通过上一讲的介绍，相信你对上下文切换已经有了一定的认识。在单线程的情况下，线程一旦被 CPU 调用，通常不会被调度出去。然而，当可运行的线程数量远超过 CPU 数量时，操作系统会将正在运行的某个线程调度出来，让其他线程有机会使用 CPU，这就会引发上下文切换。
此外，在多线程环境中使用竞争锁时，如果线程因等待竞争锁而被阻塞，JVM 一般会将该锁挂起，并允许线程被交换出去。若频繁出现阻塞情况，对于 CPU 密集型程序而言，上下文切换的次数将会增多。
既然在某些场景下使用多线程是必不可少的，但多线程编程又确实会带来上下文切换，进而增加系统的性能开销，那么我们该如何优化多线程的上下文切换呢？这正是我今天要和你探讨的话题，接下来我将重点介绍几种常见的优化方法。
竞争锁优化
在多线程编程中，当遇到性能问题时，大多数人首先想到的往往是锁。
多线程对锁资源的竞争会引发上下文切换，而且因锁竞争导致的线程阻塞越多，上下文切换就越频繁，系统的性能开销也就越大。由此可见，在多线程编程里，锁本身并非性能开销的根源，竞争锁才是关键所在。
我们知道，锁优化的核心在于减少竞争。下面，我们再来总结一下锁优化的几种方式。
减少锁的持有时间
锁的持有时间越长，就意味着会有更多的线程在等待该竞争资源释放。如果使用的是 Synchronized 同步锁资源，不仅会引发线程间的上下文切换，甚至可能增加进程间的上下文切换。
在第 12 讲中，我分享过一些具体的方法。例如，可以把与锁无关的代码移出同步代码块，尤其是那些开销较大的操作以及可能会被阻塞的操作。
优化前
public synchronized void mySyncMethod(){
businesscode1();
mutextMethod();
businesscode2();
}
优化后
public void mySyncMethod(){
businesscode1();
synchronized(this) {
mutextMethod();
}
businesscode2();
}
降低锁的粒度
同步锁能够确保对象的原子性。我们可以考虑将锁的粒度进一步拆分，从而避免所有线程对同一锁资源进行过于激烈的竞争。具体方式有以下两种：
锁分离
与传统锁不同，读写锁实现了锁的分离，它由 “读锁” 和 “写锁” 两个锁构成，规则是可以共享读，但只能有一个写操作。
这样做的好处是，在多线程读的场景中，读读操作不互斥，读写操作互斥，写写操作也互斥。而传统的独占锁在未区分读写锁时，读写操作通常是：读读互斥、读写互斥、写写互斥。因此，在读操作远多于写操作的多线程场景下，锁分离能够避免高并发读时的资源竞争，进而避免上下文切换。
锁分段
在使用锁来保证集合或者大对象的原子性时，我们可以考虑将锁对象进一步分解。例如，在 Java 1.8 之前版本的 ConcurrentHashMap 就采用了锁分段技术。
非阻塞乐观锁替代竞争锁
volatile 关键字的作用是保证可见性和有序性，其读写操作不会导致上下文切换，因此开销相对较小。不过，volatile 无法保证操作变量的原子性，因为它没有锁的排他性。
而 CAS 是一种原子的 if - then - act 操作，它是一种无锁算法，能够确保对一个共享变量的读写操作保持一致。CAS 操作包含 3 个操作数：内存值 V、旧的预期值 A 和要修改的新值 B。只有当 A 和 V 相同时，才会将 V 修改为 B，否则不做任何操作，并且 CAS 算法不会导致上下文切换。Java 的 Atomic 包就运用了 CAS 算法来更新数据，无需额外加锁。
除了从编码层面优化竞争锁之外，JVM 内部也对 Synchronized 同步锁进行了优化。我在第 12 讲中对此有详细讲解，这里简单回顾一下。
在 JDK 1.6 中，JVM 将 Synchronized 同步锁划分为偏向锁、轻量级锁、偏向锁以及重量级锁，优化顺序也是按照这个顺序进行的。JIT 编译器在动态编译同步块时，还会通过锁消除、锁粗化的方式来优化同步锁。
wait/notify 优化
在 Java 中，我们可以通过调用 Object 对象的 wait () 方法和 notify () 方法或 notifyAll () 方法来实现线程间的通信。
在线程中调用 wait () 方法，线程会阻塞并等待其他线程的通知（即其他线程调用 notify () 方法或 notifyAll () 方法）；而在线程中调用 notify () 方法或 notifyAll () 方法，则会通知其他线程从 wait () 方法处恢复执行。
下面，我们通过 wait () /notify () 来实现一个简单的生产者 - 消费者案例，代码如下：
public class WaitNotifyTest {
public static void main(String[] args) {
Vector<Integer> pool = new Vector<Integer>();
Producer producer = new Producer(pool, 10);
Consumer consumer = new Consumer(pool);
new Thread(producer).start();
new Thread(consumer).start();
}
}
/**
* 生产者
*/
class Producer implements Runnable {
private Vector<Integer> pool;
private Integer size;
public Producer(Vector<Integer> pool, Integer size) {
this.pool = pool;
this.size = size;
}
public void run() {
for (;;) {
try {
System.out.println(" 生产一个商品 ");
produce(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
private void produce(int i) throws InterruptedException {
while (pool.size() == size) {
