的变量,由于每个线程可以拥有这个变量的拷贝(这么做的目的是能够快速的执行,虽然变量分配的内存在共享内存中,但是每个执行的线程还是可以拥有一份拷贝,这样做的目的是加速程序的执行,这是现代多核处理器的一个显著特性)。因此,程序在执行过程中,可能一个线程看到的变量并不一定是最新的。

Volatile

     Volatile关键字,就是告知任何对该变量的访问均需要从共享内存中获取,而对它的改变必须同步刷新会共享内存。

       比如,表示一个程序是否运行的变量,boolean on = true,那么可能是另一个线程来对它进行关闭动作,因此将其设置成为volatile boolean on,这样就会再其他线程对它进行改变时,能够让原有的线程立刻感知到。

       但是过多的使用volatile是不必要的,相反它会降低程序执行的效率。

Synchronized

        同步,在带来可见性的同时,它主要是对多个线程在同一个时刻,只能有一个处于方法或者块中。

        可以通过将synchronized关键字加在方法前面或者采用同步快的方式来进行表现:

static synchronized void m() {
		System.out.println("T");
	}

	public static void main(String[] args) {
		m();

		synchronized(Synchronized.class) {
			m();
		}
	}

}

        Java同步是针对普通的Java对象而言的,每个Java对象均有一把“锁”,这个锁在一个线程进入时会排斥其他线程进入,是一个排他锁。通过javap来观察字节码,可以看到:

public static void main(java.lang.String[]);
  Code:
   Stack=2, Locals=2, Args_size=1
   0:	invokestatic	#31; //Method m:()V
   3:	ldc	#1; //class com/murdock/books/multithread/example/Synchronized
   5:	dup
   6:	astore_1
   7:	monitorenter
   8:	invokestatic	#31; //Method m:()V
   11:	aload_1
   12:	monitorexit
   13:	goto	19
   16:	aload_1
   17:	monitorexit
   18:	athrow
   19:	return

          当出现命令monitorenter时代获得了该对象的锁,当运行命令monitorexit时代表释放了该对象的锁。

同步化集合

同步化访问

        在Java的集合api中有非常多的同步集合,比如:VectorHashtable,这些集合的所有方法都是synchronized,也就是说对这些集合的访问是同步的,但是如果每个接口都有一个专属的同步集合实现是非常不现实的,因此用过使用Collections.synchronizedXxx方法,可以包装一个同步的集合对象进行使用。

        比如,摘自Collections

public static <T> List<T> synchronizedList(List<T> list) {
	return (list instanceof RandomAccess ?
                new SynchronizedRandomAccessList<T>(list) :
                new SynchronizedList<T>(list));
    }

        该方法返回的就是一个实现了List接口的同步数据结构,这个同步的数据结构每个方法均是同步的,但是如果需要对其进行额外的操作,需要将其加入到同步块中。

SynchronizedCollection(Collection<E> c) {
            if (c==null)
                throw new NullPointerException();
	    this.c = c;
            mutex = this;
           }

        上面可以看到同步集合均是对自身进行同步。

public class Synchronized {
	static synchronized void m() {
		System.out.println("T");
	}

	public static void main(String[] args) throws Exception {
		List<String> s = new ArrayList<String>();
		s.add("1");

		List<String> synchronizedList = Collections.synchronizedList(s);

		Thread t = new Thread(new AccessSynchronizedCollections(
				synchronizedList));
		t.start();

		synchronized (synchronizedList) {
			Thread.sleep(5000);
			System.out.println("Main-thread" + synchronizedList.size());
		}

	}

	/**
	 * 这个线程将会首先休息2000ms,然后唤醒后去请求锁,并执行操作
	 */
	static class AccessSynchronizedCollections implements Runnable {
		List<String> list;

		public AccessSynchronizedCollections(List<String> list) {
			this.list = list;
		}

		@Override
		public void run() {
			try {
				Thread.sleep(2000);
			} catch (InterruptedException e) {
				e.printStackTrace();
			}
			System.out.println("AccessSynchronizedCollections" + list.size());
			list.add("2");
		}
	}
}

         上述执行的结果:

       Main-thread1

       AccessSynchronizedCollections1

         可以看到,在自定义对集合操作,比如缺少就添加,就需要将集合进行同步,然后在进行操作,否则很容易在判定过程中加入了其他线程对集合的操作。

安全复制集合

         有时一个集合对象是进程内共享的,可能会发生一些变化,因此在作出一些操作的时候,希望能够拿到一份瞬时的拷贝,这个拷贝可能和执行中的这一时刻的集合有了变化,但是能够保证是稳定的。就像我们出门买了一份报纸,我们回家阅读报纸的时候,上面的新闻可能随时会发生变化,但是这并不妨碍我们去阅读它。

第一种复制的方式:

List<String> synchronizedList = Collections.synchronizedList(list);

		long currentTime = System.currentTimeMillis();
		for (int i = 0; i < 10000; i++) {
			String[] array = synchronizedList.toArray(new String[0]);
		}
		System.out.println(System.currentTimeMillis() - currentTime);

第二种复制的方式:

for (int i = 0; i < 10000; i++) {
			synchronized (synchronizedList) {
				int size = synchronizedList.size();
				String[] array = new String[size];
				synchronizedList.toArray(array);
			}
		}

         第一种比较简单,第二种对于new String[0]没有做过多的浪费,但是时间测算,第二种没有第一种好,因为主要比拼的是toArray的实现,在给定的数组大于等于列表时,将会使用给定的数组,否则将会通过反射构造一个数组,而这个还是很高效的。

         因此对于集合的数组复制,使用第一种方式是比较适合的。

死锁

          两个线程或者多个线程在请求其永远无法获取资源的锁时,就是死锁状态。这里不演示死锁产生的范例。

          避免死锁的主要原则:

