多线程快速入门(三)
一. 线程三大特性：
1、原子性：
即单个线程中是一个整体，要么全部执行且执行过程中不被外界因素打断，要么全部不执行；
2、可见性：
当多个线程访问同一变量时，一个线程修改了变量的值，其他线程都能立即知道；
3、有序性：
在Java内存模型中，允许编译器和处理器对指令进行重排序，但是重排序过程不会影响到单线程程序的执行，却会影响到多线程并发执行的正确性。因此可通过 Volatile 关键字以及 synchronized 和 lock 保证其有序性。
二. Java内存模型(JMM)
Java内存模型(JMM)决定一个线程对共享变量写入时，其他线程都可见，根据JMM的设计，系统存在一个主内存，所有线程共享的变量都存储在主内存中，且对所有内存都是共享的。每个线程都有自己的工作内存，工作内存中的数据是从主内存中拷贝过来的，线程对所有内存的操作都是在工作内存中进行，线程之间是无法直接访问，变量的传递主要由主内存完成。本地内存是JMM的一个抽象概念，他涵盖了缓存，写缓冲区，寄存器以及其他硬件和编译器优化。
当线程A需要同线程B通信时，必须要经过两个步骤：
1、线程A将修改后的共享变量由本地内存A同步到主内存中；
2、线程B从主内存中拷贝共享变量到本地内存B中。
三. Volatile 关键字
一旦一个共享变量被 Volatile 关键字修饰后，那么：
- 该变量在对于多线程而已都具有可见性，当某一线程操作了该变量时，该变量的新值对于其他线程都是可见的。
- 禁止进行指令重排序。
//线程Aboolean type = true;while(type){ doSomeThing();}//线程Btype = false;当线程B用于中断线程 A 的执行时，大多数情况下，线程都能被正常中断。但是，由于在多线程环境下，线程都是从主内存中拷贝变量到工作内存中，当 B 线程修改了 type 的值后没来得及将工作内存中的 type 值更新到主内存中，就去执行其他指令了。那么对于 A 线程来说，并不知道全局 type 变量的改变，将出现死循环。
当 type 被 Volatile 关键字修饰时：
1、每当 type 被修改后， volatile 关键字会强制将其更新到主内存中；
2、当 B 线程对 type 进行修改时，A 线程中的 type 值将失效；
3、当 A 线程执行到失效的 type 值时，就会重新到主内存中获取新的 type 值。
因此，当变量被 volatile 关键字修饰时，就可避免线程中断时死循环问题。
然而，volatile 关键字并不具备原子性，且不能保证线程安全。
原因很简单，在执行内存屏障之前，不同 CPU 依旧可以对同一个缓存行持有，一个 CPU 对同一个缓存行的修改不能让另一个 CPU 及时感知，因此出现并发冲突。因此 volatile 只能保证内存可见，而不能保证线程安全和原子性。
四. ThreadLocal
1.ThreadLocal 介绍：
ThreadLocal 是指 ThreadLocal 中填充的变量属于当前线程，该变量对于其他线程而言都是隔离的。
当使用 ThreadLocal 维护变量时，ThreadLocal 为每个使用他的线程都创建了一个变量副本，每个线程都独立使用自己的副本，而不会影响其他线程的变量。
2. ThreadLocal 使用场景：
- 在进行对象跨层传输时，使用ThreadLocal能避免多次传递，打破层次之间的间隔；
- 线程间数据隔离，保证每个线程使用的数据不被影响；
- 进行事务操作，用于存储线程事务信息；
- Session会话管理。
3. ThreadLocal 常用方法：
1、void set(T value)：
设置当前线程的线程局部变量的值。
2、T get()：
该方法返回当前线程所对应的线程局部变量。
3、void remove()：
将当前线程局部变量的值删除，目的是为了减少内存的占用，当线程结束后，对应该线程的局部变量将自动被垃圾回收，所以显式调用该方法清除线程的局部变量并不是必须的操作，但它可以加快内存回收的速度。
4、protected T initialValue()：
返回该线程局部变量的初始值，该方法是一个protected的方法，显然是为了让子类覆盖而设计的。这个方法是一个延迟调用方法，在线程第1次调用 get() 或 set(Object) 时才执行，并且仅执行1次。ThreadLocal 中的缺省实现直接返回一个null。
4. 案例：
创建 3 条线程，并生成独立序列号。
public class ThreadLocalNum { //创建全局变量 threadLocal private static ThreadLocal threadLocal = new ThreadLocal() { //调用 initialValue() 初始化 @Override public Integer initialValue() { return 0; } }; //获取下一个序列值 public int getNum() { int number = threadLocal.get() + 1; threadLocal.set(number); return number; }}public class ThreadLocalDemo extends Thread { private ThreadLocalNum threadLocalNum; public ThreadLocalDemo(ThreadLocalNum localNum) { this.threadLocalNum = localNum; } //继承Thread类，实现run()方法 @Override public void run() { for (int i = 0; i < 3; i++) { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "的序列号：" + threadLocalNum.getNum()); } } public static void main(String[] args) { ThreadLocalNum localNum = new ThreadLocalNum(); //3个线程共享localNum,各自产生序列号 ThreadLocalDemo threadLocalDemo1 = new ThreadLocalDemo(localNum); ThreadLocalDemo threadLocalDemo2 = new ThreadLocalDemo(localNum); ThreadLocalDemo threadLocalDemo3 = new ThreadLocalDemo(localNum); threadLocalDemo1.start(); threadLocalDemo2.start(); threadLocalDemo3.start(); }}结果：
5. ThreadLocal 实现原理:
当我们创建一个全局的 ThreadLocal 变量后，并对它做了赋值操作，由前面 set()方法源码可以看出：
1、获取当前线程；
2、获取线程的私有ThreadLocalMap；
