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线程
线程与进程相似,但线程是一个比进程更小的执行单位。一个进程在其执行的过程中可以产生多个线程。与进程不同的是同类的多个线程共享同一块内存空间和一组系统资源,所以系统在产生一个线程,或是在各个线程之间作切换工作时,负担要比进程小得多,也正因为如此,线程也被称为轻量级进程。
程序是含有指令和数据的文件,被存储在磁盘或其他的数据存储设备中,也就是说程序是静态的代码。
进程是程序的一次执行过程,是系统运行程序的基本单位,因此进程是动态的。系统运行一个程序即是一个进程从创建,运行到消亡的过程。简单来说,一个进程就是一个执行中的程序,它在计算机中一个指令接着一个指令地执行着,同时,每个进程还占有某些系统资源如 CPU 时间,内存空间,文件,输入输出设备的使用权等等。换句话说,当程序在执行时,将会被操作系统载入内存中。 线程是进程划分成的更小的运行单位。线程和进程最大的不同在于基本上各进程是独立的,而各线程则不一定,因为同一进程中的线程极有可能会相互影响。从另一角度来说,进程属于操作系统的范畴,主要是同一段时间内,可以同时执行一个以上的程序,而线程则是在同一程序内几乎同时执行一个以上的程序段。
线程的生命周期
Java 线程在运行的生命周期中的指定时刻只可能处于下面 6 种不同状态的其中一个状态(图源《Java 并发编程艺术》4.1.4 节)。
线程在生命周期中并不是固定处于某一个状态而是随着代码的执行在不同状态之间切换。Java 线程状态变迁如下图所示(图源《Java 并发编程艺术》4.1.4 节):
订正(来自issue736):原图中 wait到 runnable状态的转换中,join实际上是Thread类的方法,但这里写成了Object。
由上图可以看出:线程创建之后它将处于 NEW(新建) 状态,调用
start()
方法后开始运行,线程这时候处于 READY(可运行) 状态。可运行状态的线程获得了 CPU 时间片(timeslice)后就处于 RUNNING(运行) 状态。操作系统隐藏 Java 虚拟机(JVM)中的 READY 和 RUNNING 状态,它只能看到 RUNNABLE 状态(图源:HowToDoInJava:Java Thread Life Cycle and Thread States),所以 Java 系统一般将这两个状态统称为 RUNNABLE(运行中) 状态 。
当线程执行
wait()
方法之后,线程进入 WAITING(等待) 状态。进入等待状态的线程需要依靠其他线程的通知才能够返回到运行状态,而 TIME_WAITING(超时等待) 状态相当于在等待状态的基础上增加了超时限制,比如通过 sleep(long millis)
方法或 wait(long millis)
方法可以将 Java 线程置于 TIMED WAITING 状态。当超时时间到达后 Java 线程将会返回到 RUNNABLE 状态。当线程调用同步方法时,在没有获取到锁的情况下,线程将会进入到 BLOCKED(阻塞) 状态。线程在执行 Runnable 的run()
方法之后将会进入到 TERMINATED(终止) 状态。反射
AVA 反射机制是在运行状态中,对于任意一个类,都能够知道这个类的所有属性和方法;对于任意一个对象,都能够调用它的任意一个方法和属性;这种动态获取的信息以及动态调用对象的方法的功能称为 java 语言的反射机制。
静态编译和动态编译
- 静态编译: 在编译时确定类型,绑定对象
- 动态编译: 运行时确定类型,绑定对象
优缺点
- 优点: 运行期类型的判断,动态加载类,提高代码灵活度。
- 缺点: 1,性能瓶颈:反射相当于一系列解释操作,通知 JVM 要做的事情,性能比直接的 java 代码要慢很多。2,安全问题,让我们可以动态操作改变类的属性同时也增加了类的安全隐患。
应用场景
反射是框架设计的灵魂。
在我们平时的项目开发过程中,基本上很少会直接使用到反射机制,但这不能说明反射机制没有用,实际上有很多设计、开发都与反射机制有关,例如模块化的开发,通过反射去调用对应的字节码;动态代理设计模式也采用了反射机制,还有我们日常使用的 Spring/Hibernate 等框架也大量使用到了反射机制。
举例:
- 我们在使用 JDBC 连接数据库时使用
Class.forName()
通过反射加载数据库的驱动程序;
- Spring 框架的 IOC(动态加载管理 Bean)创建对象以及 AOP(动态代理)功能都和反射有联系;
- 动态配置实例的属性;
- ......