          首先,对于资源的加锁时间必须足够短,也就是必要时进行锁;

          其次,访问资源过程中的锁需要按照一致的顺序进行获取,否则需要提升出一个更大的锁来确保资源的获取;

          最后,尽量通过封装的形式,避免将锁暴露给外部,从而造成不必要的资源死锁。

线程间通信

7

         线程开始运行,就如同一个脚本一样,有自己的栈空间,按照既定的代码一步一步的执行,直到最后的终结。但是每个运作中的线程,如果仅仅是孤立的运作,那么没有一点用处,或者说用处很少,但是多个运作的线程能够相互配合,各司其职将会带来巨大的好处。

线程间通信的必要性

         一个运作的脚本(线程)修改了一个对象的值,另一个线程捕获到这个对象的变化,然后进行对应的操作,这个过程事件的触发启于一个线程,而最终的执行又是一个线程。因此前者好比生产者,后者就是消费者,这样的模式隔开了生产和消费,在功能上和架构上具有良好的伸缩性。但是在Java语言中怎样能够做到上述的过程呢?

         当然,简单的办法是不断的循环去查看,比如:

while (value != desire) {

Thread.sleep(1000);

}

doXxx

        这段伪码就是相当与如果值不是这个消费线程所要的,那么就睡眠一段时间,这样的方式看似能够解决这个问题,但是有两个矛盾的问题。

        第一个,在睡眠时,基本不消耗CPU,但是如果睡得久,那么就不能及时的发现value已经变化,也就是及时性难以保证;

        第二个,如果降低睡眠的时间,比如睡1毫秒,这样消费者能更加迅速的捕获出变化,但是它却占用了更多的CPU时间,造成了无端的浪费。

        面对这个矛盾,Java通过固有的wait/notify机制能够很好的实现这个模式。

等待/通知机制

         等待通知机制,是指一个线程调用了对象A上的wait方法,而另外的一个线程在进行了某些操作后,在对象A上的notify或者notifyAll方法,这样完成了两个线程之间的交互。而这个waitnotify之间的关系就像一个信号量一样来完成二者之间的交互工作。

        一个标准的waitnotify的例子,这个例子有两个线程,第一个等待共享的一个值为false,当为false时它进行print,另外一个在睡眠了一段时间后,将这个值由原有的true改为falsenotify

/**
 * @author weipeng
 */
public class WaitNotify {
	static boolean flag = true;
	static Object OBJ = new Object();
	public static void main(String[] args) {
		Thread t1 = new Thread(new Waiter());
		t1.start();
		try {
			Thread.sleep(1000);
		} catch (InterruptedException e) {
			e.printStackTrace();
		}
		Thread t2 = new Thread(new Notifier());
		t2.start();
	}

	/**
	 * 等待,如果flag为false则打印
	 */
	static class Waiter implements Runnable {

		@Override
		public void run() {
			// 加锁,拥有OBJ的Monitor
			synchronized (OBJ) {
				// 当条件不满足时,继续wait,同时释放了OBJ的锁
				while (flag) {
					try {
						System.out.println(Thread.currentThread()
								+ " still true. wait......");
						OBJ.wait();
					} catch (InterruptedException e) {
						e.printStackTrace();
					}
				}
				// 条件满足时,完成工作
				System.out
						.println(Thread.currentThread() + " is false. doXXX.");
			}
		}
	}

	static class Notifier implements Runnable {

		@Override
		public void run() {
			synchronized (OBJ) {

				// 获取OBJ的锁,然后进行通知,通知时不会释放OBJ的锁
				// 这也类似于过早通知
				OBJ.notifyAll();
				try {
					Thread.sleep(100);
				} catch (InterruptedException e) {
					e.printStackTrace();
				}
				flag = false;
				OBJ.notifyAll();
			}
		}
	}
}

      从上面的例子中能够提炼出经典的等待和通知机制,对于等待的一方,遵循如下的原则:

1)获得对象的锁;

2)如果条件不满足,那么调用对象的wait,释放锁,被通知后继续检查(2

3)条件已经满足,执行对应的逻辑。

synchronized(OBJ) {

while(Condition not hold) {

OBJ.wait();

}

// Condition hold

do XXX;

}

       通知的一方,遵循如下原则:

1)获得对象的锁;

2)更新变量或者条件,然后通知。

synchronized(OBJ) {

value = newvalue;

OBJ.notifyAll();

}

等待/通知的API

等待和通知机制被深深植入了Java语言中,在Object方法中有5final的方法,也就是子类不能复写的方法。

方法名称

简介

notify() 随机通知调用notify对象上正在等待的线程,注意这个通知没有放弃对对象的锁,仅在通知notify完成之后直到释放了对象的锁才在对方线程的wait方法处返回;
notifyAll() 这个方法会依次通知所有的正在等待在该对象上的线程,是一种比较保险的做法;
wait() 该方法会让调用线程进入休眠状态,只有等待另外线程的notify或者被中断才会返回,注意的是,调用wait后,会释放对象的锁;
wait(long) 等待,这里的参数时间是毫秒,也就是等待长达n毫秒,如果没有通知就超时返回,但是这里很难区分出是其他线程的notify还是超时返回;
wait(long, int) 对于超时更细粒度的控制,达到纳秒,但是这个方法用的不多。

        这里要说明notify方法不会释放对象的锁,而也只有释放了对象的锁,另一个线程才能从wait中竞争获得对象的锁并从wait方法中返回。

/**
 * @author weipeng
 */
public class WaitNotify {
	static boolean flag = true;

	static Object OBJ = new Object();

	public static void main(String[] args) {
		Thread t1 = new Thread(new Waiter());
		t1.start();

		try {
			Thread.sleep(1000);
		} catch (InterruptedException e) {
			e.printStackTrace();
		}

