JUC-03

9、读写锁

ReentrantReadWriteLock

package com.won.rw;

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;

/**
 * 独占锁（写锁） 一次只能被一个线程占有
 * 共享锁（读锁） 多个线程可以同时占有
 * ReadWriteLock
 * 读-读 可以共存
 * 读-写 不能共存
 * 写-写 不能共存
 */
public class ReadWriteLockDemo { // 线程操作资源类
    public static void main(String[] args) {
        //MyCache myCache = new MyCache();
        MyCacheLock myCache = new MyCacheLock();

        // 写入
        for (int i = 1; i <= 5; i++) {
            final int temp = i;
            new Thread(()->{
                myCache.put(temp+"",temp+"");
            },String.valueOf(i)).start();
        }

        // 读取
        for (int i = 1; i <= 5; i++) {
            final int temp = i;
            new Thread(()->{
                myCache.get(temp+"");
            },String.valueOf(i)).start();
        }

    }
}

// 加锁的
class MyCacheLock {
    private volatile Map<String, Object> map = new HashMap<>();
    // 读写锁：更加细粒度的控制
    private ReadWriteLock readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock();

    // 存，写入的时候，只希望同时只有一个线程写
    public void put(String key, Object value) {
        readWriteLock.writeLock().lock();
        try {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "写入" + key);
            map.put(key, value);
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "写入ok");
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            readWriteLock.writeLock().unlock();
        }
    }

    // 取，读，所有人都可以读
    public void get(String key) {
        readWriteLock.readLock().lock();
        try {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "读取" + key);
            Object o = map.get(key);
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "读取ok");
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            readWriteLock.readLock().unlock();
        }
    }
    /**
     * 3写入3
     * 3写入ok
     * 2写入2
     * 2写入ok
     * 1写入1
     * 1写入ok
     * 4写入4
     * 4写入ok
     * 5写入5
     * 5写入ok
     * 2读取2
     * 2读取ok
     * 1读取1
     * 1读取ok
     * 3读取3
     * 3读取ok
     * 4读取4
     * 4读取ok
     * 5读取5
     * 5读取ok
     */
}


/**
 * 自定义缓存
 */
class MyCache {
    private volatile Map<String, Object> map = new HashMap<>();

    // 存，写
    public void put(String key, Object value) {
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "写入" + key);
        map.put(key, value);
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "写入ok");
    }

    // 取，读
    public void get(String key) {
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "读取" + key);
        Object o = map.get(key);
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "读取ok");
    }
    /**
     * 1写入1
     * 4写入4
     * 4写入ok
     * 3写入3
     * 3写入ok
     * 2写入2
     * 2写入ok
     * 1写入ok
     * 5写入5
     * 5写入ok
     * 1读取1
     * 2读取2
     * 2读取ok
     * 1读取ok
     * 3读取3
     * 3读取ok
     * 5读取5
     * 5读取ok
     * 4读取4
     * 4读取ok
     */
}

10、阻塞队列

阻塞队列：

BlockingQueue BlockingQueue不是新的东西

什么情况下使用阻塞对列：多线程并发处理，线程池！

学会使用队列

添加、移除

四组API

方式	抛出异常	有返回值，不抛出异常	阻塞等待	超时等待
添加	add()	offer()	put()	offer(e, timeout, TimeUnit)
移除	remove()	poll()	take()	poll(timeout, TimeUnit)
检测队首元素	element()	peek()	-	-

    /**
     * 抛出异常
     */
    public static void test1() {
        // 队列的大小
        ArrayBlockingQueue blockingQueue = new ArrayBlockingQueue<>(3);

        System.out.println(blockingQueue.add("a"));
        System.out.println(blockingQueue.add("b"));
        System.out.println(blockingQueue.add("c"));

        // java.lang.IllegalStateException: Queue full 抛出异常
        //System.out.println(blockingQueue.add("d"));

        System.out.println(blockingQueue.element()); // 查看队首元素是谁
        System.out.println("============================");

        System.out.println(blockingQueue.remove());
        System.out.println(blockingQueue.remove());
        System.out.println(blockingQueue.remove());

        // java.util.NoSuchElementException
        //System.out.println(blockingQueue.remove());
    }

