AtomicInteger的并发处理 博客分类: Effective Java   JDK1.5之后的java.util.concurrent.atomic包里,多了一批原子处理类.主要用于在高并发环境下的高效程序处理. 网上关于这个原理介绍的比较靠谱的一片文章是出自IBM工程师的一篇: 流行的原子 值得一看. 这里,我们来看看AtomicInteger是如何使用非阻塞算法来实现并发控制的. AtomicInteger的关键域只有一下3个: // setup to use Unsafe.comp

Native方法,Unsafe与CAS操作 >>JNI和Native方法 Java中,通过JNI(Java Native Interface,java本地接口)来实现本地化,访问操作系统底层,如系统硬件等. JNI的实现就是在Java里声明方法,然后编写C/C++实现该方法,步骤: 编写带有native声明的方法的java类,得到.java文件 使用javac命令编译所编写的java类,生成.class文件 使用javah -jni java类名生成扩展名为h的头文件,也即生成.h文件 使用C

随着互联网的蓬勃发展,越来越多的互联网企业面临着用户量膨胀而带来的并发安全问题.本文着重介绍了在java并发中常见的几种锁机制. 1.偏向锁 偏向锁是JDK1.6提出来的一种锁优化的机制.其核心的思想是,如果程序没有竞争,则取消之前已经取得锁的线程同步操作.也就是说,若某一锁被线程获取后,便进入偏向模式,当线程再次请求这个锁时,就无需再进行相关的同步操作了,从而节约了操作时间,如果在此之间有其他的线程进行了锁请求,则锁退出偏向模式.在JVM中使用-XX:+UseBiasedLocking pac

随着互联网的蓬勃发展,越来越多的互联网企业面临着用户量膨胀而带来的并发安全问题.本文着重介绍了在java并发中常见的几种锁机制. 1.偏向锁 偏向锁是JDK1.6提出来的一种锁优化的机制.其核心的思想是,如果程序没有竞争,则取消之前已经取得锁的线程同步操作.也就是说,若某一锁被线程获取后,便进入偏向模式,当线程再次请求这个锁时,就无需再进行相关的同步操作了,从而节约了操作时间,如果在此之间有其他的线程进行了锁请求,则锁退出偏向模式.在JVM中使用-XX:+UseBiasedLocking pac

说到Barrier,很多语言中已经是标准库中自带的概念,一般情况下,只需要直接使用就行了.而最近一些机缘巧合的机会,我需要在c++中使用这么个玩意儿.但是c++标准库里还没有这个概念,只有boost里面有这样现成的东西,而我又不想为了这么一个小东西引入个boost.所以,我借着这个机会研究了下,发现其实这些多线程/并发中的东西还是蛮有意思的. 阅读本文你可能需要如下的一些知识: 多线程编程的概念. c++的基本语法和有关多线程的语法. 第二条可能也没有那么重要,因为如果理解了多线程的这些东西,什

这是java高并发系列第32篇文章. java环境:jdk1.8. 本文主要内容 4种方式实现计数器功能,对比其性能 介绍LongAdder 介绍LongAccumulator 需求:一个jvm中实现一个计数器功能,需保证多线程情况下数据正确性. 我们来模拟50个线程,每个线程对计数器递增100万次,最终结果应该是5000万. 我们使用4种方式实现,看一下其性能,然后引出为什么需要使用LongAdder.LongAccumulator. 方式一:synchronized方式实现 package

并发场景中大部分处理的是先更新DB,再(删缓.更新)缓存的处理方式,但是在实际场景中有可能DB更新成功了,但是缓存设置失败了,就造成了缓存与DB数据不一致的问题,下面就以实际情况说下怎么解决此类问题. 名词 Cache:本文内指redis,ReadRequest:请求从Cache.Db中拿去数据,WriteRequest:数据写入DB并删除缓存 若要保证数据库与缓存一直,我们需要采用先删缓存,在更新DB的情况,这时候有的同学可能会问,如果缓存删除成功了,而DB更新失败了怎么办,其实仔细考虑一下,

  1. CountDownLatch 正如每个Java文档所描述的那样,CountDownLatch是一个同步工具类,它允许一个或多个线程一直等待,直到其他线程的操作执行完后再执行.在Java并发中,countdownlatch的概念是一个常见的面试题,所以一定要确保你很好的理解了它.在这篇文章中,我将会涉及到在Java并发编 程中跟CountDownLatch相关的以下几点: CountDownLatch是什么? CountDownLatch如何工作? 在实时系统中的应用场景 应用范例 常见

文章目录 主线程等待子线程全都结束之后再开始运行 等待所有线程都准备好再一起执行 停止CountdownLatch的await java并发中CountDownLatch的使用 在java并发中,控制共享变量的访问非常重要,有时候我们也想控制并发线程的执行顺序,比如:等待所有线程都执行完毕之后再执行另外的线程,或者等所有线程都准备好了才开始所有线程的执行等. 这个时候我们就可以使用到CountDownLatch. 简单点讲,CountDownLatch存有一个放在QueuedSynchroniz

文章目录 创建ExecutorService 为ExecutorService分配Tasks 关闭ExecutorService Future ScheduledExecutorService ExecutorService和 Fork/Join java并发中ExecutorService的使用 ExecutorService是java中的一个异步执行的框架,通过使用ExecutorService可以方便的创建多线程执行环境. 本文将会详细的讲解ExecutorService的具体使用. 创建

文章目录 为什么要同步 Synchronized关键词 Synchronized Instance Methods Synchronized Static Methods Synchronized Blocks java并发中的Synchronized关键词 如果在多线程的环境中,我们经常会遇到资源竞争的情况,比如多个线程要去同时修改同一个共享变量,这时候,就需要对资源的访问方法进行一定的处理,保证同一时间只有一个线程访问. java提供了synchronized关键字,方便我们实现上述操作.

