「java线程拷贝」java实现文件拷贝

本篇文章给大家谈谈java线程拷贝，以及java实现文件拷贝对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、java用线程实现复制文件：就是复制大文件时，用多个线程把大文件分成小文件，实现快速复制。
• 2、javase线程怎么存储到容器
• 3、java多线程开发的同步机制有哪些

java用线程实现复制文件：就是复制大文件时，用多个线程把大文件分成小文件，实现快速复制。

package DuoXianCheng;

import java.io.BufferedReader;

import java.io.File;

import java.io.FileInputStream;

import java.io.FileOutputStream;

import java.io.InputStream;

import java.io.InputStreamReader;

import java.io.OutputStream;

import java.io.OutputStreamWriter;

import java.io.Reader;

public class CopyFile implements Runnable {

public synchronized void run(){

try {

InputStream is=

new FileInputStream("f:"+File.separator+"file1"+File.separator+"321.txt");

Reader rd=new InputStreamReader(is,"gbk");

BufferedReader br=new BufferedReader(rd);

OutputStream os=

new FileOutputStream("f:"+File.separator+"file1"+File.separator+"1234.txt");

OutputStreamWriter osw=new OutputStreamWriter(os,"gbk");

String str="";

while((str=br.readLine())!=null){

osw.write(str);

System.out.println(str);

}

osw.close();

br.close();

os.close();

rd.close();

is.close();

System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"：复制完毕");

} catch (Exception e) {

e.printStackTrace();

}

}

}

主函数：

package DuoXianCheng;

import java.util.concurrent.ExecutorService;

import java.util.concurrent.Executors;

public class CopyFileText {

public static void main(String[] args) {

CopyFile cf=new CopyFile();

ExecutorService es=

Executors.newFixedThreadPool(3);

es.execute(cf);

es.execute(cf);

es.execute(cf);

es.shutdown();

}

}

javase线程怎么存储到容器

Java 并发重要知识点

java 线程池

ThreadPoolExecutor 类分析

ThreadPoolExecutor 类中提供的四个构造方法。我们来看最长的那个，其余三个都是在这个构造方法的基础上产生（其他几个构造方法说白点都是给定某些默认参数的构造方法比如默认制定拒绝策略是什么）。

/**

* 用给定的初始参数创建一个新的ThreadPoolExecutor。

*/

public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,//线程池的核心线程数量

int maximumPoolSize,//线程池的最大线程数

long keepAliveTime,//当线程数大于核心线程数时，多余的空闲线程存活的最长时间

TimeUnit unit,//时间单位

BlockingQueueRunnable workQueue,//任务队列，用来储存等待执行任务的队列

ThreadFactory threadFactory,//线程工厂，用来创建线程，一般默认即可

RejectedExecutionHandler handler//拒绝策略，当提交的任务过多而不能及时处理时，我们可以定制策略来处理任务

) {

if (corePoolSize 0 ||

maximumPoolSize = 0 ||

maximumPoolSize corePoolSize ||

keepAliveTime 0)

throw new IllegalArgumentException();

if (workQueue == null || threadFactory == null || handler == null)

throw new NullPointerException();

this.corePoolSize = corePoolSize;

this.maximumPoolSize = maximumPoolSize;

this.workQueue = workQueue;

this.keepAliveTime = unit.toNanos(keepAliveTime);

this.threadFactory = threadFactory;

this.handler = handler;

}

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下面这些对创建非常重要，在后面使用线程池的过程中你一定会用到！所以，务必拿着小本本记清楚。

ThreadPoolExecutor 3 个最重要的参数：

corePoolSize : 核心线程数线程数定义了最小可以同时运行的线程数量。

maximumPoolSize : 当队列中存放的任务达到队列容量的时候，当前可以同时运行的线程数量变为最大线程数。

workQueue: 当新任务来的时候会先判断当前运行的线程数量是否达到核心线程数，如果达到的话，新任务就会被存放在队列中。

ThreadPoolExecutor其他常见参数 :

keepAliveTime:当线程池中的线程数量大于 corePoolSize 的时候，如果这时没有新的任务提交，核心线程外的线程不会立即销毁，而是会等待，直到等待的时间超过了 keepAliveTime才会被回收销毁；

unit : keepAliveTime 参数的时间单位。

threadFactory :executor 创建新线程的时候会用到。

handler :饱和策略。关于饱和策略下面单独介绍一下。

下面这张图可以加深你对线程池中各个参数的相互关系的理解（图片来源：《Java 性能调优实战》）：

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ThreadPoolExecutor 饱和策略定义:

如果当前同时运行的线程数量达到最大线程数量并且队列也已经被放满了任务时，ThreadPoolTaskExecutor 定义一些策略:

ThreadPoolExecutor.AbortPolicy ：抛出 RejectedExecutionException来拒绝新任务的处理。

ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy ：调用执行自己的线程运行任务，也就是直接在调用execute方法的线程中运行(run)被拒绝的任务，如果执行程序已关闭，则会丢弃该任务。因此这种策略会降低对于新任务提交速度，影响程序的整体性能。如果您的应用程序可以承受此延迟并且你要求任何一个任务请求都要被执行的话，你可以选择这个策略。

ThreadPoolExecutor.DiscardPolicy ：不处理新任务，直接丢弃掉。

ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy ： 此策略将丢弃最早的未处理的任务请求。

举个例子：

Spring 通过 ThreadPoolTaskExecutor 或者我们直接通过 ThreadPoolExecutor 的构造函数创建线程池的时候，当我们不指定 RejectedExecutionHandler 饱和策略的话来配置线程池的时候默认使用的是 ThreadPoolExecutor.AbortPolicy。在默认情况下，ThreadPoolExecutor 将抛出 RejectedExecutionException 来拒绝新来的任务 ，这代表你将丢失对这个任务的处理。 对于可伸缩的应用程序，建议使用 ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy。当最大池被填满时，此策略为我们提供可伸缩队列。（这个直接查看 ThreadPoolExecutor 的构造函数源码就可以看出，比较简单的原因，这里就不贴代码了。）

推荐使用 ThreadPoolExecutor 构造函数创建线程池

在《阿里巴巴 Java 开发手册》“并发处理”这一章节，明确指出线程资源必须通过线程池提供，不允许在应用中自行显式创建线程。

为什么呢？

使用线程池的好处是减少在创建和销毁线程上所消耗的时间以及系统资源开销，解决资源不足的问题。如果不使用线程池，有可能会造成系统创建大量同类线程而导致消耗完内存或者“过度切换”的问题。

另外，《阿里巴巴 Java 开发手册》中强制线程池不允许使用 Executors 去创建，而是通过 ThreadPoolExecutor 构造函数的方式，这样的处理方式让写的同学更加明确线程池的运行规则，规避资源耗尽的风险

Executors 返回线程池对象的弊端如下(后文会详细介绍到)：

FixedThreadPool 和 SingleThreadExecutor ： 允许请求的队列长度为 Integer.MAX_VALUE,可能堆积大量的请求，从而导致 OOM。

CachedThreadPool 和 ScheduledThreadPool ： 允许创建的线程数量为 Integer.MAX_VALUE ，可能会创建大量线程，从而导致 OOM。

方式一：通过ThreadPoolExecutor构造函数实现（推荐）通过构造方法实现

方式二：通过 Executor 框架的工具类 Executors 来实现 我们可以创建三种类型的 ThreadPoolExecutor：

FixedThreadPool

SingleThreadExecutor

CachedThreadPool

对应 Executors 工具类中的方法如图所示：

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正确配置线程池参数

说到如何给线程池配置参数，美团的骚操作至今让我难忘（后面会提到）！

我们先来看一下各种书籍和博客上一般推荐的配置线程池参数的方式，可以作为参考！

常规操作

很多人甚至可能都会觉得把线程池配置过大一点比较好！我觉得这明显是有问题的。就拿我们生活中非常常见的一例子来说：并不是人多就能把事情做好，增加了沟通交流成本。你本来一件事情只需要 3 个人做，你硬是拉来了 6 个人，会提升做事效率嘛？我想并不会。 线程数量过多的影响也是和我们分配多少人做事情一样，对于多线程这个场景来说主要是增加了上下文切换成本。不清楚什么是上下文切换的话，可以看我下面的介绍。