    /**
     * 有返回值，没有异常
     */
    public static void test2() {
        // 队列的大小
        ArrayBlockingQueue blockingQueue = new ArrayBlockingQueue<>(3);

        System.out.println(blockingQueue.offer("a"));
        System.out.println(blockingQueue.offer("b"));
        System.out.println(blockingQueue.offer("c"));

        System.out.println(blockingQueue.peek());
        //System.out.println(blockingQueue.offer("d")); // 返回false，不抛出异常！
        System.out.println("=============================");
        System.out.println(blockingQueue.poll());
        System.out.println(blockingQueue.poll());
        System.out.println(blockingQueue.poll());

        System.out.println(blockingQueue.poll()); // 返回null，不抛出异常！
    }

/**
 * 等待，阻塞（一直阻塞）
 */
public static void test3() throws InterruptedException {
    // 队列的大小
    ArrayBlockingQueue blockingQueue = new ArrayBlockingQueue<>(3);

    // 一直阻塞
    blockingQueue.put("a");
    blockingQueue.put("b");
    blockingQueue.put("c");
    //blockingQueue.put("d"); // 队列没有位置，一直阻塞

    System.out.println(blockingQueue.take());
    System.out.println(blockingQueue.take());
    System.out.println(blockingQueue.take());
    System.out.println(blockingQueue.take()); // 没有这个元素，一直阻塞
}

/**
 * 等待，阻塞（等待超时）
 */
public static void test4() throws InterruptedException {
    // 队列的大小
    ArrayBlockingQueue blockingQueue = new ArrayBlockingQueue<>(3);

    System.out.println(blockingQueue.offer("a"));
    System.out.println(blockingQueue.offer("b"));
    System.out.println(blockingQueue.offer("c"));
    //System.out.println(blockingQueue.offer("d",2,TimeUnit.SECONDS)); // 等待超过2秒就退出

    System.out.println("====================");
    System.out.println(blockingQueue.poll());
    System.out.println(blockingQueue.poll());
    System.out.println(blockingQueue.poll(2,TimeUnit.SECONDS)); // 等待超过2秒就退出
}

SynchronousQueue 同步队列

没有容量，进去一个元素，必须等待取出来之后，才能再往里面放一个元素！

put、take

package com.won.bq;

import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.SynchronousQueue;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * 同步队列
 * 和其他的 BlockingQueue 不一样，SynchronousQueue 不存储元素
 * put 了一个元素，必须从里面先 take 取出来，否则不能再 put 进去值
 */
public class SynchronousQueueDemo {
    public static void main(String[] args) {
        // 同步队列
        BlockingQueue<String> blockingQueue = new SynchronousQueue<>();

        new Thread(()->{
            try {
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" put 1");
                blockingQueue.put("1");
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" put 2");
                blockingQueue.put("2");
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" put 3");
                blockingQueue.put("3");
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        },"T1").start();
        new Thread(()->{
            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+ " take " + blockingQueue.take());
                TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+ " take "  + blockingQueue.take());
                TimeUnit.SECONDS.sleep(3);
                System.out.println(Thread.currentThread().getName()+ " take "  + blockingQueue.take());
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }

        },"T2").start();
    }
}

11、线程池（重点）

线程池：三大方法、7大参数、4种拒绝策略

池化技术

程序的运行，本质：占用系统的资源！优化资源的使用 => 池化技术

线程池、连接池、内存池、对象池……创建和销毁，十分浪费资源

池化技术：事先准备好一些资源，有人要用，就来这里拿，用完之后再还！

线程池的好处：

1. 降低资源的消耗
2. 提高响应速度
3. 方便管理

线程复用、可以控制最大并发数、管理线程

线程池：三大方法

package com.won.pool;

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

// Executors 工具类、3大方法
public class Demo01 {
    public static void main(String[] args) {
        //ExecutorService threadPool = Executors.newSingleThreadExecutor();// 单个线程
        //ExecutorService threadPool = Executors.newFixedThreadPool(5); // 创建一个固定的线程池的大小
        ExecutorService threadPool = Executors.newCachedThreadPool(); // 可伸缩的，遇强则强，遇弱则弱

        try {
            for (int i = 0; i < 10; i++) {
                // 使用了线程池之后，使用线程池来创建线程
                threadPool.execute(()->{
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " ok");
                });
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 线程池用完，程序结束，关闭线程池
            threadPool.shutdown();
        }
    }
}

