故事
程序员小张： 刚毕业，参加工作1年左右，日常工作是CRUD
架构师老李： 多个大型项目经验，精通各种屠龙宝术；
小张和老李一起工作已有数月，双方在技术上也有了很多的交流，但是却总是存在一些争议。
这一天，在公司年会上，他们两个意外地坐到了同桌，之后就开始了一场关于 Java 并发包的讨论。
小张：老李，我最近研究了一下 Java 并发编程，学习了一些锁机制和线程池等知识点，感觉很有用。
老李：那你可要多加练习啊，只看书不动手怎么能成为一个好程序员呢？
小张：嗯，我正在开发一个高并发的 Web 应用，想请教您如何使用 Java 并发包来提高并发处理能力。
老李：Java 并发包中最常用的就是锁机制，比如 synchronized 关键字、ReentrantLock 类等，
可以保证同时只有一个线程对共享资源进行操作。此外，还有 CountDownLatch、CyclicBarrier 等工具类，可以实现线程间的协调和通信。
小张：哦，我之前写的代码都是使用 synchronized 来加锁，不过老师说会影响性能，所以我想尝试 ReentrantLock。
老李：ReentrantLock 是 Lock 接口的一个实现类，相比于 synchronized 有更多的功能，比如可中断、可限时等。
但是，使用 ReentrantLock 需要手动加锁和解锁，代码稍微复杂一些。
小张：我理解了。那您觉得在高并发的业务场景下，应该怎么选择合适的锁机制呢？
老李：这个问题不好回答，要看具体的业务场景和需求。在一般情况下，synchronized 已经足够满足需求了。
但是，如果需要更多的控制和操作，比如可重入性、公平性、死锁避免等，则可以选择 ReentrantLock。
小张：好的，我会结合实际情况来选择合适的锁机制，并多加练习。谢谢您的建议！
拷问
并发的问题是面试的热点，提问方式差别很大，但是万变不离其宗，作为职场中的程序员，
你需要体系化的梳理你的知识体系，并能熟练的结合场景进行分析设计，最后可能简单的调整几行代码就解决了一个高并发的问题。
Java并发包中有哪些工具类？
Java的并发包 java.util.concurrent 提供了许多工具类，包括以下几个主要部分：
1.线程池（ThreadPoolExecutor、Executors）：用于管理和调度线程任务。
2.并发集合（ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList、BlockingQueue等）：提供了一些线程安全的数据结构，可以在多线程环境下使用。
3.同步器（Semaphore、CountDownLatch、CyclicBarrier等）：用于协调多个线程的执行顺序。
4.原子变量（AtomicInteger、AtomicLong、AtomicReference等）：提供了基于原子操作的线程安全变量。
5.锁（ReentrantLock、ReadWritLock、StampedLock等）：提供了一些线程安全的锁机制，可以控制多个线程对共享资源的访问。
6.工具类（TimeUnit、ThreadLocalRandom等）：提供了一些常用的并发编程工具。
Java并发包中的这些工具类，可以帮助开发人员更加方便地完成多线程编程，并提高程序的性能和可靠性。
线程池有哪些？如何按照场景选择？工作流程是怎样的？
线程池是一种常用的线程管理机制，可以在多线程编程中提高线程的复用性和执行效率，Java 提供了多种线程池实现，主要有以下几种：
FixedThreadPool：固定大小线程池，适合处理长时间的任务，限制线程数量可以避免资源过度消耗。
CachedThreadPool：缓存线程池，适合短时间的轻量级任务，根据任务数动态调整线程数量。
ScheduledThreadPool：定时器线程池，适合执行周期性任务和延迟任务。
SingleThreadExecutor：单线程线程池，适合一些需要顺序执行的任务。
线程池的工作流程如下：
当有新任务到达时，线程池首先检查是否有空闲线程可用。
如果有空闲线程，则将任务分配给其中的一个线程执行。
如果没有空闲线程，则检查当前线程数是否达到上限，如果没有则创建新的线程来执行任务，否则将任务加入等待队列中。
当线程完成任务后，会自动返回线程池，并等待下一个任务的到来。
选择不同的线程池需要根据具体场景进行判断：
如果是处理大量长时间任务，可以选择FixedThreadPool线程池。
如果是处理大量短时间任务，可以选择CachedThreadPool线程池。
如果是周期性或延迟任务，可以选择ScheduledThreadPool线程池。
如果是需要顺序执行的任务，可以选择SingleThreadExecutor线程池。
总之，选择合适的线程池可以使得程序更加高效和健壮，同时还需要注意避免线程数过多导致资源浪费等问题。
线程池有哪些好处和缺点？
Java 线程池是一种常用的并发编程工具，主要有以下几个好处：
提高程序性能
使用线程池可以避免频繁创建和销毁线程的性能开销，同时也可以减少上下文切换的次数，提高系统的响应速度和吞吐量。
管理线程数量
线程池可以控制线程的数量，防止线程数量过多导致系统负载过高、内存溢出等问题。通过设置核心线程数、最大线程数、任务队列等参数，可以优化线程池的性能和吞吐量。
提高代码可读性和可维护性
使用线程池可以将任务的执行和线程管理分离开来，使代码更加清晰易懂，同时也便于管理和维护。
支持任务排队和优先级调度
线程池中的任务可以使用不同类型的队列进行排队，根据任务的优先级进行调度，满足不同场景下的需求。
但是，Java 线程池也有一些缺点：
调试困难
当线程池中的任务出现异常时，很难追踪到具体的异常信息，可能需要借助日志等工具进行排查。
对内存的消耗
线程池中的每个线程都需要占用一定的内存空间，当线程数量过多时可能会导致系统内存不足。
需要合理配置参数
线程池的性能和吞吐量取决于其参数的配置，需要根据具体业务场景进行优化调整。无法合理配置参数可能会导致线程饥饿、线程泄漏等问题。
总之，Java 线程池是一种非常有用的并发编程工具，可以提高程序的性能和稳定性。但是，在使用时需要注意一些坑点，合理配置参数，避免出现线程饥饿、线程泄漏等问题。
自定义线程池的核心参数有哪些？
Java 中的线程池是一种常用的并发编程工具，可以优化线程创建和销毁过程，提高程序的性能。在创建线程池时，需要使用构造函数传入不同的参数来配置线程池的行为。常用的线程池构造函数的参数如下：
ThreadPoolExecutor(int corePoolSize, int maximumPoolSize, long keepAliveTime, TimeUnit unit, BlockingQueue workQueue, ThreadFactory threadFactory, RejectedExecutionHandler handler)
corePoolSize: 线程池中核心线程数量，即在池中保持的最小线程数。
maximumPoolSize: 线程池中最大线程数量，当任务队列中的任务已满后，新的任务会创建新的线程直到达到该值。
keepAliveTime: 非核心线程空闲等待新任务的存活时间。
unit: 存活时间的单位，例如 TimeUnit.SECONDS 表示秒。
workQueue: 存放待执行任务的阻塞队列。
threadFactory: 用于创建新线程的工厂类。
handler: 拒绝执行任务时的处理策略，例如抛出异常、直接丢弃等。
以上参数中，corePoolSize 和 maximumPoolSize 分别指定了线程池中核心线程数量和最大线程数量，当任务队列满时会创建新的线程直到达到最大线程数量。keepAliveTime 和 unit 一起指定了在非核心线程空闲等待新任务的存活时间。workQueue 是存放待执行任务的阻塞队列，可以使用不同类型的队列来实现不同的调度策略。threadFactory 是用于创建新线程的工厂类，可以自定义实现。handler 则是拒绝执行任务时的处理策略，可以根据具体情况自行选择合适的处理方式。
线程池拒绝策略有哪些？怎么选择？
Java 线程池的拒绝策略是指当线程池中的工作队列已满，并且线程池中的所有线程都在执行任务时，新提交的任务如何处理的策略。Java 中提供了四种默认的拒绝策略，分别是：
ThreadPoolExecutor.AbortPolicy
直接抛出异常，默认的拒绝策略。会抛出 RejectedExecutionException 异常。
ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy
直接丢弃新提交的任务，不做任何处理。该实现最简单，但可能会导致一些任务被丢弃掉。
ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy
丢弃最早被加入到工作队列中的任务，然后将新提交的任务添加到队列尾部。适用于需要快速响应当前任务的场景。
ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy
将任务回退到提交任务的线程中执行。这种方式可以降低系统的负载压力，但是也可能导致调用者线程的阻塞。
以上拒绝策略具体适用于不同的场景：
AbortPolicy：在不能承受更多请求时，直接抛出异常，避免系统崩溃。
DiscardPolicy：对于吞吐量要求很高的业务，可适当采用该策略，以保证系统的稳定性和高效性。
DiscardOldestPolicy：对于一些不太重要的任务可以采用该策略，以保证系统能够快速响应当前请求。
CallerRunsPolicy：适用于提交给线程池的任务比较重要且需要立即处理，此时应将任务交给调用线程执行。
在实际开发中，如果以上默认拒绝策略无法满足需求，也可以自定义拒绝策略实现RejectedExecutionHandler 接口中的 rejectedExecution(Runnable r, ThreadPoolExecutor executor) 方法。比如，可以将被拒绝的任务保存到一个队列中，在有空闲线程时重新提交这些任务。
怎么监控线程池？
Java 线程池是常用的并发编程工具，但如果不及时监控线程池的状态，就可能会导致线程池中的任务无法正常执行，影响系统的性能和稳定性。下面是一段 Java 代码，可以实现对线程池状态的监控：
import java.util.concurrent.*;
public class ThreadPoolMonitorExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建线程池
ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(2, 4, 10,
TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingQueue<>(10));
// 启动监控线程来打印线程池状态
ScheduledExecutorService scheduledExecutor = Executors.newScheduledThreadPool(1);
scheduledExecutor.scheduleAtFixedRate(() -> {
int poolSize = executor.getPoolSize();
int activeCount = executor.getActiveCount();
long completedTaskCount = executor.getCompletedTaskCount();
long taskCount = executor.getTaskCount();
System.out.println(String.format("[monitor] poolSize:%d, activeCount:%d, completedTaskCount:%d, taskCount:%d",
poolSize, activeCount, completedTaskCount, taskCount));
}, 0, 1, TimeUnit.SECONDS);
// 提交任务到线程池
for (int i = 0; i < 10; i++) {
executor.submit(new Task());
}
Thread.sleep(30000);
// 关闭线程池
executor.shutdown();
scheduledExecutor.shutdown();
}
static class Task implements Runnable {
@Override
public void run() {
try {
Thread.sleep(5000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
上述代码通过创建线程池和监控线程，周期性地打印线程池的状态信息。在提交任务到线程池后，可以观察到线程池中不断添加新的线程，并不断执行任务。当所有任务执行完毕后，可以观察到线程池中的线程数量逐渐减少，最终关闭线程池。通过这种方式，可以及时发现线程池中的问题，避免系统出现性能和稳定性问题。
WorkStealingPool适用什么场景？
