Java并发编程之进程与线程

韩_师兄
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1 进程与线程

进程

  • 程序由指令和数据组成，但这些指令要运行，数据要读写，就必须将指令加载至 CPU，数据加载至内存。在 指令运行过程中还需要用到磁盘、网络等设备。进程就是用来加载指令、管理内存、管理 IO 的
  • 当一个程序被运行，从磁盘加载这个程序的代码至内存，这时就开启了一个进程。
  • 进程就可以视为程序的一个实例。大部分程序可以同时运行多个实例进程（例如记事本、画图、浏览器 等），也有的程序只能启动一个实例进程（例如网易云音乐、360 安全卫士等）

线程

  • 一个进程之内可以分为一到多个线程。

  • 一个线程就是一个指令流，将指令流中的一条条指令以一定的顺序交给 CPU 执行

  • Java 中，线程作为最小调度单位，进程作为资源分配的最小单位。 在 windows 中进程是不活动的，只是作 为线程的容器

二者对比

  • 进程基本上相互独立的，而线程存在于进程内，是进程的一个子集
  • 进程拥有共享的资源，如内存空间等，供其内部的线程共享
  • 进程间通信较为复杂
    • 同一台计算机的进程通信称为 IPC（Inter-process communication）
    • 不同计算机之间的进程通信，需要通过网络，并遵守共同的协议，例如 HTTP, HTTPS
  • 线程通信相对简单，因为它们共享进程内的内存，一个例子是多个线程可以访问同一个共享变量
  • 线程更轻量，线程上下文切换成本一般上要比进程上下文切换低

2 并行与并发

单核 cpu 下，线程实际还是 串行执行 的。操作系统中有一个组件叫做任务调度器，将 cpu 的时间片（windows 下时间片最小约为 15 毫秒）分给不同的程序使用，只是由于 cpu 在线程间（时间片很短）的切换非常快，人类感觉是同时运行的 。

总结为一句话就是： 微观串行，宏观并行 .

通常将这种 线程轮流使用 CPU 的做法称为并发， concurrent

CPU时间片1时间片2时间片3时间片4
core线程1线程2线程3线程4

image.png

多核 cpu下，每个 核（core） 都可以调度运行线程，这时候线程可以是并行的。

CPU时间片1时间片2时间片3时间片4
core1线程1线程1线程3线程3
core2线程2线程4线程2线程4

image.png

引用 Rob Pike 的一段描述：

  • 并发（concurrent）是同一时间应对（dealing with）多件事情的能力
  • 并行（parallel）是同一时间动手做（doing）多件事情的能力

举例说明:

  • 家庭主妇做饭、打扫卫生、给孩子喂奶，她一个人轮流交替做这多件事，这时就是并发
  • 家庭主妇雇了个保姆，她们一起这些事，这时既有并发，也有并行（这时会产生竞争，例如锅只有一口，一 个人用锅时，另一个人就得等待）
  • 雇了3个保姆，一个专做饭、一个专打扫卫生、一个专喂奶，互不干扰，这时是并行

3 案列

案列1

工具类

@Slf4j(topic = "c.FileReader")
public class FileReader {
    public static void read(String filename) {
        int idx = filename.lastIndexOf(File.separator);
        String shortName = filename.substring(idx + 1);
        try (FileInputStream in = new FileInputStream(filename)) {
            long start = System.currentTimeMillis();
            log.debug("read [{}] start ...", shortName);
            byte[] buf = new byte[1024];
            int n = -1;
            do {
                n = in.read(buf);
            } while (n != -1);
            long end = System.currentTimeMillis();
            log.debug("read [{}] end ... cost: {} ms", shortName, end - start);
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}


public final class Constants {

    public static final String MP4_FULL_PATH = "D:\\b.txt";
}

同步

@Slf4j(topic = "c.Sync")
public class Sync {

    public static void main(String[] args) {
        FileReader.read(Constants.MP4_FULL_PATH);
        log.debug("do other things ...");
    }

}
/*
运行结果:
16:28:28.388 c.FileReader [main] - read [b.txt] start ...
16:28:28.396 c.FileReader [main] - read [b.txt] end ... cost: 9 ms
16:28:28.397 c.Sync [main] - do other things ...
*/

