【123期】一文搞定那些难缠的并发面试题

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面试刷图,查缺补漏

号外:****往期面试题,10篇为一个单位归置到本公众号菜单栏-面试题,有需要的欢迎翻阅

阶段汇总集合:

1、Object 的 wait()和notify() 方法

下图为线程状态的图:

【123期】一文搞定那些难缠的并发面试题

Object 对象中的 wait()和notify()是用来实现实现等待 / 通知模式。其中等待状态和阻塞状态是不同的。等待状态的线程可以通过notify() 方法唤醒并继续执行,而阻塞状态的线程则是等待获取新的锁。

  • 调用 wait()方法后,当前线程会进入等待状态,直到其他线程调用notify()或notifyAll() 来唤醒。
  • 调用 notify() 方法后,可以唤醒正在等待的单一线程。
  • 相关文章参考

    2、并发特性 - 原子性、有序性、可见性

  • 原子性:即一个操作或者多个操作 要么全部执行并且执行的过程不会被任何因素打断,要么就都不执行。
  • 可见性:指当多个线程访问同一个变量时,一个线程修改了这个变量的值,其他线程能够立即看得到修改的值。
  • 有序性:即程序执行的顺序按照代码的先后顺序执行,不进行指令重排列。
  • 3、synchronized 实现原理?

    synchronized 可以保证方法或者代码块在运行时,同一时刻只有一个进程可以访问,同时它还可以保证共享变量的内存可见性。

    Java 中每一个对象都可以作为锁,这是 synchronized 实现同步的基础:

  • 普通同步方法,锁是当前实例对象
  • 静态同步方法,锁是当前类的 class 对象
  • 同步方法块,锁是括号里面的对象
  • 同步代码块:monitorenter 指令插入到同步代码块的开始位置,monitorexit指令插入到同步代码块的结束位置,JVM 需要保证每一个monitorenter都有一个monitorexit与之相对应。任何对象都有一个 Monitor 与之相关联,当且一个 Monitor 被持有之后,他将处于锁定状态。线程执行到monitorenter 指令时,将会尝试获取对象所对应的 Monitor 所有权,即尝试获取对象的锁。

    同步方法:synchronized 方法则会被翻译成普通的方法调用和返回指令如:invokevirtual、areturn指令,在 VM 字节码层面并没有任何特别的指令来实现被synchronized修饰的方法,而是在 Class 文件的方法表中将该方法的access_flags字段中的synchronized 标志位置设置为 1,表示该方法是同步方法,并使用调用该方法的对象或该方法所属的 Class 在 JVM 的内部对象表示 Klass 作为锁对象。

    synchronized 是重量级锁,在 JDK1.6 中进行优化,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。

    相关文章参考

    4、volatile 的实现原理?

    volatile 是轻量级的锁,它不会引起线程上下文的切换和调度。

  • volatile可见性:对一个volatile 的读,总可以看到对这个变量最终的写。
  • volatile 原子性:volatile对单个读 / 写具有原子性(32 位 Long、Double),但是复合操作除外,例如i++ 。
  • JVM 底层采用“内存屏障”来实现 volatile 语义,防止指令重排序。
  • volatile 经常用于两个两个场景:状态标记变量、Double Check 。

    相关文章参考

    5、Java 内存模型(JMM)

    JMM 规定了线程的工作内存和主内存的交互关系,以及线程之间的可见性和程序的执行顺序。

  • 一方面,要为程序员提供足够强的内存可见性保证。
  • 另一方面,对编译器和处理器的限制要尽可能地放松。JMM 对程序员屏蔽了 CPU 以及 OS 内存的使用问题,能够使程序在不同的 CPU 和 OS 内存上都能够达到预期的效果。
  • Java 采用内存共享的模式来实现线程之间的通信。编译器和处理器可以对程序进行重排序优化处理,但是需要遵守一些规则,不能随意重排序。

