java多线程-1-并发编程

并行与并发

thread-001.jpg

• 并发
  • 两个队伍排一个咖啡机
  • 单cpu，多线程
• 并行
  • 两个队伍排两个咖啡机
  • 多cpu，多线程

进程与线程

• 进程间不共享内存
• 线程间共享内存
• 多线程优点
  • 资源利用率高
    • 比如将IO和逻辑处理分开，IO时还可以处理业务逻辑
  • 某些情况下程序设计更简单
    • 比如读取多个文件，一个线程一个文件，一个线程用于处理
  • 程序响应更快
    • 比如一个监听线程，将处理逻辑分散给其他线程
• 多线程代价
  • 设计更复杂
    • 比如涉及共享数据时，需要考虑线程安全
  • 上下文切换开销
    • 切换线程需要存储当前线程本地数据和程序指针，是cpu开销
  • 增加资源消耗
    • 多线程需要消耗额外的cpu，内存，以及操作系统资源

竞态条件与临界资源

public class Counter {
    protected long count = 0;
    public void add(long value){
        count += value;   
    }
}

• 多线程竞争同一资源时，若对资源的访问顺序敏感，就称存在竞态条件
• 导致竞态条件发生的代码区称作临界区
• 此处add()方法就是一个临界区，会产生竞态条件
• 临界区中使用适当的同步可以避免竞态条件

线程安全

• 允许被多个线程同时执行的代码称作线程安全的代码

// 局部变量：安全
public void someMethod() {
    long threadSafeInt = 0;
    threadSafeInt++;
}
// 局部对象引用：只要引用不作为返回值被别的线程获取，也是安全的
public void someMethod(){
    LocalObject localObject = new LocalObject();
    localObject.callMethod();
    method2(localObject);
}
public void method2(LocalObject localObject){
    localObject.setValue("value");
}
// 对象成员：不安全
public class NotThreadSafe{
    StringBuilder builder = new StringBuilder();
    public add(String text){
        builder.append(text);
    }   
}

• 线程控制逃逸规则
  • 若资源的创建，使用，销毁都在一个线程内完成，且永远不会脱离该线程控制，则该资源的使用是线程安全的

不可变性

• 多线程写会引起竞态条件，读则不会

// 此处的value是安全的
public class ImmutableValue{
    private int value = 0;
    public ImmutableValue(int value){
        value = value;
    }
    public int getValue(){
        return value;
    }
}

• 注意，“不变”（Immutable）和“只读”（Read Only）是不同的
• 只读只代表不能直接改变，而非不变
• 比如，一个人的出生日期是“不变”属性，而一个人的年龄便是“只读”属性，但不是“不变”属性

public class ImmutableValue{
    private int value = 0;
    public ImmutableValue(int value){
        value = value;
    }
    public int getValue(){
        return value;
    }
    public ImmutableValue add(int valueToAdd){
        return new ImmutableValue(value + valueToAdd);
    }
}

并发编程模型

• 概述
  • 并发模型与分布式系统相似性
  • 并发模型类似于分布式系统架构，它们通常可以互相借鉴思想
  • 例如，为工作者们（线程）分配作业的模型一般与分布式系统中的负载均衡比较相似
  • 同样，它们在日志记录、失效转移、幂等性等错误处理技术上也具有相似性
• 并行工作者
  • 将作业分发给不同工作者，每个工作者完成整个任务
  • 优点
    • 容易理解，增加工作者数量可提高并行度
  • 缺点
    • 共享状态可能会很复杂
    • 共享资源竞争引起串行化问题
    • 共享状态可能被别的线程修改，必要时工作者需不断重读
• 流水线模型
  • 每个工作者只负责流程的一部分
  • 可以用IO来作为工作者边界
  • 也称为反应器系统或事件驱动系统，工作者对来自系统内外的事件做出反应
  • 系统例子：Vert.x、AKKa、Node.js
  • 模型例子：Actors、Channels
  • 优点
    • 工作者间无需共享状态
    • 工作者无需担心状态被别的线程改写，可以将状态数据留在内存，最后持久化即可
  • 缺点
    • 代码追踪困难，尤其遇到大量回调时
• 函数式并行模型（Functional Parallelism）