		Thread t2 = new Thread(new Notifier());
		t2.start();

	}

	/**
	 * 等待,如果flag为false则打印
	 */
	static class Waiter implements Runnable {

		@Override
		public void run() {
			// 加锁,拥有OBJ的Monitor
			synchronized (OBJ) {
				// 当条件不满足时,继续wait,同时释放了OBJ的锁
				while (flag) {
					try {
						System.out.println(Thread.currentThread()
								+ " still true. wait......" + new Date());
						OBJ.wait();
					} catch (InterruptedException e) {
						e.printStackTrace();
					}
				}
				// 条件满足时,完成工作
				System.out
						.println(Thread.currentThread() + " is false. doXXX." + new Date());
			}
		}
	}

	static class Notifier implements Runnable {

		@Override
		public void run() {
			synchronized (OBJ) {

				// 获取OBJ的锁,然后进行通知,不会在notify调用中,释放OBJ的锁
				// 这也类似于过早通知
				// 直到当前线程释放了OBJ后,Waiter才能从wait方法中返回
				OBJ.notifyAll();

				flag = false;

				try {
					Thread.sleep(10000);
				} catch (InterruptedException e) {
					e.printStackTrace();
				}
			}
		}
	}
}

       程序的输出:

Thread[Thread-0,5,main] still true. wait……Sun Jun 24 20:53:03 CST 2012

Thread[Thread-0,5,main] is false. doXXX.Sun Jun 24 20:53:14 CST 2012

        可以看到,二者之间相差了10秒,也就是Thread.sleep(10000)这段代码造成的,可以看出Notifier没有释放OBJ的锁,而Waiter在对方没有释放前是不会返回的。

PipedStream管道

      Piped这个词就是管道,相当于从一端入一端出的输入输出流。只是不是从网络和文件上读入内容,而是在线程之间传递数据,而传输的媒介为内存。

       管道主要包括了:

PipedOutputStreamPipedInputStreamPipedReaderPipedWriter四个,面向的处理内容为字节和字符。

public class PipedTest {

	static class Print implements Runnable {
		private PipedInputStream in;

		public Print(PipedInputStream in) {
			this.in = in;
		}

		@Override
		public void run() {
			int receive = 0;
			try {
				while ((receive = in.read()) != -1) {
					System.out.println(receive);
				}
			} catch (IOException ex) {
				ex.printStackTrace();
			}
		}

	}

	/**
	 * @param args
	 */
	public static void main(String[] args) throws Exception {
		PipedOutputStream out = new PipedOutputStream();
		PipedInputStream in = new PipedInputStream();

		// Out ==> In
		out.connect(in);

		Thread t = new Thread(new Print(in));
		t.start();

		int receive = 0;

		while ((receive = System.in.read()) != -1) {
			out.write(receive);
		}
	}

}

        上述程序,以main线程作为输入,而另外的Print作为输出。对于Piped类型的流,必须要进行connect,如果没有绑定,对于该流的访问会抛出异常。

ThreadLocal

       ThreadLocal线程变量,这是一个以ThreadLocal对象为Key,一个Objectvalue的存储结构。它被附带在线程上,也就是说一个线程可以根据一个ThreadLocal拥有一个变量。

       在线程对象中,有一个成员变量,类型如下:

static class ThreadLocalMap {

        /**
         * The entries in this hash map extend WeakReference, using
         * its main ref field as the key (which is always a
         * ThreadLocal object).  Note that null keys (i.e. entry.get()
         * == null) mean that the key is no longer referenced, so the
         * entry can be expunged from table.  Such entries are referred to
         * as "stale entries" in the code that follows.
         */
        static class Entry extends WeakReference<ThreadLocal> {
            /** The value associated with this ThreadLocal. */
            Object value;

            Entry(ThreadLocal k, Object v) {
                super(k);
                value = v;
            }
        }

        可以看到线程对象中的这个ThreadLocalMap是以ThreadLocal作为Key的。那么对于一个ThreadLocal在线程对其调用get方法时,会获取对应的Object,下面是get方法。

public T get() {
        Thread t = Thread.currentThread();
        ThreadLocalMap map = getMap(t);
        if (map != null) {
            ThreadLocalMap.Entry e = map.getEntry(this);
            if (e != null)
                return (T)e.value;
        }
        return setInitialValue();
    }

       下面对这些代码做些说明:

       首先调用方会获得掉用线程Thread t = Thread.currentThread();

      其次会获得线程对象的ThreadLocalMap对象;

      然后在ThreadLocalMap对象上,以this,也就是ThreadLocalkey去获得对应的值;

      如果ThreadLocalMap这个对象为NULL,这里做延迟加载,通过setInitialValue()方法来初始化线程对象的ThreadLocalMap变量。

      可以看出只有线程执行了任意ThreadLocalget方法后,才会拥有ThreadLocalMap这个对象,而该变量又是包访问级别的,所以不会担心被其他类修改。

完全等待超时

8

             有时我们需要在调用一个方法时等待一段时间(一般来说是设置一个值,有更改),等待条件的满足,而等待是有时限的,比如:1000ms,如果在1000ms后无法满足条件那么返回,否则在时限内如果成功则立刻返回。

模式

        之前提到了基于wait的经典模式,即:同步,whilewaitdoXxx的逻辑,那么这种模式无法做到一点,就是能够让客户端超时返回。

        如果加入超时的话,对于经典模式的修改其实不会很复杂,假设超时时间是t ms,那么可以推知在now + t之后就会超时,则定义:

remaining = t;

future = now + t;

          这时仅需要wait(remaining)即可,在醒来之后会将future – now,这个会设置到remaining上,但是如果remaining为负数,则直接退出。

public synchronized Object get(long mills) throws InterruptedException {
		long future = System.currentTimeMillis() + mills;
		long remained = mills;