    在并发编程模式中,势必会遇到上面三个概念:
  • 原子性:一个操作或者多个操作要么全部执行要么全部不执行。
  • 可见性:当多个线程同时访问一个共享变量时,如果其中某个线程更改了该共享变量,其他线程应该可以立刻看到这个改变。
  • 有序性:程序的执行要按照代码的先后顺序执行。
  • 通过 volatile、synchronized、final、concurrent 包等 实现。

    相关文章参考

    6、有关队列 AQS 队列同步器

    AQS 是构建锁或者其他同步组件的基础框架(如 ReentrantLock、ReentrantReadWriteLock、Semaphore 等), 包含了实现同步器的细节(获取同步状态、FIFO 同步队列)。AQS 的主要使用方式是继承,子类通过继承同步器,并实现它的抽象方法来管理同步状态。

    维护一个同步状态 state。当 state 0时,表示已经获取了锁;当state = 0 时,表示释放了锁。

    AQS 通过内置的 FIFO 同步队列来完成资源获取线程的排队工作:

  • 如果当前线程获取同步状态失败(锁)时,AQS 则会将当前线程以及等待状态等信息构造成一个节点(Node)并将其加入同步队列,同时会阻塞当前线程
  • 当同步状态释放时,则会把节点中的线程唤醒,使其再次尝试获取同步状态。
  • AQS 内部维护的是** CLH 双向同步队列**

    相关文章参考

    7、锁的特性

    可重入锁:指的是在一个线程中可以多次获取同一把锁。 ReentrantLock 和 synchronized 都是可重入锁。

    可中断锁:顾名思义,就是可以相应中断的锁。synchronized 就不是可中断锁,而 Lock 是可中断锁。

    公平锁:即尽量以请求锁的顺序来获取锁。synchronized 是非公平锁,ReentrantLock 和 ReentrantReadWriteLock,它默认情况下是非公平锁,但是可以设置为公平锁。

    相关文章参考

    8、ReentrantLock 锁

    ReentrantLock,可重入锁,是一种递归无阻塞的同步机制。它可以等同于 synchronized的使用,但是 ReentrantLock 提供了比synchronized 更强大、灵活的锁机制,可以减少死锁发生的概率。

  • ReentrantLock 实现 Lock 接口,基于内部的 Sync 实现。
  • Sync 实现 AQS ,提供了 FairSync 和 NonFairSync 两种实现。
  • Condition

    Condition 和 Lock 一起使用以实现等待/通知模式,通过 await()和singnal() 来阻塞和唤醒线程。

    Condition 是一种广义上的条件队列。他为线程提供了一种更为灵活的等待 / 通知模式,线程在调用 await 方法后执行挂起操作,直到线程等待的某个条件为真时才会被唤醒。Condition 必须要配合 Lock 一起使用,因为对共享状态变量的访问发生在多线程环境下。一个 Condition 的实例必须与一个 Lock 绑定,因此 Condition 一般都是作为 Lock 的内部实现。

    相关文章参考

    9、ReentrantReadWriteLock

    读写锁维护着一对锁,一个读锁和一个写锁。通过分离读锁和写锁,使得并发性比一般的排他锁有了较大的提升:

  • 在同一时间,可以允许多个读线程同时访问。
  • 但是,在写线程访问时,所有读线程和写线程都会被阻塞。
  • 读写锁的主要特性:

  • 公平性:支持公平性和非公平性。
  • 重入性:支持重入。读写锁最多支持 65535 个递归写入锁和 65535 个递归读取锁。
  • 锁降级:遵循获取写锁,再获取读锁,最后释放写锁的次序,如此写锁能够降级成为读锁。
  • ReentrantReadWriteLock 实现 ReadWriteLock 接口,可重入的读写锁实现类。