WorkStealingPool 适用于需要处理大量独立任务的情况，可以充分利用多核CPU的计算性能。它是 Java 并发包中的一个线程池实现，采用了“工作窃取”算法，可以自动地将多个任务分配给不同的线程执行，并在任务完成后自动回收线程资源。
WorkStealingPool 线程池的特点和使用场景如下：
多线程并行：因为 WorkStealingPool 使用了多个线程来执行任务，所以适用于需要多线程并行处理任务的场景。
大量独立任务：WorkStealingPool 中的任务都是独立的，没有依赖关系，可以充分利用 CPU 的计算能力。
对响应时间要求高：由于 WorkStealingPool 中的线程会自动调度任务，所以可以保证任务的及时响应，适用于对响应时间要求较高的场景。
可伸缩性：WorkStealingPool 可以根据任务的数量动态调整线程数，具有良好的可伸缩性，适用于任务量不确定的场景。
总之，WorkStealingPool 适用于需要处理大量独立任务、对响应时间要求高、多线程并行、可伸缩性好的场景，如数据分析、图像处理、科学计算等。需要注意的是，由于线程调度开销较大，WorkStealingPool 在处理小量任务时可能会影响性能，不适合用于处理小规模的任务。
例子代码：
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;
public class WorkStealingPoolExample {
public static void main(String[] args) {
int numTasks = 10; // 任务数量
ExecutorService executor = Executors.newWorkStealingPool(); // 创建 WorkStealingPool 线程池
for (int i = 0; i < numTasks; i++) {
executor.submit(() -> {
// 模拟一个耗时任务，随机生成一个数并计算其平方
int randomNum = ThreadLocalRandom.current().nextInt(100);
System.out.println("Thread " + Thread.currentThread().getName() + " calculating square of " + randomNum);
try {
Thread.sleep(100); // 模拟任务运行时间
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(randomNum + "^2 = " + (randomNum * randomNum));
});
}
// 等待所有任务完成
executor.shutdown();
while (!executor.isTerminated()) {
// 等待线程池中的任务全部执行完毕
}
System.out.println("All tasks completed.");
}
}
上述代码创建了一个 WorkStealingPool 线程池，并向其中提交了若干个任务。每个任务都是一个无依赖关系的耗时任务，会随机生成一个数并计算其平方。最后，等待线程池中的所有任务执行完毕并输出任务完成的提示信息。
Java的并发集合有哪些？使用场景是什么？
Java 的并发包中提供了多种并发集合，可以在多线程环境下保证数据的安全性和一致性。这些并发集合主要有以下几种：
ConcurrentHashMap：线程安全的 HashMap。适用于高并发环境下的读写操作。
CopyOnWriteArrayList：线程安全的 ArrayList。适用于读多写少的场景。
BlockingQueue：阻塞队列，提供了多种阻塞插入和删除元素的方法。适用于生产者-消费者模型等场景。
ConcurrentLinkedQueue：基于链表实现的线程安全队列。适用于高并发的无序队列操作。
ConcurrentSkipListMap：跳表实现的线程安全 Map。支持快速的按照 key 排序。
AtomicReference：线程安全的引用类型变量。适用于需要原子性地更新一个对象引用的场景。
AtomicInteger、AtomicLong 等：线程安全的整型变量。适用于需要原子性地更新一个整数变量的场景。
使用并发集合可以避免在多线程环境下发生数据竞争、死锁等问题。不同的并发集合适用于不同的场景：
ConcurrentHashMap 适用于需要高并发读写的情况，如网站等。
CopyOnWriteArrayList 适用于读多写少的场景，如缓存、日志等。
BlockingQueue 适用于生产者-消费者模型，如消息队列等。
ConcurrentLinkedQueue 适用于高并发的无序队列操作。
ConcurrentSkipListMap 适用于需要按 key 排序的场景，如排行榜等。
AtomicReference 适用于需要原子性地更新一个对象引用的场景，如单例模式等。
AtomicInteger、AtomicLong 等适用于需要原子性地更新一个整数变量的场景，如计数器等。
总之，选择合适的并发集合可以提高多线程程序的效率和可靠性，同时还需要根据具体场景进行选择和使用。
ConcurrentHashMap的数据结构是怎样的？如何保证高并发下的数据一致性和高性能？
ConcurrentHashMap 是 Java 并发包中的一个线程安全的哈希表实现，用于在多线程环境下存储和访问键值对数据。ConcurrentHashMap 的数据结构如下：
ConcurrentHashMap 内部由一组 Segment（段）组成，每个 Segment 都是一个线程安全的哈希表。
每个 Segment 中维护了一个 HashEntry 数组，每个元素都是一个链表的头结点，用于存储键值对数据。
ConcurrentHashMap 根据键的 hash 值将键值对映射到不同的 Segment 中，并通过标记位来控制并发更新操作。
为了保证高并发下的数据一致性和高性能，ConcurrentHashMap 采用了以下几种技术：
分段锁机制：ConcurrentHashMap 将内部分成若干个 Segment，可以对每个 Segment 进行独立加锁，避免了整个表的锁竞争。同时，Segment 之间可以并发地进行读操作，提高了并发度。
CAS 操作：ConcurrentHashMap 在插入、删除和更新操作时，采用了基于 CAS 操作的乐观锁机制，避免了无谓的阻塞和等待。
数据结构优化：ConcurrentHashMap 在维护哈希表的同时，还采用了一些优化技术，如“数组+链表”结构，提高了对数据的访问速度。
总之，ConcurrentHashMap 通过分段锁机制、CAS 操作和数据结构优化等技术，保证了在高并发环境下的数据一致性和高性能。同时，还需要注意避免过度使用 ConcurrentHashMap 导致空间浪费或者降低并发效率的问题
ConcurrentSkipListMap 的使用场景是什么？给出java示例代码。
ConcurrentSkipListMap 是 Java 并发包中的一个线程安全的有序 Map 实现，采用了跳表数据结构。它支持高并发、高性能的访问操作，并且可以保证元素的排序一致性。ConcurrentSkipListMap 的使用场景如下：
需要对 Map 中的元素进行排序时。
需要在多线程环境下对 Map 进行读写操作时。
需要处理大量且随机的查询请求时。
以下是 ConcurrentSkipListMap 的 Java 示例代码：
import java.util.concurrent.ConcurrentSkipListMap;
public class ConcurrentSkipListMapExample {
public static void main(String[] args) {
ConcurrentSkipListMap<Integer, String> map = new ConcurrentSkipListMap<>();
// 向 map 中插入若干个键值对
map.put(4, "d");
map.put(2, "b");
map.put(5, "e");
map.put(1, "a");
map.put(3, "c");
System.out.println("map: " + map); // 输出 map 中的所有元素
// 获取并删除第一个键值对，并输出
Integer firstKey = map.firstKey();
String firstValue = map.remove(firstKey);
System.out.println("First key-value pair: " + firstKey + "=" + firstValue);
System.out.println("map after removing first key-value pair: " + map); // 输出 map 中的所有元素
}
}
上述代码首先创建了一个 ConcurrentSkipListMap 对象，向其中插入若干个键值对，然后输出所有元素。接着，从 map 中获取并删除第一个键值对，并输出结果和剩余元素。可以看到，ConcurrentSkipListMap 保证了元素的有序性和线程安全性。
CopyOnWriteArrayList结合读写业务场景，给一个Java代码例子。
CopyOnWriteArrayList 是 Java 中的线程安全的 List 集合，它采用“读写分离”的思想，在写入数据时会创建一个新的数组，并将原数组中的数据复制到新数组中，然后在新数组上执行写操作，这样可以避免写操作对其他线程的影响。CopyOnWriteArrayList 的适用场景主要是读操作比写操作多且数据量不会太大的情况下。下面给出一个使用 CopyOnWriteArrayList 的 Java 代码示例：
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;
public class CopyOnWriteArrayListExample {
// 定义一个 CopyOnWriteArrayList 集合
private static CopyOnWriteArrayList<String> list = new CopyOnWriteArrayList<>();
public static void main(String[] args) {
// 启动五个读线程和一个写线程
for (int i = 0; i < 5; i++) {
new Thread(new ReadTask()).start();
}
new Thread(new WriteTask()).start();
}
// 读任务
static class ReadTask implements Runnable {
@Override
public void run() {
while (true) {
for (String s : list) {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 读取数据：" + s);
}
}
}
}
// 写任务
static class WriteTask implements Runnable {
@Override
public void run() {
int count = 0;
while (true) {
String data = "data" + count++;
list.add(data);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 写入数据：" + data);
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
}
上述代码通过创建一个 CopyOnWriteArrayList 集合，并启动五个读线程和一个写线程来模拟读写场景。在读任务中，使用 foreach 循环遍历集合中的元素，并打印出当前线程名和读取到的数据；在写任务中，每隔一秒向集合中添加新的数据。可以观察到，在多个读线程同时读取 CopyOnWriteArrayList 集合的过程中，不会发生读取脏数据的问题，因为 CopyOnWriteArrayList 内部维护了一个可重入锁，保证了它的线程安全性。
总之，CopyOnWriteArrayList 主要适用于读多写少的场景，如缓存系统、日志系统等。它具有读操作高效、写操作安全的特点，在保证数据安全性的同时也能够提供较高的性能表现
BlockingQueue结合业务场景，给一个Java代码的例子。
BlockingQueue 是 Java 中的一种线程安全的阻塞队列，在实现多线程并发编程时非常常用。BlockingQueue 提供了 put() 和 take() 方法，可以实现生产者-消费者模式来解决数据共享和同步问题。下面给出一个使用 BlockingQueue 的 Java 代码示例：
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;
