奉劝那些刚参加工作的学弟学妹们：要想进大厂，这些并发编程知识是你必须要掌握的！完整学习路线！！（建议收藏

于 2024-06-21 05:12:21 发布
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版权

  • 获取锁

  • 获取同步状态：acquire

  • 响应中断：acquireInterruptibly

  • 超时获取:tryAcquireNanos

  • 释放锁

  • release

  • 共享式

  • 获取锁

  • acquireShared

  • 释放锁

  • releaseShared

  • 线程阻塞和唤醒

  • 当有线程获取锁了，其他再次获取时需要阻塞，当线程释放锁后，AQS负责唤醒线程

  • LockSupport

  • 是用来创建锁和其他同步类的基本线程阻塞原语

  • 每个使用LockSupport的线程都会与一个许可关联，如果该许可可用，并且可在进程中使用，则调用park()将会立即返回，否则可能阻塞。如果许可尚不可用，则可以调用 unpark 使其可用

  • park()、unpark()

CAS

  • Compare And Swap，整个JUC体系最核心、最基础理论

  • 内存值V、旧的预期值A、要更新的值B，当且仅当内存值V的值等于旧的预期值A时才会将内存值V的值修改为B，否则什么都不干

  • native中存在四个参数

  • 缺陷

  • 循环时间太长

  • 只能保证一个共享变量原子操作

  • ABA问题

  • 解决方案

  • 版本号

  • AtomicStampedReference

锁

ReentrantLock

  • 可重入锁，是一种递归无阻塞的同步机制

  • 比synchronized更强大、灵活的锁机制，可以减少死锁发生的概率

  • 分为公平锁、非公平锁

  • 底层采用AQS实现，通过内部Sync继承AQS

ReentrantReadWriteLock

  • 读写锁，两把锁：共享锁：读锁、排他锁：写锁

  • 支持公平性、非公平性，可重入和锁降级

  • 锁降级：遵循获取写锁、获取读锁在释放写锁的次序，写锁能够降级成为读锁

Condition

  • Lock 提供条件Condition，对线程的等待、唤醒操作更加详细和灵活

  • 内部维护一个Condition队列。当前线程调用await()方法，将会以当前线程构造成一个节点（Node），并将节点加入到该队列的尾部

并发工具类

CyclicBarrier

  • 它允许一组线程互相等待，直到到达某个公共屏障点 (common barrier point)

  • 通俗讲：让一组线程到达一个屏障时被阻塞，直到最后一个线程到达屏障时，屏障才会开门，所有被屏障拦截的线程才会继续干活

  • 底层采用ReentrantLock + Condition实现

  • 应用场景

  • 多线程结果合并的操作，用于多线程计算数据，最后合并计算结果的应用场景

CountDownLatch

  • 在完成一组正在其他线程中执行的操作之前，它允许一个或多个线程一直等待

  • 用给定的计数 初始化 CountDownLatch。由于调用了 countDown() 方法，所以在当前计数到达零之前，await 方法会一直受阻塞。之后，会释放所有等待的线程，await 的所有后续调用都将立即返回。这种现象只出现一次——计数无法被重置。如果需要重置计数，请考虑使用 CyclicBarrier。

  • 与CyclicBarrier区别

  • CountDownLatch的作用是允许1或N个线程等待其他线程完成执行；而CyclicBarrier则是允许N个线程相互等待

  • CountDownLatch的计数器无法被重置；CyclicBarrier的计数器可以被重置后使用，因此它被称为是循环的barrier

  • 内部采用共享锁来实现

Semaphore

  • 信号量

  • 一个控制访问多个共享资源的计数器

  • 从概念上讲，信号量维护了一个许可集。如有必要，在许可可用前会阻塞每一个 acquire()，然后再获取该许可。每个 release() 添加一个许可，从而可能释放一个正在阻塞的获取者。但是，不使用实际的许可对象，Semaphore 只对可用许可的号码进行计数，并采取相应的行动

