怎么在java中实现多线程高并发

这篇文章将为大家详细讲解有关怎么在java中实现多线程高并发，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

1.JMM数据原子操作

• read(读取)∶从主内存读取数据

• load(载入):将主内存读取到的数据写入工作内存

• use(使用):从工作内存读取数据来计算

• assign(赋值):将计算好的值重新赋值到工作内存中

• store(存储):将工作内存数据写入主内存

• write(写入):将store过去的变量值赋值给主内存中的变量

• lock(锁定):将主内存变量加锁，标识为线程独占状态

• unlock(解锁):将主内存变量解锁,解锁后其他线程可以锁定该变量

2.来看volatile关键字

（1）启动两个线程

public class VolatileDemo {
 
    private static boolean flag = false;
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        new Thread(() -> {
            while (!flag){
            }
            System.out.println("跳出while循环了");
        }).start();
 
        Thread.sleep(2000);
        new Thread(() -> changeFlage()).start();
    }
 
    private static void changeFlage() {
        System.out.println("开始改变flag值之前");
        flag = true;
        System.out.println("改变flag值之后");
    }
}

没加volatile之前，第一个线程的while判断一直满足

（2）给变量flag加了volatile之后

public class VolatileDemo {
 
    private static volatile boolean flag = false;
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        new Thread(() -> {
            while (!flag){
            }
            System.out.println("跳出while循环了");
        }).start();
 
        Thread.sleep(2000);
        new Thread(() -> changeFlage()).start();
    }
 
    private static void changeFlage() {
        System.out.println("开始改变flag值之前");
        flag = true;
        System.out.println("改变flag值之后");
    }
}

while语句能够满足条件

（3）原理解释：

开启第一个线程时，flag变量通过read从主内存中读出数据，使用load把数据加载进线程一的工作内存，通过use把flag读取到线程中；线程二也是同样的读取操作。线程二通过assign改变了flag的值，线程二工作内存中存储的flag=true，再通过store把flag写入到总线，总线再把flag通过write写入到住内存；由于两个线程读取操作的都是各种工作内存中的值，是主内存的副本，相互不通信，所以线程一一直再循环，线程一的flag为false。

加了volatile后，添加了缓存一致性协议（MESI）,CPU通过总线嗅探机制感知到数据的变化而自己缓存里的值失效，此时线程一会把工作内存中存放的flag失效，从主内存中重新读取flag的值，此时满足while条件。

volatile底层通过汇编语言的lock修饰，当变量有修改立马写回主类，避免指令重排序

3.并发编程三大特性

可见性，有序性、原子性

4.双锁判断机制创建单例模式

public class DoubleCheckLockSinglenon {
 
    private static volatile DoubleCheckLockSinglenon doubleCheckLockSingleon = null;
 
    public DoubleCheckLockSinglenon(){}
 
 
 
    public static DoubleCheckLockSinglenon getInstance(){
        if (null == doubleCheckLockSingleon) {
            synchronized(DoubleCheckLockSinglenon.class){
                if(null == doubleCheckLockSingleon){
                    doubleCheckLockSingleon = new DoubleCheckLockSinglenon();
                }
            }
        }
        return doubleCheckLockSingleon;
    }
 
 
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(DoubleCheckLockSinglenon.getInstance());
 
    }
 
}

当线程调用getInstance方法创建的时候，先判断是否为空，为空则把对象加上锁，否则多线程的情况会创建重复，再锁里面再次判断是否为空，当new一个对象的时候，先在内存分配空间，再执行对象的init属性赋零操作，再执行初始化赋值操作。

cpu为了优化代码执行效率，会对满足as-if-serial和happens-before原则的代码进行指令重排序，as-if-serial规定线程内的执行代码顺序不影响结果输出，则会进行指令重排；

happens-before规定一些锁的顺序，同一个对象的unlock需要出现下一个lock之前等。

所以为了防止new的时候，指令重排，先进行赋值再执行赋零操作情况，需要加上volatile修饰符，加上volatile修饰后，在new操作时会创建内存屏障，高速cpu不进行指令重排序，底层是lock关键字；内存屏障分为LoadLoad（读读）、storestore（写写）、loadstore（读写）、storeload（写读），底层是c++代码写的，c++代码再调用汇编语言

5.synchronized关键字

（1）没加synchronized之前

package com.qingyun;
 
