线程

Java Volatile 关键字是一种轻量级的数据一致性保障机制，之所以说是轻量级的是因为 volatile 不具备原子性，它对数据一致性的保障体现在对修改过的数据进行读取的场景下（也就是数据的可见性）。比起对读操作使用互斥锁， volatile 是一种很高效的方式。因为 volatile 不会涉及到线程的上下文切换，以及操作系统对线程执行的调度运算。同时 volidate 关键字的另一个功能是解决“指令重排序问题”。 Volatile 可见性承诺 Java volatile关键字保证了跨线程更改线程间共享变量的可见性。这可能听起来有点抽象，让我们详细说明一下。 在多线程应用程序中，线程对 non-volatile 变量进行操作，出于性能原因，每个线程在处理变量时，可以将它们从主内存复制到CPU缓存中。如果你的计算机包含一个以上的CPU，每个线程可以在不同的CPU上运行。这意味着，每个线程可以将同一个变量复制到不同CPU的CPU缓存中。这就和计算机的组成和工作原理息息相关了，之所以在每一个 CPU 中都含有缓存模块是因为出于性能考虑。因为 CPU 的执行速度要比内存（这里的内存指的是 Main Memory）快很多，因为 CPU 要对数据进行读、写的操作，如果每次都和内存进行交互那么 CPU 在等待 I/O 这个过程中就消耗了大量时间

我们可以使用 join方法做到将程序并行。 举个例子：我们在开发过程中往往会遇到这样的场景，就是一个非常复杂的业务逻辑里边，比方说订票，如果说飞机票和火车票作为一个组装行程。比方说我要去 莫斯科，我人在A地，然后我可以选择去B地坐飞机，但是A地到B地这一段，我想做高铁。如果这作为一个订单的话，就意味着，下单过程需要到12306去扣火车票，然后到航空公司去扣飞机票。 对于上边的下单的过程，可以选择串行，比方说先去 12306扣火车票，再去航空公司扣机票，最终将结果返回。其实我们知道，整个下单过程是非常复杂的，都要检验什么的，如果串行操作的话，是非常耗时的。 这个时候我们可以使用多线程来处理我们的下单过程，线程A去处理扣火车票，线程B去处理扣飞机票。最后将最终的结果返回。 通过上边的问题的描述，其实就能引出一个问题，那就是我们需要等两个线程执行完成以后才能返回结果。我们如何知道线程A有没有执行完成呢，我们如何知道B执行完了呢，我们什么时候才放回结果呢？ 这个时候就可以使用 Thread 的 join（）方法，它可以做到，让主线程创建完A和B线程以后，等待A 和 B 线程执行结束以后再开始执行。怎么做到呢？ 就是 主线程分别给A和B都进行Join（） 下边来写一个例子模仿，这样的场景问题： /** * @author angus * @create 2020-03-14 15:59 */

为什么需要线程 进程有很多优点，它提供了多道编程，让我们感觉我们每个人都拥有自己的CPU和其他资源，可以提高计算机的利用率。很多人就不理解了，既然进程这么优秀，为什么还要线程呢？其实，仔细观察就会发现进程还是有很多缺陷的，主要体现在两点上： 进程只能在一个时间干一件事，如果想同时干两件事或多件事，进程就无能为力了。 进程在执行的过程中如果阻塞，例如等待输入，整个进程就会挂起，即使进程中有些工作不依赖于输入的数据，也将无法执行。 什么是线程 线程，有时被称为轻量进程(Lightweight Process，LWP），是程序执行流的最小单元，也是操作系统能够进行运算调度的最小单位。它被包含在进程之中，是进程中的实际运作单位。一条线程指的是进程中一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。 线程与进程的区别： 根本区别：进程是操作系统资源分配的基本单位，而线程是任务调度和执行的基本单位 在开销方面：每个进程都有独立的代码和数据空间（程序上下文），程序之间的切换会有较大的开销；线程可以看做轻量级的进程，同一类线程共享代码和数据空间，每个线程都有自己独立的运行栈和程序计数器（PC），线程之间切换的开销小。 所处环境：在操作系统中能同时运行多个进程（程序）；而在同一个进程（程序）中有多个线程同时执行（通过CPU调度，在每个时间片中只有一个线程执行）

