Java面试必问之-JUC

JUC:java.util.concurrent (Java并发编程工具类)

代码:D:\JAVA\Java_Learning\Elipse_Project\workspace200301EE\JUC

  • 一般面试提问:面向对象和高级语法、Java集合类、Java多线程、JUC 和高并发、Java IO和 NIO

  • 获取多线程的4种方法:

    1.继承Thread类,重写run方法(其实Thread类本身也实现了Runnable接口)

    2.实现Runnable接口,重写run方法

    3.实现Callable接口,重写call方法(有返回值)

    4.使用线程池(有返回值):通过Executors提供四种线程池

  • 进程:

    • 笔试:具有一定独立功能的程序关于某个数据集合的一次运行活动,是操作系统动态执行的基本单位。
    • 面试:后台运行的一个程序,进程跟操作系统有关,跟编程语言无关,
  • 线程:

    • 笔试:一般一个进程包含多个线程,线程可以利用进程所拥有的资源,在引入线程的操作系统中,把线程作为独立运行和独立调度的基本单位

    • 面试:线程是进程的组成部分,一般一个进程包含多个线程,它代表了一条顺序的执行流。例如IDEA上的代码提示、自动补全、格式化等功能

  • 并发:在同一实体上的两个或多个使事件在同一时间段内发生

  • 并行:在不同实体上的两个或多个事件在同一时刻发生

  • 高内聚:类与类、对象与对象、模块与模块之间高度地聚集和关联

  • 低耦合:AB两个对象可以进行数据共享,但是AB两个对象又各自 独立

  • 在高内聚低耦合的前提下,线程(thread.start())操作(对外暴露的调用方法)资源类(操作的对象):

  • Thread.currentThread().getName() 获取当前线程名

  • Thread(Runnable target, String name) // target:Runnable接口的run() 方法的实现, run():线程处于就绪状态 name:线程名

  • 线程(thread.start())操作只是让该线程处于就绪状态而不是启动,具体的执行与否决定于cpu和操作系统底层调度通知

java.util.concurrent.locks(包)

  • 在并发编程中,经常遇到多个线程访问同一个 共享资源 ,为了维护数据一致性,synchronized关键字被常用于维护数据一致性。synchronized机制是给共享资源上锁,只有拿到锁的线程才可以访问共享资源,这样就可以强制使得对共享资源的访问都是顺序的,因为对于共享资源属性访问是必要也是必须的

  • 锁的种类:

    • 乐观锁/悲观锁:

      • 乐观锁:核心操作是CAS,认为不存在并发问题,取数据的时候,总认为不会有其他线程对数据进行修改,不会上锁。乐观锁适用于多读的应用类型,提高吞吐量
      • 悲观锁:总是假设最坏的情况,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次在拿数据的时候都会上锁,适合写操作非常多的场景
  • 独享锁/共享锁:独享锁是指该锁一次只能被一个线程所持有。共享锁是指该锁可被多个线程所持有。

    • 互斥锁/读写锁:互斥锁/读写锁就是独享锁/共享锁具体的实现,分别是ReentrantLock和ReadWriteLock
  • 可重入锁/ 非可重入锁:

    • 可重入锁: 可重入锁又名递归锁,是指在同一个线程在外层方法获取锁的时候,再进入内层方法会自动获取锁(前提锁对象得是同一个对象或者class),不会因为之前已经获取过还没释放而阻塞,即再次获取锁而不会出现死锁。ReentrantLock和synchronized都是可重入锁。

    • 非可重入锁:线程再次获取锁会出现死锁,如NonReentrantLock。ReentrantLock和NonReentrantLock都继承父类AQS,其父类AQS中维护了一个同步状态status来计数重入次数,status初始值为0。AQS通过控制status状态来判断锁的状态,对于非可重入锁状态不是0则去阻塞;对于可重入锁如果是0则执行,非0则判断当前线程是否是获取到这个锁的线程,是的话把status状态+1,释放的时候,只有status为0,才将锁释放。即加锁和释放锁次数要相等

    • 公平锁/非公平锁:

      • 公平锁是指多个线程按照申请锁的顺序来获取锁。
    • 非公平锁指多个线程获取锁的顺序不是按照申请锁的顺序,有可能后申请的线程比先申请的线程优先获取锁。有可能会造成优先级反转或饥饿现象