异常
结构图
在 Java 中,所有的异常都有一个共同的祖先
java.lang
包中的 Throwable
类。Throwable
类有两个重要的子类 Exception
(异常)和 Error
(错误)。Exception
能被程序本身处理(try-catch
), Error
是无法处理的(只能尽量避免)。Exception
和 Error
二者都是 Java 异常处理的重要子类,各自都包含大量子类。Exception
:程序本身可以处理的异常,可以通过catch
来进行捕获。Exception
又可以分为 受检查异常(必须处理) 和 不受检查异常(可以不处理)。
Error
:Error
属于程序无法处理的错误 ,我们没办法通过catch
来进行捕获 。例如,Java 虚拟机运行错误(Virtual MachineError
)、虚拟机内存不够错误(OutOfMemoryError
)、类定义错误(NoClassDefFoundError
)等 。这些异常发生时,Java 虚拟机(JVM)一般会选择线程终止。
受检查异常
Java 代码在编译过程中,如果受检查异常没有被
catch
/throw
处理的话,就没办法通过编译 。比如下面这段 IO 操作的代码。除了
RuntimeException
及其子类以外,其他的Exception
类及其子类都属于受检查异常 。常见的受检查异常有: IO 相关的异常、ClassNotFoundException
、SQLException
...。不受检查异常
Java 代码在编译过程中 ,我们即使不处理不受检查异常也可以正常通过编译。
RuntimeException
及其子类都统称为非受检查异常,例如:NullPointExecrption
、NumberFormatException
(字符串转换为数字)、ArrayIndexOutOfBoundsException
(数组越界)、ClassCastException
(类型转换错误)、ArithmeticException
(算术错误)等。IO
IO 流分为几种
- 按照流的流向分,可以分为输入流和输出流;
- 按照操作单元划分,可以划分为字节流和字符流;
- 按照流的角色划分为节点流和处理流。
Java Io 流共涉及 40 多个类,这些类看上去很杂乱,但实际上很有规则,而且彼此之间存在非常紧密的联系, Java I0 流的 40 多个类都是从如下 4 个抽象类基类中派生出来的。
- InputStream/Reader: 所有的输入流的基类,前者是字节输入流,后者是字符输入流。
- OutputStream/Writer: 所有输出流的基类,前者是字节输出流,后者是字符输出流。
按操作方式分类结构图:
按操作对象分类结构图:
为什么要字符流
问题本质想问:不管是文件读写还是网络发送接收,信息的最小存储单元都是字节,那为什么 I/O 流操作要分为字节流操作和字符流操作呢?
