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  • 前言前面文章中我们讲过为了充分利用现代多核计算机算力来提供应用程序的执行效率,一般情况下我们会采用多线程并发执行模型来编写。其中为了设计好此类程序我们首先需要识别出应用程序的分类是计算密集型还是I/O...
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    前言

    前面文章中我们讲过为了充分利用现代多核计算机算力来提供应用程序的执行效率,一般情况下我们会采用多线程并发执行模型来编写。其中为了设计好此类程序我们首先需要识别出应用程序的分类是计算密集型还是I/O密集型应用程序。

    如果是计算密集型应用程序,由于CPU只需要读取相关的数据进行计算即可,所以不适合设计成线程数多余计算机的内核数的模型,因为如此会造成线程上下文的频繁切换而影响性能,反而是根据计算机的内核数来启动线程数反而更能够提高该类应用程序在该机器集群上执行的效率。

    如果是输入/输出密集型应用程序,由于输入/输出操作过程都是由操作系统调度输入/输出控制设备来完成的,CPU只负责相关事件相应,同时又由于输入输出控制设备读取外部数据的速度远低于CPU运行的速度,所以,此类程序执行必然面对这频繁的上下文切换,而不可能让一个线程阻塞等待回复。也就是说,I/O密集型应用应该采用设计多余内核数的线程,来让所有的CPU内核不间断的执行事件相应,最好是线程池里线程数远多于CPU核数,如此可以提供CPU的利用率。

    从上面的例子说明在某些情况下,为应用程序添加新资源可以提高应用程序的整体性能。

    其实我们在现实的开发过程中,在某些情况下,添加某些资源并不能带来相应的应用程序性能的提升。

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    那么是为什么呢?

    我们知道在多核CPU上,多个线程可以并行执行,从而缩短执行时间,提高执行效率,但是并不是所有的应用程序都适合并行执行,而且大多数应用程序的流程都是串行和并行代码混合型的。对于需要串行执行的代码,是不可能由多个线程来同时执行的,也就是说,一个应用程序的效率提升一般都是在与能够并行执行部分决定的。

    所以,为了能够计算我们的应用程序在添加更多资源时可以获得多少性能,我们需要确定程序中必须运行序列化/同步的部分,以及程序中可以并行运行的部分。

    阿姆达尔定律

    对于衡量一个应用程序的可并行程度方面,有一个著名的阿姆达尔定律:

    它假设我们在一个可用CPU内核数为 N 的服务器上执行一个应用程序,应用程序的所有代码中只能顺序执行的代码行数所占代码总行数的比例为B,我们使用阿姆达尔定律可以估算出我们能够提高效率的上限。

    如下是计算一个上限的加速我们的应用程序可以实现:

    7f8dbd520d7be53192b5e1a42cb80a7a.png

    如果我们让n趋于无穷,也就是说CPU核数有无限个,(1-B)/n将无限的接近于0。

    因此,此时我们可以忽略这一项,如此上面的公式就无限接近于1/B,我们知道这里的B是未执行优化处理的代码中不可并行的代码行数占比。

    例如,如果B是0.5,也就是或我们的应用程序的代码行数中一半不能并行化,则0.5的倒数是2。

    由此我们可以看出,即使我们向应用程序添加无限数量的处理器,我们也只能获得大约2个处理器内核的加速。

    假设我们可以重写代码,让应用程序运行时需要同步执行的比例变为0.25。

    那么由于0.25的倒数是4,这意味着我们已经构建了一个应用程序,它运行在大量处理器内核上的速度大约是只有一个处理器内核时的4倍。

    反过来,我们也可以使用阿姆达尔定律来计算程序运行时中必须同步执行以达到给定加速的部分。

    如果我们想实现大约100的加速,其倒数值是0.01,这意味着我们应该只设计大约1%的代码执行同步或者串行运行。

    从上面对阿姆达尔定律的应用发现,我们可以得出这样的结论:

    我们的程序通过使用增加额外处理能力所能获得的最大速度提升是受到程序在同步代码部分所花费的时间的倒数值的限制。

    当然,在我们实际的操作中,这个分数通常是不容易准确计算的,更不能预估我们要开发的应用程序的业务大小,但这个定律给了我们一个提示就是我们在应用程序开发过程中必须非常仔细地考虑同步,并且尽量的必须让程序的序列化运算部分足够小,以此获得更好的性能提升。

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    线程的性能影响

    我们知道了向应用程序添加更多的线程可以提高性能和响应能力。

    但另一方面,添加更多线程也是有成本的,因为线程本身总会对性能产生一些影响。

    第一个影响性能的地方是线程本身的创建,这个创建过程会消耗一些时间,因为JVM必须从底层操作系统获取线程的资源,并在调度程序中准备数据结构,并将决定接下来执行哪个线程。

    如果我们使用跟处理器核数相同的线程数,那么每个线程都可以在自己的处理器上运行,并且不会经常被中断。

    实际上,当应用程序运行时,操作系统本身当然可能也需要处理器来处理它自己的计算。

    因此,在这种情况下,线程也会被中断,并且必须等待,直到操作系统允许它们再次运行。

    当我们必须使用比CPU内核更多的线程时,情况会变得更糟。因为在这种情况下,调度程序需要不断的中断线程,以便让另一个线程执行它的代码。

    这种执行使得操作系统需要保存正在运行的线程的当前状态,然后恢复计划运行的线程的状态。

    除此之外,调度器本身还必须对其内部数据结构执行一些更新,让这些数据结构再次使用CPU算力。

    总之,这意味着从一个线程到另一个线程的每个上下文切换都会消耗CPU的算力,因此与单线程解决方案相比,过多线程将会导致性能下降。

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    并发线程共享访问

    拥有多个线程的另一个代价是需要同步对共享数据结构的访问。

    我们都知道在开发多线程并发访问共享资源的程序中,除了可以使用synchronized关键字之外,我们还可以使用volatile在多个线程之间共享数据。

    如果多个线程竞争共享的数据,竞争就会产生。而我们的JVM就必须决定接下来执行哪个线程。

    如果可以访问的线程不是当前线程的话,就会中断当前线程,引入要执行的线程,这一操作就会引入上下文切换的成本。

    而当前线程就必须等待,直到它可以再次获得可以访问资源的锁。当然,JVM可以自行决定如何实现这种等待。

    如果锁获取锁的预期时间很小时,采用自旋等待,也就是线程尝试一次又一次地获取锁,可能比挂起线程并让另一个线程占用CPU时所需的上下文切换更有效。

    获取锁后,JVM需要将等待的线程切换会执行,这个过程需要另外一个上下文切换,这肯定会为锁争用增加额外的成本。

    因此,由于存在锁的争用问题,减少必须的上下文切换次数是合理的。

    总结

    本文我们简单介绍了在多线程并发编程设计时对于增加线程数给应用程序性能提升上限的估算,介绍了阿姆达尔定律的使用,即我们要关注的参数是可用的CPU内核数或者集群处理器数,代码中需要同步的代码行数比例估值,可用固定一个参数去看其它参数的变化对于性能提升带来的好处。

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  • 异步编程最大的特点是吞吐量,延迟小,因为没有堵塞,这就容易挖掘现有硬件和操作系统等底层系统的潜力,同样的成本投入,异步系统要比传统铁板一块的同步系统更能应付爆发式涌潮的瞬间流量 传统处理流程: ...

    1 异步处理的优点

    异步编程最大的特点是吞吐量大,延迟小,因为没有堵塞,这就容易挖掘现有硬件和操作系统等底层系统的潜力,同样的成本投入,异步系统要比传统铁板一块的同步系统更能应付爆发式涌潮的瞬间大流量
    传统处理流程:
    这里写图片描述
    异步处理流程:
    这里写图片描述
    在tomcat 线程池中线程的数量的有限的,是线程达到上限请求就没法处理了。使用异步处理的话,主线程就可以空闲下来处理其他请求这样,服务器的吞吐量就会明显的提升。