    • 分段锁:类似HashMap的结构,即内部拥有一个Entry数组,数组中的每个元素又是一个链表,同时又是一个ReentrantLock,是一种锁的设计

    • 偏向锁/轻量级锁/重量级锁:

      • 偏向锁是指一段同步代码一直被一个线程所访问,那么该线程会自动获取锁。降低获取锁的代价。

      • 轻量级锁是指当锁是偏向锁时,被另一个线程所访问,偏向锁就会升级为轻量级锁,其他线程会通过自旋的形式尝试获取锁,不会阻塞,提高性能。

      • 重量级锁是指当锁为轻量级锁的时候,另一个线程虽然是自旋,但自旋不会一直持续下去,当该线程自旋一定次数的时候,还没有获取到锁,就会进入阻塞,该轻量级锁膨胀为重量级锁。重量级锁会让他申请的线程进入阻塞,性能降低。

  • 自旋锁:尝试获取锁的线程不会立即阻塞,而是采用CAS的方式去尝试获取锁,这样的好处是减少线程上下文切换的消耗,缺点是循环会消耗CPU。

  • Lock:比synchronized更牛的锁

    • 已知的实现类:可重复锁ReentrantLock, ReetrantReadWriteLock.ReadLock, ReentrantReadWriteLock.WriteLock

    • ReentrantLock lock = new ReentrantLock(); // 创建锁对象 lock.lock(); // 上锁 lock.unlock(); // 释放锁

    • 相比synchronized 的完全锁整个方法,ReentrantLock() 可以在 lock() 和 unlock() 之间的语句进行同步锁

  • 多线程状态 Thread.State:

    • 新建NEW
    • 可运行RUNNABLE
    • 阻塞BLOCKED :Thread.sleep(醒了手里还有锁) 和 wait(放开手里的锁去睡) 都会导致堵塞
    • WAITING:一直等,不见不散
    • TIMED_WAITTING: 等10秒,过时不候
    • TERMINATED:
  • Lambda闭包:

    • 拷贝小括号,写死右箭头,落地大括号 、 @FunctionalInterface注解表示为函数式接口,此接口里参数数量相同的方法只能有一个

    • default 开头的Lambda表达式表示在接口里声明+实现,不会影响参数数量相同的未实现方法。

    • Java8之前不可以在接口里实现,Java8之后通过default可以在接口里实现方法。一个函数时接口可以有多个default或static实现方法

  • 生产者消费者问题(多线程问题):

    • 口诀:高聚低合下,线程操作资源类,判断-干活-通知(this.notifyAll();)。
  • 多线程交互(如wait(), notifyAll())中,必须要防止多线程的虚拟唤醒,即交互时判断只用while。wait和notify方法都在Object类里

  • 新版生产者消费者问题:

    • 在JUC中,Lock代替了synchronized,Condition 代替了 Object monitor methods(wait, notify, notifyAll)

    • Condition.await() 代替了 this.wait() Condition.signalAll() 代替了 this.notifyAll()

    • Lock 和 Condition、ReadWriteLock 都是 java.util.concurrent.locks 下的子接口

    • 相对于synchronized优势在于:精确通知,顺序访问、可以不局限在整个方法加同步锁,而是在一段语句内

      • public void print5(){
        		lock.lock();
        		try {
        			while(number != 1){
        				condition1.await();
        			}
        			// 干活
        			for(int i = 1; i <= 5; i++){
        				System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t"+i);
        			}
        			number = 2; // 修改标志位
        			condition2.signal();  // 精准通知 condition2
        		} catch (Exception e) {
        			e.printStackTrace();
        		} finally{
        			lock.unlock();
        		}
        	}
        
    •     private Lock lock = new ReentrantLock();
          Condition condition = lock.newCondition();
          lock.lock(); // 加同步锁
          condition.await();  // 等待
          condition.signalAll();  // 通知
          lock.unlock();  
      
    • try{ TimeUnit.SECONDS.sleep( 1 ); } catch(InterruptedException e) {e.printStackTrace();} // 拿着锁不会释放

