第46天学习打卡（四大函数式接口 Stream流式计算 ForkJoin 异步回调 JMM Volatile）

小结与扩展

池的最大的大小如何去设置！

了解:IO密集型，CPU密集型：（调优）

 //1.CPU密集型  几核就是几个线程  可以保持效率最高
 //2.IO密集型判断你的程序中十分耗IO的线程，只要大于这个线程数就行 一般设置为这个耗IO线程数的两倍

 package com.kuang.pool;
 ​
 import java.util.concurrent.*;
 ​
 // Executors工具类 三大方法
 ​
 //使用了线程池之后，使用线程池来创建线程
 public class Demo01 {
     public static void main(String[] args) {
         
         //1.CPU密集型  几核就是几个线程  可以保持效率最高
         //2.IO密集型判断你的程序中十分耗IO的线程，只要大于这个线程数就行 一般设置为这个耗IO线程数的两倍
         System.out.println(Runtime.getRuntime().availableProcessors());//获取CPU的核数
 ​
         ExecutorService threadPool = new ThreadPoolExecutor(2,
                 Runtime.getRuntime().availableProcessors(),
 ​
               3,
               TimeUnit.SECONDS,
               new LinkedBlockingDeque<>(3),
       Executors.defaultThreadFactory(),
               new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());//队列满了，尝试去和最早的竞争，也不会抛出异常
 ​
         try {
             //最大承载：Deque + max
             //RejectedExecutionException超出最大承载抛出的异常
             for (int i = 1; i <= 9 ; i++) {
                 //使用了线程池之后，使用线程池来创建线程
                 threadPool.execute(()->{
                     System.out.println(Thread.currentThread().getName()+" ok");
 ​
                 });
 ​
             }
 ​
         } catch (Exception e) {
             e.printStackTrace();
         } finally {
             //线程池用完，程序结束，关闭线程池
             threadPool.shutdown();
         }
     }
 }
 ​

12四大函数式接口（必须掌握）

新时代的程序员：lambda表达式，链式编程，函数式接口，Stream流式计算

函数式接口：只有一个方法接口。

 @FunctionalInterface
 public interface Runnable {
    
     public abstract void run();
 }
 //超级多FunctionalInterface
 //简化编程模型，在新版本的框架中大量应用
 //foreach(消费者类的函数式接口)

Function函数式接口

 package com.kuang.function;
 ​
 import java.util.function.Function;
 ​
 /**
  * Function 函数型接口，有一个输入参数，有一个输出
  * 只要是函数型接口，可以用Lambda表达式简化
  */
 public class Demo01 {
     public static void main(String[] args) {
         //工具类：输出输入的值
 ​
         ///Function<String,String> function = new Function<String,String>() {
           //  @Override
         //    public String apply(String str) {
          //       return str;
         //    }
       //  };
         //可以用Lambda表达式简化
         Function<String,String> function = (str)->{return str;};
         System.out.println(function.apply("asd"));
     }
 }
 ​

简化的lambda表达式

 package com.kuang.function;
 ​
 import java.util.function.Function;
 ​
 /**
  * Function 函数型接口，有一个输入参数，有一个输出
  * 只要是函数型接口，可以用Lambda表达式简化
  */
 public class Demo01 {
     public static void main(String[] args) {
         //工具类：输出输入的值
 ​
         ///Function<String,String> function = new Function<String,String>() {
           //  @Override
         //    public String apply(String str) {
          //       return str;
         //    }
       //  };
         //可以用Lambda表达式简化
         Function<String,String> function = str->{return str;};
         System.out.println(function.apply("asd"));
     }
 }
 ​

断定型接口：有一个输入参数，返回值只能是布尔值！

 package com.kuang.function;
 ​
 import java.util.function.Predicate;
 ​
 /**
  * 断定型接口：有一个输入参数，返回值只能是布尔值
  */
 public class Demo02 {
     public static void main(String[] args) {
         //判断字符串是否为空
      //   Predicate<String> predicate = new Predicate<String>(){
        //     @Override
         //    public boolean test(String str) {
              //   return str.isEmpty();
          //   }
       //  };
         Predicate<String> predicate = (str)->{return str.isEmpty();};
         System.out.println(predicate.test(""));
     }
 }
 ​

