I.背景
私たちは今日マルチスレッドの基礎と私たちのために自分の実践例を紹介し、知識次のJava契約を言って、以前の記事は、私の以前のブログを参照することができますが、そこに言ったら1.以前のブログ間違って、私はメッセージを歓迎修正してください。
2.このブログを書くの目的は、ネットワークの下に彼らの知識を向上させることである、そこに実際のプロジェクトに使用することはあるが、また、より良い、通常は蓄積の下で、知識を理解するのに役立ちみんなに希望、微妙が形成されています。強力な知識ネットワーク、およびADOは、私たちはバーの下に学ぶために協力しましょう。
第二に、同期コンテナ（および契約の下で）
ArrayListの差分1.Vector
1.1.ArrayListリストは、内部は高速なランダムアクセスを可能要素のアレイによって達成される、最も一般的な実装クラスです。配列のサイズは、ストレージ容量を増やす必要性を満たさない場合、配列は各要素の間にスペースを持つことができないということです、それは話すことが必要であるという欠点は、データ・ストレージ・スペースの新しい配列にコピーされています。ArrayListの中間位置から要素を挿入または削除する場合、アレイは、移動をコピーする必要があり、コストが比較的高いです。したがって、それは、挿入や削除のために適しランダム探索とトラバーサルには適していません。
1.2.VectorとArrayListのは、単にアレイを介するなど、それはスレッドの同期をサポートしていますことを除いては、一度に1つだけのスレッドがベクトルを書き込むことができ、達成矛盾が生じた書き込み中にマルチスレッドを避けるが、それは高い同期を必要としますコスト、したがって、低速のアクセスよりも、それへのアクセス権を持っているのArrayList
注： ベクトルスレッド安全、ArrayListのスレッドが安全ではありません
ソースベクトルクラス（クラスのソースコードの追加（）メソッド）
ArrayListのソースタイプ（ソース追加（）メソッド）
2.HashTable与のHashMap
スレッドセーフではない2.1.HashMap、HashMapのは、キーと値がオブジェクトである、請求オブジェクトは、キー値にマッピングされ、サブインターフェースは、インターフェース・マップ・インターフェースであり、重複キーを含めることはできませんが、重複値を含んでいてもよいです。HashMapのは、ヌルキーとヌル値を許可し、ハッシュテーブルが許可されていません。
2.2.HashTableコレクションは、スレッドセーフです。
2.3.HashMapハッシュテーブルは、軽量を実現（非スレッドセーフな実装）である、彼らはMapインタフェースを完了している、主な違いは、HashMapのは、非スレッドセーフのためにヌル（null）のキー（鍵）を、可能にする、効率がより高くなるかもしれないということですハッシュテーブル。
HashMapのは、キー入力または値としてnullを可能にし、Hashtableの許可されていません。
HashMapのハッシュテーブルは、削除メソッドが含まれているのcontainsValueのcontainsKeyを置き換えます。
注：ハッシュテーブルスレッド安全、HashMapのスレッド安全ではありません。
3.ConcurrentHashMap
3.1ハッシュテーブルは安全ロックが、以下のようにのみ効率の影響ので、この時間はConcurrentHashMapの、原理を発明し、スレッドロック動作を行うことができるので。
3.2.ConcurrentMap重要実現する2つのインターフェースがあります
ConcurrentHashMapの
（P-HMA ConcurrentHasを補償する同時ソート機能サポート）ConcurrentSkipListMapのは
ConcurrentHashMapの内部で使用するセグメント（セグメント）、これらの異なるセクションを表すために、各セクションは、実際に
、彼らは、小さなハッシュテーブルこれは、独自のロックを持っています。限り複数の修飾などの異なるセクションで生じ、それらはでき
行わ送ります。全体を16のセグメント（セグメントに分割される。すなわち、アップ動作を修正16の同時スレッドである。
これは、シーン重いスレッドロック粒度は、それによって溶液のロック競合が低減される。低減されているコードの大部分と共有変数
パフォーマンスの内容を変更する最初の時間を得る目的を宣言するためにvolatileキーワードの使い方は非常に良いです。
4.CountDownLatch
機能的に類似のカウンタを使用して実施することができるパッケージの下に位置する4.1.CountDownLatchクラスjava.util.concurrentの、。例えば、タスクAが存在し、それは他に実行するために4つのタスクの完了後に実行するために、あなたは（join（）メソッドと同様）たCountDownLatchを達成するために、この機能を使用することができる待ちます。
4.2。コード
public class Test002 {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
System.out.println("等待子线程执行完毕...");
CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(2);
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("子线程," + Thread.currentThread().getName() + "开始执行...");
countDownLatch.countDown();// 每次减去1
System.out.println("子线程," + Thread.currentThread().getName() + "结束执行...");
}
}).start();
new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
System.out.println("子线程," + Thread.currentThread().getName() + "开始执行...");
countDownLatch.countDown();
System.out.println("子线程," + Thread.currentThread().getName() + "结束执行...");
}
}).start();
countDownLatch.await();// 调用当前方法主线程阻塞 countDown结果为0, 阻塞变为运行状态
System.out.println("两个子线程执行完毕....");
System.out.println("继续主线程执行..");
}
}4.3結果
第三に、同時キュー
JDK 1. 2つの同時キューの実装を提供し、高性能ConcurrentLinkedQueueインターフェイスの代表BlockingQueueのは、キューから継承しているかに関係なくキューをブロックして、キューに表されています。
2.ConcurrentLinkedQueue：、ロックフリーの方法によって、非常に同時キューに適したシーンである並行性の高い状態で高い性能を達成するために、BlockingQueueの中ConcurrentLinkedQueue一般的に良好なパフォーマンスは、それがリンクされたノードに基づいています。アンバウンド形式のスレッドセーフなキュー。キューの要素は、FIFOの原則に従います。最初に頭がされ、最新のほかの終わりは、キューがnull要素を許可しない、参加しました。
2.1.ConcurrentLinkedQueue重要な方法：追加および提供（）要素を添加する方法である（そうでないかもしれないConcurrentLinkedQueueの違いの方法で）
投票（）およびPEEK（）は要素を削除することを除いて、最初の要素ノードを取ることです後者はしません。
2.2コード（自己facie結果）
ConcurrentLinkedDeque q = new ConcurrentLinkedDeque();
q.offer("小明");
q.offer("小红");
q.offer("小张");
q.offer("小诺");
q.offer("小华");
//从头获取元素,删除该元素
System.out.println(q.poll());
//从头获取元素,不刪除该元素
System.out.println(q.peek());
//获取总长度
System.out.println(q.size());3.BlockingQueue：ブロックキュー（BlockingQueueのは）追加の操作をサポートする2つのキューです。これら二つの追加の操作は以下のとおりです。
非空になるキューのスレッド待ちの要素を取得するとき3.1。キューに空です。
キューがいっぱいになると、スレッドは、使用可能なキューの記憶素子をお待ちしております。
一般的にシーンの生産者と消費者に使用されるキューをブロックし、プロデューサがキュースレッド要素に追加され、消費者は、キューのスレッドから要素を取ることです。キュー・ストレージ・コンテナ要素をブロックすることは生産者であり、消費者は唯一のコンテナから要素を取ります。
キューをブロックしている3.2.BlockingQueue ブロッキングが言葉に見られ、いくつかのケースでは、ブロッキング引き起こす可能性がキューへのアクセスをブロックすることができます。例がありますが、主要な次の二つのブロックされました：
1.キューに搬入する際、キューがいっぱいです
2.場合は、空のキュー操作のためのキュー時間
したがって、キュー操作を実行する他のスレッドが存在しない限り、動作中にキューの完全なキューを持つスレッドの試みが、それは、ブロックされます。同様に、スレッドがキューのキュー操作を空にしようとするとキュー操作に別のスレッドがある場合を除き、それは、ブロックされます。
、キューの遮断がスレッドセーフであることを示して上述したキュー特性を遮断することによって（Java5バージョンを開始入手可能）java.util.concurrentパッケージに配置3のJava、BlockingQueueのインターフェース。
新しい同時パッケージには、BlockingQueueの複数のスレッドに優れたソリューション、どのように効率的で安全なデータの問題の「移転」。これらの効率的で、スレッドセーフなキュークラス、私たちはすぐに高品質のマルチスレッドプログラムを構築するための非常に便利。本論文では、BlockingQueueのにそれぞれの機能と一般的な使用シナリオを含めた家族のすべてのメンバーを、説明しています。