上下文切换：

多线程编程中一般线程的个数都大于 CPU 核心的个数，而一个 CPU 核心在任意时刻只能被一个线程使用，为了让这些线程都能得到有效执行，CPU 采取的策略是为每个线程分配时间片并轮转的形式。当一个线程的时间片用完的时候就会重新处于就绪状态让给其他线程使用，这个过程就属于一次上下文切换。概括来说就是：当前任务在执行完 CPU 时间片切换到另一个任务之前会先保存自己的状态，以便下次再切换回这个任务时，可以再加载这个任务的状态。任务从保存到再加载的过程就是一次上下文切换。

上下文切换通常是计算密集型的。也就是说，它需要相当可观的处理器时间，在每秒几十上百次的切换中，每次切换都需要纳秒量级的时间。所以，上下文切换对系统来说意味着消耗大量的 CPU 时间，事实上，可能是操作系统中时间消耗最大的操作。

Linux 相比与其他操作系统（包括其他类 Unix 系统）有很多的优点，其中有一项就是，其上下文切换和模式切换的时间消耗非常少。

类比于实现世界中的人类通过合作做某件事情，我们可以肯定的一点是线程池大小设置过大或者过小都会有问题，合适的才是最好。

如果我们设置的线程池数量太小的话，如果同一时间有大量任务/请求需要处理，可能会导致大量的请求/任务在任务队列中排队等待执行，甚至会出现任务队列满了之后任务/请求无法处理的情况，或者大量任务堆积在任务队列导致 OOM。这样很明显是有问题的！ CPU 根本没有得到充分利用。

但是，如果我们设置线程数量太大，大量线程可能会同时在争取 CPU 资源，这样会导致大量的上下文切换，从而增加线程的执行时间，影响了整体执行效率。

有一个简单并且适用面比较广的公式：

CPU 密集型任务(N+1)： 这种任务消耗的主要是 CPU 资源，可以将线程数设置为 N（CPU 核心数）+1，比 CPU 核心数多出来的一个线程是为了防止线程偶发的缺页中断，或者其它原因导致的任务暂停而带来的影响。一旦任务暂停，CPU 就会处于空闲状态，而在这种情况下多出来的一个线程就可以充分利用 CPU 的空闲时间。

I/O 密集型任务(2N)： 这种任务应用起来，系统会用大部分的时间来处理 I/O 交互，而线程在处理 I/O 的时间段内不会占用 CPU 来处理，这时就可以将 CPU 交出给其它线程使用。因此在 I/O 密集型任务的应用中，我们可以多配置一些线程，具体的计算方法是 2N。

如何判断是 CPU 密集任务还是 IO 密集任务？

CPU 密集型简单理解就是利用 CPU 计算能力的任务比如你在内存中对大量数据进行排序。但凡涉及到网络读取，文件读取这类都是 IO 密集型，这类任务的特点是 CPU 计算耗费时间相比于等待 IO 操作完成的时间来说很少，大部分时间都花在了等待 IO 操作完成上。

美团的骚操作

美团技术团队在《Java线程池实现原理及其在美团业务中的实践》open in new window这篇文章中介绍到对线程池参数实现可自定义配置的思路和方法。

美团技术团队的思路是主要对线程池的核心参数实现自定义可配置。这三个核心参数是：

corePoolSize : 核心线程数线程数定义了最小可以同时运行的线程数量。

maximumPoolSize : 当队列中存放的任务达到队列容量的时候，当前可以同时运行的线程数量变为最大线程数。

workQueue: 当新任务来的时候会先判断当前运行的线程数量是否达到核心线程数，如果达到的话，新任务就会被存放在队列中。

为什么是这三个参数？

我在这篇《新手也能看懂的线程池学习总结》open in new window 中就说过这三个参数是 ThreadPoolExecutor 最重要的参数，它们基本决定了线程池对于任务的处理策略。

如何支持参数动态配置？ 且看 ThreadPoolExecutor 提供的下面这些方法。

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格外需要注意的是corePoolSize， 程序运行期间的时候，我们调用 setCorePoolSize（） 这个方法的话，线程池会首先判断当前工作线程数是否大于corePoolSize，如果大于的话就会回收工作线程。

