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标题: 【成都校区*文章*】多线程的使用和优化 [打印本页]

作者: 小蜀哥哥    时间: 2019-11-15 18:49
标题: 【成都校区*文章*】多线程的使用和优化
一,多线程的使用

在编程中,我们不可逃避的会遇到多线程的编程问题,因为在大多数的业务系统中需要并发处理,如果是在并发的场景中,多线程就非常重要了。另外,我们在面试的时候,面试官通常也会问到我们关于多线程的问题,如:如何创建一个线程?我们通常会这么回答,主要有两种方法,第一种:继承Thread类,重写run方法;第二种:实现Runnable接口,重写run方法。那么面试官一定会问这两种方法各自的优缺点在哪,不管怎么样,我们会得出一个结论,那就是使用方式二,因为面向对象提倡少继承,尽量多用组合。
       这个时候,我们还可能想到,如果想得到多线程的返回值怎么办呢?根据我们多学到的知识,我们会想到实现Callable接口,重写call方法。那么多线程到底在实际项目中怎么使用呢,他有多少种方式呢?
       首先,我们来看一个例子:
  这是一种创建多线程的简单方法,很容易理解,在例子中,根据不同的业务场景,我们可以在Thread()里边传入不同的参数实现不同的业务逻辑,但是,这个方法创建多线程暴漏出来的问题就是反复创建线程,而且创建线程后还得销毁,如果对并发场景要求低的情况下,这种方式貌似也可以,但是高并发的场景中,这种方式就不行了,因为创建线程销毁线程是非常耗资源的。所以根据经验,正确的做法是我们使用线程池技术,JDK提供了多种线程池类型供我们选择,具体方式可以查阅jdk的文档。
  这里代码我们需要注意的是,传入的参数代表我们配置的线程数,是不是越多越好呢?肯定不是。因为我们在配置线程数的时候要充分考虑服务器的性能,线程配置的多,服务器的性能未必就优。通常,机器完成的计算是由线程数决定的,当线程数到达峰值,就无法在进行计算了。如果是耗CPU的业务逻辑(计算较多),线程数和核数一样就到达峰值了,如果是耗I/O的业务逻辑(操作数据库,文件上传、下载等),线程数越多一定意义上有助于提升性能。
  线程数大小的设定又一个公式决定:
Y=N*((a+b)/a),其中,N:CPU核数,a:线程执行时程序的计算时间,b:线程执行时,程序的阻塞时间。有了这个公式后,线程池的线程数配置就会有约束了,我们可以根据机器的实际情况灵活配置。
二、多线程优化及性能比较
       最近的项目中用到了所线程技术,在使用过程中遇到了很多的麻烦,趁着热度,整理一下几种多线程框架的性能比较。目前所掌握的大致分三种,第一种:ThreadPool(线程池)+CountDownLatch(程序计数器),第二种:Fork/Join框架,第三种JDK8并行流,下面对这几种方式的多线程处理性能做一下比较总结。
       首先,假设一种业务场景,在内存中生成多个文件对象,这里暂定30000,(Thread.sleep(时间))线程睡眠模拟业务处理业务逻辑,来比较这几种方式的多线程处理性能。
1) 单线程
  这种方式非常简单,但是程序在处理的过程中非常的耗时,使用的时间会很长,因为每个线程都在等待当前线程执行完才会执行,和多线程没有多少关系,所以效率非常低。
       首先创建文件对象,代码如下:
View Code
       接着,模拟业务处理,创建30000个文件对象,线程睡眠1ms,之前设置的1000ms,发现时间很长,整个Eclipse卡掉了,所以将时间改为了1ms。
View Code
测试结果如下:
可以看到,生成30000个文件对象消耗的时间比较长,接近1分钟,效率比较低。
2) ThreadPool(线程池)+CountDownLatch(程序计数器)
  顾名思义,CountDownLatch为线程计数器,他的执行过程如下:首先,在主线程中调用await()方法,主线程阻塞,然后,将程序计数器作为参数传递给线程对象,最后,每个线程执行完任务后,调用countDown()方法表示完成任务。countDown()被执行多次后,主线程的await()会失效。实现过程如下:
View Code
FileRunnable类:
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测试结果如下:
3) Fork/Join框架
  Jdk从版本7开始,出现了Fork/join框架,从字面来理解,fork就是拆分,join就是合并,所以,该框架的思想就是。通过fork拆分任务,然后join来合并拆分后各个人物执行完毕后的结果并汇总。比如,我们要计算连续相加的几个数,2+4+5+7=?,我们利用Fork/join框架来怎么完成呢,思想就是拆分子任务,我们可以把这个运算拆分为两个子任务,一个计算2+4,另一个计算5+7,这是Fork的过程,计算完成后,把这两个子任务计算的结果汇总,得到总和,这是join的过程。
  Fork/Join框架执行思想:首先,分割任务,使用fork类将大任务分割为若干子任务,这个分割过程需要按照实际情况来定,直到分割出的任务足够小。然后,join类执行任务,分割的子任务在不同的队列里,几个线程分别从队列里获取任务并执行,执行完的结果放到一个单独的队列里,最后,启动线程,队列里拿取结果并合并结果。
  使用Fork/Join框架要用到几个类,关于类的使用方式可以参考JDK的API,使用该框架,首先需要继承ForkJoinTask类,通常,只需要继承他的子类RecursiveTask或RecursiveAction即可,RecursiveTask,用于有返回结果的场景,RecursiveAction用于没有返回结果的场景。ForkJoinTask的执行需要用到ForkJoinPool来执行,该类用于维护分割出的子任务添加到不同的任务队列。
      下面是实现代码:
View Code
测试结果如下:

4) JDK8并行流
  并行流是jdk8的新特性之一,思想就是将一个顺序执行的流变为一个并发的流,通过调用parallel()方法来实现。并行流将一个流分成多个数据块,用不同的线程来处理不同的数据块的流,最后合并每个块数据流的处理结果,类似于Fork/Join框架。
并行流默认使用的是公共线程池ForkJoinPool,他的线程数是使用的默认值,根据机器的核数,我们可以适当调整线程数的大小。线程数的调整通过以下方式来实现。
System.setProperty("java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism", "100");
以下是代码的实现过程,非常简单:

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下面是测试,第一次没有设置线程池的数量,采用默认,测试结果如下:
我们看到,结果并不是很理想,耗时较长,接下来设置线程池的数量大小,即添加如下代码:
System.setProperty("java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism", "100");
接着进行测试,结果如下:
这次耗时较小,比较理想。
三、总结
  综上几种情况来看,以单线程作为参考,耗时最长的还是原生的Fork/Join框架,这里边尽管配置了线程池的数量,但效果较精确配置了线程池数量的JDK8并行流较差。并行流实现代码简单易懂,不需要我们写多余的for循环,一个parallelStream方法全部搞定,代码量大大的减少了,其实,并行流的底层还是使用的Fork/Join框架,这就要求我们在开发的过程中灵活使用各种技术,分清各种技术的优缺点,从而能够更好的为我们服务。






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