并发编程大扫盲：带你了解何为线程上下文切换

刺骨的言语ヽ痛彻心扉 2022-12-27 04:46 96阅读 0赞

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在并发程序中，关于线程数设置大小的说法：

> 线程数量设置太小，可能会导致程序不能充分利用好系统资源。
> 
> 线程数量设置太大，可能会带来资源的过度竞争，导致上下文切换给系统带来额外的开销。

### 何为上下文切换？ ###

在单核CPU时代，操作系统其实就已经能处理多线程并发任务了。处理器会给每个线程分配一个CPU时间片，线程会在获取的时间片内执行任务。

#### 时间片的概念是什么？ ####

时间片即CPU分配给各个程序的时间，每个线程被分配一个时间段，称作它的时间片，即该进程允许运行的时间，使各个程序从表面上看是同时进行的。

> 时间段一般为几十毫秒。

如果在时间片结束时进程还在运行，则CPU将被剥夺并分配给另一个进程。如果进程在时间片结束前阻塞或结束，则CPU当即进行切换。而不会造成CPU资源浪费。

宏观上：我们可以同时打开多个应用程序，每个程序并行不悖，同时运行。当我们开启微信、QQ、IDEA、数据库等，我基本上是感受不到处理器不断的进行时间片切换。

微观上：由于只有一个CPU，一次只能处理程序要求的一部分，如何处理公平，一种方法就是引入时间片，每个程序轮流执行。

#### 何为上下文切换？ ####

当一个线程的时间片用完后或者其他自身原因被迫暂停运行了，这时候，另外一个线程或者、进程或者其他进程的线程就会白操作系统选中，用来占用处理器。

这种一个线程被暂停，一个线程包选中开始执行的过程就叫做上下文切换。

#### 和CPU寄存器、程序计数器的关系 ####

上下文切换包含了寄存器的存储和程序计数器存储的指令内容。

CPU寄存器负责存储已经、正在和即将要执行的任务。

程序计数器负责寄存CPU正在执行的指令位置和即将执行的下一条指令的位置。

#### 上下文切换分类 ####

1.  进程之间的上下文切换。
2.  线程之间的上下文切换（本文重点）。

### 什么场景会导致线程的上下文切换？ ###

导致线程上下文切换的有两种类型：

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自发性上下文切换是指线程由 Java 程序调用导致切出，在多线程编程中，执行调用上图中的方法或关键字，常常就会引发自发性上下文切换。

非自发性上下文切换指线程由于调度器的原因被迫切出。常见的有：线程被分配的时间片用完，虚拟机垃圾回收导致或者执行优先级的问题导致。

#### 那么虚拟机垃圾回收为什么会导致上下文切换 ？ ####

在 Java 虚拟机中，对象的内存都是由虚拟机中的堆分配的，在程序运行过程中，新的对象将不断被创建，如果旧的对象使用后不进行回收，堆内存将很快被耗尽。Java 虚拟机提供了一种回收机制，对创建后不再使用的对象进行回收，从而保证堆内存的可持续性分配。而这种垃圾回收机制的使用有可能会导致 stop-the-world 事件的发生，这其实就是一种线程暂停行为。

### 怎么发现上下文切换？ ###

#### vmstat命令 ####

可以使用vmstat命令来查看线程上下文切换情况。

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#### 参数说明 ####

**procs**

*  r：等等运行的进程数。
 *  b：出在飞终端睡眠状态的进程数。

**memory**

*  swpd：虚拟内存使用情况，单位：KB。
 *  free ：空闲的内存，单位：KB。
 *  buff：被用来作为缓存的内存数，单位：KB。

**swap**

*  si：每秒从交换区写到内存的大小 。
 *  so：每秒写入交换区的内存大小 。

**io**

*  bi: 每秒读取的块数
 *  bo: 每秒写入的块数

**system**

*  in: 每秒中断数，包括时钟中断。
 *  cs: 每秒上下文切换数。

**CPU**

*  us: 用户进程执行时间(user time)
 *  sy: 系统进程执行时间(system time)
 *  id: 空闲时间(包括IO等待时间),中央处理器的空闲时间 。以百分比表示。
 *  wa: 等待IO时间

#### pidstat命令 ####

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参数说明

*  cswch/s（自愿）：值进程无法获取所需资源导致的上下文切换，比如：I/O，内存等系统资源不足时，就会发生自愿上下文切换
 *  nvcswch/s（非自愿）：值进程由于时间已到等原因，被系统强制调度而发生的上下文切换，比如，大量进程都在争夺CPU而发生非自愿上下文切换

### 总结 ###

上下文切换就是一个工作的线程被另外一个线程暂停，另外一个线程占用了处理器开始执行任务的过程。系统和 Java 程序自发性以及非自发性的调用操作，就会导致上下文切换，从而带来系统开销。

线程越多，系统的运行速度不一定越快。那么我们平时在并发量比较大的情况下，什么时候用单线程，什么时候用多线程呢？

一般在单个逻辑比较简单，而且速度相对来非常快的情况下，我们可以使用单线程。例如，我们前面讲到的 Redis，从内存中快速读取值，不用考虑 I/O 瓶颈带来的阻塞问题。而在逻辑相对来说很复杂的场景，等待时间相对较长又或者是需要大量计算的场景，我建议使用多线程来提高系统的整体性能。例如，NIO 时期的文件读写操作、图像处理以及大数据分析等。