Loading... # Java 8 并发编程 (三):原子变量和 ConcurrentMap > **原文:**[Java 8 Concurrency Tutorial: Synchronization and Locks](http://winterbe.com/posts/2015/04/30/java8-concurrency-tutorial-synchronized-locks-examples/) > > **译者:**[飞龙](https://github.com/wizardforcel) > > **协议:**[CC BY-NC-SA 4.0](http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/) **欢迎阅读我的Java8多线程编程系列教程的第三部分。这个教程包含并发API的两个重要部分:原子变量和**`ConcurrentMap`。由于最近发布的Java8中的lambda表达式和函数式编程,二者都有了极大的改进。所有这些新特性会以一些简单易懂的代码示例来描述。希望你能喜欢。 * **第一部分:**[线程和执行器](https://books.didispace.com/java8-tutorial/ch4.html) * **第二部分:**[同步和锁](https://books.didispace.com/java8-tutorial/ch5.html) * **第三部分:**[原子变量和 ConcurrentMap](https://books.didispace.com/java8-tutorial/ch6.html) **出于简单的因素,这个教程的代码示例使用了定义在**[这里](https://github.com/winterbe/java8-tutorial/blob/master/src/com/winterbe/java8/samples/concurrent/ConcurrentUtils.java)的两个辅助函数`sleep(seconds)` 和 `stop(executor)`。 ## `AtomicInteger` `java.concurrent.atomic`包包含了许多实用的类,用于执行原子操作。如果你能够在多线程中同时且安全地执行某个操作,而不需要`synchronized`关键字或[上一章](https://books.didispace.com/java8-tutorial/ch5.html)中的锁,那么这个操作就是原子的。 **本质上,原子操作严重依赖于比较与交换(CAS),它是由多数现代CPU直接支持的原子指令。这些指令通常比同步块要快。所以在只需要并发修改单个可变变量的情况下,我建议你优先使用原子类,而不是**[上一章](https://books.didispace.com/java8-tutorial/ch5.html)展示的锁。 > **译者注:对于其它语言,一些语言的原子操作用锁实现,而不是原子指令。** **现在让我们选取一个原子类,例如**`AtomicInteger`: ``` AtomicInteger atomicInt = new AtomicInteger(0); ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2); IntStream.range(0, 1000) .forEach(i -> executor.submit(atomicInt::incrementAndGet)); stop(executor); System.out.println(atomicInt.get()); // => 1000 ``` **通过使用**`AtomicInteger`代替`Integer`,我们就能线程安全地并发增加数值,而不需要同步访问变量。`incrementAndGet()`方法是原子操作,所以我们可以在多个线程中安全调用它。 `AtomicInteger`支持多种原子操作。`updateAndGet()`接受lambda表达式,以便在整数上执行任意操作: ``` AtomicInteger atomicInt = new AtomicInteger(0); ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2); IntStream.range(0, 1000) .forEach(i -> { Runnable task = () -> atomicInt.updateAndGet(n -> n + 2); executor.submit(task); }); stop(executor); System.out.println(atomicInt.get()); // => 2000 ``` `accumulateAndGet()`方法接受另一种类型`IntBinaryOperator`的lambda表达式。我们在下个例子中,使用这个方法并发计算0~1000所有值的和: ``` AtomicInteger atomicInt = new AtomicInteger(0); ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2); IntStream.range(0, 1000) .forEach(i -> { Runnable task = () -> atomicInt.accumulateAndGet(i, (n, m) -> n + m); executor.submit(task); }); stop(executor); System.out.println(atomicInt.get()); // => 499500 ``` **其它实用的原子类有**`AtomicBoolean`、`AtomicLong` 和 `AtomicReference`。 ## `LongAdder` `LongAdder`是`AtomicLong`的替代,用于向某个数值连续添加值。 ``` ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2); IntStream.range(0, 1000) .forEach(i -> executor.submit(adder::increment)); stop(executor); System.out.println(adder.sumThenReset()); // => 1000 ``` `LongAdder`提供了`add()`和`increment()`方法,就像原子数值类一样,同样是线程安全的。