		// 当结果为空并没有超时
		while ((result == null) && remained > 0) {
			wait(remained);

			remained = future - System.currentTimeMillis();
		}

		return result;
	}

         在while的判断中加入了remained > 0的约束。这个模式就可以实现等待超时,在mills毫秒内无法获取到result或者result已经获取到了,都会返回。

使用实例与场景

        这里我们模拟一个数据库链接获取的过程,这是一个消费者和生产者的案例。

         生产者每1000ms生产一个链接到池子中,每个消费者从池子中获取一个链接,如果在800ms获取不到,那么就返回,并告知获取链接超时。初始的池子里有10个链接,消费者有5个,生产者有2个。

Connection的定义

public class Connection {
    public void sendStatement() {
        try {
            Thread.sleep(10);
            System.out.println(Thread.currentThread() + " Send Statement");
        } catch (InterruptedException e) {
            Thread.currentThread().interrupt();
        }
    }
}

ConnectionPool的定义

public class ConnectionPool {

    private LinkedList<Connection> pool     = new LinkedList<Connection>();
    private static final int       MAX_SIZE = 20;

    public ConnectionPool(int initialSize){
        if (initialSize > 0) {
            for (int i = 0; i < initialSize; i++) {
                pool.addLast(new Connection());
            }
        }
    }

    public void releaseConnection() throws InterruptedException {
        synchronized (pool) {
            while (pool.size() >= MAX_SIZE) {
                pool.wait();
            }

            // 添加后需要进行通知,这样其他消费者能够感知到链接池中已经增加了一个链接
            pool.addLast(new Connection());
            pool.notifyAll();
        }
    }

    public Connection fetchConnection(long mills) throws InterruptedException {
        synchronized (pool) {
            // 完全超时
            if (mills <= 0) {
                while (pool.isEmpty()) {
                    pool.wait();
                }

                return pool.removeFirst();
            } else {
                long futureTime = System.currentTimeMillis() + mills;
                long deltaTime = mills;

                while (pool.isEmpty() && deltaTime > 0) {
                    pool.wait(deltaTime);
                    deltaTime = futureTime - System.currentTimeMillis();
                }

                Connection result = null;
                if (!pool.isEmpty()) {
                    result = pool.removeFirst();
                }

                return result;
            }
        }
    }
}

          这里主要看一下fecthConnection,它提供了完全超时的实现,主要是通过计算出将要超时的时间点futureTime,和超时的时间距离deltaTime,在这个基础上复用了仅点的同步、whiledo的结构,只不过是在while的不通过条件中增加了时间距离的消耗判断,如果小于0直接返回,当然面对过早通知,将会更新deltaTime

           当执行从pool.wait方法中返回后,有可能是超时,也有可能是已经满足了池中有连接的状况,因此如果有连接则直接返回,否则返回空。

测试用例

public class ConnectionPoolTest {

    static ConnectionPool pool  = new ConnectionPool(10);

    static CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);

    /**
     * <pre>
     * Thread[Thread-5,5,main] put a connection.
     * Thread[Thread-6,5,main] put a connection.
     * Thread[Thread-4,5,main] got a connection
     * Thread[Thread-3,5,main] got a connection
     * Thread[Thread-5,5,main] put a connection.
     * Thread[Thread-6,5,main] put a connection.
     * Thread[Thread-1,5,main] got a connection
     * Thread[Thread-4,5,main] got a connection
     * </pre>
     *
     * @param args
     */
    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            Consumer p = new Consumer(latch);
            Thread t = new Thread(p);
            t.start();
        }

        for (int i = 0; i < 2; i++) {
            Producer p = new Producer(latch);
            Thread t = new Thread(p);
            t.start();
        }

        latch.countDown();
    }

    static class Producer implements Runnable {

        private CountDownLatch latch;

        public Producer(CountDownLatch latch){
            this.latch = latch;
        }

        public void run() {
            try {
                latch.await();
            } catch (InterruptedException e) {
                Thread.currentThread().interrupt();
            }
            while (true) {
                try {
                    Thread.sleep(1000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }

                try {
                    pool.releaseConnection();
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }

                System.out.println(Thread.currentThread() + " put a connection.");
            }
        }
    }

    static class Consumer implements Runnable {

        private CountDownLatch latch;

        public Consumer(CountDownLatch latch){
            this.latch = latch;
        }

        public void run() {
            try {
                latch.await();
            } catch (InterruptedException e) {
                Thread.currentThread().interrupt();
            }
            while (true) {
                try {
                    Thread.sleep(1000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }

                try {
                    Connection connection = pool.fetchConnection(0);

                    if (connection == null) {
                        System.out.println(Thread.currentThread() + " can not got a connection");
                    } else {
                        System.out.println(Thread.currentThread() + " got a connection");
                    }
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }

            }
        }
    }
}

这是一个执行了一段时间的结果:

Thread[Thread-5,5,main] put a connection.
Thread[Thread-0,5,main] got a connection
Thread[Thread-6,5,main] put a connection.
Thread[Thread-0,5,main] got a connection
Thread[Thread-6,5,main] put a connection.
Thread[Thread-5,5,main] put a connection.
Thread[Thread-4,5,main] got a connection
Thread[Thread-5,5,main] put a connection.
Thread[Thread-6,5,main] put a connection.
Thread[Thread-4,5,main] got a connection
Thread[Thread-0,5,main] got a connection

          可以看到,因为生产者少,所以每次生产连接后,都被等待的消费者取走,而超时是完全超时,如果我们吧等待的时间长度调整到2000ms,就可以看到如下结果:

Thread[Thread-6,5,main] put a connection.
Thread[Thread-0,5,main] got a connection
Thread[Thread-2,5,main] got a connection
Thread[Thread-1,5,main] can not got a connection
Thread[Thread-5,5,main] put a connection.
Thread[Thread-6,5,main] put a connection.