异步

@Slf4j(topic = "c.Async")
public class Async {

    public static void main(String[] args) {
        new Thread(() -> FileReader.read(Constants.MP4_FULL_PATH)).start();
        log.debug("do other things ...");
    }

}
/*
运行结果:
16:31:27.230 c.Async [main] - do other things ...
16:31:27.230 c.FileReader [Thread-0] - read [b.txt] start ...
16:31:27.234 c.FileReader [Thread-0] - read [b.txt] end ... cost: 5 ms
*/

案列2

充分利用多核 cpu 的优势，提高运行效率。想象下面的场景，执行 3 个计算，最后将计算结果汇总:

计算 1 花费 10 ms
计算 2 花费 11 ms
计算 3 花费 9 ms
汇总需要 1 ms
  • 如果是串行执行，那么总共花费的时间是 10 + 11 + 9 + 1 = 31ms
  • 但如果是四核 cpu，各个核心分别使用线程 1 执行计算 1，线程 2 执行计算 2，线程 3 执行计算 3，那么 3 个 线程是并行的，花费时间只取决于最长的那个线程运行的时间，即 11ms 最后加上汇总时间只会花费 12ms

需要在多核 cpu 才能提高效率，单核仍然时是轮流执行,

且单核多线程,因线程上下文切换,可能导致花费时间更多.

测试类

@Fork(1)
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@Warmup(iterations=3)
@Measurement(iterations=5)
public class MyBenchmark {
    static int[] ARRAY = new int[1000_000_00];
    static {
        Arrays.fill(ARRAY, 1);
    }
    @Benchmark
    public int c() throws Exception {
        int[] array = ARRAY;
        FutureTask<Integer> t1 = new FutureTask<>(()->{
            int sum = 0;
            for(int i = 0; i < 250_000_00;i++) {
                sum += array[0+i];
            }
            return sum;
        });
        FutureTask<Integer> t2 = new FutureTask<>(()->{
            int sum = 0;
            for(int i = 0; i < 250_000_00;i++) {
                sum += array[250_000_00+i];
            }
            return sum;
        });
        FutureTask<Integer> t3 = new FutureTask<>(()->{
            int sum = 0;
            for(int i = 0; i < 250_000_00;i++) {
                sum += array[500_000_00+i];
            }
            return sum;
        });
        FutureTask<Integer> t4 = new FutureTask<>(()->{
            int sum = 0;
            for(int i = 0; i < 250_000_00;i++) {
                sum += array[750_000_00+i];
            }
            return sum;
        });
        new Thread(t1).start();
        new Thread(t2).start();
        new Thread(t3).start();
        new Thread(t4).start();
        return t1.get() + t2.get() + t3.get()+ t4.get();
    }
    @Benchmark
    public int d() throws Exception {
        int[] array = ARRAY;
        FutureTask<Integer> t1 = new FutureTask<>(()->{
            int sum = 0;
            for(int i = 0; i < 1000_000_00;i++) {
                sum += array[0+i];
            }
            return sum;
        });
        new Thread(t1).start();
        return t1.get();
    }
}

/*
在终端执行执行命令: java -jar -Xmx2G Xxx.jar
运行结果:
Benchmark            Mode  Samples  Score  Score error  Units
c.i.MyBenchmark.c    avgt        5  0.019        0.002   s/op
c.i.MyBenchmark.d    avgt        5  0.047        0.009   s/op

其中C方法时间比d远远小于.  多线程在多核中,执行效果明显,计算使用时间更少

*/

总结

  • 单核 cpu 下，多线程不能实际提高程序运行效率，只是为了能够在不同的任务之间切换，不同线程轮流使用 cpu ，不至于一个线程总占用 cpu，别的线程没法干活

  • 多核 cpu 可以并行跑多个线程，但能否提高程序运行效率还是要分情况的

    • 有些任务，经过精心设计，将任务拆分，并行执行，当然可以提高程序的运行效率。但不是所有计算任 务都能拆分
    • 也不是所有任务都需要拆分，任务的目的如果不同，谈拆分和效率没啥意义

  • IO 操作不占用 cpu，只是我们一般拷贝文件使用的是【阻塞 IO】，这时相当于线程虽然不用 cpu，但需要一 直等待 IO 结束，没能充分利用线程。所以才有后面的【非阻塞 IO】和【异步 IO】优化

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