产品特色

编辑推荐

　　结构清晰。《实战Java高并发程序设计》一共8章，总体上循序渐进，逐步提升。每一章都各自有鲜明的侧重点，有利于读者快速抓住重点。
　　理论结合实战。本书注重实战，书中重要的知识点都安排了代码实例，帮助读者理解。同时也不忘记对系统的内部实现原理进行深度剖析。
　　通俗易懂。《实战Java高并发程序设计》尽量避免采用过于理论的描述方式，简单的白话文风格贯穿全书，配图基本上为手工绘制，降低了理解难度，并尽量做到读者在阅读过程中少盲点、无盲点。
　

内容简介

　　在过去单核CPU时代，单任务在一个时间点只能执行单一程序，随着多核CPU的发展，并行程序开发就显得尤为重要。
　　《实战Java高并发程序设计》主要介绍基于Java的并行程序设计基础、思路、方法和实战。首先，立足于并发程序基础，详细介绍Java中进行并行程序设计的基本方法。第二，进一步详细介绍JDK中对并行程序的强大支持，帮助读者快速、稳健地进行并行程序开发。第三，详细讨论有关“锁”的优化和提高并行程序性能级别的方法和思路。第四，介绍并行的基本设计模式及Java8对并行程序的支持和改进。第五，介绍高并发框架Akka的使用方法。最后，详细介绍并行程序的调试方法。
　　《实战Java高并发程序设计》内容丰富，实例典型，实用性强，适合有一定Java基础的技术开发人员阅读。

作者简介

　　葛一鸣，51CTO特约讲师，国家认证系统分析师，获得OracleOCP认证。长期从事Java软件开发工作，对Java程序设计、JVM有深入的研究，对设计模式、人工智能、神经网络、数据挖掘等技术有浓厚兴趣，著有《自己动手写神经网路》电子书和《实战Java虚拟机》一书。

　　郭超，就职于杭州市道路运输管理局信息中心，主要从事大型交通管理系统的分布式管理和并发模型设计，对Java的研究比较深入，专注于分布式应用和并发应用。

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精彩书评

　 ★专业必备、查阅方便、很实用、帮助很大、脉络清晰，是一本好书，受益非浅，值得推荐。
　　★浅显易懂，描述清晰简洁，不累赘，不拖沓。对于初学者和有经验的同学再回顾都很有帮助。
　　★对多线程高并发讲解的非常到位，推荐一下，葛老师的Java程序性能优化也很不错！棒棒哒
　　★比起《Java并发编程艺术》，这本书介绍的JdkAPI多些。那些API都是大师写出来的，能够学到很多经验。
　　★这本书学着不错，挺实用的，一直以来要找的并发，就是它了，很好
　　★经典书籍，值得多读、细读、认真读，相当好，通俗易懂，推荐购买
　　★很好的关于Java高并发的书，基础性、系统性很好，对于新的Java8的相关描述不错，很多示例，简单易懂
　　★书质量不错，大部分知识点都有，内容翔实又精炼，值得好好学习！高并发编程，提高程序效率
　　★从模式原理的角度介绍了如何设计并发程序，以及为何这么设计真心不错，用心读会有很多收获。入门佳品。符合目前的主流。
　　…………

