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String String是Java语言非常基础和重要的类，提供了构造和管理字符串的各种基本逻辑，是典型的Immutable类 String是Immutable类的典型实现，原生的保证了基础线程安全，因为无法对它内部数据进行任何修改 被声明为final class，由于String的不可变性，类似拼接、裁剪字符串等动作，都会产生新的String对象 由于字符串操作的普遍性，所以相关操作的效率往往对应用性能有明显影响 StringBuffer StringBuffer是为了解决拼接产生太多中间对象的问题而提供的一个类 StringBuffer本质是一个线程安全的可修改字符串序列，保证了线程安全，但也带来了额外的性能开销 StringBuffer的线程安全是通过把各种修改数据的方法都加上synchronized关键字实现的 这种方式非常适合常见的线程安全类的实现，不必纠结于synchronized的性能 过早的优化是万恶之源，可靠性、正确性和代码可读性才是大多数应用开发的首要考虑因素 StringBuilder StringBuilder在能力上和StringBuffer没有本质区别，但去掉了线程 ...

概述 Java语言在1.5之前，唯一提供的并发原语是管程 在Java 1.5提供的JUC包中，也是以管程技术为基础的 管程是一把解决并发问题的万能钥匙 管程 在Java 1.5之前，仅仅提供synchronized关键字和wait/notify/notifyAll方法 Java采用的是管程技术，synchronized关键字以及wait/notify/notifyAll方法都是管程的组成部分 管程和信号量是等价的（即用管程能实现信号量，用信号量也能实现管程），但管程更容易使用，所以Java选择了管程 Monitor，在Java领域会翻译成监视器，在操作系统领域会翻译成管程 管程：_管理共享变量以及对共享变量的操作过程，让它们支持并发_ 对应Java领域：管理类的成员变量和成员方法，让这个类是线程安全的 MESA模型 在管程的发展史上，先后出现了三种不同的管程模型，分别是：Hasen模型、Hoare模型和MESA模型 现在广泛应用的是MESA模型，Java管程的实现也参考了MESA模型 管程可以解决并发领域的两大核心问题：_互斥+同步_ 互斥：在同一时刻只允许 ...

强引用、软引用、弱引用、幻象引用主要差别：对象不同的可达性（reachable）和对垃圾收集的影响 强引用 - Strong 最常见的普通对象引用，只要还有强引用指向一个对象，就表明该对象还存活，垃圾收集器不会处理这种对象 一个普通的对象，如果没有其他的引用关系，一旦超过了引用的作用域或者显式地将强引用赋值为null，就有可能被收集 软引用 - Soft 软引用是一种相对于强引用弱化一些的引用，可以让对象豁免一些垃圾收集（内存不足） 只有当JVM认为内存不足时，才会去试图回收软引用指向的对象 JVM会确保在抛出OutOfMemoryError之前，清理软引用指向的对象，软引用通常用来实现内存敏感的缓存 弱引用 - Weak 弱引用不能使对象豁免垃圾收集，仅仅只是提供一种访问在弱引用状态下对象的途径 弱引用可以用来构建一种没有特定约束的关系，例如维护一种非强制性的映射关系 如果试图获取时对象还在，就使用它，否则重新实例化 弱引用也是很多缓存实现的选择 虚引用 - Phantom 不能通过虚引用访问到对象，虚引用仅仅只是提供一种机制：_确保对象被finalize以后执行某些事情_ 可以利用虚引用监控 ...

安全性问题 线程安全的本质是正确性，而正确性的含义是程序按照预期执行 理论上线程安全的程序，应该要避免出现可见性问题（CPU缓存）、原子性问题（线程切换）和有序性问题（编译优化） 需要分析是否存在线程安全问题的场景：_存在共享数据且数据会发生变化，即有多个线程会同时读写同一个数据_ 针对该理论的解决方案：不共享数据，采用线程本地存储（Thread Local Storage，TLS）；不变模式 数据竞争数据竞争（Data Race）：多个线程同时访问同一数据，并且至少有一个线程会写这个数据 add12345678910private static final int MAX_COUNT = 1_000_000;private long count = 0;// 非线程安全public void add() { int index = 0; while (++index < MAX_COUNT) { count += 1; }} add + synchronized123456789101112131415161718priv ...

循环等待 在《Java并发 – 死锁》中，通过破坏占用且等待条件来规避死锁，核心代码如下 while (!allocator.apply(this, target)) {} 如果apply()操作的时间非常短，并且并发不大，该方案还能应付 一旦apply()操作比较耗时，或者并发比较大，该方案就不适用了 因为这可能需要循环上万次才能获得锁，非常_消耗CPU_ 最好的方案：_等待-通知_ 当线程要求的条件不满足，则线程阻塞自己，进入等待状态 当线程要求的条件满足后，通知等待的线程，重新开始执行 线程阻塞能够避免因循环等待而消耗CPU的问题 Java语言原生支持等待-通知机制 线程首先获取互斥锁，当线程要求的条件不满足时，释放互斥锁，进入等待状态 当要求的条件满足时，通知等待的线程，重新获取互斥锁 等待-通知机制Java语言原生支持的等待-通知机制：**synchronized + wait + notify/notifyAll** wait 每个互斥锁有两个独立的等待队列，如上图所示，等待队列L和等待队列R 左边有一个等待队列（等待队列L），_在同一时刻，只允许一个 ...

