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Java SE 8 在并发工具方面的加强

| 作者 郭蕾 关注 8 他的粉丝 发布于 2014年4月19日. 估计阅读时间: 5 分钟 | Google、Facebook、Pinterest、阿里、腾讯 等顶尖技术团队的上百个可供参考的架构实例!

Java 8在Lambda表达式、接口默认方式、新的日期API等方面引入的新特性广受关注,同时在并发编程方面也做出了大量改进。以往的几个Java版本都对java.util.concurrent做了不同程度的增强,比如Java 7的Fork/Join框架,而Java 8则进一步在java.util.concurrent下增加了新的接口、类与方法。目前java.util.concurrent的官方文档已经更新,变更部分总结如下:

新的类以及接口

java.util.concurrent 中增加了两个接口四个类:

  1. CompletableFuture.AsynchronousCompletionTask接口:标识在async方法中执行的异步任务。
  2. CompletionStage<T>接口:异步计算中可能出现的一个阶段,也就是说当一个CompletionStage 完成时执行的动作或计算。
  3. CompletableFuture<T>类:一个可以确定完成状态的Future。有关CompletableFuture的详细用法可参考NoBlogDefFound上的《Java 8: CompletableFuture in action》一文。
  4. ConcurrentHashMap.KeySetView<K,V>类:ConcurrentHashMap 的键的集合视图。
  5. CountedCompleter<T>类:一个在没有其他action等待的情况下,会执行一个完成action的 ForkJoinTask 。
  6. CompletionException类:异常类。

ConcurrentHashMap增加新方法

在Java 8中,集合框架基于streams和Lambda表达式做了全新调整:

ConcurrentHashMap增加了30多个方法,包括foreach系列(forEach,forEachKey, forEachValue, forEachEntry)、search系列(search, searchKeys, searchValues, searchEntries)、reduce系列(reduce, reduceToDouble, reduceToLong)以及mappingCount 、newKeySet等方法, 增强后的ConcurrentHashMap更适合做缓存了, 读者可以看看这篇用ConcurrentHashMap类和lambda表达式实现本地缓存的文章。

java.util.concurrent.atomic包的改进

java.util.concurrent.atomic包中增加了四个新的类:DoubleAccumulator、DoubleAdder、LongAccumulator、 LongAdder,这四个类的作者是并发大师Doug lea。

原有的Atomic系列类通过CAS来保证并发时操作的原子性,但是高并发也就意味着CAS的失败次数会增多,失败次数的增多会引起更多线程的重试,最后导致AtomicLong的效率降低。新的四个类通过减少并发,将单一value的更新压力分担到多个value中去,降低单个value的“热度”以提高高并发情况下的吞吐量,京东的刘锟洋详细分析了LongAdder的源代码,另外minddotout的博主在早些时候对LongAdder、AtomicLong进行了性能测试,我们从结果中也可以直观的看到 LongAdder的强大。

ForkJoinPool中增加新方法

Java 8除了对Fork-Join框架做了优化外,也为ForkJoinPool增加了两个静态方法:getCommonPoolParallelism() 、commonPool(),Oleg Shelajev在这篇博文中对Fork/Join做了详细的介绍并做了测试以比较其在JDK7、JDK8中的性能。

增加StampedLock类

StampedLock是一种新型锁的实现,很可能在大多数场景都可以替代ReentrantReadWriteLock。它为读写操作提供了三种模式:Writing、ReadingOptimistic、 Reading。

有关Java 8并发编程方面特性的详细介绍可从官方文档获取。


感谢杨赛对本文的审校。

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赚到了 by 张 文兵

赚到了!感谢蕾哥!

好文 by 方 腾飞

总结得很好。

赚到了 by 张章 鸥翔鱼游

总结得很好

向并发大师Doug lea致敬! by 孙 奇辉

并发大师Doug lea,劳苦功高,这样的计算机教授、学者更值得国内同行学习!

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