public class BlockingQueueExample {
// 定义一个阻塞队列
private static BlockingQueue<Integer> queue = new LinkedBlockingQueue<>(10);
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 启动两个生产者和一个消费者
new Thread(new Producer()).start();
new Thread(new Producer()).start();
new Thread(new Consumer()).start();
}
// 生产者
static class Producer implements Runnable {
@Override
public void run() {
while (true) {
try {
// 随机生成一个数
int data = new Random().nextInt(100);
// 将数据放入队列中
queue.put(data);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 生产了数据：" + data);
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
// 消费者
static class Consumer implements Runnable {
@Override
public void run() {
while (true) {
try {
// 从队列中取出数据
int data = queue.take();
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 消费了数据：" + data);
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
}
上述代码通过创建一个 BlockingQueue 队列，并启动两个生产者和一个消费者线程来模拟生产者-消费者场景。在生产者任务中，随机生成一个数并将其放入队列中；在消费者任务中，从队列中取出数据并打印出当前线程名和消费到的数据。可以观察到，在多个线程同时访问 BlockingQueue 队列的过程中，队列内部会自动进行同步，保证了多线程安全的问题。
总之，BlockingQueue 主要适用于生产者-消费者场景，可以实现不同线程之间的数据共享和同步。它提供了阻塞式的 put() 和 take() 方法，可以解决数据竞争、锁等待等问题。
ConcurrentLinkedQueue 的使用场景Java代码例子
ConcurrentLinkedQueue 是 Java 中的一种线程安全的队列，它采用基于链表的数据结构，在并发访问时能够保证线程安全。ConcurrentLinkedQueue 的适用场景主要是生产者-消费者模型中的多线程并发访问。下面给出一个使用 ConcurrentLinkedQueue 的 Java 代码示例：
import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;
public class ConcurrentLinkedQueueExample {
// 定义一个线程安全的队列
private static ConcurrentLinkedQueue<Integer> queue = new ConcurrentLinkedQueue<>();
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 启动两个生产者和两个消费者
new Thread(new Producer()).start();
new Thread(new Producer()).start();
new Thread(new Consumer()).start();
new Thread(new Consumer()).start();
}
// 生产者
static class Producer implements Runnable {
@Override
public void run() {
while (true) {
int data = (int) (Math.random() * 100);
queue.offer(data);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 生产了数据：" + data);
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
// 消费者
static class Consumer implements Runnable {
@Override
public void run() {
while (true) {
Integer data = queue.poll();
if (data != null) {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " 消费了数据：" + data);
}
try {
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
}
上述代码通过创建一个 ConcurrentLinkedQueue 队列，并启动两个生产者和两个消费者线程来模拟生产者-消费者场景。在生产者任务中，随机生成一个数并将其放入队列中；在消费者任务中，从队列中取出数据并打印出当前线程名和消费到的数据。可以观察到，在多个线程同时访问 ConcurrentLinkedQueue 队列的过程中，队列内部会自动进行同步，保证了多线程安全的问题。
总之，ConcurrentLinkedQueue 主要适用于多线程并发访问的场景，具有高效、线程安全的特点。它采用基于链表的数据结构，能够保证多线程并发访问时的线程安全性和性能表现。
ConcurrentLinkedQueue 跟 BlockingQueue的区别是什么？怎么根据场景去选择？
ConcurrentLinkedQueue 和 BlockingQueue 都是 Java 中的线程安全队列，但它们有一些区别：
数据结构不同：ConcurrentLinkedQueue 使用链表实现，而 BlockingQueue 可以使用数组或链表实现。
阻塞方式不同：ConcurrentLinkedQueue 不支持阻塞操作，而 BlockingQueue 支持阻塞式的 put() 和 take() 操作。
内部锁机制不同：ConcurrentLinkedQueue 使用 CAS（Compare And Swap）实现并发访问，而 BlockingQueue 则是使用内部锁机制来保证线程安全。
根据场景选择使用 ConcurrentLinkedQueue 还是 BlockingQueue 取决于具体的业务需求。如果需要在生产者-消费者模型中实现多线程并发访问，可以使用 BlockingQueue 来进行阻塞式的共享内存，这种方式比较简单易用，同时也能够保证线程安全。如果只是需要一个高效的线程安全队列，并不需要阻塞操作的话，可以使用 ConcurrentLinkedQueue，因为它采用了基于链表的数据结构来实现并发访问，能够保证高效和线程安全。
总之，根据具体的业务需求来选择合适的线程安全队列是非常关键的。如果需要阻塞式的共享内存，就应该选择 BlockingQueue，如果只是需要高效的线程安全队列，就应该选择 ConcurrentLinkedQueue。
ConcurrentSkipListMap的使用场景，并给一个Java代码例子。
Skip List 数据结构是一种基于有序链表的数据结构，它通过添加多级索引来提高查找效率。Skip List 的底层是一个链表，每个节点都包含了若干级索引，每一级索引都是原链表的一个子集，它们以随机的方式建立连接，使得查询和插入操作都能够在对数时间内完成。
Skip List 能够支持并发场景下的高效排序的原因是：
借鉴了平衡树的思想：Skip List 采用的是类似于二叉查找树（BST）的思想，但是它不需要旋转操作，因此可以避免锁竞争等问题。
支持多级索引：Skip List 支持多级索引，每一级索引都可以帮助快速定位节点位置，从而提高查找效率。
添加删除操作相对简单：与其他数据结构相比，Skip List 的添加和删除操作相对简单，没有复杂的平衡算法，因此能够更好地适应并发环境。
总之，Skip List 是一种高效并发的有序数据结构，它具有类似于二叉查找树的特点，但是又避免了锁竞争等问题。Skip List 支持多级索引，并且添加删除操作相对简单，因此能够在并发场景下实现高效的排序和查找操作。
ConcurrentSkipListMap 是 Java 中的一种线程安全的有序映射表，它采用了 Skip List 数据结构来实现高效的并发访问。ConcurrentSkipListMap 的适用场景主要是需要在多线程环境下进行排序和查找操作的场景，比如成绩排名、日志排序等。下面给出一个使用 ConcurrentSkipListMap 的 Java 代码示例：
import java.util.concurrent.ConcurrentSkipListMap;
public class ConcurrentSkipListMapExample {
// 定义一个线程安全的有序映射表
private static ConcurrentSkipListMap<Integer, String> map = new ConcurrentSkipListMap<>();
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 启动两个线程添加数据
new Thread(new AddTask()).start();
new Thread(new AddTask()).start();
// 等待子线程执行完毕
Thread.sleep(2000);
// 遍历有序映射表并打印出结果
for (Integer key : map.keySet()) {
System.out.println(key + " : " + map.get(key));
}
}
// 添加数据任务
static class AddTask implements Runnable {
@Override
public void run() {
for (int i = 0; i < 10; i++) {
int data = (int) (Math.random() * 100);
map.put(data, "value" + data);
}
}
}
}
上述代码通过创建一个 ConcurrentSkipListMap 映射表，并启动两个线程并发地向映射表中添加数据。在主线程中，等待子线程执行完毕后遍历有序映射表并打印出结果。可以观察到，在多个线程同时访问 ConcurrentSkipListMap 映射表的过程中，映射表内部会自动进行同步和排序，保证了多线程安全和数据正确性。
总之，ConcurrentSkipListMap 主要适用于需要在多线程环境下进行排序和查找操作的场景，能够提供高效、线程安全的特点。它采用 Skip List 数据结构来实现并发访问，能够保证多线程访问时的效率和正确性。
ConcurrentSkipListMap 对比 ConcurrentHashMap的差别？按照使用场景应该怎么选择？
ConcurrentSkipListMap 和 ConcurrentHashMap 都是 Java 中的线程安全的高性能容器，它们有一些区别：
数据结构不同：ConcurrentSkipListMap 使用 Skip List 数据结构实现，并支持排序；而 ConcurrentHashMap 使用分段锁（Segment）来实现并发访问。
并发度不同：ConcurrentSkipListMap 的并发度比 ConcurrentHashMap 更小，因为它只需要一个锁就能保证多线程访问的正确性和效率；而 ConcurrentHashMap 可以设置多个 Segment，提高并发度，同时也会增加内存占用和锁竞争等问题。
适用场景不同：ConcurrentSkipListMap 主要适用于需要排序和查找的场景，比如成绩排名、日志排序等；而 ConcurrentHashMap 主要适用于需要高效并发访问的场景，比如缓存、计数器等。
根据具体的业务需求来选择使用 ConcurrentSkipListMap 还是 ConcurrentHashMap 是非常关键的。如果需要在多线程环境下进行排序和查找操作，并且对并发度要求不高的话，可以选择 ConcurrentSkipListMap；如果需要高效并发访问，并且对数据的排序没有特别要求的话，可以选择 ConcurrentHashMap。
总之，ConcurrentSkipListMap 和 ConcurrentHashMap 都是非常优秀的线程安全容器，它们具有不同的特点和适用场景。在使用时应该根据具体的业务需求来选择合适的容器，以达到最佳的性能和效果
