关于Java并发多线程的一点思考

写在开头

在过去的2023年双11活动中,天猫的累计访问人次达到了8亿,京东超60个品牌销售破10亿,直播观看人数3.0亿人次,订单支付频率1分钟之内可达百万级峰值,这样的瞬间高并发活动,给服务端带来的冲击可想而知,就如同医院那么多医生,去看病挂号时,有时候都需要排队,对于很多时间就是金钱的场景来说,是不可忍受的。

为什么要使用多线程并发

在上述这种场景下我们就不得不去学习多线程下的并发处理,我们先来了解一下并发与线程的概念

并发: 并发指在某时刻只有一个事件在发生,某个时间段内由于 CPU 交替执行,可以发生多个事件,存在对 CPU 资源进行抢占。

线程: 是进程的子任务,因此它本身不会独立存在,系统不会为线程分配内存,线程组之间只能共享所属进程的资源,而线程仅仅是CPU 调度和分派的基本单位,当前线程 CPU 时间片用完后,会让出 CPU 等下次轮到自己时候在执行。

有了这两个概念后,我们再来聊一聊并发多线程的必要性或者它所具有的优势😊

从计算机底层出发:

  1. 单核时代:在单核时代多线程主要是为了提高单进程利用 CPU 和 IO 系统的效率。 假设只运行了一个 Java 进程的情况,当我们请求 IO 的时候,如果 Java 进程中只有一个线程,此线程被 IO 阻塞则整个进程被阻塞。CPU 和 IO 设备只有一个在运行,那么可以简单地说系统整体效率只有 50%。当使用多线程的时候,一个线程被 IO 阻塞,其他线程还可以继续使用 CPU。从而提高了 Java 进程利用系统资源的整体效率。
  2. 多核时代: 随着互联网的深入发展,计算机CPU也进入到了多核时代,举个例子:假如我们要计算一个复杂的任务,我们只用一个线程的话,不论系统有几个 CPU 核心,都只会有一个 CPU 核心被利用到。而创建多个线程,这些线程可以被映射到底层多个 CPU 上执行,在任务中的多个线程没有资源竞争的情况下,任务执行的效率会有显著性的提高,约等于(单核时执行时间/CPU 核心数)。

从互联网现状出发:

随着科技的进步,互联网上的应用场景更加复杂化,使用互联网的网民也呈指数增长,动辄就是百万甚至千万级的并发吞吐量,这也促进者开发者们不断的提升系统的性能,而提升高并发处理效率的基础就是多线程!

在这里插入图片描述

总结: 基于上述内容,我们可以做如下3点总结:

  1. 在硬件上提高了 CPU 的核数和个数以后,多线程并发可以提升 CPU 的计算能力的利用率。
  2. 多线程并发可以提升程序的性能,如:响应时间、吞吐量、计算机资源使用率等。
  3. 并发多线程可以更好地处理复杂业务,对复杂业务进行多任务拆分,简化任务调度,同步执行任务。

多线程会带来什么问题?

上面我们阐述了多线程使用的好处,以及它发展的必然趋势,但这里我们同样还要思考另外一个问题,那就是多线程真的完美无缺的吗?

答案当然是个否命题了,经过多年积累我们发现多线程在使用上其实也存在很多的问题:

  • Java 中的线程对应是操作系统级别的线程,线程数量控制不好,频繁的创建、销毁线程和线程间的切换,比较消耗内存和时间;
  • 容易带来线程安全问题。如线程的可见性、有序性、原子性问题,会导致程序出现的结果与预期结果不一致;
  • 多线程容易造成死锁、活锁、线程饥饿、内存泄露等问题。此类问题往往只能通过手动停止线程、甚至是进程才能解决,影响严重;
  • 开发难度相对较高,需要相当开发人员充分的了解多线程,才能开发出高效的并发程序。

探索问题的根本原因

在一个Java程序或者说进程运行的过程中,会涉及到CPU、内存、IO设备,这三者在读写速度上存在着巨大差异:CPU速度-优于-内存的速度-优于-IO设备的速度

为了平衡这三者之间的速度差异,达到程序响应最大化,计算机、操作系统、编译器都做出了自己的努力。

  • 计算机体系结构:给 CPU 增加了缓存,均衡 CPU 和内存的速度差异;
  • 操作系统:增加了进程与线程,分时复用 CPU,均衡 CPU 和 IO 设备的速度差异;
  • 编译器:增加了指令执行重排序(这个也会带来另外的问题,我们在后面的学习中会提到),更好地利用缓存,提高程序的执行速度。

这种优化是充分必要的,但这种优化同时会给多线程程序带来原子性、可见性和有序性的问题。

关于多线程的原子性、可见性、有序性问题

我们接着上面的问题向下深入讨论,先来看看什么是原子性、可见性、有序性。

原子性:一个或者多个操作在 CPU 执行的过程中不被中断的特性;
可见性:一个线程对共享变量的修改,另外一个线程能够立刻看到;
有序性:程序执行的顺序按照代码的先后顺序执行;

原子性分析

操作系统对当前执行线程的切换,可能会带来了原子性问题。

【代码示例1】

public class Test {
    //计数变量
    static volatile int count = 0;
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        //线程 1 给 count 加 10000
        Thread t1 = new Thread(() -> {
            for (int j = 0; j <10000; j++) {
                count++;
            }
            System.out.println("thread t1 count 加 10000 结束");
        });
        //线程 2 给 count 加 10000
        Thread t2 = new Thread(() -> {
            for (int j = 0; j <10000; j++) {
                count++;
            }
            System.out.println("thread t2 count 加 10000 结束");
        });
        //启动线程 1
        t1.start();
        //启动线程 2
        t2.start();
        //等待线程 1 执行完成
        t1.join();
        //等待线程 2 执行完成
        t2.join();
        //打印 count 变量
        System.out.println(count);
    }
}

