【游戏源码破解】【lua爬虫源码】【js源码目录】java多线程源码_java多线程源码谁写的
1.多线程并发文件(附源码)
2.Java线程池实现原理及其在美团业务中的多线a多实践
3.Java多线程中join、yield、程源sleep方法详解
4.七天杀上GitHub榜首!线程写Java并发编程深度解析实战,源码JUC底层原理揭秘
5.7个连环问题揭开java多线程背后的多线a多核心原理!
6.Javaä¸RunnableåThreadçåºå«
多线程并发文件(附源码)
RandomAccessFile是一个Java类,支持随机访问文件的线程写读写操作,其文件指针允许访问文件的源码任意位置,无需从头至尾顺序读写,多线a多极大地便利了文件操作。程源特别适用于网络请求中的线程写多线程文件下载和断点续传。RandomAccessFile包含记录指针,源码用于标识当前读写位置,多线a多当创建对象时,程源指针位于文件头,线程写通过读/写操作后,指针会后移相应字节数。此外,RandomAccessFile还提供了两个特殊方法移动记录指针,实现随机访问功能。
RandomAccessFile的使用场景广泛,比如多线程下载文件。以下载多兆的文件为例,仅需ms,效率极高。实现基本多线程读写功能的代码提供了一个简单的示例,但仍有许多优化空间,如使用NIO进行读写,对文件读写加锁等。有兴趣的开发者可参考代码并进行改进。
总结,RandomAccessFile因其支持随机访问和高效操作文件的能力,是实现多线程下载和断点续传的理想工具。通过优化代码,如引入NIO技术或对文件操作进行加锁处理,可以进一步提升性能和稳定性。欢迎关注公众号:南山的架构笔记,获取更多技术分享和互联网架构经验。
Java线程池实现原理及其在美团业务中的实践
随着计算机行业的飞速发展,摩尔定律逐渐失效,多核CPU成为主流。使用多线程并行计算逐渐成为开发人员提升服务器性能的基本武器。J.U.C提供的线程池ThreadPoolExecutor类,帮助开发人员管理线程并方便地执行并行任务。了解并合理使用线程池,lua爬虫源码是一个开发人员必修的基本功。本文开篇简述了线程池概念和用途,接着结合线程池的源码,帮助大家领略线程池的设计思路,最后回归实践,通过案例讲述使用线程池遇到的问题,并给出了一种动态化线程池解决方案。一、写在前面
1.1 线程池是什么
线程池(Thread Pool)是一种基于池化思想管理线程的工具,经常出现在多线程服务器中,如MySQL。线程过多会带来额外的开销,包括创建销毁线程的开销、调度线程的开销等,同时也降低了计算机的整体性能。线程池维护多个线程,等待监督管理者分配可并发执行的任务。这种做法一方面避免了处理任务时创建销毁线程开销的代价,另一方面避免了线程数量膨胀导致的过分调度问题,保证了对内核的充分利用。本文描述的线程池是JDK中提供的ThreadPoolExecutor类。
1.2 线程池解决的问题是什么
线程池解决的核心问题就是资源管理问题。在并发环境下,系统不能确定在任意时刻有多少任务需要执行,有多少资源需要投入。这种不确定性将带来以下问题:资源分配问题、线程调度问题等。线程池采用了“池化”思想来解决这些问题。Pooling是将资源统一管理的一种思想,不仅能应用在计算机领域,还在金融、设备、人员管理、工作管理等领域有相关应用。在计算机领域,表现为统一管理IT资源,包括服务器、存储、网络等,通过共享资源在低投入中获益。
二、线程池核心设计与实现
Java中的线程池核心实现类是ThreadPoolExecutor,本文基于JDK 1.8的源码来分析线程池的核心设计与实现。首先,js源码目录我们通过ThreadPoolExecutor的UML类图了解其继承关系,然后深入探讨其设计与实现。
2.1 总体设计
ThreadPoolExecutor实现的顶层接口是Executor,提供了一种思想:将任务提交和任务执行进行解耦。用户只需提供Runnable对象,将任务的运行逻辑提交到执行器(Executor)中,由Executor框架完成线程的调配和任务的执行。ExecutorService接口增加了能力,如补充可以为一个或一批异步任务生成Future的方法以及提供管控线程池的方法,如停止线程池运行。
AbstractExecutorService是上层的抽象类,将执行任务的流程串联起来,保证下层实现只需关注执行任务的方法。ThreadPoolExecutor作为最下层的实现类,实现最复杂的运行部分,负责维护自身的生命周期和管理线程与任务,使两者结合执行并行任务。
ThreadPoolExecutor运行机制分为任务管理和线程管理两部分。任务管理充当生产者的角色,线程池会根据任务的流转决定执行流程。线程管理是消费者,维护线程池内的线程,根据任务请求进行线程分配。
