前言
并发编程的目的是让程序跑的更快,但并不是启动更多的线程,这个程序就跑的更快。有以下几种挑战。
挑战及方案
上下文切换
单核CPU上执行多线程任务,通过给每个线程分配CPU时间片的方式来实现这个机制。时间片是CPU分配给每个线程运行的时间,时间片非常短,CPU通过不断的切换线程执行,给我们人类留下的印象就是多个线程在同时执行。
由于线程有创建和上下文切换的开销,当整个程序内部操作数不高的情况下,并发执行可能比串行执行来的慢。
尽可能降低上下文切换的次数,有助于提高并发效率。
- 无锁并发编程。书中提到多线程竞争锁时会发生上下文切换,所以竟可能避免使用锁==书中指的应该是为了竞争锁而触发的抢占式上下文切换,因为日常多线程运行也需要上下文切换==,可以通过不同线程处理不同分段的数据来降低。
- CAS算法。Java中的Atomic包使用CAS算法来更新数据,不需要加锁==CAS算法目前还不是很了解==
- 使用最少线程。
- 协程。协程,又称微线程,纤程。英文名Coroutine。指的是在单线程里面实现多任务的调度==之前在Python和Go里面听过这个概念,不过还没做具体了解。==
死锁
并发编程中的另一挑战是死锁,会造成系统功能不可用。死锁是指两个或两个以上的进程或者线程在执行过程中,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。
避免死锁的常见方法:
- 避免一个线程同时获取多个锁。
- 尽可能保证一个锁内只占有一个资源。
- 尝试使用定时锁。
资源限制的挑战
比如说带宽只有2Mb/s,你下载速度是1Mb/s,开10个线程速度也不会变成10Mb/s。书中提到在并发编程时需要考虑到资源上的限制。如果受制于资源,比如我数据库连接数就10个,你每次用完都新建线程来做连接,整体程序的速度肯定会慢下来。
解决的方法有以下几点:
- 对于硬件资源的限制,可以使用集群来跑。
- 对于软件资源上的限制,可以复用资源,比如复用数据库连接。
根据资源的限制,灵活的去调整并发度。
**粗体** _斜体_ [链接](http://example.com) `代码` - 列表 > 引用
。你还可以使用@
来通知其他用户。