7大参数

public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
    return new FinalizableDelegatedExecutorService
        (new ThreadPoolExecutor(1, 1,
                                0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                new LinkedBlockingQueue<Runnable>()));
}

public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
    return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
                                  0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                  new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
}

public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
    return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
                                  60L, TimeUnit.SECONDS,
                                  new SynchronousQueue<Runnable>());
}

本质：ThreadPoolExecutor

public ThreadPoolExecutor(
    // 核心线程池大小
    int corePoolSize, 
    // 最大核心线程池大小               
    int maximumPoolSize, 
    // 超时了没有人调用就会释放                      
    long keepAliveTime, 
    // 超时单位                      
    TimeUnit unit, 
    // 阻塞队列                      
    BlockingQueue<Runnable> workDeque, 
    // 线程工厂：创建线程的，一般不用动                      
    ThreadFactory threadFactory, 
    // 拒绝策略                      
    RejectedExecutionHandler handler) {
    if (corePoolSize < 0 ||
        maximumPoolSize <= 0 ||
        maximumPoolSize < corePoolSize ||
        keepAliveTime < 0)
        throw new IllegalArgumentException();
    if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)
        throw new NullPointerException();
    this.acc = System.getSecurityManager() == null ?
            null :
            AccessController.getContext();
    this.corePoolSize = corePoolSize;
    this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;
    this.workQueue = workQueue;
    this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);
    this.threadFactory = threadFactory;
    this.handler = handler;
}

手动创建线程池

package com.won.pool;

import java.util.concurrent.*;

// Executors 工具类、3大方法

/**
 * new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy() // 银行满了，还有人进来，不处理这个人，抛出异常
 * new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy() // 哪来的去哪里！
 * new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy() // 队列满了，丢掉任务，不抛出异常！
 * new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy() // 队列满了，尝试去和最早的竞争，也不抛出异常！
 */
public class Demo01 {
    public static void main(String[] args) {
        // 自定义线程池！工作中只会手动创建 ThreadPoolExecutor
        ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(
                2,
                5,
                3,
                TimeUnit.SECONDS,
                new LinkedBlockingDeque<>(3),
                Executors.defaultThreadFactory(),
                new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()); // 队列满了，尝试去和最早的竞争，也不抛出异常！

        try {
            // 最大承载：Deque + max
            // 超过：RejectedExecutionException
            for (int i = 1; i <= 9; i++) {
                // 使用了线程池之后，使用线程池来创建线程
                threadPool.execute(()->{
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " ok");
                });
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 线程池用完，程序结束，关闭线程池
            threadPool.shutdown();
        }
    }
}

四种拒绝策略

/**
 * new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy() // 银行满了，还有人进来，不处理这个人，抛出异常
 * new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy() // 哪来的去哪里！
 * new ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy() // 队列满了，丢掉任务，不抛出异常！
 * new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy() // 队列满了，尝试去和最早的竞争，也不抛出异常！
 */

小结 和 拓展

池的最大的大小如何去设置！

了解：IO密集型，CPU密集型：（调优）

package com.won.pool;

import java.util.concurrent.*;

public class Demo01 {
    public static void main(String[] args) {
        // 自定义线程池！工作中只会手动创建 ThreadPoolExecutor

        // 最大线程的到底如何定义
        // 1、CPU 密集型，几核，就是几，可以保持CPU效率最高！
        // 2、IO 密集型 > 判断你程序中十分耗IO的线程（一般为2倍）
        // 程序 15个大型任务 IO十分占用资源！

        // 获取CPU的核数
        System.out.println(Runtime.getRuntime().availableProcessors());
        ThreadPoolExecutor threadPool = new ThreadPoolExecutor(
                2,
                Runtime.getRuntime().availableProcessors(),
                3,
                TimeUnit.SECONDS,
                new LinkedBlockingDeque<>(3),
                Executors.defaultThreadFactory(),
                new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy()); // 队列满了，尝试去和最早的竞争，也不抛出异常！

        try {
            // 最大承载：Deque + max
            // 超过：RejectedExecutionException
            for (int i = 1; i <= 9; i++) {
                // 使用了线程池之后，使用线程池来创建线程
                threadPool.execute(()->{
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " ok");
                });
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            // 线程池用完，程序结束，关闭线程池
            threadPool.shutdown();
        }
    }
}

