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Java中的多線程一定就快嗎?

瀏覽：80日期：2022-08-25 11:05:53

并發(fā)編程與多線程編程

要了解并發(fā)編程，首先要懂得與并行這個概念進(jìn)行區(qū)分。并行是指兩個事件同時進(jìn)行，并發(fā)是CPU切換速度快，看起來像是每個任務(wù)同時進(jìn)行一樣。多線程是實現(xiàn)并發(fā)編程的一種方式，假設(shè)一個場景，在廣州地鐵高峰時段，一群人涌進(jìn)地鐵里，在不同的閘機(jī)口刷卡進(jìn)去。在這個場景里，進(jìn)地鐵就是任務(wù)，每個人可以看出是并發(fā)的，而多個刷卡閘機(jī)口就是多線程。

并發(fā)編程的本質(zhì)目的是為了充分利用CPU，讓程序運行得更快。然而，并不是啟動更多的線程就能讓程序最大限度地并發(fā)執(zhí)行。在進(jìn)行并發(fā)編程時，如果希望通過多線程執(zhí)行任務(wù)讓程序運行得更快，會面臨非常多的挑戰(zhàn)。比如上下文切換的問題、死鎖的問題，以及受限于硬件和軟件的資源限制問題，下面就來嘮嗑嘮嗑這些因素。

上下文切換

原理分析

正如上面所言，并發(fā)與并行最大的區(qū)別就是，并發(fā)只是看起來像是并行。實際上是，CPU通過給每個線程分配時間來執(zhí)行這個線程的程序，只是這個時間非常短，通常是幾十毫秒，我們根本無法觀察到變化，感覺它們都是同時執(zhí)行的一樣。

CPU通過時間片分配算法來循環(huán)執(zhí)行任務(wù)，當(dāng)前任務(wù)執(zhí)行一個時間片后會切換到下一個任務(wù)。但是，在切換前會保存上一個任務(wù)的狀態(tài)，以便下次切換回這個任務(wù)時，可以再加載這個任務(wù)的狀態(tài)。所以任務(wù)從保存到再加載的過程就是一次上下文切換。因此，不難得知，上下文切換需要耗費不少時間。

再來假設(shè)一個場景，一個人去火車站買票，買票的窗口有十來個那么多。買票的人并不知道哪個窗口可以買到票，只能挨個地問，最后終于在最后一個窗口買到了。這個場景，看似買票的過程很長，其實大部分時間都在切換窗口上，這也就是上下文切換的問題所在。因此，并非線程數(shù)多就一定執(zhí)行得快，要選擇與任務(wù)相適應(yīng)的線程數(shù)才是最佳方案。

測試代碼

package Concurrency;/** * @author RuiMing Lin * @date 2020-03-28 12:19 */public class Demo1 { public static void main(String[] args) { System.out.println('萬級循環(huán)：'); concurrency(10000); serial(10000); System.out.println('--------------------------華麗分隔符--------------------------------'); System.out.println('十萬級循環(huán)：'); concurrency(100000); serial(100000); System.out.println('--------------------------華麗分隔符--------------------------------'); System.out.println('百萬級循環(huán)：'); concurrency(1000000); serial(1000000); System.out.println('--------------------------華麗分隔符--------------------------------'); System.out.println('千萬級循環(huán)：'); concurrency(10000000); serial(10000000); System.out.println('--------------------------華麗分隔符--------------------------------'); System.out.println('億級循環(huán)：'); concurrency(100000000); serial(100000000); } private static void concurrency(long count){ // 開啟三個線程執(zhí)行三個循環(huán) long start = System.currentTimeMillis(); new Thread(new Runnable() { @Override public void run() {int a = 0;for (long i = 0; i < count; i++) { a++;} } }).start(); new Thread(new Runnable() { @Override public void run() {int b = 0;for (long i = 0; i < count; i++) { b++;} } }).start(); new Thread(new Runnable() { @Override public void run() {int c = 0;for (long i = 0; i < count; i++) { c++;} } }).start(); long end = System.currentTimeMillis(); long time = end - start; System.out.println('并行執(zhí)行花費時間為：' + time + 'ms'); } private static void serial(long count){ // 三個循環(huán)順序執(zhí)行 long start = System.currentTimeMillis(); int a = 0; int b = 0; int c = 0; for (int i = 0; i < count; i++) { a++; } for (int i = 0; i < count; i++) { b++; } for (int i = 0; i < count; i++) { c++; } long end = System.currentTimeMillis(); long time = end - start; System.out.println('串行執(zhí)行花費時間為：' + time + 'ms'); }}