    在同步状态上,为了表示两把锁,将一个 32 位整型分为高 16 位和低 16 位,分别表示读和写的状态

    10、Synchronized 和 Lock 的区别

  • Lock 是一个接口,而 synchronized 是 Java 中的关键字,synchronized 是内置的语言实现;
  • synchronized 在发生异常时,会自动释放线程占有的锁,因此不会导致死锁现象发生;而 Lock 在发生异常时,如果没有主动通过 unLock() 去释放锁,则很可能造成死锁现象,因此使用 Lock 时需要在 finally 块中释放锁;
  • Lock 可以让等待锁的线程响应中断,而 synchronized 却不行,使用 synchronized 时,- 等待的线程会一直等待下去,不能够响应中断;
  • 通过 Lock 可以知道有没有成功获取锁,而 synchronized 却无法办到。
  • Lock 可以提高多个线程进行读操作的效率。
  • 更深的:

  • 与 synchronized 相比,ReentrantLock 提供了更多,更加全面的功能,具备更强的扩展性。例如:时间锁等候,可中断锁等候,锁投票。
  • ReentrantLock 还提供了条件 Condition ,对线程的等待、唤醒操作更加详细和灵活,所以在多个条件变量和高度竞争锁的地方,ReentrantLock 更加适合(以后会阐述 Condition)。
  • ReentrantLock 提供了可轮询的锁请求。它会尝试着去获取锁,如果成功则继续,否则可以等到下次运行时处理,而 synchronized则一旦进入锁请求要么成功要么阻塞,所以相比synchronized 而言,ReentrantLock 会不容易产生死锁些。
  • ReentrantLock 支持更加灵活的同步代码块,但是使用 synchronized时,只能在同一个synchronized块结构中获取和释放。注意,ReentrantLock 的锁释放一定要在finally 中处理,否则可能会产生严重的后果。
  • ReentrantLock 支持中断处理,且性能较 synchronized 会好些。
  • 11、Java 中线程同步的方式

  • sychronized 同步方法或代码块
  • volatile
  • Lock
  • ThreadLocal
  • 阻塞队列(LinkedBlockingQueue)
  • 使用原子变量(java.util.concurrent.atomic)
  • 变量的不可变性
  • 相关文章参考

    12、CAS 是一种什么样的同步机制?多线程下为什么不使用 int 而使用 AtomicInteger?

    Compare And Swap,比较交换。可以看到 synchronized 可以保证代码块原子性,很多时候会引起性能问题,volatile也是个不错的选择,但是volatile 不能保证原子性,只能在某些场合下使用。所以可以通过 CAS 来进行同步,保证原子性。

    我们在读 Concurrent 包下的类的源码时,发现无论是 ReentrantLock 内部的 AQS,还是各种 Atomic 开头的原子类,内部都应用到了 CAS。

    在 CAS 中有三个参数:内存值 V、旧的预期值 A、要更新的值 B ,当且仅当内存值 V 的值等于旧的预期值 A 时,才会将内存值 V 的值修改为 B,否则什么都不干。其伪代码如下:

    
    if (this.value == A) {
      this.value = B
      return true;
    } else {
      return false;
    }
    

    CAS 可以保证一次的读-改-写操作是原子操作。

    在多线程环境下,int 类型的自增操作不是原子的,线程不安全,可以使用 AtomicInteger 代替。

    
    // AtomicInteger.java
    private static final Unsafe unsafe = Unsafe.getUnsafe();
    private static final long valueOffset;
    static {
        try {
            valueOffset = unsafe.objectFieldOffset
                (AtomicInteger.class.getDeclaredField("value"));
        } catch (Exception ex) { throw new Error(ex); }
    }
    private volatile int value;
    
  • Unsafe 是 CAS 的核心类,Java 无法直接访问底层操作系统,而是通过本地 native` 方法来访问。不过尽管如此,JVM 还是开了一个后门:Unsafe ,它提供了硬件级别的原子操作。
  • valueOffset 为变量值在内存中的偏移地址,Unsafe 就是通过偏移地址来得到数据的原值的。
  • value当前值,使用volatile 修饰,保证多线程环境下看见的是同一个。
  • 
    // AtomicInteger.java
    public final int addAndGet(int delta) {
        return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, delta) + delta;
    }
    
