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  • 多线程并发 (二) 了解 Thread

    千次阅读 多人点赞 2019-12-30 14:46:20
    章节:多线程并发 (一) 了解 Java 虚拟机 - JVM多线程并发 (二) 了解 Thread多线程并发 (三) 锁 synchronized、volatile多线程并发 (四) 了解原子类 AtomicXX 属性地址偏移量,CAS机制多线程并发 (五) ReentrantLock...

    章节:
    多线程并发 (一) 了解 Java 虚拟机 - JVM 
    多线程并发 (二) 了解 Thread
    多线程并发 (三) 锁 synchronized、volatile 
    多线程并发 (四) 了解原子类 AtomicXX 属性地址偏移量
    多线程并发 (五) ReentrantLock 使用和源码 
    多线程并发 (六) 了解死锁
    多线程并发 (七) 线程池


    通过上一篇 多线程并发 (一) 了解 Java 虚拟机 - JVM 了解了java 虚拟机的构成以及对象的创建等。从Java虚拟机栈我们知道每当我们创建一个线程JVM就会给我们的线程分配一个私有的内存空间和程序计数器记录当前线程运行的次行代码的地址。了解了Thread之后,通过多线程编程进而引入锁(下篇)的概念。

    1. 线程简介

    线程是进程中可独立执行的最小单位,也是 CPU 资源分配的基本单位

    2. 线程的四个属性

        (1)编号Id
                  线程的编号(id)用于标识不同的线程,每条线程拥有不同的编号。
        (2) 名字
                 每个线程都有自己的名字(name),名字的默认值是 Thread-线程编号,比如 Thread-0 。除了默认值,我们也可以给线程设置名字,以我们自己的方式去区分每一条线程。
        (3)类别
                分为守护线程和用户线程,我们可以通过 setDaemon(true) 把线程设置为守护线程。GC线程是守护线程,对于守护线程JVM退出时不会考虑次线程是否持行完毕。
        (4)优先级
                线程的优先级(Priority)用于表示应用希望优先运行哪个线程,线程调度器会根据这个值来决定优先运行哪个线程。
                Java 中线程优先级的取值范围为 1~10,默认值是 5,Thread 中定义了下面三个优先级常量。
                最低优先级:MIN_PRIORITY = 1
                默认优先级:NORM_PRIORITY = 5
                最高优先级:MAX_PRIORITY = 10

    3. 线程的六个方法

    线程的常用方法有六个,它们分别是三个非静态方法 start()、run()、join() 和三个静态方法 currentThread()、yield()、sleep() 。我们只关注start()、join()、yield()、sleep(),另外run()、currentThread()容易理解。
    (1)yield() 
          顾名思义yield英文 让 的意思。当t.yield() 持行之后 t 回到就绪状态,所有线程重新抢用cpu。
    (2)join() 
          t2正在运行,这时在t2线程中调用 t1.join() ,这是让t2 等待线程t1 结束了,再运行。次方法可以让线程按顺序持行。自己线程中调用自己的join方法是无意义的。
    (3)sleep()
          暂停阻塞等待一段时间,时间过了就继续。这个方法是不释放锁的。
    (4)start()
         启动线程,让cpu调度器调度开启线程持行run()方法。而直接调用run()方法只是运行当前run方法,不会开启线程。

    4.线程运行状态

    线程调用状态图

    分析:1. new 的状态(NEW)
               2. start() 之后线程到达就绪状态等待cpu调度,cpu调度了 就是运行状态。(RUNNABLE)
               3. 调用了 TImedWaiting 就回到就绪状态,结束之后自动到运行状态(TIMED_WAITING)
               4. 调用 Waiting 就绪然后持行相应的方法到运行(WAITING)
               5. 调用 Blocked 等待进入同步代码快的锁。(BLOCKED)
               6. 结束状态Teminated(TERMINATED)
    线程被挂起:正在cpu中调度的线程,cpu把该线程丢出去,持行其他线程,这就是线程被挂起。之后又回来持续该线程。(cpu每次只能持行一个线程)