    2.同步处理

    编写一个简单的controller 测试一下

    @GetMapping
        public String asyncSuccess() {
            logger.info("主线程开始");
            try {
                Thread.sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                // TODO Auto-generated catch block
                e.printStackTrace();
            }
            logger.info("主线程结束");
            return "success";
        }

    运行程序打出日志发现主线程消耗一秒钟多返回
    这里写图片描述

    3.runnable异步处理

    使用callable方式编写测试controller代码

    
        @GetMapping("/runnable")
        public Callable<String> asyncSuccessRunnable() {
            logger.info("主线程开始");
            Callable<String> result=new Callable<String>(){
                public String call() throws Exception {
                    logger.info("副线程开始");
                    Thread.sleep(1000);
                    logger.info("副线程结束");
                    // TODO Auto-generated method stub
                    return null;
                }
    
            } ;
            return result;
        }

    运行程序打出日志发现主线程立即结束了,业务逻辑交给副线程去做了。
    这里写图片描述

    4.DeferredReult 异步处理

    虽然上述的方法也能进行异步处理,但是有个很明显的确定就是副线程需要通过主线程去调用。但是在实际项目中场景是比上述的场景要复杂的多。
    假设如下的场景
    这里写图片描述
    上述的方案就不好实现了下面用DeferredReult 实现上述的场景
    定义一个controller进行处理服务

    @GetMapping("/deferredReult ")
        public DeferredResult<String> asyncSuccessDeferredReult () {
            logger.info("主线程开始");
            String orderNumber=RandomStringUtils.randomNumeric(8);
            moQueue.setPlaceOrder(orderNumber);
            DeferredResult<String> result=new DeferredResult<String>();
            deferredResultHalder.getMap().put(orderNumber, result);
            logger.info("主线程结束");
                return result;
        }

    这里就不直接使用消息队列了定义一个类进行模拟

    
    @Component
    public class MockQueue {
        private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MockQueue.class);
    
        private String placeOrder;
        private String complaceOrder;
        public String getPlaceOrder() {
            return placeOrder;
        }
        public void setPlaceOrder(String placeOrder) {
            new Thread(()->{
                logger.info("接到下单请求"+placeOrder);
                try {
                    Thread.sleep(1000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    // TODO Auto-generated catch block
                    e.printStackTrace();
                }
                this.complaceOrder = placeOrder;
                logger.info("下单请求处理完成"+placeOrder);
            }).start();
        }
        public String getComplaceOrder() {
            return complaceOrder;
        }
        public void setComplaceOrder(String complaceOrder) {
            this.complaceOrder = complaceOrder;
        }
    
    }

    定义DeferredResultHalder 封装处理

    @Component
    public class DeferredResultHalder {
        private Map<String, DeferredResult<String>> map=new HashMap<String,DeferredResult<String>>();
    
        public Map<String, DeferredResult<String>> getMap() {
            return map;
        }
    
        public void setMap(Map<String, DeferredResult<String>> map) {
            this.map = map;
        }
    }

    定义一个监听 无限循环监听消息队列

    @Component
    public class QueueListener implements ApplicationListener<ContextRefreshedEvent>{
        private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(QueueListener.class);
    
        @Autowired
        private MockQueue moQueue;
        @Autowired
        private DeferredResultHalder deferredResultHalder;
        public void onApplicationEvent(ContextRefreshedEvent event) {
            //无限循环
            new Thread(()->{
                while(true) {
                    if(StringUtils.isNoneBlank(moQueue.getComplaceOrder())) {
                        String orderNumber=moQueue.getComplaceOrder();
                        logger.info("返回订单处理结果"+orderNumber);
                        deferredResultHalder.getMap().get(orderNumber).setResult("place order success");
                        moQueue.setComplaceOrder(null);
                    }else {
                        try {
                            Thread.sleep(1000);
                        } catch (InterruptedException e) {
                            e.printStackTrace();
                        }
                    }   
                }
            }).start();
        }
    
    }

    运行项目打出日志如下
    这里写图片描述
    文章地址 http://www.haha174.top/article/details/258637
    项目源码 https://github.com/haha174/imooc-security.git

    欢迎关注,更多福利

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  • 其目的就是当某个线程很耗时的时候使用多线程,可以在将耗时任务放在后台继续执行的同时,同时执行其他操作,达到提升效率,优化用户体验的效果。 多线程是完成高并发任务的一种方法,高并发是系统运行的一种状态,...