    // Unsafe.java
    // compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 + var4)其实换成 compareAndSwapInt(obj, offset, expect, update)比较清楚,意思就是如果 obj 内的 value 和 expect 相等,就证明没有其他线程改变过这个变量,那么就更新它为 update,如果这一步的 CAS 没有成功,那就采用自旋的方式继续进行 CAS 操作,取出乍一看这也是两个步骤了啊,其实在 JNI 里是借助于一个 CPU 指令完成的。所以还是原子操作。
    public final int getAndAddInt(Object var1, long var2, int var4) {
        int var5;
        do {
            var5 = this.getIntVolatile(var1, var2);
        } while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 + var4));
        return var5;
    }
    // 该方法为本地方法,有四个参数,分别代表:对象、对象的地址、预期值、修改值
    public final native boolean compareAndSwapInt(Object var1, long var2, int var4, int var5);
    

    13、HashMap 是不是线程安全?如何体现?如何变得安全?

    由于添加元素到 map 中去时,数据量大产生扩容操作,多线程会导致 HashMap 的 node 链表形成环状的数据结构产生死循环。所以 HashMap 是线程不安全的。

    如何变得安全:
  • Hashtable:通过 synchronized 来保证线程安全的,独占锁,悲观策略。吞吐量较低,性能较为低下
  • SynchronizedHashMap :通过 Collections.synchronizedMap() 方法对 HashMap 进行包装,返回一个 SynchronizedHashMap 对象,在源码中 SynchronizedHashMap 也是用过 synchronized 来保证线程安全的。但是实现方式和 Hashtable 略有不同(前者是 synchronized 方法,后者是通过 synchronized 对互斥变量加锁实现)
  • ConcurrentHashMap:JUC 中的线程安全容器,高效并发。ConcurrentHashMap 的 key、value 都不允许为 null。
  • 相关文章参考

    14、ConcurrentHashMap 的实现方式?

    ConcurrentHashMap 的实现方式和 Hashtable 不同,不采用独占锁的形式,更高效,其中在 jdk1.7 和 jdk1.8 中实现的方式也略有不同。

    Jdk1.7 中采用分段锁和 HashEntry 使锁更加细化。ConcurrentHashMap 采用了分段锁技术,其中 Segment 继承于 ReentrantLock。不会像 HashTable 那样不管是 put 还是 get 操作都需要做同步处理,理论上 ConcurrentHashMap 支持 CurrencyLevel (Segment 数组数量)的线程并发。

    Jdk1.8 利用 CAS+Synchronized 来保证并发更新的安全,当然底层采用数组+链表+红黑树的存储结构。

  • table 中存放 Node 节点数据,默认 Node 数据大小为 16,扩容大小总是 2^N。
  • 为了保证可见性,Node 节点中的 val 和 next 节点都用 volatile 修饰。
  • 当链表长度大于 8 时,会转换成红黑树,节点会被包装成 TreeNode放在TreeBin 中。
  • put():1. 计算键所对应的 hash 值;2. 如果哈希表还未初始化,调用 initTable() 初始化,否则在 table 中找到 index 位置,并通过 CAS 添加节点。如果链表节点数目超过 8,则将链表转换为红黑树。如果节点总数超过,则进行扩容操作。
  • get():无需加锁,直接根据 key 的 hash 值遍历 node。
  • 相关文章参考

    15、CountDownLatch 和 CyclicBarrier 的区别? 并发工具类

    CyclicBarrier 它允许一组线程互相等待,直到到达某个公共屏障点 (Common Barrier Point)。在涉及一组固定大小的线程的程序中,这些线程必须不时地互相等待,此时 CyclicBarrier 很有用。因为该 Barrier 在释放等待线程后可以重用,所以称它为循环 ( Cyclic ) 的 屏障 ( Barrier ) 。