3、getMap(Thread t) 操作会返回当前线程的 threadLocals ，即：每个线程都有自己独立的ThreadLocalMap。
4、当map为空时，创建map对象，当map不为空时：
5、该 set 方法中的操作是通过 ThreadLocal 的哈希值计算出存储位置，获得该位置的value，整个过程即为map的存储过程。
五.线程池：
线程池是指在初始化一个多线程应用时，会创建一个线程集合，每当需要执行新的任务时，并非重新创建一条线程，而是之间从线程池中获取，当任务执行完成后，线程回到池子中等待下一次任务分配。线程池的大小应由可用内存数量及应用程序的需求而定。
1. 线程池的作用：
- 减少了创建和销毁线程的次数，每个工作线程都可以被重复利用，可执行多个任务；
- 可以根据系统的承受能力，调整线程池中工作线线程的数目，防止因为消耗过多的内存，导致服务器瘫痪。
2.常见线程池的创建方式：
1、newSingleThreadExecutor ：创建一个单线程的线程池。这个线程池只有一个线程在工作，也就是相当于单线程串行执行所有任务。如果这个唯一的线程因为异常结束，那么会有一个新的线程来替代它。此线程池保证所有任务的执行顺序按照任务的提交顺序执行。
/** * 线程池 */public class ThreadPoolDemo { public static void main(String[] args) { ExecutorService cachedThreadPool = Executors.newCachedThreadPool(); for (int i = 0; i < 10; i++) { final int index = i; cachedThreadPool.execute(new Runnable() { @Override public void run() { System.out.println(Thread.currentThread().getName() + index); } }); } }}运行结果：
由结果可知：线程池为无限大，当执行第二个任务时，第一个任务已完成，会复用上一个任务的线程，而不用每次新建线程。
2、newFixedThreadPool : 创建一个定长线程池，可控制线程最大并发数，超过线程池数量的在队列中等待。
public class NewFixedThreadPoolDemo { public static void main(String[] args) { //创建定长线程池,数量为5 final ExecutorService nftp = Executors.newFixedThreadPool(5); for (int i = 0; i < 100; i++) { final int index = i; nftp.execute(new Runnable() { @Override public void run() { try { Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } System.out.println("i:" + index); } }); } }}运行结果：
由结果可知：因为线程池大小为5，每次任务输出 index 后 seleep 1s ，因此，每1s输出5个值。该定长最好根据系统资源进行设定，如：java.lang.Runtime.availableProcessors() //处理器的 Java 虚拟机数量。
3. newScheduledThreadPool : 创建一个定长线程池，支持定时和周期性任务执行。
public class NewScheduledThreadPoolDemo { public static void main(String[] args) { ScheduledExecutorService stp = Executors.newScheduledThreadPool(5); System.out.println("开始执行!"); stp.schedule(new Runnable() { @Override public void run() { System.out.println("延时3s！"); } }, 3, TimeUnit.SECONDS); }}执行结果：
由结果可知：newScheduleThreadPool 可做延时及周期性任务。
4. newSingleThreadExecutor : 创建一个单线程化的线程池，它只会用唯一的线程来执行任务，保证所有任务按照指定顺序(FIFO//先进先出，LIFO//后进先出，优先级)执行。
public class NewSingleThreadExecutorDemo { public static void main(String[] args) { ExecutorService ste = Executors.newSingleThreadExecutor(); for (int i = 0; i < 10; i++) { final int index = i; ste.execute(new Runnable() { @Override public void run() { System.out.println("index:" + index); try { Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } }); } }}执行结果：
由结果可知：newSingleThreadExecutor 创建的线程池每次只有一条线程执行，且整体执行顺序按顺序执行。
按照阿里巴巴代码规范，创建线程池是最好避免使用以上4种方式，手动创建线程，能最大的利用资源
需要《阿里巴巴 Java 开发手册 》1.40版的小伙伴可留下联系方式。
手动创建方式：
public class MutillThreadPoolDemo { public static void main(String[] args) { ThreadPoolExecutor tpe = new ThreadPoolExecutor( 2, 5, 1L, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingDeque<>(3), Executors.defaultThreadFactory(), new ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy()); tpe.execute(new Runnable() { @Override public void run() { //doSomething } }); }}参数说明：
corePoolSize：线程池的核心线程数；maximumPoolSize：能容纳的最大线程数；keepAliveTime：空闲线程存活时间；unit：存活的时间单位；workQueue：存放提交但未执行任务的队列；threadFactory：创建线程的工厂类；handler：等待队列满后的拒绝策略。
