6. 线程池

6.1 基本概念

在web开发中，服务器需要接受并处理请求，所以会为一个请求来分配一个线程来进行处理。如果每次请求都新创建一个线程的话实现起来非常简便，但是存在一个问题：如果并发的请求数量非常多，但每个线程执行的时间很短，这样就会频繁的创建和销毁线程，如此一来会大大降低系统的效率。可能出现服务器在为每个请求创建新线程和销毁线程上花费的时间和消耗的系统资源要比处理实际的用户请求的时间和资源更多。

那么有没有一种办法使执行完一个任务，并不被销毁，而是可以继续执行其他的任务呢？这就是线程池的目的了。线程池为线程生命周期的开销和资源不足问题提供了解决方案。通过对多个任务重用线程，线程创建的开销被分摊到了多个任务上。

什么时候使用线程池？

• 单个任务处理时间比较短
• 需要处理的任务数量很大

5 并发容器

5.1 Hashtable、HashMap、TreeMap、HashSet、LinkedHashMap

在介绍并发容器之前，先分析下普通的容器，以及相应的实现，方便后续的对比。

Hashtable、HashMap、TreeMap 都是最常见的一些 Map 实现，是以键值对的形式存储和操作数据的容器类型。

Hashtable 是早期 Java 类库提供的一个哈希表实现，本身是同步的，不支持 null 键和值，由于同步导致的性能开销，所以已经很少被推荐使用。

HashMap 是应用更加广泛的哈希表实现，行为上大致上与 HashTable 一致，主要区别在于 HashMap 不是同步的，支持 null 键和值等。通常情况下，HashMap 进行 put 或者 get 操作，可以达到常数时间的性能，所以它是绝大部分利用键值对存取场景的首选，比如，实现一个用户 ID 和用户信息对应的运行时存储结构。

HashMap 明确声明不是线程安全的数据结构，如果忽略这一点，简单用在多线程场景里，难免会出现问题，如 HashMap 在并发环境可能出现无限循环占用 CPU、size 不准确等诡异的问题。

TreeMap 则是基于红黑树的一种提供顺序访问的 Map，和 HashMap 不同，它的 get、put、remove 之类操作都是 O（log(n)）的时间复杂度，具体顺序可以由指定的 Comparator 来决定，或者根据键的自然顺序来判断。

4 显示锁和AQS

4.1 Lock接口

核心方法

Java在java.util.concurrent.locks包中提供了一系列的显示锁类，其中最基础的就是Lock接口，该接口提供了几个常见的锁相关的操作。

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public interface Lock {
    void lock();
    void lockInterruptibly() throws InterruptedException;
    boolean tryLock();
    boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) throws InterruptedException;
    void unlock();
    Condition newCondition();
}

下面分别进行介绍：

• void lock();

获取锁。如果锁不可用，出于线程调度目的，将禁用当前线程，并且在获得锁之前，该线程将一直处于休眠状态。

3. 原子操作与CAS

3.1 原子操作

所谓原子操作是指不会被线程调度机制打断的操作；这种操作一旦开始，就一直运行到结束，中间不会有任何context switch，也就是切换到另一个线程。

为了实现原子操作，Java中可以通过synchronized关键字将函数或者代码块包围，以实现操作的原子性。但是synchronized关键字有一些很显著的问题：

2.线程的并发工具类

2.1 Fork-Join

JDK 7中引入了fork-join框架，专门来解决计算密集型的任务。可以将一个大任务，拆分成若干个小任务，如下图所示：

Fork-Join框架利用了分而治之的思想：什么是分而治之？规模为N的问题，N<阈值，直接解决，N>阈值，将N分解为K个小规模子问题，子问题互相对立，与原问题形式相同，将子问题的解合并得到原问题的解.

1.并发编程基础

1.1 基本概念

CPU核心与线程数关系

Java中通过多线程的手段来实现并发，对于单处理器机器上来讲，宏观上的多线程并行执行是通过CPU的调度来实现的，微观上CPU在某个时刻只会运行一个线程。事实上，如果这些任务不存在阻塞，也就是程序中的某个任务因为该程序控制范围之外的某些条件（通常是I/O）而导致不能继续执行，由于在任务之间切换会产生开销，因此并行的效率可能没有顺序执行的效率高，并行也就没有意义。

一般来讲，CPU核心数和线程数的关系为核心数:线程数=1:1；但是如果使用了超线程技术，可以达到1:2甚至更多。

CPU调度方式

CPU采用时间片轮转机制，来调度不同的线程运行，又称RR调度，注意这样会导致上下文切换。如果线程数目过大，可能产生较大的线程切换开销。

上一篇文章介绍了docker镜像的制作与发布，本文主要介绍实际docker工程部署中经常用到的docker-compose工具,以及docker的网络配置和负载均衡。

Docker-compose介绍

实际开发过程中，在一个项目中，我们常将不同的模块放在单独的docker中，方便维护和扩展。比如我们一个项目可能有MySQL镜像、Nginx镜像、Spring Boot后端镜像，我们在实际部署中可以采用上篇文章介绍的方法，分别打包，分别启动；但是这样太费精力，而且还容易出错。
因此Docker-compose工具应运而生，就是为了解决工程部署中的多个Docker镜像的管理问题。

docker-compose.yaml 文件

类似于build镜像需要Dockerfile一样，使用docker-compose时也需要类似的配置文件，叫做docker-compose.yaml。

上篇文章引入了Docker的基本原理和操作，本节文章主要介绍如何制作Docker镜像和发布。

镜像文件结构

Docker镜像的本质是一系列文件的集合，这些文件依次叠加，形成了最后的镜像文件,类似于下图所示的结构，

从底层往上，依次是文件系统层，操作系统层，专有镜像层，读写层。

Docker是一个开源的应用容器引擎，基于Go语言,并遵从Apache2.0协议开源。

Docker可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中，然后发布到任何流行的Linux机器上，也可以实现虚拟化。

Docker容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口,相比于虚拟机，容器启动速度快，性能开销极低。

Docker架构

首先介绍下Docker的架构，可以由下图表示，主要由Clients、Hosts、Registries组成，下面提到了几个专有名词，我来一个个单独介绍：

本文记录了VPS下的基础配置过程，包括科学上网、安全等方面的内容

用户组管理

在root用户下，使用如下的指令，创建新用户，并添加用户到sudoers

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useradd -m username (-m stand for create home) -s /bin/bash (指定用户登入后所使用的shell,默认值为/bin/bash。最好手动指定)
adduser <username> sudo (add user to the sudoers)

以后使用username(你的用户名)登录就OK了，需要使用root权限时利用sudo就行了

更改当前用户密码：

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$ passwd

更改某个用户的密码，此时需要登录到root用户，

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$ passwd username

关于如何删除用户，可以参考：Deleting/Removing a User Account with His/Her Home Directory