    5.Java 线程调度原理

           在任意时刻,CPU 只能执行一条机器指令,每个线程只有获取到 CPU 的使用权后,才可以执行指令。
    也就是在任意时刻,只有一个线程占用 CPU,处于运行的状态。
    多线程并发运行实际上是指多个线程轮流获取 CPU 使用权,分别执行各自的任务。
    线程的调度由 JVM 负责,线程的调度是按照特定的机制为多个线程分配 CPU 的使用权。
    线程调度模型分为两类:分时调度模型和抢占式调度模型。

    1. 分时调度模型
      分时调度模型是让所有线程轮流获取 CPU 使用权,并且平均分配每个线程占用 CPU 的时间片。
    2. 抢占式调度模型
      JVM 采用的是抢占式调度模型,根据优先级来选择占用CPU,优先级越高线程被持行的几率就越大,如果线程的优先级都一样,那就随机选择一个线程,并让该线程占用 CPU。
      也就是如果我们同时启动多个线程,并不能保证它们能轮流获取到均等的时间片。
      如果我们的程序想干预线程的调度过程,最简单的办法就是给每个线程设定一个优先级。

    6.线程创建的四种方式

        1)继承Thread类创建线程
        2)实现Runnable接口创建线程
        3)使用Callable和Future创建线程
        4)使用线程池例如用Executor框架
    具体代码也是非常简单,仅仅贴出Future的代码:

    public class MyTask  implements Callable<Object>{    
        private String args1;
        private String args2;
        //构造函数,用来向task中传递任务的参数
        public  MyTask(String args1,String args2) {
            this.args1=args1;
            this.args2=args2;
        }
        //任务执行的动作
        @Override
        public Object call() throws Exception {
            
            for(int i=0;i<100;i++){
                System.out.println(args1+args2+i);
            }
            return true;
        }
    }
    MyTask myTask = new MyTask("www", "www");
    FutureTask<Object> futureTask = new FutureTask<>(myTask);
    Thread thread = new Thread(futureTask);
    thread.start();
    //get()阻塞等待直到任务执行完成。
    boolean result = (boolean) futureTask.get();

    7.LockSupport

    我们可以使用它来阻塞和唤醒线程,功能和wait,notify有些相似,但是LockSupport比起wait,notify功能更强大,也好用的多。
    1)对比wait,notify
    wait和notify都是Object中的方法,在调用这两个方法前必须先获得锁对象。
    当对象的等待队列中有多个线程时,notify只能随机选择一个线程唤醒,无法唤醒指定的线程。
    LockSupport的话,我们可以在任何场合使线程阻塞,同时也可以指定要唤醒的线程。

    public class LockSupportTest {
    
        public static void main(String[] args) {
            Thread parkThread = new Thread(new ParkThread());
            parkThread.start();
            System.out.println("开始线程唤醒");
            LockSupport.unpark(parkThread);
            System.out.println("结束线程唤醒");
    
        }
    
        static class ParkThread implements Runnable{
    
            @Override
            public void run() {
                System.out.println("开始线程阻塞");
                LockSupport.park();
                System.out.println("结束线程阻塞");
            }
        }
    }

    可指定线程阻塞和唤醒。摘学于:https://www.cnblogs.com/takumicx/p/9328459.html

    8.CountDownLatch

    CountDownLatch开启一组线程,让每个线程去持行自己的任务,等所有线程都持行完毕后,再向下持行代码。比如我们开启一组线程去同步服务器的数据有 播放记录,下载记录,收藏记录等等用户信息。

    CountDownLatch latch = new CountDownLatch(5);
            for (int i =0;i<5;i++){
                new Thread(new MyTask(latch,i*1000,i)).start();
            }
            try {
                latch.await();
                Log.e("WXY--","All the tasks are over.");
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
    public class MyTask implements Runnable {
        CountDownLatch latch;
        int delayTime; // Test
        int curThread;
        public MyTask(CountDownLatch latch,int delayTime,int curThread) {
            this.latch = latch;
            this.delayTime = delayTime;
            this.curThread = curThread;
        }
        @Override
        public void run() {
            try {
                Thread.sleep(delayTime);
                Log.e("WXY--","current task = " + curThread);
                latch.countDown();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