2.2 生命周期管理
线程池运行状态由内部维护,使用变量控制线程池的运行状态和有效线程数量。线程池内部使用AtomicInteger存储关键参数,实现线程池运行状态和线程数量的高效管理。线程池提供方法供用户获取当前运行状态和线程数量,通过位运算实现快速计算。
ThreadPoolExecutor的运行状态有五种,包含生命周期转换。
2.3 任务执行机制
2.3.1 任务调度
任务调度是线程池核心入口,用户提交任务后,决定任务执行流程。通过execute方法完成检查线程池状态、运行线程数和运行策略,决定执行流程,如直接申请线程执行或缓冲到队列执行,或直接拒绝任务。执行流程如下。
2.3.2 任务缓冲
任务缓冲模块实现任务和线程的管理,通过生产者消费者模式和阻塞队列实现。阻塞队列缓存任务,工作线程从队列中获取任务。情书网站源码
2.3.3 任务申请
任务执行有两种可能:直接由新创建的线程执行或从队列中获取任务执行。线程从任务缓存模块不断获取任务,通过getTask方法实现线程管理和任务管理之间的通信。
2.3.4 任务拒绝
任务拒绝策略保护线程池,实现拒绝策略接口定制策略或选择JDK提供的四种已有策略。拒绝策略特点如下。
2.4 Worker线程管理
2.4.1 Worker线程
Worker线程实现Runnable接口,持有线程和任务,通过构造方法创建。Worker线程执行任务模型如下,线程池通过AQS实现独占锁,控制线程生命周期,回收线程。
2.4.2 Worker线程增加
Worker线程增加通过addWorker方法实现,增加线程时考虑线程池状态,策略在上一步完成,仅完成增加线程并运行,最后返回成功结果。方法参数包括firstTask和core,用于指定任务和线程策略。
2.4.3 Worker线程回收
Worker线程回收依赖JVM自动回收,线程池维护线程引用,通过添加和移除引用控制线程生命周期。Worker被创建后,不断获取任务执行,核心线程无限等待,非核心线程限时获取。当无法获取任务时,循环结束,Worker主动移除自身引用。
2.4.4 Worker线程执行任务
Worker线程执行任务通过runWorker方法实现,执行流程如下。
三、线程池在业务中的实践
业务实践中,线程池用于获取并发性,提供典型场景和问题解决方案。
3.1 业务背景
互联网业界追求CPU多核性能,通过线程池管理线程获取并发性。常见场景包括快速响应用户请求和快速处理批量任务。
3.2 实际问题及方案思考
线程池使用面临核心问题:参数配置困难。调研替代方案、参数设置合理性以及线程池参数动态化,动态化线程池提供简单有效的方法解决参数修改成本问题。
3.3 动态化线程池
动态化线程池设计包括整体设计、蓝焰源码功能架构,提供参数动态化、监控和告警能力。动态化线程池允许用户在管理平台上修改参数,实时生效,并监控线程池负载、任务执行情况,提供任务级别监控和运行时状态查看。
3.4 实践总结
面对使用线程池的实际问题,动态化线程池提供成本效益平衡的解决方案,降低故障发生的概率,适用于业务需求。
四、参考资料
1. JDK 1.8 源码
2. 维基百科-线程池
3. 更好的使用Java线程池
4. 维基百科Pooling(Resource Management)
5. 深入理解Java线程池:ThreadPoolExecutor
6. 《Java并发编程实践》
Java多线程中join、yield、sleep方法详解
在Java多线程编程中,Thread类扮演关键角色。掌握Thread中join、yield、sleep方法,是多线程代码开发的基础。以下总结这3个方法的含义及应用。
sleep方法,静态本地方法,调用底层C库实现睡眠。接收毫秒参数,让当前线程睡眠指定时间。睡眠期间,线程不会释放锁。会抛出InterruptedException异常。示例代码显示,多个运行结果可能不同,但始终一个线程运行完全后另一个开始。
yield方法,向调度器表示愿意让出CPU执行权,但调度器可能忽略此请求。适用于在多个线程间提升相对进度,需结合性能分析和基准测试。使用较少,对调试、测试或并发控制结构设计可能有用。
join方法有3个重载版本。主要关注第二个方法,用于等待目标线程指定时间后消亡。无参数join方法等效于等待目标线程完全结束。源码中通过while循环和isAlive()方法判断,确保线程等待目标线程执行完毕。
以刷抖音为例,假设刷抖音线程运行秒,而睡觉线程运行时间仅为毫秒。通过join方法,睡觉线程需等待刷完抖音后,才能开始执行,展示join方法使等待线程挂起直至目标线程结束的特性。