这是java高并发系列第29篇. 环境:jdk1.8. 本文内容 介绍常见的限流算法 通过控制最大并发数来进行限流 通过漏桶算法来进行限流 通过令牌桶算法来进行限流 限流工具类RateLimiter 常见的限流的场景 秒杀活动,数量有限,访问量巨大,为了防止系统宕机,需要做限流处理 国庆期间,一般的旅游景点人口太多,采用排队方式做限流处理 医院看病通过发放排队号的方式来做限流处理. 常见的限流算法 通过控制最大并发数来进行限流 使用漏桶算法来进行限流 使用令牌桶算法来进行限流 通过控制最大并发数

并发编程中的三个概念: 1.原子性 在Java中,对基本数据类型的变量的读取和赋值操作是原子性操作,即这些操作是不可被中断的,要么执行,要么不执行. 2.可见性 对于可见性,Java提供了volatile关键字来保证可见性. 当一个共享变量被volatile修饰时,它会保证修改的值会立即被更新到主存,当有其他线程需要读取时,它会去内存中读取新值. 而普通的共享变量不能保证可见性,因为普通共享变量被修改之后,什么时候被写入主存是不确定的,当其他线程去读取时,此时内存中可能还是原来的旧值,因此无法保

引言 最近一段时间,实验室已经倾巢出动找实习了,博主也凑合了一把,结果有悲有喜,BAT理所应当的跪了,也收到了其他的offer,总的感受是有必要夯实基础啊. 言归正传,最近在看到java多线程的时候,发现线程很多都是用了synchronized(同步锁)的关键字,对它的了解还只停留在“锁”的概念上.博主也在网上搜了一些介绍synchronized 的博客,但是越看越糊涂,而且我的水平还没有到能够鉴别真伪,所以为了避免“练错神功,走火入魔“,我捧起了<Thinking in Java>.本文就是

WCF服务实例的并发模式是在服务实现类上,使用 ServiceBehaviorAttribute 的 ConcurrencyMode 属性来指定.其值由 ConcurrencyMode 枚举来界定,这个枚举只有三个值: Single——服务实例只在单个线程上运行,如果服务是单个实例,那么同一时间只有一个传入的调用被接收,其他调用请拿票排队. Multiple——这个好理解,服务实例支持多个线程同时调用,所以状态数据可能会不同步(单个服务实例),如果某些变量担心被其他线程意外修改,可以适合地 lo

Copy-On-Write简称COW,是一种用于程序设计中的优化策略.其基本思路是,从一开始大家都在共享同一个内容,当某个人想要修改这个内容的时候,才会真正把内容Copy出去形成一个新的内容然后再改,这是一种延时懒惰策略.从JDK1.5开始Java并发包里提供了两个使用CopyOnWrite机制实现的并发容器,它们是CopyOnWriteArrayList和CopyOnWriteArraySet.CopyOnWrite容器非常有用,可以在非常多的并发场景中使用到. 什么是CopyOnWrite容

乐观锁.悲观锁.公平锁.自旋锁.偏向锁.轻量级锁.重量级锁.锁膨胀...难理解?不存的!来,话不多说,带你飙车. 上一篇介绍了线程池的使用,在享受线程池带给我们的性能优势之外,似乎也带来了另一个问题:线程安全的问题. 那什么是线程的安全问题呢? 一.线程安全问题的产生 线程安全问题:指的是在多线程编程中,同时操作同一个可变的资源之后,造成的实际结果与预期结果不一致的问题. 比如:A和B同时向C转账10万元.如果转账操作不具有原子性,A在向C转账时,读取了C的余额为20万,然后加上转账的10万,计

最近在看<实战Java高并发程序设计>,发现了之前没有接触过的几个名词. 死锁:之前在接触多线程的时候,接触过死锁的情况.死锁是线程中最糟糕的情况,如下面的图中的四辆车子一样,如果没有一辆车主动出来.那么这种状态永远会这样维持下去 饥饿(Starvation):饥饿是指某一线程或多个线程在某种情况下无法获取所需要的资源,导致程序无法执行.比如,当某个线程的优先级太低的时候,那么高优先级的线程会始终霸占着资源,而低优先级的线程由于无法得到相应的资源而无法工作.在自然界中,雏鸟就有这种情况,由于雏

主要是自己在项目中(中小型项目) 有支付下单业务(只是办理VIP,没有涉及到商品库存),目前用户量还没有上来,目前没有出现问题,但是想到如果用户量变大,下单并发量变大,可能会出现一系列的问题,趁着空闲时间,做了这个demo测试相关问题. 可能遇到的问题如下: 1.订单重复 2.高并发下,性能变慢 解决方式:ThreadPoolExecutor线程池 + Queue队列 开发工具:IDEA 15 1.首先是springBoot的项目框架如下 2.业务测试流程涉及的类,如下 BusinessThre

1.解决并发编程中的可见性问题 volatile 代表不使用cpu缓存,修改后的数据,将直接刷到内存中,被volatile修饰的变量,读取的时候,也是从内存中读取,不从cpu缓存中读取 上代码 // 以下代码来源于[参考1] class VolatileExample { int x = 0; volatile boolean v = false; public void writer() { x = 42; v = true; } public void reader() { if (v ==

演示一个阻塞队列的使用 public class BlockingQueueTest { public static void main(String[] args) { //创建一个包含三个元素的阻塞队列 final BlockingQueue<Integer> queue = new ArrayBlockingQueue<Integer>(3); for (int i = 0; i < 2; i++) { new Thread(new Runnable() { @Over