线程池(多线程)
1.什么是线程池
概述：线程池做的工作主要是控制运行的线程的数量，处理过程中将任务放到队列中，然后在线程创建后启动这些任务，如果线程数量超过了最大数量，超出数量的线程排队等候，等待其他线程执行完毕，再从队列中取出任务来执行。
2.为什么使用线程池？？
new Thread的弊端：
- 每次new Thread新建对象性能差。
- 线程缺乏统一管理，可能无限制新建线程，相互之间竞争，及可能占用过多系统资源导致死机。
- 缺乏更多功能，如定时执行、定期执行、线程中断。
线程池的优点：
- 降低资源消耗。重用存在的线程，减少对象创建、消亡的开销，性能佳。
- 提高响应速度,节省时间。当任务到达时候，任务可以不需要再等到线程创建就能立即执行。在系统启动的时候，我们预先初始化一定数量的线程放到线程池中，这样，如果有需要用的线程的地方，就可以直接调用了，不用再等待了(可用理解为游泳池馆在开门之前，就已经把水注入到池子中了，这样，开门后，有人过来，不用再等待)。.
- 提高线程的可管理性。可有效控制最大并发线程数，提高系统资源的使用率，同时避免过多资源竞争，避免堵塞。
- 提供定时执行、定期执行、单线程、并发数控制等功能。
线程池的缺点
- 容易造成死锁，是由于多个线程之间共享变量造成的，其次线程池在一次性创建了很多线程的情况下，虽然调用的时候效率更高，但是一旦线程池被创建出来，资源就会一直被占用，可能会造成资源不足。
3.线程池创建方法
- newCachedThreadPool:创建一个可缓存线程池，如果线程池长度超过处理需要，可灵活回收空闲线程，若无可回收，则新建线程。 线程池为无限大，当执行第二个任务时第一个任务已经完成，会复用执行第一个任务的线程，而不用每次新建线程。 可能导致内存溢出,一般使用newFixedThreadPool代替
- newFixedThreadPool:创建一个定长线程池，可控制线程最大并发数，超出的线程会在队列中等待。
- newScheduledThreadPool: 创建一个定长线程池，支持定时及周期性任务执行。
- newSingleThreadExecutor*:创建一个单线程化的线程池，它只会用唯一的工作线程来执行任务，保证所有任务按照指定顺序(FIFO, LIFO, 优先级)执行。
- newSingleThreadScheduledExecutor:创建只有一条线程的线程池，他可以在指定延迟后执行线程任务
- newWorkStealingPool（在jdk1.8出来的)会更加所需的并行层次来动态创建和关闭线程。它同样会试图减少任务队列的大小，所以比较适于高负载的环境。同样也比较适用于当执行的任务会创建更多任务，如递归任务。适合使用在很耗时的操作，但是newWorkStealingPool不是ThreadPoolExecutor的扩展，它是新的线程池类ForkJoinPool的扩展，但是都是在统一的一个Executors类中实现，由于能够合理的使用CPU进行对任务操作（并行操作），所以适合使用在很耗时的任务中
4.线程池常见问题
- 主线程和子线程谁先运行？
答：主线程就是main()方法，是最先执行的，然后创建一个子线程，这两个线程就会同时执行，但互不影响
package Thread;
import javax.sound.midi.Soundbank;
public class ThreadTest1 {
private static int i=0;
public static void main(String[] args) throws Exception {
new Thread(()->{
for (int j = 1; j <=5; j++) {
i++;
System.out.println("thread2 thread :" + j);
try {
Thread.sleep(100);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}).start();
for (int j = 1; j <=2; j++) {
i++;
System.out.println("main thread :"+j);
Thread.sleep(100);
}
System.out.println("main thread end ,i result:"+i);
/* main thread :1
thread2 thread :1
thread2 thread :2
main thread :2
thread2 thread :3
main thread end ,i result:5
thread2 thread :4
thread2 thread :5*/
}
}private static int i=0;
