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Java多线程学习（七）并发编程中一些问题

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本节思维导图：

多线程就一定好吗？快吗？？

并发编程的目的就是为了能提高程序的执行效率提高程序运行速度，但是并发编程并不总是能提高程序运行速度的，而且并发编程可能会遇到很多问题，比如：内存泄漏、上下文切换、死锁还有受限于硬件和软件的资源闲置问题。

多线程就是几乎同时执行多个线程（一个处理器在某一个时间点上永远都只能是一个线程！即使这个处理器是多核的，除非有多个处理器才能实现多个线程同时运行）。CPU通过给每个线程分配CPU时间片来实现伪同时运行，因为CPU时间片一般很短很短，所以给人一种同时运行的感觉。

上下文切换

当前任务在执行完CPU时间片切换到另一个任务之前会先保存自己的状态，以便下次再切换会这个任务时，可以再加载这个任务的状态。任务从保存到再加载的过程就是一次上下文切换。

上下文切换通常是计算密集型的。也就是说，它需要相当可观的处理器时间，在每秒几十上百次的切换中，每次切换都需要纳秒量级的时间。所以，上下文切换对系统来说意味着消耗大量的 CPU 时间，事实上，可能是操作系统中时间消耗最大的操作。
Linux相比与其他操作系统（包括其他类 Unix 系统）有很多的优点，其中有一项就是，其上下文切换和模式切换的时间消耗非常少。

那么我们现在可能会考虑 ：如何减少上下文切换的次数呢？？？

减少上下文切换

这是《Java并发编程的艺术》的作者方腾飞大佬吗？？？？

上下文切换又分为2种：让步式上下文切换和抢占式上下文切换。前者是指执行线程主动释放CPU，与锁竞争严重程度成正比，可通过减少锁竞争和使用CAS算法来避免；后者是指线程因分配的时间片用尽而被迫放弃CPU或者被其他优先级更高的线程所抢占，一般由于线程数大于CPU可用核心数引起，可通过适当减少线程数和使用协程来避免。

总结一下：

减少锁的使用。因为多线程竞争锁时会引起上下文切换。
使用CAS算法。这种算法也是为了减少锁的使用。CAS算法是一种无锁算法。
减少线程的使用。人物很少的时候创建大量线程会导致大量线程都处于等待状态。
使用协程。

我们上面提到了两个名词：“CAS算法” 和 “协程”。可能有些人不是很了解这俩东西，所以这里简单说一下。。。

CAS算法

CAS（比较与交换，Compare and swap）是一种有名的无锁算法。无锁编程，即不使用锁的情况下实现多线程之间的变量同步，也就是在没有线程被阻塞的情况下实现变量的同步，所以也叫非阻塞同步（Non-blocking Synchronization）。实现非阻塞同步的方案称为“无锁编程算法”（ Non-blocking algorithm）。
相对应的，独占锁是一种悲观锁，synchronized就是一种独占锁，它假设最坏的情况，并且只有在确保其它线程不会造成干扰的情况下执行，会导致其它所有需要锁的线程挂起，等待持有锁的线程释放锁。

协程

协程也可以说是微线程或者说是轻量级的线程，它占用的内存更少并且更灵活。很多编程语言中都有协程。Lua, Ruby 等等都有自己的协程实现。Go完全就是因为协程而发展壮大的。维基百科上面并没有Java实现协程的方式，但是不代表Java不能实现协程。比如可以使用Java实现的开源协程库：Quasar。Quasar官网：http://www.paralleluniverse.co/quasar/，。这个库实现了一种可以和Go语言中的Goroutine相对标的编程概念：Fiber。Fiber是一种真正的协程。

最后Mark两篇关于协程的文章：

协程，高并发IO终极杀器(3)：https://zhuanlan.zhihu.com/p/27590299

次时代Java编程（一）：Java里的协程：http://geek.csdn.net/news/detail/71824

避免死锁

在操作系统中，死锁是指两个或两个以上的进程在执行过程中，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。

在线程中，如果两个线程同时等待对方释放锁也会产生死锁。

锁是一个好东西，但是使用不当就会造成死锁。一旦死锁产生程序就无法继续运行下去。所以如何避免死锁的产生，在我们使用并发编程时至关重要。

根据《Java并发编程的艺术》有下面四种避免死锁的常见方法：

避免一个线程同时获得多个锁
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

解决资源限制

这里我觉得《Java并发编程的艺术》讲的还是挺好的。

什么是资源限制？？？

所谓资源限制就是我们在进行并发编程时，程序的运行速度受限于计算机硬件资源比如CPU,内存等等或软件资源比如软件的质量、性能等等。举个例子：如果说服务器的带宽只有2MB/s，某个资源的下载速度是1MB/s，系统启动10个线程下载该资源并不会导致下载速度编程10MB/s，所以在并发编程时，需要考虑这些资源的限制。硬件资源限制有：带宽的上传和下载速度、硬盘读写速度和CPU处理速度；软件资源限制有数据库的连接数、socket连接数、软件质量和性能等等。

资源限制引发的问题

在并发编程中，程序运行加快的原因是运行方式从串行运行变为并发运行，但是如果如果某段程序的并发执行由于资源限制仍然在串行执行的话，这时候程序的运行不仅不会加快，反而会更慢，因为可能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，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Hadoop或者自己搭建服务器集群。

对于软件资源的限制，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复用，或者在调用对方webservice接口获取数据时，只建立一个连接。另外还可以考虑使用良好的开源软件。

在资源限制的情况下如何进行并发编程