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标题: Java高并发 [打印本页]
作者: Wanderfoury    时间: 2018-6-26 15:27
标题: Java高并发
1、关于高并发的几个重要概念1.1 同步和异步
首先这里说的同步和异步是指函数/方法调用方面。
很明显，同步调用会等待方法的返回，异步调用会瞬间返回，但是异步调用瞬间返回并不代表你的任务就完成了，他会在后台起个线程继续进行任务。
1.2 并发和并行
并发和并行在外在表象来说，是差不多的。由图所示，并行则是两个任务同时进行，而并发呢，则是一会做一个任务一会又切换做另一个任务。所以单个cpu是不能做并行的，只能是并发。
1.3 临界区
临界区用来表示一种公共资源或者说是共享数据，可以被多个线程使用，但是每一次，只能有一个线程使用它，一旦临界区资源被占用，其他线程要想使用这个资源，就必须等待。
1.4 阻塞和非阻塞
所以阻塞的方式，一般性能不会太好。根据一般的统计，如果一个线程在操作系统层面被挂起，做了上下文切换了，通常情况需要8W个时间周期来做这个事情。
1.5 死锁、饥饿、活锁
所谓死锁：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。就如同下图中的车都想前进，却谁都无法前进。
但是死锁虽说是不好的现象，但是它是一个静态的问题，一旦发生死锁，进程被卡死，cpu占有率也是0，它不会占用cpu，它会被调出去。相对来说还是比较好发现和分析的。
与死锁相对应的是活锁。
活锁，指事物1可以使用资源，但它让其他事物先使用资源；事物2可以使用资源，但它也让其他事物先使用资源，于是两者一直谦让，都无法使用资源。
举个例子，就如同你在街上遇到个人，刚好他朝着你的反方向走，与你正面碰到，你们都想让彼此过去。你往左边移，他也往左边移，两人还是无法过去。这时你往右边移，他也往右边移，如此循环下去。
一个线程在取得了一个资源时，发现其他线程也想到这个资源，因为没有得到所有的资源，为了避免死锁把自己持有的资源都放弃掉。如果另外一个线程也做了同样的事情，他们需要相同的资源，比如A持有a资源，B持有b资源，放弃了资源以后，A又获得了b资源，B又获得了a资源，如此反复，则发生了活锁。
活锁会比死锁更难发现，因为活锁是一个动态的过程。
饥饿是指某一个或者多个线程因为种种原因无法获得所需要的资源，导致一直无法执行。
1.6 并发级别
并发级别：阻塞和非阻塞（非阻塞分为无障碍、无锁、无等待）
1.6.1 阻塞
当一个线程进入临界区后，其他线程必须等待
1.6.2 无障碍
和非阻塞调度相比呢，阻塞调度是一种悲观的策略，它会认为说一起修改数据是很有可能把数据改坏的。而非阻塞调度呢，是一种乐观的策略，它认为大家修改数据未必把数据改坏。但是它是一种宽进严出的策略，当它发现一个进程在临界区内发生了数据竞争，产生了冲突，那么无障碍的调度方式则会回滚这条数据。
在这个无障碍的调度方式当中，所有的线程都相当于在拿去一个系统当前的一个快照。他们一直会尝试拿去的快照是有效的为止。
1.6.3 无锁
与无障碍相比，无障碍并不保证有竞争时一定能完成操作，因为如果它发现每次操作都会产生冲突，那它则会不停地尝试。如果临界区内的线程互相干扰，则会导致所有的线程会卡死在临界区，那么系统性能则会有很大的影响。
而无锁增加了一个新的条件，保证每次竞争有一个线程可以胜出，则解决了无障碍的问题。至少保证了所有线程都顺利执行下去。
下面代码是Java中典型的无锁计算代码
无锁在Java中很常见
1

2

3

4

while (!atomicVar.compareAndSet(localVar, localVar+1))
{
    localVar = atomicVar.get();
}



1.6.4 无等待
首先无等待的前提是无锁的基础上的，无锁它只保证了临界区肯定有进也有出，但是如果进的优先级都很高，那么临界区内的某些优先级低的线程可能发生饥饿，一直出不了临界区。那么无等待解决了这个问题，它保证所有的线程都必须在有限步内完成，自然是无饥饿的。
无等待是并行的最高级别，它能使这个系统达到最优状态。
无等待的典型案例：
如果只有读线程，没有线线程，那么这个则必然是无等待的。
如果既有读线程又有写线程，而每个写线程之前，都把数据拷贝一份副本，然后修改这个副本，而不是修改原始数据，因为修改副本，则没有冲突，那么这个修改的过程也是无等待的。最后需要做同步的只是将写完的数据覆盖原始数据。
由于无等待要求比较高，实现起来比较困难，所以无锁使用得会更加广泛一些。
2. 有关并行的两个重要定律
这两个定律都与加速比有关
2.1 Amdahl定律
定义了串行系统并行化后的加速比的计算公式和理论上限
加速比定义：加速比=优化前系统耗时/优化后系统耗时
举个例子：
加速比=优化前系统耗时/优化后系统耗时=500/400=1.25
这个定理表明：增加CPU处理器的数量并不一定能起到有效的作用 提高系统内可并行化的模块比重，合理增加并行处理器数量，才能以最小的投入，得到最大的加速比。
2.2 Gustafson定律
说明处理器个数，串行比例和加速比之间的关系
则加速比=n-F(n-1) //推导过程略
只要有足够的并行化，那么加速比和CPU个数成正比





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