一文搞定!Java高并發(fā)之設(shè)計(jì)模式
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單例
單例是最常見(jiàn)的一種設(shè)計(jì)模式, 一般用于全局對(duì)象管理, 比如xml配置讀寫之類的.
一般分為懶漢式, 餓漢式.
懶漢式: 方法上加synchronized
public static synchronized Singleton getInstance() {
if (single == null) {
single = new Singleton();
}
return single;
}
這種方式, 由于每次獲取示例都要獲取鎖, 不推薦使用, 性能較差
懶漢式: 使用雙檢鎖 + volatile
private volatile Singleton singleton = null;
public static Singleton getInstance() {
if (singleton == null) {
synchronized (Singleton.class) {
if (singleton == null) {
singleton = new Singleton();
}
}
}
return singleton;
}
本方式是對(duì)直接在方法上加鎖的一個(gè)優(yōu)化, 好處在于只有第一次初始化獲取了鎖.
后續(xù)調(diào)用getInstance已經(jīng)是無(wú)鎖狀態(tài). 只是寫法上稍微繁瑣點(diǎn).
至于為什么要volatile關(guān)鍵字, 主要涉及到j(luò)dk指令重排, 詳見(jiàn)之前的博文: Java內(nèi)存模型與指令重排
懶漢式: 使用靜態(tài)內(nèi)部類
public class Singleton {
private static class LazyHolder {
private static final Singleton INSTANCE = new Singleton();
}
private Singleton (){}
public static final Singleton getInstance() {
return LazyHolder.INSTANCE;
}
}
該方式既解決了同步問(wèn)題, 也解決了寫法繁瑣問(wèn)題. 推薦使用改寫法.
缺點(diǎn)在于無(wú)法響應(yīng)事件來(lái)重新初始化INSTANCE.
餓漢式
public class Singleton1 {
private Singleton1() {}
private static final Singleton1 single = new Singleton1();
public static Singleton1 getInstance() {
return single;
}
}
缺點(diǎn)在于對(duì)象在一開(kāi)始就直接初始化了.
Future模式
該模式的核心思想是異步調(diào)用. 有點(diǎn)類似于異步的ajax請(qǐng)求.
當(dāng)調(diào)用某個(gè)方法時(shí), 可能該方法耗時(shí)較久, 而在主函數(shù)中也不急于立刻獲取結(jié)果.
因此可以讓調(diào)用者立刻返回一個(gè)憑證, 該方法放到另外線程執(zhí)行,后續(xù)主函數(shù)拿憑證再去獲取方法的執(zhí)行結(jié)果即可, 其結(jié)構(gòu)圖如下
jdk中內(nèi)置了Future模式的支持, 其接口如下:
通過(guò)FutureTask實(shí)現(xiàn)
注意其中兩個(gè)耗時(shí)操作.
如果doOtherThing耗時(shí)2s, 則整個(gè)函數(shù)耗時(shí)2s左右.
如果doOtherThing耗時(shí)0.2s, 則整個(gè)函數(shù)耗時(shí)取決于RealData.costTime, 即1s左右結(jié)束.
public class FutureDemo1 {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
FutureTask<String> future = new FutureTask<String>(new Callable<String>() {
@Override
public String call() throws Exception {
return new RealData().costTime();
}
});
ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();
service.submit(future);
System.out.println("RealData方法調(diào)用完畢");
// 模擬主函數(shù)中其他耗時(shí)操作
doOtherThing();
// 獲取RealData方法的結(jié)果
System.out.println(future.get());
}
private static void doOtherThing() throws InterruptedException {
Thread.sleep(2000L);
}
}
class RealData {
public String costTime() {
try {
// 模擬RealData耗時(shí)操作
Thread.sleep(1000L);
return "result";
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
return "exception";
}
}
通過(guò)Future實(shí)現(xiàn)
與上述FutureTask不同的是, RealData需要實(shí)現(xiàn)Callable接口.
public class FutureDemo2 {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();
Future<String> future = service.submit(new RealData2());
System.out.println("RealData2方法調(diào)用完畢");
// 模擬主函數(shù)中其他耗時(shí)操作
doOtherThing();
// 獲取RealData2方法的結(jié)果
System.out.println(future.get());
}
private static void doOtherThing() throws InterruptedException {
Thread.sleep(2000L);
}
}
class RealData2 implements Callable<String>{
public String costTime() {
try {
// 模擬RealData耗時(shí)操作
Thread.sleep(1000L);
return "result";
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
return "exception";
}
@Override
public String call() throws Exception {
return costTime();
}
}
另外Future本身還提供了一些額外的簡(jiǎn)單控制功能, 其API如下
// 取消任務(wù)
boolean cancel(boolean mayInterruptIfRunning);
// 是否已經(jīng)取消
boolean isCancelled();
// 是否已經(jīng)完成
boolean isDone();
// 取得返回對(duì)象
V get() throws InterruptedException, ExecutionException;
// 取得返回對(duì)象, 并可以設(shè)置超時(shí)時(shí)間
V get(long timeout, TimeUnit unit)
throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException;
生產(chǎn)消費(fèi)者模式
生產(chǎn)者-消費(fèi)者模式是一個(gè)經(jīng)典的多線程設(shè)計(jì)模式. 它為多線程間的協(xié)作提供了良好的解決方案。
在生產(chǎn)者-消費(fèi)者模式中,通常由兩類線程,即若干個(gè)生產(chǎn)者線程和若干個(gè)消費(fèi)者線程。
生產(chǎn)者線程負(fù)責(zé)提交用戶請(qǐng)求,消費(fèi)者線程則負(fù)責(zé)具體處理生產(chǎn)者提交的任務(wù)。
生產(chǎn)者和消費(fèi)者之間則通過(guò)共享內(nèi)存緩沖區(qū)進(jìn)行通信, 其結(jié)構(gòu)圖如下
PCData為我們需要處理的元數(shù)據(jù)模型, 生產(chǎn)者構(gòu)建PCData, 并放入緩沖隊(duì)列.