但是这个类在内部维护一系列变量来减少线程之间的争用,而不是求和计算单一结果。实际的结果可以通过调用`sum()`或`sumThenReset()`来获取。 **当多线程的更新比读取更频繁时,这个类通常比原子数值类性能更好。这种情况在抓取统计数据时经常出现,例如,你希望统计Web服务器上请求的数量。**`LongAdder`缺点是较高的内存开销,因为它在内存中储存了一系列变量。 ## `LongAccumulator` `LongAccumulator`是`LongAdder`的更通用的版本。`LongAccumulator`以类型为`LongBinaryOperator`lambda表达式构建,而不是仅仅执行加法操作,像这段代码展示的那样: ``` LongBinaryOperator op = (x, y) -> 2 * x + y; LongAccumulator accumulator = new LongAccumulator(op, 1L); ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2); IntStream.range(0, 10) .forEach(i -> executor.submit(() -> accumulator.accumulate(i))); stop(executor); System.out.println(accumulator.getThenReset()); // => 2539 ``` **我们使用函数**`2 * x + y`创建了`LongAccumulator`,初始值为1。每次调用`accumulate(i)`的时候,当前结果和值`i`都会作为参数传入lambda表达式。 `LongAccumulator`就像`LongAdder`那样,在内部维护一系列变量来减少线程之间的争用。 ## `ConcurrentMap` `ConcurrentMap`接口继承自`Map`接口,并定义了最实用的并发集合类型之一。Java8通过将新的方法添加到这个接口,引入了函数式编程。 **在下面的代码中,我们使用这个映射示例来展示那些新的方法:** ``` ConcurrentMap<String, String> map = new ConcurrentHashMap<>(); map.put("foo", "bar"); map.put("han", "solo"); map.put("r2", "d2"); map.put("c3", "p0"); ``` `forEach()`方法接受类型为`BiConsumer`的lambda表达式,以映射的键和值作为参数传递。它可以作为`for-each`循环的替代,来遍历并发映射中的元素。迭代在当前线程上串行执行。 ``` map.forEach((key, value) -> System.out.printf("%s = %s\n", key, value)); ``` **新方法**`putIfAbsent()`只在提供的键不存在时,将新的值添加到映射中。至少在`ConcurrentHashMap`的实现中,这一方法像`put()`一样是线程安全的,所以你在不同线程中并发访问映射时,不需要任何同步机制。 ``` String value = map.putIfAbsent("c3", "p1"); System.out.println(value); // p0 ``` `getOrDefault()`方法返回指定键的值。在传入的键不存在时,会返回默认值: ``` String value = map.getOrDefault("hi", "there"); System.out.println(value); // there ``` `replaceAll()`接受类型为`BiFunction`的lambda表达式。`BiFunction`接受两个参数并返回一个值。函数在这里以每个元素的键和值调用,并返回要映射到当前键的新值。 ``` map.replaceAll((key, value) -> "r2".equals(key) ? "d3" : value); System.out.println(map.get("r2")); // d3 ``` `compute()`允许我们转换单个元素,而不是替换映射中的所有值。这个方法接受需要处理的键,和用于指定值的转换的`BiFunction`。 ``` map.compute("foo", (key, value) -> value + value); System.out.println(map.get("foo")); // barbar ``` **除了**`compute()`之外还有两个变体:`computeIfAbsent()` 和 `computeIfPresent()`。这些方法的函数式参数只在键不存在或存在时被调用。 **最后,**`merge()`方法可以用于以映射中的现有值来统一新的值。这个方法接受键、需要并入现有元素的新值,以及指定两个值的合并行为的`BiFunction`。 ``` map.merge("foo", "boo", (oldVal, newVal) -> newVal + " was " + oldVal); System.out.println(map.get("foo")); // boo was foo ``` ## `ConcurrentHashMap` **所有这些方法都是**`ConcurrentMap`接口的一部分,因此可在所有该接口的实现上调用。此外,最重要的实现`ConcurrentHashMap`使用了一些新的方法来改进,便于在映射上执行并行操作。 **就像并行流那样,这些方法使用特定的**`ForkJoinPool`,由Java8中的`ForkJoinPool.commonPool()`提供。该池使用了取决于可用核心数量的预置并行机制。我的电脑有四个核心可用,这会使并行性的结果为3: ``` System.out.println(ForkJoinPool.getCommonPoolParallelism()); // 3 ``` **这个值可以通过设置下列JVM参数来增减:** ``` -Djava.