synchronized (pool) {
System.out.println(" 生产者等待消费者消费商品, 当前商品数量为 " + pool.size());
pool.wait(); // 等待消费者消费
}
}
synchronized (pool) {
pool.add(i);
pool.notifyAll(); // 生产成功，通知消费者消费
}
}
}
/**
* 消费者
*/
class Consumer implements Runnable {
private Vector<Integer> pool;
public Consumer(Vector<Integer> pool) {
this.pool = pool;
}
public void run() {
for (;;) {
try {
System.out.println(" 消费一个商品 ");
consume();
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
private void consume() throws InterruptedException {
while (pool.isEmpty()) {
synchronized (pool) {
System.out.println(" 消费者等待生产者生产商品, 当前商品数量为 " + pool.size());
pool.wait(); // 等待生产者生产商品
}
}
synchronized (pool) {
pool.remove(0);
pool.notifyAll(); // 通知生产者生产商品
}
}
}
wait/notify 的使用导致了较多的上下文切换
结合相关图片我们可以看到，在消费者第一次获取到锁之前，如果发现没有商品可供消费，就会执行 Object.wait () 方法，此时线程会挂起，进入阻塞状态，这就产生了一次上下文切换。
当生产者获取到锁并执行 notifyAll () 方法后，会唤醒处于阻塞状态的消费者线程，这里又会发生一次上下文切换。
被唤醒的等待线程在继续执行时，需要再次申请相应对象的内部锁，此时等待线程可能需要与其他新活跃的线程竞争内部锁，这也可能会导致上下文切换。
如果有多个消费者线程同时被阻塞，使用 notifyAll () 方法会唤醒所有阻塞的线程。但如果某些商品仍然没有库存，过早地唤醒这些没有库存商品的消费线程，可能会使线程再次进入阻塞状态，从而引发不必要的上下文切换。
优化 wait/notify 的使用，减少上下文切换
首先，在多个不同的消费场景中，我们可以使用 Object.notify () 方法替代 Object.notifyAll () 方法。因为 Object.notify () 方法只会唤醒指定的线程，不会过早地唤醒其他未满足需求的阻塞线程，从而可以减少相应的上下文切换。
其次，生产者在执行完 Object.notify () /notifyAll () 方法唤醒其他线程后，应尽快释放内部锁，以避免被唤醒的线程在恢复执行后长时间持有锁进行业务操作，从而避免被唤醒的线程再次申请相应内部锁时等待锁的释放。
最后，为了避免长时间等待，我们通常会使用 Object.wait (long) 方法设置等待超时时间。但线程无法区分返回结果是由于等待超时还是被通知线程唤醒，这会导致线程再次尝试获取锁操作，增加上下文切换。
在此，我建议使用 Lock 锁结合 Condition 接口来替代 Synchronized 内部锁中的 wait /notify 机制，实现等待 / 通知功能。这样做不仅可以解决 Object.wait (long) 方法无法区分返回原因的问题，还能解决线程被过早唤醒的问题。
Condition 接口定义的 await 方法、signal 方法和 signalAll 方法分别对应于 Object.wait ()、Object.notify () 和 Object.notifyAll () 方法。
合理地设置线程池大小，避免创建过多线程
线程池的线程数量不宜设置过大。一旦线程池的工作线程总数超过系统所拥有的处理器数量，就会导致过多的上下文切换。关于如何合理设置线程池数量的更多内容，我将在第 18 讲中详细讲解。
另外，在某些创建线程池的方法中，线程数量设置不会直接展示给我们。例如，使用 Executors.newCachedThreadPool () 方法创建的线程池，会复用其内部空闲的线程来处理新提交的任务，如果没有空闲线程，就会创建新的线程（不受 MAX_VALUE 限制）。在处理大量且耗时长的任务时，这样的线程池会创建大量的工作线程，从而导致频繁的上下文切换。因此，这类线程池只适合处理大量且耗时短的非阻塞任务。
使用协程实现非阻塞等待
很多人一提到协程（Coroutines），可能马上就会想到 Go 语言。对于大多数 Java 程序员来说，协程可能还比较陌生，但在 Go 语言中，协程的使用已经相当成熟。
协程是一种比线程更轻量级的机制。与由操作系统内核管理的进程和线程不同，协程完全由程序本身控制，即在用户态执行。协程避免了像线程切换那样产生的上下文切换，在性能方面有显著提升。关于协程在多线程业务中的应用，我会在第 18 讲中详细阐述。
减少 Java 虚拟机的垃圾回收
在上一讲讨论上下文切换的诱因时，我们提到过 “垃圾回收会导致上下文切换”。
许多 JVM 垃圾回收器（如 serial 收集器、ParNew 收集器）在回收旧对象时，会产生内存碎片，因此需要进行内存整理。在这个过程中，需要移动存活的对象，而移动内存对象意味着这些对象所在的内存地址会发生变化。所以，在移动对象前需要暂停线程，移动完成后再唤醒线程。因此，减少 JVM 垃圾回收的频率可以有效减少上下文切换。
总结
上下文切换是多线程编程中性能消耗的原因之一。竞争锁、线程间的通信以及过多地创建线程等多线程编程操作，都会给系统带来上下文切换。此外，I/O 阻塞以及 JVM 的垃圾回收也会增加上下文切换。
总体而言，过于频繁的上下文切换会影响系统的性能，我们应该尽量避免。同时，我们可以将上下文切换作为系统的性能参考指标，并将其纳入服务性能监控体系，做到防患于未然。