BlockingQueueのを理解します
名前が示すように、以下に示すように、第1のキューと実質的キューデータ構造の役割であり、キューをブロック：
図から、我々は、共有キューを介してはっきりと見ることができるので、データがキューの一端からの入力は、もう一方の端から出力することができるという。
キューイングは、もちろん、2つの主要:(異なる実装があり、また、キューの多くの異なる種類を拡張することができる、DelayQueue）はそのうちの一つであります
先入れ先出し（FIFO）：最初の要素は、キューの最初のキューに挿入され、待ち行列機能が好きです。ある程度、これはまた、キューの公平性を反映しています。
最終では、最初に出（LIFO）：キューキュー、最近のイベントのキュー優先順位の最初の要素を挿入した後。
マルチスレッド環境、データの共有が容易にそのような古典的な「生産者」と「消費者」モデルとして、キューを介して達成することができ、それがキューを介して2つの間でのデータ共有を容易にすることができます。私たちは、生産者スレッドの数があると、追加の消費者のスレッドの数があります。消費者準備スレッドに共有データへの生産者スレッドの必要性、データを渡すために、キューの方法を使用している場合、それは簡単にそれらの間で問題を共有し、データを解決することができます。しかし、イベントの一定期間における生産者と消費者は、状況がデータと一致しない場合、処理速度が起こりますか？プロデューサ出力データのレートは、個人消費の速度、及びある程度のうち累積生産データより大きい場合、理想的には、生産者は、消費者を待つために、（ブロッキングプロデューサスレッド）を待つために一時停止する必要があります蓄積されたデータ処理、及びその逆されるスレッド。しかし、同時リリースパッケージの前に、マルチスレッド環境では、我々は特に、だけでなく、効率性とスレッドセーフで、これらの詳細を制御するためにすべてのプログラマを所有する必要があり、これは我々のプログラムを与える複雑度が小さいではありません。幸いなことに、この時間は、強力な同時パッケージが判明、彼はまた、私たちに強力なのBlockingQueueを与えます。（マルチスレッドの地域では：いわゆるブロッキング、いくつかのケースで（つまり条件が満たされた後、中断されたスレッドは自動的にウェイクアップされます、）ブロックされたスレッドをハングアップ）。
4.次の図が示す2つのBlockingQueueの2つの一般的なブロッキングシナリオ：
4.1.ArrayBlockingQueue：ブロッキングキューの境界線があり、その内部実装は配列です。その容量が限られている存在の境界を意味している、我々はそれが不変であると、その初期化時に指定したサイズの容量をその容量の大きさを指定する必要があります。ArrayBlockingQueueは、最新のオブジェクトが先頭から削除され、FIFO格納されたデータが、新たに挿入されたオブジェクトが尾です。ここで初期化し、使用ArrayBlockingQueueの例です。
ArrayBlockingQueue<String> arrays = new ArrayBlockingQueue<String>(3);
arrays.add("李四");
arrays.add("张军");
arrays.add("张军");
// 添加阻塞队列
arrays.offer("张三", 1, TimeUnit.SECONDS);指定されていない場合は、キューサイズの設定をブロック4.2.LinkedBlockingQueueが初期化時に、我々はサイズを指定した場合、それが制限され、任意であり、それはボーダレスです。彼はボーダレスであることを、実際には、Integer.MAX_VALUE容量のデフォルトサイズを使用することであると述べました。その内部実装は、リンクされたリストです。
ArrayBlockingQueueのように、LinkedBlockingQueueはまた、FIFO方式でデータを保存し、新たに挿入されたオブジェクトが尾であると、最新のオブジェクトが先頭から削除されます。以下は、初期化の一例であり、LinkedBlockingQueueを作るために：
LinkedBlockingQueue linkedBlockingQueue = new LinkedBlockingQueue(3);
linkedBlockingQueue.add("张三");
linkedBlockingQueue.add("李四");
linkedBlockingQueue.add("李四");
System.out.println(linkedBlockingQueue.size());4.3.PriorityBlockingQueueは、キューボーダー、その照合とjava.util.PriorityQueue同じではありません。ヌルオブジェクトのPriorityBlockingQueue許可挿入に注意してください。PriorityBlockingQueue java.lang.Comparableとはインターフェイスを実装する必要があります挿入されたすべてのオブジェクトは、キューの優先度は、私たちは、このインタフェースが定義するために実現並べ替えの規則に従ったものです。また、当社はPriorityBlockingQueueから反復子Iteratorを取得することができますが、これは優先度に応じて、一緒にイテレータということを保証するものではありません。