    • try{ TimeUnit.SECONDS.wait( 1 ); } catch(InterruptedException e) {e.printStackTrace();} // 等待期间释放锁

多线程8锁:

	public static synchronized void sendEmail() throws Exception {
		try{ TimeUnit.SECONDS.sleep( 4 ); } catch(InterruptedException e) {e.printStackTrace();}
		System.out.println("sendEmai.."); // 打印邮件
	}
	public static synchronized void sendSMS() throws Exception {
		System.out.println("sendSMS.."); // 打印短信
	}
	public void hello() {
		System.out.println("hello..");
	}
  • Phone phone = new Phone();
    		Phone phone2 = new Phone();
    		new Thread(() -> {
    			try {
    				phone.sendEmail(); 
    			} catch (Exception e) {
    				e.printStackTrace();
    			}
    		}, "A").start();
    		Thread.sleep(100);
    		
    		new Thread(() -> {
    			try {
    //				phone.sendSMS();
    //				phone.hello();
    				phone2.sendSMS();
    			} catch (Exception e) {
    				e.printStackTrace();
    			}
    		}, "B").start();
    
    • satatic synchronized 锁的是 Phone phone = new Phone() 的 Phone, 而 synchronized 锁的是 new Phone()
  • 1.两个线程调用同一个对象的两个同步方法:标准访问(无TimeUnit.SECONDS.sleep( 4 )),先打印邮件还是短信?邮件

    • synchronized 锁的是该方法所在的当前类实例化对象this,使得同一时间段该资源对象被一个线程访问,因此当一个线程争夺cpui时间片后访问资源对象时,另一个线程等待
  • 2.新增sleep()给某个方法:邮件方法暂停4秒,先打印邮件还是短信?邮件

    • 与 情况1 类似,因为线程A在线程B之上,因此大概率会获得cpu时间片,然后先访问资源类的方法sendEmail(), 此时该资源对象被锁住,直到线程A执行完
  • 3.新增一个线程调用新增的一个普通方法:新增普通方法hello(), 先打印邮件还是hello?hello

    • 普通方法没有synchronized 修饰,不会受到其他带有锁的方法的影响
  • 4.两个线程调用两个对象的同步方法,其中一个方法有Thread.sleep():两部手机,先打印邮件还是短信?短信

    • 两个资源类的同步互相之间不影响
  • 5.将两个方法均设置为static方法,并且让两个线程用同一个对象调用两个方法:两个静态同步方法,同一部手机,先打印邮件还是短信?邮件

    • static修饰的同步方法,锁的是整个唯一的资源模板类,因此当一个线程调用该资源类的同步方法时,另一个线程的调用该资源类时将被阻塞
  • 6.两个静态同步方法,2 部手机,先打印邮件还是短信?邮件

    • static修饰的同步方法,锁的时整个唯一的资源模板类,因此当一个线程调用该资源类的同步方法时,另一个线程的调用该资源类时将被阻塞
  • 7.一个普通同步方法,一个静态同步方法,1 部手机,先打印邮件还是短信?短信

    • 普通同步方法和静态同步方法锁的对象不同,普通同步方法锁的是当前实例对象this,static锁的是资源模板类class
  • 8.一个普通同步方法,一个静态同步方法,2 部手机,先打印邮件还是短信?短信

    • 普通同步方法和静态同步方法锁的对象不同,普通同步方法锁的是当前实例对象this,static锁的是资源模板类class

List 线程不安全

  • 2个常用的生成随机数工具类:UUID.randomUUID().toString().substring(x,x)System.currentTimeMillis()

  • 典型的RuntimeException(运行时异常)包括NullPointerException, ClassCastException(类型转换异常),IndexOutOfBoundsException(越界异常), IllegalArgumentException(非法参数异常),ArrayStoreException(数组存储异常),ArithmeticException(算术异常),BufferOverflowException(缓冲区溢出异常), 并发修改异常 java.util.ConcurrentModificationException、OutOfMemoryError内存溢出

