Java SE 8 并发增强

1.原子值

java5开始，提供了一些原子操作的类，如AtomicInteger、AtomicLong等

这些类提供了诸如incrementAndGet这样的原子操作方法。

单数如果想进行复杂操作，则需要使用compareAndSet进行循环处理

do {

   // .. 计算

} while (!atomicLong.compareAndSet(old, new));

在java8中提供了updateAndGet和accumulateAndGet方法

atomicLong,updateAndGet(x -> Max.max(x, observed));

atomicLong.accumulateAndGet(observed, Math::max);

同时也提供了返回原始值的对应方法：getAndUpdate、getAndAccumulate

------------------------------------------------------

当大量线程访问同一个原始值时，由于乐观锁重试次数太多会导致性能下降

Java8为此提供了LongAdder和LongAccumulator解决该问题

其思想为将初始值变为多个中立元素，计算时不同线程可以对不同元素进行操作，最后再将操作结果合并。

例如：

LongAccumulator adder = new LongAccumulator （Long::sum, );

adder.accumulate(value);

此时在LongAccumulator 中包含多个中立元素a1,a2...aN.该例子下中立元素初始值都为零。当调用accumulate方法累加value时，这些变量的其中之一被更新为ai = ai op v。在这个实力中ai = ai + v;

而最后调用get方法的时候，结果为a1 op a2 op ... aN. 在上述例子中为a1+a2+...aN

------------------------------------------------------

java8中还添加了StampedLock类实现乐观读

调用tryOptimisticRead方法时会获取一个印戳，当读取值并检测印戳有效，则可以使用这个值，否则会获得一个阻塞所有写锁的读锁

例：

public class Vector {
   private int size;
   private Object[] elements;
   private StampedLock lock = new StampedLock();
   public Object get(int n) {
        long stamp = lock.tryOptimisticRead();
        Object[] currentElements = elements;
        int currentSize = size;
        if (!lock.validate(stamp)) { //  Someone else had a write lock
             stamp = lock.readLock(); //  Get a pessimistic lock
             currentElements = elements;
             currentSize = size;
             lock.unlockRead(stamp);
        }
    return n < currentSize ? currentElements[n] : null;
  }
...  

2.ConcurrentHashMap改进

1. 更新值

concurrentHashMap在更新数值的时候虽然是线程安全的，但是在计算更新值的时候由于不能保证线程安全，更新的值可能是错误的。

一种补救措施是使用replace

例：

 do {
    oldValue = map.get(word);
    newValue = oldValue == null ?  : oldValue + ;
 } while (!map.replace(key, oldValue, newValue));  

此外还可以使用利用原子对象，例如CuncurrentHashMap<String, LongAdder>

map.putIfAbsent(word, new LongAdder());
map.get(word).increment();  

如果需要复杂计算，compute方法可以通过一个函数来计算新的值

map.compute(word, (k, v) -> v == null ?  : v + );  

xxxIfPresent和xxxIfAbsent方法分别表示已经存在值或者尚未存在值的情况下才进行操作

merge方法可以在key第一次加入时做一些特殊操作，第二个参数表示键尚未存在时的初始值

map.merge(word, 1L, (existingValue, newValue) -> existingValue + newValue);  

map.merge(word, 1L, Long::sum);  

--------------------------------------------------------------------------

2. 批量数据操作

・search会对每个键值对领用一个函数，直到函数返回非null，search会终止并返回函数结果

・reduce会通过提供的累计函数，将所有键值对组合起来

・foreach会对所有键值对应用一个函数

每个操作都有4个版本：

• operation Keys : 对键操作
• operation Values : 对值操作
• operation: 对键和值操作
• operation Entries : 对  Map.Entry 对象操作.