回答:字符流是由 Java 虚拟机将字节转换得到的,问题就出在这个过程还算是非常耗时,并且,如果我们不知道编码类型就很容易出现乱码问题。所以, I/O 流就干脆提供了一个直接操作字符的接口,方便我们平时对字符进行流操作。如果音频文件、图片等媒体文件用字节流比较好,如果涉及到字符的话使用字符流比较好。
BIO,NIO,AIO
- BIO (Blocking I/O): 同步阻塞 I/O 模式,数据的读取写入必须阻塞在一个线程内等待其完成。在活动连接数不是特别高(小于单机 1000)的情况下,这种模型是比较不错的,可以让每一个连接专注于自己的 I/O 并且编程模型简单,也不用过多考虑系统的过载、限流等问题。线程池本身就是一个天然的漏斗,可以缓冲一些系统处理不了的连接或请求。但是,当面对十万甚至百万级连接的时候,传统的 BIO 模型是无能为力的。因此,我们需要一种更高效的 I/O 处理模型来应对更高的并发量。
- NIO (Non-blocking/New I/O): NIO 是一种同步非阻塞的 I/O 模型,在 Java 1.4 中引入了 NIO 框架,对应 java.nio 包,提供了 Channel , Selector,Buffer 等抽象。NIO 中的 N 可以理解为 Non-blocking,不单纯是 New。它支持面向缓冲的,基于通道的 I/O 操作方法。 NIO 提供了与传统 BIO 模型中的
Socket
和ServerSocket
相对应的SocketChannel
和ServerSocketChannel
两种不同的套接字通道实现,两种通道都支持阻塞和非阻塞两种模式。阻塞模式使用就像传统中的支持一样,比较简单,但是性能和可靠性都不好;非阻塞模式正好与之相反。对于低负载、低并发的应用程序,可以使用同步阻塞 I/O 来提升开发速率和更好的维护性;对于高负载、高并发的(网络)应用,应使用 NIO 的非阻塞模式来开发
- AIO (Asynchronous I/O): AIO 也就是 NIO 2。在 Java 7 中引入了 NIO 的改进版 NIO 2,它是异步非阻塞的 IO 模型。异步 IO 是基于事件和回调机制实现的,也就是应用操作之后会直接返回,不会堵塞在那里,当后台处理完成,操作系统会通知相应的线程进行后续的操作。AIO 是异步 IO 的缩写,虽然 NIO 在网络操作中,提供了非阻塞的方法,但是 NIO 的 IO 行为还是同步的。对于 NIO 来说,我们的业务线程是在 IO 操作准备好时,得到通知,接着就由这个线程自行进行 IO 操作,IO 操作本身是同步的。查阅网上相关资料,我发现就目前来说 AIO 的应用还不是很广泛,Netty 之前也尝试使用过 AIO,不过又放弃了。
并发
synchronized
synchronized
关键字解决的是多个线程之间访问资源的同步性,synchronized
关键字可以保证被它修饰的方法或者代码块在任意时刻只能有一个线程执行。另外,在 Java 早期版本中,
synchronized
属于 重量级锁,效率低下。为什么呢?
因为监视器锁(monitor)是依赖于底层的操作系统的
Mutex Lock
来实现的,Java 的线程是映射到操作系统的原生线程之上的。如果要挂起或者唤醒一个线程,都需要操作系统帮忙完成,而操作系统实现线程之间的切换时需要从用户态转换到内核态,这个状态之间的转换需要相对比较长的时间,时间成本相对较高。庆幸的是在 Java 6 之后 Java 官方对从 JVM 层面对
synchronized
较大优化,所以现在的 synchronized
锁效率也优化得很不错了。JDK1.6 对锁的实现引入了大量的优化,如自旋锁、适应性自旋锁、锁消除、锁粗化、偏向锁、轻量级锁等技术来减少锁操作的开销。所以,你会发现目前的话,不论是各种开源框架还是 JDK 源码都大量使用了
synchronized
关键字。使用方式
synchronized 关键字最主要的三种使用方式:
1.修饰实例方法: 作用于当前对象实例加锁,进入同步代码前要获得 当前对象实例的锁
2.修饰静态方法: 也就是给当前类加锁,会作用于类的所有对象实例 ,进入同步代码前要获得 当前 class 的锁。因为静态成员不属于任何一个实例对象,是类成员( static 表明这是该类的一个静态资源,不管 new 了多少个对象,只有一份)。所以,如果一个线程 A 调用一个实例对象的非静态
synchronized
方法,而线程 B 需要调用这个实例对象所属类的静态 synchronized
方法,是允许的,不会发生互斥现象,因为访问静态 synchronized
方法占用的锁是当前类的锁,而访问非静态 synchronized
方法占用的锁是当前实例对象锁。3.修饰代码块 :指定加锁对象,对给定对象/类加锁。
synchronized(this|object)
表示进入同步代码库前要获得给定对象的锁。synchronized(类.class)
表示进入同步代码前要获得 当前 class 的锁总结:
synchronized
关键字加到static
静态方法和synchronized(class)
代码块上都是是给 Class 类上锁。
synchronized
关键字加到实例方法上是给对象实例上锁。
- 尽量不要使用
synchronized(String a)
因为 JVM 中,字符串常量池具有缓存功能!
