Java中实现并发的方法有哪些(java,开发技术)

Java程序默认以单线程方式运行。

Java 用过synchronized 关键字来保证一次只有一个线程在执行代码块。

Volatile 关键字保证任何线程在读取Volatile修饰的变量的时候，读取的都是这个变量的最新数据。

创建thread会有很多overhead，性能低且不易管理

因为Runnable对象无法向调用者返回结果，我们可以用Callable类来返回结果。

CompletableFuture 在Future的基础上增加了异步调用的功能。callback()函数Thread执行结束的时候会自动调用。

CompletableFuture既支持阻塞，也支持非阻塞的callback()

补充：Java如何处理高并发的情况

为了更好的理解并发和同步，需要先明白两个重要的概念:同步和异步

所谓同步，可以理解为在执行完一个函数或方法之后，一直等待系统返回值或消息，这时程序是出于阻塞的，只有接收到返回的值或消息后才往下执行其它的命令。 同步就是一件事，一件事情一件事的做。

异步，执行完函数或方法后，不必阻塞性地等待返回值或消息，只需要向系统委托一个异步过程，那么当系统接收到返回值或消息时，系统会自动触发委托的异步过程，从而完成一个完整的流程。异步就是，做一件事情，不影响做其他事情。

同步关键字synchronized，假如这个同步的监视对象是类的话，那么如果当一个对象 访问类里面的同步方法的话，那么其它的对象如果想要继续访问类里面的这个同步方法的话，就会进入阻塞，只有等前一个对象 执行完该同步方法后当前对象才能够继续执行该方法。这就是同步。相反，如果方法前没有同步关键字修饰的话，那么不同的对象可以在同一时间访问同一个方法，这就是异步。

脏数据：就是指当一个事务正在访问数据，并且对数据进行了修改，而这种修改还没有提交到数据库中，这时，另外一个事务也访问这个数据，然后使用了这个数据。因为这个数据是还没有提交的数据，那么另外一个事务读到的这个数据是脏数据(Dirty Data)，依据脏数据所做的操作可能是不正确的。

多个进程或线程同时(在同一段时间内)访问同一资源会产生并发问题。

比如A、B操作员同时读取一余额为1000元的账户，A操作员为该账户增加100元，B操作员同时为该账户减去 50元，A先提交，B后提交。 最后实际账户余额为1000-50=950元，但本该为 1000+100-50=1050。这就是典型的并发问题。如何解决？

处理并发和同同步问题主要是通过锁机制。

一种是java中的同步锁，典型的就是同步关键字synchronized。

另外一种比较典型的就是悲观锁和乐观锁。

1）使用同步关键字synchronized

2）使用lock锁机制其中也包括相应的读写锁

悲观锁，正如其名，它指的是对数据被外界（包括本系统当前的其他事务，以及来自 外部系统的事务处理）修改持保守态度，因此，在整个数据处理过程中，将数据处于锁定状态。

乐观锁，大多是基于数据版本 Version ）记录机制实现。何谓数据版本？即为数据增加一个版本标识，在基于数据库表的版本解决方案中，一般是通过为数据库表增加一个 “version” 字段来 实现。 读取出数据时，将此版本号一同读出，之后更新时，对此版本号加一。此时，将提 交数据的版本数据与数据库表对应记录的当前版本信息进行比对，如果提交的数据 版本号大于数据库表当前版本号，则予以更新，否则认为是过期数据。

乐观锁机制是在我们的系统中实现，来自外部系统的用户 余额更新操作不受我们系统的控制，因此可能会造成脏数据被更新到数据库中。在 系统设计阶段，我们应该充分考虑到这些情况出现的可能性，并进行相应调整（如 将乐观锁策略在数据库存储过程中实现，对外只开放基于此存储过程的数据更新途 径，而不是将数据库表直接对外公开）。

【谨防在此，面试官会问到死锁的相关问题！！！关于死锁的问题，在其余某篇博客都有说明】

某航班只有一张机票，假定有1w个人打开你的网站来订票，问你如何解决并发问题(可扩展到任何高并发网站要考虑的并发读写问题)

假定我们采用了同步机制或者数据库物理锁机制，如何保证1w个人还能同时看到有票，显然会牺牲性能，在高并发网站中是不可取的。

采用乐观锁即可解决此问题。乐观锁意思是不锁定表的情况下，利用业务的控制来解决并发问题，这样即保证数据的并发可读性又保证保存数据的排他性，保证性能的同时解决了并发带来的脏数据问题。

如何实现乐观锁：

前提：在现有表当中增加一个冗余字段，version版本号, long类型

原理：

1）只有当前版本号>=数据库表版本号，才能提交

2）提交成功后，版本号version ++

首先，股票交易系统的行情表，每几秒钟就有一个行情记录产生，一天下来就有（假定行情3秒一个） 股票数量×20×60*6 条记录，一月下来这个表记录数量多大？ 一张表的记录数超过100w后 查询性能就很差了，如何保证系统性能？

再比如，中国移动有上亿的用户量，表如何设计？把所有用于存在于一个表？

所以，大数量的系统，必须考虑表拆分-（表名字不一样，但是结构完全一样），通用的几种方式：（视情况而定）

1）按业务分，比如 手机号的表，我们可以考虑 130开头的作为一个表，131开头的另外一张表 以此类推

2）利用表拆分机制做分表

3）如果是交易系统，我们可以考虑按时间轴拆分，当日数据一个表，历史数据弄到其它表。这里历史数据的报表和查询不会影响当日交易。

此外，我们还得考虑缓存

这里的缓存独立于应用，依然是内存的读取，假如我们能减少数据库频繁的访问，那对系统肯定大大有利的。比如一个电子商务系统的商品搜索，如果某个关键字的商品经常被搜，那就可以考虑这部分商品列表存放到缓存（内存中去），这样不用每次访问数据库，性能大大增加。

1、可能是服务器网络带宽不够

2.可能web线程连接数不够

3.可能数据库连接查询上不去。

1、像第一种情况可以增加网络带宽，DNS域名解析分发多台服务器。

2、负载均衡，前置代理服务器nginx、apache等等

3、数据库查询优化，读写分离，分表等等

1、尽量使用缓存，包括用户缓存，信息缓存等，多花点内存来做缓存，可以大量减少与数据库的交互，提高性能。

2、用jprofiler等工具找出性能瓶颈，减少额外的开销。

3、优化数据库查询语句，减少直接使用hibernate等工具的直接生成语句（仅耗时较长的查询做优化）。

4、优化数据库结构，多做索引，提高查询效率。

5、统计的功能尽量做缓存，或按每天一统计或定时统计相关报表，避免需要时进行统计的功能。

6、能使用静态页面的地方尽量使用，减少容器的解析（尽量将动态内容生成静态html来显示）。

7、解决以上问题后，使用服务器集群来解决单台的瓶颈问题。