我们创建了2个线程,分别对count进行加10000操作,理论上最终输出的结果应该是20000万对吧,但实际并不是,我们看一下真实输出。

输出:

thread t1 count 加 10000 结束
thread t2 count 加 10000 结束
14281

原因:
Java 代码中 的 count++ ,至少需要三条CPU指令:

  • 指令 1:把变量 count 从内存加载到CPU的寄存器
  • 指令 2:在寄存器中执行 count + 1 操作
  • 指令 3:+1 后的结果写入CPU缓存或内存

即使是单核的 CPU,当线程 1 执行到指令 1 时发生线程切换,线程 2 从内存中读取 count 变量,此时线程 1 和线程 2 中的 count 变量值是相等,都执行完指令 2 和指令 3,写入的 count 的值是相同的。从结果上看,两个线程都进行了 count++,但是 count 的值只增加了 1。这种情况多发生在cpu占用时间较长的线程中,若单线程对count仅增加100,那我们就很难遇到线程的切换,得出的结果也就是200啦。
在这里插入图片描述
解决办法:
可以通过JDK Atomic开头的原子类、synchronized、LOCK,解决多线程原子性问题,后面的博文会详细分析,这里只给结果哈。

可见性分析

CPU 缓存,在多核 CPU 的情况下,带来了可见性问题。

【代码示例2】

public class Test {
    //是否停止 变量
    private static boolean stop = false;
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        //启动线程 1,当 stop 为 true,结束循环
        new Thread(() -> {
            System.out.println("线程 1 正在运行...");
            while (!stop) ;
            System.out.println("线程 1 终止");
        }).start();
        //休眠 1 秒
        Thread.sleep(1000);
        //启动线程 2, 设置 stop = true
        new Thread(() -> {
            System.out.println("线程 2 正在运行...");
            stop = true;
            System.out.println("设置 stop 变量为 true.");
        }).start();
    }
}

输出:

线程 1 正在运行...
线程 2 正在运行...
设置 stop 变量为 true.

原因:
我们会发现,线程1运行起来后,休眠1秒,启动线程2,可即便线程2把stop设置为true了,线程1仍然没有停止,这个就是因为 CPU 缓存导致的可见性导致的问题。线程 2 设置 stop 变量为 true,线程 1 在 CPU 1上执行,读取的 CPU 1 缓存中的 stop 变量仍然为 false,线程 1 一直在循环执行。
在这里插入图片描述
解决办法:

通过 volatile、synchronized、Lock接口、Atomic 类型保障可见性

有序性分析

编译器指令重排优化,带来了有序性问题。

【代码示例3】

public class Test {

    static int x;//静态变量 x
    static int y;//静态变量 y

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Set<String> valueSet = new HashSet<String>();//记录出现的结果的情况
        Map<String, Integer> valueMap = new HashMap<String, Integer>();//存储结果的键值对

        //循环 1万次,记录可能出现的 v1 和 v2 的情况
        for (int i = 0; i <10000; i++) {
            //给 x y 赋值为 0
            x = 0;
            y = 0;
            valueMap.clear();//清除之前记录的键值对
            Thread t1 = new Thread(() -> {
                int v1 = y;//将 y 赋值给 v1 ----> Step1
                x = 1;//设置 x 为 1  ----> Step2
                valueMap.put("v1", v1);//v1 值存入 valueMap 中  ----> Step3
            }) ;

            Thread t2 = new Thread(() -> {
                int v2 = x;//将 x 赋值给 v2  ----> Step4
                y = 1;//设置 y 为 1  ----> Step5
                valueMap.put("v2", v2);//v2 值存入 valueMap 中  ----> Step6
            });

            //启动线程 t1 t2
            t1.start();
            t2.start();
            //等待线程 t1 t2 执行完成
            t1.join();
            t2.join();

            //利用 Set 记录并打印 v1 和 v2 可能出现的不同结果
            valueSet.add("(v1=" + valueMap.get("v1") + ",v2=" + valueMap.get("v2") + ")");
            System.out.println(valueSet);
        }
    }
}

输出:

...
[(v1=1,v2=0), (v1=0,v2=0), (v1=0,v2=1)]
[(v1=1,v2=0), (v1=0,v2=0), (v1=0,v2=1)]
[(v1=1,v2=0), (v1=0,v2=0), (v1=0,v2=1)]
[(v1=1,v2=0), (v1=0,v2=0), (v1=0,v2=1)]
...

v1=0,v2=0 的执行顺序是 Step1 和 Step 4 先执行

v1=1,v2=0 的执行顺序是 Step5 先于 Step1 执行

v1=0,v2=1 的执行顺序是 Step2 先于 Step4 执行

v1=1,v2=1 出现的概率极低,就是因为 CPU 指令重排序造成的。Step2 被优化到 Step1 前,Step5 被优化到 Step4 前,至少需要成立一个。

解决办法:
Happens-Before 规则可以解决有序性问题,后续会的博文中也会提到。

总结

好啦,关于Java并发多线程的思考就写这么多啦🤗

结尾彩蛋

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