    每个线程调用 #await() 方法,告诉 CyclicBarrier 我已经到达了屏障,然后当前线程被阻塞。当所有线程都到达了屏障,结束阻塞,所有线程可继续执行后续逻辑。

    CountDownLatch 能够使一个线程在等待另外一些线程完成各自工作之后,再继续执行。使用一个计数器进行实现。计数器初始值为线程的数量。当每一个线程完成自己任务后,计数器的值就会减一。当计数器的值为 0 时,表示所有的线程都已经完成了任务,然后在 CountDownLatch 上等待的线程就可以恢复执行任务。

    两者区别:
  • CountDownLatch 的作用是允许 1 或 N 个线程等待其他线程完成执行;而 CyclicBarrier 则是允许 N 个线程相互等待。
  • CountDownLatch 的计数器无法被重置;CyclicBarrier 的计数器可以被重置后使用,因此它被称为是循环的 barrier 。
  • Semaphore 是一个控制访问多个共享资源的计数器,和 CountDownLatch 一样,其本质上是一个“共享锁”。一个计数信号量。从概念上讲,信号量维护了一个许可集。

  • 如有必要,在许可可用前会阻塞每一个 acquire,然后再获取该许可。
  • 每个 release 添加一个许可,从而可能释放一个正在阻塞的获取者。
  • 相关文章参考

    16、怎么控制线程,尽可能减少上下文切换?

    减少上下文切换的方法有无锁并发编程、CAS算法、使用最少线程和使用协程。

  • 无锁并发编程。多线程竞争锁时,会引起上下文切换,所以多线程处理数据时,可以使用一些方法来避免使用锁。如将数据的ID按照Hash算法取模分段,不同的线程处理不同段的数据。
  • CAS算法。Java的Atomic包使用CAS算法来更新数据,而不需要加锁。
  • 使用最少线程。避免创建不需要的线程,比如任务很少,但是创建了很多线程来处理,这样会造成大量线程都处于等待状态。
  • 协程。在单线程里实现多任务的调度,并在单线程里维持多个任务间的切换。
  • 17、什么是乐观锁和悲观锁?

    像 synchronized这种独占锁属于悲观锁,它是在假设一定会发生冲突的,那么加锁恰好有用,除此之外,还有乐观锁,乐观锁的含义就是假设没有发生冲突,那么我正好可以进行某项操作,如果要是发生冲突呢,那我就重试直到成功,乐观锁最常见的就是CAS。

    18、阻塞队列

    阻塞队列实现了 BlockingQueue 接口,并且有多组处理方法。

    抛出异常:add(e) 、remove()、element() 返回特殊值:offer(e) 、pool()、peek() 阻塞:put(e) 、take()

    JDK 8 中提供了七个阻塞队列可供使用:

  • ArrayBlockingQueue :一个由数组结构组成的有界阻塞队列。
  • LinkedBlockingQueue :一个由链表结构组成的无界阻塞队列。
  • PriorityBlockingQueue :一个支持优先级排序的无界阻塞队列。
  • DelayQueue:一个使用优先级队列实现的无界阻塞队列。
  • SynchronousQueue:一个不存储元素的阻塞队列。
  • LinkedTransferQueue:一个由链表结构组成的无界阻塞队列。
  • LinkedBlockingDeque:一个由链表结构组成的双向阻塞队列。
  • ArrayBlockingQueue,一个由数组实现的有界阻塞队列。该队列采用 FIFO 的原则对元素进行排序添加的。内部使用可重入锁 ReentrantLock + Condition 来完成多线程环境的并发操作。

    相关文章参考

    19、线程池

    线程池有五种状态:RUNNING, SHUTDOWN, STOP, TIDYING, TERMINATED。

  • RUNNING:接收并处理任务。
  • SHUTDOWN:不接收但处理现有任务。
  • STOP:不接收也不处理任务,同时终端当前处理的任务。
  • TIDYING:所有任务终止,线程池会变为 TIDYING 状态。当线程池变为 TIDYING 状态时,会执行钩子函数 terminated()。
  • TERMINATED:线程池彻底终止的状态。
  • 内部变量** ctl **定义为 AtomicInteger ,记录了“线程池中的任务数量”和“线程池的状态”两个信息。共 32 位,其中高 3 位表示”线程池状态”,低 29 位表示”线程池中的任务数量”。