         有部分消费者,等待了2000ms没有得到连接后,就返回了,这里就非常类似数据库链接池的实现。

阻塞队列(FIFO

         阻塞队列是对于资源获取和释放的一个良好数据结构,比如:作为资源的生产方,如果生产方生产的数据没有位置存放,那么生产方将会阻塞在生产的这个方法上,当然也可以选择阻塞多少毫秒。消费方也是同样的道理。

阻塞队列

/**
 * @author weipeng 2012-7-24 下午4:34:22
 */
public class BlockingQueue<E> {

    /**
     * 默认队列长度
     */
    private static final int DEFAULT_SIZE = 10;
    /**
     * 队列数组
     */
    private Object[]         array;
    /**
     * 当前的长度
     */
    private int              size;
    /**
     * 将要放置的位置
     */
    private int              head;
    /**
     * 将要移除的位置
     */
    private int              tail;

    public BlockingQueue(int size){
        array = size > 0 ? new Object[size] : new Object[DEFAULT_SIZE];
    }

    public BlockingQueue(){
        this(DEFAULT_SIZE);
    }

    public int getCapacity() {
        return array.length;
    }

    /**
     * @return
     */
    public int getSize() {
        synchronized (array) {
            return size;
        }
    }

    @SuppressWarnings("unchecked")
    public E take(long millis) throws InterruptedException {
        long waitTime = millis > 0 ? millis : 0;
        synchronized (array) {
            Object result = null;
            if (waitTime == 0) {
                while (size <= 0) {
                    array.wait();
                }

                result = array[tail];
                size--;
                tail = (tail + 1) % getCapacity();

            } else {
                long future = System.currentTimeMillis() + waitTime;
                long remain = waitTime;

                while (size <= 0 && remain > 0) {
                    array.wait(remain);
                    remain = future - System.currentTimeMillis();
                }

                if (size > 0) {
                    result = array[tail];
                    size--;
                    tail = (tail + 1) % getCapacity();

                }

            }

            array.notifyAll();
            return (E) result;
        }
    }

    public E take() throws InterruptedException {
        return take(0);
    }

    public boolean offer(E e, long mills) throws InterruptedException {
        long waitTime = mills > 0 ? mills : 0;
        boolean result = false;
        if (e != null) {
            synchronized (array) {
                if (waitTime <= 0) {
                    while (size >= getCapacity()) {
                        array.wait();
                    }

                    array[head] = e;
                    size++;
                    head = (head + 1) % getCapacity();

                    result = true;
                } else {
                    long future = System.currentTimeMillis() + waitTime;
                    long remain = waitTime;

                    while (size >= getCapacity() && remain > 0) {
                        array.wait(remain);
                        remain = future - System.currentTimeMillis();
                    }

                    if (size < getCapacity()) {
                        array[head] = e;
                        size++;
                        head = (head + 1) % getCapacity();

                        result = true;
                    }
                }

                array.notifyAll();
            }
        }

        return result;
    }

    public boolean offer(E e) throws InterruptedException {
        return offer(e, 0);
    }

    public void printQueue() {
        synchronized (array) {
            System.out.println("======================");
            for (int i = 0; i < size; i++) {
                System.out.println("[" + i + "]" + array[i]);
            }
            System.out.println("[head]" + head);
            System.out.println("[tail] " + tail);
            System.out.println("[size]" + size);
            System.out.println("======================");
        }
    }
}

        其中 head是插入的位置,tail是移除的位置。下面是测试用例:

@Test
    public void offer() throws InterruptedException {
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            queue.offer(new Object());
        }

        queue.printQueue();

        System.out.println(queue.offer(new Object(), 1000));
    }

输出结果:

======================
[0]java.lang.Object@78ce5b1c
[1]java.lang.Object@33bfc93a
[2]java.lang.Object@74341960
[3]java.lang.Object@86e293a
[4]java.lang.Object@7854a328
[5]java.lang.Object@7ca3d4cf
[6]java.lang.Object@67e8a1f6
[7]java.lang.Object@59e152c5
[8]java.lang.Object@5801319c
[9]java.lang.Object@366025e7
[head]0
[tail] 0
[size]10
======================
false

         可以看到第11次添加被阻塞了,在1秒内没有添加成功,那么直接返回false

@Test
    public void take() throws InterruptedException {
        Thread t = new Thread() {

            Thread thread;
            {
                thread = Thread.currentThread();
            }

            @Override
            public void run() {
                try {
                    Thread.sleep(500);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                thread.interrupt();
            }

        };
        t.start();
        System.out.println(queue.take(2000));
    }

      结果是在2秒内,还没有获取到,主线程被中断,而take能够感知到中断,就提前返回了。

@Test
    public void interactive() throws Exception {
        final AtomicLong offer = new AtomicLong();
        final AtomicLong take = new AtomicLong();
        final AtomicLong notTake = new AtomicLong();

        Thread t = new Thread() {

            public void run() {
                while (true) {
                    try {
                        queue.offer(new Object());
                        offer.incrementAndGet();
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }
        };

        t.start();

        Thread t1 = new Thread() {

            public void run() {
                while (true) {
                    try {
                        if (queue.take(1) == null) {
                            notTake.incrementAndGet();
                        } else {
                            take.incrementAndGet();
                        }
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }
        };
        t1.start();

        Thread t2 = new Thread() {

            public void run() {
                while (true) {
                    try {
                        if (queue.take(1) == null) {
                            notTake.incrementAndGet();
                        } else {
                            take.incrementAndGet();
                        }
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }
        };
        t2.start();

