JDK8對併發的新支持

1. LongAdder

  1. 和AtomicInteger相似的使用方式,可是性能比AtomicLong更好
  2. 在AtomicInteger基礎上進行了熱點分離,熱點分離相似於有鎖操做中的減小鎖粒度,將一個鎖分離成若干個鎖來提升性能。在無鎖中,也能夠用相似的方式來增長CAS的成功率,從而提升性能。
  3. LongAdder原理圖:

AtomicLong的實現方式是內部有個value變量,當多線程併發自增,自減時,均經過CAS指令從機器指令級別保證併發的原子性。惟一會制約AtomicLong高效的緣由是高併發,高併發意味着CAS的失敗概率更高,重試次數更多,越多線程重試,CAS失敗概率又越高,變成惡性循環,AtomicLong效率下降。java

而LongAdder將把一個value拆分紅若干個cell,把全部cell加起來,就是value。因此對LongAdder進行加減操做,只須要對不一樣的cell來操做,不一樣的線程對不一樣的cell進行CAS操做,CAS的成功路固然高了(試想一下3+2+1=6,一下線程3+1,另外一個線程2+1,最後是8,LongAdder沒有乘法除法的API)。編程

但是在併發數不是很高的狀況拆分紅若干個的cell,還須要維護cell和求和,效率不如AtomicLong的實現。LongAdder用了巧妙的辦法來解決了這個問題。多線程

初始狀況,LongAdder與AtomicLong是相同的,只有在CAS失敗時,纔會將value拆分紅cell,每失敗一次,都會增長cell的數量,這樣在低併發時,一樣高效,在高併發時,這種"自適應"的處理方式,達到必定cell數量後,CAS將不會失敗,效率大大提升。併發

LongAdder是一種以空間換時間的策略。異步

2. CompletableFuture

  • 實現CompletionStage接口(40餘個方法),大多數方法多數應用在函數式編程中
  • Java 8中對Future的加強版
  • 支持流式調用

簡單的實現:ide

import java.util.concurrent.CompletableFuture;函數式編程

public class AskThread implements Runnable {
    CompletableFuture<Integer> re = null;函數

    public AskThread(CompletableFuture<Integer> re) {
        this.re = re;
    }高併發

    @Override
    public void run() {
        int myRe = 0;
        try {
            myRe = re.get() * re.get();
        } catch (Exception e) {
        }
        System.out.println(myRe);
    }性能

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        final CompletableFuture<Integer> future = new CompletableFuture<Integer>();
        new Thread(new AskThread(future)).start();
        // 模擬長時間的計算過程
        Thread.sleep(1000);
        // 告知完成結果
        future.complete(60);
    }
}

Future最使人詬病的就是要等待,要本身去檢查任務十分完成了,在Future中,任務完成的時間是不可控的。而CompletableFuture的最大改進在於,任務完成的時間也開放了出來:future.complete(60); 用來設置完成時間。

CompletableFuture的異步執行:

    public static Integer calc(Integer para) {
        try {
            // 模擬一個長時間的執行
            Thread.sleep(1000);
        } catch (InterruptedException e) {
        }
        return para * para;
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException,
            ExecutionException {
        final CompletableFuture<Integer> future = 
                CompletableFuture.supplyAsync(() -> calc(50));
        System.out.println(future.get());
    }

CompletableFuture的流式調用:

    public static Integer calc(Integer para) {
        try {
            // 模擬一個長時間的執行
            Thread.sleep(1000);
        } catch (InterruptedException e) {
        }
        return para * para;
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException,
            ExecutionException {
        CompletableFuture<Void> fu = CompletableFuture
                .supplyAsync(() -> calc(50))
                .thenApply((i) -> Integer.toString(i))
                .thenApply((str) -> "\"" + str + "\"")
                .thenAccept(System.out::println);
        fu.get();
    }

組合多個CompletableFuture:

    public static Integer calc(Integer para) {
        return para / 2;
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException,
            ExecutionException {
        CompletableFuture<Void> fu = CompletableFuture
                .supplyAsync(() -> calc(50))
                .thenCompose(
                        (i) -> CompletableFuture.supplyAsync(() -> calc(i)))
                .thenApply((str) -> "\"" + str + "\"")
                .thenAccept(System.out::println);
        fu.get();
    }

這幾個例子更可能是側重Java8的一些新特性,這裏就簡單舉個例子來講明特性,就不深究了。CompletableFuture跟性能上關係不大,更多的是爲了支持函數式編程,在功能上的加強。固然開放了完成時間的設置是一大亮點。

3. StampedLock

在上一篇中剛剛提出了鎖分離,而鎖分離的重要的實現就是ReadWriteLock。而StampedLock則是ReadWriteLock的一個改進。StampedLock與ReadWriteLock的區別在於,StampedLock認爲讀不該該阻塞寫,StampedLock認爲當讀寫互斥的時候,讀應該是重讀,而不是不讓寫線程寫。這樣的設計解決了讀多寫少時,使用ReadWriteLock會產生寫線程飢餓現象。

因此StampedLock是一種偏向於寫線程的改進。

StampedLock示例:

import java.util.concurrent.locks.StampedLock;

public class Point {
    private double x, y;
    private final StampedLock sl = new StampedLock();

    void move(double deltaX, double deltaY) { // an exclusively locked method
        long stamp = sl.writeLock();
        try {
            x += deltaX;
            y += deltaY;
        } finally {
            sl.unlockWrite(stamp);
        }
    }

    double distanceFromOrigin() { // A read-only method
        long stamp = sl.tryOptimisticRead();
        double currentX = x, currentY = y;
        if (!sl.validate(stamp)) {
            stamp = sl.readLock();
            try {
                currentX = x;
                currentY = y;
            } finally {
                sl.unlockRead(stamp);
            }
        }
        return Math.sqrt(currentX * currentX + currentY * currentY);
    }
}

上述代碼模擬了寫線程和讀線程,StampedLock根據stamp來查看是否互斥,寫一次stamp變增長某個值

tryOptimisticRead()

就是剛剛所說的讀寫不互斥的狀況,每次讀線程要讀時,會先判斷:

if (!sl.validate(stamp))

validate中會先查看是否有寫線程在寫,而後再判斷輸入的值和當前的stamp是否相同,即判斷是否讀線程將讀到最新的數據。若是有寫線程在寫,或者stamp數值不一樣,則返回失敗。

若是判斷失敗,固然能夠重複地嘗試去讀,在示例代碼中,並無讓其重複嘗試讀,而採用的是將樂觀鎖退化成普通的讀鎖去讀,這種狀況就是一種悲觀的讀法。

stamp = sl.readLock();

StampedLock的實現思想:
CLH自旋鎖:當鎖申請失敗時,不會當即將讀線程掛起,在鎖當中會維護一個等待線程隊列,全部申請鎖,可是沒有成功的線程都記錄在這個隊列中。每個節點(一個節點表明一個線程),保存一個標記位(locked),用於判斷當前線程是否已經釋放鎖。當一個線程試圖得到鎖時,取得當前等待隊列的尾部節點做爲其前序節點。並使用相似以下代碼判斷前序節點是否已經成功釋放鎖

while (pred.locked) { }

這個循環就是不斷等前面那個結點釋放鎖,這樣的自旋使得當前線程不會被操做系統掛起,從而提升了性能。固然不會進行無休止的自旋,會在若干次自旋後掛起線程。                                                                                                        

相關文章
相關標籤/搜索