@TryLoveCatch 2022-04-21T07:58:34.000000Z 字数 3923 阅读 747

Java知识体系之线程相关-理论基础（3）

Java知识体系

小结

咱们先来一个之前内容的总结：

起源是一个硬件的核心矛盾：CPU与内存、I/O的速度差异，系统软件（操作系统、编译器）在解决这个核心矛盾的同时，引入了可见性、原子性和有序性问题，这三个问题就是很多并发程序的Bug之源。这，就是01的内容。
那如何解决这三个问题呢？Java语言自然有招儿，它提供了Java内存模型和互斥锁方案。所以，在02我们介绍了Java内存模型，以应对可见性和有序性问题；那另一个原子性问题该如何解决？多方考量用好互斥锁才是关键，这就是03和04的内容。
虽说互斥锁是解决并发问题的核心工具，但它也可能会带来死锁问题，所以05就介绍了死锁的产生原因以及解决方案；同时还引出一个线程间协作的问题，这也就引出了06这篇文章的内容，介绍线程间的协作机制：等待-通知。
你应该也看出来了，前六篇文章，我们更多地是站在微观的角度看待并发问题。而07则是换一个角度，站在宏观的角度重新审视并发编程相关的概念和理论，同时也是对前六篇文章的查漏补缺。
08介绍的管程，是Java并发编程技术的基础，是解决并发问题的万能钥匙。并发编程里两大核心问题——互斥和同步，都是可以由管程来解决的。所以，学好管程，就相当于掌握了一把并发编程的万能钥匙。
至此，并发编程相关的问题，理论上你都应该能找到问题所在，并能给出理论上的解决方案了。
而后在09、10和11我们又介绍了线程相关的知识，毕竟Java并发编程是要靠多线程来实现的，所以有针对性地学习这部分知识也是很有必要的，包括线程的生命周期、如何计算合适的线程数以及线程内部是如何执行的。
最后，在12我们还介绍了如何用面向对象思想写好并发程序，因为在Java语言里，面向对象思想能够让并发编程变得更简单。

用锁的最佳实践

class SafeCalc {
  long value = 0L;
  long get() {
    synchronized (new Object()) {
      return value;
    }
  }
  void addOne() {
    synchronized (new Object()) {
      value += 1;
    }
  }
}

synchronized (new Object()) 这行代码很多同学已经分析出来了，每次调用方法get()、addOne()都创建了不同的锁，相当于无锁。这里需要你再次加深一下记忆，“一个合理的受保护资源与锁之间的关联关系应该是N:1”。只有共享一把锁才能起到互斥的作用。

class Account {
  // 账户余额  
  private Integer balance;
  // 账户密码
  private String password;
  // 取款
  void withdraw(Integer amt) {
    synchronized(balance) {
      if (this.balance > amt){
        this.balance -= amt;
      }
    }
  } 
  // 更改密码
  void updatePassword(String pw){
    synchronized(password) {
      this.password = pw;
    }
  } 
}

核心问题有两点：一个是锁有可能会变化，另一个是 Integer 和 String 类型的对象不适合做锁。如果锁发生变化，就意味着失去了互斥功能。 Integer 和 String 类型的对象在JVM里面是可能被重用的，除此之外，JVM里可能被重用的对象还有Boolean，那重用意味着什么呢？意味着你的锁可能被其他代码使用，如果其他代码 synchronized(你的锁)，而且不释放，那你的程序就永远拿不到锁，这是隐藏的风险。

通过这两个反例，我们可以总结出这样一个基本的原则：锁，应是私有的、不可变的、不可重用的。我们经常看到别人家的锁，都长成下面示例代码这样，这种写法貌不惊人，却能避免各种意想不到的坑，这个其实就是最佳实践。最佳实践这方面的资料推荐你看《Java安全编码标准》这本书，研读里面的每一条规则都会让你受益匪浅。

// 普通对象锁
private final Object 
  lock = new Object();
// 静态对象锁
private static final Object lock = new Object();

锁的性能要看场景

比较while(!actr.apply(this, target));这个方法和synchronized(Account.class)的性能哪个更好。

这个要看具体的应用场景，不同应用场景它们的性能表现是不同的。在这个思考题里面，如果转账操作非常费时，那么前者的性能优势就显示出来了，因为前者允许A->B、C->D这种转账业务的并行。不同的并发场景用不同的方案，这是并发编程里面的一项基本原则；没有通吃的技术和方案，因为每种技术和方案都是优缺点和适用场景的。