/**
 * Synchronized关键字
 */
public class SynchronizedDemo {
 
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
 
        Num num = new Num();
       Thread t1 = new Thread(() -> {
            for (int i = 0;i < 100000;i++) {
                num.incrent();
            }
        });
        t1.start();
 
        for (int i = 0;i < 100000;i++) {
            num.incrent();
        }
        t1.join();
        System.out.println(num.getNum());
    }
}

package com.qingyun;
 
public class Num {
 
    public int num = 0;
 
    public void incrent() {
        num++;
    }
 
    public int getNum(){
        return num;
    }
}

输出结果不是我们想要的，由于线程和for循环同时去调加的方法，导致最后输出的结果不是我们想要的

（2）加上synchronized之后

public synchronized void incrent() {
        num++;
    }
 
//或者
 
  public  void incrent() {
        synchronized(this){
            num++;
        }
    }

输出的结果是我们想要的，synchronized关键字底层使用的lock，是重量级锁，互斥锁、悲观锁，jdk1.6之前的锁，线程会放到一个队列里面等待着执行

6.AtomicIntger原子操作

（1）给原子加1的操作，可以使用AtomicInteger实现，与synchronized相比，性能大大提升

public class Num {
 
   // public int num = 0;
    AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger();
 
    public  void incrent() {
       atomicInteger.incrementAndGet(); //原子加1
    }
 
    public int getNum(){
        return atomicInteger.get();
    }
}

AtomicInteger源码有一个value字段，使用volatile修饰，volatile底层使用lock修饰，保证多线程并发结果的正确

private volatile int value;

（2）atomicInteger.incrementAndGet()方法做的事情:先获取到value的值，给值加1，再使用旧的值和atomicInteger进行比较，相等了把newValue设置进去，由于使用多线程可能值会不相等的情况，所以使用while进行循环比对，相等了执行完才推出

while(true) {
    int oldValue = atomicInteger.get();
    int newValue = oldValue+1;
    if(atomicInteger.compareAndSet(oldValue,newValue)){
       break;
    }
}

（3）atomicInteger.compareAndSet比对完值后才设置新值的方式即为CAS：无锁、乐观锁、轻量级锁，synchroznied存在线程阻塞、上行文切换、操作系统调度比较费时；CAS一直循环比对执行，效率要高

（4）compareAndSetInt底层使用native修饰，底层是c++代码，实现了原子性问题，在汇编语言使用代码lock cmpxchqq保证了原子性，是缓存行锁

（5）ABA问题：线程一那到一个变量，线程二执行比较快，也拿到这个变量，把变量的值进行修改，再快速修改回原来的值，这样变量的值有过一次变化，线程一再去执行compareAndSet的时候，虽然值还是之前的没变，但是已经发生过变化了，出现ABA问题

（6）解决ABA问题就是给变量加版本，每次操作变量版本加1，JDK带版本的锁有AtomicStampedReference，这样就算变量被其它线程修改过再回复原值，版本号也是不一致的。

7.锁优化

（1）重量级锁会把等待的线程放到队列中，重量级锁锁定的是monitor，存在上下问切换的资源占用；轻量级锁若是线程太多，会存在自旋，耗费cpu

（2）jdk1.6之后，锁升级为无状态-》偏向锁（锁id指定）-》轻量级锁（自旋膨胀）-》重量级锁（队列存储）

（3）创建一个对象，此时对象为无状态，当启动了一个线程时，再创建一个对象时，启用偏向锁，偏向锁执行完之后不会释放锁；当再启用一个线程时，有两个线程来挣抢对象时，立马又偏向锁升级为轻量级锁；当再创建一个线程的来挣抢对象锁时，由轻量级锁升级为重量级锁

（4）分段CAS，底层有一个base记录变量值，当有多个线程类访问此变量是，base的值会分为多个cell，组成数组，每个cell对应一到多个线程的cas处理，避免了线程的自旋空转，这样还是轻量级锁，返回数据的时候，底层调用的是所有cell数组和base的加和

public class Num {
 
    LongAdder longAdder = new LongAdder();
 
    public  void incrent() {
 
        longAdder.increment();
    }
 
    public long getNum(){
       return longAdder.longValue();
    }
}

public long longValue() {
        return sum();
    }

public long sum() {
        Cell[] as = cells; Cell a;
        long sum = base;
        if (as != null) {
            for (int i = 0; i < as.length; ++i) {
                if ((a = as[i]) != null)
                    sum += a.value;
            }
        }
        return sum;
    }

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