JUC之四大函数接口以及Stream流计算(总体五篇)

1、四大函数接口

  • java.util.funciton.它有四大函数接口。
    在这里插入图片描述
Function<String,Integer> function = new Function<String, Integer>() {
            public Integer apply(String s) {
                return s.length();
            }
        };
        System.out.println(function.apply("ACV"));

        Function<String,Integer> function1 = s -> {
            return 123;
        };
        System.out.println(function1.apply("ACV"));

其他的也是一样的,都是这样写,比较简单。

  • 它的使用场景:其实它使用场景就是我现在越来越面向接口编程吗,而我们要自定义接口使用的时候,此时java公司开发人员也想到了有这样的需求,所有就提供了这么几个接口供我们使用。

2、Stream流式计算

java8之前我们的List集合,可以与数组之间转化,而java开始List除了与数组转换外,还可以与Stream流进行转换。【集合管的数据,而stream是管的计算】
在这里插入图片描述

  • 我们的List转换为Steam使用内部的方法stream即可调用
    在这里插入图片描述
  • 而Stream转为List是直接调用Stream的collect即可。

(1)看问题描述

User user1 = new User(11,"a",2);
        User user2 = new User(12,"a",24);
        User user3 = new User(13,"a",22);
        User user4 = new User(14,"a",28);
        User user5 = new User(16,"a",26);

        List<User> usersList = new ArrayList<User>(){};
        usersList.add(user1);
        usersList.add(user2);
        usersList.add(user3);
        usersList.add(user4);
        usersList.add(user5);

把上面的数据想象成非常大的数据,现在你要把id过滤为整数的,还有年龄大于24的,然后把名字大写,倒叙输出,并且输出一个,怎么处理呢、

(2)过滤器的使用

<think>嗯,用户让我介绍一下JUC里的Exchanger,我得先回忆一下相关知识。Exchanger是Java并发工具中的一个类,主要用于两个线程之间交换数据。可能用户已经对CountDownLatch、CyclicBarrier这些有所了解,现在想扩展到更少见的同步工具。 首先,我需要确定Exchanger的基本概念。它允许两个线程在某个同步点交换彼此的数据。比如,一个线程生产数据,另一个消费,他们可以用Exchanger来交换数据。这点需要明确说明,可能用户需要知道使用场景。 然后,核心方法应该是exchange(),这个方法会阻塞直到另一个线程也调用它。可能还有带超时的版本。这里要详细说明方法的使用方式,以及可能抛出的异常,比如中断或超时。 接下来,需要考虑它的实现原理。记得Exchanger使用了类似双重槽位的设计,通过CAS操作来保证线程安全。可能涉及到LockSupport的park和unpark,或者自旋等待。这部分可能需要深入源码分析,但用户可能不需要太底层的细节,但作为超详细介绍,还是得提到。 使用场景方面,除了生产者-消费者,还有线程间数据交换的其他例子,比如游戏服务器中的玩家交易,或者管道化处理的不同阶段交换数据。需要举一些实际的例子,让用户更容易理解。 注意事项方面,线程数超过两个的情况,Exchanger可能不适用,会出问题。另外,exchange()的调用时机需要协调,否则可能线程一直阻塞。还要提醒处理中断和超时的情况,避免程序挂死。 可能用户是正在学习Java并发编程的开发者,需要实际应用Exchanger解决问题,或者面试中遇到相关问题。需要给出一个简单的代码示例,比如两个线程交换字符串,这样直观明了。 还要比较Exchanger和其他同步工具的区别,比如和SynchronousQueue的不同。SynchronousQueue是传递数据,而Exchanger是双向交换,这可能容易混淆,需要澄清。 总结的时候,要强调Exchanger的适用场景和限制,帮助用户判断何时使用。另外,提醒线程间协作的必要性,以及正确使用的重要性,避免常见错误。</think>JUC之Exchanger超详细解析(附核心源码分析) Exchanger是Java并发包(java.util.concurrent)中用于两个线程间交换数据的同步工具类。以下是分步骤详解: 一、核心特性 1. 双向数据交换 - 仅支持两个线程间的数据交换(❗超过两个线程会抛出异常) - 线程A调用exchange()时会阻塞,直到线程B也调用exchange() - 数据交换完成后,双方线程继续执行 2. 方法签名 ```java public V exchange(V x) throws InterruptedException public V exchange(V x, long timeout, TimeUnit unit) throws InterruptedException, TimeoutException ``` 二、底层实现原理(基于JDK17) 1. 核心数据结构 ```java private static final class Node { int index; // 索引编号 int bound; // 边界值 int collides; // CAS失败次数 int hash; // 伪随机数 Object item; // 当前线程携带的数据 volatile Object match; // 配对线程返回的数据 volatile Thread parked; // 挂起的线程 } ``` 2. 交换流程 - 使用`Slot`数组实现多参与者模式(避免竞争) - 采用CAS+自旋实现无锁化操作 - 当发生哈希冲突时,通过`bound`和`collides`字段进行扩容控制 三、使用场景示例 ```java // 生产者-消费者模型 Exchanger<String> exchanger = new Exchanger<>(); // 生产者线程 new Thread(() -> { try { String data = "Product-"+System.currentTimeMillis(); String received = exchanger.exchange(data); System.out.println("Producer received: " + received); } catch (InterruptedException e) { Thread.currentThread().interrupt(); } }).start(); // 消费者线程 new Thread(() -> { try { String data = "Money-$100"; String received = exchanger.exchange(data); System.out.println("Consumer received: " + received); } catch (InterruptedException e) { Thread.currentThread().interrupt(); } }).start(); ``` 四、关键注意事项 1. 线程数量限制 - 严格仅支持两个线程交换数据 - 第三个线程调用exchange()会导致`IllegalStateException` 2. 超时控制 - 建议使用带超时的exchange方法 - 防止线程永久阻塞(默认最大等待时间约273年) 3. 中断处理 - 当线程被中断时抛出InterruptedException - 需要正确处理中断状态 五、性能优化技巧 1. 避免频繁创建 - Exchanger实例可重复使用 - 初始化成本较高(涉及内部数组的创建) 2. 对象复用 - 尽量复用交换对象(减少GC压力) - 推荐使用不可变对象 六、与SynchronousQueue对比 | 特性 | Exchanger | SynchronousQueue | |--------------------|-------------------|------------------| | 数据方向 | 双向交换 | 单向传递 | | 线程数量 | 严格两个 | 多个生产/消费者 | | 数据结构 | 无缓冲 | 可选公平策略 | | 适用场景 | 对等数据交换 | 生产-消费管道 | 七、源码级优化点 1. 消除伪共享 - 使用`@jdk.internal.vm.annotation.Contended`注解 - 对Node类进行缓存行填充(避免CPU缓存失效) 2. 哈希算法优化 ```java // 使用Marsaglia XorShift随机数算法 private static final int getProbe() { return ThreadLocalRandom.current().nextInt(); } ``` 常见问题解决方案: 1. 线程阻塞问题 - 使用`exchange(V x, long timeout, TimeUnit unit)`方法 - 设置合理的超时阈值 2. 数据竞争问题 - 建议交换不可变对象 - 如果必须使用可变对象,需要额外同步机制 适用场景建议: ✅ 游戏服务器玩家交易系统 ✅ 双线程数据校验核对 ✅ 管道式处理中间交换 ❌ 高吞吐量数据交换(推荐使用Disruptor)
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