Java并发包的原子类型有哪些？分别适用什么样的场景？
Java 并发包中的原子类型主要有以下几种：
AtomicBoolean：用于管理 boolean 类型的原子变量。
AtomicInteger：用于管理 int 类型的原子变量。
AtomicLong：用于管理 long 类型的原子变量。
AtomicIntegerArray：用于管理 int 数组类型的原子变量。
AtomicLongArray：用于管理 long 数组类型的原子变量。
AtomicReference：用于管理对象类型的原子变量。
AtomicStampedReference：与 AtomicReference 类似，但是同时还会记录一个时间戳版本号。
AtomicIntegerFieldUpdater：用于管理 int 类型的原子变量，并且可以指定需要更新的类和字段名。
AtomicLongFieldUpdater：用于管理 long 类型的原子变量，并且可以指定需要更新的类和字段名。
AtomicReferenceFieldUpdater：用于管理对象类型的原子变量，并且可以指定需要更新的类和字段名。
这些原子类型主要适用于多线程环境下的高并发场景，并且能够保证线程安全。根据不同的业务需求，选择合适的原子类型能够提高程序的性能和效率。
其中，AtomicInteger、AtomicLong 和 AtomicReference 是最常用的三种原子类型，它们分别对应了 int、long 和 Object 类型的原子变量。比如在计数器、ID 生成器、缓存等场景下，都可以使用 AtomicInteger 来实现线程安全的计数器。在并发队列、线程池等场景下，都可以使用 AtomicReference 来实现线程安全的对象引用。
总之，Java 并发包中的原子类型是非常优秀的线程安全容器，它们能够保证多线程环境下的高效操作和线程安全性，具有广泛的适用性。
原子类是如何保证线程安全和并发操作高效的？
AtomicBoolean 类型中的原子性是通过一个叫 CAS（Compare and Swap） 的操作实现的。CAS 操作包括三个参数：需要改变的值 V、期望的值 A 和新值 B。在执行 CAS 操作时，如果当前值等于期望值，则将当前值更新为新值；否则不做任何处理。
AtomicBoolean 类型内部维护了一个 boolean 值的变量和一个 volatile 标记，使用 CAS 操作来保证对 boolean 变量的原子访问。当有线程修改 AtomicBoolean 对象的值时，会先读取 volatile 标记来保证该对象的最新值，然后再根据 CAS 操作来更新 boolean 变量的值，如果更新失败则重试，直到更新成功。
AtomicBoolean 采用了基于 volatile 标记的机制来保证线程安全。具体来说，它使用了一个 volatile 标记来表示内存的可见性，保证了多个线程之间对 AtomicBoolean 对象的访问能够及时同步。同时，由于使用了 CAS 操作，避免了锁竞争等问题，从而实现了高效操作。
AtomicBoolean 的高效操作主要得益于两个因素：一方面，使用了基于 CAS 操作的原子访问机制，避免了锁竞争等问题，提高了并发访问的效率；另一方面，使用了 volatile 标记来保证内存可见性，避免了线程之间的数据不一致问题，提高了程序的安全性和正确性。
总之，AtomicBoolean 内部采用了基于 CAS 操作的原子访问机制，同时使用了 volatile 标记来保证内存可见性，从而实现了线程安全和高效操作。它是 Java 并发包中的优秀原子类型之一，能够广泛应用于多线程编程场景中。
atomicInteger的使用场景和代码例子
AtomicInteger 类型主要适用于需要对 int 类型的变量进行原子操作的场景，比如在计数器、ID 生成器、并发队列等方面。下面是一个使用 AtomicInteger 的 Java 代码示例，模拟多个线程对一个计数器进行加减操作：
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
public class AtomicIntegerExample {
private static AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0);
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 启动两个线程并发地对计数器进行操作
new Thread(new IncrementTask()).start();
new Thread(new DecrementTask()).start();
// 等待子线程执行完毕
Thread.sleep(2000);
// 打印最终的计数器值
System.out.println("counter = " + counter.get());
}
// 计数器增加任务
static class IncrementTask implements Runnable {
@Override
public void run() {
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
counter.incrementAndGet();
}
System.out.println("IncrementTask finished");
}
}
// 计数器减少任务
static class DecrementTask implements Runnable {
@Override
public void run() {
for (int i = 0; i < 5000; i++) {
counter.decrementAndGet();
}
System.out.println("DecrementTask finished");
}
}
}
上述代码中，通过创建一个 AtomicInteger 对象，并启动两个线程并发地对该对象进行加减操作。在每个线程中，使用 incrementAndGet() 或 decrementAndGet() 方法来对计数器进行加一或减一的操作。最后打印出计数器的最终值。
总之，AtomicInteger 类型主要适用于需要对 int 变量进行原子操作的场景。在实际编程中，可以通过创建 AtomicInteger 对象并使用其提供的方法来实现多线程安全的计数器、ID 生成器等操作
AtomicIntegerArray结合业务场景给一个java代码例子。
AtomicIntegerArray 类型主要适用于需要对 int 数组类型的变量进行原子操作的场景，比如在并发队列、线程池等方面。下面是一个使用 AtomicIntegerArray 的 Java 代码示例，模拟多个线程对一个整数数组进行加减操作：
import java.util.concurrent.atomic.AtomicIntegerArray;
public class AtomicIntegerArrayExample {
private static final int[] data = new int[]{1, 2, 3, 4, 5};
private static AtomicIntegerArray arr = new AtomicIntegerArray(data);
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 启动两个线程并发地对整数数组进行加减操作
new Thread(new IncrementTask()).start();
new Thread(new DecrementTask()).start();
// 等待子线程执行完毕
Thread.sleep(2000);
// 打印最终的整数数组各元素的值
for (int i = 0; i < arr.length(); i++) {
System.out.println("data[" + i + "] = " + arr.get(i));
}
}
// 整数数组增加任务
static class IncrementTask implements Runnable {
@Override
public void run() {
for (int i = 0; i < arr.length(); i++) {
arr.getAndIncrement(i);
}
System.out.println("IncrementTask finished");
}
}
// 整数数组减少任务
static class DecrementTask implements Runnable {
@Override
public void run() {
for (int i = 0; i < arr.length(); i++) {
arr.getAndDecrement(i);
}
System.out.println("DecrementTask finished");
}
}
}
上述代码中，通过创建一个 AtomicIntegerArray 对象，并启动两个线程并发地对该对象包含的整数数组进行加减操作。在每个线程中，使用 getAndIncrement() 或 getAndDecrement() 方法来对数组元素进行原子操作。最后打印出整数数组各元素的最终值。
在实际业务场景中，AtomicIntegerArray 类型可以用于实现高效的并发队列，结合 CAS 操作（compareAndSet() 方法）等技术，能够快速实现并发队列的入队、出队等功能。
总之，AtomicIntegerArray 类型主要适用于需要对 int 数组类型的变量进行原子操作的场景，在实际编程中，可以通过创建 AtomicIntegerArray 对象并使用其提供的方法来实现多线程安全的并发队列等操作。
AtomicStampedReference实现乐观锁的java代码例子
AtomicStampedReference 类型主要适用于需要对对象类型的变量进行原子操作，并且需要保证数据的版本控制，比如在乐观锁等方面。下面是一个使用 AtomicStampedReference 的 Java 代码示例，模拟多个线程对一个字符串缓存进行乐观锁更新：
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicStampedReference;
public class AtomicStampedReferenceExample {
private static AtomicStampedReference<String> cache = new AtomicStampedReference<>("Hello, World!", 0);
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 启动两个线程并发地对字符串缓存进行乐观锁更新
new Thread(new WriteTask()).start();
new Thread(new WriteTask()).start();
// 等待子线程执行完毕
Thread.sleep(2000);
// 打印最终的字符串缓存值和版本号
int[] stampHolder = new int[1];
String value = cache.get(stampHolder);
int stamp = stampHolder[0];
System.out.println("cache = " + value + ", stamp = " + stamp);
}
// 字符串缓存写入任务
static class WriteTask implements Runnable {
@Override
public void run() {
int[] stampHolder = new int[1];
for (int i = 0; i < 10; i++) {
String oldValue = cache.get(stampHolder);
int stamp = stampHolder[0];
String newValue = "Hello, World! " + i;
if (cache.compareAndSet(oldValue, newValue, stamp, stamp + 1)) {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " : " + oldValue + "->" + newValue);
} else {
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " : " + "CAS failed");
}
try {
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}
}
