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改善Java程序的151个建议

高洛峰
Libérer: 2016-10-19 09:43:43
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建议123:volatile不能保证数据同步

  volatile关键字比较少用,原因无外乎两点,一是在Java1.5之前该关键字在不同的操作系统上有不同的表现,所带来的问题就是移植性较差;而且比较难设计,而且误用较多,这也导致它的"名誉" 受损。

  我们知道,每个线程都运行在栈内存中,每个线程都有自己的工作内存(Working Memory,比如寄存器Register、高速缓冲存储器Cache等),线程的计算一般是通过工作内存进行交互的,其示意图如下图所示:

1.jpg

  从示意图上我们可以看到,线程在初始化时从主内存中加载所需的变量值到工作内存中,然后在线程运行时,如果是读取,则直接从工作内存中读取,若是写入则先写到工作内存中,之后刷新到主内存中,这是JVM的一个简答的内存模型,但是这样的结构在多线程的情况下有可能会出现问题,比如:A线程修改变量的值,也刷新到了主内存,但B、C线程在此时间内读取的还是本线程的工作内存,也就是说它们读取的不是最"新鲜"的值,此时就出现了不同线程持有的公共资源不同步的情况。

  对于此类问题有很多解决办法,比如使用synchronized同步代码块,或者使用Lock锁来解决该问题,不过,Java可以使用volatile更简单地解决此类问题,比如在一个变量前加上volatile关键字,可以确保每个线程对本地变量的访问和修改都是直接与内存交互的,而不是与本线程的工作内存交互的,保证每个线程都能获得最"新鲜"的变量值,其示意图如下:

1.jpg

  明白了volatile变量的原理,那我们思考一下:volatile变量是否能够保证数据的同步性呢?两个线程同时修改一个volatile是否会产生脏数据呢?我们看看下面代码:

class UnsafeThread implements Runnable {
    // 共享资源
    private volatile int count = 0;

    @Override
    public void run() {
        // 增加CPU的繁忙程度,不必关心其逻辑含义
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            Math.hypot(Math.pow(92456789, i), Math.cos(i));
        }
        count++;
    }

    public int getCount() {
        return count;
    }
}
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  上面的代码定义了一个多线程类,run方法的主要逻辑是共享资源count的自加运算,而且我们还为count变量加上了volatile关键字,确保是从内存中读取和写入的,如果有多个线程运行,也就是多个线程执行count变量的自加操作,count变量会产生脏数据吗?想想看,我们已经为count加上了volatile关键字呀!模拟多线程的代码如下:

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 理想值,并作为最大循环次数
        int value = 1000;
        // 循环次数,防止造成无限循环或者死循环
        int loops = 0;
        // 主线程组,用于估计活动线程数
        ThreadGroup tg = Thread.currentThread().getThreadGroup();
        while (loops++ < value) {
            // 共享资源清零
            UnsafeThread ut = new UnsafeThread();
            for (int i = 0; i < value; i++) {
                new Thread(ut).start();
            }
            // 先等15毫秒,等待活动线程为1
            do {
                Thread.sleep(15);
            } while (tg.activeCount() != 1);
            // 检查实际值与理论值是否一致
            if (ut.getCount() != value) {
                // 出现线程不安全的情况
                System.out.println("循环到:" + loops + " 遍,出现线程不安全的情况");
                System.out.println("此时,count= " + ut.getCount());
                System.exit(0);
            }
        }

    }
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  想让volatite变量"出点丑",还是需要花点功夫的。此段程序的运行逻辑如下:

启动100个线程,修改共享资源count的值

暂停15秒,观察活动线程数是否为1(即只剩下主线程再运行),若不为1,则再等待15秒。

判断共享资源是否是不安全的,即实际值与理想值是否相同,若不相同,则发现目标,此时count的值为脏数据。

如果没有找到,继续循环,直到达到最大循环为止。

运行结果如下:

    循环到:40 遍,出现线程不安全的情况
    此时,count= 999
  这只是一种可能的结果,每次执行都有可能产生不同的结果。这也说明我们的count变量没有实现数据同步,在多个线程修改的情况下,count的实际值与理论值产生了偏差,直接说明了volatile关键字并不能保证线程的安全。
  在解释原因之前,我们先说一下自加操作。count++表示的是先取出count的值然后再加1,也就是count=count+1,所以,在某个紧邻时间片段内会发生如下神奇的事情:

(1)、第一个时间片段

  A线程获得执行机会,因为有关键字volatile修饰,所以它从主内存中获得count的最新值为998,接下来的事情又分为两种类型:

如果是单CPU,此时调度器暂停A线程执行,让出执行机会给B线程,于是B线程也获得了count的最新值998.

如果是多CPU,此时线程A继续执行,而线程B也同时获得了count的最新值998.

(2)、第二个片段

如果是单CPU,B线程执行完+1操作(这是一个原子处理),count的值为999,由于是volatile类型的变量,所以直接写入主内存,然后A线程继续执行,计算的结果也是999,重新写入主内存中。

如果是多CPU,A线程执行完加1动作后修改主内存的变量count为999,线程B执行完毕后也修改主内存中的变量为999

这两个时间片段执行完毕后,原本期望的结果为1000,单运行后的值为999,这表示出现了线程不安全的情况。这也是我们要说明的:volatile关键字并不能保证线程安全,它只能保证当前线程需要该变量的值时能够获得最新的值,而不能保证线程修改的安全性。

顺便说一下,在上面的代码中,UnsafeThread类的消耗CPU计算是必须的,其目的是加重线程的负荷,以便出现单个线程抢占整个CPU资源的情景,否则很难模拟出volatile线程不安全的情况,大家可以自行模拟测试。

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建议124:异步运算考虑使用Callable接口

  多线程应用有两种实现方式,一种是实现Runnable接口,另一种是继承Thread类,这两个方法都有缺点:run方法没有返回值,不能抛出异常(这两个缺点归根到底是Runnable接口的缺陷,Thread类也实现了Runnable接口),如果需要知道一个线程的运行结果就需要用户自行设计,线程类本身也不能提供返回值和异常。但是从Java1.5开始引入了一个新的接口Callable,它类似于Runnable接口,实现它就可以实现多线程任务,Callable的接口定义如下:

public interface Callable<V> {
    /**
     * Computes a result, or throws an exception if unable to do so.
     *
     * @return computed result
     * @throws Exception if unable to compute a result
     */
    V call() throws Exception;
}
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  实现Callable接口的类,只是表明它是一个可调用的任务,并不表示它具有多线程运算能力,还是需要执行器来执行的,我们先编写一个任务类,代码如下: 

//税款计算器
class TaxCalculator implements Callable<Integer> {
    // 本金
    private int seedMoney;

    // 接收主线程提供的参数
    public TaxCalculator(int _seedMoney) {
        seedMoney = _seedMoney;
    }

    @Override
    public Integer call() throws Exception {
        // 复杂计算,运行一次需要2秒
        TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(2000);
        return seedMoney / 10;
    }
}
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  这里模拟了一个复杂运算:税款计算器,该运算可能要花费10秒钟的时间,此时不能让用户一直等着吧,需要给用户输出点什么,让用户知道系统还在运行,这也是系统友好性的体现:用户输入即有输出,若耗时较长,则显示运算进度。如果我们直接计算,就只有一个main线程,是不可能有友好提示的,如果税金不计算完毕,也不会执行后续动作,所以此时最好的办法就是重启一个线程来运算,让main线程做进度提示,代码如下:

public static void main(String[] args) throws InterruptedException,
            ExecutionException {
        // 生成一个单线程的异步执行器
        ExecutorService es = Executors.newSingleThreadExecutor();
        // 线程执行后的期望值
        Future<Integer> future = es.submit(new TaxCalculator(100));
        while (!future.isDone()) {
            // 还没有运算完成,等待200毫秒
            TimeUnit.MICROSECONDS.sleep(200);
            // 输出进度符号
            System.out.print("*");
        }
        System.out.println("\n计算完成,税金是:" + future.get() + "  元 ");
        es.shutdown();
    }
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  在这段代码中,Executors是一个静态工具类,提供了异步执行器的创建能力,如单线程异步执行器newSingleThreadExecutor、固定线程数量的执行器newFixedThreadPool等,一般它是异步计算的入口类。future关注的是线程执行后的结果,比如没有运行完毕,执行结果是多少等。此段代码的运行结果如下所示:

      **********************************************......

      计算完成,税金是:10 元

  执行时,"*"会依次递增,表示系统正在运算,为用户提供了运算进度,此类异步计算的好处是:

尽可能多的占用系统资源,提供快速运算

可以监控线程的执行情况,比如是否执行完毕、是否有返回值、是否有异常等。

可以为用户提供更好的支持,比如例子中的运算进度等。

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建议125:优先选择线程池

  在Java1.5之前,实现多线程比较麻烦,需要自己启动线程,并关注同步资源,防止出现线程死锁等问题,在1.5版本之后引入了并行计算框架,大大简化了多线程开发。我们知道一个线程有五个状态:新建状态(NEW)、可运行状态(Runnable,也叫作运行状态)、阻塞状态(Blocked)、等待状态(Waiting)、结束状态(Terminated),线程的状态只能由新建转变为了运行状态后才能被阻塞或等待,最后终结,不可能产生本末倒置的情况,比如把一个结束状态的线程转变为新建状态,则会出现异常,例如如下代码会抛出异常:

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 创建一个线程,新建状态
        Thread t = new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                System.out.println("线程正在运行");
            }
        });
        // 运行状态
        t.start();
        // 是否是运行状态,若不是则等待10毫秒
        while (!t.getState().equals(Thread.State.TERMINATED)) {
            TimeUnit.MICROSECONDS.sleep(10);
        }
        // 直接由结束转变为云心态
        t.start();
    }
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  此段程序运行时会报java.lang.IllegalThreadStateException异常,原因就是不能从结束状态直接转变为运行状态,我们知道一个线程的运行时间分为3部分:T1为线程启动时间,T2为线程的运行时间,T3为线程销毁时间,如果一个线程不能被重复使用,每次创建一个线程都需要经过启动、运行、销毁时间,这势必增大系统的响应时间,有没有更好的办法降低线程的运行时间呢?

  T2是无法避免的,只有通过优化代码来实现降低运行时间。T1和T2都可以通过线程池(Thread Pool)来缩减时间,比如在容器(或系统)启动时,创建足够多的线程,当容器(或系统)需要时直接从线程池中获得线程,运算出结果,再把线程返回到线程池中___ExecutorService就是实现了线程池的执行器,我们来看一个示例代码:

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 2个线程的线程池
        ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(2);
        // 多次执行线程体
        for (int i = 0; i < 4; i++) {
            es.submit(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    System.out.println(Thread.currentThread().getName());
                }
            });
        }
        // 关闭执行器
        es.shutdown();
    }
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  此段代码首先创建了一个包含两个线程的线程池,然后在线程池中多次运行线程体,输出运行时的线程名称,结果如下:

        pool-1-thread-1
        pool-1-thread-2
        pool-1-thread-1
        pool-1-thread-2

  本次代码执行了4遍线程体,按照我们之前阐述的" 一个线程不可能从结束状态转变为可运行状态 ",那为什么此处的2个线程可以反复使用呢?这就是我们要搞清楚的重点。

  线程池涉及以下几个名词:

工作线程(Worker):线程池中的线程,只有两个状态:可运行状态和等待状态,没有任务时它们处于等待状态,运行时它们循环的执行任务。

任务接口(Task):这是每个任务必须实现的接口,以供工作线程调度器调度,它主要规定了任务的入口、任务执行完的场景处理,任务的执行状态等。这里有两种类型的任务:具有返回值(异常)的Callable接口任务和无返回值并兼容旧版本的Runnable接口任务。