另外，你也看到了上面并没有动态指定队列长度的方法，美团的方式是自定义了一个叫做 ResizableCapacityLinkedBlockIngQueue 的队列（主要就是把LinkedBlockingQueue的capacity 字段的final关键字修饰给去掉了，让它变为可变的）。

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还没看够？推荐 why神的[《如何设置线程池参数？美团给出了一个让面试官虎躯一震的回答。》open in new window](如何设置线程池参数？美团给出了一个让面试官虎躯一震的回答。 (qq.com))这篇文章，深度剖析，很不错哦！

Java 常见并发容器

JDK 提供的这些容器大部分在 java.util.concurrent 包中。

ConcurrentHashMap : 线程安全的 HashMap

CopyOnWriteArrayList : 线程安全的 List，在读多写少的场合性能非常好，远远好于 Vector。

ConcurrentLinkedQueue : 高效的并发队列，使用链表实现。可以看做一个线程安全的 LinkedList，这是一个非阻塞队列。

BlockingQueue : 这是一个接口，JDK 内部通过链表、数组等方式实现了这个接口。表示阻塞队列，非常适合用于作为数据共享的通道。

ConcurrentSkipListMap : 跳表的实现。这是一个 Map，使用跳表的数据结构进行快速查找。

ConcurrentHashMap

我们知道 HashMap 不是线程安全的，在并发场景下如果要保证一种可行的方式是使用 Collections.synchronizedMap() 方法来包装我们的 HashMap。但这是通过使用一个全局的锁来同步不同线程间的并发访问，因此会带来不可忽视的性能问题。

所以就有了 HashMap 的线程安全版本—— ConcurrentHashMap 的诞生。

在 ConcurrentHashMap 中，无论是读操作还是写操作都能保证很高的性能：在进行读操作时(几乎)不需要加锁，而在写操作时通过锁分段技术只对所操作的段加锁而不影响客户端对其它段的访问。

CopyOnWriteArrayList

CopyOnWriteArrayList 简介

public class CopyOnWriteArrayListE

extends Object

implements ListE, RandomAccess, Cloneable, Serializable

在很多应用场景中，读操作可能会远远大于写操作。由于读操作根本不会修改原有的数据，因此对于每次读取都进行加锁其实是一种资源浪费。我们应该允许多个线程同时访问 List 的内部数据，毕竟读取操作是安全的。

这和我们之前在多线程章节讲过 ReentrantReadWriteLock 读写锁的思想非常类似，也就是读读共享、写写互斥、读写互斥、写读互斥。JDK 中提供了 CopyOnWriteArrayList 类比相比于在读写锁的思想又更进一步。为了将读取的性能发挥到极致，CopyOnWriteArrayList 读取是完全不用加锁的，并且更厉害的是：写入也不会阻塞读取操作。只有写入和写入之间需要进行同步等待。这样一来，读操作的性能就会大幅度提升。那它是怎么做的呢？

CopyOnWriteArrayList 是如何做到的？

CopyOnWriteArrayList 类的所有可变操作（add，set 等等）都是通过创建底层数组的新副本来实现的。当 List 需要被修改的时候，我并不修改原有内容，而是对原有数据进行一次复制，将修改的内容写入副本。写完之后，再将修改完的副本替换原来的数据，这样就可以保证写操作不会影响读操作了。

从 CopyOnWriteArrayList 的名字就能看出 CopyOnWriteArrayList 是满足 CopyOnWrite 的。所谓 CopyOnWrite 也就是说：在计算机，如果你想要对一块内存进行修改时，我们不在原有内存块中进行写操作，而是将内存拷贝一份，在新的内存中进行写操作，写完之后呢，就将指向原来内存指针指向新的内存，原来的内存就可以被回收掉了。

CopyOnWriteArrayList 读取和写入源码简单分析

CopyOnWriteArrayList 读取操作的实现

读取操作没有任何同步控制和锁操作，理由就是内部数组 array 不会发生修改，只会被另外一个 array 替换，因此可以保证数据安全。

/** The array, accessed only via getArray/setArray. */

private transient volatile Object[] array;

public E get(int index) {

return get(getArray(), index);

}

@SuppressWarnings("unchecked")

private E get(Object[] a, int index) {

return (E) a[index];

}

final Object[] getArray() {

return array;

}

CopyOnWriteArrayList 写入操作的实现

CopyOnWriteArrayList 写入操作 add()方法在添加集合的时候加了锁，保证了同步，避免了多线程写的时候会 copy 出多个副本出来。

/**

* Appends the specified element to the end of this list.

