Java高并发教程旨在深入浅出讲解并发基础至实战，从并发概念入手，介绍线程管理、并发工具、同步机制、实战应用到性能优化的全链条知识。通过示例代码，包括线程池、Future、Callable、并发容器和原子类，全面覆盖并发编程的核心点。实战部分涉及使用 ExecutorService 和并行流处理大数据，以及优化策略如缓存和JVM参数调优，旨在提升开发者构建高效、稳定高并发系统的实战能力。
Java并发工具简介线程管理与创建方法
Java的Thread类提供了创建线程的基本方法。例如：
public class SimpleThread {
public static void main(String[] args) {
Thread thread = new Thread(() -> {
System.out.println("Hello, World!");
});
thread.start();
}
}这里，我们创建了一个匿名内部类作为线程的执行体，并调用start()方法启动线程。
Executor框架与线程池的使用
Java的Executor框架提供了一种更高级的方式来管理线程，允许我们定义如何处理任务和管理线程。线程池是一个线程集合，可以复用线程，提供更好的性能和资源管理。以下是一个使用固定大小线程池的例子：
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
public class ExecutorServiceExample {
public static void main(String[] args) {
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(5);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
final int taskId = i;
executor.submit(() -> {
System.out.println("Task " + taskId + " started");
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("Task " + taskId + " completed");
});
}
executor.shutdown();
}
}在这个例子中，我们创建了一个固定大小为5的线程池，并提交了10个任务。每个任务会打印开始和结束信息，并暂停一秒。
Future和Callable的区别与应用
Future用于异步计算的结果，而Callable则用于执行计算任务本身。两者的主要区别在于Future可以获取计算结果，而Callable只在执行任务时提供结果。以下是一个使用Future的示例：
import java.util.concurrent.*;
public class FutureExample {
public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
ExecutorService executor = Executors.newSingleThreadExecutor();
Future<Integer> future = executor.submit(() -> {
try {
Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
return 42;
});
System.out.println("Future result: " + future.get());
executor.shutdown();
}
}这里，我们创建了一个单线程的线程池，提交了一个Callable任务，等待结果，并最终打印输出。
同步机制是处理并发编程时需要关注的关键点，主要是为了防止多个线程对共享资源的不正确访问。Java提供了两种主要的同步方式：synchronized关键字和ReentrantLock类。
synchronized关键字的使用与注意事项
synchronized关键字用于锁定对象或代码块，确保同一时间只有一个线程可以访问被锁定的代码。下面是一个简单的示例：
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class SynchronizedExample {
private int count = 0;
public synchronized void increment() {
try {
int sleepTime = (int) (Math.random() * 1000);
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(sleepTime);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
count++;
}
public synchronized int getCount() {
return count;
}
}在这个例子中，我们使用synchronized关键字来保证increment和getCount方法的互斥性。
ReentrantLock的高级特性
ReentrantLock提供了更灵活的锁定机制，包括公平锁、可重入性、和可中断的等待等特性。下面是一个使用ReentrantLock的例子：
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
public class ReentrantLockExample {
private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
public void increment() {
lock.lock();
try {
int sleepTime = (int) (Math.random() * 1000);
try {
Thread.sleep(sleepTime);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
count++;
} finally {
lock.unlock();
}
}
public int getCount() {
lock.lock();
try {
return count;
} finally {
lock.unlock();
}
}
}这里，我们使用ReentrantLock来替代synchronized，并确保了锁定资源的正确释放。
并发编程不仅仅是理论知识的运用，更需要实际场景的考量。在实际编程中，我们需要灵活应用并发工具，优化代码结构和资源管理。
使用ConcurrentHashMap处理并发读写
ConcurrentHashMap是线程安全的映射表，适用于高并发读写场景。下面是一个使用ConcurrentHashMap的例子：
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
public class ConcurrentHashMapExample {
public static void main(String[] args) {
ConcurrentHashMap<String, String> map = new ConcurrentHashMap<>();
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
new Thread(() -> {
map.put(String.valueOf(i), String.valueOf(i));
}).start();
}
}
}在这个例子中，我们创建了一个ConcurrentHashMap，并发地向其中添加元素。
并发集合类的使用场景
并发集合类如ConcurrentLinkedQueue、ConcurrentHashMap等，适用于需要在高并发场景下进行读写操作的场景。它们内部实现了线程安全的机制，减少了额外的锁定开销。
ExecutorService与并发流处理大数据集
在处理大规模数据集时，可以使用ExecutorService结合并行流（Java 8及以后版本中引入）来提高处理效率。下面是一个使用并行流的例子：
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;
import java.util.concurrent.*;
public class ParallelStreamExample {
public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(4);
List<Integer> result = numbers.parallelStream().map(i -> i * i).collect(Collectors.toList());
executor.shutdown();
System.out.println(result);
}
}这里，我们使用了并行流来快速计算一系列数字的平方，并通过ExecutorService来管理线程的执行。
线程安全是并发编程中的重要概念，涉及多线程环境下数据的正确访问与更新。Atomic类提供了一种原子操作方式，确保了线程安全，适用于不需要复杂同步逻辑的场景。
原子类与原子变量
AtomicInteger和AtomicReference是常用的原子类，它们提供了原子操作如加、减、比较与交换等方法，避免了并发时的锁竞争。
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
public class AtomicExample {
private AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);
public void increment() {
count.incrementAndGet();
}
public int getCount() {
return count.get();
}
}在这个例子中，我们使用AtomicInteger来替代普通的整型变量，确保了更新操作的原子性。
线程安全的编码实践与测试
在实际开发中，确保代码线程安全是至关重要的。这包括合理使用锁、避免共享状态的直接访问、使用原子类等。同时，使用单元测试来验证代码的并发行为也是必不可少的步骤。
高并发下的性能优化优化高并发应用的性能，需要从多个层面进行考虑，包括并发控制、锁优化、缓存策略、数据持久化优化和JVM参数调优等。
并发控制与锁优化技术
对于频繁的同步操作，可以考虑使用无锁数据结构或轻量级锁技术来减少锁竞争和锁等待的时间。例如，ConcurrentSkipListMap和SynchronousQueue等类就是无锁数据结构的例子。
缓存策略与数据持久化优化
缓存是提高高并发系统性能的常用手段，可以减少对昂贵数据源的访问。同时，合理的缓存策略（如LRU、LFU等）和数据持久化机制（如Redis、数据库的读写分离）也是提升性能的关键。
JVM参数调优对高并发环境的影响
调整JVM参数，如堆内存大小、GC策略、线程池大小等，可以显著影响高并发应用的性能。使用工具如VisualVM或JProfiler来监控和调整JVM参数，是优化高并发性能的有效方法。
通过上述实战和优化策略的学习与应用，开发者能够更好地构建和维护高并发、高性能的Java应用，面对复杂的并发场景实现高效、稳定的系统设计与实现。
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