【123期】一文搞定那些难缠的并发面试题
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2021-01-21 00:12
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1、Object 的 wait()和notify() 方法
调用 wait()方法后，当前线程会进入等待状态，直到其他线程调用notify()或notifyAll() 来唤醒。
调用 notify() 方法后，可以唤醒正在等待的单一线程。
2、并发特性 - 原子性、有序性、可见性
原子性：即一个操作或者多个操作 要么全部执行并且执行的过程不会被任何因素打断，要么就都不执行。
可见性：指当多个线程访问同一个变量时，一个线程修改了这个变量的值，其他线程能够立即看得到修改的值。
有序性：即程序执行的顺序按照代码的先后顺序执行，不进行指令重排列。
3、synchronized 实现原理？
普通同步方法，锁是当前实例对象
静态同步方法，锁是当前类的 class 对象
同步方法块，锁是括号里面的对象
4、volatile 的实现原理？
volatile可见性：对一个volatile 的读，总可以看到对这个变量最终的写。
volatile 原子性：volatile对单个读 / 写具有原子性（32 位 Long、Double），但是复合操作除外，例如i++ 。
JVM 底层采用“内存屏障”来实现 volatile 语义，防止指令重排序。
volatile 经常用于两个两个场景：状态标记变量、Double Check 。
5、Java 内存模型（JMM）
一方面，要为程序员提供足够强的内存可见性保证。
另一方面，对编译器和处理器的限制要尽可能地放松。JMM 对程序员屏蔽了 CPU 以及 OS 内存的使用问题，能够使程序在不同的 CPU 和 OS 内存上都能够达到预期的效果。
在并发编程模式中，势必会遇到上面三个概念：
原子性：一个操作或者多个操作要么全部执行要么全部不执行。
可见性：当多个线程同时访问一个共享变量时，如果其中某个线程更改了该共享变量，其他线程应该可以立刻看到这个改变。
有序性：程序的执行要按照代码的先后顺序执行。
通过 volatile、synchronized、final、concurrent 包等 实现。
6、有关队列 AQS 队列同步器
如果当前线程获取同步状态失败（锁）时，AQS 则会将当前线程以及等待状态等信息构造成一个节点（Node）并将其加入同步队列，同时会阻塞当前线程
当同步状态释放时，则会把节点中的线程唤醒，使其再次尝试获取同步状态。
AQS 内部维护的是** CLH 双向同步队列**
7、锁的特性
8、ReentrantLock 锁
ReentrantLock 实现 Lock 接口，基于内部的 Sync 实现。
Sync 实现 AQS ，提供了 FairSync 和 NonFairSync 两种实现。
Condition
9、ReentrantReadWriteLock
在同一时间，可以允许多个读线程同时访问。
但是，在写线程访问时，所有读线程和写线程都会被阻塞。
公平性：支持公平性和非公平性。
重入性：支持重入。读写锁最多支持 65535 个递归写入锁和 65535 个递归读取锁。
锁降级：遵循获取写锁，再获取读锁，最后释放写锁的次序，如此写锁能够降级成为读锁。
ReentrantReadWriteLock 实现 ReadWriteLock 接口，可重入的读写锁实现类。
10、Synchronized 和 Lock 的区别
Lock 是一个接口，而 synchronized 是 Java 中的关键字，synchronized 是内置的语言实现；
synchronized 在发生异常时，会自动释放线程占有的锁，因此不会导致死锁现象发生；而 Lock 在发生异常时，如果没有主动通过 unLock() 去释放锁，则很可能造成死锁现象，因此使用 Lock 时需要在 finally 块中释放锁；
Lock 可以让等待锁的线程响应中断，而 synchronized 却不行，使用 synchronized 时，- 等待的线程会一直等待下去，不能够响应中断；
通过 Lock 可以知道有没有成功获取锁，而 synchronized 却无法办到。
Lock 可以提高多个线程进行读操作的效率。
与 synchronized 相比，ReentrantLock 提供了更多，更加全面的功能，具备更强的扩展性。例如：时间锁等候，可中断锁等候，锁投票。
ReentrantLock 还提供了条件 Condition ，对线程的等待、唤醒操作更加详细和灵活，所以在多个条件变量和高度竞争锁的地方，ReentrantLock 更加适合（以后会阐述 Condition）。
ReentrantLock 提供了可轮询的锁请求。它会尝试着去获取锁，如果成功则继续，否则可以等到下次运行时处理，而 synchronized则一旦进入锁请求要么成功要么阻塞，所以相比synchronized 而言，ReentrantLock 会不容易产生死锁些。
ReentrantLock 支持更加灵活的同步代码块，但是使用 synchronized时，只能在同一个synchronized块结构中获取和释放。注意，ReentrantLock 的锁释放一定要在finally 中处理，否则可能会产生严重的后果。
ReentrantLock 支持中断处理，且性能较 synchronized 会好些。
11、Java 中线程同步的方式
sychronized 同步方法或代码块
volatile
Lock
ThreadLocal
阻塞队列（LinkedBlockingQueue）
使用原子变量（java.util.concurrent.atomic）
变量的不可变性
12、CAS 是一种什么样的同步机制？多线程下为什么不使用 int 而使用 AtomicInteger？
if (this.value == A) {
this.value = B
return true;
} else {
return false;
}
// AtomicInteger.java
private static final Unsafe unsafe = Unsafe.getUnsafe();
private static final long valueOffset;
static {
try {
valueOffset = unsafe.objectFieldOffset
(AtomicInteger.class.getDeclaredField("value"));
} catch (Exception ex) { throw new Error(ex); }
}
private volatile int value;
