Java并发编程模型与范式深度解析

1. 共享内存模型

共享内存模型是Java最基础的并发模型，通过共享内存区域实现线程间通信。

核心机制：

• synchronized关键字
• volatile变量
• java.util.concurrent包中的原子类

// 典型示例：使用synchronized实现线程安全计数器
class Counter {
    private int count = 0;
    
    public synchronized void increment() {
        count++;
    }
    
    public synchronized int getCount() {
        return count;
    }
}

内存可见性问题：

实践建议：

1. 优先使用java.util.concurrent中的并发容器
2. 对共享变量的写操作必须加锁或使用volatile
3. 避免锁嵌套，防止死锁

2. Actor模型（Akka框架）

Actor模型通过消息传递实现并发，每个Actor是独立的计算单元。

Akka框架核心概念：

• ActorSystem：Actor的容器
• ActorRef：Actor的引用
• Mailbox：消息队列

// 定义Actor
class Greeter extends AbstractActor {
    @Override
    public Receive createReceive() {
        return receiveBuilder()
            .match(String.class, name -> {
                System.out.println("Hello " + name);
            })
            .build();
    }
}

// 使用示例
ActorSystem system = ActorSystem.create("demo");
ActorRef greeter = system.actorOf(Props.create(Greeter.class), "greeter");
greeter.tell("World", ActorRef.noSender());

优势对比：

实践建议：

1. 适用于高并发、分布式场景
2. 消息设计为不可变对象
3. 合理设置Actor层级结构

3. 响应式编程（Reactive Streams）

响应式编程基于数据流和变化传播，核心接口：

1. Publisher（发布者）
2. Subscriber（订阅者）
3. Subscription（订阅关系）
4. Processor（处理器）

// Reactor示例
Flux<String> flux = Flux.just("Hello", "World")
    .delayElements(Duration.ofMillis(100))
    .map(String::toUpperCase);

flux.subscribe(System.out::println);

背压机制：

实践建议：

1. 适用于高吞吐、异步场景
2. 合理处理背压，避免内存溢出
3. 结合Spring WebFlux构建响应式Web应用

4. 数据并行（Fork/Join框架）

适用于可分解的计算密集型任务，工作窃取算法是其核心。

// 计算1到n的和
class SumTask extends RecursiveTask<Long> {
    private final long[] numbers;
    private final int start;
    private final int end;
    private static final int THRESHOLD = 10_000;

    protected Long compute() {
        if (end - start <= THRESHOLD) {
            return computeSequentially();
        }
        int mid = start + (end - start) / 2;
        SumTask left = new SumTask(numbers, start, mid);
        SumTask right = new SumTask(numbers, mid, end);
        left.fork();
        long rightResult = right.compute();
        long leftResult = left.join();
        return leftResult + rightResult;
    }
}

工作窃取原理：

实践建议：

1. 任务分解要均匀，避免倾斜
2. 合理设置阈值，避免过度分解
3. 适合CPU密集型任务，IO密集型不适用

5. 事件驱动模型

基于事件循环和非阻塞IO，典型代表是Netty框架。

核心组件：

• EventLoop
• Channel
• ChannelHandler
• Future/Promise

// Netty服务端示例
EventLoopGroup bossGroup = new NioEventLoopGroup();
EventLoopGroup workerGroup = new NioEventLoopGroup();
try {
    ServerBootstrap b = new ServerBootstrap();
    b.group(bossGroup, workerGroup)
     .channel(NioServerSocketChannel.class)
     .childHandler(new ChannelInitializer<SocketChannel>() {
         @Override
         public void initChannel(SocketChannel ch) {
             ch.pipeline().addLast(new EchoServerHandler());
         }
     });
    ChannelFuture f = b.bind(8080).sync();
    f.channel().closeFuture().sync();
}

线程模型：

实践建议：

1. 避免在ChannelHandler中执行阻塞操作
2. 合理设置EventLoopGroup线程数
3. 注意资源释放，防止内存泄漏

模型选型指南

性能调优要点：

1. 监控线程阻塞情况
2. 避免锁竞争（使用并发容器或CAS）
3. 合理设置线程池参数
4. 考虑缓存友好性（伪共享问题）

通过理解这些并发模型的特性和适用场景，开发者可以构建出更高效、更可靠的Java并发应用程序。