    线程池创建参数

    corePoolSize

    线程池中核心线程的数量。当提交一个任务时,线程池会新建一个线程来执行任务,直到当前线程数等于 corePoolSize。如果调用了线程池的 prestartAllCoreThreads() 方法,线程池会提前创建并启动所有基本线程。

    maximumPoolSize

    线程池中允许的最大线程数。线程池的阻塞队列满了之后,如果还有任务提交,如果当前的线程数小于 maximumPoolSize,则会新建线程来执行任务。注意,如果使用的是无界队列,该参数也就没有什么效果了。

    keepAliveTime

    线程空闲的时间。线程的创建和销毁是需要代价的。线程执行完任务后不会立即销毁,而是继续存活一段时间:keepAliveTime。默认情况下,该参数只有在线程数大于 corePoolSize 时才会生效。

    unit

    keepAliveTime 的单位。TimeUnit

    workQueue

    用来保存等待执行的任务的阻塞队列,等待的任务必须实现 Runnable 接口。我们可以选择如下几种:

  • ArrayBlockingQueue:基于数组结构的有界阻塞队列,FIFO。
  • LinkedBlockingQueue:基于链表结构的有界阻塞队列,FIFO。
  • SynchronousQueue:不存储元素的阻塞队列,每个插入操作都必须等待一个移出操作,反之亦然。
  • PriorityBlockingQueue:具有优先界别的阻塞队列。
  • threadFactory

    用于设置创建线程的工厂。该对象可以通过 Executors.defaultThreadFactory()。他是通过 newThread() 方法提供创建线程的功能,newThread() 方法创建的线程都是“非守护线程”而且“线程优先级都是 Thread.NORM_PRIORITY”。

    handler

    RejectedExecutionHandler,线程池的拒绝策略。所谓拒绝策略,是指将任务添加到线程池中时,线程池拒绝该任务所采取的相应策略。当向线程池中提交任务时,如果此时线程池中的线程已经饱和了,而且阻塞队列也已经满了,则线程池会选择一种拒绝策略来处理该任务。

    线程池提供了四种拒绝策略:
  • AbortPolicy:直接抛出异常,默认策略;
  • CallerRunsPolicy:用调用者所在的线程来执行任务;
  • DiscardOldestPolicy:丢弃阻塞队列中靠最前的任务,并执行当前任务;
  • DiscardPolicy:直接丢弃任务;
  • 当然我们也可以实现自己的拒绝策略,例如记录日志等等,实现 RejectedExecutionHandler 接口即可。

    当添加新的任务到线程池时:
  • 线程数量未达到 corePoolSize,则新建一个线程(核心线程)执行任务
  • 线程数量达到了 corePoolSize,则将任务移入队列等待
  • 队列已满,新建线程(非核心线程)执行任务
  • 队列已满,总线程数又达到了 maximumPoolSize,就会由 handler 的拒绝策略来处理
  • 线程池可通过 Executor 框架来进行创建:
    FixedThreadPool
    
    public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
       return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
                                     0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                     new LinkedBlockingQueueRunnable());
    }
    

    corePoolSize 和 maximumPoolSize 都设置为创建 FixedThreadPool 时指定的参数 nThreads,意味着当线程池满时且阻塞队列也已经满时,如果继续提交任务,则会直接走拒绝策略,该线程池不会再新建线程来执行任务,而是直接走拒绝策略。FixedThreadPool 使用的是默认的拒绝策略,即 AbortPolicy,则直接抛出异常。

    但是 workQueue 使用了无界的 LinkedBlockingQueue, 那么当任务数量超过 corePoolSize 后,全都会添加到队列中而不执行拒绝策略。