消費(fèi)者從緩沖隊(duì)列中獲取數(shù)據(jù), 并執(zhí)行計(jì)算.
生產(chǎn)者核心代碼
while(isRunning) {
Thread.sleep(r.nextInt(SLEEP_TIME));
data = new PCData(count.incrementAndGet);
// 構(gòu)造任務(wù)數(shù)據(jù)
System.out.println(data + " is put into queue");
if (!queue.offer(data, 2, TimeUnit.SECONDS)) {
// 將數(shù)據(jù)放入隊(duì)列緩沖區(qū)中
System.out.println("faild to put data : " + data);
}
}
消費(fèi)者核心代碼
while (true) {
PCData data = queue.take();
// 提取任務(wù)
if (data != null) {
// 獲取數(shù)據(jù), 執(zhí)行計(jì)算操作
int re = data.getData() * 10;
System.out.println("after cal, value is : " + re);
Thread.sleep(r.nextInt(SLEEP_TIME));
}
}
生產(chǎn)消費(fèi)者模式可以有效對(duì)數(shù)據(jù)解耦, 優(yōu)化系統(tǒng)結(jié)構(gòu).
降低生產(chǎn)者和消費(fèi)者線程相互之間的依賴與性能要求.
一般使用BlockingQueue作為數(shù)據(jù)緩沖隊(duì)列, 他是通過(guò)鎖和阻塞來(lái)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的同步,
如果對(duì)緩沖隊(duì)列有性能要求, 則可以使用基于CAS無(wú)鎖設(shè)計(jì)的ConcurrentLinkedQueue.
分而治之
嚴(yán)格來(lái)講, 分而治之不算一種模式, 而是一種思想.
它可以將一個(gè)大任務(wù)拆解為若干個(gè)小任務(wù)并行執(zhí)行, 提高系統(tǒng)吞吐量.
我們主要講兩個(gè)場(chǎng)景, Master-Worker模式, ForkJoin線程池.
Master-Worker模式
該模式核心思想是系統(tǒng)由兩類進(jìn)行協(xié)助工作: Master進(jìn)程, Worker進(jìn)程.
Master負(fù)責(zé)接收與分配任務(wù), Worker負(fù)責(zé)處理任務(wù). 當(dāng)各個(gè)Worker處理完成后,
將結(jié)果返回給Master進(jìn)行歸納與總結(jié).
假設(shè)一個(gè)場(chǎng)景, 需要計(jì)算100個(gè)任務(wù), 并對(duì)結(jié)果求和, Master持有10個(gè)子進(jìn)程.
Master代碼
public class MasterDemo {
// 盛裝任務(wù)的集合
private ConcurrentLinkedQueue<TaskDemo> workQueue = new ConcurrentLinkedQueue<TaskDemo>();
// 所有worker
private HashMap<String, Thread> workers = new HashMap<>();
// 每一個(gè)worker并行執(zhí)行任務(wù)的結(jié)果
private ConcurrentHashMap<String, Object> resultMap = new ConcurrentHashMap<>();
public MasterDemo(WorkerDemo worker, int workerCount) {
// 每個(gè)worker對(duì)象都需要持有queue的引用, 用于領(lǐng)任務(wù)與提交結(jié)果
worker.setResultMap(resultMap);
worker.setWorkQueue(workQueue);
for (int i = 0; i < workerCount; i++) {
workers.put("子節(jié)點(diǎn): " + i, new Thread(worker));
}
}
// 提交任務(wù)
public void submit(TaskDemo task) {
workQueue.add(task);
}
// 啟動(dòng)所有的子任務(wù)
public void execute(){
for (Map.Entry<String, Thread> entry : workers.entrySet()) {
entry.getValue().start();
}
}
// 判斷所有的任務(wù)是否執(zhí)行結(jié)束
public boolean isComplete() {
for (Map.Entry<String, Thread> entry : workers.entrySet()) {
if (entry.getValue().getState() != Thread.State.TERMINATED) {
return false;
}
}
return true;
}
// 獲取最終匯總的結(jié)果
public int getResult() {
int result = 0;
for (Map.Entry<String, Object> entry : resultMap.entrySet()) {
result += Integer.parseInt(entry.getValue().toString());
}
return result;
}
}
Worker代碼
public class WorkerDemo implements Runnable{
private ConcurrentLinkedQueue<TaskDemo> workQueue;
private ConcurrentHashMap<String, Object> resultMap;
@Override
public void run() {
while (true) {
TaskDemo input = this.workQueue.poll();
// 所有任務(wù)已經(jīng)執(zhí)行完畢
if (input == null) {
break;
}
// 模擬對(duì)task進(jìn)行處理, 返回結(jié)果
int result = input.getPrice();
this.resultMap.put(input.getId() + "", result);
System.out.println("任務(wù)執(zhí)行完畢, 當(dāng)前線程: " + Thread.currentThread().getName());
