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概述

基于Thread類和Runnable接口編程很容易實(shí)現(xiàn)基本的并行編程任務(wù)，但實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的并行程序就會(huì)比較困難，因?yàn)橐�詳�?xì)考慮資源的同步訪問以及設(shè)計(jì)必要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)支持同步訪問。從Java5后，Java平臺(tái)提供了java.util.concurrent包以及HighLevelAPI簡化并行編程模型，并提供了很多支持同步訪問數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)滿足編程需要。具體來講，該HighLevelAPI提供了以下內(nèi)容，在后續(xù)段落我將分別介紹。

Lock(鎖對(duì)象)：相對(duì)與Thread模型的隱式的鎖對(duì)象，Lock提供了顯式的鎖操作從而簡化應(yīng)用程序。

Executors:提供了一組HighLevelAPI用來執(zhí)行和管理并行任務(wù)。

ConcurrentCollections(并行集合)：包含了一組支持并行處理的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，大大簡化了并行編程難度。

AtomicVariables(原子變量)：減少了同步操作并且避免數(shù)據(jù)不一致問題。

Fork/Join框架：提供了進(jìn)程操作的支持。

Lock(鎖對(duì)象)

Lock在java.util.concurrent.locks包里面，是一個(gè)用來同步對(duì)共享資源的訪問的工具，其實(shí)際效果和Synchronize 比較像。Synchronize用起來很容易，但是Synchroize也有一些限制：當(dāng)Synchronize以一定順序獲得多個(gè)鎖的時(shí)候，必須以相反的順序釋放鎖，并且必須在與獲得鎖相同的代碼scope中釋放鎖。Lock則完全克服了上述限制：能夠以任意的順序獲得和釋放所，而且不需要收到代碼 scope的限制。使用Lock也很簡單，通常會(huì)使用以下代碼使用Lock:

方式一：

Lockl=…;

l.lock();

try{

//訪問共享資源

}finally{

l.unlock()

}

方式二：

Lockl=…;

if(l.tryLock()){

try{

//訪問共享資源

finally{

l.unlock();

}

else{

//沒能夠獲得鎖，做其它事情

}

ConcurrentCollections(并行集合)：

java.util.concurrent包還提供了一系列的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，使得并行程序的開發(fā)人員可以更少地關(guān)注同步操作。

BlockingQueue是一個(gè)支持先入先出(First-in-first-out,FIFO)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，對(duì)于隊(duì)列的push和poll等操作都采取阻塞的方式保證只有在獲得資源鎖的時(shí)候才可以執(zhí)行。

ConcurrentMap是一個(gè)跟Map類似的存儲(chǔ)key/value映射的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，該數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)保證了Map操作的原子性。

ConcurrentNavigableMap是一個(gè)跟TreeMap類似的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，允許基于key進(jìn)行樹狀遍歷。

下面給出BlockingQueue的基本用法：

BlockingQueuequeue=newSynchronousQueue();

queue.put(“helloworld”);

queue.poll();//返回helloworld

AtomicVariables(原子變量)：

java.util.concurrent.atomic包提供了一些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)用來支持對(duì)變量的原子操作，這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)都必須支持get和set方法從而支持對(duì)變量的讀寫。下面是一個(gè)例子來證明如何使用AtomicInteger的。

importjava.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

classAtomicCounter{

privateAtomicIntegerc=newAtomicInteger(0);

publicvoidincrement(){

c.incrementAndGet();

}

publicvoiddecrement(){

c.decrementAndGet();

}

publicintvalue(){

returnc.get();

}

}

Fork/Join框架

Fork/Join是自JDK7以后才有的對(duì)ExecutorService接口的一個(gè)實(shí)現(xiàn)，用來支持在多核處理器上進(jìn)行多進(jìn)程操作。該框架適合于那些能夠被遞歸地分解成更小任務(wù)的任務(wù)。該框架最牛的地方在于采用了work-stealing算法，也就是空閑的worker可以從繁忙的worker那里偷(steal)任務(wù)過來執(zhí)行，從而充分利用計(jì)算資源使得任務(wù)執(zhí)行更快。

Fork/Join的核心是ForkJoinPool這個(gè)類，它是AbstractExecutorService的子類并實(shí)現(xiàn)了work-stealing算法，其被用來執(zhí)行ForkJoinTask.

ForkJoinTask實(shí)現(xiàn)類有RecursiveTask核ResursiveAction,通常實(shí)現(xiàn)的邏輯為：

if(當(dāng)前任務(wù)足夠小)

直接執(zhí)行任務(wù)

else

將當(dāng)前任務(wù)分為更小的兩個(gè)任務(wù)

執(zhí)行這兩個(gè)更小的任務(wù)并等待結(jié)果

下面的代碼示意對(duì)Fork/Join框架的使用：

public class MyListPrinter extends RecursiveAction {

private List task;

public MyListPrinter(List list)

task = list;

}

protected void printList() {

// 遍歷并打印task中的元素

}

protected void compute() {

if (task.length() <= 1000) {

printList();

} else{

List first_half_list = ……

List second_half_list = ……

MyListPrinter printer1 = new MyListPrinter(first_half_list);

MyListPrinter printer2 = new MyListPrinter(second_half_list);

invokeAll(printer1, printer2);

}

}

}

MyListPrinterprinter=newMyListPrinter(aHugeList);

ForkJoinPoolpool=newForkJoinPool();

pool.invoke(printer);