下面我以一个常见的面试题为例讲解一下
synchronized
关键字的具体使用。面试中面试官经常会说:“单例模式了解吗?来给我手写一下!给我解释一下双重检验锁方式实现单例模式的原理呗!”
双重校验锁实现对象单例(线程安全)
另外,需要注意
uniqueInstance
采用 volatile
关键字修饰也是很有必要。uniqueInstance
采用 volatile
关键字修饰也是很有必要的, uniqueInstance = new Singleton();
这段代码其实是分为三步执行:- 为
uniqueInstance
分配内存空间
- 初始化
uniqueInstance
- 将
uniqueInstance
指向分配的内存地址
但是由于 JVM 具有指令重排的特性,执行顺序有可能变成 1->3->2。指令重排在单线程环境下不会出现问题,但是在多线程环境下会导致一个线程获得还没有初始化的实例。例如,线程 T1 执行了 1 和 3,此时 T2 调用
getUniqueInstance
() 后发现 uniqueInstance
不为空,因此返回 uniqueInstance
,但此时 uniqueInstance
还未被初始化。使用
volatile
可以禁止 JVM 的指令重排,保证在多线程环境下也能正常运行。底层原理
synchronized 关键字底层原理属于 JVM 层面。
代码块
通过 JDK 自带的
javap
命令查看 SynchronizedDemo
类的相关字节码信息:首先切换到类的对应目录执行 javac SynchronizedDemo.java
命令生成编译后的 .class 文件,然后执行javap -c -s -v -l SynchronizedDemo.class
。从上面我们可以看出:
synchronized
同步语句块的实现使用的是 monitorenter
和 monitorexit
指令,其中 monitorenter
指令指向同步代码块的开始位置,monitorexit
指令则指明同步代码块的结束位置。当执行
monitorenter
指令时,线程试图获取锁也就是获取 对象监视器 monitor
的持有权。在 Java 虚拟机(HotSpot)中,Monitor 是基于 C++实现的,由ObjectMonitor实现的。每个对象中都内置了一个 ObjectMonitor对象。另外,wait/notify
等方法也依赖于monitor
对象,这就是为什么只有在同步的块或者方法中才能调用wait/notify
等方法,否则会抛出java.lang.IllegalMonitorStateException
的异常的原因。
在执行
monitorenter
时,会尝试获取对象的锁,如果锁的计数器为 0 则表示锁可以被获取,获取后将锁计数器设为 1 也就是加 1。在执行
monitorexit
指令后,将锁计数器设为 0,表明锁被释放。如果获取对象锁失败,那当前线程就要阻塞等待,直到锁被另外一个线程释放为止。修饰方法
synchronized
修饰的方法并没有 monitorenter
指令和 monitorexit
指令,取得代之的确实是 ACC_SYNCHRONIZED
标识,该标识指明了该方法是一个同步方法。JVM 通过该 ACC_SYNCHRONIZED
访问标志来辨别一个方法是否声明为同步方法,从而执行相应的同步调用。锁
乐观锁和悲观锁
乐观锁对应于生活中乐观的人总是想着事情往好的方向发展,悲观锁对应于生活中悲观的人总是想着事情往坏的方向发展。这两种人各有优缺点,不能不以场景而定说一种人好于另外一种人。
悲观锁
总是假设最坏的情况,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,这样别人想拿这个数据就会阻塞直到它拿到锁(共享资源每次只给一个线程使用,其它线程阻塞,用完后再把资源转让给其它线程)。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制,比如行锁,表锁等,读锁,写锁等,都是在做操作之前先上锁。Java中synchronized和ReentrantLock等独占锁就是悲观锁思想的实现。