    这篇相对简单主要是认识线程,了解线程的方法。介绍了两个线程同步的类。下一篇将学习多个线程并发引入的锁等。

    由于本人记性不好学者忘着,所以才一字一句的记录下来,若有错误或其他问题请评论区教训我~。

    展开全文
  • python 多线程并发

    千次阅读 2016-09-08 10:40:47
    python 多线程并发
    已经学习python一段时间了,突然看到网上有说用python做并发测试的,在网上看了一些博客,感觉不明觉厉(完全不知道原理)。
    
    
    后来在 点击打开链接 跟着案例运行了好几次,感觉就是一个大写的蒙逼啊!!!完全看不懂/(ㄒoㄒ)/~~。 
    
    
    还好网上的大神很多,接着搜索了几个好的博客结合‘菜鸟教程’的案例,终于看到了一点曙光O(∩_∩)O~~。
    
    
     好了,说了这么多,总结一下: 使用Threading模块创建线程,直接从threading.Thread继承,然后重写__init__方法和run方法 	
    
    
    
    run(): 用以表示线程活动的方法 	
    start():启动线程活动 	
    join([time]): 等待至线程中止。这阻塞调用线程直至线程的join() 方法被调用中止-正常退出或者抛出未处理的异常-或者是可选的超时发生 
    
    
    在使用join的时候一定要引用线程,如: 
    threads = [] for i in range(5): 	
            # 创建新线程(调用方法)  	
            t = ThreadImpl()
     	# 开启线程
    	t.start()
    	# 把线程加入threads中
    	threads.append(t)
      for k in threads:
            # 等待线程完成
            k.join()
    看下面的代码:
    # coding=utf-8
    import threading
    import time
    
    
    class ThreadImpl(threading.Thread):# 继承父类threading.Thread
        def __init__(self):
            threading.Thread.__init__(self)
    
        # 重写 run方法
        def run(self):
            self.test()
    
        # 要测试的逻辑代码
        def test(self):
            print "test"+time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
            x = 0
            for i in range(10):
                x += i*i
                time.sleep(1)
                print 'x='+str(x) + '; ' + time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())
    
    if __name__ == '__main__':
        # 定义线程数
        thread_count = 100
        # 定义线程集
        threads = []
        for i in range(5):
            # 创建新线程
            t = ThreadImpl()
            # 开启线程
            t.start()
            # 把线程加入threads中
            threads.append(t)
        for t in threads:
            # 等待线程完成
            t.join()
        print 'end:'+time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime())

    
    
    展开全文
  • python 多进程并发与多线程并发总结

    千次阅读 2017-05-22 18:41:27
    Python支持的并发分为多线程并发与多进程并发(异步IO本文不涉及)。概念上来说,多进程并发即运行多个独立的程序,优势在于并发处理的任务都由操作系统管理,不足之处在于程序与各进程之间的通信和数据共享不方便;...

    本文对Python支持的几种并发方式进行简单的总结。

    Python支持的并发分为多线程并发与多进程并发(异步IO本文不涉及)。概念上来说,多进程并发即运行多个独立的程序,优势在于并发处理的任务都由操作系统管理,不足之处在于程序与各进程之间的通信和数据共享不方便;多线程并发则由程序员管理并发处理的任务,这种并发方式可以方便地在线程间共享数据(前提是不能互斥)。Python对多线程和多进程的支持都比一般编程语言更高级,最小化了需要我们完成的工作。

    一.多进程并发

    Mark Summerfield指出,对于计算密集型程序,多进程并发优于多线程并发。计算密集型程序指的程序的运行时间大部分消耗在CPU的运算处理过程,而硬盘和内存的读写消耗的时间很短;相对地,IO密集型程序指的则是程序的运行时间大部分消耗在硬盘和内存的读写上,CPU的运算时间很短。

    对于多进程并发,python支持两种实现方式,一种是采用进程安全的数据结构:multiprocessing.JoinableQueue,这种数据结构自己管理“加锁”的过程,程序员无需担心“死锁”的问题;python还提供了一种更为优雅而高级的实现方式:采用进程池。下面一一介绍。