目录

第1章　走入并行世界 1
1．1　何去何从的并行计算 1
1．1．1　忘掉那该死的并行 2
1．1．2　可怕的现实：摩尔定律的失效 4
1．1．3　柳暗花明：不断地前进 5
1．1．4　光明或是黑暗 6
1．2　你必须知道的几个概念 6
1．2．1　同步（Synchronous）和异步（Asynchronous） 7
1．2．2　并发（Concurrency）和并行（Parallelism） 8
1．2．3　临界区 9
1．2．4　阻塞（Blocking）和非阻塞（Non-Blocking） 9
1．2．5　死锁（Deadlock）、饥饿（Starvation）和活锁（Livelock） 9
1．3　并发级别 11
1．3．1　阻塞（Blocking） 11
1．3．2　无饥饿（Starvation-Free） 11
1．3．3　无障碍（Obstruction-Free） 12
1．3．4　无锁（Lock-Free） 12
1．3．5　无等待（Wait-Free） 13
1．4　有关并行的两个重要定律 13
1．4．1　Amdahl定律 13
1．4．2　Gustafson定律 16
1．4．3　Amdahl定律和Gustafson定律是否相互矛盾 16
1．5　回到Java：JMM 17
1．5．1　原子性（Atomicity） 18
1．5．2　可见性（Visibility） 20
1．5．3　有序性（Ordering） 22
1．5．4　哪些指令不能重排：Happen-Before规则 27
1．6　参考文献 27
第2章　Java并行程序基础 29
2．1　有关线程你必须知道的事 29
2．2　初始线程：线程的基本操作 32
2．2．1　新建线程 32
2．2．2　终止线程 34
2．2．3　线程中断 38
2．2．4　等待（wait）和通知（notify） 41
2．2．5　挂起（suspend）和继续执行（resume）线程 44
2．2．6　等待线程结束（join）和谦让（yield） 48
2．3　volatile与Java内存模型（JMM） 50
2．4　分门别类的管理：线程组 52
2．5　驻守后台：守护线程（Daemon） 54
2．6　先干重要的事：线程优先级 55
2．7　线程安全的概念与synchronized 57
2．8　程序中的幽灵：隐蔽的错误 61
2．8．1　无提示的错误案例 61
2．8．2　并发下的ArrayList 62
2．8．3　并发下诡异的HashMap 63
2．8．4　初学者常见问题：错误的加锁 66
2．9　参考文献 68
第3章　JDK并发包 70
3．1　多线程的团队协作：同步控制 70
3．1．1　synchronized的功能扩展：重入锁 71
3．1．2　重入锁的好搭档：Condition条件 80
3．1．3　允许多个线程同时访问：信号量（Semaphore） 83
3．1．4　ReadWriteLock读写锁 85
3．1．5　倒计时器：CountDownLatch 87
3．1．6　循环栅栏：CyclicBarrier 89
3．1．7　线程阻塞工具类：LockSupport 92
3．2　线程复用：线程池 95
3．2．1　什么是线程池 96
3．2．2　不要重复发明轮子：JDK对线程池的支持 97
3．2．3　刨根究底：核心线程池的内部实现 102
3．2．4　超负载了怎么办：拒绝策略 106
3．2．5　自定义线程创建：ThreadFactory 109
3．2．6　我的应用我做主：扩展线程池 110
3．2．7　合理的选择：优化线程池线程数量 112
3．2．8　堆栈去哪里了：在线程池中寻找堆栈 113
3．2．9　分而治之：Fork/Join框架 117
3．3　不要重复发明轮子：JDK的并发容器 121
3．3．1　超好用的工具类：并发集合简介 121
3．3．2　线程安全的HashMap 122
3．3．3　有关List的线程安全 123
3．3．4　高效读写的队列：深度剖析ConcurrentLinkedQueue 123
3．3．5　高效读取：不变模式下的CopyOnWriteArrayList 129
3．3．6　数据共享通道：BlockingQueue 130
3．3．7　随机数据结构：跳表（SkipList） 134
3．4　参考资料 136
第4章　锁的优化及注意事项 138
4．1　有助于提高“锁”性能的几点建议 139
4．1．1　减小锁持有时间 139
4．1．2　减小锁粒度 140
4．1．3　读写分离锁来替换独占锁 142
4．1．4　锁分离 142
4．1．5　锁粗化 144
4．2　Java虚拟机对锁优化所做的努力 146
4．2．1　锁偏向 146
4．2．2　轻量级锁 146
4．2．3　自旋锁 146
4．2．4　锁消除 146
4．3　人手一支笔：ThreadLocal 147
4．3．1　ThreadLocal的简单使用 148
4．3．2　ThreadLocal的实现原理 149