結(jié)果輸出：

萬級循環(huán)：并行執(zhí)行花費時間為：4ms 串行執(zhí)行花費時間為：1ms

--------------------------華麗分隔符--------------------------------

十萬級循環(huán)：并行執(zhí)行花費時間為：1ms 串行執(zhí)行花費時間為：4ms

--------------------------華麗分隔符--------------------------------

百萬級循環(huán)：并行執(zhí)行花費時間為：1ms 串行執(zhí)行花費時間為：10ms

--------------------------華麗分隔符--------------------------------

千萬級循環(huán)：并行執(zhí)行花費時間為：1ms 串行執(zhí)行花費時間為：36ms

--------------------------華麗分隔符--------------------------------

億級循環(huán)：并行執(zhí)行花費時間為：1ms 串行執(zhí)行花費時間為：357ms

分析結(jié)果：

當(dāng)數(shù)量級在萬級時，串行是比并發(fā)要快的，當(dāng)數(shù)量級來到十萬以后，串行便顯得力不從心了。所以，可以認(rèn)為當(dāng)程序執(zhí)行量不夠大時，是沒必要開啟多線程的。

如何減少上下文切換

減少上下文切換的方法有無鎖并發(fā)編程、CAS算法、使用最少線程和使用協(xié)程。

無鎖并發(fā)編程。多線程競爭鎖時，會引起上下文切換，所以多線程處理數(shù)據(jù)時，可以用一些辦法來避免使用鎖，如將數(shù)據(jù)的ID按照Hash算法取模分段，不同的線程處理不同段的數(shù)據(jù)。 CAS算法。Java的Atomic包使用CAS算法來更新數(shù)據(jù)，而不需要加鎖。使用最少線程。避免創(chuàng)建不需要的線程，比如任務(wù)很少，但是創(chuàng)建了很多線程來處理，這樣會造成大量線程都處于等待狀態(tài)。協(xié)程：在單線程里實現(xiàn)多任務(wù)的調(diào)度，并在單線程里維持多個任務(wù)間的切換。

死鎖

原理分析

死鎖，是指多個線程在運行過程中因爭奪相同資源而造成的一種僵局，當(dāng)進(jìn)程處于這種僵持狀態(tài)時，它們都將無法再向前推進(jìn)，此時程序就處于癱瘓狀態(tài)，無法執(zhí)行。通常情況下，是多個線程共同競爭同一把鎖對象，而其中一個線程獲得鎖之后發(fā)生異常等未來得及釋放鎖，導(dǎo)致其它線程一直在等待，無法運行。

測試代碼

package Concurrency;/** * @author RuiMing Lin * @date 2020-03-28 13:14 */public class Demo2 { private static String str1 = 'A'; private static String str2 = 'B'; public static void main(String[] args) { new Thread(new Runnable() { @Override public void run() {synchronized (str1){ System.out.println('第一個線程獲得str1'); try { Thread.currentThread().sleep(2000); }catch (InterruptedException e){ e.printStackTrace(); } synchronized (str2){ System.out.println('第一個線程獲得str2'); }} } }).start(); new Thread(new Runnable() { @Override public void run() {synchronized (str2){ System.out.println('第二個線程獲得str2'); try { Thread.currentThread().sleep(2000); }catch (InterruptedException e){ e.printStackTrace(); } synchronized (str1){ System.out.println('第二個線程獲得str1'); }} } }).start(); }}