*

* @param e element to be appended to this list

* @return {@code true} (as specified by {@link Collection#add})

*/

public boolean add(E e) {

final ReentrantLock lock = this.lock;

lock.lock();//加锁

try {

Object[] elements = getArray();

int len = elements.length;

Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1);//拷贝新数组

newElements[len] = e;

setArray(newElements);

return true;

} finally {

lock.unlock();//释放锁

}

}

ConcurrentLinkedQueue

Java 提供的线程安全的 Queue 可以分为阻塞队列和非阻塞队列，其中阻塞队列的典型例子是 BlockingQueue，非阻塞队列的典型例子是 ConcurrentLinkedQueue，在实际应用中要根据实际需要选用阻塞队列或者非阻塞队列。 阻塞队列可以通过加锁来实现，非阻塞队列可以通过 CAS 操作实现。

从名字可以看出，ConcurrentLinkedQueue这个队列使用链表作为其数据结构．ConcurrentLinkedQueue 应该算是在高并发环境中性能最好的队列了。它之所有能有很好的性能，是因为其内部复杂的实现。

ConcurrentLinkedQueue 内部代码我们就不分析了，大家知道 ConcurrentLinkedQueue 主要使用 CAS 非阻塞算法来实现线程安全就好了。

ConcurrentLinkedQueue 适合在对性能要求相对较高，同时对队列的读写存在多个线程同时进行的场景，即如果对队列加锁的成本较高则适合使用无锁的 ConcurrentLinkedQueue 来替代。

BlockingQueue

BlockingQueue 简介

上面我们己经提到了 ConcurrentLinkedQueue 作为高性能的非阻塞队列。下面我们要讲到的是阻塞队列——BlockingQueue。阻塞队列（BlockingQueue）被广泛使用在“生产者-消费者”问题中，其原因是 BlockingQueue 提供了可阻塞的插入和移除的方法。当队列容器已满，生产者线程会被阻塞，直到队列未满；当队列容器为空时，消费者线程会被阻塞，直至队列非空时为止。

BlockingQueue 是一个接口，继承自 Queue，所以其实现类也可以作为 Queue 的实现来使用，而 Queue 又继承自 Collection 接口。下面是 BlockingQueue 的相关实现类：

BlockingQueue 的实现类

下面主要介绍一下 3 个常见的 BlockingQueue 的实现类：ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue 、PriorityBlockingQueue 。

ArrayBlockingQueue

ArrayBlockingQueue 是 BlockingQueue 接口的有界队列实现类，底层采用数组来实现。

public class ArrayBlockingQueueE

extends AbstractQueueE

implements BlockingQueueE, Serializable{}

ArrayBlockingQueue 一旦创建，容量不能改变。其并发控制采用可重入锁 ReentrantLock ，不管是插入操作还是读取操作，都需要获取到锁才能进行操作。当队列容量满时，尝试将元素放入队列将导致操作阻塞;尝试从一个空队列中取一个元素也会同样阻塞。

ArrayBlockingQueue 默认情况下不能保证线程访问队列的公平性，所谓公平性是指严格按照线程等待的绝对时间顺序，即最先等待的线程能够最先访问到 ArrayBlockingQueue。而非公平性则是指访问 ArrayBlockingQueue 的顺序不是遵守严格的时间顺序，有可能存在，当 ArrayBlockingQueue 可以被访问时，长时间阻塞的线程依然无法访问到 ArrayBlockingQueue。如果保证公平性，通常会降低吞吐量。如果需要获得公平性的 ArrayBlockingQueue，可采用如下代码：

private static ArrayBlockingQueueInteger blockingQueue = new ArrayBlockingQueueInteger(10,true);

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LinkedBlockingQueue

LinkedBlockingQueue 底层基于单向链表实现的阻塞队列，可以当做无界队列也可以当做有界队列来使用，同样满足 FIFO 的特性，与 ArrayBlockingQueue 相比起来具有更高的吞吐量，为了防止 LinkedBlockingQueue 容量迅速增，损耗大量内存。通常在创建 LinkedBlockingQueue 对象时，会指定其大小，如果未指定，容量等于 Integer.MAX_VALUE 。

相关构造方法:

/**

*某种意义上的无界队列

* Creates a {@code LinkedBlockingQueue} with a capacity of

* {@link Integer#MAX_VALUE}.