至此,join、yield、sleep方法的使用理解加深,它们在多线程编程中分别用于线程睡眠、让出CPU执行权和等待其他线程结束,是实现并发控制和优化的关键。
七天杀上GitHub榜首!Java并发编程深度解析实战,JUC底层原理揭秘
在多核CPU和多线程技术普及的当今,我们面对的不再是多年前对于线程开启时机的问题。如今,无论是开发人员还是技术开发者,都需要深入了解多线程技术的方方面面。本文将从操作系统原理的角度,全面解析多线程技术,涵盖基础知识到高级进阶,分享作者多年的工作经验和踩坑后的教训。
多线程编程技术已经成为现代软件开发不可或缺的部分。然而,对于很多开发者来说,尽管有各种库和运行环境对操作系统多线程接口的封装,他们仍然面对着复杂的多线程逻辑,甚至只是简单调用库的“业务”程序员。本文旨在从基础出发,深入浅出地讲解多线程技术的各个层面。
本文分为章,从Java线程的实践及原理揭秘开始,逐步深入到synchronized实现原理、volatile解决可见性和有序性问题、J.U.C中的重入锁和读写锁、线程通信中的条件等待机制、J.U.C并发工具集实战、并发编程必备工具、阻塞队列设计原理及实现、并发安全集合原理及源码、线程池设计原理、以及Java并发编程中的异步编程特性。每一章节都基于作者的经验总结和踩坑后的教训,为读者提供全面而深入的指导。
如果您对这份手册感兴趣并希望深入学习,欢迎您点赞并关注。获取完整内容的方式非常简单,只需点击下方链接即可。让我们一起探索多线程技术的奥秘,提升编程技能,迈向技术的高峰。
7个连环问题揭开java多线程背后的核心原理!
摘要:很多java入门新人一想到java多线程, 就会觉得很晕很绕,什么可见不可见的,也不了解为什么sync怎么就锁住了代码。很多java入门新人一想到java多线程, 就会觉得很晕很绕,什么可见不可见的,也不了解为什么sync怎么就锁住了代码。
因此我在这里会提多个问题,如果能很好地回答这些问题,那么算是你对java多线程的原理有了一些了解,也可以借此学习一下这背后的核心原理。
Q: java中的主内存和工作内存是指什么?
A:java中, 主内存中的对象引用会被拷贝到各线程的工作内存中, 同时线程对变量的修改也会反馈到主内存中。
主内存对应于java堆中的对象实例部分(物理硬件的内存)
工作内存对应于虚拟机栈中的部分区域( 寄存器,高速缓存)
工作内存中是拷贝的工作副本
拷贝副本时,不会吧整个超级大的对象拷贝过来, 可能只是其中的某个基本数据类型或者引用。
因此我们知道各线程使用内存数据时,其实是有主内存和工作内存之分的。并不是一定每次都从同一个内存里取数据。
或者理解为大家使用数据时之间有一个缓存。
Q: 多线程不可见问题的原因是什么?
A:这里先讲一下虚拟机定义的内存原子操作:
lock: 用于主内存, 把变量标识为一条线程独占的状态
unlock : 主内存, 把锁定状态的变量释放
read: 读取, 从主内存读到工作线程中
load: 把read后的值放入到 工作副本中
use: 使用工作内存变量, 传给工作引擎
assign赋值: 把工作引擎的值传给工作内存变量
store: 工作内存中的变量传到主内存
write: 把值写入到主内存的变量中
根据这些指令,看一下面这个图, 然后再看之后的流程解释,就好理解了。
read和load、store、write是按顺序执行的, 但是中间可插入其他的操作。不可单独出现。
assgin之后, 会同步后主内存。即只有发生过assgin,才会做工作内存同步到主内存的操作。
新变量只能在主内存中产生
工作内存中使用某个变量副本时,必须先经历过assign或者load操作。 不可read后马上就use
lock操作可以被同一个线程执行多次,但相应地解锁也需要多次。
执行lock时,会清空工作内存中该变量的值。 清空后如果要使用,必须重新做load或者assign操作
unlock时,需要先把数据同步回主内存,再释放。
因此多线程普通变量的读取和写入操作存在并发问题, 主要在于2点:
只有assgin时, 才会更新主内存, 但由于指令重排序的情况,导致有时候某个assine指令先执行,然后这个提前被改变的变量就被其他线程拿走了,以至于其他线程无法及时看到更新后的内存值。
assgin时从工作内存到主内存之间,可能存在延迟,同样会导致数据被提前取走存到工作线程中。
Q: 那么volatile关键字为什么就可以实现可见性?可见性就是并发修改某个值后,这个值的修改对其他线程是马上可见的。
A: java内存模型堆volatile定义了以下特殊规则:
当一个线程修改了该变量的值时,会先lock住主存, 再立刻把新数据同步回内存。
使用该值时,其他工作内存都要从主内存中刷新!