4.4。コード（使用シミュレート生産者と消費者へのBlockingQueue）
class ProducerThread extends Thread {
private BlockingQueue queue;
private volatile boolean flag = true;
private static AtomicInteger count = new AtomicInteger();
ProducerThread(BlockingQueue blockingQueue) {
this.queue = blockingQueue;
}
@Override
public void run() {
System.out.println("生产者线程启动...");
try {
while (flag) {
System.out.println("正在生产队列");
String data = count.incrementAndGet() + "";
// 添加队列
boolean offer = queue.offer(data);
if (offer) {
System.out.println("生产者添加队列" + data + "成功!");
} else {
System.out.println("生产者添加队列" + data + "失败!");
}
Thread.sleep(1000);
}
} catch (Exception e) {
// TODO: handle exception
} finally {
System.out.println("生产者线程停止...");
}
}
public void stopThread() {
this.flag = false;
}
}
class ConsumerThread extends Thread {
private BlockingQueue queue;
private volatile boolean flag = true;
ConsumerThread(BlockingQueue blockingQueue) {
this.queue = blockingQueue;
}
@Override
public void run() {
System.out.println("消费者线程启动....");
try {
while (flag) {
// 获取完毕，队列会删除掉
String data = (String) queue.poll(2, TimeUnit.SECONDS);
if (data != null) {
System.out.println("消费者获取 data:" + data + "成功...");
} else {
System.out.println("消费者获取 data:" + data + "失敗..");
this.flag = false;
}
}
} catch (Exception e) {
// TODO: handle exception
} finally {
System.out.println("消费停止....");
}
}
}
public class Test006 {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
BlockingQueue<String> queue = new LinkedBlockingQueue<String>(10);
ProducerThread p1 = new ProducerThread(queue);
// ProducerThread p2 = new ProducerThread(queue);
ConsumerThread c1 = new ConsumerThread(queue);
p1.start();
// p2.start();
c1.start();
// 执行10s
Thread.sleep(10 * 1000);
p1.stopThread();
// p2.stopThread();
}
}4.4結果
生产者线程启动...
正在生产队列
消费者线程启动....
生产者添加队列1成功!
消费者获取 data:1成功...
正在生产队列
生产者添加队列2成功!
消费者获取 data:2成功...
正在生产队列
生产者添加队列3成功!
消费者获取 data:3成功...
正在生产队列
生产者添加队列4成功!
消费者获取 data:4成功...
正在生产队列
生产者添加队列5成功!
消费者获取 data:5成功...
正在生产队列
生产者添加队列6成功!
消费者获取 data:6成功...
正在生产队列
生产者添加队列7成功!
消费者获取 data:7成功...
正在生产队列
生产者添加队列8成功!
消费者获取 data:8成功...
正在生产队列
生产者添加队列9成功!
消费者获取 data:9成功...
正在生产队列
生产者添加队列10成功!
消费者获取 data:10成功...
生产者线程停止...
消费者获取 data:null失敗..
消费停止....第四に、の終わり
常に信念を貫きます！！！
