理解Java多线程之并发编程

今天深度学习一下《Java并发编程的艺术》的第1章并发编程的挑战，深入理解Java多线程，看看多线程中的坑。

注意，哈肯的程序员读书笔记并不是抄书，而是将书中精华内容和哈肯的开发经验相结合，给你系统地讲述我对相关知识理解。如果你发现哈肯讲的内容跟书中内容差异很大也不足为奇。

1 多线程的使用场景

在实际的商业系统中，为了提升程序的性能，我们经常会使用到多线程。java多线程也是后台开发岗、Android开发岗招聘面试和笔试时的热门问题。至少，到目前为止我面试过的200多位开发同学时，以及我曾经的几次求职被面试时，多半都会问java多线程并发相关的问题。

2 多线程的缺点

多线程能充分利用多核CPU的特性，但并不意味着多线程就一定比单线程更快，并发编程也存在许多限制和挑战，例如多线程间的上下文切换会有开销、多线程中的数据一致性问题、线程死锁问题、系统资源限制。

2.1 上下文切换的开销

（1）上下文切换的开销

CPU使用时间片算法，将处理时间轮着分配给不同的线程，所以即使是单核CPU也支持多线程，这个时间片非常短，一般是几十毫秒（ms），CPU不停的切换线程执行，让我们感觉多个线程是同时执行的。CPU在切换线程前会保存上一个任务的状态，以便下次切换回这个线程时，可以正常继续执行。我们把线程的状态保存到再加载的过程称为一次上下文切换。

《Java并发编程的艺术》作者写了一段程序，让2个线程同时不断地做变量自增操作，结果证明用2个线程并行甚至比单线程串行更慢一些。通过使用Lmbench3测量上下文切换的时长，发现上述多线程代码中每秒高达1000多次的线程上下文切换。因此不是多线程就一定更快，还要看在线程中干了什么。

（2）如何减少上下文切换

减少上下文切换的方法有：无锁并发编程、CAS算法、减少不必要的线程、使用协程。

• 无锁并发编程。多线程竞争锁时，会引起上下文切换，通过避免使用锁，可以减少线程的切换，例如将数据用ID分段，不同的线程处理不同段的数据。
• CAS算法。Java的Atomic包使用CAS算法来更新数据，而不需要加锁。
• 减少不必要的线程。当任务很少时，尽量减少不必要的线程，避免造成大量线程都处于等待状态。
• 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。

2.2 多线程中的数据一致性问题

（1）线程中访问外部数据的过程

每个线程都有自己的栈，保存线程中创建的局部变量，如果线程中使用到外部的变量，则线程通常会把改外部变量复制一份到线程栈中，当修改完后，再将数据同步回外部。

（2）线程内操作的原子性问题

一个操作会由多个cpu指令构造。例如，创建对象操作大致分为几步：为对象分配内存、成员变量的值初始化、调用构造方法、返回对象的引用；又例如，线程中对一个外部变量的赋值（修改）操作大致分为几步：在当前线程栈创建变量副本，修改变量值，将变量值的修改同步回外部，由于CPU的时间片机制，每个线程获得时间片后，能执行的指令数量是有限的，可能一个操作还未完成，而时间片到了，需要保存上下文并切换到下一个线程。因此，无法保证操作的原子性。

（3）共享数据的可见性问题

观察上述的原子性问题中的例子，线程中对一个外部变量的赋值，可能线程A中刚创建了外部变量的副本，而线程B已经对该外部变量进行了修改，但线程A中是不知道的。即，一个线程对共享数据的修改，不能立刻被其他线程所看见，这就引起了数据一致性的问题。