4．3．3　对性能有何帮助 155
4．4　无锁 157
4．4．1　与众不同的并发策略：比较交换（CAS） 158
4．4．2　无锁的线程安全整数：AtomicInteger 159
4．4．3　Java中的指针：Unsafe类 161
4．4．4　无锁的对象引用：AtomicReference 162
4．4．5　带有时间戳的对象引用：AtomicStampedReference 165
4．4．6　数组也能无锁：AtomicIntegerArray 168
4．4．7　让普通变量也享受原子操作：AtomicIntegerFieldUpdater 169
4．4．8　挑战无锁算法：无锁的Vector实现 171
4．4．9　让线程之间互相帮助：细看SynchronousQueue的实现 176
4．5　有关死锁的问题 179
4．6　参考文献 183
第5章　并行模式与算法 184
5．1　探讨单例模式 184
5．2　不变模式 187
5．3　生产者-消费者模式 190
5．4　高性能的生产者-消费者：无锁的实现 194
5．4．1　无锁的缓存框架：Disruptor 195
5．4．2　用Disruptor实现生产者-消费者案例 196
5．4．3　提高消费者的响应时间：选择合适的策略 199
5．4．4　CPU Cache的优化：解决伪共享问题 200
5．5　Future模式 204
5．5．1　Future模式的主要角色 206
5．5．2　Future模式的简单实现 207
5．5．3　JDK中的Future模式 210
5．6　并行流水线 212
5．7　并行搜索 216
5．8　并行排序 218
5．8．1　分离数据相关性：奇偶交换排序 218
5．8．2　改进的插入排序：希尔排序 221
5．9　并行算法：矩阵乘法 226
5．10　准备好了再通知我：网络NIO 230
5．10．1　基于Socket的服务端的多线程模式 230
5．10．2　使用NIO进行网络编程 235
5．10．3　使用NIO来实现客户端 243
5．11　读完了再通知我：AIO 245
5．11．1　AIO EchoServer的实现 245
5．11．2　AIO Echo客户端实现 248
5．12　参考文献 249
第6章　Java 8与并发 251
6．1　Java 8的函数式编程简介 251
6．1．1　函数作为一等公民 252
6．1．2　无副作用 252
6．1．3　申明式的（Declarative） 253
6．1．4　不变的对象 254
6．1．5　易于并行 254
6．1．6　更少的代码 254
6．2　函数式编程基础 255
6．2．1　FunctionalInterface注释 255
6．2．2　接口默认方法 256
6．2．3　lambda表达式 259
6．2．4　方法引用 260
6．3　一步一步走入函数式编程 263
6．4　并行流与并行排序 267
6．4．1　使用并行流过滤数据 267
6．4．2　从集合得到并行流 268
6．4．3　并行排序 268
6．5　增强的Future：CompletableFuture 269
6．5．1　完成了就通知我 269
6．5．2　异步执行任务 270
6．5．3　流式调用 272
6．5．4　CompletableFuture中的异常处理 272
6．5．5　组合多个CompletableFuture 273
6．6　读写锁的改进：StampedLock 274
6．6．1　StampedLock使用示例 275
6．6．2　StampedLock的小陷阱 276
6．6．3　有关StampedLock的实现思想 278
6．7　原子类的增强 281
6．7．1　更快的原子类：LongAdder 281
6．7．2　LongAdder的功能增强版：LongAccumulator 287
6．8　参考文献 288
第7章　使用Akka构建高并发程序 289
7．1　新并发模型：Actor 290
7．2　Akka之Hello World 290
7．3　有关消息投递的一些说明 293
7．4　Actor的生命周期 295
7．5　监督策略 298
7．6　选择Actor 303
7．7　消息收件箱（Inbox） 303
7．8　消息路由 305
7．9　Actor的内置状态转换 308
7．10　询问模式：Actor中的Future 311
7．11　多个Actor同时修改数据：Agent 313
7．12　像数据库一样操作内存数据：软件事务内存 316
7．13　一个有趣的例子：并发粒子群的实现 319
7．13．1　什么是粒子群算法 320
7．13．2　粒子群算法的计算过程 320
7．13．3　粒子群算法能做什么 322
7．13．4　使用Akka实现粒子群 323
7．14　参考文献 330
第8章　并行程序调试 331
8．1　准备实验样本 331
8．2　正式起航 332
8．3　挂起整个虚拟机 334
8．4　调试进入ArrayList内部 336

