java并发编程的艺术(1)并发编程的挑战

简介: java并发编程的艺术(1)并发编程的挑战

在常见的多线程编程里面,我们总是希望创建多个线程来让程序的运行速度更加快速。但是,并不是启动更加多的线程就可以让程序运行地更加快速了。例如说当出现了上下文切换的情况和死锁的情况。因此下边小编会编写一些典型的案例来说明并发和串行的效率区别。


上下文切换


使是单核处理器也支持多线程执行代码,CPU通过给每个线程分配CPU时间片来实现这个机制。时间片是CPU分配给各个线程的时间,因为时间片非常短,所以CPU通过不停地切换线程执行,让我们感觉多个线程是同时执行的,时间片一般是几十毫秒(ms)。


多线程执行案例:


package 并发编程01.串行和并发的效率比较;
public class ConcurrencyTest {
    private static final long count=100000000l;
    public static void concurrency() throws InterruptedException {
        long begin=System.currentTimeMillis();
        Thread thread= new Thread(new Runnable(){
                @Override
                public void run() {
                    for(int i=0;i<count;i++){
                    }
                }
            });
        thread.start();
        long end=System.currentTimeMillis();
        thread.join();
        System.out.println("并发消耗时间为:"+(end-begin));
    }
    public static void serial(){
        long begin=System.currentTimeMillis();
        for(int i=0;i<count;i++){
        }
        long end=System.currentTimeMillis();
        System.out.println("串行消耗时间为:"+(end-begin));
    }
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        concurrency();
        serial();
    }
}
复制代码


在经过多次调整的比较下,我得出了以下数据:


循环10次: 并发: 1ms 串行:0ms

循环100次: 并发: 1ms 串行:0ms

循环1000次: 并发: 1ms 串行:0ms

循环10000次: 并发: 1ms 串行:1ms

循环100000次: 并发: 1ms 串行:3ms

循环1000000次: 并发: 1ms 串行:4ms

循环10000000次: 并发: 1ms 串行:12ms

循环100000000次: 并发: 1ms 串行:63ms


通过这一组数据,我们可以发现,当数据量较小的情况下,串行的效率会比并发要高些,这是因为并发需要进行不断地上下文切换操作,这个操作会消耗一定的时间,但是当数据量增大的时候,并发的效率反而会更加高。


减少上下文切换操作的方法:


1.无锁并发编程。多线程竞争锁时,会引起上下文切换,所以多线程处理数据时,可以用一些办法来避免使用锁,如将数据的ID按照Hash算法取模分段,不同的线程处理不同

2.CAS算法。Java的Atomic包使用CAS算法来更新数据,而不需要加锁。


3.使用最少线程。避免创建不需要的线程,比如任务很少,但是创建了很多线程来处理,这样会造成大量线程都处于等待状态。


4.协程:在单线程里实现多任务的调度,并在单线程里维持多个任务间的切换。


死锁


锁这种工具是非常有效的,但是在并发编程里面,锁的过多使用容易造成资源的相互争夺,当两个或者多个线程都持有对方相应的资源而不肯释放的情况下,会出现死锁这种现象,导致系统卡死,或功能失效。


下边来举一个死锁的案例代码:


package 并发编程01.死锁的案例;
import java.awt.*;
/*
*
* @author idea
* @date 2018/7/13
* @des 模拟在多线程编程里面出现的死锁情况
* 这一段代码的主要功能就在于让t1,t2两个线程互相抢占对方的资源,导致双方都没办法获取到相应的锁
*/
public class DeadLock {
    public String locka="a";
    public String lockb="b";
    public static void main(String[] args) {
        new DeadLock().deadLock();
    }
    public void deadLock(){
        Thread t1=new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                synchronized (locka){
                    try {
                        Thread.sleep(100);
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                    synchronized (lockb){
                        System.out.println("this is a");
                    }
                }
            }
        });
        Thread t2=new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                synchronized (lockb){
                    synchronized (locka){
                        System.out.println("this is b");
                    }
                }
            }
        });
        t1.start();
        t2.start();
    }
}
复制代码


如何预防死锁这种情况呢?


1.避免一个线程同时获取多个锁。


2.避免一个线程在锁内同时占用多个资源,尽量保证每个锁只占用一个资源。


3.尝试使用定时锁,使用lock.tryLock(timeout)来替代使用内部锁机制。


4.对于数据库锁,加锁和解锁必须在一个数据库连接里,否则会出现解锁失败的情况。


资源的抢夺


但是光只是从这些方面来考虑问题还远不远不够,因为并发实际是一个非常复杂的场景问题,并发的高效性还和资源的数量有关,因此我们不得不得提及到一个概念,叫做资源限制


资源限制是指在进行并发编程时,程序的执行速度受限于计算机硬件资源或软件资源。例如,服务器的带宽只有2Mb/s,某个资源的下载速度是1Mb/s每秒,系统启动10个线程下载资源,下载速度不会变成10Mb/s,所以在进行并发编程时,要考虑这些资源的限制。硬件资源限制有带宽的上传/下载速度、硬盘读写速度和CPU的处处理速度。软件资源限制有数据库的连接数和socket连接数等。


如何解决资源限制问题?


对于硬件资源限制,可以考虑使用集群并行执行程序。既然单机的资源有限制,那么就让程序在多机上运行。比如使用ODPS、Hadoop或者自己搭建服务器集群,不同的机器处理不同的数据。可以通过“数据ID%机器数”,计算得到一个机器编号,然后由对应编号的机器处理这笔数据。


对于软件资源限制,可以考虑使用资源池将资源复用。比如使用连接池将数据库和Socket连接复用,或者在调用对方webservice接口获取数据时,只建立一个连接。

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