Java 8-Parallelitäts-Tutorial: Synchronisierung und Sperren-javaLernprogramm-php.cn

Willkommen zum zweiten Teil meines Java8-Parallelitäts-Tutorials. In diesem Leitfaden erfahren Sie anhand einfacher und leicht verständlicher Codebeispiele, wie Sie gleichzeitig in Java 8 programmieren. Dies ist das zweite einer Reihe von Tutorials. In den nächsten 15 Minuten erfahren Sie, wie Sie den Zugriff auf gemeinsam genutzte veränderbare Variablen über das Synchronisierungsschlüsselwort, Sperren und Semaphoren synchronisieren.

Teil Eins: Threads und Executors
Teil Zwei: Synchronisierung und Sperren
Teil 3 : Atomic Operations und ConcurrentMap

Die in diesem Beitrag vorgestellten zentralen Konzepte gelten auch für ältere Versionen von Java, die Codebeispiele beziehen sich jedoch auf Java 8 und basieren stark auf Lambda-Ausdrücken und neuen Parallelitätsfunktionen . Wenn Sie mit Lambdas noch nicht vertraut sind, empfehle ich Ihnen, zuerst mein Java 8-Tutorial zu lesen.

Der Einfachheit halber verwenden die Codebeispiele in diesem Tutorial die beiden hier definierten Hilfsfunktionen „sleep(seconds)“ und „stop(executor)“.

Synchronisation

Im vorherigen Kapitel haben wir gelernt, wie man Code gleichzeitig über den Executor-Dienst ausführt. Wenn wir einen solchen Multithread-Code schreiben, müssen wir besonders auf den gleichzeitigen Zugriff auf gemeinsam genutzte veränderliche Variablen achten. Angenommen, wir möchten eine Ganzzahl erhöhen, auf die mehrere Threads gleichzeitig zugreifen können.

Wir haben das Zählfeld mit der Methode increment() definiert, um die Anzahl um eins zu erhöhen:

int count = 0;

void increment() {
    count = count + 1;
}

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Wenn mehrere Threads diese Methode gleichzeitig aufrufen, geraten wir in große Probleme :

ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2);

IntStream.range(0, 10000)
    .forEach(i -> executor.submit(this::increment));

stop(executor);

System.out.println(count);  // 9965

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Wir sehen nicht, dass das Ergebnis von count 10000 ist, das tatsächliche Ergebnis des obigen Codes ist jedes Mal anders, wenn er ausgeführt wird. Der Grund dafür ist, dass wir veränderliche Variablen in verschiedenen Threads gemeinsam nutzen und es keinen Synchronisierungsmechanismus für den Variablenzugriff gibt, wodurch Race-Bedingungen entstehen.

Das Erhöhen eines Werts erfordert drei Schritte: (1) Lesen des aktuellen Werts, (2) Erhöhen des Werts um eins, (3) Schreiben des neuen Werts in die Variable. Wenn zwei Threads gleichzeitig ausgeführt werden, ist es möglich, dass zwei Threads Schritt 1 gleichzeitig ausführen, sodass derselbe aktuelle Wert gelesen wird. Dies führt zu ungültigen Schreibvorgängen, sodass das tatsächliche Ergebnis geringer ausfällt. Im obigen Beispiel gehen beim asynchronen gleichzeitigen Zugriff auf count 35 Inkrementierungsvorgänge verloren, Sie werden jedoch andere Ergebnisse sehen, wenn Sie den Code selbst ausführen.

Glücklicherweise unterstützt Java schon seit langer Zeit die Thread-Synchronisierung über das synchronisierte Schlüsselwort. Wir können synchronisiert verwenden, um die oben genannte Race-Bedingung zu beheben, wenn die Anzahl erhöht wird.

synchronized void incrementSync() {
    count = count + 1;
}

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Wenn wir incrementSync() gleichzeitig aufrufen, erhalten wir das erwartete Ergebnis von count 10000. Es gibt keine Race Conditions mehr und die Ergebnisse sind über jede Codeausführung hinweg stabil:

ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2);

IntStream.range(0, 10000)
    .forEach(i -> executor.submit(this::incrementSync));

stop(executor);

System.out.println(count);  // 10000

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Das synchronisierte Schlüsselwort kann auch für Anweisungsblöcke verwendet werden:

void incrementSync() {
    synchronized (this) {
        count = count + 1;
    }
}

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Wird intern von Java verwendet Der sogenannte „Monitor“ (Monitor), auch Monitorsperre (Monitor Lock) oder Eigensperre (Intrinsic Lock) genannt, verwaltet die Synchronisation. Monitore sind an Objekte gebunden. Wenn beispielsweise synchronisierte Methoden verwendet werden, nutzt jede Methode denselben Monitor des entsprechenden Objekts.

Alle impliziten Monitore implementieren die Wiedereintrittsfunktion. Wiedereintritt bedeutet, dass die Sperre an den aktuellen Thread gebunden ist. Ein Thread kann dieselbe Sperre sicher mehrmals ohne Deadlock erwerben (z. B. wenn eine synchronisierte Methode eine andere synchronisierte Methode desselben Objekts aufruft).