  • 信号量Semaphore是一个非负整数（>=1）。当一个线程想要访问某个共享资源时，它必须要先获取Semaphore，当Semaphore >0时，获取该资源并使Semaphore – 1。如果Semaphore值 = 0，则表示全部的共享资源已经被其他线程全部占用，线程必须要等待其他线程释放资源。当线程释放资源时，Semaphore则+1

  • 应用场景

  • 通常用于限制可以访问某些资源（物理或逻辑的）的线程数目

  • 内部采用共享锁实现

Exchanger

  • 可以在对中对元素进行配对和交换的线程的同步点

  • 允许在并发任务之间交换数据。具体来说，Exchanger类允许在两个线程之间定义同步点。当两个线程都到达同步点时，他们交换数据结构，因此第一个线程的数据结构进入到第二个线程中，第二个线程的数据结构进入到第一个线程中

其他

ThreadLocal

  • 一种解决多线程环境下成员变量的问题的方案，但是与线程同步无关。其思路是为每一个线程创建一个单独的变量副本，从而每个线程都可以独立地改变自己所拥有的变量副本，而不会影响其他线程所对应的副本

  • ThreadLocal 不是用于解决共享变量的问题的，也不是为了协调线程同步而存在，而是为了方便每个线程处理自己的状态而引入的一个机制

  • 四个方法

  • get()：返回此线程局部变量的当前线程副本中的值

  • initialValue()：返回此线程局部变量的当前线程的“初始值”

  • remove()：移除此线程局部变量当前线程的值

  • set(T value)：将此线程局部变量的当前线程副本中的值设置为指定值

  • ThreadLocalMap

  • 实现线程隔离机制的关键

  • 每个Thread内部都有一个ThreadLocal.ThreadLocalMap类型的成员变量，该成员变量用来存储实际的ThreadLocal变量副本。

  • 提供了一种用键值对方式存储每一个线程的变量副本的方法，key为当前ThreadLocal对象，value则是对应线程的变量副本

  • 注意点

  • ThreadLocal实例本身是不存储值，它只是提供了一个在当前线程中找到副本值得key

  • 是ThreadLocal包含在Thread中，而不是Thread包含在ThreadLocal中

  • 内存泄漏问题

  • ThreadLocalMap

  • key 弱引用 value 强引用，无法回收

  • 显示调用remove()

Fork/Join

  • 一个用于并行执行任务的框架， 是一个把大任务分割成若干个小任务，最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果的框架

  • 核心思想

  • “分治”

