Java并发编程学习笔记

Java并发编程一直是Java程序员必须懂但又是很难懂的技术内容。这里不仅仅是指使用简单的多线程编程，或者使用juc的某个类。当然这些都是并发编程的基本知识，除了使用这些工具以外，Java并发编程中涉及到的技术原理十分丰富。

　　于是乎，就诞生了想写点东西记录下，以提升理解和对并发编程的认知。为什么需要用到并发?凡事总有好坏两面，之间的trade-off是什么，也就是说并发编程具有哪些挑战?以及在进行并发编程时应该了解和掌握的概念是什么?并发编程的三大特性是什么?这篇文章主要以这四个问题来谈一谈。

　　一.为什么要用到并发

　　一直以来，硬件的发展极其迅速，也有一个很著名的"摩尔定律"，可能会奇怪明明讨论的是并发编程为什么会扯到了硬件的发展，这其中的关系应该是多核CPU的发展为并发编程提供的硬件基础。摩尔定律并不是一种自然法则或者是物理定律，它只是基于认为观测数据后，对未来的一种预测。按照所预测的速度，我们的计算能力会按照指数级别的速度增长，不久以后会拥有超强的计算能力，正是在畅想未来的时候，2004年，Intel宣布4GHz芯片的计划推迟到2005年，然后在2004年秋季，Intel宣布彻底取消4GHz的计划，也就是说摩尔定律的有效性超过了半个世纪戛然而止。但是，聪明的硬件工程师并没有停止研发的脚步，他们为了进一步提升计算速度，而不是再追求单独的计算单元，而是将多个计算单元整合到了一起，也就是形成了多核CPU。短短十几年的时间，家用型CPU,比如Intel i7就可以达到4核心甚至8核心。而专业服务器则通常可以达到几个独立的CPU，每一个CPU甚至拥有多达8个以上的内核。因此，摩尔定律似乎在CPU核心扩展上继续得到体验。因此，多核的CPU的背景下，催生了并发编程的趋势，通过 并发编程的形式可以将多核CPU的计算能力发挥到极致，性能得到提升 。

　　顶级计算机科学家Donald Ervin Knuth如此评价这种情况：在我看来，这种现象(并发)或多或少是由于硬件设计者无计可施了导致的，他们将摩尔定律的责任推给了软件开发者。

　　另外，在特殊的业务场景下先天的就适合于并发编程。比如在图像处理领域，一张1024X768像素的图片，包含达到78万6千多个像素。即时将所有的像素遍历一边都需要很长的时间，面对如此复杂的计算量就需要充分利用多核的计算的能力。又比如当我们在网上购物时，为了提升响应速度，需要拆分，减库存，生成订单等等这些操作，就可以进行拆分利用多线程的技术完成。 面对复杂业务模型，并行程序会比串行程序更适应业务需求，而并发编程更能吻合这种业务拆分 。正是因为这些优点，使得多线程技术能够得到重视，也是一名Java学习者应该掌握的：

　　充分利用多核CPU的计算能力;

　　方便进行业务拆分，提升应用性能

　　二. 并发编程有哪些挑战

　　多线程技术有这么多的好处，难道就没有一点缺点或者挑战么，就在任何场景下就一定适用么?很显然不是。

　　2.1 频繁的上下文切换

　　时间片是CPU分配给各个线程的时间，因为时间非常短，所以CPU不断通过切换线程，让我们觉得多个线程是同时执行的，时间片一般是几十毫秒。而每次切换时，需要保存当前的状态起来，以便能够进行恢复先前状态，而这个切换时非常损耗性能，过于频繁反而无法发挥出多线程编程的优势。通常减少上下文切换可以采用无锁并发编程，CAS算法，使用最少的线程和使用协程。

　　无锁并发编程：可以参照concurrentHashMap锁分段的思想，不同的线程处理不同段的数据，这样在多线程竞争的条件下，可以减少上下文切换的时间。

　　CAS算法：利用Atomic下使用CAS算法来更新数据，使用了乐观锁，可以有效的减少一部分不必要的锁竞争带来的上下文切换

　　使用最少线程：避免创建不需要的线程，比如任务很少，但是创建了很多的线程，这样会造成大量的线程都处于等待状态

　　协程：在单线程里实现多任务的调度，并在单线程里维持多个任务间的切换

　　由于上下文切换也是个相对比较耗时的操作，所以在"java并发编程的艺术"一书中有过一个实验，并发累加未必会比串行累加速度要快。 可以使用Lmbench3测量上下文切换的时长 vmstat测量上下文切换次数

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