*/

public LinkedBlockingQueue() {

this(Integer.MAX_VALUE);

}

/**

*有界队列

* Creates a {@code LinkedBlockingQueue} with the given (fixed) capacity.

*

* @param capacity the capacity of this queue

* @throws IllegalArgumentException if {@code capacity} is not greater

* than zero

*/

public LinkedBlockingQueue(int capacity) {

if (capacity = 0) throw new IllegalArgumentException();

this.capacity = capacity;

last = head = new NodeE(null);

}

PriorityBlockingQueue

PriorityBlockingQueue 是一个支持优先级的无界阻塞队列。默认情况下元素采用自然顺序进行排序，也可以通过自定义类实现 compareTo() 方法来指定元素排序规则，或者初始化时通过构造器参数 Comparator 来指定排序规则。

PriorityBlockingQueue 并发控制采用的是可重入锁 ReentrantLock，队列为无界队列（ArrayBlockingQueue 是有界队列，LinkedBlockingQueue 也可以通过在构造函数中传入 capacity 指定队列最大的容量，但是 PriorityBlockingQueue 只能指定初始的队列大小，后面插入元素的时候，如果空间不够的话会自动扩容）。

简单地说，它就是 PriorityQueue 的线程安全版本。不可以插入 null 值，同时，插入队列的对象必须是可比较大小的（comparable），否则报 ClassCastException 异常。它的插入操作 put 方法不会 block，因为它是无界队列（take 方法在队列为空的时候会阻塞）。

推荐文章： 《解读 Java 并发队列 BlockingQueue》open in new window

ConcurrentSkipListMap

下面这部分内容参考了极客时间专栏《数据结构与算法之美》open in new window以及《实战 Java 高并发程序设计》。

为了引出 ConcurrentSkipListMap，先带着大家简单理解一下跳表。

对于一个单链表，即使链表是有序的，如果我们想要在其中查找某个数据，也只能从头到尾遍历链表，这样效率自然就会很低，跳表就不一样了。跳表是一种可以用来快速查找的数据结构，有点类似于平衡树。它们都可以对元素进行快速的查找。但一个重要的区别是：对平衡树的插入和删除往往很可能导致平衡树进行一次全局的调整。而对跳表的插入和删除只需要对整个数据结构的局部进行操作即可。这样带来的好处是：在高并发的情况下，你会需要一个全局锁来保证整个平衡树的线程安全。而对于跳表，你只需要部分锁即可。这样，在高并发环境下，你就可以拥有更好的性能。而就查询的性能而言，跳表的时间复杂度也是 O(logn) 所以在并发数据结构中，JDK 使用跳表来实现一个 Map。

跳表的本质是同时维护了多个链表，并且链表是分层的，

2级索引跳表

最低层的链表维护了跳表内所有的元素，每上面一层链表都是下面一层的子集。

跳表内的所有链表的元素都是排序的。查找时，可以从顶级链表开始找。一旦发现被查找的元素大于当前链表中的取值，就会转入下一层链表继续找。这也就是说在查找过程中，搜索是跳跃式的。如上图所示，在跳表中查找元素 18。