  • fork分解任务，join收集数据

  • 工作窃取

  • 某个线程从其他队列里窃取任务来执行

  • 执行块的线程帮助执行慢的线程执行任务，提升整个任务效率

  • 队列要采用双向队列

  • 核心类

  • ForkJoinPool

  • 执行任务的线程池

  • ForkJoinTask

  • 表示任务，用于ForkJoinPool的任务抽象

  • ForkJoinWorkerThread

  • 执行任务的工作线程

Java并发集合

ConcurrentHashMap

  • CAS + Synchronized 来保证并发更新的安全，底层采用数组+链表/红黑树的存储结构

  • 重要内部类

  • Node

  • key-value键值对

  • TreeNode

  • 红黑树节点

  • TreeBin

  • 就相当于一颗红黑树，其构造方法其实就是构造红黑树的过程

  • ForwardingNode

  • 辅助节点，用于ConcurrentHashMap扩容操作

  • sizeCtl

  • 控制标识符，用来控制table初始化和扩容操作的

  • 含义

  • 负数代表正在进行初始化或扩容操作

  • -1代表正在初始化

  • -N 表示有N-1个线程正在进行扩容操作

  • 正数或0代表hash表还没有被初始化，这个数值表示初始化或下一次进行扩容的大小

  • 重要操作

  • initTable

  • ConcurrentHashMap初始化方法

  • 只能有一个线程参与初始化过程，其他线程必须挂起

  • 构造函数不做初始化过程，初始化真正是在put操作触发

  • 步骤

  • sizeCtl < 0 表示正在进行初始化，线程挂起

  • 线程获取初始化资格（CAS(SIZECTL, sc, -1)）进行初始化过程

  • 初始化步骤完成后，设置sizeCtl = 0.75 * n（下一次扩容阈值），表示下一次扩容的大小

  • put

  • 核心思想

  • 根据hash值计算节点插入在table的位置，如果该位置为空，则直接插入，否则插入到链表或者树中

  • 真实情况较为复杂

  • 步骤

  • table为null，线程进入初始化步骤，如果有其他线程正在初始化，该线程挂起

  • 如果插入的当前 i 位置 为null，说明该位置是第一次插入，利用CAS插入节点即可，插入成功，则调用addCount判断是否需要扩容。若插入失败，则继续匹配（自旋）

