原文：Java8并发教程-Atomic variables and ConcurrencyMap
这是本教程的最后一篇.我们还是用到了上一篇中提到的那个工具类和其中的两个方法.请看上篇文章,来获取此代码.
1 AutomicInteger
java.concurrent.atomic包中,提供了大量的有用的类,来执行原子性的操作.原子性的意思是,所有的操作要不就都执行成功,要不就都不执行成功.
这些原子性的类内部,都使用了著名的CAS指令.现代处理器都支持这条指令.相对于使用锁的synchronized关键字来说,这条指令操作起来更快.所以,如果我们只想并发的对一个共享变量进行操作,那使用这些原子性的类,更为方便和快捷.
我们首先看一下AutomicInteger这个类如何使用:
通过使用AutomicInteger类型,而不是Integer类型,我们能够以线程安全的方式,来并发的修改一个数值.而不需要跟以前一样,使用synchronized关键字或者显式锁.AutomicInteger类型提供的incrementAndGet()方法,是线程安全的,所以我们可以放心的在多个线程中使用这个方法,而不需要担心那些预料之外的事情发生.
AutomicInteger类型还提供了很多其他的原子性的方法.其中updateAndGet()方法允许我们传入一个lambda表达式,来对此数值就行操作.
accumulateAndGet()方法,接受一种IntBinaryOperator类型的lambda表达式.在下面这个例子中,我们使用这个方法,来并发的计算0到1000的和.
java.concurrent.atomic包中,还提供了很多其他的原子类.如AutomicBoolean, AutomicLong, AutomicReference等.
2 LongAddr
LongAddr和AtomicLong相似,用于连续的为数值增加一个值.
** LongAddr还提供了其他的原子性的,线程安全的函数,比如 add(),和 increment().但是,这些方法并不只是单纯的计算一个结果,它还在内部维护了很多变量,用于减少线程之间的冲突.我们可以通过 sum()方法和 sumThenRest()**方法,来获取计算的结果.
这个类,在执行写操作的线程多于执行读操作的线程这种情景中,比较常用.通常用在那些需要获取统计数据的情况中.比如,你想要计算服务器接受的请求数.** LongAddr**的缺点是,由于要在内存中维护大量的变量,所以它比较耗内存.
3 LongAccumulator
LongAccumulator和 LongAddr相似,但是更加常用.它执行的不是简单的操作,它接受的是 LongBinaryOperator类型的lambda表达式.如下例所示:
我们通过函数2 * x + y和初始值1,创建了一个LongAccumulator.每次调用accumulate(i)函数,当前值会作为lambda表达式的x值, i会作为lambda表达式的y值,传递到lambda表达式中.
LongAccumulator就像LongAddr一样,内部也维护了大量的变量,来减少线程之间的冲突.
4 ConcurrentMap
ConcurrentMap接口,扩充了Map接口,成为了并发编程中,最有用的一个接口.
我们想创建一个包含四对数据的CouncurrentMap.在后面我们将用它来实验那些函数.
forEach()方法接受一个类型为BiConsumer的lambda表达式作为参数,其中此lambda表达式的参数为map中的键值对.我们可以用forEach()这个方法来在当前线程内,串行的迭代这个map.
putIfAbsent()方法,会在给定的key没有value时,为其添加一个value.至少在ConcurrentHashMap中,其实现是线程安全的.
getOrDefault()方法,会尝试获取给定key的value,如果不存在,则返回我们指定的默认值.
replaceAll()方法,用于替换此Map中,满足条件的项的value.
compute()方法,允许我们对特定的项进行转换.
除了compute()方法,还有两个变体,computeIfAbsent()和computeIfPresent(),分别在给定的key不存在时和存在时进行操作.
merge()方法,用于对给定key的value进行操作,生成一个新的值.
5 ConcurrentHashMap
上面介绍的函数,都是ConcurrentMap这个接口提供的.这些函数可以被任何实现了ConcurrentMap的类使用.除此之外,ConcurrentHashMap还提供了很多其他用于并发操作的函数.
就像parallel streams一样,这些函数内部都使用ForkJoinPool,在Java8中,我们可以通过ForkJoinPool.commonPool()函数来获得一个ForkJoinPool.这个线程池,默认可以使用的线程数,取决于你的机器上的CPU上,有几个核心.在我的四核的机器上,其为3.
我们可以通过设置JVM的参数,来修改这个数值.
我们还是使用上面的那个包含四条数据的map.但是这里我们不使用ConcurrentMap这个接口了,而是使用ConcurrentHashMap这个具体实现类,来使用ConcurrentHashMap中特有的函数.
Java8中,提供了三种并行操作的函数:forEach(), search()和reduce().这些函数的第一个参数,都是如果要启动并发执行的话,Collection的最小阈值.比如,如果我们设置了这个阈值为500,而map的大小为499,那就会在一个线程中,串行的执行.而如果map的大小大于500,就会开启多个线程,并行的执行.在后面的例子中,我们将这个阈值设置为1,这就意味着,总是并行的执行操作.
6 ForEach
forEach()方法,用于并行的执行迭代map中的key/value对的操作.因为在我的机器上,ForkJoinPool的最大尺寸为3,所以在下面的例子中,你会看到,最多启动了三个线程.
7 Search
search()函数用于并行的查找map中给定的key的值,如果找到,就返回其value,如果找不到,就返回null.如果会找到多个,则其返回值不确定.也要注意,ConcurrentHashMap中的元素是无序的.
还有一个只用于搜索map的value的方法,如下图所示:
8 Reduce
reduce()函数,接受两个类型为BigFunction的lambda表达式.第一个lambda表达式,会将map中的每一个key/value对转换成一个值,然后第二个lambda表达式,会将这些转换后的值,拼接成一个单一的结果.它会忽略null.
作者：AlstonWilliams
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來源：简书
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