Consumer消费接口

 package com.kuang.function;
 ​
 import java.util.function.Consumer;
 /**
 *Consumer 消费接口：只有输入，没有返回值
 /
 public class Demo03 {
     public static void main(String[] args) {
       //  Consumer<String> consumer = new Consumer<String>(){
           //  @Override
            // public void accept(String str) {
            //     System.out.println(str);
 ​
         //    }
        // };
         Consumer<String> consumer = (str)->{
             System.out.println(str);
         };
         consumer.accept("sad");
     }
 ​
 }
 ​

Supplier供给型接口

 package com.kuang.function;
 ​
 import java.util.function.Supplier;
 ​
 /**
  *Supplier 供给型接口  没有参数，只有返回值
  */
 public class Demo04 {
     public static void main(String[] args) {
        //Supplier supplier = new Supplier<Integer>() {
        //     @Override
         //    public Integer get() {
            //     System.out.println("get()");
          //       return 1024;
          //   }
        // };
         Supplier supplier = ()->{return 1024; };
         System.out.println(supplier.get());
     }
 }
 ​

13.Stream流式计算

什么是Stream流式计算

大数据：存储 + 计算

集合、MySQL本质就是存储东西的；

计算都应该交给流来操作！

运行时出现的问题：

java: 无法将类 com.kuang.stream.User中的构造器 User应用到给定类型;

解决方法：

 package com.kuang.stream;
 ​
 import lombok.AllArgsConstructor;
 import lombok.Data;
 import lombok.NoArgsConstructor;
 ​
 @Data
 @NoArgsConstructor
 @AllArgsConstructor
 public class User {
     private int id;
     private String name;
     private int age;
 }

 package com.kuang.stream;
 ​
 import java.util.Arrays;
 import java.util.List;
 import java.util.Locale;
 ​
 ​
 /**
  * 题目要求：一分钟内完成此题，只能用一行代码实现！
  * 1.ID必须是偶数
  * 2.年龄必须大于23岁
  * 3.用户名转为大写字母
  * 4.用户名字母倒着排序
  * 5.只输出一个用户！
  */
 ​
 public class Test {
     public static void main(String[] args) {
         User u1 =  new User(1,"a",21);
         User u2 =  new User(2,"b",22);
         User u3 =  new User(3,"c",23);
         User u4 =  new User(4,"d",24);
         User u5 =  new User(6,"e",25);
         //集合就是存储
         List<User> list = Arrays.asList(u1, u2, u3, u4, u5);
 ​
         //计算交给Stream流
         //链式编程 lambda表达式 函数式接口 Stream流
         list.stream().filter(u->{return u.getId()%2==0;})
                 .filter(u->{return  u.getAge()>23;} )
                 .map(u->{return u.getName().toUpperCase();})
                 .sorted((uu1,uu2)->{return uu2.compareTo(uu1);})
                 .limit(1)
                 .forEach(System.out::println);
 ​
 ​
     }
 }
 ​

14 ForkJoin

分支合并

ForkJoin 在JDL1.7 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)

ForkJoin特点：工作窃取(B做完后把A没有做完的拿过来做)

这个里面 维护的都是双端队列

ForkJoin的操作

 package com.kuang.forkjoin;
 import java.util.concurrent.RecursiveTask;
 ​
 /**
  * 求和计算的任务
  * 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;
     private Long end;
 ​
     //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() {
         //如果小于临界值用if里面的方法 如果大于则用forkjoin
         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();
 ​
 ​
         }
 ​
 ​
 ​
     }
 }
 ​

 package com.kuang.forkjoin;
 ​
 import java.util.concurrent.ExecutionException;
 import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
 import java.util.concurrent.ForkJoinTask;
 import java.util.stream.LongStream;
 ​
 public class Test {
     public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
        // test1();//执行的时间5867
         //test2();//执行时间4332
         test3();//sum=时间:152
 ​
     }
     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);
       //  forkJoinPool.execute(task);//执行任务 但是没有结果
         ForkJoinTask<Long> submit = forkJoinPool.submit(task);//提交任务有结果
 ​
           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  range():范围都是开括号 rangeClosed(]范围是开闭
 ​
         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));
     }
 }
 ​