        Thread.sleep(10000);
        t.interrupt();
        t1.interrupt();
        t2.interrupt();
        System.out.println(offer.get());
        System.out.println(take.get());
        System.out.println(notTake.get());

        queue.printQueue();
    }

           运行了10秒钟,1个生产方,2个消费方,每个消费者在1ms内没有获取到的时候,就会将notTake1

           结果输出:

java.lang.InterruptedException
	at java.lang.Object.wait(Native Method)
	at com.murdock.controller.BlockingQueue.take(BlockingQueue.java:74)
	at com.murdock.controller.BlockingQueueTest$3.run(BlockingQueueTest.java:81)
java.lang.InterruptedException
	at java.lang.Object.wait(Native Method)
	at com.murdock.controller.BlockingQueue.take(BlockingQueue.java:74)
	at com.murdock.controller.BlockingQueueTest$4.run(BlockingQueueTest.java:99)
java.lang.InterruptedException
	at java.lang.Object.wait(Native Method)
	at java.lang.Object.wait(Object.java:485)
	at com.murdock.controller.BlockingQueue.offer(BlockingQueue.java:103)
	at com.murdock.controller.BlockingQueue.offer(BlockingQueue.java:137)
	at com.murdock.controller.BlockingQueueTest$2.run(BlockingQueueTest.java:65)

8828338

8828338

6283

======================

[head]8

[tail] 8

[size]0

======================

          可以看到有6283次没有获取到,生产了8828338次,消费了8828338次,一致的,但是有6283次没有获取到数据,因为超时返回了。

线程池(ThreadPool)

9

线程池技术简介

       对于服务端的程序,经常处理的场景是:

       面对客户端传入的短小任务,快速的处理并返回。

       如果每次接受到一个任务,创建一个线程,然后进行执行,这种模式在原型阶段是个不错的选择,但是如果面对的是成千上万的任务递交进服务器时,如果还是采用一个任务一个线程的方式,那么将会创建数以万记的线程,从而是操作系统进入到频繁上下文切换的状态,而如文中第一章所述,线程的创建和消亡是需要耗费系统资源的,这样无疑是无法满足要求的。

        而线程池技术能够很好的解决这个问题,它预先的创建了若干的线程,也就是说线程的创建是托管的,并不能由用户直接完全控制,从而使用固定或较为固定数目的线程来完成任务的执行,一方面消除了频繁创建和消亡线程的开销,另一方面,随着任务的请求多少能够平缓的进行响应。

        在最优的状态下,系统面临大量的请求和较小的请求时,总体线程数量水平波动不大,当请求的规模变大时,响应处于平缓的劣化。

线程池的实现

线程池接口的定义

/**
 * @author weipeng
 */
public interface ThreadPool<Job extends Runnable> {

	/**
	 * <pre>
	 * 执行一个Job,这个Job需要实现Runnable
	 *
	 * </pre>
	 *
	 * @param job
	 */
	void execute(Job job);

	/**
	 * <pre>
	 * 关闭线程池
	 *
	 * </pre>
	 */
	void shutdown();

	/**
	 * <pre>
	 * 增加工作线程
	 *
	 * </pre>
	 *
	 * @param workerNum
	 */
	void addWorkers(int workerNum);

	/**
	 * <pre>
	 * 减少工作线程
	 *
	 * </pre>
	 *
	 * @param workerNum
	 */
	void removeWorker(int workerNum);

	/**
	 * <pre>
	 * 得到Jobs的列表
	 *
	 * </pre>
	 *
	 * @return
	 */
	int getJobSize();

}

       可以看到上面的接口可以完成一个Runnable的执行,并且能够将线程池中的工作线程进行增加和减少,同时可以支持优雅的关闭。

线程池的实现

/**
 * <pre>
 * 默认的线程池实现,可以新增工作线程也可以减少工作线程
 *
 * 当然提交JOB后会进入队列中,而Worker进行消费
 *
 * 这是一个简单的生产和消费者模式
 *
 * </pre>
 *
 * @author weipeng
 *
 */
public class DefaultThreadPool<Job extends Runnable> implements ThreadPool<Job> {

	/**
	 * 线程池最大限制数
	 */
	private static final int MAX_WORKER_NUMBERS = 10;
	/**
	 * 线程池默认的数量
	 */
	private static final int DEFAULT_WORKER_NUMBERS = 5;
	/**
	 * 线程池最小的数量
	 */
	private static final int MIN_WORKER_NUMBERS = 1;
	/**
	 * 这是一个工作列表,将会向里面插入工作
	 */
	private final LinkedList<Job> jobs = new LinkedList<Job>();
	/**
	 * 工作者列表
	 */
	private final List<Worker> workers = Collections
			.synchronizedList(new ArrayList<Worker>());
	/**
	 * 工作者线程的数量
	 */
	private int workerNum = DEFAULT_WORKER_NUMBERS;

	public DefaultThreadPool() {
		initializeWokers(DEFAULT_WORKER_NUMBERS);
	}

	public DefaultThreadPool(int num) {
		workerNum = num > MAX_WORKER_NUMBERS ? MAX_WORKER_NUMBERS
				: num < MIN_WORKER_NUMBERS ? MIN_WORKER_NUMBERS : num;
		initializeWokers(workerNum);
	}

	/*
	 * (non-Javadoc)
	 *
	 * @see
	 * com.murdock.books.multithread.example.ThreadPool#execute(java.lang.Runnable
	 * )
	 */
	@Override
	public void execute(Job job) {
		if (job != null) {
			// 添加一个工作,然后进行通知
			synchronized (jobs) {
				jobs.addLast(job);
				jobs.notify();
			}
		}
	}

	/*
	 * (non-Javadoc)
	 *
	 * @see com.murdock.books.multithread.example.ThreadPool#shutdown()
	 */
	@Override
	public void shutdown() {
		for (Worker worker : workers) {
			worker.shutdown();
		}
	}

