并发编程之并发编程的挑战

jiezi

5 年前

关于并发编程，其目的就是为了让程序运行得更快，但是，并不是启动更多的线程就能让程序更大限度的并发执行。有哪些影响并发编程的因素呢？

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，只是时间片的时间短，感觉 CPU 能同时处理多个任务。时间片一般是几十毫秒（ms）。
CPU 通过时间片轮训的方式处理任务，当前任务执行一个时间片会切换到下一个任务。注意，当 CPU 从一个任务切换到另一个任务前，会保留上一个任务的状态，以便再切回来是可以继续执行。所以任务从保持状态到再加载的过程就是一次 上下文切换。

多线程执行耗时测试

电脑配置：单处理器双核 8G 内存

public class Demo1_1_1 {

    private static final long count = 1000000001;

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 注释一个进行执行
        concurrent();
//        serial();}

    /**
     * 并发执行
     */
    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");

    }

    /**
     * 串行执行
     */
    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");
    }

}

以上分别执行 3 次，取一个最大值和一个最小值

结果

循环次数	并行耗时 /ms	串行耗时 /ms
10 万	66 – 90	2 – 4
100 万	68 – 78	5 – 13
1000 万	75 – 81	16 – 19
1 亿	133 – 128	80 – 121
10 亿	600 – 615	900 – 1000

分析
当并发执行不超过亿级别时，并行是比串行慢的，这就是因为线程有创建和上下文切换的开销。按理说多个线程执行应该比单线程慢，实际并非如此。

如何减少上下文切换

1、无所并发编程：多线程竞争锁时，会引发上下文切换
2、CAS 算法：Java 中的 Atomic 包使用 CAS 算法更新数据，无需加锁
3、使用最少线程：任务少，但线程多，导致很多线程都处于等待状态
4、协程：在线程里实现多线程的调度

java 中的锁主要用来解决并发编程资源竞争的问题，如果编程不当，一旦产生死锁，便会导致系统功能不可用。

例如，有两个线程 t1，t2；两个资源 A，B；当出现，t1 持有 A 资源，t2 持有 B 资源时，t1 尝试获取 B 资源，t2 尝试获取 A 资源，此时，便会出现死锁的情况。

避免死锁的办法

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有多个资源，尽力保证每个线程只占用一个资源
3、尝试使用定时锁，如 lock.tryLock(timeout)

什么是资源限制

资源限制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。
硬件资源包括：带宽的上传下载速度、硬盘读写速度和 CPU 的处理速度等
软件资源包括：线程池大小、数据库的连接数等

资源限制引发的问题

在并发编程中，代码执行速度加快的原则是将代码中的串行部分变成并行执行，但有可能由于资源限制问题，导致程序仍按串行执行，此时程序不仅不会变快，反而更慢，因为增加了上下文切换和资源调度的时间。

如何解决资源限制的问题

对于硬件资源限制：考虑使用集群方式并行执行程序。
对于软件资源限制：考虑使用资源池将资源复用，例如数据库连接池等

资源限制情况下进行并发编程

根据不同的资源限制调整程序的并发度。

并发编程之并发编程的挑战

一、文章导图

二、挑战

1、上下文切换

2、死锁

3、资源限制的挑战