  • 若该节点的hash ==MOVED（-1），表示有线程正在进行扩容，则进入扩容进程中

  • 其余情况就是按照链表或者红黑树结构插入节点，但是这个过程需要加锁（synchronized）

  • get

  • 步骤

  • table ==null ；return null

  • 从链表/红黑树节点获取

  • 扩容

  • 多线程扩容

  • 步骤

  • 构建一个nextTable，其大小为原来大小的两倍，这个步骤是在单线程环境下完成的

  • 将原来table里面的内容复制到nextTable中，这个步骤是允许多线程操作

  • 链表转换为红黑树过程

  • 所在链表的元素个数达到了阈值 8，则将链表转换为红黑树

  • 红黑树算法

  • 1.8 与 1.7的区别

ConcurrentLinkedQueue

  • 基于链接节点的无边界的线程安全队列，采用FIFO原则对元素进行排序，内部采用CAS算法实现

  • 不变性

  • 在入队的最后一个元素的next为null

  • 队列中所有未删除的节点的item都不能为null且都能从head节点遍历到

  • 对于要删除的节点，不是直接将其设置为null，而是先将其item域设置为null（迭代器会跳过item为null的节点）

  • 允许head和tail更新滞后。这是什么意思呢？意思就说是head、tail不总是指向第一个元素和最后一个元素（后面阐述）

  • head的不变性和可变性

  • tail的不变性和可变性

  • 精妙之处：利用CAS来完成数据操作，同时允许队列的不一致性，弱一致性表现淋漓尽致

ConcurrentSkipListMap

  • 第三种key-value数据结构：SkipList（跳表）

  • SkipList

  • 平衡二叉树结构

  • Skip list让已排序的数据分布在多层链表中，以0-1随机数决定一个数据的向上攀升与否，通过“空间来换取时间”的一个算法，

在每个节点中增加了向前的指针，在插入、删除、查找时可以忽略一些不可能涉及到的结点，从而提高了效率

  • 特性

  • 由很多层结构组成，level是通过一定的概率随机产生的

  • 每一层都是一个有序的链表，默认是升序，也可以根据创建映射时所提供的Comparator进行排序，具体取决于使用的构造方法

  • 最底层(Level 1)的链表包含所有元素

  • 如果一个元素出现在Level i 的链表中，则它在Level i 之下的链表也都会出

  • 每个节点包含两个指针，一个指向同一链表中的下一个元素，一个指向下面一层的元素

  • 查找、删除、添加

ConcurrentSkipListSet

  • 内部采用ConcurrentSkipListMap实现

atomic

基本类型类

  • 用于通过原子的方式更新基本类型

  • AtomicBoolean

  • 原子更新布尔类型

  • AtomicInteger

  • 原子更新整型

  • AtomicLong

  • 原子更新长整型

数组

  • 通过原子的方式更新数组里的某个元素

  • AtomicIntegerArray

  • 原子更新整型数组里的元素

  • AtomicLongArray

  • 原子更新长整型数组里的元素

  • AtomicReferenceArray

  • 原子更新引用类型数组里的元素

引用类型

  • 如果要原子的更新多个变量，就需要使用这个原子更新引用类型提供的类

  • AtomicReference

  • 原子更新引用类型

  • AtomicReferenceFieldUpdater

  • 原子更新引用类型里的字段

  • AtomicMarkableReference

  • 原子更新带有标记位的引用类型

字段类

  • 如果我们只需要某个类里的某个字段，那么就需要使用原子更新字段类

  • AtomicIntegerFieldUpdater

  • 原子更新整型的字段的更新器

  • AtomicLongFieldUpdater

  • 原子更新长整型字段的更新器

  • AtomicStampedReference

  • 原子更新带有版本号的引用类型

阻塞队列

ArrayBlockingQueue

  • 一个由数组实现的FIFO有界阻塞队列

  • ArrayBlockingQueue有界且固定，在构造函数时确认大小，确认后不支持改变

  • 在多线程环境下不保证“公平性”

  • 实现

  • ReentrantLock

  • Condition

LinkedBlockingQueue

  • 基于链接，无界的FIFO阻塞队列

PriorityBlockingQueue

  • 支持优先级的无界阻塞队列

  • 默认情况下元素采用自然顺序升序排序，可以通过指定Comparator来对元素进行排序

  • 二叉堆

  • 分类

  • 最大堆

  • 父节点的键值总是大于或等于任何一个子节点的键值

  • 最小堆

  • 父节点的键值总是小于或等于任何一个子节点的键值

  • 添加操作则是不断“上冒”，而删除操作则是不断“下掉”

  • 实现

  • ReentrantLock + Condition

  • 二叉堆

DelayQueue

  • 支持延时获取元素的无界阻塞队列

  • 应用

  • 缓存：清掉缓存中超时的缓存数据

  • 任务超时处理

  • 实现

  • ReentrantLock + Condition

  • 根据Delay时间排序的优先级队列：PriorityQueue

  • Delayed接口

  • 用来标记那些应该在给定延迟时间之后执行的对象

  • 该接口要求实现它的实现类必须定义一个compareTo 方法，该方法提供与此接口的 getDelay 方法一致的排序。

SynchronousQueue

  • 一个没有容量的阻塞队列

  • 应用

  • 交换工作，生产者的线程和消费者的线程同步以传递某些信息、事件或者任务

  • 难搞懂，与Exchanger 有一拼

LinkedTransferQueue

  • 链表组成的的无界阻塞队列

  • 相当于ConcurrentLinkedQueue、SynchronousQueue (公平模式下)、无界的LinkedBlockingQueues等的超集

  • 预占模式

  • 有就直接拿走，没有就占着这个位置直到拿到或者超时或者中断

LinkedBlockingDeque

  • 由链表组成的双向阻塞队列

  • 容量可选，在初始化时可以设置容量防止其过度膨胀，如果不设置，默认容量大小为Integer.MAX_VALUE

  • 运用

  • “工作窃取”模式

线程池

好处

  • 降低资源消耗

  • 通过重复利用已创建的线程降低线程创建和销毁造成的消耗

  • 提高响应速度

  • 当任务到达时，任务可以不需要等到线程创建就能立即执行

  • 提高线程的可管理性

  • 进行统一分配、调优和监控

Executor

  • Executors

  • 静态工厂类，提供了Executor、ExecutorService、ScheduledExecutorService、ThreadFactory 、Callable 等类的静态工厂方法