	@Override
	public void addWorkers(int workerNum) {
		int addedNum = workerNum;
		if (workerNum + this.workerNum > MAX_WORKER_NUMBERS) {
			addedNum = MAX_WORKER_NUMBERS - this.workerNum;
		}

		synchronized (jobs) {
			initializeWokers(addedNum);
			this.workerNum = this.workerNum + addedNum;
		}
	}

	@Override
	public void removeWorker(int workerNum) {
		if (workerNum >= this.workerNum) {
			throw new IllegalArgumentException(
					"can not remove beyond workerNum. now num is "
							+ this.workerNum);
		}

		synchronized (jobs) {
			int count = 0;
			while (count < workerNum) {
				workers.get(count).shutdown();
				count++;
			}

			this.workerNum = this.workerNum - count;
		}
	}

	@Override
	public int getJobSize() {
		return jobs.size();
	}

	/**
	 * 初始化线程工作者
	 */
	private void initializeWokers(int num) {
		for (int i = 0; i < num; i++) {
			Worker worker = new Worker();
			workers.add(worker);

			Thread thread = new Thread(worker);
			thread.start();
		}
	}

	/**
	 * <pre>
	 * 工作者,负责消费任务
	 *
	 * </pre>
	 */
	class Worker implements Runnable {
		/**
		 * 工作
		 */
		private volatile boolean running = true;

		@Override
		public void run() {
			while (running) {

				Job job = null;
				synchronized (jobs) {
					// 如果工作者列表是空的,那么就wait,放弃cpu执行占用
					while (jobs.isEmpty()) {
						try {
							jobs.wait();
						} catch (InterruptedException ex) {
							Thread.currentThread().interrupt();
							return;
						}
					}

					// 取出一个Job
					job = jobs.removeFirst();
				}
				if (job != null) {
					try {
						job.run();
					} catch (Exception ex) {
						ex.printStackTrace();
					}
				}
			}
		}

		public void shutdown() {
			running = false;
		}

	}
}

          上面的逻辑中,客户端调用execute时,会不断的向jobs中添加工作,而每个Worker在不断将jobs取出并执行,当jobs为空时,Worker进行阻塞状态。

          这里有一点需要注意,也就是execute时,使用了notify,而不是notifyAll,因为我能够确定有消费者Worker被唤醒,这时使用notify将会比notifyAll获得更小的开销,这在高性能的并发处理中是非常重要的。

测试用例

测试提交工作
@Test
public void testExe() {
		for (int i = 0; i < 1000; i++) {
			threadPoolNoPrint.execute(new NoPrint());
		}

		sleep(20);

		System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());

		sleep(20);

		System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());

		sleep(20);

		System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());

		sleep(5000);

		System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());
	}

执行结果:

991

985

980

        可以看到提交后,每个20ms,查看已经堆积的任务,发现在不断的减少。

测试增加工作线程
@Test
	public void addExe() {
		for (int i = 0; i < 1000; i++) {
			threadPoolNoPrint.execute(new NoPrint());
		}

		sleep(20);

		System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());

		sleep(20);

		System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());

		sleep(20);

		System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());

		System.out.println("============Add Worker============");

		threadPoolNoPrint.addWorkers(5);

		System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());

		sleep(20);

		System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());

		sleep(20);

		System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());

		sleep(5000);

		System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());
	}

执行结果:

990

985

980

============Add Worker============

980

967

955

           在起初的5个线程运作时,可以看到每隔一段时间,消耗了5个工作,而增加了线程(并发度增加)后,没个间隔消耗量12个左右工作,提升了1倍多。

减少工作线程
@Test
	public void reduceExe() {
		for (int i = 0; i < 1000; i++) {
			threadPoolNoPrint.execute(new NoPrint());
		}

		sleep(20);

		System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());

		sleep(20);

		System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());

		sleep(20);

		System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());

		System.out.println("============Add Worker============");

		threadPoolNoPrint.addWorkers(5);

		System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());

		sleep(20);

		System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());

		sleep(20);

		System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());

		System.out.println("==============Reduce Worker==============");

		threadPoolNoPrint.removeWorker(7);

		System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());

		sleep(20);

		System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());

		sleep(20);

		System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());

		sleep(5000);

		System.out.println(threadPoolNoPrint.getJobSize());

	}

执行结果:

990

985

980

============Add Worker============

980

965

955

==============Reduce Worker==============

955

952

949

         可以看到5个线程开始执行,然后增加到了10个,最后减少到了3个,执行的单位时间完成工作出现了先上扬再回落的过程。

关闭线程池
@Test
	public void gracefulShutdown() {
		for (int i = 0; i < 1000; i++) {
			threadPoolPrint.execute(new Print());
		}

		sleep(50);

		threadPoolPrint.shutdown();
	}

执行结果:

Thread[Thread-1,5,main], time=1347615521118
Thread[Thread-3,5,main], time=1347615521118
Thread[Thread-0,5,main], time=1347615521118
Thread[Thread-4,5,main], time=1347615521118
Thread[Thread-2,5,main], time=1347615521118
Thread[Thread-1,5,main], time=1347615521124
Thread[Thread-4,5,main], time=1347615521124
Thread[Thread-0,5,main], time=1347615521124
Thread[Thread-3,5,main], time=1347615521124
Thread[Thread-2,5,main], time=1347615521124
Thread[Thread-1,5,main], time=1347615521129
Thread[Thread-3,5,main], time=1347615521129
Thread[Thread-0,5,main], time=1347615521129
Thread[Thread-4,5,main], time=1347615521129
Thread[Thread-2,5,main], time=1347615521129
Thread[Thread-1,5,main], time=1347615521134
Thread[Thread-3,5,main], time=1347615521134
Thread[Thread-0,5,main], time=1347615521135
Thread[Thread-4,5,main], time=1347615521135
Thread[Thread-2,5,main], time=1347615521135
Thread[Thread-1,5,main], time=1347615521140
Thread[Thread-3,5,main], time=1347615521140
Thread[Thread-0,5,main], time=1347615521140
Thread[Thread-4,5,main], time=1347615521140
Thread[Thread-2,5,main], time=1347615521140
Thread[Thread-1,5,main], time=1347615521145
Thread[Thread-3,5,main], time=1347615521145
Thread[Thread-0,5,main], time=1347615521145
Thread[Thread-4,5,main], time=1347615521145
Thread[Thread-2,5,main], time=1347615521145
Thread[Thread-1,5,main], time=1347615521150
Thread[Thread-3,5,main], time=1347615521150
Thread[Thread-0,5,main], time=1347615521150
Thread[Thread-4,5,main], time=1347615521151
Thread[Thread-2,5,main], time=1347615521151
Thread[Thread-1,5,main], time=1347615521155
Thread[Thread-3,5,main], time=1347615521156
Thread[Thread-0,5,main], time=1347615521156
Thread[Thread-4,5,main], time=1347615521156
Thread[Thread-2,5,main], time=1347615521156
Thread[Thread-1,5,main], time=1347615521161
Thread[Thread-3,5,main], time=1347615521161
Thread[Thread-0,5,main], time=1347615521161
Thread[Thread-2,5,main], time=1347615521161
Thread[Thread-4,5,main], time=1347615521161
Thread[Thread-1,5,main], time=1347615521166
Thread[Thread-3,5,main], time=1347615521166
Thread[Thread-0,5,main], time=1347615521166
Thread[Thread-4,5,main], time=1347615521167
Thread[Thread-2,5,main], time=1347615521166

          可以看到1000个工作,在50ms后消耗了上图所示的工作,而非1000个全部,整个关闭过程没有异常发生,俗称“优雅关闭”。

一个基于线程池的简单文本web服务器

          我们将一个Http请求作为一个工作,提交到线程池中,然后由线程池的工作者来完成对请求的分析以及响应的回复,这样做能够极大的提升服务的效率,这也是传统、经典的Web服务器运作方式。

/**
 *
 */
package com.murdock.books.multithread.example;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.io.PrintWriter;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;

/**
 * <pre>
 * 请求:
 * GET /p/1845211588 HTTP/1.1
 *
 * 响应:
 * HTTP/1.1 200 OK
 * Date: Fri, 14 Sep 2012 11:39:26 GMT
 * Content-Type: text/html; charset=GBK
 * Transfer-Encoding: chunked
 * Connection: Keep-Alive
 * Vary: Accept-Encoding
 * tracecode: 23665957650539960842091419, 23665874971177305354091419
 * Content-Encoding: gzip
 * Server: Apache
 * </pre>
 *
 * @author weipeng
 *
 */
public class HttpTextServer {

	static ThreadPool<TextHandler> threadPool = new DefaultThreadPool<TextHandler>(
			10);

	static String basePath = "/home/weipeng/project/multithread";

	public static void main(String[] args) throws Exception {
		ServerSocket ss = new ServerSocket(8080);
		Socket socket = null;
		while ((socket = ss.accept()) != null) {
			threadPool.execute(new TextHandler(socket));
		}

		ss.close();
	}

	static class TextHandler implements Runnable {

		private Socket socket;

		public TextHandler(Socket socket) {
			this.socket = socket;
		}

		@Override
		public void run() {
			String line = null;
			BufferedReader br = null;
			BufferedReader reader = null;
			PrintWriter out = null;
			try {
				reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(
						socket.getInputStream()));

				String header = reader.readLine();
				String filePath = basePath + header.split(" ")[1];

				br = new BufferedReader(new InputStreamReader(
						new FileInputStream(filePath)));
				out = new PrintWriter(socket.getOutputStream());

				out.println("HTTP/1.1 200 OK");
				out.println("Content-Type: text/html; charset=UTF-8");
				out.println("Server: SimpleMolly");
				out.println("");

				while ((line = br.readLine()) != null) {
					out.println(line);
				}
				out.println("CURRENT-THREAD ===> " + Thread.currentThread());
				out.flush();
			} catch (Exception ex) {
				ex.printStackTrace();
			} finally {
				if (br != null) {
					try {
						br.close();
					} catch (Exception ex) {
						ex.printStackTrace();
					} finally {
						br = null;
					}
				}

				if (reader != null) {
					try {
						reader.close();
					} catch (Exception ex) {
						ex.printStackTrace();
					} finally {
						reader = null;
					}
				}

				if (out != null) {
					try {
						out.close();
					} catch (Exception ex) {
						ex.printStackTrace();
					} finally {
						out = null;
					}
				}

				if (socket != null) {
					try {
						socket.close();
					} catch (Exception ex) {
						ex.printStackTrace();
					} finally {
						socket = null;
					}
				}
			}
		}
	}
}

        实现简介:

1)服务端监听8080端口;

2)当一个socket链接上来后,将其放置入线程池;

3)线程池中的worker也就是TextHandlersocket中获取需要访问的资源;

4)根据资源的路径找到资源并读取同时输出到socket的输出流;

5)关闭输出流和相关资源。

       访问效果:

第一次访问:

10

第二次访问:

11

          可以看到一个线程2提供的服务,一个是线程3的,证明是多个线程交替的提供服务。

原创文章,转载请注明: 转载自并发编程网 – ifeve.com本文链接地址: Java并发编程【1.2时代】



魏 鹏

Java Expert @alibaba-inc.com
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  • Comments (2)
    • bells
    • 06/17. 2013 6:10pm

    “也可以看到本地以吞吐量优先的ParallelGC的线程,它的数量默认是和CPU相同的,其中有4个对新生代进行GC的线程。” 请问从哪里看出这4个GC线程都是对新生代进行回收的呢?

    • ゛过好。属于自己的生活︵
    • 03/09. 2015 9:14am

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