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14、ForkJoin_forkjoin使用保证变量可见性

forkjoin使用保证变量可见性

14、ForkJoin
ForkJoin 在 JDK 1.7 , 并行执行任务!提高效率。大数据量!
大数据:Map Reduce (把大任务拆分为小任务)
在这里插入图片描述
ForkJoin 特点:工作窃取
这个里面维护的都是双端队列
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**
 * 求和计算的任务!
 * 3000   6000(ForkJoin)  9000(Stream并行流)
 * // 如何使用 forkjoin
 * // 1、forkjoinPool 通过它来执行
 * // 2、计算任务 forkjoinPool.execute(ForkJoinTask task)
 * // 3. 计算类要继承 ForkJoinTask
 */
public class ForkJoinDemo extends RecursiveTask<Long> {

    private Long start;  // 1
    private Long end;    // 1990900000

    // 临界值
    private Long temp = 10000L;
    public ForkJoinDemo(Long start, Long end) {
        this.start = start;
        this.end = end;
    }
    // 计算方法
    @Override
    protected Long compute() {
        if ((end-start)<temp){
            Long sum = 0L;
            for (Long i = start; i <= end; i++) {
                sum += i;
            }
            return sum;
        }else { // forkjoin 递归
            long middle = (start + end) / 2; // 中间值
            ForkJoinDemo task1 = new ForkJoinDemo(start, middle);
            task1.fork(); // 拆分任务,把任务压入线程队列
            ForkJoinDemo task2 = new ForkJoinDemo(middle+1, end);
            task2.fork(); // 拆分任务,把任务压入线程队列

            return task1.join() + task2.join();
        }
    }
}
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/**
 * 同一个任务,别人效率高你几十倍!
 */
public class Test {
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        // test1(); // 12224
        // test2(); // 10038
        // test3(); // 153
    }

    // 普通程序员
    public static void test1(){
        Long sum = 0L;
        long start = System.currentTimeMillis();
        for (Long i = 1L; i <= 10_0000_0000; i++) {
            sum += i;
        }
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("sum="+sum+" 时间:"+(end-start));
    }

    // 会使用ForkJoin
    public static void test2() throws ExecutionException, InterruptedException {
        long start = System.currentTimeMillis();

        ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();
        ForkJoinTask<Long> task = new ForkJoinDemo(0L, 10_0000_0000L);
        ForkJoinTask<Long> submit = forkJoinPool.submit(task);// 提交任务
        Long sum = submit.get();

        long end = System.currentTimeMillis();

        System.out.println("sum="+sum+" 时间:"+(end-start));
    }

    public static void test3(){
        long start = System.currentTimeMillis();
        // Stream并行流 ()  (]
        long sum = LongStream.rangeClosed(0L, 10_0000_0000L).parallel().reduce(0, Long::sum);
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("sum="+"时间:"+(end-start));
    }

}
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15、异步回调
Future 设计的初衷: 对将来的某个事件的结果进行建模

/**
 * 异步调用: CompletableFuture
 * // 异步执行
 * // 成功回调
 * // 失败回调
 */
public class Demo01 {
    public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        // 没有返回值的 runAsync 异步回调
//        CompletableFuture<Void> completableFuture = CompletableFuture.runAsync(()->{
//            try {
//                TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
//            } catch (InterruptedException e) {
//                e.printStackTrace();
//            }
//            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"runAsync=>Void");
//        });
//
//        System.out.println("1111");
//
//        completableFuture.get(); // 获取阻塞执行结果

        // 有返回值的 supplyAsync 异步回调
        // ajax,成功和失败的回调
        // 返回的是错误信息;
        CompletableFuture<Integer> completableFuture = CompletableFuture.supplyAsync(()->{
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"supplyAsync=>Integer");
            int i = 10/0;
            return 1024;
        });        System.out.println(completableFuture.whenComplete((t, u) -> {
            System.out.println("t=>" + t); // 正常的返回结果
            System.out.println("u=>" + u); // 错误信息:java.util.concurrent.CompletionException: java.lang.ArithmeticException: / by zero
        }).exceptionally((e) -> {
            System.out.println(e.getMessage());
            return 233; // 可以获取到错误的返回结果
        }).get());

        /**
         * succee Code 200
         * error Code 404 500
         */
    }
}
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16、JMM
Volatile 是 Java 虚拟机提供轻量级的同步机制
1、保证可见性
2、不保证原子性
3、禁止指令重排