  • · 当使用线程不安全的集合在高并发会出现异常,抛出并发修改异常 java.util.ConcurrentModificationException
    · 如何使线程安全?
    · 方法1(不建议):可改用Vector避免并发修改异常, Vector是ArrayList的前身,底层方法实现有synchronized修饰
    · List<String> list = Collections.synchronizedList(new ArrayList<>()); 用工具类将ArrayList转换为线程安全的,适用小数据量。
    · 还可以是Collections.synchronizedMap()、Collections.synchronizedSet()
    · 方法2:List<Object> list = new CopyOnWriteArrayList<>(); 底层用的是lock锁,采用写时复制(读写分离)思想,读和写不同容器,复制一份然后供集体读,CopyOnWriteArrayList的add()底层是:Arrays.copyOf(elements, len + 1); 即从原集合拷贝一份再写, add时扩容每次扩一个
    · 类似的还可以有CopyOnWriteArraySet<>()
    · Map<Object, Object> map = new ConcurrentHashMap<>();
    · 方法3:使用优于Runnable的 Callable 接口
    	List<String> list = new CopyOnWriteArrayList<>();
    	for (int i = 1; i <= 30; i++) {
    		new Thread(() -> {
    				list.add(UUID.randomUUID().toString().substring(0, 8));
    				System.out.println(list);
     			}, String.valueOf(i)).start();
    		}
    
  • 除了vector,statck、hashtable、enumeration、StringBuffer是线程安全,其他的集合类都是线程不安全的

  • HashSet的底层是HashMap,但操作HashSet时只操作HashMap的key,源码:map.put(e, PRESENT)==null; PRESENT = new Object();

  • HashMap底层是:node类型的数组+node类型的链表+node类型的红黑树, 容量为16,负载因子0.75(即装载的内存超过容量的3/4会自动扩容,HashMap扩容为原来的一倍,即2^(4+1),ArrayList扩容原来内存的一半)

  • new HashMap() 等价于 new HashMap(16, 0.75); 默认容量16和负载因子0.75,但可以修改

Callable接口

  • Runnable和Callable 区别:1.Callable有返回值 2.有抛异常 3.落地方法不同,Callable是call(), Runnable是run()。他们都是函数式接口

  • new Thread(无法传入Callable.class); 需要先找到 Runnable,再找到它的子接口 RunnableFuture,再找到它实现类FutureTask,该类实现了Runnable接口,再找到它的构造方法FutureTask(Callable<V> callable), 便可通过这种多态思想找到与Callable和Runnable相关联的方法。

    class Mythread implements Callable<Integer>{
    	@Override  // Callable是函数式接口,call是他的抽象方法,实现Callable的时候需要重写call方法
    	public Integer call() throws Exception {
    		try {TimeUnit.SECONDS.sleep(2);} catch (Exception e) {e.printStackTrace();}
    		System.out.println("Callable");
    		return 1024;
    	}
    }
    public class CallableDemo {
    	public static void main(String[] args) throws Exception {
    		FutureTask<Integer> futureTask = new FutureTask<>(new Mythread());
    		new Thread(futureTask, "A").start();
    		new Thread(futureTask, "B").start();  // 只会调用1次new FutureTask<>(new Mythread());
    		System.out.println(futureTask.get()); // 输出返回值
    	}
    }
    

    因此使用FutureTask来代替 new Thread 从而创建线程。这里用了多态的思想:接口与实现之间即使是在构造方法的参数也可以和接口相关联

  • 细节:Callable的call() 内部有缓存机制,只会调用一次 new FutureTask<>(new Mythread());

CountDownLatch:可以控制多线程的main线程最后执行,countDownLatch.countDown();做的减法

		CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(6); // 信号数为6
		for(int i = 1; i <= 6; i++){
			new Thread(() -> {
				System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t离开教室");
				countDownLatch.countDown(); // 倒计信号数,执行一次减一
			}, String.valueOf(i)).start();
		}
		countDownLatch.await();  // 堵住该main线程直到除main外的其他线程结束后才放行
		System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t班长关门走人"); // 信号数减到0时才执行main线程

CyclicBarrier:可以控制多线程的main线程最后执行,和 CountDownLatch 不同的是CyclicBarrier做的加法

	CyclicBarrier cyclicBarrier = new CyclicBarrier(7, () -> {System.out.println("召唤神龙");});  //设置信号数
		for (int i = 1; i <= 7; i++) {
			final int tempInt = i;
			new Thread(() -> {
				System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t收集到第:"+tempInt+"颗龙珠");
				try {
					cyclicBarrier.await();
				} catch (Exception e) {
					// TODO: handle exception
					e.printStackTrace();
				}
			}, String.valueOf(i)).start(); // 信号数加到7时才执行main线程
		}