    1.队列实现——使用multiprocessing.JoinableQueue

    multiprocessing是python标准库中支持多进程并发的模块,我们这里采用multiprocessing中的数据结构:JoinableQueue,它本质上仍是一个FIFO的队列,它与一般队列(如queue中的Queue)的区别在于它是多进程安全的,这意味着我们不用担心它的互斥和死锁问题。JoinableQueue主要可以用来存放执行的任务和收集任务的执行结果。举例来看(以下皆省去导入包的过程):

    def read(q):
        while True:
            try:
                value = q.get()
                print('Get %s from queue.' % value)
                time.sleep(random.random())
            finally:
                q.task_done()
    
    def main():
        q = multiprocessing.JoinableQueue()
        pw1 = multiprocessing.Process(target=read, args=(q,))
        pw2 = multiprocessing.Process(target=read, args=(q,))
        pw1.daemon = True
        pw2.daemon = True
        pw1.start()
        pw2.start()
        for c in [chr(ord('A')+i) for i in range(26)]:
            q.put(c)
        try:
            q.join()
        except KeyboardInterrupt:
            print("stopped by hand")
    
    if __name__ == '__main__':
        main()
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    对于windows系统的多进程并发,程序文件里必须含有“入口函数”(如main函数),且结尾处必须调用入口点。例如以if __name__ == '__main__': main()结尾。

    在这个最简单的多进程并发例子里,我们用多进程实现将26个字母打印出来。首先定义一个存放任务的JoinableQueue对象,然后实例化两个Process对象(每个对象对应一个子进程),实例化Process对象需要传送target和args参数,target是实现每个任务工作中的具体函数,args是target函数的参数。

    pw1.daemon = True
    pw2.daemon = True
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    这两句话将子进程设置为守护进程——主进程结束后随之结束。

    pw1.start()
    pw2.start()
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    一旦运行到这两句话,子进程就开始独立于父进程运行了,它会在单独的进程里调用target引用的函数——在这里即read函数,它是一个死循环,将参数q中的数一一读取并打印出来。

    value = q.get()
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    这是多进程并发的要点,q是一个JoinableQueue对象,支持get方法读取第一个元素,如果q中没有元素,进程就会阻塞,直至q中被存入新元素。

    因此执行完pw1.start() pw2.start()这两句话后,子进程虽然开始运行了,但很快就堵塞住。

    for c in [chr(ord('A')+i) for i in range(26)]:
            q.put(c)
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    将26个字母依次放入JoinableQueue对象中,这时候两个子进程不再阻塞,开始真正地执行任务。两个子进程都用value = q.get()来读取数据,它们都在修改q对象,而我们并不用担心同步问题,这就是multiProcessing.Joinable数据结构的优势所在——它是多进程安全的,它会自动处理“加锁”的过程。

    try:
            q.join()
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    q.join()方法会查询q中的数据是否已读完——这里指的就是任务是否执行完,如果没有,程序会阻塞住等待q中数据读完才开始继续执行(可以用Ctrl+C强制停止)。

    对Windows系统,调用任务管理器应该可以看到有多个子进程在运行。

    2.进程池实现——使用concurrent.futures.ProcessPoolExecutor

    Python还支持一种更为优雅的多进程并发方式,直接看例子:

    def read(q):
            print('Get %s from queue.' % q)
            time.sleep(random.random())
    
    def main():    # 这两种方式都行
        futures = set()    with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:
            for q in (chr(ord('A')+i) for i in range(26)):
                future = executor.submit(read, q)
                futures.add(future)    这两种方式都行    with concurrent.futures.ProcessPoolExecutor() as executor:        futures={executor.submit(read, q):q for q in range(10)}  
        try:
            for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
                err = future.exception()
                if err is not None:
                    raise err
        except KeyboardInterrupt:
            print("stopped by hand")
    
    if __name__ == '__main__':
        main()
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    这里我们采用concurrent.futures.ProcessPoolExecutor对象,可以把它想象成一个进程池,子进程往里“填”。我们通过submit方法实例一个Future对象,然后把这里Future对象都填到池——futures里,这里futures是一个set对象。只要进程池里有future,就会开始执行任务。这里的read函数更为简单——只是把一个字符打印并休眠一会而已。

    try:
            for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
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    这是等待所有子进程都执行完毕。子进程执行过程中可能抛出异常,err = future.exception()可以收集这些异常,便于后期处理。