乐观锁
总是假设最好的情况,每次去拿数据的时候都认为别人不会修改,所以不会上锁,但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据,可以使用版本号机制和CAS算法实现。乐观锁适用于多读的应用类型,这样可以提高吞吐量,像数据库提供的类似于write_condition机制,其实都是提供的乐观锁。在Java中java.util.concurrent.atomic包下面的原子变量类就是使用了乐观锁的一种实现方式CAS实现的。
使用场景
从上面对两种锁的介绍,我们知道两种锁各有优缺点,不可认为一种好于另一种,像乐观锁适用于写比较少的情况下(多读场景),即冲突真的很少发生的时候,这样可以省去了锁的开销,加大了系统的整个吞吐量。但如果是多写的情况,一般会经常产生冲突,这就会导致上层应用会不断的进行retry,这样反倒是降低了性能,所以一般多写的场景下用悲观锁就比较合适。
乐观锁
版本号机制
一般是在数据表中加上一个数据版本号version字段,表示数据被修改的次数,当数据被修改时,version值会加一。当线程A要更新数据值时,在读取数据的同时也会读取version值,在提交更新时,若刚才读取到的version值为当前数据库中的version值相等时才更新,否则重试更新操作,直到更新成功。
举一个简单的例子: 假设数据库中帐户信息表中有一个 version 字段,当前值为 1 ;而当前帐户余额字段( balance )为 $100 。
- 操作员 A 此时将其读出( version=1 ),并从其帐户余额中扣除 $50( $100-$50 )。
- 在操作员 A 操作的过程中,操作员B 也读入此用户信息( version=1 ),并从其帐户余额中扣除 $20 ( $100-$20 )。
- 操作员 A 完成了修改工作,将数据版本号( version=1 ),连同帐户扣除后余额( balance=$50 ),提交至数据库更新,此时由于提交数据版本等于数据库记录当前版本,数据被更新,数据库记录 version 更新为 2 。
- 操作员 B 完成了操作,也将版本号( version=1 )试图向数据库提交数据( balance=$80 ),但此时比对数据库记录版本时发现,操作员 B 提交的数据版本号为 1 ,数据库记录当前版本也为 2 ,不满足 “ 提交版本必须等于当前版本才能执行更新 “ 的乐观锁策略,因此,操作员 B 的提交被驳回。
这样,就避免了操作员 B 用基于 version=1 的旧数据修改的结果覆盖操作员A 的操作结果的可能
CAS算法
即compare and swap(比较与交换),是一种有名的无锁算法。无锁编程,即不使用锁的情况下实现多线程之间的变量同步,也就是在没有线程被阻塞的情况下实现变量的同步,所以也叫非阻塞同步(Non-blocking Synchronization)。CAS算法涉及到三个操作数
- 需要读写的内存值 V
- 进行比较的值 A
- 拟写入的新值 B
当且仅当 V 的值等于 A时,CAS通过原子方式用新值B来更新V的值,否则不会执行任何操作(比较和替换是一个原子操作)。一般情况下是一个自旋操作,即不断的重试。
关于自旋锁,大家可以看一下这篇文章,非常不错:《 面试必备之深入理解自旋锁》
缺点
ABA 问题是乐观锁一个常见的问题
ABA 问题
如果一个变量V初次读取的时候是A值,并且在准备赋值的时候检查到它仍然是A值,那我们就能说明它的值没有被其他线程修改过了吗?很明显是不能的,因为在这段时间它的值可能被改为其他值,然后又改回A,那CAS操作就会误认为它从来没有被修改过。这个问题被称为CAS操作的 "ABA"问题。
JDK 1.5 以后的
AtomicStampedReference 类
就提供了此种能力,其中的 compareAndSet 方法
就是首先检查当前引用是否等于预期引用,并且当前标志是否等于预期标志,如果全部相等,则以原子方式将该引用和该标志的值设置为给定的更新值。开销大