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism=5 ``` **我们使用相同的映射示例来展示,但是这次我们使用具体的**`ConcurrentHashMap`实现而不是`ConcurrentMap`接口,所以我们可以访问这个类的所有公共方法: ``` ConcurrentHashMap<String, String> map = new ConcurrentHashMap<>(); map.put("foo", "bar"); map.put("han", "solo"); map.put("r2", "d2"); map.put("c3", "p0"); ``` **Java8引入了三种类型的并行操作:**`forEach`、`search` 和 `reduce`。这些操作中每个都以四种形式提供,接受以键、值、元素或键值对为参数的函数。 **所有这些方法的第一个参数是通用的**`parallelismThreshold`。这一阈值表示操作并行执行时的最小集合大小。例如,如果你传入阈值500,而映射的实际大小是499,那么操作就会在单线程上串行执行。在下一个例子中,我们使用阈值1,始终强制并行执行来展示。 ### `forEach` `forEach()`方法可以并行迭代映射中的键值对。`BiConsumer`以当前迭代元素的键和值调用。为了将并行执行可视化,我们向控制台打印了当前线程的名称。要注意在我这里底层的`ForkJoinPool`最多使用三个线程。 ``` map.forEach(1, (key, value) -> System.out.printf("key: %s; value: %s; thread: %s\n", key, value, Thread.currentThread().getName())); // key: r2; value: d2; thread: main // key: foo; value: bar; thread: ForkJoinPool.commonPool-worker-1 // key: han; value: solo; thread: ForkJoinPool.commonPool-worker-2 // key: c3; value: p0; thread: main ``` ### `search` `search()`方法接受`BiFunction`并为当前的键值对返回一个非空的搜索结果,或者在当前迭代不匹配任何搜索条件时返回`null`。只要返回了非空的结果,就不会往下搜索了。要记住`ConcurrentHashMap`是无序的。搜索函数应该不依赖于映射实际的处理顺序。如果映射的多个元素都满足指定搜索函数,结果是非确定的。 ``` String result = map.search(1, (key, value) -> { System.out.println(Thread.currentThread().getName()); if ("foo".equals(key)) { return value; } return null; }); System.out.println("Result: " + result); // ForkJoinPool.commonPool-worker-2 // main // ForkJoinPool.commonPool-worker-3 // Result: bar ``` **下面是另一个例子,仅仅搜索映射中的值:** ``` String result = map.searchValues(1, value -> { System.out.println(Thread.currentThread().getName()); if (value.length() > 3) { return value; } return null; }); System.out.println("Result: " + result); // ForkJoinPool.commonPool-worker-2 // main // main // ForkJoinPool.commonPool-worker-1 // Result: solo ``` ### `reduce` `reduce()`方法已经在Java 8 的数据流之中用过了,它接受两个`BiFunction`类型的lambda表达式。第一个函数将每个键值对转换为任意类型的单一值。第二个函数将所有这些转换后的值组合为单一结果,并忽略所有可能的`null`值。 ``` String result = map.reduce(1, (key, value) -> { System.out.println("Transform: " + Thread.currentThread().getName()); return key + "=" + value; }, (s1, s2) -> { System.out.println("Reduce: " + Thread.currentThread().getName()); return s1 + ", " + s2; }); System.out.println("Result: " + result); // Transform: ForkJoinPool.commonPool-worker-2 // Transform: main // Transform: ForkJoinPool.commonPool-worker-3 // Reduce: ForkJoinPool.commonPool-worker-3 // Transform: main // Reduce: main // Reduce: main // Result: r2=d2, c3=p0, han=solo, foo=bar ``` 我希望你能喜欢这篇文章。如果你还有任何问题,在下面的评论中向我反馈。 * 第一部分:[线程和执行器](https://pelyblog.com/archives/181/) * 第二部分:[同步和锁](https://pelyblog.com/archives/182/) * 第三部分:[原子变量和 ConcurrentMap](https://pelyblog.com/archives/185/) 最后修改:2022 年 07 月 01 日 © 允许规范转载 赞 如果觉得我的文章对你有用,请点个赞吧~