Unsafe 是 CAS 的核心类，Java 无法直接访问底层操作系统，而是通过本地 native` 方法来访问。不过尽管如此，JVM 还是开了一个后门：Unsafe ，它提供了硬件级别的原子操作。
valueOffset 为变量值在内存中的偏移地址，Unsafe 就是通过偏移地址来得到数据的原值的。
value当前值，使用volatile 修饰，保证多线程环境下看见的是同一个。
// AtomicInteger.java
public final int addAndGet(int delta) {
return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, delta) + delta;
}
// Unsafe.java
// compareAndSwapInt（var1, var2, var5, var5 + var4）其实换成 compareAndSwapInt（obj, offset, expect, update）比较清楚，意思就是如果 obj 内的 value 和 expect 相等，就证明没有其他线程改变过这个变量，那么就更新它为 update，如果这一步的 CAS 没有成功，那就采用自旋的方式继续进行 CAS 操作，取出乍一看这也是两个步骤了啊，其实在 JNI 里是借助于一个 CPU 指令完成的。所以还是原子操作。
public final int getAndAddInt(Object var1, long var2, int var4) {
int var5;
do {
var5 = this.getIntVolatile(var1, var2);
} while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 + var4));
return var5;
}
// 该方法为本地方法，有四个参数，分别代表：对象、对象的地址、预期值、修改值
public final native boolean compareAndSwapInt(Object var1, long var2, int var4, int var5);
13、HashMap 是不是线程安全？如何体现？如何变得安全？
如何变得安全：
Hashtable：通过 synchronized 来保证线程安全的，独占锁，悲观策略。吞吐量较低，性能较为低下
SynchronizedHashMap ：通过 Collections.synchronizedMap() 方法对 HashMap 进行包装，返回一个 SynchronizedHashMap 对象，在源码中 SynchronizedHashMap 也是用过 synchronized 来保证线程安全的。但是实现方式和 Hashtable 略有不同（前者是 synchronized 方法，后者是通过 synchronized 对互斥变量加锁实现）
ConcurrentHashMap：JUC 中的线程安全容器，高效并发。ConcurrentHashMap 的 key、value 都不允许为 null。
14、ConcurrentHashMap 的实现方式？
table 中存放 Node 节点数据，默认 Node 数据大小为 16，扩容大小总是 2^N。
为了保证可见性，Node 节点中的 val 和 next 节点都用 volatile 修饰。
当链表长度大于 8 时，会转换成红黑树，节点会被包装成 TreeNode放在TreeBin 中。
put()：1. 计算键所对应的 hash 值；2. 如果哈希表还未初始化，调用 initTable() 初始化，否则在 table 中找到 index 位置，并通过 CAS 添加节点。如果链表节点数目超过 8，则将链表转换为红黑树。如果节点总数超过，则进行扩容操作。
get()：无需加锁，直接根据 key 的 hash 值遍历 node。
15、CountDownLatch 和 CyclicBarrier 的区别？并发工具类
两者区别：
CountDownLatch 的作用是允许 1 或 N 个线程等待其他线程完成执行；而 CyclicBarrier 则是允许 N 个线程相互等待。
CountDownLatch 的计数器无法被重置；CyclicBarrier 的计数器可以被重置后使用，因此它被称为是循环的 barrier 。
如有必要，在许可可用前会阻塞每一个 acquire，然后再获取该许可。
每个 release 添加一个许可，从而可能释放一个正在阻塞的获取者。
16、怎么控制线程，尽可能减少上下文切换？
无锁并发编程。多线程竞争锁时，会引起上下文切换，所以多线程处理数据时，可以使用一些方法来避免使用锁。如将数据的ID按照Hash算法取模分段，不同的线程处理不同段的数据。
CAS算法。Java的Atomic包使用CAS算法来更新数据，而不需要加锁。
使用最少线程。避免创建不需要的线程，比如任务很少，但是创建了很多线程来处理，这样会造成大量线程都处于等待状态。
协程。在单线程里实现多任务的调度，并在单线程里维持多个任务间的切换。
17、什么是乐观锁和悲观锁？
18、阻塞队列
抛出异常：add(e) 、remove()、element()
返回特殊值：offer(e) 、pool()、peek()
阻塞：put(e) 、take()
ArrayBlockingQueue ：一个由数组结构组成的有界阻塞队列。
LinkedBlockingQueue ：一个由链表结构组成的无界阻塞队列。
PriorityBlockingQueue ：一个支持优先级排序的无界阻塞队列。
DelayQueue：一个使用优先级队列实现的无界阻塞队列。
SynchronousQueue：一个不存储元素的阻塞队列。
LinkedTransferQueue：一个由链表结构组成的无界阻塞队列。
LinkedBlockingDeque：一个由链表结构组成的双向阻塞队列。
ArrayBlockingQueue，一个由数组实现的有界阻塞队列。该队列采用 FIFO 的原则对元素进行排序添加的。内部使用可重入锁 ReentrantLock + Condition 来完成多线程环境的并发操作。
19、线程池
RUNNING：接收并处理任务。
SHUTDOWN：不接收但处理现有任务。
STOP：不接收也不处理任务，同时终端当前处理的任务。
TIDYING：所有任务终止，线程池会变为 TIDYING 状态。当线程池变为 TIDYING 状态时，会执行钩子函数 terminated()。
TERMINATED：线程池彻底终止的状态。
内部变量** ctl **定义为 AtomicInteger ，记录了“线程池中的任务数量”和“线程池的状态”两个信息。共 32 位，其中高 3 位表示”线程池状态”，低 29 位表示”线程池中的任务数量”。