自旋CAS(也就是不成功就一直循环执行直到成功)如果长时间不成功,会给CPU带来非常大的执行开销。 如果JVM能支持处理器提供的pause指令那么效率会有一定的提升,pause指令有两个作用,第一它可以延迟流水线执行指令(de-pipeline),使CPU不会消耗过多的执行资源,延迟的时间取决于具体实现的版本,在一些处理器上延迟时间是零。第二它可以避免在退出循环的时候因内存顺序冲突(memory order violation)而引起CPU流水线被清空(CPU pipeline flush),从而提高CPU的执行效率。
只能一个变量原子操作
CAS 只对单个共享变量有效,当操作涉及跨多个共享变量时 CAS 无效。但是从 JDK 1.5开始,提供了
AtomicReference类
来保证引用对象之间的原子性,你可以把多个变量放在一个对象里来进行 CAS 操作.所以我们可以使用锁或者利用AtomicReference类
把多个共享变量合并成一个共享变量来操作。CAS与
synchronized
的使用情景简单的来说CAS适用于写比较少的情况下(多读场景,冲突一般较少),synchronized适用于写比较多的情况下(多写场景,冲突一般较多)
- 对于资源竞争较少(线程冲突较轻)的情况,使用
synchronized
同步锁进行线程阻塞和唤醒切换以及用户态内核态间的切换操作额外浪费消耗cpu资源;而CAS基于硬件实现,不需要进入内核,不需要切换线程,操作自旋几率较少,因此可以获得更高的性能。
- 对于资源竞争严重(线程冲突严重)的情况,CAS自旋的概率会比较大,从而浪费更多的CPU资源,效率低于synchronized。
补充: Java并发编程这个领域中
synchronized
关键字一直都是元老级的角色,很久之前很多人都会称它为 “重量级锁” 。但是,在JavaSE 1.6之后进行了主要包括为了减少获得锁和释放锁带来的性能消耗而引入的 偏向锁 和 轻量级锁 以及其它各种优化之后变得在某些情况下并不是那么重了。synchronized
的底层实现主要依靠 Lock-Free 的队列,基本思路是 自旋后阻塞,竞争切换后继续竞争锁,稍微牺牲了公平性,但获得了高吞吐量。在线程冲突较少的情况下,可以获得和CAS类似的性能;而线程冲突严重的情况下,性能远高于CAS。死锁
线程死锁描述的是这样一种情况:多个线程同时被阻塞,它们中的一个或者全部都在等待某个资源被释放。由于线程被无限期地阻塞,因此程序不可能正常终止。
如下图所示,线程 A 持有资源 2,线程 B 持有资源 1,他们同时都想申请对方的资源,所以这两个线程就会互相等待而进入死锁状态。
线程 A 通过 synchronized (resource1) 获得 resource1 的监视器锁,然后通过
Thread.sleep(1000);
让线程 A 休眠 1s 为的是让线程 B 得到执行然后获取到 resource2 的监视器锁。线程 A 和线程 B 休眠结束了都开始企图请求获取对方的资源,然后这两个线程就会陷入互相等待的状态,这也就产生了死锁。上面的例子符合产生死锁的四个必要条件。学过操作系统的朋友都知道产生死锁必须具备以下
四个条件
:- 互斥条件:该资源任意一个时刻只由一个线程占用。
- 请求与保持条件:一个进程因请求资源而阻塞时,对已获得的资源保持不放。
- 不剥夺条件:线程已获得的资源在未使用完之前不能被其他线程强行剥夺,只有自己使用完毕后才释放资源。
- 循环等待条件:若干进程之间形成一种头尾相接的循环等待资源关系。
如何避免死锁
我上面说了产生死锁的四个必要条件,为了避免死锁,我们只要破坏产生死锁的四个条件中的其中一个就可以了。现在我们来挨个分析一下:
- 破坏互斥条件 :这个条件我们没有办法破坏,因为我们用锁本来就是想让他们互斥的(临界资源需要互斥访问)。
- 破坏请求与保持条件 :一次性申请所有的资源。
- 破坏不剥夺条件 :占用部分资源的线程进一步申请其他资源时,如果申请不到,可以主动释放它占有的资源。
- 破坏循环等待条件 :靠按序申请资源来预防。按某一顺序申请资源,释放资源则反序释放。破坏循环等待条件。
- 作者:Honesty
- 链接:https://blog.hehouhui.cn/archives/22
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