Semaphore: 设置信号量,用于多个共享资源的互斥使用,还用于并发线程数的控制,限流

	public static void main(String[] args) {
		// 模拟资源类,有3个空车位, 当一个线程占用资源后减少一个空车位,应用场景:抢红包
		Semaphore semaphore = new Semaphore(3); // 3是设置的信号量,用于多个共享资源的互斥使用,还用于并发线程数的控制,限流
		for(int i = 1; i <= 6; i++){
			new Thread(() -> {
				try {
					semaphore.acquire(); // 允许并发线程访问的允许量,默认为1
					System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t抢占到了车位"); // 信号量-1
					try{TimeUnit.SECONDS.sleep(3);}catch (Exception e) {e.printStackTrace();}
					System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t离开了车位");
				} catch (InterruptedException e) {
					e.printStackTrace();
				} finally {
					semaphore.release(); // 释放资源
				}
			}, String.valueOf(i)).start();
		}
	}

ReadWriteLock读写锁:写时排它,锁控制数据一致性。唯一写,并发读

  • 和 Lock的读写都是同步、线程不共享不同的是:ReadWriteLock的读线程共享,可以有多个线程同时读同一个资源类,但写时线程不共享,即如果有一个线程在写操作共享资源时,不应该有其他线程对该资源进行读或写。
	public void put(String key, Object value){
		readWriteLock.writeLock().lock();
		try {
			System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 开始写入");
			map.put(key, value);
			System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t 写入完成");
		} catch (Exception e) {
			// TODO: handle exception
			e.printStackTrace();
		} finally{
			readWriteLock.writeLock().unlock();
		}
	}

阻塞队列BlockingQueue接口

  • 当队列是空,从队列中获取元素的操作将被阻塞;当队列满,从队列中添加元素的操作将会被阻塞
  • 不需要关心何时需要阻塞线程,什么时候需要唤醒线程,一切BlockingQueue都一手包办
  • 7大BlockingQueue队列,只需掌握3个红色部分

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  • new ArrayBlockingQueue(队列大小)方法:

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ThreadPool 线程池

  • 线程池的工作主要是控制运行的线程数量,处理过程中将任务放入队列,然后在线程创建后启动这些任务,如果线程数量超过了最大数量,超出数量的线程排队等候,等其他线程执行完毕,再从队列中取出任务来执行

  • image-20200916131009572

  • Java线程池是通过Excutor框架实现的, 最主要的类:ThreadPoolExecutor

  • 主要特点:线程复用、控制最大并发数、管理线程

  • 线程池ThreadPoolExecutor的三大方法:

    • Excutors.newFixedThreadPool(int) : 一池N个固定线程,类似银行受理窗口,执行长期任务性好,底层原理为:

          public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads, ThreadFactory threadFactory) {
              return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
                                            0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
                                            new LinkedBlockingQueue<Runnable>(),
                                            threadFactory);
          }
      
    • Excutors.newSingleThreadPool(int):一池单个线程

    • Excutors.newCachedThreadPool(int):一池有可自动收缩可自动扩充的线程,底层原理为:

      • public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
              return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE, // 三大方法底层调用的都是同个方法ThreadPoolExecutor
                                            60L, TimeUnit.SECONDS,
                                            new SynchronousQueue<Runnable>());
          }
        
    • ThreadPoolExecutor的7大参数:

      public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,
                                    int maximumPoolSize,
                                    long keepAliveTime,
                                    TimeUnit unit,
                                    BlockingQueue<Runnable> workQueue) {
              this(corePoolSize, maximumPoolSize, keepAliveTime, unit, workQueue,  // 线程池ThreadPoolExecutor构造参数
                   Executors.defaultThreadFactory(), defaultHandler);
          }
      