（4）有序性问题

CPU单个核中，包含多个ALU单元（Arithmetic Logic Unit，即算术逻辑单元），用来执行算数运算和逻辑运算。目前Intel的Haswell架构的CPU（第四代酷睿处理器开始）有4个ALU单元。所以单核CPU在同一时刻是同时执行多个指令的。CPU会把多条指令进行重排序，把没有依赖关系的指令同时放到各ALU中执行。例如3个操作按如下顺序写代码 a=1; b=2; c=a+b; 由于a=1和b=2不存在依赖关系，2个指令可能会被重排序，而c=a+b存在依赖关系，这个指令一定会在前2个指令执行完后再执行，最终一定是c=3。请看如下代码：

public class VolatileTest {
    private int a = 1;
    private boolean status = false;

    public void setStatus() {
        a = 2;
        status = true;
    }
 
    public void test() {
        if (status) {
            int b = a + 1;
            System.out.print(b);
        }
    }
}

（5）如何解决多线程的数据一致性问题

由于以上4点，引发了多线程中数据的一致性问题。解决办法主要有2个：

• 使用volatile关键字。相对synchronized来说，volatile是一种轻量级的同步机制，有2个作用：一是保证共享变量对所有线程的可见性，即本地副本修改后会强制刷新回外部；二是禁止指令重排序优化。但要注意volatile只对单个变量读/写操作具有原子性，对i++这种复合操作（取值、加1、赋值）是无法保证其原子性的。要保证多线程中i++这种复合操作的原子性，可以改用CAS的实现类，例如用AtomicInteger代替int。
• 加锁。通过锁来实现同一时间只有1个线程可以访问共享变量。

2.3 线程死锁问题

死锁产生需要同时满足4个条件：

• 资源的互斥使用，即当资源被一个线程占有时，别的线程不能用。
• 不可抢占，即资源请的求者不能从使用者手上强制夺取资源，只能等待对方释放。
• 请求和保持，即在请求其他资源的同时还保持对现有资源的占有。
• 循环等待，例如线程1持有资源A，请求资源B，而线程2持有资源B，请求资源A。

下面的代码演示对资源的请求和保持，持有res1不释放，同时对res2进行请求：

synchronized (res1) {
   ... // 执行一些操作 
   synchronized (res2) {
      ...
   }
}

解决死锁的方法

只要让产生死锁的4个条件中任何一个不成立，就可以避免死锁。具体做法通常有：

• 使用Lock接口的tryLock()。
• 避免一个线程中同时获得多个锁。例如上面代码所示，同时获得res1和res2的锁才能完成执行。
• 避免一个锁中占用多个资源，即要缩小锁的范围。

Lock接口包含4个给对象加锁的方法，如下所示：

public interface Lock {
     /**阻塞，直到另外一个线程释放锁*/
    void lock();
    
    /**以可被中断的方式获取锁。调用正在等待获得锁的线程的interrupt()方法可中断*/
    void lockInterruptibly() throws InterruptedException;
    
    /**非阻塞，尝试的获取锁，如果获取到则返回true，否则返回false*/
    boolean tryLock();
    /**阻塞，试图获取锁，最多阻塞等待指定时间，如果获取到则返回true，否则返回false*/
    boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) throws InterruptedException;
    
    void unlock();
    ...
}

Lock lock = new ReentrantLock();
if(lock.tryLock()) {
    //成功获得锁
    try{
        ...
    } catch(Exception ex){
     
    } finally{
         lock.unlock();   //释放锁
    } 
} else {
    //不能获取锁
    ...
}

class Account {
    private int money;
    synchronized boolean transfer(Account target, int money){
        if (this.money > money) {
            this.money -= money;
            target.money += money;
            return true;
        }
        return false;
    } 
}

class Account {
    private int money;
    boolean transfer(Account target, int money){
        synchronized(Account.class) {
            if (this.money > money) {
              this.money -= money;
              target.money += money;
              return true;
            }
        }
        return false;
    } 
}

2.4 系统资源限制

系统的资源总是有限的，无节制地创建大量的线程，只会造成大量的线程上下文切换的开销，并不能实际提高程序的效率。按照大家的常规经验，如果是IO密集型，则线程池的核心线程数宜为2N+1；如果是
CPU密集型，则线程池核心线程数宜为N+1；其中N为CPU核数。

到此这篇关于理解Java多线程之并发编程的文章就介绍到这了,更多相关Java并发编程内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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