12、四大函数式接口（必须掌握）

新时代的程序员：lambda表达式、链式编程、函数式接口、Stream流式计算

函数式接口：只有一个方法的接口

@FunctionalInterface
public interface Runnable {
    public abstract void run();
}

// 泛型、枚举、反射
// lambda表达式、链式编程、函数式接口、Stream流式计算
// 超级多 FunctionalInterface
// 简化编程模型，在新版本的框架底层大量使用
// foreach（消费者类型的函数式接口）

代码测试：

Function 函数型接口

package com.won.function;

import java.util.function.Function;

/**
 * Function 函数式接口，有一个输入参数，有一个输出
 * 只要是函数式接口，可以用lambda表达式简化
 */
public class Demo01 {
    public static void main(String[] args) {
        // 工具类：输出输入的值
        //Function function = new Function<String,String>() {
        //    @Override
        //    public String apply(String str) {
        //        return str;
        //    }
        //};
        Function<String,String> function = (str)->{return str;};
        System.out.println(function.apply("ads"));
    }
}

Predicate 断定型接口：有一个输入参数，返回值只能是 布尔值

package com.won.function;

import java.util.function.Predicate;

/**
 * 断定型接口：有一个输入参数，返回值只能是 布尔值
 */
public class Demo02 {
    public static void main(String[] args) {
        // 判断字符串是否为空
        //Predicate<String> predicate = new Predicate<String>() {
        //    @Override
        //    public boolean test(String str) {
        //        return str.isEmpty();
        //    }
        //};
        Predicate<String> predicate = (str)->{return str.isEmpty();};
        System.out.println(predicate.test(""));
    }
}

Consumer 消费型接口

package com.won.function;

import java.util.function.Consumer;

/**
 * Consumer 消费型接口：只有输入，没有返回值
 */
public class Demo03 {
    public static void main(String[] args) {
        //Consumer<String> consumer = new Consumer<String>() {
        //    @Override
        //    public void accept(String str) {
        //        System.out.println(str);
        //    }
        //};
        Consumer<String> consumer = (str)->{System.out.println(str);};
        consumer.accept("ads");
    }
}

Supplier 供给型接口

package com.won.function;

import java.util.function.Supplier;

/**
 * Supplier 供给型接口 没有参数，只有返回值
 */
public class Demo04 {
    public static void main(String[] args) {
        //Supplier<Integer> supplier = new Supplier<Integer>() {
        //    @Override
        //    public Integer get() {
        //        System.out.println("get() ");
        //        return 1024;
        //    }
        //};
        Supplier<Integer> supplier = ()->{
            System.out.println("get() ");
            return 1024;
        };
        System.out.println(supplier.get());
    }
}

13、Stream流计算

什么是Stream流计算

大数据：存储+计算

集合、MySQL 本质就是存储东西的；

计算都应该交给流来操作！

package com.won.stream;

import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;

@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class User {
    private int id;
    private String name;
    private int age;
}

package com.won.stream;

import java.util.Arrays;
import java.util.List;

/**
 * 题目要求：一分钟内完成此题，只能用一行代码实现！
 * 现在有5个用户！筛选：
 * 1、ID必须是偶数
 * 2、年龄必须大于23岁
 * 3、用户名转为大写字母
 * 4、用户名字母倒着排序
 * 5、只输出一个用户！
 */
public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        User u1 = new User(1, "a", 21);
        User u2 = new User(2, "b", 22);
        User u3 = new User(3, "c", 23);
        User u4 = new User(4, "d", 24);
        User u5 = new User(6, "e", 25);
        // 集合就是存储
        List<User> list = Arrays.asList(u1, u2, u3, u4, u5);

        // 计算交给Stream流
        // lambda表达式、链式编程、函数式接口、Stream流式计算
        list.stream()
                .filter(u -> {return u.getId()%2==0;})
                .filter(u->{return u.getAge() > 23;})
                .map(u->{return u.getName().toUpperCase();})
                .sorted((uu1,uu2)->{return uu2.compareTo(uu1);})
                .limit(1)
                .forEach(System.out::println);
    }
}

