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Java 深入浅出分析Synchronized原理与Callable接口

作者:/少司命

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,Runnable是执行工作的独立任务,但是不返回任何值。如果我们希望任务完成之后有返回值,可以实现Callable接口

一、基本特点

1. 开始时是乐观锁, 如果锁冲突频繁, 就转换为悲观锁.

2. 开始是轻量级锁实现, 如果锁被持有的时间较长, 就转换成重量级锁.

3. 实现轻量级锁的时候大概率用到的自旋锁策略

4. 是一种不公平锁

5. 是一种可重入锁

6. 不是读写锁

二、加锁工作过程

JVM 将 synchronized 锁分为 无锁、偏向锁、轻量级锁、重量级锁状态。会根据情况,进行依次升级。

偏向锁

假设男主是一个锁, 女主是一个线程. 如果只有这一个线程来使用这个锁, 那么男主女主即使不领证 结婚(避免了高成本操作), 也可以一直幸福的生活下去. 但是女配出现了, 也尝试竞争男主, 此时不管领证结婚这个操作成本多高, 女主也势必要把这个动作 完成了, 让女配死心

偏向锁不是真的 "加锁", 只是给对象头中做一个 "偏向锁的标记", 记录这个锁属于哪个线程. 如果后续没有其他线程来竞争该锁, 那么就不用进行其他同步操作了(避免了加锁解锁的开销) 如果后续有其他线程来竞争该锁(刚才已经在锁对象中记录了当前锁属于哪个线程了, 很容易识别 当前申请锁的线程是不是之前记录的线程), 那就取消原来的偏向锁状态, 进入一般的轻量级锁状态

偏向锁本质上相当于 "延迟加锁" . 能不加锁就不加锁, 尽量来避免不必要的加锁开销. 但是该做的标记还是得做的, 否则无法区分何时需要真正加锁

偏向锁不是真的加锁, 而只是在锁的对象头中记录一个标记(记录该锁所属的线程). 如果没有其他线 程参与竞争锁, 那么就不会真正执行加锁操作, 从而降低程序开销. 一旦真的涉及到其他的线程竞 争, 再取消偏向锁状态, 进入轻量级锁状态

轻量级锁

随着其他线程进入竞争, 偏向锁状态被消除, 进入轻量级锁状态(自适应的自旋锁). 此处的轻量级锁就是通过 CAS 来实现.

通过 CAS 检查并更新一块内存 (比如 null => 该线程引用)

如果更新成功, 则认为加锁成功

如果更新失败, 则认为锁被占用, 继续自旋式的等待(并不放弃 CPU).

自旋操作是一直让 CPU 空转, 比较浪费 CPU 资源. 因此此处的自旋不会一直持续进行, 而是达到一定的时间/重试次数, 就不再自旋了. 也就是所谓的 "自适应"

重量级锁

如果竞争进一步激烈, 自旋不能快速获取到锁状态, 就会膨胀为重量级锁 此处的重量级锁就是指用到内核提供的 mutex .

执行加锁操作, 先进入内核态.

在内核态判定当前锁是否已经被占用

如果该锁没有占用, 则加锁成功, 并切换回用户态.

如果该锁被占用, 则加锁失败. 此时线程进入锁的等待队列, 挂起. 等待被操作系统唤醒.

经历了一系列的沧海桑田, 这个锁被其他线程释放了, 操作系统也想起了这个挂起的线程, 于是唤醒 这个线程, 尝试重新获取锁

三、其他的优化操作

锁消除

编译器+JVM 判断锁是否可消除. 如果可以, 就直接消除

有些应用程序的代码中, 用到了 synchronized, 但其实没有在多线程环境下. (例如 StringBuffer)

StringBuffer sb = new StringBuffer();
sb.append("a");
sb.append("b");
sb.append("c");
sb.append("d");

此时每个 append 的调用都会涉及加锁和解锁. 但如果只是在单线程中执行这个代码, 那么这些加 锁解锁操作是没有必要的, 白白浪费了一些资源开销.

锁粗化

一段逻辑中如果出现多次加锁解锁, 编译器 + JVM 会自动进行锁的粗化.

领导, 给下属交代工作任务

方式一:

打电话, 交代任务1, 挂电话.

打电话, 交代任务2, 挂电话.

打电话, 交代任务3, 挂电话

方式二:

打电话, 交代任务1, 任务2, 任务3, 挂电话

四、Callable 接口

Callable 是什么

Callable 是一个 interface . 相当于把线程封装了一个 "返回值". 方便程序猿借助多线程的方式计算 结果.

Callable 和 Runnable 相对, 都是描述一个 "任务". Callable 描述的是带有返回值的任务, Runnable 描述的是不带返回值的任务.Callable 通常需要搭配 FutureTask 来使用. FutureTask 用来保存 Callable 的返回结果. 因为 Callable 往往是在另一个线程中执行的, 啥时候执行完并不确定. FutureTask 就可以负责这个等待结果出来的工作.

代码示例: 创建线程计算 1 + 2 + 3 + ... + 1000, 不使用 Callable 版本

public class Text {
 
    static class Result{
        public int sum = 0;
        public Object locker = new Object();
    }
 
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Result result = new Result();
 
        Thread t = new Thread(){
            @Override
            public void run() {
                int sum = 0;
                for (int i = 0; i <=10000; i++){
                    sum += i;
                }
                result.sum = sum;
 
                synchronized (result.locker){
                    result.locker.notify();
                }
            }
        };
        t.start();
        synchronized (result.locker){
            while (result.sum == 0){
                result.locker.wait();
            }
        }
        System.out.println(result.sum);
    }
}

代码示例: 创建线程计算 1 + 2 + 3 + ... + 1000, 使用 Callable 版本

import java.util.concurrent.Callable;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.FutureTask;
 
public class Text1 {
 
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        Callable<Integer> callable = new Callable<Integer>() {
            @Override
            public Integer call() throws Exception {
                int sum = 0;
                for (int i = 0; i <=1000; i++){
                    sum += i;
                }
                return sum;
            }
        };
        //由于Thread不能直接传一个callable实例,就需要一个辅助类来包装
        FutureTask<Integer> futureTask = new FutureTask<>(callable);
        Thread t = new Thread(futureTask);
        t.start();
        //尝试在主线程获取结果
        //如果FutureTask中的结果还没生成。此时就会阻塞等待
        //一直等到最终的线程把这个结果算出来,get返回
        Integer result = futureTask.get();
        System.out.println(result);
    }
}

到此这篇关于Java 深入浅出分析Synchronized原理与Callable接口的文章就介绍到这了,更多相关Java Synchronized 内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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