    高并发:“短时间内遇到大量操作请求”的情况。

    多线程:多线程就是指一个进程中同时有多个线程正在执行。其目的就是当某个线程很耗时的时候使用多线程,可以在将耗时任务放在后台继续执行的同时,同时执行其他操作,达到提升效率,优化用户体验的效果。

    多线程是完成高并发任务的一种方法,高并发是系统运行的一种状态,通过多线程有助于系统承受高并发状态的实现。

    多线程是解决高并发问题的其中的一个方法手段。

    同步:当前操作(函数、资源)执行(利用)完,在执行(利用)其他的操作(函数、资源)。

    异步:不必等待当前操作(函数、资源)执行(利用)完,就可以(利用)其他的操作(函数、资源)。

    下面举个例子:
    比方说我用浏览器提交一段信息(内容很多,存储过程需要1分钟)上传到服务器。同步情况下我要等待1分钟之后浏览器提示我信息已存储;如果是异步情况下马上就能提示我信息已存储,其实信息还是1分钟之后存储到服务器上的,只不过用户体感非常好。

    此时我们需要异步,那么如何实现呢?可以通过多线程实现。

    多线程可以实现异步!

    线程之间的同步又是怎么回事呢?

    你开启多线程之后有可能对共享资源进行更改,那么就存在安全问题。线程同步就是解决这些安全问题的有效方法!

     

     

     

    原文:https://blog.csdn.net/ideality_hunter/article/details/53453285 
     

    展开全文
  • 多线程

    2018-08-05 12:53:42
     对于windows系统来说,进程的开销很,windows多线程的重点是面对资源争抢与同步方面的问题。对于linux系统来说,进程的开销很小,重点是进程之间的通讯方法。  多线程就是多个线程一起去协同完成一个任务,...

    1、多线程

        对于windows系统来说,进程的开销很大,windows多线程的重点是面对资源争抢与同步方面的问题。对于linux系统来说,进程的开销很小,重点是进程之间的通讯方法。

        多线程就是多个线程一起去协同完成一个任务,通过充分去共享资源来达到提升效率的一种编程思想。但这个过程会遇到很多麻烦,比如会碰上死锁的问题,同时去争抢一个资源的问题等等。为了解决这个问题,使用锁,会在一定程度上影响执行效率,我们需要在效率和安全之间寻找一个平衡点。

    2、线程

        当thread::detach()函数被调用后,执行的线程从线程对象中分离,已不再被一个线程对象所表达——这是两个独立的事情。C++线程对象可以被销毁,同时OS执行的线程可以继续。

        创建一个线程之后,我们还需要考虑一个问题:该如何处理这个线程的结束?一种方式是等待这个线程结束,在一个合适的地方调用thread实例的join()方法,调用者线程将会一直等待着目标线程的结束,当目标线程结束之后调用者线程继续执行;另一个方式是将这个线程分离,由其自己结束,通过调用thread实例的detach()方法将目标线程置于分离模式。

    3、线程同步

    线程同步的主要任务是使并发执行的各线程之间能够有效的共享资源和相互合作,从而使程序的执行具有可再现性。线程之间有直接相互制约(同步)和间接相互制约(互斥)的关系。

    线程同步的5种常用方式:

    1) 临界资源

    当多个线程访问一个独占性共享资源时,可以使用临界区对象。拥有临界区的线程可以访问被保护起来的资源或代码段,其他线程若想访问,则被挂起,直到拥有临界区的线程放弃临界区为止。(临界区只能同一进程中的线程使用,不能跨进程使用)。

    临界资源:同时只允许一个进程使用的资源。

    临界区:进程中用于访问临界资源的代码段,又称临界段。

    2) 互斥量/互斥锁(CMutex)