14、ForkJoin

什么是ForkJoin

ForkJoin 在 JDK1.7 之后出来的，并行执行任务！提高效率，大数据量！

大数据：Map Reduce（把大任务拆分为小任务）

ForkJoin特点：工作窃取

这个里面维护的都是双端队列。

ForkJoin的操作

package com.won.forkjoin;

import java.util.concurrent.RecursiveTask;

/**
 * 求和计算的任务
 * 3000 6000(ForkJoin) 9000(Stream并行流)
 * // 如何使用ForkJoin
 * // 1、ForkJoinPool 通过它来是执行
 * // 2、计算任务 ForkJoinPool.execute(ForkJoinTask<?> task)
 * // 3、计算类要继承 ForkJoinTask
 */
public class ForkJoinDemo extends RecursiveTask<Long> {
    private long start;
    private long end;

    // 临界值
    private long temp = 10000L;

    public ForkJoinDemo(long start, long end) {
        this.start = start;
        this.end = end;
    }

    // 计算方法
    @Override
    protected Long compute() {
        if ((end-start)<temp) {
            long sum = 0L;
            for (long i = start; i < end; i++) {
                sum += i;
            }
            return sum;
        } else { // ForkJoin 递归
            // 分支合并运算
            // 中间值
            long middle = (start + end) / 2;
            ForkJoinDemo task1 = new ForkJoinDemo(start, middle);
            task1.fork(); // 拆分任务，把任务压入线程队列
            ForkJoinDemo task2 = new ForkJoinDemo(middle+1, end);
            task2.fork(); // 拆分任务，把任务压入线程队列
            return task1.join()+task2.join();
        }
    }
}

package com.won.forkjoin;

import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.concurrent.ForkJoinTask;
import java.util.stream.LongStream;

public class Test {
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        test1(); // 260
        test2(); // 136
        test3(); // 149
    }

    // 普通程序员
    public static void test1() {
        long sum = 0L;
        long start = System.currentTimeMillis();
        for (long i = 1L; i < 10_0000_0000; i++) {
            sum += i;
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("sum=" + sum + " 时间："+(end-start));
    }

    // 会使用ForkJoin
    public static void test2() throws ExecutionException, InterruptedException {
        long start = System.currentTimeMillis();
        ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();
        ForkJoinTask<Long> task = new ForkJoinDemo(0L, 10_0000_0000L);
        ForkJoinTask<Long> submit = forkJoinPool.submit(task); // 提交任务
        Long sum = submit.get();
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("sum=" + sum + " 时间："+(end-start));
    }

    public static void test3() {
        long start = System.currentTimeMillis();
        // Stream并行流
        long sum = LongStream.rangeClosed(0L, 10_0000_0000L).parallel().reduce(0, Long::sum);
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("sum=" + sum + "时间："+(end-start));
    }
}

15、异步回调

Future 设计的初衷：对将来的某个事件的结果进行建模

package com.won.future;

import java.util.concurrent.CompletableFuture;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * 异步调用：Ajax
 * // 异步执行
 * // 成功回调
 * // 失败回调
 */
public class Demo01 {
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        // 没有返回值的runAsync 异步回调
        //CompletableFuture<Void> completableFuture = CompletableFuture.runAsync(()->{
        //    try {
        //        TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
        //    } catch (InterruptedException e) {
        //        e.printStackTrace();
        //    }
        //    System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" runAsync=>Void");
        //});
        //System.out.println("111111");
        //completableFuture.get(); // 获取阻塞执行结果

        // 有返回值的supplyAsync 异步回调
        CompletableFuture<Integer> completableFuture = CompletableFuture.supplyAsync(()->{
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " supplyAsync=>Integer");
            int i = 10/0;
            return 1024;
        });
        System.out.println(completableFuture.whenComplete((t, u) -> {
            System.out.println("t=>" + t); // 正常的返回结果
            System.out.println("u=>" + u); // 错误信息：java.util.concurrent.CompletionException: java.lang.ArithmeticException: / by zero
        }).exceptionally((e) -> {
            System.out.println(e.getMessage());
            return 233; // 可以获取到错误的返回结果
        }).get());
    }
}