这周是已经第六周了了，javaSE部分已经学了一大半了，随着学习的不断深入我对JAVA语言的理解也上了一个台阶，但是难度也随之增加；这周主要学习了异常以及异常的处理，自定义异常；多线程的相关内容，包括两种创建线程的方式、线程的三种状态；线程的安全、关于线程的两个经典问题、线程通信；当然最重要的还是高级线程，介绍了线程池，如何获取线程池以及相应的接口。 来源： CSDN 作者： Willing 卡卡 链接： https://blog.csdn.net/weixin_42601136/article/details/104887474

X86 操作系统是设计在直接运行在裸硬件设备上的，因此它们自动认为它们完全占有计算机硬件。x86 架构提供四个特权级别给操作系统和应用程序来访问硬件。 Ring 是指 CPU 的运行级别，Ring 0是最高级别，Ring1次之，Ring2更次之…… 就 Linux+x86 来说， 操作系统（内核）需要直接访问硬件和内存，因此它的代码需要运行在最高运行级别 Ring0上，这样它可以使用特权指令，控制中断、修改页表、访问设备等等。 应用程序的代码运行在最低运行级别上ring3上，不能做受控操作。如果要做，比如要访问磁盘，写文件，那就要通过执行系统调用（函数），执行系统调用的时候，CPU的运行级别会发生从ring3到ring0的切换，并跳转到系统调用对应的内核代码位置执行，这样内核就为你完成了设备访问，完成之后再从ring0返回ring3。这个过程也称作用户态和内核态的切换。 那么，虚拟化在这里就遇到了一个难题，因为宿主操作系统是工作在 ring0 的，客户操作系统就不能也在 ring0 了，但是它不知道这一点，以前执行什么指令，现在还是执行什么指令，但是没有执行权限是会出错的。所以这时候虚拟机管理程序（VMM）需要避免这件事情发生。 虚机怎么通过 VMM 实现 Guest CPU 对硬件的访问，根据其原理不同有三种实现技术： 1. 全虚拟化 2. 半虚拟化 3. 硬件辅助的虚拟化 1

CountDownLatch 中文名:闭锁，CountDownLatch 这个类能够使一个线程等待其他线程完成各自的工 作后再执行。例如，应用程序的主线程希望在负责启动框架服务的线程已经启动 所有的框架服务之后再执行。 CountDownLatch 是通过一个计数器来实现的，计数器的初始值为初始任务 的数量。每当完成了一个任务后，计数器的值就会减 1 CountDownLatch.countDown()方法 当计数器值到达 0 时，它表示所有的已 经完成了任务，然后在闭锁上等待 CountDownLatch.await()方法的线程就可以恢 复执行任务。 应用场景： 实现最大的并行性：有时我们想同时启动多个线程，实现最大程度的并行性。 例如，我们想测试一个单例类。如果我们创建一个初始计数为 1 的 CountDownLatch，并让所有线程都在这个锁上等待，那么我们可以很轻松地完成测试。我们只需调用 一次 countDown()方法就可以让所有的等待线程同时恢复执行。 开始执行前等待 n 个线程完成各自任务：例如应用程序启动类要确保在处理用户请求前，所有 N 个外部系统已经启动和运行了，例如处理 excel 中多个表单。 /** *类说明：演示CountDownLatch用法， * 共5个初始化子线程，6个闭锁扣除点，扣除完毕后，主线程和业务线程才能继续执行 */ public

一.临界资源 临界资源是一次仅允许一个进程使用的共享资源。 各进程采取互斥的方式，实现共享的资源称作临界资源。属于临界资源的硬件有，打印机，磁带机等；软件有消息队列，变量，数组，缓冲区等。诸进程间采取互斥方式，实现对这种资源的共享。 二.临界区： 每个进程中访问临界资源的那段代码称为临界区（criticalsection ） ，每次只允许一个进程进入临界区，进入后，不允许其他进程进入。不论是硬件临界资源还是软件临界资源，多个进程必须互斥的对它进行访问。多个进程涉及到同一个临界资源的的临界区称为相关临界区。使用临界区时，一般不允许其运行时间过长，只要运行在临界区的线程还没有离开，其他所有进入此临界区的线程都会被挂起而进入等待状态，并在一定程度上影响程序的运行性能。 三、优缺点 优点:效率高， 与互斥和事件这些内核同步对象相比，临界区是用户态下的对象，即只能在同一进程中实现线程互斥。因无需在用户态和核心态之间切换，所以工作效率比较互斥来说要高很多。 缺点:资源释放容易出问题 ，Critical Section不是一个核心对象，无法获知进入临界区的线程是生是死，如果进入临界区的线程挂了，没有释放临界资源，系统无法获知，而且没有办法释放该临界资源。 临界区是一种轻量级的同步机制，与互斥和事件这些内核同步对象相比，临界区是用户态下的对象， 即只能在同一进程中实现线程互斥

