并發編程之并發編程的挑戰

LeanCloud 發布于2019-08-19 10:24 / 3560人閱讀

摘要：關于并發編程，其目的就是為了讓程序運行得更快，但是，并不是啟動更多的線程就能讓程序更大限度的并發執行。對于軟件資源限制考慮使用資源池將資源復用，例如數據庫連接池等資源限制情況下進行并發編程根據不同的資源限制調整程序的并發度。

關于并發編程，其目的就是為了讓程序運行得更快，但是，并不是啟動更多的線程就能讓程序更大限度的并發執行。有哪些影響并發編程的因素呢？

一、文章導圖

二、挑戰 1、上下文切換

單核處理器也支持多線程執行代碼，CPU通過給每個線程分配CPU時間片來實現這個機制，只是時間片的時間短，感覺CPU能同時處理多個任務。時間片一般是幾十毫秒（ms）。
CPU通過時間片輪訓的方式處理任務，當前任務執行一個時間片會切換到下一個任務。注意，當CPU從一個任務切換到另一個任務前，會保留上一個任務的狀態，以便再切回來是可以繼續執行。所以任務從保持狀態到再加載的過程就是一次上下文切換。

多線程執行耗時測試

電腦配置：單處理器雙核8G內存

public class Demo1_1_1 {

    private static final long count = 1000000001;

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 注釋一個進行執行
        concurrent();
//        serial();
    }

    /**
     * 并發執行
     */
    private static void concurrent() throws InterruptedException {
        long start = System.currentTimeMillis();
        Thread thread = new Thread(() -> {
            int a = 0;
            for (long i = 0; i < count; i++) {
                a += 5;
            }
        });
        thread.start();

        int b = 0;
        for (long i = 0; i < count; i++) {
            b --;
        }
        thread.join();
        System.out.println("concurrent time:" + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms");

    }

    /**
     * 串行執行
     */
    private static void serial() {
        long start = System.currentTimeMillis();
        int a = 0;
        for (long i = 0; i < count; i++) {
            a += 5;
        }

        int b = 0;
        for (long i = 0; i < count; i++) {
            b --;
        }
        System.out.println("serial time:" + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms");
    }

}

以上分別執行3次，取一個最大值和一個最小值

結果

循環次數	并行耗時/ms	串行耗時/ms
10萬	66 - 90	2 - 4
100萬	68 - 78	5 - 13
1000萬	75 - 81	16 - 19
1億	133 - 128	80 - 121
10億	600 - 615	900 - 1000

分析
當并發執行不超過億級別時，并行是比串行慢的，這就是因為線程有創建和上下文切換的開銷。按理說多個線程執行應該比單線程慢，實際并非如此。

如何減少上下文切換

1、無所并發編程：多線程競爭鎖時，會引發上下文切換
2、CAS算法：Java中的Atomic包使用CAS算法更新數據，無需加鎖
3、使用最少線程：任務少，但線程多，導致很多線程都處于等待狀態
4、協程：在線程里實現多線程的調度

2、死鎖

java中的鎖主要用來解決并發編程資源競爭的問題，如果編程不當，一旦產生死鎖，便會導致系統功能不可用。

例如，有兩個線程t1，t2；兩個資源A，B；當出現，t1持有A資源，t2持有B資源時，t1嘗試獲取B資源，t2嘗試獲取A資源，此時，便會出現死鎖的情況。

避免死鎖的辦法

1、避免一個線程同時獲取多個鎖
2、避免一個線程在鎖內同時占有多個資源，盡力保證每個線程只占用一個資源
3、嘗試使用定時鎖，如lock.tryLock(timeout)

3、資源限制的挑戰

什么是資源限制

資源限制指在進行并發編程時，程序的執行速度受限于計算機硬件資源或軟件資源。
硬件資源包括：帶寬的上傳下載速度、硬盤讀寫速度和CPU的處理速度等
軟件資源包括：線程池大小、數據庫的連接數等