任务对列(Work Quene):也叫作工作队列,用于存放等待处理的任务,一般是BlockingQuene的实现类,用来实现任务的排队处理。

  我们首先从线程池的创建说起,Executors.newFixedThreadPool(2)表示创建一个具有两个线程的线程池,源代码如下:

public class Executors {
    //生成一个最大为nThreads的线程池执行器
  public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
        return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
                                      0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                      new LinkedBlockingQueue<Runnable>());
    }

}
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  这里使用了LinkedBlockingQueue作为队列任务管理器,所有等待处理的任务都会放在该对列中,需要注意的是,此队列是一个阻塞式的单端队列。线程池建立好了,那就需要线程在其中运行了,线程池中的线程是在submit第一次提交任务时建立的,代码如下:

public Future<?> submit(Runnable task) {
        //检查任务是否为null
        if (task == null) throw new NullPointerException();
        //把Runnable任务包装成具有返回值的任务对象,不过此时并没有执行,只是包装
        RunnableFuture<Object> ftask = newTaskFor(task, null);
        //执行此任务
        execute(ftask);
        //返回任务预期执行结果
        return ftask;
    }
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  此处的代码关键是execute方法,它实现了三个职责。

创建足够多的工作线程数,数量不超过最大线程数量,并保持线程处于运行或等待状态。

把等待处理的任务放到任务队列中

从任务队列中取出任务来执行

  其中此处的关键是工作线程的创建,它也是通过new Thread方式创建的一个线程,只是它创建的并不是我们的任务线程(虽然我们的任务实现了Runnable接口,但它只是起了一个标志性的作用),而是经过包装的Worker线程,代码如下:  

private final class Worker implements Runnable {
// 运行一次任务
    private void runTask(Runnable task) {
        /* 这里的task才是我们自定义实现Runnable接口的任务 */
        task.run();
        /* 该方法其它代码略 */
    }
    // 工作线程也是线程,必须实现run方法
    public void run() {
        try {
            Runnable task = firstTask;
            firstTask = null;
            while (task != null || (task = getTask()) != null) {
                runTask(task);
                task = null;
            }
        } finally {
            workerDone(this);
        }
    }
    // 任务队列中获得任务
    Runnable getTask() {
        /* 其它代码略 */
        for (;;) {
            return r = workQueue.take();
        }
    }
}
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 此处为示意代码,删除了大量的判断条件和锁资源。execute方法是通过Worker类启动的一个工作线程,执行的是我们的第一个任务,然后改线程通过getTask方法从任务队列中获取任务,之后再继续执行,但问题是任务队列是一个BlockingQuene,是阻塞式的,也就是说如果该队列的元素为0,则保持等待状态,直到有任务进入为止,我们来看LinkedBlockingQuene的take方法,代码如下:  

public E take() throws InterruptedException {
        E x;
        int c = -1;
        final AtomicInteger count = this.count;
        final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
        takeLock.lockInterruptibly();
        try {
            try {
                // 如果队列中的元素为0,则等待
                while (count.get() == 0)
                    notEmpty.await();
            } catch (InterruptedException ie) {
                notEmpty.signal(); // propagate to a non-interrupted thread
                throw ie;
            }
            // 等待状态结束,弹出头元素
            x = extract();
            c = count.getAndDecrement();
            // 如果队列数量还多于一个,唤醒其它线程
            if (c > 1)
                notEmpty.signal();
        } finally {
            takeLock.unlock();
        }
        if (c == capacity)
            signalNotFull();
        // 返回头元素
        return x;
    }
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 分析到这里,我们就明白了线程池的创建过程:创建一个阻塞队列以容纳任务,在第一次执行任务时创建做够多的线程(不超过许可线程数),并处理任务,之后每个工作线程自行从任务对列中获得任务,直到任务队列中的任务数量为0为止,此时,线程将处于等待状态,一旦有任务再加入到队列中,即召唤醒工作线程进行处理,实现线程的可复用性。

  使用线程池减少的是线程的创建和销毁时间,这对于多线程应用来说非常有帮助,比如我们常用的Servlet容器,每次请求处理的都是一个线程,如果不采用线程池技术,每次请求都会重新创建一个新的线程,这会导致系统的性能符合加大,响应效率下降,降低了系统的友好性。


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