15 异步回调

Future 设计的初衷：

 package com.kuang.future;
 ​
 import java.util.concurrent.CompletableFuture;
 import java.util.concurrent.ExecutionException;
 import java.util.concurrent.Future;
 import java.util.concurrent.TimeUnit;
 ​
 /**
  * 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 {
        //发起一个请求
         //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("11111");
        completableFuture.get();//获取阻塞执行结果*/
 ​
         //supplyAsync供给型参数没有参数 只有具体结果。这个结果会拥有一个返回值
         //有返回值的异步回调supplyAsync
         //ajax ,成功和失败都有回调 失败时返回的时错误信息
         //与同步处理相对，异步处理不会阻塞当前线程来等待处理完成
         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);//有错误会打印错误信息u=>java.util.concurrent.CompletionException: java.lang.ArithmeticException: / by zer
 ​
         }).exceptionally((e)->{
             System.out.println(e.getMessage());//打印异常信息
             return 233;//可以获取到错误的返回结果
 ​
         }).get());
 ​
     }
 }
 ​

16.JMM

请你谈谈你对Volatile的理解

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，是概念！可以理解为约定！

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.加锁和解锁必须是同一把锁

线程工作内存、主内存

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才能解锁

  • 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

　　JMM对这八种操作规则和对volatile的一些特殊规则就能确定哪里操作是线程安全，哪些操作是线程不安全的了。但是这些规则实在复杂，很难在实践中直接分析。所以一般我们也不会通过上述规则进行分析。更多的时候，使用java的happen-before规则来进行分析。

问题：程序不知道主内存的值已经被修改过了

17、Volatile

1、保证可见性

 package com.kuang.tvolatile;
 ​
 import java.util.concurrent.TimeUnit;
 ​
 public class JMMDemo {
     //不加volatile程序1感知不到主程序的变化，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) throws InterruptedException {//main主线程
 ​
         new Thread(()->{//线程1 对主内存的变化是不知道的
             while(num==0){
 ​
             }
 ​
         }).start();
         try {
             TimeUnit.SECONDS.sleep(1);
         } catch (InterruptedException e) {
             e.printStackTrace();
         }
         num = 1;
         System.out.println(num);
 ​
     }
 }
 ​

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。

 package com.kuang.tvolatile;
 //不保证原子性
 public class VDemo02 {
     //volatile不保证原子性
     private volatile static int num = 0;
     public  static void add(){
         num++;
     }
     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){//现存的线程大于2就代表没有执行完
             //activeCount表示现存的线程   main gc 线程是Java默认在执行的
             Thread.yield();//礼让
         }
         System.out.println(Thread.currentThread().getName()+ " " + num);
 ​
 ​
 ​
 ​
     }
 }
 ​

如果不加lock和synchronized，该怎么保证原子性

使用原子类，解决原子性问题

 package com.kuang.tvolatile;
 ​
 import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
 ​
 //不保证原子性
 public class VDemo02 {
     //volatile不保证原子性
     private volatile static AtomicInteger num = new AtomicInteger();
     public  static void add(){
 ​
        // num++;//不是原子性操作
         num.getAndIncrement();//AtomicInteger的加一方法  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){//现存的线程大于2就代表没有执行完
             //activeCount表示现存的线程   main gc 线程是Java默认在执行的
             Thread.yield();//礼让
         }
         System.out.println(Thread.currentThread().getName()+ " " + num);
 ​
 ​
 ​
 ​
     }
 }
 ​

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 重排---->指令并行也可能重排------>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！

 int x = 1;//步骤1
 int y = 2;//步骤2
 x = x + 5;//步骤3
 y = x * x;//步骤4
 我们所希望的是：1234 但是可能执行的时候会变成2134  1324
     可不可能是4123！
     不可能 因为数据之间有依赖性

可能造成影响的结果: a b x y这四个值默认都是0

线程A	线程B
x =a	y=b
b=1	a=2

正常的结果：x = 0 ;y = 0

线程A	线程B
b=1	a=2
x=a	y=b

指令重排导致的诡异结果：x= 2; y= 1;

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）

普通读----->普通写---->内存屏障：禁止上指令和下指令顺序交换---->volatile写--->内存屏障：禁止上指令和下指令顺序交换

volatile是可以保证可见性，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。