  • ThreadPoolExecutor

  • 参数含义

  • corePoolSize

  • 线程池中核心线程的数量

  • maximumPoolSize

  • 线程池中允许的最大线程数

  • keepAliveTime

  • 线程空闲的时间

  • unit

  • keepAliveTime的单位

  • workQueue

  • 用来保存等待执行的任务的阻塞队列

  • 使用的阻塞队列

  • ArrayBlockingQueue

  • LinkedBlockingQueue

  • SynchronousQueue

  • PriorityBlockingQueue

  • threadFactory

  • 用于设置创建线程的工厂

  • DefaultThreadFactory

  • handler

  • RejectedExecutionHandler，线程池的拒绝策略

  • 分类

  • AbortPolicy：直接抛出异常，默认策略

  • CallerRunsPolicy：用调用者所在的线程来执行任务

  • DiscardOldestPolicy：丢弃阻塞队列中靠最前的任务，并执行当前任务

  • DiscardPolicy：直接丢弃任务

  • 线程池分类

  • newFixedThreadPool

  • 可重用固定线程数的线程池

  • 分析

  • corePoolSize和maximumPoolSize一致

  • 使用“无界”队列

LinkedBlockingQueue

  • maximumPoolSize、keepAliveTime、

RejectedExecutionHandler

无效

  • newCachedThreadPool

  • 使用单个worker线程的Executor

  • 分析

  • corePoolSize和maximumPoolSize被设置为1

  • 使用LinkedBlockingQueue作为workerQueue

  • newSingleThreadExecutor

  • 会根据需要创建新线程的线程池

  • 分析

  • corePoolSize被设置为0

  • maximumPoolSize被设置为Integer.MAX_VALUE

  • SynchronousQueue作为WorkerQueue

  • 如果主线程提交任务的速度高于maximumPool中线程处理任务的速度时，CachedThreadPool会不断创建新线程 ，可能会耗尽CPU和内存资源

  • 任务提交

  • Executor.execute()

  • ExecutorService.submit()

  • 任务执行

  • 执行流程

  • 线程池调优

  • 两种模型

  • 线程池监控

  • ScheduledThreadPoolExecutor

  • 继承自ThreadPoolExecutor

  • 给定的延迟之后运行任务，或者定期执行任务

  • 内部使用DelayQueue来实现 ，会把调度的任务放入DelayQueue中。DelayQueue内部封装PriorityQueue，这个PriorityQueue会对队列中的ScheduledFutureTask进行排序

Future

  • 异步计算

  • Future

  • 提供操作

  • 执行任务的取消

  • 查询任务是否完成

  • 获取任务的执行结果

技术学习总结

学习技术一定要制定一个明确的学习路线，这样才能高效的学习，不必要做无效功，既浪费时间又得不到什么效率，大家不妨按照我这份路线来学习。

最后面试分享

大家不妨直接在牛客和力扣上多刷题，同时，我也拿了一些面试题跟大家分享，也是从一些大佬那里获得的，大家不妨多刷刷题，为金九银十冲一波！

rQueue

  • newSingleThreadExecutor

  • 会根据需要创建新线程的线程池

  • 分析

  • corePoolSize被设置为0

  • maximumPoolSize被设置为Integer.MAX_VALUE

  • SynchronousQueue作为WorkerQueue

  • 如果主线程提交任务的速度高于maximumPool中线程处理任务的速度时，CachedThreadPool会不断创建新线程 ，可能会耗尽CPU和内存资源

  • 任务提交

  • Executor.execute()

  • ExecutorService.submit()

  • 任务执行

  • 执行流程

  • 线程池调优

  • 两种模型

  • 线程池监控

  • ScheduledThreadPoolExecutor

  • 继承自ThreadPoolExecutor

  • 给定的延迟之后运行任务，或者定期执行任务

  • 内部使用DelayQueue来实现 ，会把调度的任务放入DelayQueue中。DelayQueue内部封装PriorityQueue，这个PriorityQueue会对队列中的ScheduledFutureTask进行排序

Future

  • 异步计算

  • Future

  • 提供操作

  • 执行任务的取消

  • 查询任务是否完成

  • 获取任务的执行结果

技术学习总结

学习技术一定要制定一个明确的学习路线，这样才能高效的学习，不必要做无效功，既浪费时间又得不到什么效率，大家不妨按照我这份路线来学习。

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最后面试分享

大家不妨直接在牛客和力扣上多刷题，同时，我也拿了一些面试题跟大家分享，也是从一些大佬那里获得的，大家不妨多刷刷题，为金九银十冲一波！

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