Sperre

Die Parallelitäts-API unterstützt eine Vielzahl expliziter Sperren, die von der Lock-Schnittstelle angegeben werden und zum Ersetzen synchronisierter impliziter Sperren verwendet werden. Sperren unterstützen mehrere Methoden für eine differenzierte Steuerung, sodass sie einen größeren Overhead verursachen als implizite Monitore.

Im Standard-JDK werden mehrere Implementierungen von Sperren bereitgestellt, die in den folgenden Kapiteln gezeigt werden.

ReentrantLock

Die ReentrantLock-Klasse ist eine Mutex-Sperre mit demselben Verhalten wie ein impliziter Monitor, auf den über synchronisiert zugegriffen wird, jedoch mit erweiterter Funktionalität. Wie der Name schon sagt, implementiert diese Sperre Wiedereintrittseigenschaften, genau wie ein impliziter Monitor.

Sehen wir uns das obige Beispiel an, nachdem wir ReentrantLock verwendet haben.

ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
int count = 0;

void increment() {
    lock.lock();
    try {
        count++;
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

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锁可以通过lock()来获取，通过unlock()来释放。把你的代码包装在try-finally代码块中来确保异常情况下的解锁非常重要。这个方法是线程安全的，就像同步副本那样。如果另一个线程已经拿到锁了，再次调用lock()会阻塞当前线程，直到锁被释放。在任意给定的时间内，只有一个线程可以拿到锁。

锁对细粒度的控制支持多种方法，就像下面的例子那样：

executor.submit(() -> {
    lock.lock();
    try {
        sleep(1);
    } finally {
        lock.unlock();
    }
});

executor.submit(() -> {
    System.out.println("Locked: " + lock.isLocked());
    System.out.println("Held by me: " + lock.isHeldByCurrentThread());
    boolean locked = lock.tryLock();
    System.out.println("Lock acquired: " + locked);
});

stop(executor);

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在第一个任务拿到锁的一秒之后，第二个任务获得了锁的当前状态的不同信息。

Locked: true
Held by me: false
Lock acquired: false

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tryLock()方法是lock()方法的替代，它尝试拿锁而不阻塞当前线程。在访问任何共享可变变量之前，必须使用布尔值结果来检查锁是否已经被获取。

ReadWriteLock

ReadWriteLock接口规定了锁的另一种类型，包含用于读写访问的一对锁。读写锁的理念是，只要没有任何线程写入变量，并发读取可变变量通常是安全的。所以读锁可以同时被多个线程持有，只要没有线程持有写锁。这样可以提升性能和吞吐量，因为读取比写入更加频繁。

ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2);
Map<String, String> map = new HashMap<>();
ReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock();

executor.submit(() -> {
    lock.writeLock().lock();
    try {
        sleep(1);
        map.put("foo", "bar");
    } finally {
        lock.writeLock().unlock();
    }
});

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上面的例子在暂停一秒之后，首先获取写锁来向映射添加新的值。在这个任务完成之前，两个其它的任务被启动，尝试读取映射中的元素，并暂停一秒：

Runnable readTask = () -> {
    lock.readLock().lock();
    try {
        System.out.println(map.get("foo"));
        sleep(1);
    } finally {
        lock.readLock().unlock();
    }
};

executor.submit(readTask);
executor.submit(readTask);

stop(executor);

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当你执行这一代码示例时，你会注意到两个读任务需要等待写任务完成。在释放了写锁之后，两个读任务会同时执行，并同时打印结果。它们不需要相互等待完成，因为读锁可以安全同步获取，只要没有其它线程获取了写锁。

StampedLock

Java 8 自带了一种新的锁，叫做StampedLock，它同样支持读写锁，就像上面的例子那样。与ReadWriteLock不同的是，StampedLock的锁方法会返回表示为long的标记。你可以使用这些标记来释放锁，或者检查锁是否有效。此外，StampedLock支持另一种叫做乐观锁（optimistic locking）的模式。

让我们使用StampedLock代替ReadWriteLock重写上面的例子：

ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2);
Map<String, String> map = new HashMap<>();
StampedLock lock = new StampedLock();

executor.submit(() -> {
    long stamp = lock.writeLock();
    try {
        sleep(1);
        map.put("foo", "bar");
    } finally {
        lock.unlockWrite(stamp);
    }
});

Runnable readTask = () -> {
    long stamp = lock.readLock();
    try {
        System.out.println(map.get("foo"));
        sleep(1);
    } finally {
        lock.unlockRead(stamp);
    }
};

executor.submit(readTask);
executor.submit(readTask);

stop(executor);

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通过readLock() 或 writeLock()来获取读锁或写锁会返回一个标记，它可以在稍后用于在finally块中解锁。要记住StampedLock并没有实现重入特性。每次调用加锁都会返回一个新的标记，并且在没有可用的锁时阻塞，即使相同线程已经拿锁了。所以你需要额外注意不要出现死锁。