在跳表中查找元素18

查找 18 的时候原来需要遍历 18 次，现在只需要 7 次即可。针对链表长度比较大的时候，构建索引查找效率的提升就会非常明显。

从上面很容易看出，跳表是一种利用空间换时间的算法。

使用跳表实现 Map 和使用哈希算法实现 Map 的另外一个不同之处是：哈希并不会保存元素的顺序，而跳表内所有的元素都是排序的。因此在对跳表进行遍历时，你会得到一个有序的结果。所以，如果你的应用需要有序性，那么跳表就是你不二的选择。JDK 中实现这一数据结构的类是 ConcurrentSkipListMap。

java多线程开发的同步机制有哪些

Java同步

标签： 分类：

一、关键字：

thread（线程）、thread-safe(线程安全)、intercurrent（并发的）

synchronized(同步的)、asynchronized(异步的)、

volatile（易变的）、atomic（原子的）、share（共享）

二、总结背景：

一次读写共享文件编写，嚯，好家伙，竟然揪出这些零碎而又是一路的知识点。于是乎，Google和翻阅了《Java参考大全》、《Effective Java Second Edition》，特此总结一下供日后工作学习参考。

三、概念：

1、 什么时候必须同步？什么叫同步？如何同步？

要跨线程维护正确的可见性，只要在几个线程之间共享非 final 变量，就必须使用 synchronized（或 volatile）以确保一个线程可以看见另一个线程做的更改。

为了在线程之间进行可靠的通信，也为了互斥访问，同步是必须的。这归因于java语言规范的内存模型，它规定了：一个线程所做的变化何时以及如何变成对其它线程可见。

因为多线程将异步行为引进程序，所以在需要同步时，必须有一种方法强制进行。例如：如果2个线程想要通信并且要共享一个复杂的数据结构，如链表，此时需要

确保它们互不冲突，也就是必须阻止B线程在A线程读数据的过程中向链表里面写数据（A获得了锁，B必须等A释放了该锁）。

为了达到这个目的，java在一个旧的的进程同步模型——监控器（Monitor）的基础上实现了一个巧妙的方案：监控器是一个控制机制，可以认为是一个

很小的、只能容纳一个线程的盒子，一旦一个线程进入监控器，其它的线程必须等待，直到那个线程退出监控为止。通过这种方式，一个监控器可以保证共享资源在

同一时刻只可被一个线程使用。这种方式称之为同步。（一旦一个线程进入一个实例的任何同步方法，别的线程将不能进入该同一实例的其它同步方法，但是该实例

的非同步方法仍然能够被调用）。

错误的理解：同步嘛，就是几个线程可以同时进行访问。

同步和多线程关系：没多线程环境就不需要同步;有多线程环境也不一定需要同步。

锁提供了两种主要特性：互斥（mutual exclusion） 和可见性（visibility）。

互斥即一次只允许一个线程持有某个特定的锁，因此可使用该特性实现对共享数据的协调访问协议，这样，一次就只有一个线程能够使用该共享数据。

可见性要更加复杂一些，documents它必须确保释放锁之前对共享数据做出的更改对于随后获得该锁的另一个线程是可见的 —— 如果没有同步机制提供的这种可见性保证，线程看到的共享变量可能是修改前的值或不一致的值，这将引发许多严重问题

