北大青鸟设计培训：Java并发编程：核心理论？

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北大青鸟设计培训：Java并发编程：核心理论？,第1张

并发编程是Java程序员最重要的技能之一，也是最难掌握的一种技能。

它要求编程者对计算机最底层的运作原理有深刻的理解，同时要求编程者逻辑清晰、思维缜密，这样才能写出高效、安全、可靠的多线程并发程序。

电脑培训http://www.kmbdqn.cn/发现本系列会从线程间协调的方式（wait、notify、notifyAll）、Synchronized及Volatile的本质入手，详细解释JDK为我们提供的每种并发工具和底层实现机制。

在此基础上，我们会进一步分析java.util.concurrent包的工具类，包括其使用方式、实现源码及其背后的原理。

本文是该系列的第一篇文章，是这系列中最核心的理论部分，之后的文章都会以此为基础来分析和解释。

关于java并发编程及实现原理，还可以查阅《Java并发编程：Synchronized及其实现原理》。

一、共享性数据共享性是线程安全的主要原因之一。

如果所有的数据只是在线程内有效，那就不存在线程安全性问题，这也是我们在编程的时候经常不需要考虑线程安全的主要原因之一。

但是，在多线程编程中，数据共享是不可避免的。

最典型的场景是数据库中的数据，为了保证数据的一致性，我们通常需要共享同一个数据库中数据，即使是在主从的情况下，访问的也同一份数据，主从只是为了访问的效率和数据安全，而对同一份数据做的副本。

我们现在，通过一个简单的示例来演示多线程下共享数据导致的问题。

二、互斥性资源互斥是指同时只允许一个访问者对其进行访问，具有唯一性和排它性。

我们通常允许多个线程同时对数据进行读操作，但同一时间内只允许一个线程对数据进行写操作。

所以我们通常将锁分为共享锁和排它锁，也叫做读锁和写锁。

如果资源不具有互斥性，即使是共享资源，我们也不需要担心线程安全。

例如，对于不可变的数据共享，所有线程都只能对其进行读操作，所以不用考虑线程安全问题。

但是对共享数据的写操作，一般就需要保证互斥性，上述例子中就是因为没有保证互斥性才导致数据的修改产生问题。

java并发编程实战没有过时，java并发我们可以看成是为了解耦和而存在的策略，它帮助我们把做什么(目标)和什么时候做(时机)分开。这样做的好处是显而易见的，明显的改善了程序的吞吐量(获得更多的CPU调度时间)和结构(程序有多个部分在协同工作)。

AtomicInteger可以用原子方式更新int值。

类AtomicBoolean、AtomicInteger、AtomicLong和AtomicReference的实例各自提供对相应类型单个变量的访问和更新。

java课程培训机构http://www.kmbdqn.cn/认为基本的原理都是使用CAS操作：booleancompareAndSet(expectedValue,updateValue)如果此方法（在不同的类间参数类型也不同）当前保持expectedValue，则以原子方式将变量设置为updateValue，并在成功时报告true。

循环CAS，参考AtomicInteger中的实现：publicfinalintgetAndIncrement(){    for(){      intcurrent=get()      intnext=current+1      if(compareAndSet(current,next))        returncurrent    }  }  publicfinalbooleancompareAndSet(intexpect,intupdate){    returnunsafe.compareAndSwapInt(this,valueOffset,expect,update)  }ABA问题因为CAS需要在操作值的时候检查下值有没有发生变化，如果没有发生变化则更新，但是如果一个值原来是A，变成了B，又变成了A，那么使用CAS进行检查时会发现它的值没有发生变化，但是实际上却变化了。

ABA问题的解决思路就是使用版本号。

在变量前面追加上版本号，每次变量更新的时候把版本号加一，那么A－B－A就会变成1A-2B－3A。

从Java1.5开始JDK的atomic包里提供了一个类AtomicStampedReference来解决ABA问题。

这个类的compareAndSet方法作用是首先检查当前引用是否等于预期引用，并且当前标志是否等于预期标志，如果全部相等，则以原子方式将该引用和该标志的值设置为给定的更新值。

ArrayBlockingQueue一个由数组支持的有界阻塞队列。

此队列按FIFO（先进先出）原则对元素进行排序。

队列的头部是在队列中存在时间最长的元素。

队列的尾部是在队列中存在时间最短的元素。

新元素插入到队列的尾部，队列获取操作则是从队列头部开始获得元素。

这是一个典型的“有界缓存区”，固定大小的数组在其中保持生产者插入的元素和使用者提取的元素。

一旦创建了这样的缓存区，就不能再增加其容量。

试图向已满队列中放入元素会导致操作受阻塞；试图从空队列中提取元素将导致类似阻塞。

此类支持对等待的生产者线程和使用者线程进行排序的可选公平策略。

默认情况下，不保证是这种排序。

然而，通过将公平性(fairness)设置为true而构造的队列允许按照FIFO顺序访问线程。

公平性通常会降低吞吐量，但也减少了可变性和避免了“不平衡性”。

LinkedBlockingQueue一个基于已链接节点的、范围任意的blockingqueue。

此队列按FIFO（先进先出）排序元素。

队列的头部是在队列中时间最长的元素。

队列的尾部是在队列中时间最短的元素。

新元素插入到队列的尾部，并且队列获取操作会获得位于队列头部的元素。

链接队列的吞吐量通常要高于基于数组的队列，但是在大多数并发应用程序中，其可预知的性能要低。

可选的容量范围构造方法参数作为防止队列过度扩展的一种方法。

如果未指定容量，则它等于Integer.MAX_VALUE。

除非插入节点会使队列超出容量，否则每次插入后会动态地创建链接节点。

如果构造一个LinkedBlockingQueue对象，而没有指定其容量大小，LinkedBlockingQueue会默认一个类似无限大小的容量（Integer.MAX_VALUE），这样的话，如果生产者的速度一旦大于消费者的速度，也许还没有等到队列满阻塞产生，系统内存就有可能已被消耗殆尽了。