如何使用JCTools實現(xiàn)Java并發(fā)程序

更新時間：2021年03月18日 14:25:03 作者：老K

這篇文章主要介紹了如何使用JCTools實現(xiàn)Java并發(fā)程序，幫助大家更好的理解和學(xué)習(xí)使用Java，感興趣的朋友可以了解下

概述

在本文中，我們將介紹JCTools（Java并發(fā)工具）庫。

簡單地說，這提供了許多適用于多線程環(huán)境的實用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

非阻塞算法

傳統(tǒng)上，在可變共享狀態(tài)下工作的多線程代碼使用鎖來確保數(shù)據(jù)一致性和發(fā)布（一個線程所做的更改對另一個線程可見）。

這種方法有許多缺點：

線程在試圖獲取鎖時可能會被阻塞，在另一個線程的操作完成之前不會取得任何進(jìn)展—這有效地防止了并行性
鎖爭用越重，JVM處理調(diào)度線程、管理爭用和等待線程隊列的時間就越多，實際工作就越少
如果涉及多個鎖，并且它們以錯誤的順序獲取/釋放，則可能出現(xiàn)死鎖
優(yōu)先級反轉(zhuǎn)的危險是可能的——高優(yōu)先級線程被鎖定，試圖獲得由低優(yōu)先級線程持有的鎖
大多數(shù)情況下，使用粗粒度鎖會嚴(yán)重?fù)p害并行性—細(xì)粒度鎖需要更仔細(xì)的設(shè)計，增加鎖開銷，并且更容易出錯

另一種方法是使用非阻塞算法，即任何線程的故障或掛起都不會導(dǎo)致另一個線程的故障或掛起的算法。

如果所涉及的線程中至少有一個能夠在任意時間段內(nèi)取得進(jìn)展，即在處理過程中不會出現(xiàn)死鎖，則非阻塞算法是無鎖的。

此外，如果保證每個線程的進(jìn)程，這些算法是無等待的。

下面是一個非阻塞堆棧示例，它定義了基本狀態(tài)：

public class ConcurrentStack<E> {

  AtomicReference<Node<E>> top = new AtomicReference<Node<E>>();

  private static class Node <E> {
    public E item;
    public Node<E> next;

    // standard constructor
  }
}

還有一些API方法：

public void push(E item){
  Node<E> newHead = new Node<E>(item);
  Node<E> oldHead;
  
  do {
    oldHead = top.get();
    newHead.next = oldHead;
  } while(!top.compareAndSet(oldHead, newHead));
}

public E pop() {
  Node<E> oldHead;
  Node<E> newHead;
  do {
    oldHead = top.get();
    if (oldHead == null) {
      return null;
    }
    newHead = oldHead.next;
  } while (!top.compareAndSet(oldHead, newHead));
  
  return oldHead.item;
}

我們可以看到，該算法使用細(xì)粒度比較和交換（CAS）指令，并且是無鎖的（即使多個線程調(diào)用top.compareAndSet()同時，它們中的一個保證會成功）但不能無等待，因為不能保證CAS最終會對任何特定線程成功。

依賴

首先，讓我們將JCTools依賴項添加到pom.xml文件:

<dependency>
  <groupId>org.jctools</groupId>
  <artifactId>jctools-core</artifactId>
  <version>2.1.2</version>
</dependency>

請注意，Maven Central上提供了最新的可用版本。

JCTools隊列

該庫提供了許多隊列以在多線程環(huán)境中使用，即一個或多個線程以線程安全的無鎖方式寫入隊列，一個或多個線程以線程安全的無鎖方式從隊列中讀取。

所有隊列實現(xiàn)的通用接口是org.jctools.queues.MessagePassingQueue。

隊列類型
所有隊列都可以根據(jù)其生產(chǎn)者/消費者策略進(jìn)行分類：

單個生產(chǎn)者，單個消費者–此類類使用前綴Spsc命名，例如SpscArrayQueue
單個生產(chǎn)者，多個消費者–使用Spmc前綴，例如SpmcArrayQueue
多個生產(chǎn)者，單個消費者-使用Mpsc前綴，例如MpscArrayQueue
多個生產(chǎn)者、多個消費者—使用Mpmc前綴，例如MpmcArrayQueue

需要注意的是，在內(nèi)部沒有策略檢查，也就是說，如果使用不正確，隊列可能會無聲地發(fā)生故障。

例如，下面的測試從兩個線程填充單個生產(chǎn)者隊列并通過，即使不能保證使用者看到來自不同生產(chǎn)者的數(shù)據(jù)：

SpscArrayQueue<Integer> queue = new SpscArrayQueue<>(2);

Thread producer1 = new Thread(() -> queue.offer(1));
producer1.start();
producer1.join();

Thread producer2 = new Thread(() -> queue.offer(2));
producer2.start();
producer2.join();

Set<Integer> fromQueue = new HashSet<>();
Thread consumer = new Thread(() -> queue.drain(fromQueue::add));
consumer.start();
consumer.join();

assertThat(fromQueue).containsOnly(1, 2);

隊列實現(xiàn)