上述代码中，通过创建一个 AtomicStampedReference 对象，并启动两个线程并发地对该对象包含的字符串缓存进行乐观锁更新。在写入任务中，使用 get() 方法获取对象当前的值和版本号，并通过 compareAndSet() 方法进行乐观锁更新。如果更新成功，则打印出修改前和修改后的值；否则打印出 CAS 失败信息。在实现乐观锁时需要注意，在每次操作完成后需要将版本号加一。最后打印出字符串缓存的最终值和版本号。
在实际业务场景中，AtomicStampedReference 类型可以用于实现基于乐观锁的数据访问控制，结合分布式锁等技术，能够快速实现高并发、高可靠性的分布式系统。
总之，AtomicStampedReference 类型主要适用于需要对对象类型的变量进行原子操作，并且需要保证数据的版本控制的场景，在实际编程中，可以通过创建 AtomicStampedReference 对象并使用其提供的方法来实现多线程安全的乐观锁等操作。
AtomicReferenceFieldUpdater结合业务场景给一个Java代码例子。
AtomicReferenceFieldUpdater 类型主要适用于需要对对象的某个字段进行原子操作的场景，比如在并发容器、缓存系统等方面。下面是一个使用 AtomicReferenceFieldUpdater 的 Java 代码示例，模拟多个线程对一个学生对象的成绩进行原子更新：
import java.util.concurrent.atomic.AtomicReferenceFieldUpdater;
public class AtomicReferenceFieldUpdaterExample {
static class Student {
volatile String name;
volatile int score;
private static final AtomicReferenceFieldUpdater<Student, Integer> updater =
AtomicReferenceFieldUpdater.newUpdater(Student.class, int.class, "score");
public void setScore(int newScore) {
updater.compareAndSet(this, score, newScore);
}
@Override
public String toString() {
return "Student{" +
"name='" + name + '\'' +
", score=" + score +
'}';
}
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// 创建一个学生对象，并启动两个线程并发地对该对象的成绩进行原子更新
Student student = new Student();
System.out.println("Before update: " + student);
new Thread(() -> {
for (int i = 1; i <= 10; i++) {
student.setScore(i);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " updated score to " + i);
try {
Thread.sleep(100);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}).start();
new Thread(() -> {
for (int i = 11; i <= 20; i++) {
student.setScore(i);
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " updated score to " + i);
try {
Thread.sleep(100);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}).start();
// 等待子线程执行完毕
Thread.sleep(3000);
// 打印最终的学生成绩
System.out.println("After update: " + student);
}
}
上述代码中，通过创建一个 Student 对象，并使用 AtomicReferenceFieldUpdater 对象 updater 来对该对象的 score 字段进行原子更新。在每个线程中，使用 setScore() 方法来设置学生的成绩，并调用 compareAndSet() 方法来保证原子性，如果更新成功，则打印出修改后的成绩；否则打印出 CAS 失败信息。最后打印出学生的最终成绩。
在实际业务场景中，AtomicReferenceFieldUpdater 类型可以用于实现高效的缓存系统，结合缓存淘汰策略等技术，能够快速实现高并发、低延迟的缓存系统。
总之，AtomicReferenceFieldUpdater 类型主要适用于需要对对象的某个字段进行原子操作的场景，在实际编程中，可以通过创建 AtomicReferenceFieldUpdater 对象并使用其提供的方法来实现多线程安全的并发容器、缓存系统等操作。
java并发包中有哪些锁？
ava并发包中提供了多种锁类型，常用的有以下几种：
synchronized：内置锁，是Java语言层面的一种锁机制，也称为轻量级锁。在同步代码块或方法上使用synchronized关键字可以保证线程安全，适合于访问数量较少的共享资源的情况。
ReentrantLock：可重入独占锁，是基于AQS实现的一种高级同步工具，支持公平和非公平两种方式。ReentrantLock的主要作用是保证共享资源在多线程环境下的互斥访问，适合于访问数量较多的共享资源的情况，并且相对于synchronized具有更大的灵活性和可控性。
ReentrantReadWriteLock：可重入读写锁，与ReentrantLock不同的是，ReentrantReadWriteLock锁分为读锁和写锁两种，读写锁允许多个线程同时读取共享数据，而只允许一个线程写入共享数据。适合于读操作远远大于写操作的场合。
StampedLock：戳锁，与ReentrantReadWriteLock类似，也是一种可重入锁，通过使用乐观锁的机制，减少了写锁的开销。StampedLock类型主要适用于读多写少的场景，且读取操作并不会阻塞写入操作。
synchronized的内部实现流程是怎样的？使用场景有哪些？结合使用场景给一下Java代码例子
synchronized 的内部实现流程是通过 Java 对象头中的 monitor 字段实现的。当一个线程进入一个 synchronized 代码块时，它会尝试获取对象的 monitor，如果 monitor 已经被其他线程占用，则当前线程会被阻塞并等待直到 monitor 被释放。一旦当前线程获取了 monitor，就可以执行 synchronized 代码块中的代码，并在执行完毕后释放 monitor。
synchronized 主要用于保护共享资源，避免多个线程同时访问产生竞争条件，从而导致的安全问题。使用 synchronized 的场景包括：
多个线程需要访问同一个共享资源。
共享资源的操作需要保持原子性，即同一时间只能有一个线程在访问该资源。
下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用 synchronized 来保证线程安全：
public class SynchronizedExample {
private int count;
// 使用 synchronized 保证 add 方法的线程安全性
public synchronized void add(int value) {
count += value;
}
public int getCount() {
return count;
}
}
在上述示例中，通过在 add 方法上使用 synchronized 关键字来保证多个线程对 count 变量的访问具有互斥性，从而避免了多线程并发访问的安全问题。可以看出，synchronized 是一种非常简单易用的同步机制，适用于大部分情况下的线程安全问题。
synchronized的性能如何？如何优化它的性能，给出一个Java代码例子。
synchronized 的性能相比于其他锁机制（如 ReentrantLock）来说可能略差，因为它需要在获取锁和释放锁的过程中涉及到用户态与内核态之间的切换。但是，在实际开发中，由于 synchronized 是 JVM 内置的锁机制，并且很容易使用，因此它仍然是一个非常流行的同步机制，而且在大多数情况下可以满足性能需求。
为了优化 synchronized 的性能，可以从以下几个方面入手：
减少 synchronized 块的执行时间：尽量避免在 synchronized 块中执行耗时的操作，这样可以减少持有锁的时间，从而降低竞争条件的发生概率。
使用无锁算法：对于一些高并发、访问频率较高的共享资源，可以考虑使用无锁算法（如 CAS 操作）来代替 synchronized。
减小 synchronized 块的粒度：将一个大的 synchronized 块拆分成多个小的 synchronized 块，可以减少持有锁的时间，从而提高程序的并发性能。
下面是一个示例代码，演示了如何通过将一个大的 synchronized 块拆分成多个小的 synchronized 块来提高程序的并发性能：
public class SynchronizedExample {
private int count;
private final Object lock = new Object();
public void add(int value) {
// 将一个大的 synchronized 块拆分成多个小的 synchronized 块
synchronized (lock) {
count += value;
}
}
public int getCount() {
// 将一个大的 synchronized 块拆分成多个小的 synchronized 块
synchronized (lock) {
return count;
}
}
}
在上述示例中，通过将一个大的 synchronized 块拆分成多个小的 synchronized 块，可以减少持有锁的时间，从而提高程序的并发性能。注意，在拆分 synchronized 块时，需要使用一个共享的对象作为锁，以保证同步块之间的同步性
ReentrantLock适用哪些场景？内部是如何保证数据同步的？给对应的Java代码例子。
ReentrantLock 适用于需要更复杂的同步方式或具有更高可伸缩性需求的场景。相比于 synchronized，ReentrantLock 更加灵活，并且提供了更多的特性，如公平锁和非公平锁、可重入锁、中断响应等。
在内部实现上，ReentrantLock 是基于 AQS（AbstractQueuedSynchronizer）实现的一种高级同步工具。它通过独占模式来保证共享资源在多线程环境下的互斥访问，并支持可重入性，即同一线程可以多次获取该锁而不会发生死锁。
下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用 ReentrantLock 来保证线程安全：
public class ReentrantLockExample {
private int count;
private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
public void add(int value) {
// 获取锁
lock.lock();
try {
count += value;
} finally {
// 释放锁
lock.unlock();
}
}
public int getCount() {
// 获取锁
lock.lock();
try {
return count;
} finally {
// 释放锁
lock.unlock();
}
}
}
在上述示例中，通过在 add 方法和 getCount 方法中使用 ReentrantLock 来保证多个线程对 count 变量的访问具有互斥性，从而避免了多线程并发访问的安全问题。可以看出，相对于 synchronized，使用 ReentrantLock 需要显式地获取锁和释放锁，并且需要在 finally 代码块中确保锁一定会被释放。
ReentrantLock 常用方法和高级特性有哪些？
ReentrantLock 内部提供的一些常用方法包括：
lock()：获取锁，如果锁已经被其他线程占用，则会阻塞当前线程并等待锁被释放。
tryLock()：尝试获取锁，如果锁可用则立即返回 true，否则返回 false。
unlock()：释放锁。
isLocked()：判断锁是否被某个线程持有。
isHeldByCurrentThread()：判断锁是否被当前线程持有。
此外，ReentrantLock 还提供了一些高级特性，可以让用户更加精细地控制锁的行为，包括：
公平锁和非公平锁：通过指定构造函数中的参数来选择使用公平锁或非公平锁。公平锁按照请求锁的顺序来获得锁，遵循先进先出的原则；非公平锁则允许线程“插队”获取锁。