小结：为了防止多个线程并发对同一数据的修改，所以需要同步，否则会造成数据不一致（就是所谓的：线程安全。如java集合框架中Hashtable和

Vector是线程安全的。我们的大部分程序都不是线程安全的，因为没有进行同步，而且我们没有必要，因为大部分情况根本没有多线程环境）。

2、 什么叫原子的（原子操作）？

Java原子操作是指：不会被打断地的操作。（就是做到互斥 和可见性？！）

那难道原子操作就可以真的达到线程安全同步效果了吗？实际上有一些原子操作不一定是线程安全的。

那么，原子操作在什么情况下不是线程安全的呢？也许是这个原因导致的：java线程允许线程在自己的内存区保存变量的副本。允许线程使用本地的私有拷贝进

行工作而非每次都使用主存的值是为了提高性能（本人愚见：虽然原子操作是线程安全的，可各线程在得到变量（读操作）后，就是各自玩

弄自己的副本了，更新操作（写操作）因未写入主存中，导致其它线程不可见）。

那该如何解决呢？因此需要通过java同步机制。

在java中，32位或者更少位数的赋值是原子的。在一个32位的硬件平台上，除了double和long型的其它原始类型通常都

是使用32位进行表示，而double和long通常使用64位表示。另外，对象引用使用本机指针实现，通常也是32位的。对这些32位的类型的操作是原

子的。

这些原始类型通常使用32位或者64位表示，这又引入了另一个小小的神话：原始类型的大小是由语言保证的。这是不对的。java语言保证的是原始类型的表

数范围而非JVM中的存储大小。因此，int型总是有相同的表数范围。在一个JVM上可能使用32位实现，而在另一个JVM上可能是64位的。在此再次强

调：在所有平台上被保证的是表数范围，32位以及更小的值的操作是原子的。

3、 不要搞混了：同步、异步

举个例子：普通B/S模式（同步）AJAX技术（异步）

同步：提交请求-等待服务器处理-处理完返回 这个期间客户端浏览器不能干任何事

异步：请求通过事件触发-服务器处理（这是浏览器仍然可以作其他事情）-处理完毕

可见，彼“同步”非此“同步”——我们说的java中的那个共享数据同步（synchronized）

一个同步的对象是指行为（动作），一个是同步的对象是指物质（共享数据）。

4、 Java同步机制有4种实现方式：（部分引用网上资源）

① ThreadLocal ② synchronized( ) ③ wait() 与 notify() ④ volatile

目的：都是为了解决多线程中的对同一变量的访问冲突

ThreadLocal

ThreadLocal 保证不同线程拥有不同实例，相同线程一定拥有相同的实例，即为每一个使用该变量的线程提供一个该变量值的副本，每一个线程都可以独立改变自己的副本，而不是与其它线程的副本冲突。

优势：提供了线程安全的共享对象

与其它同步机制的区别：同步机制是为了同步多个线程对相同资源的并发访问，是为了多个线程之间进行通信；而 ThreadLocal 是隔离多个线程的数据共享，从根本上就不在多个线程之间共享资源，这样当然不需要多个线程进行同步了。

volatile

volatile 修饰的成员变量在每次被线程访问时，都强迫从共享内存中重读该成员变量的值。而且，当成员变量发生变化时，强迫线程将变化值回写到共享内存。

优势：这样在任何时刻，两个不同的线程总是看到某个成员变量的同一个值。

缘由：Java

语言规范中指出，为了获得最佳速度，允许线程保存共享成员变量的私有拷贝，而且只当线程进入或者离开同步代码块时才与共享成员变量的原

始值对比。这样当多个线程同时与某个对象交互时，就必须要注意到要让线程及时的得到共享成员变量的变化。而 volatile

关键字就是提示 VM ：对于这个成员变量不能保存它的私有拷贝，而应直接与共享成员变量交互。

使用技巧：在两个或者更多的线程访问的成员变量上使用 volatile 。当要访问的变量已在 synchronized 代码块中，或者为常量时，不必使用。

线程为了提高效率，将某成员变量(如A)拷贝了一份（如B），线程中对A的访问其实访问的是B。只在某些动作时才进行A和B的同步，因此存在A和B不一致

的情况。volatile就是用来避免这种情况的。

volatile告诉jvm，它所修饰的变量不保留拷贝，直接访问主内存中的（读操作多时使用较好；线程间需要通信，本条做不到）

Volatile 变量具有 synchronized 的可见性特性，但是不具备原子特性。这就是说线程能够自动发现 volatile

变量的最新值。Volatile

变量可用于提供线程安全，但是只能应用于非常有限的一组用例：多个变量之间或者某个变量的当前值与修改后值

之间没有约束。

您只能在有限的一些情形下使用 volatile 变量替代锁。要使 volatile 变量提供理想的线程安全，必须同时满足下面两个条件：

对变量的写操作不依赖于当前值；该变量没有包含在具有其他变量的不变式中。

sleep() vs wait()

sleep是线程类（Thread）的方法，导致此线程暂停执行指定时间，把执行机会给其他线程，但是监控状态依然保持，到时后会自动恢复。调用sleep不会释放对象锁。

wait是Object类的方法，对此对象调用wait方法导致本线程放弃对象锁，进入等待此对象的等待锁定池，只有针对此对象发出notify方法（或notifyAll）后本线程才进入对象锁定池准备获得对象锁进入运行状态。

（如果变量被声明为volatile，在每次访问时都会和主存一致；如果变量在同步方法或者同步块中被访问，当在方法或者块的入口处获得锁以及方法或者块退出时释放锁时变量被同步。）

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