    可以看出用Future对象处理多进程并发更为简洁,无论是target函数的编写、子进程的启动等等,future对象还可以向使用者汇报其状态,也可以汇报执行结果或执行时的异常。

    二.多线程并发

    对于IO密集型程序,多线程并发可能要优于多进程并发。因为对于网络通信等IO密集型任务来说,决定程序效率的主要是网络延迟,这时候是使用进程还是线程就没有太大关系了。

    1.队列实现——使用queue.Queue

    程序与多进程基本一致,只是这里我们不必使用multiProcessing.JoinableQueue对象了,一般的队列(来自queue.Queue)就可以满足要求:

    def read(q):
        while True:
            try:
                value = q.get()
                print('Get %s from queue.' % value)
                time.sleep(random.random())
            finally:
                q.task_done()
    
    def main():
        q = queue.Queue()
        pw1 = threading.Thread(target=read, args=(q,))
        pw2 = threading.Thread(target=read, args=(q,))
        pw1.daemon = True
        pw2.daemon = True
        pw1.start()
        pw2.start()
        for c in [chr(ord('A')+i) for i in range(26)]:
            q.put(c)
        try:
            q.join()
        except KeyboardInterrupt:
            print("stopped by hand")
    
    if __name__ == '__main__':
        main()
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    并且这里我们实例化的是Thread对象,而不是Process对象,程序的其余部分看起来与多进程并没有什么两样。

    2. 线程池实现——使用concurrent.futures.ThreadPoolExecutor

    直接看例子:

    def read(q):
            print('Get %s from queue.' % q)
            time.sleep(random.random())
    
    def main():
        futures = set()
        with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(multiprocessing.cpu_count()*4) as executor:
            for q in (chr(ord('A')+i) for i in range(26)):
                future = executor.submit(read, q)
                futures.add(future)
        try:
            for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
                err = future.exception()
                if err is not None:
                    raise err
        except KeyboardInterrupt:
            print("stopped by hand")
    
    if __name__ == '__main__':
        main()
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    用ThreadPoolExecutor与用ProcessPoolExecutor看起来没什么区别,只是改了一下签名而已。

    不难看出,不管是使用队列还是使用进/线程池,从多进程转化到多线程是十分容易的——仅仅是修改了几个签名而已。当然内部机制完全不同,只是python的封装非常好,使我们可以不用关心这些细节,这正是python优雅之处。

    参考文献: 
    [1]. Summerfield M. Python 3 程序开发指南[J]. 2011. 
    [2]. Summerfield M, Python编程实战[J]. 2013.

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    SQLite多线程并发操作

    • 先理清楚一个概念 多线程操作多数据库连接操作是不同的概念

    • 多线程操作:多线程操作数据库时可以使用一个数据库连接,也可以每个线程使用各自的数据库连接

    • 多数据库连接操作:即每个数据库操作使用的是各自的数据库连接

    • SQLite默认情况下只支持单个数据库连接操作,多连接并发操作时会出问题,需要开启wal模式才能进行多项城并发读操作,写操作仍能不可以并发。

    如何理解?

    • SQLite数据库仍能是一个文件,没有锁机制并发写操作是有问题的,所以最多只能实现并发读操作。

    两种解决方案

    • 1、多线程读,多线程写,只使用共同一个数据库连接,即使用同一个SQLiteHelper连接
    • 这种情况下由于使用的是同一个数据库连接,SQLite内部有锁机制,不会出现异常。这种多线程操作并不是真正的并发操作,由于锁机制的存在所以仍能是阻塞的。
    • 2、多线程读,单线程写,每个线程使用各自独立的数据库连接,但是需要开启wal模式,以开启数据库连接池
    • 这种情况下是真的实现了多线程并发读操作,但是写操作仍能只可以单线程,如果多线程写(每个线程使用各自的数据库连接)就会出现问题。

    两种方案对比

    • 读操作效率上没有什么差别,在读取操作上,理论上并发操作越多方案2效率越高。在实际测试情况下100个线程并发读取,每个线程读取50次,方案一的用时是方案二的2倍多。

    关于方案一的具体实现,有两种方式

    如何开启wal模式?

    • SQLiteDatabase.enableWriteAheadLogging();

    测试代码:https://github.com/alantaorenjie/SQLiteTest.git

    参考链接

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