这个期间会禁止对于该变量的指令重排序
禁止指令重排序的原理是在给volatile变量赋值时,会加1个lock动作, 而前面规定的内存模型原理中, lock之后才能做load或者assine,因此形成了1个内存屏障。
Q: 上面提到lock后会限制各工作内存要刷新主存的值load进来后才能用, 这个在底层是怎么实现的?
A:利用了cpu的总线锁+ 缓存一致性+ 嗅探机制实现, 属于计算机组成原理部分的知识。
这也就是为什么violate变量不能设置太多,如果设置太多,可能会引发总线风暴,造成cpu嗅探的成本大大增加。
Q: 那给方法加上synchronized关键字的原理是什么?和volatie的区别是啥?
A:
synchronized的重量级锁是通过对象内部的监视器(monitor)实现
monitor的线程互斥就是通过操作系统的mutex互斥锁实现的,而操作系统实现线程之间的切换需要从用户态到内核态的切换,所以切换成本非常高。
每个对象都持有一个moniter对象
具体流程如下:
首先,class文件的方法表结构中有个访问标志access_flags, 设置ACC_SYNCHRONIZED标志来表示被设置过synchronized。
线程在执行方法前先判断access_flags是否标记ACC_SYNCHRONIZED,如果标记则在执行方法前先去获取monitor对象。
获取成功则执行方法代码且执行完毕后释放monitor对象
如果获取失败则表示monitor对象被其他线程获取从而阻塞当前线程
注意,如果是sync{ }代码块,则是通过在代码中添加monitorEnter和monitorExit指令来实现获取和退出操作的。
如果对C语言有了解的,可以看看这个大哥些的文章Java精通并发-通过openjdk源码分析ObjectMonitor底层实现
Q: synchronized每次加锁解锁需要切换内核态和用户态, jvm是否有对这个过程做过一些优化?
A:jdk1.6之后, 引入了锁升级的概念,而这个锁升级就是针对sync关键字的
锁的状态总共有四种,级别由低到高依次为:无锁、偏向锁、轻量级锁、重量级锁
四种状态会随着竞争的情况逐渐升级,而且是不可逆的过程,只能进行锁升级(从低级别到高级别),不能锁降级(高级别到低级别)
因此sync关键字不是一开始就直接使用很耗时的同步。而是一步步按照情况做升级
当对象刚建立,不存在锁竞争的时候, 每次进入同步方法/代码块会直接使用偏向锁
偏向锁原理: 每次尝试在对象头里设置当前使用这个对象的线程id, 只做一次,如果成功了就设置好threadId, 只要没有出现新的thread访问且markWord被修改,那么久)
2. 当发现对象头的线程id要被修改时,说明存在竞争时。升级为轻量级锁
轻量级锁采用的是自旋锁,如果同步方法/代码块执行时间很短的话,采用轻量级锁虽然会占用cpu资源但是相对比使用重量级锁还是更高效的。 CAS的对象是对象头的Mark Word, 此时仍然不会去调系统底层的方法做阻塞。
3. 但是如果同步方法/代码块执行时间很长,那么使用轻量级锁自旋带来的性能消耗就比使用重量级锁更严重,这时候就会升级为重量级锁,也就是上面那个问题中提到的操作。
Q: 锁只可以升级不可以降级, 确定是都不能降级吗?
A:有可能被降级, 不可能存在共享资源竞争的锁。java存在一个运行期优化的功能需要开启server模式外加+DoEscapeAnalysis表示开启逃逸分析。
如果运行过程中检测到共享变量确定不会逃逸,则直接在编译层面去掉锁
举例:StringBuffer.append().append()
例如如果发现stringBuffer不会逃逸,则就会去掉这里append所携带的同步
而这种情况肯定只能发生在偏向锁上, 所以偏向锁可以被重置为无锁状态。
本文分享自华为云社区,作者:breakDraw。
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太强了!阿里老哥分享的JDK源码学习指南,含8大核心内容讲解
Java开发中,JDK源码的重要性不言而喻。作为Java运行环境的基石,JDK涵盖了Java的全部运行环境和开发工具,没有它,程序编译都无从谈起。为此,本文将分享一份来自阿里的资深程序员整理的JDK源码学习指南。
这份指南详尽介绍了JDK源码的多个核心内容,包括多线程基础、Atomic类、Lock与Condition接口、同步工具类、并发容器、线程池与Future、ForkJoinPool分治算法、异步编程工具CompletableFuture等。需要这份资料的朋友,请点击此处获取完整版。
以下是学习指南的具体章节:
第1章 多线程基础
第2章 Atomic类
第3章 Lock与Condition
第4章 同步工具类
第5章 并发容器
第6章 线程池与Future
第7章 ForkJoinPool
第8章 CompletableFuture
以上就是这份JDK源码学习笔记的概述,感兴趣的朋友可以点击此处获取完整版资料。