在浅析Chrome的渲染流程（上）中我们介绍了渲染流水线中的 DOM生成 、 样式计算 和 布局 三个阶段。今天我们来讲下渲染流水线后面的阶段。 分层 经过生成布局之后生成的布局树，将每个元素的具体位置信息都计算出来了，那么接下来是不是开始着手绘制页面了？ 答案依然是否定的。 因为页面中有很多复杂的效果，比如一些复杂的3D变换、页面滚动，或者使用z-indexing做z轴排序等。为了更加方便地实现这些效果， 渲染引擎还需要为特定的节点生成专用的图层，并生成一棵对应的图层树（LayerThree） 。提到图层，大家最先应该想到的是PS软件。PS中图层是很常见的，比如将图片背景变成透明的，就需要先复制一个图层出来后，用滤棒清除掉图层中不需要的部分，然后应用到原始图像上，就可以生成一个具有透明背景的图片了。 要想直观地理解什么是图层，可以通过Chrome的 “开发者工具”，选择 “Layers” 标签，就可以可视化页面的分层情况，如下图： 如果找不到 “Layers” 这个标签，请参考下图： 从上面的第一张图可以看出，渲染引擎给页面分了很多图层，这些图层按照一定的顺序折叠加在一起，就形成了最终的页面。 现在你知道了浏览器的页面实际上被分成了很多图层，这些图层叠加后合成了最终的页面。那么这些图层和布局树节点的之间的关系是什么样子呢？请参考下图： 通常情况下，

Nio Io读写，读写都会涉及底层的read和write的使用。Read把内核缓冲区的内容复制到进程缓冲区。 外部设备的直接读写会涉及到系统的中断，发生系统中断时，会保存之前的进程和状态信息，等中断结束还要恢复之前的。 BIO(blocking io) 从线程发出读请求，线程会一直处于阻塞模式，缺点：会为每个连接配备一个线程，在高并发的场景下，需要大量的线程来维护网络连接，内存和线程切换消耗大。 NIO(None Blocking IO) 在内核缓冲区没有数据时，用户发起请求会立即返回， 为了读取最终的数据，用户IO会不断地发起IO调用 直到数据完整后，用户线程阻塞，直到用户线程获取到数据 缺点：轮询会消耗cpu的大量的时间。 IO Multiplexing (1) 进行read操作，就会将目标socket的网络连接提前注册到select/epoll选择器中去（selector）类中 (2) 通过查询的系统调用，就会返回一个就绪的socket列表，，用户进程调用了select，整个线程会被阻塞掉 (3) 获取到列表中的socket后，发起read系统调用，整个线程会被阻塞掉。直到读取到数据。 IO多路复用两种系统的操作：select/epoll 和 IO操作 优点：一个选择器查询线程可以同时监听几万个连接，不必创建和维护大量的线程 缺点：select/epoll是阻塞的

某厂面试归来，发现自己落伍了！>>> ThreadLocal 什么是ThreadLocal： 它提供线程本地变量，如果创建一个ThreadLocal变量，那么访问这个变量的每个线程都会有这个变量的一个副本，在实际多线程操作的时候，操作的是自己本地内存中的变量，从而规避了线程安全问题。 API讲解： void set(T value)设置当前线程的线程局部变量的值； T get()该方法返回当前线程所对应的线程局部变量； void remove() 将当前线程局部变量的值删除，目的是为了减少内存的占用，该方法是JDK 5.0新增的方法。需要指出的是，当线程结束后，对应该线程的局部变量将自动被垃圾回收，所以显式调用该方法清除线程的局部变量并不是必须的操作，但它可以加快内存回收的速度。 源码分析： ThreadLocal在使用的时候:对象实例与ThreadLocal变量的映射关系是由线程Thread来维护的。 上述解释：对象实例与ThreadLocal变量的映射关系是存放在一个Map中的，这个map是一个抽象的map并不是java.util中的map。该map是Thread类中的一个字段而已！而真正存放映射关系的map是ThreadLocalMap。 核心描述：当我们创建一个Thread时内部有一个ThreadLocalMap变量该变量又是一个内部类，其内部有包含一个Entry变量