總結(jié)以上分類，以下是JCTools隊列列表：

SpscArrayQueue–單個生產(chǎn)者，單個消費者，在內(nèi)部使用一個數(shù)組，限制容量
SpscLinkedQueue–單個生產(chǎn)者，單個消費者，內(nèi)部使用鏈表，未綁定容量
SpscChunkedArrayQueue–單生產(chǎn)商、單消費者，從初始容量開始，一直增長到最大容量
SpscGrowableArrayQueue–單生產(chǎn)者、單消費者，從初始容量開始，一直增長到最大容量。這與SpscChunkedArrayQueue是相同的契約，唯一的區(qū)別是內(nèi)部塊管理。建議使用SpscChunkedArrayQueue，因為它有一個簡化的實現(xiàn)
SpscUnboundedArrayQueue–單個生產(chǎn)者，單個消費者，在內(nèi)部使用數(shù)組，未綁定容量
SpmcArrayQueue–單個生產(chǎn)者、多個使用者，在內(nèi)部使用一個陣列，限制容量
MpscArrayQueue—多個生產(chǎn)者、單個消費者在內(nèi)部使用一個陣列，限制容量
MpscLinkedQueue–多個生產(chǎn)者，單個消費者，在內(nèi)部使用鏈表，未綁定容量
MpmcArrayQueue—多個生產(chǎn)者、多個消費者在內(nèi)部使用一個陣列，限制容量

原子隊列

前面提到的所有隊列都使用sun.misc.Unsafe. 然而，隨著java9和JEP-260的出現(xiàn)，這個API在默認(rèn)情況下變得不可訪問。

因此，有其他隊列使用java.util.concurrent.atomic.AtomicLongFieldUpdater（公共API，性能較差）而不是sun.misc.Unsafe.

它們是從上面的隊列生成的，它們的名稱中間插入了單詞Atomic，例如SpscChunkedAtomicArrayQueue或MpmcAtomicArrayQueue。

如果可能，建議使用“常規(guī)”隊列，并且僅在sun.misc.Unsafe像Hot Java9+和JRockit一樣被禁止/無效。

容量

所有JCTools隊列也可能具有最大容量或未綁定。當(dāng)隊列已滿且受容量限制時，它將停止接受新元素。

在以下示例中，我們：

填滿隊列
確保在此之后停止接受新元素
從中排出，并確保之后可以添加更多元素

請注意，為了可讀性，刪除了幾個代碼語句。

SpscChunkedArrayQueue<Integer> queue = new SpscChunkedArrayQueue<>(8, 16);
CountDownLatch startConsuming = new CountDownLatch(1);
CountDownLatch awakeProducer = new CountDownLatch(1);

Thread producer = new Thread(() -> {
  IntStream.range(0, queue.capacity()).forEach(i -> {
    assertThat(queue.offer(i)).isTrue();
  });
  assertThat(queue.offer(queue.capacity())).isFalse();
  startConsuming.countDown();
  awakeProducer.await();
  assertThat(queue.offer(queue.capacity())).isTrue();
});

producer.start();
startConsuming.await();

Set<Integer> fromQueue = new HashSet<>();
queue.drain(fromQueue::add);
awakeProducer.countDown();
producer.join();
queue.drain(fromQueue::add);

assertThat(fromQueue).containsAll(
 IntStream.range(0, 17).boxed().collect(toSet()));

其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)工具

JCTools還提供了一些非隊列數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

它們都列在下面：

NonBlockingHashMap–一個無鎖的ConcurrentHashMap替代方案，具有更好的伸縮性和通常更低的突變成本。它是實現(xiàn)sun.misc.Unsafe，因此，不建議在Java9+或JRockit環(huán)境中使用此類
NonBlockingHashMapLong–與NonBlockingHashMap類似，但使用基本長鍵
NonBlockingHashSet–一個簡單的包裝器，圍繞著像JDK的java.util.Collections.newSetFromMap()一樣的NonBlockingHashMap
NonBlockingIdentityHashMap–與NonBlockingHashMap類似，但按標(biāo)識比較鍵。
NonBlockingSetInt–一個多線程位向量集，實現(xiàn)為一個原始long數(shù)組。在無聲自動裝箱的情況下工作無效

性能測試

讓我們使用JMH來比較JDK的ArrayBlockingQueue和JCTools隊列的性能。JMH是Sun/Oracle JVM gurus提供的一個開源微基準(zhǔn)框架，它保護(hù)我們不受編譯器/JVM優(yōu)化算法的不確定性的影響。

請注意，為了提高可讀性，下面的代碼段遺漏了幾個語句。

public class MpmcBenchmark {

  @Param({PARAM_UNSAFE, PARAM_AFU, PARAM_JDK})
  public volatile String implementation;

  public volatile Queue<Long> queue;

  @Benchmark
  @Group(GROUP_NAME)
  @GroupThreads(PRODUCER_THREADS_NUMBER)
  public void write(Control control) {
    // noinspection StatementWithEmptyBody
    while (!control.stopMeasurement && !queue.offer(1L)) {
      // intentionally left blank
    }
  }

  @Benchmark
  @Group(GROUP_NAME)
  @GroupThreads(CONSUMER_THREADS_NUMBER)
  public void read(Control control) {
    // noinspection StatementWithEmptyBody
    while (!control.stopMeasurement && queue.poll() == null) {
      // intentionally left blank
    }
  }
}

結(jié)果：

MpmcBenchmark.MyGroup:MyGroup·p0.95 MpmcArrayQueue sample 1052.000 ns/op
MpmcBenchmark.MyGroup:MyGroup·p0.95 MpmcAtomicArrayQueue sample 1106.000 ns/op
MpmcBenchmark.MyGroup:MyGroup·p0.95 ArrayBlockingQueue sample 2364.000 ns/op

我們可以看到，MpmcArrayQueue的性能略好于MpmcAtomicArrayQueue，而ArrayBlockingQueue的速度慢了兩倍。