竞态条件需要格外关注

竞态条件问题非常容易被忽略，contains()和add()方法虽然都是线程安全的，但是组合在一起却不是线程安全的。所以你的程序里如果存在类似的组合操作，一定要小心。

void addIfNotExist(Vector v, 
    Object o){
  if(!v.contains(o)) {
    v.add(o);
  }
}

你需要将共享变量v封装在对象的内部，而后控制并发访问的路径，这样就能有效防止对Vector v变量的滥用，从而导致并发问题。你可以参考下面的示例代码来加深理解。

class SafeVector{
  private Vector v; 
  // 所有公共方法增加同步控制
  synchronized 
  void addIfNotExist(Object o){
    if(!v.contains(o)) {
      v.add(o);
    }
  }
}

方法调用是先计算参数

while(idx++ < 10000) {
  set(get()+1);   
}

有些人认为set(get()+1);这条语句是进入set()方法之后才执行get()方法，
其实并不是这样的。方法的调用，是先计算参数，然后将参数压入调用栈之后才会执行方法体。
方法调用的过程在11这篇文章中我们已经做了详细的介绍，你可以再次重温一下。

例如，下面写日志的代码，如果日志级别设置为INFO，虽然这行代码不会写日志，但是会计算"The var1：" + var1 + ", var2:" + var2的值，因为方法调用前会先计算参数。

logger.debug("The var1：" + var1 + ", var2:" + var2);

更好地写法应该是下面这样，这种写法仅仅是讲参数压栈，而没有参数的计算。使用{}占位符是写日志的一个良好习惯。

logger.debug("The var1：{}, var2:{}", var1, var2);

InterruptedException异常处理需小心

Thread th = Thread.currentThread();
while(true) {
  if(th.isInterrupted()) {
    break;
  }
  // 省略业务代码无数
  try {
    Thread.sleep(100);
  }catch (InterruptedException e){
    e.printStackTrace();
  }
}

该代码本意是通过isInterrupted()检查线程是否被中断了，如果中断了就退出while循环。当其他线程通过调用th.interrupt().来中断th线程时，会设置th线程的中断标志位，从而使th.isInterrupted()返回true，这样就能退出while循环了。

这看上去一点问题没有，实际上却是几乎起不了作用。原因是这段代码在执行的时候，大部分时间都是阻塞在sleep(100)上，当其他线程通过调用th.interrupt().来中断th线程时，大概率地会触发InterruptedException 异常，在触发InterruptedException 异常的同时，JVM会同时把线程的中断标志位清除，所以这个时候th.isInterrupted()返回的是false。

正确的处理方式应该是捕获异常之后重新设置中断标志位，也就是下面这样：

try {
  Thread.sleep(100);
}catch(InterruptedException e){
  // 重新设置中断标志位
  th.interrupt();
}

或者：

Thread th = Thread.currentThread();
try {
    while(true) {
        if(th.isInterrupted()) {
            break;
        }
        // 省略业务代码无数
        Thread.sleep(100);
    }
}catch (InterruptedException e){
    e.printStackTrace();
}

理论值 or 经验值

对于I/O密集型应用，最佳线程数应该为：2 * CPU的核数 + 1，你觉得这个经验值合理吗？

从理论上来讲，这个经验值一定是靠不住的。但是经验值对于很多“I/O耗时 / CPU耗时”不太容易确定的系统来说，却是一个很好到初始值。

我们曾讲到最佳线程数最终还是靠压测来确定的，实际工作中大家面临的系统，“I/O耗时 / CPU耗时”往往都大于1，所以基本上都是在这个初始值的基础上增加。增加的过程中，应关注线程数是如何影响吞吐量和延迟的。一般来讲，随着线程数的增加，吞吐量会增加，延迟也会缓慢增加；但是当线程数增加到一定程度，吞吐量就会开始下降，延迟会迅速增加。这个时候基本上就是线程能够设置的最大值了。

实际工作中，不同的I/O模型对最佳线程数的影响非常大，例如大名鼎鼎的Nginx用的是非阻塞I/O，采用的是多进程单线程结构，Nginx本来是一个I/O密集型系统，但是最佳进程数设置的却是CPU的核数，完全参考的是CPU密集型的算法。所以，理论我们还是要活学活用。