java并发和多线程之并发面临的性能问题-EW帮帮网

学习并发编程之前一定要学JVM

并发编程的目的：并发编程的目的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最大限度地并发执行。在进行并发编程时，如果希望通过多线程执行任务让程序运行得更快。面临的问题：比如上下文切换的问题、死锁的问题，以及受限于硬件和软件的资源限制问题。

1.上下文切换问题

1.1 什么是上下文切换

CPU 通过时间片分配算法来循环执行任务，当前任务执行一个时间片后会切换到下一个任务。但是，在切换前会保存上一个任务的状态，以便下次切换回这个任务时，可以再加载这个任务的状态。所以任务从保存到再加载的过程就是一次上下文切换。

1.2 问题

多线程不一定快

因为线程有创建和上下文切换的开销，上下文切换的开销比直接用单线程大，因为在多线程中，需要保存和恢复更多的上下文信息。过多的上下文切换会降低系统的运行效率，因此需要尽可能减少上下文切换的次数。

1.3 如何减少上下文的切换

减少上下文切换的方法有无锁并发编程、 CAS 算法、使用最少线程和使用协程。

· 无锁并发编程。多线程竞争锁时，会引起上下文切换，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。

· 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。

· 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.死锁

2.1 什么叫做死锁

死锁是指两个或两个以上的进程（或线程）在执行过程中，由于竞争资源或者由于彼此通信而造成的一种阻塞的现象，若无外力作用，它们都将无法推进下去。此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁，这些永远在互相等待的进程称为死锁进程。

2.2 死锁产生的条件

（1）互斥条件：一个资源每次只能被一个进程使用。
（2）占有且等待：一个进程因请求资源而阻塞时，对已获得的资源保持不放。
（3）不可强行占有：进程已获得的资源，在末使用完之前，不能强行剥夺。
（4）循环等待条件：若干进程之间形成一种头尾相接的循环等待资源关系。

2.3 如何解除死锁

· 避免一个线程同时获取多个锁。

· 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。

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

· 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。

3. 资源限制的挑战

3.1 什么是资源限制

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 的处理速度。软件资源限制有数据库的连接

数和 socket 连接数等。

3.2 资源限制引发的问题

在并发编程中，将代码执行速度加快的原则是将代码中串行执行的部分变成并发执行，

但是如果将某段串行的代码并发执行，因为受限于资源，仍然在串行执行，这时候程序不仅不

会加快执行，反而会更慢，因为增加了上下文切换和资源调度的时间。例如，之前看到一段程

序使用多线程在办公网并发地下载和处理数据时，导致 CPU 利用率达到 100% ，几个小时都不

能运行完成任务，后来修改成单线程，一个小时就执行完成了。

3.3 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。

3.4 在资源限制情况下进行并发编程

方法就是，根据不同的资源限制调整程序的并发度，比如下载文件程序依赖于两个资源 —— 带宽和硬盘读写速度。有数据库操作时，涉及数据库连接数，如果 SQL 语句执行非常快，而线程的数量比数据库连接数大很多，则某些线程会被阻塞，等待数据库连接。

拓展：CAS算法（非常重要，后面一定用到）

CAS（Compare And Swap）算法是一种用于实现并发控制的原子操作，主要用于多线程环境下的无锁算法和数据结构，以保证并发安全性。以下是对CAS算法的详细解释：

（1）CAS算法的基本概念

定义：CAS算法通过比较内存中的值和预期值，如果相等则将新值写入内存，否则不做任何操作。它是一种轻量级的同步机制，能够在不使用锁（如synchronized、Lock）的情况下，对共享数据进行线程安全的操作。
操作数：CAS算法涉及三个主要操作数——需要读写的内存位置V、需要进行比较的预期值A和新值B。

（2）CAS算法的工作原理

读取内存值：首先，CAS算法会读取要更新的内存位置V的当前值。
比较内存值和预期值：然后，将预期值A与读取到的内存值进行比较。
写入新值：如果两者相等，说明该位置的值在读取到之后没有被其他线程修改过，此时将新值B写入内存位置V。如果两者不相等，则说明该位置的值已经被其他线程修改，此时CAS操作失败，通常需要重新尝试。

（3）CAS算法的实现

硬件支持：CAS算法的原子性操作依赖于硬件的支持，通常是通过处理器提供的原子指令来实现。
Java实现：在Java中，CAS算法的实现主要依赖于sun.misc.Unsafe类（在Java 9及以后版本中，该类的部分功能被封装在jdk.internal.misc.Unsafe中），它提供了一些底层操作方法来实现CAS算法。此外，Java 5之后，JDK提供了java.util.concurrent.atomic包，其中的原子类（如AtomicInteger、AtomicLong等）就是基于CAS算法实现的。

（4）CAS算法的优点

非阻塞性：CAS算法是一种非阻塞算法，一个线程失败或挂起并不会导致其他线程也失败或挂起，这有助于提高并发性能。
避免死锁：由于CAS算法不使用锁，因此可以避免传统锁机制中的死锁问题。
减少上下文切换：CAS算法减少了线程间的竞争，从而减少了上下文切换的开销。

（5）CAS算法的缺点

ABA问题：在CAS算法中，如果共享数据的值在操作过程中被修改了两次，但是最终值又恢复为原始值，那么CAS算法无法检测出这种情况，可能导致数据异常。
循环时间长：在多线程竞争激烈的情况下，由于CAS算法是通过不断自旋来比较和更新共享数据的值，可能会导致线程长时间自旋，降低了性能。
只能保证一个共享变量的原子操作：如果操作多个共享变量，则需要使用其他同步机制来保证原子性。

（6）CAS算法的应用场景

CAS算法广泛应用于并发编程中，如实现无锁数据结构、实现线程安全的计数器等。在Java中，java.util.concurrent.atomic包下的原子类就是基于CAS算法实现的，它们提供了丰富的原子操作，方便开发者在多线程环境下进行并发编程。

综上所述，CAS算法是一种重要的并发控制机制，它通过比较和交换共享数据的值来保证线程安全，避免了传统锁机制中的一些问题，但同时也存在一些缺点和限制。在实际应用中，需要根据具体场景和需求来选择合适的并发控制机制。

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