多线程与高并发实战指南
多线程核心知识点
线程与进程的区别
线程是CPU调度的最小单位，共享同一进程的内存空间；进程是资源分配的最小单位，拥有独立的内存地址。多线程切换开销更小，但需处理共享资源的同步问题。
线程生命周期
- 新建（New）：线程对象创建但未调用
start() - 就绪（Runnable）：调用
start()后等待CPU调度 - 运行（Running）：获取CPU时间片执行任务
- 阻塞（Blocked）：因锁、I/O等操作主动放弃CPU
- 终止（Terminated）：线程执行完毕或异常退出
线程同步机制
- synchronized：JVM层面实现的互斥锁，可修饰方法或代码块
public synchronized void increment() { counter++; } - ReentrantLock：JDK提供的可重入锁，支持公平锁、条件变量
Lock lock = new ReentrantLock(); lock.lock(); try { /* 临界区 */ } finally { lock.unlock(); } - CAS（Compare-And-Swap）：无锁算法，依赖CPU指令实现原子操作
AtomicInteger atomicInt = new AtomicInteger(0); atomicInt.incrementAndGet();
线程池原理
通过复用线程减少创建/销毁开销，核心参数包括：
corePoolSize：常驻线程数maximumPoolSize：最大线程数workQueue：任务队列（ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue）RejectedExecutionHandler：拒绝策略（AbortPolicy、CallerRunsPolicy）
高并发应用指南
缓存优化策略
- 多级缓存：本地缓存（Caffeine）→分布式缓存（Redis）→数据库
- 缓存一致性：采用旁路缓存模式（Cache Aside Pattern），先更新数据库再删除缓存
- 热点Key处理：本地缓存+随机过期时间，避免集中失效
数据库分库分表
- 垂直分片：按业务拆分表（如订单表、用户表分离）
- 水平分片：按哈希或范围分片（如订单ID取模）
- 分片键选择：避免跨分片查询，优先选择高频查询字段
限流与熔断
- 令牌桶算法：Guava RateLimiter控制QPS
RateLimiter limiter = RateLimiter.create(100); // 每秒100个令牌 if (limiter.tryAcquire()) { /* 处理请求 */ } - 熔断降级：Hystrix或Sentinel实现故障快速失败
@HystrixCommand(fallbackMethod = "fallback") public String api() { /* 可能失败的操作 */ }
异步化设计
- 消息队列：Kafka/RocketMQ解耦生产消费，实现削峰填谷
- CompletableFuture：Java8+的异步编程工具
CompletableFuture.supplyAsync(() -> fetchData()) .thenApply(data -> process(data)) .exceptionally(e -> handleError(e));
性能监控指标
- 线程池状态：活跃线程数、队列堆积量
- GC日志：YoungGC/OldGC频率与耗时
- 慢查询：SQL执行时间超过阈值（如500ms）
- 分布式追踪：SkyWalking/Pinpoint定位跨服务瓶颈
实践案例：秒杀系统设计
架构分层
- 接入层：Nginx负载均衡+静态资源CDN
- 服务层：库存预热+Redis原子扣减
- 数据层：MySQL行锁+最终一致性
关键代码片段
Redis库存扣减Lua脚本：
local stock = tonumber(redis.call('GET', KEYS[1]))
if stock > 0 then
redis.call('DECR', KEYS[1])
return 1 -- 成功
end
return 0 -- 失败
压测建议
- 使用JMeter模拟阶梯式并发请求
- 监控系统资源（CPU、内存、IO）饱和度
- 逐步优化至TP99<200ms
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