      // 线程池7大参数
      public ThreadPoolExecutor(int corePoolSize,  // 1.线程池中常驻的核心线程数,简称核心数。类似银行当天值日窗口
                               int maximumPoolSize, // 2.线程池中能够容纳同时执行的最大线程数,指可扩容的线程数,必须大于等于1,包含核心数
                               long keepAliveTime,//3.多余空闲线程(除核心线程的线程)的存活时间,当等待时间超过keepAliveTime的空闲线程会被销毁
                                TimeUnit unit, // 4.一个枚举, 表示keepAliveTime的单位 
                                BlockingQueue<Runnable> workQueue, // 5.任务阻塞队列,被提交但尚未被执行的任务,类似候客区
                                ThreadFactory threadFactory, // 6.表示生成线程池中工作线程的线程工厂,用于创建线程,一般默认即可
                                RejectedExecutionHandler handler) { // 7.拒绝策略,当队列满,并且工作线程大于等于线程池的                                                                         最大线程数maximumPoolSize时如何拒绝那些请求执行的runnable的策略
              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;
          }
      

      关于corePoolSize、maxPoolSize、queueCapacity之间的关系:

      queueCapacity是Spring中的缓冲队列,corePoolSize为初始线程个数,当corePoolSize的线程都在执行中时,则将Runnable临时放入queueCapacity的缓冲队列中等待,
      当queueCapacity满了时,才会将线程个数从corePoolSize扩展至maxPoolSize,
      如果此时queueCapacity缓存队列又 满了,则后续Runnable对象加入其中时就会被abort(根据拒绝策略决定)抛弃。

      可通过Spring设置参数

          <bean id="resQueryBaseInfoExecutor"
                class="org.springframework.scheduling.concurrent.ThreadPoolTaskExecutor">
              <property name="threadNamePrefix" value="resQueryBaseInfoExecutor-" />
              <property name="corePoolSize" value="5" />
              <property name="keepAliveSeconds" value="100" />
              <property name="maxPoolSize" value="10" />
              <property name="queueCapacity" value="500" />
          </bean>
      
  • 线程池底层工作原理

    image-20200916131016439

	public static void main(String[] args) {
		System.out.println(Runtime.getRuntime().availableProcessors()); // 获取计算机内核数
		ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor(
				2, 
				5,   // 如果得到的内核数是CPU密集型,就比核数多1~2
				2L, 
				TimeUnit.SECONDS, 
				new LinkedBlockingDeque<>(3),
				Executors.defaultThreadFactory(), 
				new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
		try {
			for (int i = 0; i <= 10; i++) {
				threadPool.execute(() -> { // Runnable 可用Lambda表达式
					System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"\t办理业务");
				});
			}
		} catch (Exception e) {
			// TODO: handle exception
			e.printStackTrace();
		}
	}
  • ThreadPoolExecutor三大方法用哪个?都不用。只能使用自定义

image-20200916131023395

​ 一般使用以下方法创建线程池, 此时线程池最大容纳数是5+3, 最大线程数是5

ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor(2, 5, 2L, TimeUnit.SECONDS, new LinkedBlockingDeque<>(3), 		             		             		          		          Executors.defaultThreadFactory(), new ThreadPoolExecutor.AbortPolicy());
  • RejectedExecutionHandler四大拒绝策略:
    • image-20200916131027126

Java.util.function(四大函数式接口):

  • 所谓函数式接口,指的是只有一个抽象方法的接口。函数式接口可以被隐式转换为Lambda表达式。函数式接口可以用@FunctionalInterface注解标识。

  • Consumer

    • Consumer<String> consumer = s -> {System.out.println(s);};
      consumer.accept("a"); // 输出a
      
  • Supplier

    • Supplier<String> supplier = () -> {return "sup";};
      System.out.println(supplier.get());   // 固定输出sup
      
  • Function<T,R>

    • public static void main(String[] args) {
      Function<String, Integer> function = (s -> {return s.length();});  
      System.out.println(function.apply("abc"));  // 返回s.length() 
      
  • Predicate

    • Predicate<String> predicate = s -> {return s.isEmpty();}; // lambda表达式s
      System.out.println(predicate.test(""));   // true
      

