并發(fā)編程之并發(fā)編程的挑戰(zhàn)

LeanCloud 發(fā)布于2019-08-19 10:24 / 3628人閱讀

摘要：關于并發(fā)編程，其目的就是為了讓程序運行得更快，但是，并不是啟動更多的線程就能讓程序更大限度的并發(fā)執(zhí)行。對于軟件資源限制考慮使用資源池將資源復用，例如數(shù)據(jù)庫連接池等資源限制情況下進行并發(fā)編程根據(jù)不同的資源限制調(diào)整程序的并發(fā)度。

關于并發(fā)編程，其目的就是為了讓程序運行得更快，但是，并不是啟動更多的線程就能讓程序更大限度的并發(fā)執(zhí)行。有哪些影響并發(fā)編程的因素呢？

一、文章導圖

二、挑戰(zhàn) 1、上下文切換

單核處理器也支持多線程執(zhí)行代碼，CPU通過給每個線程分配CPU時間片來實現(xiàn)這個機制，只是時間片的時間短，感覺CPU能同時處理多個任務。時間片一般是幾十毫秒（ms）。
CPU通過時間片輪訓的方式處理任務，當前任務執(zhí)行一個時間片會切換到下一個任務。注意，當CPU從一個任務切換到另一個任務前，會保留上一個任務的狀態(tài)，以便再切回來是可以繼續(xù)執(zhí)行。所以任務從保持狀態(tài)到再加載的過程就是一次上下文切換。

多線程執(zhí)行耗時測試

電腦配置：單處理器雙核8G內(nèi)存

public class Demo1_1_1 {

    private static final long count = 1000000001;

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 注釋一個進行執(zhí)行
        concurrent();
//        serial();
    }

    /**
     * 并發(fā)執(zhí)行
     */
    private static void concurrent() throws InterruptedException {
        long start = System.currentTimeMillis();
        Thread thread = new Thread(() -> {
            int a = 0;
            for (long i = 0; i < count; i++) {
                a += 5;
            }
        });
        thread.start();

        int b = 0;
        for (long i = 0; i < count; i++) {
            b --;
        }
        thread.join();
        System.out.println("concurrent time:" + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms");

    }

    /**
     * 串行執(zhí)行
     */
    private static void serial() {
        long start = System.currentTimeMillis();
        int a = 0;
        for (long i = 0; i < count; i++) {
            a += 5;
        }

        int b = 0;
        for (long i = 0; i < count; i++) {
            b --;
        }
        System.out.println("serial time:" + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms");
    }

}

以上分別執(zhí)行3次，取一個最大值和一個最小值

結果

循環(huán)次數(shù)	并行耗時/ms	串行耗時/ms
10萬	66 - 90	2 - 4
100萬	68 - 78	5 - 13
1000萬	75 - 81	16 - 19
1億	133 - 128	80 - 121
10億	600 - 615	900 - 1000

分析
當并發(fā)執(zhí)行不超過億級別時，并行是比串行慢的，這就是因為線程有創(chuàng)建和上下文切換的開銷。按理說多個線程執(zhí)行應該比單線程慢，實際并非如此。

如何減少上下文切換

1、無所并發(fā)編程：多線程競爭鎖時，會引發(fā)上下文切換
2、CAS算法：Java中的Atomic包使用CAS算法更新數(shù)據(jù)，無需加鎖
3、使用最少線程：任務少，但線程多，導致很多線程都處于等待狀態(tài)
4、協(xié)程：在線程里實現(xiàn)多線程的調(diào)度

2、死鎖

java中的鎖主要用來解決并發(fā)編程資源競爭的問題，如果編程不當，一旦產(chǎn)生死鎖，便會導致系統(tǒng)功能不可用。

例如，有兩個線程t1，t2；兩個資源A，B；當出現(xiàn)，t1持有A資源，t2持有B資源時，t1嘗試獲取B資源，t2嘗試獲取A資源，此時，便會出現(xiàn)死鎖的情況。

避免死鎖的辦法

1、避免一個線程同時獲取多個鎖
2、避免一個線程在鎖內(nèi)同時占有多個資源，盡力保證每個線程只占用一個資源
3、嘗試使用定時鎖，如lock.tryLock(timeout)

3、資源限制的挑戰(zhàn)

什么是資源限制

資源限制指在進行并發(fā)編程時，程序的執(zhí)行速度受限于計算機硬件資源或軟件資源。
硬件資源包括：帶寬的上傳下載速度、硬盤讀寫速度和CPU的處理速度等
軟件資源包括：線程池大小、數(shù)據(jù)庫的連接數(shù)等

資源限制引發(fā)的問題

在并發(fā)編程中，代碼執(zhí)行速度加快的原則是將代碼中的串行部分變成并行執(zhí)行，但有可能由于資源限制問題，導致程序仍按串行執(zhí)行，此時程序不僅不會變快，反而更慢，因為增加了上下文切換和資源調(diào)度的時間。

如何解決資源限制的問題

對于硬件資源限制：考慮使用集群方式并行執(zhí)行程序。
對于軟件資源限制：考慮使用資源池將資源復用，例如數(shù)據(jù)庫連接池等

資源限制情況下進行并發(fā)編程

根據(jù)不同的資源限制調(diào)整程序的并發(fā)度。

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leap_frog 2019-08-16 13:54 評論0 收藏0
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馬忠志 2019-08-16 10:42 評論0 收藏0
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摘要：表示的是兩個，當其中任意一個計算完并發(fā)編程之是線程安全并且高效的，在并發(fā)編程中經(jīng)?？梢娝氖褂茫陂_始分析它的高并發(fā)實現(xiàn)機制前，先講講廢話，看看它是如何被引入的。電商秒殺和搶購，是兩個比較典型的互聯(lián)網(wǎng)高并發(fā)場景。干貨：深度剖析分布式搜索引擎設計分布式，高可用，和機器學習一樣，最近幾年被提及得最多的名詞，聽名字多牛逼，來，我們一步一步來擊破前兩個名詞，今天我們首先來說說分布式。探究...

supernavy 2019-07-25 14:10 評論0 收藏0
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ddongjian0000 2019-06-24 17:56 評論0 收藏0
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摘要：表示的是兩個，當其中任意一個計算完并發(fā)編程之是線程安全并且高效的，在并發(fā)編程中經(jīng)?？梢娝氖褂?，在開始分析它的高并發(fā)實現(xiàn)機制前，先講講廢話，看看它是如何被引入的。電商秒殺和搶購，是兩個比較典型的互聯(lián)網(wǎng)高并發(fā)場景。干貨：深度剖析分布式搜索引擎設計分布式，高可用，和機器學習一樣，最近幾年被提及得最多的名詞，聽名字多牛逼，來，我們一步一步來擊破前兩個名詞，今天我們首先來說說分布式。探究...

wangdai 2019-08-15 13:49 評論0 收藏0