以search为例，有以下几个方法：

U searchKeys(long threshold, BiFunction<? super K, ? extends U> f)
U searchValues(long threshold, BiFunction<? super V, ? extends U> f)
U search(long threshold, BiFunction<? super K, ? super V,? extends U> f)
U searchEntries(long threshold, BiFunction<Map.Entry<K, V>, ? extends U> f）

threshold为并行阀值，如果包含的元素数量超过阀值，操作会以并行方式执行，如果希望永远以单线程执行，请使用Long.MAX_VALUE

foreach和reduce方法除了上述形式外，还有另一种形式，可以提供一个转换器函数，首先会应用转换器函数，然后再将结果传递给消费者函数

map.forEach(threshold,
(k, v) -> k + " -> " + v, // Transformer
System.out::println); // Consumer  

Integer maxlength = map.reduceKeys(threshold,
String::length, // Transformer
Integer::max); // Accumulator  

对于int、long和double，reduce操作提供了专门的方法。以toXXX开头，需要将输入值转换为原始类型值，并指定一个默认值和累加器函数

long sum = map.reduceValuesToLong(threshold,
Long::longValue, // Transformer to primitive type
, // Default value for empty map
Long::sum); // Primitive type accumulator  

-----------------------------------------------------------------------------

3. Set视图

java8没有提供concurrenHashSet类，但是可以通过concurrentHashMap类通过虚假值获得一个映射

静态方法newKeySet会返回一个Set<K>对象，它实际上是对ConcurrentHashMap<K, Boolean>对象的封装。

Set<String> words = ConcurrentHashMap.<String>newKeySet();  

如果你已经有一个映射，keySet方法会返回所有键的Set，但是你不能向这个set中添加元素，因为无法向map添加相应的值

于是，一个接收默认值的keySet方法可以解决上述问题，通过这个默认值向set中添加元素

Set<String> words = map.keySet(1L);
words.add("Java");  

key=java， value = 1L

3.并行数组操作

Arrays提供许多并行化操作

parallelSort可以进行并行排序，并且可以指定范围

 String contents = new String(Files.readAllBytes(
 Paths.get("alice.txt")), StandardCharsets.UTF_8); // Read file into string
 String[] words = contents.split("[\\P{L}]+"); // Split along nonletters
 Arrays.parallelSort(words);  

values.parallelSort(values.length / , values.length); // 对上半部排序

parallelSetAll方法会根据提供的计算函数对参数values的每一个值进行计算并更新

Arrays.parallelSetAll(values, i -> i % );
// Fills values with 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 2 . . . 

parallelPrefix将数组中每个元素替换为指定关联操作前缀的积累

假设array [1, 2, 3, 4, ...]，执行完Arrays.parallelPrefix(values, (x, y) -> x * y)之后，array的结果为

[1, 1 × 2, 1 × 2 × 3, 1 × 2 × 3 × 4, ...]

4.可完成的Future

在过去，Future获取结果的方法为get,并且调用后会一直阻塞等待get返回结果

CompletableFuture<T>提供了“当结果可用时，再按照提供的方式处理”的功能

 CompletableFuture<String> contents = readPage(url);
 CompletableFuture<List<String>> links = contents.thenApply(Parser::getLinks);  

thenApply方法不会被阻塞，它会返回另一个Future对象，当第一个Future对象完成时，它的结果会发给getLinks方法

Future流水线类似Steam流水线，经过一个或多个转换过程，最后由一个终止操作结束。

如下代码可以启动一个流水线

 CompletableFuture<String> contents
 = CompletableFuture.<strong>supplyAsync</strong>(() -> blockingReadPage(url));  

另外还有一个runAsync方法，接收Runnable参数，返回CompletableFuture<void>

接下来可以调用thenApply或者thenApplyAsync方法，在同一个线程或者另一个线程中运行另一个操作。

最终这些步骤执行完毕，需要将结果保存在某个地方，需要一个终止操作，例如：

 CompletableFuture<Void> links
 = CompletableFuture.supplyAsync(() -> blockingReadPage(url))
 .thenApply(Parser::getLinks)
 .thenAccept(System.out::println);  

thenAccept方法接收一个Consumer接口（返回类型为void），理想情况下不需要调用Future的get方法

以下是一些常用方法：

thenCompose方法做的事就是，假设同时有两个调用链，T->CompletableFuture<U>和U->CompletableFuture<V>在连续调用的情况下，合并为T->CompletableFuture<V>

类似的常用方法如下：