精彩书摘

　　4.4.6　数组也能无锁：AtomicIntegerArray
　　除了提供基本数据类型外，JDK还为我们准备了数组等复合结构。当前可用的原子数组有：AtomicIntegerArray、AtomicLongArray和AtomicReferenceArray，分别表示整数数组、long型数组和普通的对象数组。
　　这里以AtomicIntegerArray为例，展示原子数组的使用方式。
　　AtomicIntegerArray本质上是对int[]类型的封装，使用Unsafe类通过CAS的方式控制int[]在多线程下的安全性。它提供了以下几个核心API：
　　//获得数组第i个下标的元素
　　public final int get(int i)
　　//获得数组的长度
　　public final int length()
　　//将数组第i个下标设置为newValue，并返回旧的值
　　public final int getAndSet(int i, int newValue)
　　//进行CAS操作，如果第i个下标的元素等于expect，则设置为update，设置成功返回true
　　public final boolean compareAndSet(int i, int expect, int update)
　　//将第i个下标的元素加1
　　public final int getAndIncrement(int i)
　　//将第i个下标的元素减1
　　public final int getAndDecrement(int i)
　　//将第i个下标的元素增加delta（delta可以是负数）
　　public final int getAndAdd(int i, int delta)
　　下面给出一个简单的示例，展示AtomicIntegerArray的使用：
　　01 public class AtomicIntegerArrayDemo {
　　02 static AtomicIntegerArray arr = new AtomicIntegerArray(10);
　　03 public static class AddThread implements Runnable{
　　04 public void run(){
　　05 for(int k=0;k<10000;k++)
　　06 arr.getAndIncrement(k%arr.length());
　　07 }
　　08 }
　　09 public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
　　10 Thread[] ts=new Thread[10];
　　11 for(int k=0;k<10;k++){
　　12 ts[k]=new Thread(new AddThread());
　　13 }
　　14 for(int k=0;k<10;k++){ts[k].start();}
　　15 for(int k=0;k<10;k++){ts[k].join();}
　　16 System.out.println(arr);
　　17 }
　　18 }
　　上述代码第2行，申明了一个内含10个元素的数组。第3行定义的线程对数组内10个元素进行累加操作，每个元素各加1000次。第11行，开启10个这样的线程。因此，可以预测，如果线程安全，数组内10个元素的值必然都是10000。反之，如果线程不安全，则部分或者全部数值会小于10000。
　　程序的输出结果如下：
　　[10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000, 10000]
　　这说明AtomicIntegerArray确实合理地保证了数组的线程安全性。
　　……

前言/序言

　　关于Java与并行
　　由于单核CPU的主频逐步逼近极限，多核CPU架构成为了一种必然的技术趋势。所以，多线程并行程序便显得越来越重要。并行计算的一个重要应用场景就是服务端编程。可以看到，目前服务端CPU的核心数已经轻松超越10核心，而Java显然已经成为当下最流行的服务端编程语言，因此熟悉和了解基于Java的并行程序开发有着重要的实用价值。
　　本书的体系结构
　　本书立足于实际开发，又不缺乏理论介绍，力求通俗易懂、循序渐进。本书共分为8章。
　　第1章主要介绍了并行计算中相关的一些基本概念，树立读者对并行计算的基本认识；介绍了两个重要的并行性能评估定律，以及Java内存模 实战Java高并发程序设计 电子书 下载 mobi epub pdf txt

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