可重入锁：允许同一线程多次获得同一个锁而不会发生死锁。可以通过在一个线程内嵌套调用锁保护的代码块来示范可重入锁。ReentrantLock 也支持可重入锁，即同一线程多次获取该锁而不会发生死锁。
中断响应：在等待锁的过程中，允许其他线程通过调用当前线程的 interrupt() 方法来中断当前线程的等待状态。可以使用 lockInterruptibly() 方法来实现可中断的获取锁。
下面是一个示例代码，演示了如何使用 ReentrantLock 的高级特性来精细地控制锁的行为：
public class ReentrantLockExample {
private int count;
private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock(true);
public void add(int value) throws InterruptedException {
// 尝试获取锁，如果锁已经被其他线程占用，则等待 1 秒钟，超时则返回 false
boolean acquired = lock.tryLock(1, TimeUnit.SECONDS);
if (acquired) {
try {
count += value;
} finally {
// 释放锁
lock.unlock();
}
} else {
throw new RuntimeException("Failed to acquire lock");
}
}
public int getCount() {
// 获取锁，并且允许中断
try {
lock.lockInterruptibly();
return count;
} catch (InterruptedException e) {
throw new RuntimeException(e);
} finally {
// 释放锁
lock.unlock();
}
}
}
在上述示例中，通过指定构造函数中的参数来创建公平锁，然后在 add 方法中使用 tryLock() 方法来尝试获取锁，在超时情况下抛出异常；在 getCount 方法中使用 lockInterruptibly() 方法来实现可中断的获取锁，从而提高程序的健壮性。
ReentrantLock 可以结合 Condition 来实现更加细粒度的线程协作，适用于一些需要等待某个条件满足后才能继续执行的业务场景。
下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用 ReentrantLock 和 Condition 来实现一个生产者-消费者模型：
public class ProducerConsumerExample {
private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
private final Condition notFull = lock.newCondition();
private final Condition notEmpty = lock.newCondition();
private final Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();
private final int capacity;
public ProducerConsumerExample(int capacity) {
this.capacity = capacity;
}
public void put(int value) throws InterruptedException {
lock.lock();
try {
// 如果队列已满，则等待不满条件
while (queue.size() >= capacity) {
notFull.await();
}
// 生产数据并添加到队列中
queue.offer(value);
// 通知消费者队列已经有数据可供消费
notEmpty.signal();
} finally {
lock.unlock();
}
}
public int take() throws InterruptedException {
lock.lock();
try {
// 如果队列为空，则等待非空条件
while (queue.isEmpty()) {
notEmpty.await();
}
// 从队列中取出数据并返回
int value = queue.poll();
// 通知生产者队列已经有空间可以继续生产数据
notFull.signal();
return value;
} finally {
lock.unlock();
}
}
}
在上述示例中，通过使用 ReentrantLock 和两个 Condition 来实现一个简单的生产者-消费者模型。当队列满时，生产者线程会等待 notFull 条件；当队列为空时，消费者线程会等待 notEmpty 条件。每次生产或消费数据时，都会通知相应的条件，从而唤醒等待的线程。可以看出，通过使用 ReentrantLock 和 Condition，我们可以实现更加细粒度和高效的线程协作，从而提高程序的并发性能。
ReentrantLock如何保证公平性？
ReentrantLock 通过使用 AQS（AbstractQueuedSynchronizer）来实现公平性。AQS 内部维护了一个等待队列，当一个线程请求获取锁时，如果发现当前有其他线程持有锁，则会将该线程加入到等待队列中，并进入睡眠状态。当持有锁的线程释放锁时，AQS 会从等待队列中选择一个最先进入队列的线程唤醒，从而保证了每个线程能够按照其请求锁的顺序获得锁。
在 ReentrantLock 中，默认情况下是非公平的，即允许线程“插队”获取锁。这种情况下，当一个线程释放锁时，如果有其他线程正在等待获取锁，那么该锁就会被分配给其中任意一个线程，可能是最后一个进入等待队列的线程，也可能是一个刚刚开始等待的线程，从而导致不公平现象。
为了实现公平锁，可以在创建 ReentrantLock 对象时传入 true 参数，表示需要创建公平锁。在公平锁模式下，当一个线程请求获取锁时，如果发现当前有其他线程持有锁或正在等待获取锁，则会将该线程加入到等待队列的末尾，从而遵循先进先出的原则，保证了公平性。
需要注意的是，在实际应用中，使用公平锁可能会导致线程切换频繁，从而影响程序的性能。因此，在选择锁时需要根据具体场景来决定是否需要使用公平锁。
AQS内部流程是怎样的？
AQS（AbstractQueuedSynchronizer）是 Java 并发包中用于构建锁和同步器的框架，提供了一种基于等待队列实现的同步机制。
AQS 内部维护了一个双向链表，其中每个节点表示一个等待线程。当一个线程请求获取锁时，如果发现锁已经被其他线程持有，则会将该线程封装成一个节点并加入到等待队列的末尾，然后进入睡眠状态。同时，AQS 会记录下当前线程所在的节点，并将其标记为“独占模式”或“共享模式”。
当持有锁的线程释放锁时，AQS 会从等待队列中选择一个线程唤醒。具体流程如下：
调用 release() 方法释放锁。
如果当前节点的等待状态不为空（即存在等待线程），则调用 doRelease() 方法唤醒等待队列中的一个线程。
在 doRelease() 方法中，首先需要将当前独占模式的节点从等待队列中删除，并将其状态设置为可用。
然后检查等待队列中是否存在共享模式的节点。如果存在，则需要按照 FIFO 的顺序唤醒队列中所有共享模式节点；如果不存在，则需要按照 FIFO 的顺序唤醒队列中第一个独占模式的节点。
当一个等待线程被唤醒时，它会重新尝试获取锁，并根据自己的状态（独占模式或共享模式）来决定如何竞争锁。如果获取锁失败，则会再次封装成一个节点并加入到等待队列中。这样，等待队列就形成了一个 FIFO 的链表结构，从而保证了线程请求锁的顺序。
总之，AQS 的内部流程是基于等待队列实现的。通过将等待线程封装成节点并加入到队列中，可以实现线程的排队和唤醒，从而实现了一种高效的同步机制。同时，AQS 还提供了一些方法用于操作等待队列和修改节点状态，以及一些常用的同步器实现，如 ReentrantLock 和 Semaphore 等。
ReentrantReadWriteLock使用场景是怎样的？结合场景给对应的java代码例子。
ReentrantReadWriteLock 适用于读多写少的场景，可以提高程序的并发性能。与普通的互斥锁（如 ReentrantLock）不同，读写锁允许多个线程同时读取共享资源，但只允许一个线程进行写操作。这种设计可以有效地减少锁竞争，从而提高程序的吞吐量。
下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用 ReentrantReadWriteLock 来实现对一个计数器的读写操作：
public class Counter {
private int count;
private final ReentrantReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock();
public void increment() {
lock.writeLock().lock();
try {
// 写操作需要独占锁
count++;
} finally {
lock.writeLock().unlock();
}
}
public int getCount() {
lock.readLock().lock();
try {
// 读操作可以共享锁
return count;
} finally {
lock.readLock().unlock();
}
}
}
在上述示例中，通过创建一个 ReentrantReadWriteLock 对象来实现读写锁的功能。当执行写操作时，需要获取独占锁，并且只有一个线程可以持有锁；当执行读操作时，可以获取共享锁，多个线程可以同时持有锁。
在读多写少的场景下，读写锁可以显著提高程序的并发性能。例如，在一个高并发的 Web 应用中，大量用户在同时浏览页面，但只有少数用户进行修改操作，此时可以使用读写锁来实现对数据的访问控制。
public class ReadWriteLockExample {
private final Map<String, String> map = new HashMap<>();
private final ReentrantReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock();
public void put(String key, String value) {
lock.writeLock().lock();
try {
map.put(key, value);
} finally {
lock.writeLock().unlock();
}
}
public String get(String key) {
lock.readLock().lock();
try {
return map.get(key);
} finally {
lock.readLock().unlock();
}
}
}
在上述示例中，每次修改数据时需要获取写锁，而读取数据时可以获取读锁。这样，在多个线程同时读取数据时就不会相互影响，从而提高了程序的并发性能。
StampedLock的使用场景是怎样的？给一个结合业务场景的java代码例子。
StampedLock 是 Java 8 新增的一个锁机制，它可以提供乐观读、悲观读和写锁等多种锁模式，并且支持对锁进行升级和降级操作，具有较高的灵活性和性能优势。因此，StampedLock 适用于读多写少的场景，并且只适用于内存共享数据结构。
下面是一个示例代码，演示了如何使用 StampedLock 来实现对一个点的线程安全访问：
public class Point {
private double x, y;
private final StampedLock lock = new StampedLock();
public void move(double deltaX, double deltaY) {
long stamp = lock.writeLock();
try {
x += deltaX;
y += deltaY;
} finally {
lock.unlockWrite(stamp);
}
}
public double distanceFromOrigin() {
long stamp = lock.tryOptimisticRead();
double currentX = x, currentY = y;
if (!lock.validate(stamp)) {
// 如果乐观读失败，则需要获取悲观读锁
stamp = lock.readLock();
try {
currentX = x;
currentY = y;
} finally {
lock.unlockRead(stamp);
}
}