Stream流式计算

  • @Accessors

    • @Accessors(fluent = true) :设置为true,则getter和setter方法的方法名都是基础属性名,且setter方法返回当前对象
    • @Accessors(chain = true) : 链式的,设置为true,则setter方法返回当前对象,可以实现多重setter链式编程
    • @Accessors(prefix = "p") : 中文含义是前缀,用于生成getter和setter方法的字段名会忽视指定前缀(遵守驼峰命名)
  • Stream是数据渠道,用于操作数据源(集合、数组等)所生成的元素序列。集合讲的是数据,流讲的是计算!

public static void main(String[] args) {  // stream式计算
		User u1 = new User(11, "a", 23);
		User u2 = new User(12, "b", 24);
		User u3 = new User(13, "c", 22);
		User u4 = new User(14, "d", 28);
		User u5 = new User(16, "e", 26);
		List<User> list = Arrays.asList(u1,u2,u3,u4,u5); 
		// 形参 u 代表 List<User>的泛型User
		list.stream().filter(u -> {return u.getId() % 2 == 0;}) // 选取偶数id
		.filter(u -> {return u.getAge() > 24;})	// 选取 age 大于 24
		.map(m -> {return m.getUserName().toUpperCase();}) // list转为map,名字变为大写
		.sorted((o1,o2) -> {return o2.compareTo(o1);}).limit(1) // 逆序,输出第一个对象
		.forEach(System.out::println);   	// 遍历输出E
	}

分支合并框架

  • 线程接口中,能干活的线程接口有Runnable (无返回值) 、Callable(有返回值)

  • ForkJoinPool :类比线程池

  • ForkJoinTask:类比FutureTask

  • RecursiveTask:递归任务,继承后可以实现递归调用的任务

抽象类不能直接通过new而实例化,需要创建一个指向自己的对象引用(其子类)来实例化

  • class MyTask extends RecursiveTask<Integer>{
    	private static final Integer ADJUST_VALUE = 10;
    	private int begin;
    	private int end;
    	private int result;
    	public MyTask(int begin, int end) {
    		this.begin = begin;
    		this.end = end;
    	}
    	@Override
    	protected Integer compute() {  // RecursiveTask 的抽象方法,执行递归任务
    		if((end - begin) <= ADJUST_VALUE){
    			for(int i = begin; i <= end; i++){
    				result = result + i;
    			}
    		}else{
    			int middle = (end + begin) / 2;
    			MyTask task01 = new MyTask(begin, middle);
    			MyTask task02 = new MyTask(middle+1, end);
    			task01.fork(); // task01递归、分支直到 (end - begin) <= ADJUST_VALUE
    			task02.fork(); // task02递归、分支直到 (end - begin) <= ADJUST_VALUE
    			result = task01.join() + task02.join(); // 将所有子结果合并
    		}
    		return result;
    	}
    }
    public class ForkJoinDemo {
    	public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
    		MyTask myTask = new MyTask(0, 100);
    		ForkJoinPool threadPool = new ForkJoinPool();
    		ForkJoinTask<Integer> forkJoinTask = threadPool.submit(myTask);
    		System.out.println(forkJoinTask.get());
    		threadPool.shutdown();
    	}	
    }
    

异步回调

  • 阻塞/同步:打一个电话一直到有人接为止
    非阻塞:打一个电话没人接,每隔10分钟再打一次,知道有人接为止
    异步:打一个电话没人接,转到语音邮箱留言(注册),然后等待对方回电(call back)
public class CompletableFutureDemo {
	public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
		CompletableFuture<Void> completableFuture = CompletableFuture.runAsync(() -> {
			System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\t没有返回, update mysql ok");
		});
		completableFuture.get();
		
		// 异步回调
		CompletableFuture<Integer> completableFuture2 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> {
			System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "\tcompletableFuture2");
//			int age = 10/0;
			return 1024;
		});
		System.out.println(completableFuture2.whenComplete((t, u) -> { // 正常时返回 completableFuture2 的返回值
			System.out.println("*****t:" + t);  // t 为 completableFuture2  异步回调的返回值
			System.out.println("*****u:" + u);	// u 为 completableFuture2 异步回调的异常信息
		}).exceptionally(f -> {   // 异常时返回 completableFuture2 的异常
			System.out.println("*****exception:" + f.getMessage());
			return 444;
		}).get()); // 打印返回值结果
	}
}
posted @ 2020-09-16 13:13  Jayvvvvv  阅读(15)  评论(0编辑  收藏