什么是JMM
JMM : Java内存模型,不存在的东西,概念!约定!
关于JMM的一些同步的约定:
1、线程解锁前,必须把共享变量立刻刷回主存。
2、线程加锁前,必须读取主存中的最新值到工作内存中!
3、加锁和解锁是同一把锁
线程 工作内存 、主内存
在这里插入图片描述
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内存交互操作有8种,虚拟机实现必须保证每一个操作都是原子的,不可在分的(对于double和long类
型的变量来说,load、store、read和write操作在某些平台上允许例外)
lock (锁定):作用于主内存的变量,把一个变量标识为线程独占状态
unlock (解锁):作用于主内存的变量,它把一个处于锁定状态的变量释放出来,释放后的变量
才可以被其他线程锁定
read (读取):作用于主内存变量,它把一个变量的值从主内存传输到线程的工作内存中,以便
随后的load动作使用
load (载入):作用于工作内存的变量,它把read操作从主存中变量放入工作内存中
use (使用):作用于工作内存中的变量,它把工作内存中的变量传输给执行引擎,每当虚拟机
遇到一个需要使用到变量的值,就会使用到这个指令
assign (赋值):作用于工作内存中的变量,它把一个从执行引擎中接受到的值放入工作内存的变
量副本中
store (存储):作用于主内存中的变量,它把一个从工作内存中一个变量的值传送到主内存中,
以便后续的write使用write (写入):作用于主内存中的变量,它把store操作从工作内存中得到的变量的值放入主内
存的变量中
JMM对这八种指令的使用,制定了如下规则:
不允许read和load、store和write操作之一单独出现。即使用了read必须load,使用了store必须
write
不允许线程丢弃他最近的assign操作,即工作变量的数据改变了之后,必须告知主存
不允许一个线程将没有assign的数据从工作内存同步回主内存
一个新的变量必须在主内存中诞生,不允许工作内存直接使用一个未被初始化的变量。就是怼变量
实施use、store操作之前,必须经过assign和load操作
一个变量同一时间只有一个线程能对其进行lock。多次lock后,必须执行相同次数的unlock才能解

如果对一个变量进行lock操作,会清空所有工作内存中此变量的值,在执行引擎使用这个变量前,
必须重新load或assign操作初始化变量的值
如果一个变量没有被lock,就不能对其进行unlock操作。也不能unlock一个被其他线程锁住的变量
对一个变量进行unlock操作之前,必须把此变量同步回主内存

问题: 程序不知道主内存的值已经被修改过了

17、Volatile

public class JMMDemo {
    // 不加 volatile 程序就会死循环!
    // 加 volatile 可以保证可见性
    private volatile static int num = 0;
    public static void main(String[] args) { // main

        new Thread(()->{ // 线程 1 对主内存的变化不知道的
            while (num==0){
            }
        }).start();

        try {
            TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        num = 1;
        System.out.println(num);

    }
}
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2、不保证原子性
原子性 : 不可分割
线程A在执行任务的时候,不能被打扰的,也不能被分割。要么同时成功,要么同时失败。

// volatile 不保证原子性
public class VDemo02 {

    // volatile 不保证原子性
    // 原子类的 Integer
    private volatile static AtomicInteger num = new AtomicInteger();
    public static void add(){
        // num++; // 不是一个原子性操作
        num.getAndIncrement(); // AtomicInteger + 1 方法, CAS
    }
    public static void main(String[] args) {

        //理论上num结果应该为 2 万
        for (int i = 1; i <= 20; i++) {
            new Thread(()->{
                for (int j = 0; j < 1000 ; j++) {
                    add();
                }
            }).start();
        }

        while (Thread.activeCount()>2){ // main  gc
            Thread.yield();
        }        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " " + num);
    }
}
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这些类的底层都直接和操作系统挂钩!在内存中修改值!Unsafe类是一个很特殊的存在!
指令重排
什么是 指令重排:你写的程序,计算机并不是按照你写的那样去执行的。
源代码–>编译器优化的重排–> 指令并行也可能会重排–> 内存系统也会重排—> 执行
处理器在进行指令重排的时候,考虑:数据之间的依赖性!

volatile可以避免指令重排:
内存屏障。CPU指令。作用:
1、保证特定的操作的执行顺序!
2、可以保证某些变量的内存可见性 (利用这些特性volatile实现了可见性)
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Volatile 是可以保持 可见性。不能保证原子性,由于内存屏障,可以保证避免指令重排的现象产生!

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