return Math.sqrt(currentX * currentX + currentY * currentY);
}
}
在上述示例中，通过使用 StampedLock 实现了对一个 Point 对象的线程安全访问。当执行写操作时，需要获取写锁；当执行读操作时，可以使用乐观读锁或悲观读锁。
在 distanceFromOrigin() 方法中，首先尝试使用乐观读锁（tryOptimisticRead()）来读取数据，如果此时没有其他线程持有写锁，那么直接返回读取的结果。如果乐观读失败，则需要获取悲观读锁，并再次读取数据。
在读多写少的场景下，可以使用 StampedLock 来提高程序的并发性能。例如，在一个消费者-生产者模型中，大量的消费者线程需要读取共享的数据，但只有少数生产者线程需要修改数据。此时可以使用 StampedLock 来实现对数据的访问控制。
public class StampedLockExample {
private final List<Integer> list = new ArrayList<>();
private final StampedLock lock = new StampedLock();
public void add(int value) {
long stamp = lock.writeLock();
try {
list.add(value);
} finally {
lock.unlockWrite(stamp);
}
}
public int get(int index) {
long stamp = lock.tryOptimisticRead();
int value = list.get(index);
if (!lock.validate(stamp)) {
// 如果乐观读失败，则需要获取悲观读锁
stamp = lock.readLock();
try {
value = list.get(index);
} finally {
lock.unlockRead(stamp);
}
}
return value;
}
}
在上述示例中，每次修改数据时需要获取写锁，而读取数据时可以使用乐观读锁或悲观读锁。这样，在多个线程同时读取数据时就不会相互影响，从而提高了程序的并发性能。
TimeUnit的使用场景例子
TimeUnit 是 Java 并发包中的一个工具类，用于处理时间单位。它提供了一系列的枚举常量，用于表示不同的时间单位，例如秒、毫秒、微秒等。
下面是一些示例场景和对应的 Java 代码：
延迟执行任务
ScheduledExecutorService executor = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();
executor.schedule(() -> {
// 要执行的任务
}, 5, TimeUnit.SECONDS);
在上述示例中，通过 schedule() 方法来延迟执行一个任务，等待 5 秒后执行。这里使用了 TimeUnit.SECONDS 表示秒数的时间单位。
执行超时操作
ExecutorService executor = Executors.newSingleThreadExecutor();
Future<String> future = executor.submit(() -> {
// 要执行的任务
return "result";
});
try {
String result = future.get(3, TimeUnit.SECONDS);
} catch (TimeoutException e) {
// 超时异常处理
} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
// 异常处理
}
在上述示例中，通过 get() 方法来获取执行结果，并设置了 3 秒的超时时间。如果在规定时间内没有返回结果，则会抛出 TimeoutException 异常。这里使用了 TimeUnit.SECONDS 表示秒数的时间单位。
计算时间差
long startTime = System.currentTimeMillis();
// 执行一些操作
long endTime = System.currentTimeMillis();
long timeDiff = TimeUnit.MILLISECONDS.toSeconds(endTime - startTime);
在上述示例中，通过 TimeUnit.MILLISECONDS 和 toSeconds() 方法来计算两个时间戳之间的时间差，并将结果转换为秒数的时间单位。
阻塞线程
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(5);
} catch (InterruptedException e) {
// 异常处理
}
在上述示例中，通过 sleep() 方法来阻塞当前线程 5 秒。这里使用了 TimeUnit.SECONDS 表示秒数的时间单位。
总之，TimeUnit 可以帮助我们方便地处理不同时间单位之间的转换和计算。在实际应用中，它常常与其他 Java 并发包中的类一起使用，如 ExecutorService、Future 等。
ThreadLocalRandom的使用场景有哪些？结合场景给出Java代码例子。
ThreadLocalRandom 是 Java 并发包中的一个工具类，用于生成随机数。与 Random 类不同，ThreadLocalRandom 可以提供更好的性能和线程安全性，因此适用于高并发应用程序。
下面是一些示例场景和对应的 Java 代码：
生成随机数
int randomNum = ThreadLocalRandom.current().nextInt(100);
在上述示例中，通过 ThreadLocalRandom.current() 方法获取当前线程的 ThreadLocalRandom 实例，并使用 nextInt() 方法来生成 0-99 范围内的随机整数。
打乱列表顺序
List<Integer> list = new ArrayList<>();
// 添加元素
ThreadLocalRandom random = ThreadLocalRandom.current();
for (int i = list.size() - 1; i > 0; i--) {
int j = random.nextInt(i + 1);
Collections.swap(list, i, j);
}
在上述示例中，通过 ThreadLocalRandom.current() 方法获取当前线程的 ThreadLocalRandom 实例，并使用 nextInt() 方法来生成两个下标值，然后调用 Collections.swap() 方法来交换列表中的元素位置，从而打乱列表的顺序。
模拟游戏掉落物品
public class Item {
private final String name;
private final double dropRate;
public Item(String name, double dropRate) {
this.name = name;
this.dropRate = dropRate;
}
public boolean isDropped() {
double randomValue = ThreadLocalRandom.current().nextDouble();
return randomValue <= dropRate;
}
}
在上述示例中，定义了一个 Item 类来表示游戏中的一种物品，包括名称和掉落概率。通过使用 ThreadLocalRandom.current() 方法获取当前线程的 ThreadLocalRandom 实例，并使用 nextDouble() 方法来生成 0-1 范围内的随机数，从而模拟物品的掉落情况。
总之，ThreadLocalRandom 可以帮助我们方便地生成随机数，并且具有更好的性能和线程安全性。它适用于需要高效、线程安全的随机数生成场景，如游戏开发、密码学等领域。
Java提供的同步器有哪些？使用场景是怎样的？
Java 并发包提供了多种同步器，常用的有以下几种：
Semaphore
Semaphore 用于控制同时访问某个共享资源的线程数量。可以通过 acquire() 和 release() 方法来获取和释放信号量。在实际应用中，Semaphore 可以用于限流、连接池等场景。
CountDownLatch
CountDownLatch 用于等待一个或多个线程完成任务。可以通过 countDown() 和 await() 方法来计数和等待线程完成。在实际应用中，CountDownLatch 可以用于协调多个线程的执行顺序，例如主线程等待子线程完成任务。
CyclicBarrier
CyclicBarrier 用于等待一组线程到达某个屏障点。可以通过 await() 方法来等待其他线程到达屏障点。在所有线程都到达屏障点后，所有线程才可以继续执行。在实际应用中，CyclicBarrier 可以用于将多个独立的子任务合并为一个大任务。
Phaser
Phaser 是一个高级的同步器，它可以动态地添加和移除参与者，并且支持分阶段执行。可以通过 register()、arrive() 和 awaitAdvance() 等方法来注册参与者、到达阶段和等待其他参与者。在实际应用中，Phaser 可以用于处理一些复杂的并发场景，例如迭代、分治等。
Semaphore的使用场景有哪些？结合场景给出Java代码例子。
Semaphore 是 Java 并发包中的一个同步器，用于限制同时访问某个共享资源的线程数量。它可以保证只有指定数量的线程可以同时访问共享资源，从而避免了数据竞争问题。
下面是一些示例场景和对应的 Java 代码：
限制并发线程数
public class Task implements Runnable {
private final Semaphore semaphore;
public Task(Semaphore semaphore) {
this.semaphore = semaphore;
}
@Override
public void run() {
try {
semaphore.acquire();
// 访问共享资源的操作
} catch (InterruptedException e) {
// 异常处理
} finally {
semaphore.release();
}
}
}
public class Application {
public static void main(String[] args) {
int numThreads = 10;
Semaphore semaphore = new Semaphore(5);
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(numThreads);
for (int i = 0; i < numThreads; i++) {
executor.submit(new Task(semaphore));
}
executor.shutdown();
}
}
在上述示例中，定义了一个 Task 类来表示执行任务的线程，通过使用 Semaphore 来限制同时运行的线程数量为 5。在 run() 方法中，通过 acquire() 方法获取信号量，访问共享资源，然后通过 release() 方法释放信号量。
控制数据库连接池大小
public class ConnectionPool {
private final Semaphore semaphore;
private final List<Connection> connections = new ArrayList<>();
public ConnectionPool(int maxConnections) {
semaphore = new Semaphore(maxConnections);
for (int i = 0; i < maxConnections; i++) {
connections.add(createConnection());
}
}
public Connection getConnection() throws InterruptedException {
semaphore.acquire();
return connections.remove(0);
}
public void releaseConnection(Connection connection) {
connections.add(connection);
semaphore.release();
}
}
public class Application {
public static void main(String[] args) {
int maxConnections = 10;
ConnectionPool pool = new ConnectionPool(maxConnections);
// 使用连接池中的连接执行数据库操作
// ...