就像前面的ReadWriteLock例子那样，两个读任务都需要等待写锁释放。之后两个读任务同时向控制台打印信息，因为多个读操作不会相互阻塞，只要没有线程拿到写锁。

下面的例子展示了乐观锁：

ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2);
StampedLock lock = new StampedLock();

executor.submit(() -> {
    long stamp = lock.tryOptimisticRead();
    try {
        System.out.println("Optimistic Lock Valid: " + lock.validate(stamp));
        sleep(1);
        System.out.println("Optimistic Lock Valid: " + lock.validate(stamp));
        sleep(2);
        System.out.println("Optimistic Lock Valid: " + lock.validate(stamp));
    } finally {
        lock.unlock(stamp);
    }
});

executor.submit(() -> {
    long stamp = lock.writeLock();
    try {
        System.out.println("Write Lock acquired");
        sleep(2);
    } finally {
        lock.unlock(stamp);
        System.out.println("Write done");
    }
});

stop(executor);

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乐观的读锁通过调用tryOptimisticRead()获取，它总是返回一个标记而不阻塞当前线程，无论锁是否真正可用。如果已经有写锁被拿到，返回的标记等于0。你需要总是通过lock.validate(stamp)检查标记是否有效。

执行上面的代码会产生以下输出：

Optimistic Lock Valid: true
Write Lock acquired
Optimistic Lock Valid: false
Write done
Optimistic Lock Valid: false

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乐观锁在刚刚拿到锁之后是有效的。和普通的读锁不同的是，乐观锁不阻止其他线程同时获取写锁。在第一个线程暂停一秒之后，第二个线程拿到写锁而无需等待乐观的读锁被释放。此时，乐观的读锁就不再有效了。甚至当写锁释放时，乐观的读锁还处于无效状态。

所以在使用乐观锁时，你需要每次在访问任何共享可变变量之后都要检查锁，来确保读锁仍然有效。

有时，将读锁转换为写锁而不用再次解锁和加锁十分实用。StampedLock为这种目的提供了tryConvertToWriteLock()方法，就像下面那样：

ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(2);
StampedLock lock = new StampedLock();

executor.submit(() -> {
    long stamp = lock.readLock();
    try {
        if (count == 0) {
            stamp = lock.tryConvertToWriteLock(stamp);
            if (stamp == 0L) {
                System.out.println("Could not convert to write lock");
                stamp = lock.writeLock();
            }
            count = 23;
        }
        System.out.println(count);
    } finally {
        lock.unlock(stamp);
    }
});

stop(executor);

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第一个任务获取读锁，并向控制台打印count字段的当前值。但是如果当前值是零，我们希望将其赋值为23。我们首先需要将读锁转换为写锁，来避免打破其它线程潜在的并发访问。tryConvertToWriteLock()的调用不会阻塞，但是可能会返回为零的标记，表示当前没有可用的写锁。这种情况下，我们调用writeLock()来阻塞当前线程，直到有可用的写锁。

信号量

除了锁之外，并发 API 也支持计数的信号量。不过锁通常用于变量或资源的互斥访问，信号量可以维护整体的准入许可。这在一些不同场景下，例如你需要限制你程序某个部分的并发访问总数时非常实用。

下面是一个例子，演示了如何限制对通过sleep(5)模拟的长时间运行任务的访问：

ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(10);

Semaphore semaphore = new Semaphore(5);

Runnable longRunningTask = () -> {
    boolean permit = false;
    try {
        permit = semaphore.tryAcquire(1, TimeUnit.SECONDS);
        if (permit) {
            System.out.println("Semaphore acquired");
            sleep(5);
        } else {
            System.out.println("Could not acquire semaphore");
        }
    } catch (InterruptedException e) {
        throw new IllegalStateException(e);
    } finally {
        if (permit) {
            semaphore.release();
        }
    }
}

IntStream.range(0, 10)
    .forEach(i -> executor.submit(longRunningTask));

stop(executor);

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执行器可能同时运行 10 个任务，但是我们使用了大小为5的信号量，所以将并发访问限制为5。使用try-finally代码块在异常情况中合理释放信号量十分重要。

执行上述代码产生如下结果：

Semaphore acquired
Semaphore acquired
Semaphore acquired
Semaphore acquired
Semaphore acquired
Could not acquire semaphore
Could not acquire semaphore
Could not acquire semaphore
Could not acquire semaphore
Could not acquire semaphore

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信号量限制对通过sleep(5)模拟的长时间运行任务的访问，最大5个线程。每个随后的tryAcquire()调用在经过最大为一秒的等待超时之后，会向控制台打印不能获取信号量的结果。

这就是我的系列并发教程的第二部分。以后会放出更多的部分，所以敬请等待吧。像以前一样，你可以在Github上找到这篇文档的所有示例代码，所以请随意fork这个仓库，并自己尝试它。

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。你也可以在 Twitter 上关注我来获取更多开发相关的信息。

以上就是Java 8 并发教程：同步和锁的内容，更多相关内容请关注PHP中文网（m.sbmmt.com）！