public static void main(String[] args) throws Exception {
for (int j = 0; j <1000; j++) {
Thread t = new Thread(()->i++);
t.start();
}
System.out.println(i);
/*
result: 995
why?:主线程先运行，然后创建1000个子线程，分别对i++，然后主线程和子线程分别进行，当主线程走完时，1000个子线程 并未走完，所以得到的值不是1000
*/
}private static int i=0;
public static void main(String[] args) throws Exception {
for (int j = 0; j <1000; j++) {
Thread t = new Thread(()->i++);
t.start();
t.join();
}
System.out.println(i);
/*
result: 1000
why?:join方法会让主线程在子线程执行完毕之后结束
*/
}2.多个线程共享一个变量可能出现的问题及原因
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-VyHR0kLl-1592270610021)(C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Typora\typora-user-images\image-20200615150711074.png)]
如上图所示，当一个JVM线程进入“运行”状态后（这个状态的实际切换由操作系统进行控制），这个线程使用的变量（实际上存储的可能是某个变量实际的值，也可能是某个对象的内存地址）将基于缓存行的概念被换入CPU缓存（既L1、L2缓存）。通常情况下CPU在工作中将优先尝试命中L1、L2缓存中的数据，如果没有命中才会到主存中重新读取最新的数据，这是因为从L1、L2缓存中读取数据的时间远远小于从主存中读取数据的时间，且由于边际效应的原因，往往L1、L2中的数据命中率都很高（参见下表）设备类型 操作时间范围
CPU L1 缓存 1ns—3ns
CPU L2 缓存 2ns—10ns
CPU L3 缓存 10ns左右
接入北桥的主存 80ns—100ns
（上表中时间的单位是纳秒。1秒=1000000000纳秒，也就是说1纳米极其短暂，短到光在1纳秒的时间内只能前进30厘米）。
请注意：每一个CPU物理内核都有其独立使用的L1、 L2缓存，一些高级的CPU中又存在可供多核共享的L3缓存，以便MESI的工作过程中能在L3中进行数据可见性读取。另外请注意，当CPU内核对数据进行修改时，通常来说被修改的数据不会立即回存到主存中（但最终会回写到主存中）。
那么当某一个数据（对象）A在多个处于“运行”状态的线程中进行读写共享时（例如ThreadA、ThreadB和ThreadC），就可能出现多种问题：首先是多个线程可能在多个独立的CPU内核中“同时”修改数据A，导致系统不知应该以哪个数据为准；又或者由于ThreadA进行数据A的修改后没有即时写会内存ThreadB和ThreadC也没有即时拿到新的数据A，导致ThreadB和ThreadC对于修改后的数据不可见。
3.MESI 协议及 RFO 请求
为了解决这个问题，CPU工程师设计了一套数据状态的记录和更新协议——MESI（中文名：CPU缓存一致性协议）。这个规则实际上由四种数据状态的描述构成:
M（修改，Modified）：本地处理器已经修改缓存行，即是脏行，它的内容与内存中的内容不一样，并且此 cache 只有本地一个拷贝(专有)；
E（专有，Exclusive）：缓存行内容和内存中的一样，而且其它处理器都没有这行数据；
S（共享，Shared）：缓存行内容和内存中的一样, 有可能其它处理器也存在此缓存行的拷贝；
I（无效，Invalid）：缓存行失效, 不能使用。
MESI 协议存在的问题
由于寄存器中处于“M”状态的数据不会立即更新到主存（虽然最终会写入主存），那么就导致在其它寄存器中的相同数据会出现短暂的数值差异。这个短暂的时间真的是非常短——一个纳秒级别的时间，但是在高并发情况下，依然会出现偶发性问题。也就是说在某一个变量值被多个线程共享的情况下，当某一个线程改变了这个变量的值，由于MESI协议的固有问题，另一个线程在很短暂的时间内是无法知晓值的变化的（但最终会知晓）。
要解决这个问题，其中一种方式就是使用锁（java中的synchronized方式或者lock锁的方式都行），但是这种解决方式又比较“重量级”，因为实际上这种场景下我们并不需要保证操作的原子性，所以还有一种更“轻量级”的解决方法，就是使用volatile关键字（这是volatile关键字的主存一致性场景，将在后面一篇文章中专门介绍）。