}
}
在上述示例中，定义了一个 ConnectionPool 类来表示数据库连接池，通过使用 Semaphore 来限制连接池中连接的最大数量。在 getConnection() 方法中，通过 acquire() 方法获取信号量，然后从连接池中获取连接；在 releaseConnection() 方法中，将使用完的连接归还到连接池，并释放信号量。
控制网络流量
public class NetworkServer {
private final Semaphore semaphore;
public NetworkServer(int maxConnections) {
semaphore = new Semaphore(maxConnections, true);
}
public void handleRequest() throws InterruptedException {
semaphore.acquire();
// 处理请求
Thread.sleep((long) (Math.random() * 1000));
semaphore.release();
}
}
public class Application {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
int maxConnections = 5;
NetworkServer server = new NetworkServer(maxConnections);
while (true) {
server.handleRequest();
}
}
}
在上述示例中，定义了一个 NetworkServer 类来模拟网络服务器的请求处理，通过使用 Semaphore 来限制同时连接服务器的最大数量。在 handleRequest() 方法中，通过 acquire() 方法获取信号量，然后模拟请求处理的过程，最后释放信号量。
总之，Semaphore 可以用于限制并发线程数、控制资源访问次数等场景。它可以保证共享资源的安全性，并避免了数据竞争问题。在实际应用中，需要根据具体的需求来选择合适的并发控制方式
CountDownLatch的使用场景有哪些？结合场景给出Java代码例子。
CountDownLatch 是 Java 并发包中的一个同步器，用于等待一个或多个线程完成任务。可以通过 countDown() 和 await() 方法来计数和等待线程完成。在实际应用中，CountDownLatch 可以用于协调多个线程的执行顺序。
下面是一些示例场景和对应的 Java 代码：
等待子线程完成
public class Task implements Runnable {
private final CountDownLatch latch;
public Task(CountDownLatch latch) {
this.latch = latch;
}
@Override
public void run() {
// 执行任务
latch.countDown();
}
}
public class Application {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
int numThreads = 5;
CountDownLatch latch = new CountDownLatch(numThreads);
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(numThreads);
for (int i = 0; i < numThreads; i++) {
executor.submit(new Task(latch));
}
latch.await();
System.out.println("All threads have completed their tasks.");
executor.shutdown();
}
}
在上述示例中，定义了一个 Task 类来表示执行任务的线程，通过使用 CountDownLatch 来等待子线程完成任务。在 run() 方法中，执行任务并调用 countDown() 方法减少计数器的值。
等待多个服务启动完成
public class ServiceA implements Runnable {
private final CountDownLatch latch;
public ServiceA(CountDownLatch latch) {
this.latch = latch;
}
@Override
public void run() {
// 启动服务A
latch.countDown();
}
}
public class ServiceB implements Runnable {
private final CountDownLatch latch;
public ServiceB(CountDownLatch latch) {
this.latch = latch;
}
@Override
public void run() {
// 启动服务B
latch.countDown();
}
}
public class Application {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
CountDownLatch latch = new CountDownLatch(2);
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2);
executor.submit(new ServiceA(latch));
executor.submit(new ServiceB(latch));
latch.await();
System.out.println("All services have started.");
executor.shutdown();
}
}
在上述示例中，定义了两个服务 ServiceA 和 ServiceB，通过使用 CountDownLatch 来等待这两个服务启动完成。在 run() 方法中，分别启动服务并调用 countDown() 方法减少计数器的值。
等待多个线程完成任务
public class Task implements Runnable {
private final CountDownLatch latch;
public Task(CountDownLatch latch) {
this.latch = latch;
}
@Override
public void run() {
// 执行任务
latch.countDown();
}
}
public class Application {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
int numThreads = 5;
CountDownLatch latch = new CountDownLatch(numThreads);
List<Thread> threads = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < numThreads; i++) {
Thread thread = new Thread(new Task(latch));
threads.add(thread);
thread.start();
}
for (Thread thread : threads) {
thread.join();
}
System.out.println("All threads have completed their tasks.");
}
}
在上述示例中，定义了一个 Task 类来表示执行任务的线程，通过使用 CountDownLatch 来等待多个线程完成任务。在 run() 方法中，执行任务并调用 countDown() 方法减少计数器的值。在主线程中，使用 join() 方法等待所有子线程完成任务。
总之，CountDownLatch 可以用于协调多个线程的执行顺序，等待任务完成等场景。它可以实现线程间的同步和协作，保证程序的正确性和安全性。在实际应用中，需要根据具体的需求来选择合适的并发控制方式。
CyclicBarrier的使用场景有哪些？结合场景给出Java代码例子。
CyclicBarrier 是 Java 并发包中的一个同步器，用于等待一组线程到达某个屏障点。可以通过 await() 方法来等待其他线程到达屏障点，当所有线程都到达屏障点后，所有线程才可以继续执行。在实际应用中，CyclicBarrier 可以用于将多个独立的子任务合并为一个大任务。
下面是一些示例场景和对应的 Java 代码：
计算矩阵行列式
public class MatrixTask implements Runnable {
private final double[][] matrix;
private final int row;
private final CyclicBarrier barrier;
private double result = 0.0;
public MatrixTask(double[][] matrix, int row, CyclicBarrier barrier) {
this.matrix = matrix;
this.row = row;
this.barrier = barrier;
}
@Override
public void run() {
// 计算当前行的行列式值
result = calculateRowDeterminant(matrix, row);
try {
barrier.await();
} catch (InterruptedException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
} catch (BrokenBarrierException e) {
// 处理异常
}
}
public double getResult() {
return result;
}
}
public class Application {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException, BrokenBarrierException {
int numThreads = 4;
double[][] matrix = new double[][]{{1, 2}, {3, 4}};
CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(numThreads);
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(numThreads);
List<MatrixTask> tasks = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < numThreads; i++) {
MatrixTask task = new MatrixTask(matrix, i, barrier);
tasks.add(task);
executor.submit(task);
}
barrier.await();
double result = calculateFinalDeterminant(tasks);
System.out.println("The determinant is " + result);
executor.shutdown();
}
private static double calculateRowDeterminant(double[][] matrix, int row) {
// 计算矩阵某一行的行列式值
return 0.0;
}
private static double calculateFinalDeterminant(List<MatrixTask> tasks) {
// 计算所有子任务的行列式值之和
return tasks.stream()
.mapToDouble(MatrixTask::getResult)
.sum();
}
}
在上述示例中，定义了一个 MatrixTask 类来计算矩阵行列式，通过使用 CyclicBarrier 来等待所有子任务完成。在 run() 方法中，计算当前行的行列式值，并调用 await() 方法等待其他线程到达屏障点。在主线程中，初始化子任务并等待所有子任务完成，并将所有子任务的行列式值加起来。
CyclicBarrier跟CountDownLatch的区别？使用场景对比。
CyclicBarrier 和 CountDownLatch 都是 Java 并发包中的同步工具类，都可以用于在多线程环境下等待其他线程完成任务。它们之间的主要区别如下：
计数器的修改方式不同
CountDownLatch 的计数器是只减不增的，也就是说，初始化时需要指定计数器的初始值，每调用一次 countDown() 方法就会减少计数器的值，当计数器的值变为 0 时，所有等待的线程就会被唤醒。
CyclicBarrier 的计数器可以减少也可以增加，初始化时需要指定计数器的初始值和屏障点(barrierPoint)，每调用一次 await() 方法就会将计数器的值减 1，并将当前线程挂起，直到计数器的值变为 0 时，所有等待的线程才会被唤醒，同时会执行一个回调方法。
作用和使用场景不同
CountDownLatch 主要用于等待其他线程完成某个任务，适用于一组独立的子任务之间相互协作的场景，例如等待多个线程完成某项操作后再进行下一步处理，或者等待多个服务启动完成后再执行操作等。
CyclicBarrier 主要用于将多个独立的子任务合并为一个大任务，适用于多个线程协作完成大型计算任务、模拟赛跑比赛等场景，例如将一个大型计算任务分割成多个子任务并行执行，当所有子任务都执行完毕后再将结果合并。
下面是一个使用 CountDownLatch 和 CyclicBarrier 实现的示例：
public class Application {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException, BrokenBarrierException {
int numThreads = 5;
CountDownLatch latch = new CountDownLatch(numThreads);
CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(numThreads + 1); // 注意这里需要增加屏障点
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(numThreads);
for (int i = 0; i < numThreads; i++) {
executor.submit(new Task(latch, barrier));
}
// 等待所有子任务完成
latch.await();
// 执行大任务
barrier.await();
System.out.println("All tasks have been completed.");
executor.shutdown();
}
}
public class Task implements Runnable {
private final CountDownLatch latch;
private final CyclicBarrier barrier;
public Task(CountDownLatch latch, CyclicBarrier barrier) {
this.latch = latch;
this.barrier = barrier;
}
@Override
public void run() {
// 执行子任务
latch.countDown();
try {
barrier.await();
} catch (InterruptedException | BrokenBarrierException e) {
Thread.currentThread().interrupt();
}
}
}
在上述示例中，首先创建了一个 CountDownLatch 和一个 CyclicBarrier 对象，然后使用 CountDownLatch 等待所有子任务完成，使用 CyclicBarrier 执行大任务。在 Task 类中，调用 countDown() 方法减少 CountDownLatch 的计数器的值，并调用 await() 方法等待其他线程到达屏障点。
总之，CyclicBarrier 和 CountDownLatch 在实现多线程同步和协作方面都有自己的特点和优势，需要根据具体的需求来选择合适的并发控制方式
Phaser的使用场景有哪些？结合场景给出Java代码例子。
Phaser 是 Java 并发包中的一个同步器，它可以用于等待一组线程到达某个屏障点。与 CyclicBarrier 不同的是，Phaser 可以动态地添加和删除参与者，并且可以在每个屏障点上执行一些特定操作。在实际应用中，Phaser 可以用于将多个独立的子任务合并为一个大任务。
下面是一些示例场景和对应的 Java 代码：
模拟赛跑比赛
public class Runner implements Runnable {
private final String name;
private final Phaser phaser;
public Runner(String name, Phaser phaser) {
this.name = name;
this.phaser = phaser;
}
@Override
public void run() {
System.out.println(name + " ready to start.");
phaser.arriveAndAwaitAdvance(); // 等待所有选手准备就绪
System.out.println(name + " starts running.");
phaser.arriveAndAwaitAdvance(); // 等待所有选手跑到终点
System.out.println(name + " finishes the race.");
phaser.arriveAndDeregister(); // 退出比赛
}
}
public class Application {
public static void main(String[] args) {
int numRunners = 5;
Phaser phaser = new Phaser(numRunners);
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(numRunners);
for (int i = 0; i < numRunners; i++) {
executor.submit(new Runner("Runner " + i, phaser));
}
executor.shutdown();
}
}
在上述示例中，定义了一个 Runner 类来模拟赛跑比赛，通过使用 Phaser 来等待所有选手准备就绪和所有选手到达终点。在 run() 方法中，等待其他选手准备就绪或到达终点并执行相应操作，最后退出比赛。
多个线程协作完成大型计算任务
public class CalculationTask implements Runnable {
private final int[] array;
private final int start;
private final int end;
private final Phaser phaser;
public CalculationTask(int[] array, int start, int end, Phaser phaser) {
this.array = array;
this.start = start;
this.end = end;
this.phaser = phaser;
}
@Override
public void run() {
// 计算子任务结果
phaser.arriveAndAwaitAdvance(); // 等待所有子任务完成
// 执行其他操作
phaser.arriveAndDeregister(); // 退出 Phaser
}
}
public class Application {
public static void main(String[] args) {
int numThreads = 8;
int[] array = new int[1000];
Phaser phaser = new Phaser(numThreads);
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(numThreads);
for (int i = 0; i < numThreads; i++) {
executor.submit(new CalculationTask(array, i * 125, (i + 1) * 125, phaser));
}
phaser.arriveAndAwaitAdvance(); // 等待所有子任务完成
System.out.println("All tasks have been completed.");
executor.shutdown();
}
}
在上述示例中，定义了一个 CalculationTask 类来计算大型计算任务，通过使用 Phaser 来等待所有子任务完成。在 run() 方法中，等待其他子任务完成并执行相应操作，最后退出 Phaser。
总之，Phaser 可以用于将多个独立的子任务合并为一个大任务，并且可以动态地添加和删除参与者，是一种非常灵活的同步器。需要根据具体的需求来选择合适的并发控制方式。
小结
从一个故事出发，体系化的总结了java并发包的工具类，结合业务场景给出了一些总结和代码demo ,希望可以带你走过面试。