    互斥量多用于多进程之间的线程互斥,用来确保一个线程独占一个资源的访问。而且能够正确处理资源的遗弃问题。(遗弃问题:占有某种资源的进程意外终止后,其他等待该资源的进程能否感知。)

    3) 事件(CEvent)/条件变量

    事件机制,允许一个线程在处理完一个任务后,主动唤醒另外一个线程执行任务。或者按照条件变量的说法,提供线程之间的一种通知机制。

    4) 信号量(CSemphore)

    当需要一个计数器来限制可以使用某共享资源的线程数目时,可以使用“信号量”对象。信号量提供对临界资源的安全分配。如果存在多份临界资源,在多个线程争抢临界资源的情况下,向线程提供安全分配临界资源的方法。如果临界资源的数量为1,将退化为锁。

    5) 令牌

    一种高级的线程同步的方法。它既提供锁的安全访问临界资源的功能,又利用了条件变量使得线程争夺临界资源时是有序的。

    注意:

    1) 临界区和互斥量都有“线程所有权”的概念,所以它们是不能用来实现线程间的同步的,只能用来实现互斥。

    2) 事件和信号量都可以实现线程和进程间的互斥和同步。但是它们都无法解决遗弃问题。

    3) 临界区的效率是最高的额,因为它不是内核对象,但是临界区不能跨进程使用。互斥量、事件、信号量都是内核对象,可以跨进程使用,但相应的效率也会低很多。

    4、pthread_cond_timedwait()函数

    该函数有三个参数,分别为:

    1) pthread_cond_t  _cond:条件变量(触发条件)

    2) pthread_mutex_t  _mutex:互斥锁

    3) struct timespec  _abstime:等待时间(其值为系统时间+等待时间)

    当在指定的时间内有信号传过来时,pthread_cond_timedwait()返回0,否则返回一个非0数。

     

    使用该函数有三步:

    1) 加互斥锁:pthread_mutex_lock(&_mutex)

    2) 等待:pthread_cond_timedwait(&_cond,&_mutex,&_abstime)  //解锁->等待->加锁

    3) 解互斥锁:pthread_mutex_unlock(&_mutex)

     

    发送信号量时,也要三步:

    1) 加互斥锁:pthread_mutex_lock(&_mutex)

    2) 发送:pthread_cond_signal(&_cond)

    3) 解互斥锁:pthread_mutex_unlock(&_mutex)

     

    Pthread_cond_timedwait()函数阻塞住调用该函数的线程,等待由cond指定的条件被触发(pthread_cond_broadcast() or pthread_cond_signal())。

    当Pthread_cond_timedwait()函数被调用时,调用线程已经锁住了mutex。该函数会对mutex进行解锁和执行对条件的等待(原子操作)。原子意味着:解锁和执行条件的等待是原子的、一体的。

    如果等待条件满足或超时或线程被取消,调用线程需要在线程继续执行前先自动锁住mutex,如果没有锁住mutex,产生eperm错误。即该函数返回时,mutex已经被调用线程锁住。

    等待的时间通过abstime参数(绝对系统时间,过了该时刻就超时)指定,超时则返回etimedout错误码。时间通过秒和纳秒指定,系统时间是毫秒粒度的。需要根据调度和优先级原因,设置的时间长度应该比预想的时间要多或者少点。可以通过系统时钟接口gettimeofday()获得timeval结构体。

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  •  多线程开发不仅提升了了程序执行的效率,更是大大解决了单线程中所无法解决的同步问题,那么多线程开发是不是真的像我们想象的那么完美呢?  最近两个星期一直在做多线程开发,期间用多线程达到了许多还算nice的...
  • 线程同步小结

    2013-10-24 22:12:00
    最近在学习毕向东老师的java基础课程,目前学到的多线程的这一部分,以下权当做一个总结。 一、引出 对于火车站来说,卖票是每天都会发生的事情,然而如果只有一个窗口卖票,单线程来操作将会导致效率很低,如果...

空空如也

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同步多线程提升多大