线程池创建参数
corePoolSize
maximumPoolSize
keepAliveTime
unit
workQueue
ArrayBlockingQueue：基于数组结构的有界阻塞队列，FIFO。
LinkedBlockingQueue：基于链表结构的有界阻塞队列，FIFO。
SynchronousQueue：不存储元素的阻塞队列，每个插入操作都必须等待一个移出操作，反之亦然。
PriorityBlockingQueue：具有优先界别的阻塞队列。
threadFactory
handler
线程池提供了四种拒绝策略：
AbortPolicy：直接抛出异常，默认策略；
CallerRunsPolicy：用调用者所在的线程来执行任务；
DiscardOldestPolicy：丢弃阻塞队列中靠最前的任务，并执行当前任务；
DiscardPolicy：直接丢弃任务；
当然我们也可以实现自己的拒绝策略，例如记录日志等等，实现 RejectedExecutionHandler 接口即可。
当添加新的任务到线程池时：
线程数量未达到 corePoolSize，则新建一个线程（核心线程）执行任务
线程数量达到了 corePoolSize，则将任务移入队列等待
队列已满，新建线程（非核心线程）执行任务
队列已满，总线程数又达到了 maximumPoolSize，就会由 handler 的拒绝策略来处理
线程池可通过 Executor 框架来进行创建：
FixedThreadPool
public static ExecutorService newFixedThreadPool(int nThreads) {
return new ThreadPoolExecutor(nThreads, nThreads,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue());
}
SingleThreadExecutor
public static ExecutorService newSingleThreadExecutor() {
return new FinalizableDelegatedExecutorService
(new ThreadPoolExecutor(1, 1,
0L, TimeUnit.MILLISECONDS,
new LinkedBlockingQueue()));
}
CachedThreadPool
public static ExecutorService newCachedThreadPool() {
return new ThreadPoolExecutor(0, Integer.MAX_VALUE,
60L, TimeUnit.SECONDS,
new SynchronousQueue());
}
20、为什么要使用线程池？
创建/销毁线程伴随着系统开销，过于频繁的创建/销毁线程，会很大程度上影响处理效率。线程池缓存线程，可用已有的闲置线程来执行新任务(keepAliveTime)
线程并发数量过多，抢占系统资源从而导致阻塞。运用线程池能有效的控制线程最大并发数，避免以上的问题。
对线程进行一些简单的管理(延时执行、定时循环执行的策略等)
21、生产者消费者问题
public class ProducerConsumer {
public static void main(String[] args) {
ProducerConsumer main = new ProducerConsumer();
Queuebuffer = new LinkedList<>();
int maxSize = 5;
new Thread(main.new Producer(buffer, maxSize), "Producer1").start();
new Thread(main.new Consumer(buffer, maxSize), "Comsumer1").start();
new Thread(main.new Consumer(buffer, maxSize), "Comsumer2").start();
}
class Producer implements Runnable {
private Queuequeue;
private int maxSize;
Producer(Queuequeue, int maxSize) {
this.queue = queue;
this.maxSize = maxSize;
}
@Override
public void run() {
while (true) {
synchronized (queue) {
while (queue.size() == maxSize) {
try {
System.out.println("Queue is full");
queue.wait();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
Random random = new Random();
int i = random.nextInt();
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " Producing value : " + i);
queue.add(i);
queue.notifyAll();
}
}
}
}
class Consumer implements Runnable {
private Queuequeue;
private int maxSize;
public Consumer(Queuequeue, int maxSize) {
super();
this.queue = queue;
this.maxSize = maxSize;
}
@Override
public void run() {
while (true) {
synchronized (queue) {
while (queue.isEmpty()) {
try {
System.out.println("Queue is empty");
queue.wait();
} catch (Exception ex) {
ex.printStackTrace();
}
}
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " Consuming value : " + queue.remove());
queue.notifyAll();
}
}
}
}
}
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