    SingleThreadExecutor
    
    public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
       return new FinalizableDelegatedExecutorService
           (new ThreadPoolExecutor(1, 1,
                                   0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                   new LinkedBlockingQueueRunnable()));
    }
    

    作为单一 worker 线程的线程池,SingleThreadExecutor 把 corePool 和 maximumPoolSize 均被设置为 1,和 FixedThreadPool 一样使用的是无界队列 LinkedBlockingQueue, 所以带来的影响和 FixedThreadPool 一样。

    CachedThreadPool

    CachedThreadPool是一个会根据需要创建新线程的线程池 ,他定义如下:

    
    public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
       return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
                                     60L, TimeUnit.SECONDS,
                                     new SynchronousQueueRunnable());
    }
    

    这个线程池,当任务提交是就会创建线程去执行,执行完成后线程会空闲60s,之后就会销毁。但是如果主线程提交任务的速度远远大于 CachedThreadPool 的处理速度,则 CachedThreadPool 会不断地创建新线程来执行任务,这样有可能会导致系统耗尽 CPU 和内存资源,所以在使用该线程池是,一定要注意控制并发的任务数,否则创建大量的线程可能导致严重的性能问题。

    相关文章参考

    20、为什么要使用线程池?

  • 创建/销毁线程伴随着系统开销,过于频繁的创建/销毁线程,会很大程度上影响处理效率。线程池缓存线程,可用已有的闲置线程来执行新任务(keepAliveTime)
  • 线程并发数量过多,抢占系统资源从而导致阻塞。运用线程池能有效的控制线程最大并发数,避免以上的问题。
  • 对线程进行一些简单的管理(延时执行、定时循环执行的策略等)
  • 21、生产者消费者问题

    实例代码用 Object 的 wait()和notify() 实现,也可用 ReentrantLock 和 Condition 来完成。或者直接使用阻塞队列。

    
    public class ProducerConsumer {
        public static void main(String[] args) {
            ProducerConsumer main = new ProducerConsumer();
            QueueInteger buffer = new LinkedList();
            int maxSize = 5;
            new Thread(main.new Producer(buffer, maxSize), "Producer1").start();
            new Thread(main.new Consumer(buffer, maxSize), "Comsumer1").start();
            new Thread(main.new Consumer(buffer, maxSize), "Comsumer2").start();
        }
    
        class Producer implements Runnable {
            private QueueInteger queue;
            private int maxSize;
    
            Producer(QueueInteger queue, int maxSize) {
                this.queue = queue;
                this.maxSize = maxSize;
            }
    
            @Override
            public void run() {
                while (true) {
                    synchronized (queue) {
                        while (queue.size() == maxSize) {
                            try {
                                System.out.println("Queue is full");
                                queue.wait();
                            } catch (InterruptedException e) {
                                e.printStackTrace();
                            }
                        }
                        try {
                            Thread.sleep(1000);
                        } catch (InterruptedException e) {
                            e.printStackTrace();
                        }
                        Random random = new Random();
                        int i = random.nextInt();
                        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " Producing value : " + i);
                        queue.add(i);
                        queue.notifyAll();
                    }
                }
            }
        }
    
        class Consumer implements Runnable {
            private QueueInteger queue;
            private int maxSize;
    
            public Consumer(QueueInteger queue, int maxSize) {
                super();
                this.queue = queue;
                this.maxSize = maxSize;
            }
    
            @Override
            public void run() {
                while (true) {
                    synchronized (queue) {
                        while (queue.isEmpty()) {
                            try {
                                System.out.println("Queue is empty");
                                queue.wait();
                            } catch (Exception ex) {
                                ex.printStackTrace();
                            }
                        }
                        try {
                            Thread.sleep(1000);
                        } catch (InterruptedException e) {
                            e.printStackTrace();
                        }
                        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " Consuming value : " + queue.remove());
                        queue.notifyAll();
                    }
                }
            }
        }
    }
    

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