}
}
public ConcurrentLinkedQueue<TaskDemo> getWorkQueue() {
return workQueue;
}
public void setWorkQueue(ConcurrentLinkedQueue<TaskDemo> workQueue) {
this.workQueue = workQueue;
}
public ConcurrentHashMap<String, Object> getResultMap() {
return resultMap;
}
public void setResultMap(ConcurrentHashMap<String, Object> resultMap) {
this.resultMap = resultMap;
}
}
public class TaskDemo {
private int id;
private String name;
private int price;
public int getId() {
return id;
}
public void setId(int id) {
this.id = id;
}
public String getName() {
return name;
}
public void setName(String name) {
this.name = name;
}
public int getPrice() {
return price;
}
public void setPrice(int price) {
this.price = price;
}
}
主函數(shù)測(cè)試
MasterDemo master = new MasterDemo(new WorkerDemo(), 10);
for (int i = 0; i < 100; i++) {
TaskDemo task = new TaskDemo();
task.setId(i);
task.setName("任務(wù)" + i);
task.setPrice(new Random().nextInt(10000));
master.submit(task);
}
master.execute();
while (true) {
if (master.isComplete()) {
System.out.println("執(zhí)行的結(jié)果為: " + master.getResult());
break;
}
}
ForkJoin線程池
該線程池是jdk7之后引入的一個(gè)并行執(zhí)行任務(wù)的框架, 其核心思想也是將任務(wù)分割為子任務(wù),
有可能子任務(wù)還是很大, 還需要進(jìn)一步拆解, 最終得到足夠小的任務(wù).
將分割出來(lái)的子任務(wù)放入雙端隊(duì)列中, 然后幾個(gè)啟動(dòng)線程從雙端隊(duì)列中獲取任務(wù)執(zhí)行.
子任務(wù)執(zhí)行的結(jié)果放到一個(gè)隊(duì)列里, 另起線程從隊(duì)列中獲取數(shù)據(jù), 合并結(jié)果.
假設(shè)我們的場(chǎng)景需要計(jì)算從0到20000000L的累加求和. CountTask繼承自RecursiveTask, 可以攜帶返回值.
每次分解大任務(wù), 簡(jiǎn)單的將任務(wù)劃分為100個(gè)等規(guī)模的小任務(wù), 并使用fork()提交子任務(wù).
在子任務(wù)中通過(guò)THRESHOLD設(shè)置子任務(wù)分解的閾值, 如果當(dāng)前需要求和的總數(shù)大于THRESHOLD, 則子任務(wù)需要再次分解,如果子任務(wù)可以直接執(zhí)行, 則進(jìn)行求和操作, 返回結(jié)果. 最終等待所有的子任務(wù)執(zhí)行完畢, 對(duì)所有結(jié)果求和.
public class CountTask extends RecursiveTask<Long>{
// 任務(wù)分解的閾值
private static final int THRESHOLD = 10000;
private long start;
private long end;
public CountTask(long start, long end) {
this.start = start;
this.end = end;
}
public Long compute() {
long sum = 0;
boolean canCompute = (end - start) < THRESHOLD;
if (canCompute) {
for (long i = start; i <= end; i++) {
sum += i;
}
} else {
// 分成100個(gè)小任務(wù)
long step = (start + end) / 100;
ArrayList<CountTask> subTasks = new ArrayList<CountTask>();
long pos = start;
for (int i = 0; i < 100; i++) {
long lastOne = pos + step;
if (lastOne > end) {
lastOne = end;
}
CountTask subTask = new CountTask(pos, lastOne);
pos += step + 1;
// 將子任務(wù)推向線程池
subTasks.add(subTask);
subTask.fork();
}
for (CountTask task : subTasks) {
// 對(duì)結(jié)果進(jìn)行join
sum += task.join();
}
}
return sum;
}
public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool();
// 累加求和 0 -> 20000000L
CountTask task = new CountTask(0, 20000000L);
ForkJoinTask<Long> result = pool.submit(task);
System.out.println("sum result : " + result.get());
}
}
ForkJoin線程池使用一個(gè)無(wú)鎖的棧來(lái)管理空閑線程, 如果一個(gè)工作線程暫時(shí)取不到可用的任務(wù), 則可能被掛起.
掛起的線程將被壓入由線程池維護(hù)的棧中, 待將來(lái)有任務(wù)可用時(shí), 再?gòu)臈V袉拘堰@些線程.
作者:大道方圓
來(lái)源:www.cnblogs.com/xdecode/p/9137793.html
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