資源限制引發的問題

在并發編程中，代碼執行速度加快的原則是將代碼中的串行部分變成并行執行，但有可能由于資源限制問題，導致程序仍按串行執行，此時程序不僅不會變快，反而更慢，因為增加了上下文切換和資源調度的時間。

如何解決資源限制的問題

對于硬件資源限制：考慮使用集群方式并行執行程序。
對于軟件資源限制：考慮使用資源池將資源復用，例如數據庫連接池等

資源限制情況下進行并發編程

根據不同的資源限制調整程序的并發度。

GPU云服務器云服務器并發編程 Python并發編程 java并發編程 linux 并發編程

文章版權歸作者所有，未經允許請勿轉載,若此文章存在違規行為，您可以聯系管理員刪除。

轉載請注明本文地址：http://m.specialneedsforspecialkids.com/yun/75968.html

物聯網高并發編程之單臺服務器最大并發TCP連接數

摘要：對端，通過增加內存修改最大文件描述符個數等參數，單機最大并發連接數超過萬甚至上百萬是沒問題的，國外公司在產品環境中已做到萬并發 [TOC] 前言曾幾何時我們還在尋求網絡編程中C10K問題的解決方案，但是現在從硬件和操作系統支持來看單臺服務器支持上萬并發連接已經沒有多少挑戰性了。我們先假設單臺服務器最多只能支持萬級并發連接，其實對絕大多數應用來說已經遠遠足夠了，但是對于一些擁有很大用...

leap_frog 2019-08-16 13:54 評論0 收藏0
【Java并發編程的藝術】第一章讀書筆記

摘要：前言并發編程的目的是讓程序跑的更快，但并不是啟動更多的線程，這個程序就跑的更快。盡可能降低上下文切換的次數，有助于提高并發效率。死鎖并發編程中的另一挑戰是死鎖，會造成系統功能不可用。前言并發編程的目的是讓程序跑的更快，但并不是啟動更多的線程，這個程序就跑的更快。有以下幾種挑戰。挑戰及方案上下文切換單核CPU上執行多線程任務，通過給每個線程分配CPU時間片的方式來實現這個機制。...

馬忠志 2019-08-16 10:42 評論0 收藏0
高并發

摘要：表示的是兩個，當其中任意一個計算完并發編程之是線程安全并且高效的，在并發編程中經常可見它的使用，在開始分析它的高并發實現機制前，先講講廢話，看看它是如何被引入的。電商秒殺和搶購，是兩個比較典型的互聯網高并發場景。干貨：深度剖析分布式搜索引擎設計分布式，高可用，和機器學習一樣，最近幾年被提及得最多的名詞，聽名字多牛逼，來，我們一步一步來擊破前兩個名詞，今天我們首先來說說分布式。探究...

supernavy 2019-07-25 14:10 評論0 收藏0
高并發

摘要：表示的是兩個，當其中任意一個計算完并發編程之是線程安全并且高效的，在并發編程中經常可見它的使用，在開始分析它的高并發實現機制前，先講講廢話，看看它是如何被引入的。電商秒殺和搶購，是兩個比較典型的互聯網高并發場景。干貨：深度剖析分布式搜索引擎設計分布式，高可用，和機器學習一樣，最近幾年被提及得最多的名詞，聽名字多牛逼，來，我們一步一步來擊破前兩個名詞，今天我們首先來說說分布式。探究...

ddongjian0000 2019-06-24 17:56 評論0 收藏0
高并發

摘要：表示的是兩個，當其中任意一個計算完并發編程之是線程安全并且高效的，在并發編程中經常可見它的使用，在開始分析它的高并發實現機制前，先講講廢話，看看它是如何被引入的。電商秒殺和搶購，是兩個比較典型的互聯網高并發場景。干貨：深度剖析分布式搜索引擎設計分布式，高可用，和機器學習一樣，最近幾年被提及得最多的名詞，聽名字多牛逼，來，我們一步一步來擊破前兩個名詞，今天我們首先來說說分布式。探究...

wangdai 2019-08-15 13:49 評論0 收藏0