Account.class 在《Java并发 – 互斥锁》中，使用了Account.class作为互斥锁来解决银行业务的转账问题 虽然不存在并发问题，但所有账户的转账操作都是串行的，性能太差 例如账户A给账户B转账，账户C给账户D转账，在现实世界中是可以并行的，但该方案中只能串行 账户和账本 每个账户都对应一个账本，账本统一存放在文件架上 银行柜员进行转账操作时，需要到文件架上取出转出账本和转入账本，然后转账操作，会遇到三种情况 如果文件架上有转出账本和转入账本，都同时拿走 如果文件架上只有转出账本或只有转入账本，那需要等待那个缺失的账本 如果文件架上没有转出账本和转入账本，那需要等待两个账本 两把锁123456789101112131415161718public class Account { // 账户余额 private int balance; // 转账 public void transfer(Account target, int amt) { // 锁定转出账户 synchronized (this) & ...

解决什么问题互斥锁解决了并发程序中的原子性问题 禁止CPU中断 原子性：一个或多个操作在CPU执行的过程中不被中断的特性 原子性问题点源头是线程切换，而操作系统依赖CPU中断来实现线程切换的 单核时代，禁止CPU中断就能禁止线程切换 同一时刻，只有一个线程执行，禁止CPU中断，意味着操作系统不会重新调度线程，也就禁止了线程切换 获得CPU使用权的线程可以不间断地执行 多核时代 同一时刻，有可能有两个线程同时在执行，一个线程执行在CPU1上，一个线程执行在CPU2上 此时禁止CPU中断，只能保证CPU上的线程不间断执行，但并不能保证同一时刻只有一个线程执行 互斥：同一时刻只有一个线程执行 如果能保证对共享变量的修改是互斥的，无论是单核CPU还是多核CPU，都能保证原子性 简易锁模型 临界区：一段需要互斥执行的代码 线程在进入临界区之前，首先尝试加锁lock() 如果成功，则进入临界区，此时该线程只有锁 如果不成功就等待，直到持有锁的线程解锁 持有锁的线程执行完临界区的代码后，执行解锁unlock() 锁和资源 synchronized12345678910111213141516 ...

解决什么问题Java内存模型解决了并发程序中的可见性问题和有序性问题 Java内存模型按需禁用 CPU缓存会导致可见性问题，编译优化会导致有序性问题 解决可见性和有序性最直接的办法：_禁用CPU缓存和编译优化_ 问题虽然解决了，但程序性能会大大下降 合理的方案：_按需禁用CPU缓存和编译优化_ 为了解决可见性和有序性的问题，只需要给程序员提供按需禁用CPU缓存和编译优化的方案即可 程序员视角 Java内存模型规范了_JVM如何提供按需禁用CPU缓存和编译优化的方法_ 具体方法包括：volatile、synchronized和final关键字，以及六个Happens-Before规则 volatile volatile关键字不是Java语言的特产，在古老的C语言也有，最原始的意义就是_禁用CPU缓存_ volatile int x = 0：告诉编译器，对这个变量的读写，不能使用CPU缓存，必须从内存中读取或者写入 Java代码1234567891011121314151617public class VolatileExample { private int x = 0; ...

CPU、内存、IO设备 核心矛盾：三者的_速度差异_ 为了合理利用CPU的高性能，平衡三者的速度差异，计算机体系结构、操作系统和编译程序都做出了贡献 计算机体系结构：CPU增加了缓存、以均衡CPU与内存的速度差异 操作系统：增加了进程、线程，分时复用CPU，以平衡CPU和IO设备的速度差异 编译程序：优化指令执行次序，使得缓存能够得到更加合理地利用 CPU缓存 -> 可见性问题单核 在单核时代，所有的线程都在一颗CPU上执行，CPU缓存与内存的数据一致性很容易解决 因为所有线程操作的都是同一个CPU的缓存，一个线程对CPU缓存的写，对另外一个线程来说一定是可见的 可见性：一个线程对共享变量的修改，另一个线程能够立即看到 多核 在多核时代，每颗CPU都有自己的缓存，此时CPU缓存与内存的数据一致性就没那么容易解决了 当多个线程在不同的CPU上执行时，操作的是不同的CPU缓存 线程A操作的是CPU-1上的缓存，线程B操作的是CPU-2上的缓存，此时线程A对变量V的操作对于线程B而言不具备可见性 代码验证123456789101112131415161718192021222324252 ...

核心问题分工 JUC中的Executor、Fork/Join和Future本质上都是一种分工方法 并发编程领域还总结了一些设计模式，基本上都是和分工方法相关 生产者-消费者 Thread-Per-Message Worker Thread 同步 在并发编程领域里的同步，主要指的就是_线程间的协作_ 一个线程执行完了一个任务，如何通知执行后续任务的线程开始工作 协作一般是与分工相关的 JUC中的Executor、Fork/Join和Future本质上都是一种分工方法 但同时也能解决线程协作的问题 例如，用Future可以发起一个异步调用 当主线程调用get()方法取结果时，主线程会等待 当异步执行的结果返回时，get()方法就自动返回了 Future工具类已经帮我们解决了_主线程和异步线程之间的协作_ JUC中的CountDownLatch、CyclicBarrier、Phaser和Exchanger都是用来解决线程协作问题的 但很多场景还是需要自己处理线程之间的协作，问题基本可以描述为 当某个条件不满足时，线程需要等待，当某个条件满足时，线程需要被唤醒执行 在Java并发编程领域，解 ...