java并发编程的艺术

java并发编程的艺术
- - 1.1.3 如何减少上下文的切换
  - 如何避免死锁？
  - 资源限制
- 2 JAVA并发机制的底层实现原理
- - 2.1 Volatile的应用
  - - 2.1.1 JMM 对 volatile 关键字的特殊规则
    - 2.1.2 上volatile能够比其他同步工具更快吗？*
    - 2.1.3 volatile如何保证其在多处理器情景中的数据的可见性？
  - 2.2 synchronized 的实现原理与应用
  - - 2.2.2 锁的升级与对比
    - - 偏向锁：为让线程获得锁的代价更低而引入了偏向锁。
  - 2.3　原子操作的实现原理
  - - 2.3.2 处理器如何实现原子操作

java并发编程的艺术

CPU通过时间片分配算法来循环执行任务，当前任务执行一个时间片后会切换到下一个任务。但是，在切换前会保存上一个任务的状态，以便下次切换回这个任务时，可以再加载这个任务的状态。所以任务从保存到再加载的过程就是一次上下文切换，为线程有创建和上下文切换的开销。

1.1.3 如何减少上下文的切换

减少上下文切换的方法：无锁并发编程、CAS算法、使用最少线程和使用协程。

无锁并发编程。多线程竞争锁时，会引起上下文的切换，所以多线程处理数据时，可以用一些办法来避免用锁，如将数据的ID按照Hash算法取模分段，不同的线程处理不同段的数据。
CAS算法。Java的Atomic包使用CAS算法来更新数据，而不需要加锁。
使用最少线程。避免创建不需要的线程，比如任务很少，但是创建了很多线程来处理，这
样会造成大量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。

如何避免死锁？

避免一个线程同时获取多个锁。
避免一个线程在锁内同时占用多个资源，尽量保证每个锁只占用一个资源。
尝试使用定时锁，使用lock.tryLock（timeout）来替代使用内部锁机制。
对于数据库锁，加锁和解锁必须在一个数据库连接里，否则会出现解锁失败的情况。

资源限制

资源限制是指在进行并发编程时，程序的执行速度受限于计算机硬件资源或软件资源。

在并发编程中，将代码执行速度加快的原则是将代码中串行执行的部分变成并发执行，但是如果将某段串行的代码并发执行，因为受限于资源，仍然在串行执行，这时候程序不仅不会加快执行，反而会更慢，因为增加了上下文切换和资源调度的时间。

对于硬件资源限制，可以考虑使用集群并行执行程序。对于软件资源限制，可以考虑使用资源池将资源复用。

如何在资源限制的情况下，让程序执行得更快呢？方法就是，根据不同的资源限制调整程序的并发度

2 JAVA并发机制的底层实现原理

2.1 Volatile的应用

**volatile是轻量级的synchronized，它在多处理器开发中保证了共享变量的可见性。**当一个线程修改一个共享变量时，另外一个线程能读到这个修改值。

2.1.1 JMM 对 volatile 关键字的特殊规则

volatile 变量只能保证可见性，在不满足以下两条规则的时候仍然需要通过加锁来保证原子性：

运算结果并不依赖变量的当前值，或者能够确保只有单一的线程修改变量的值。
变量不需要与其他的状态变量共同参与不变约束。

使用volatile变量的第二个语义是禁止指令重排序优化，普通的变量仅会保证在该方法的执行过程中所有依赖赋值结果的地方都能获取到正确的结果，而不能保证变量赋值操作的顺序与程序代码中的执行顺序一致。因为在同一个线程的方法执行过程中无法感知到这点，这就是Java内存模型中描述的所谓“线程内表现为串行的语义”（Within-Thread As-If-Serial Semantics）。而volatile变量能够通过内存屏障保证重排序过的代码看起来依然是有序的。

对该变量的写操作之后，编译器会插入一个写屏障。
对该变量的读操作之前，编译器会插入一个读屏障。

2.1.2 上volatile能够比其他同步工具更快吗？*

volatile的同步机制的性能确实要优于锁（使用synchronized关键字或java.util.concurrent包里面的锁），但是由于虚拟机对锁实行的许多消除优化，使得我们很难确切地说volatile就会比synchronized快上多少。如果让volatile自己与自己比较，那可以确定一个原则：volatile变量读操作的性能消耗与普通变量几乎没有什么差别，但是写操作则可能会慢上一些，因为它需要在本地代码中插入许多内存屏障指令来保证处理器不发生乱序执行。不过即便如此，大多数场景下volatile的总开销仍然要比锁来得更低，主要是因为它不会引起程序上下文的切换和调度。

2.1.3 volatile如何保证其在多处理器情景中的数据的可见性？

在多处理器的场景下，为了保证各个处理器之间的volatile数据的一致性，就会实现缓存一致性协议，每个处理器通过嗅探在总线上传播的数据来检查自己缓存的值是不是过期了，当处理器发现自己缓存行里面对应的内存地址被修改，就会将当前处理器的缓存行设置为无效状态，当处理器对这个数据进行修改操作的时候，会重新从系统内存吧数据读到处理器缓存中。

2.2 synchronized 的实现原理与应用

对于普通同步方法，锁是当前实例对象。
对于静态同步方法，锁是当前类的Class对象。
对于同步方法块，锁是Synchonized括号里配置的对象。

2.2.2 锁的升级与对比

锁的四种状态：无锁状态、偏向锁状态、轻量级锁状态、重量级锁状态。锁只能够升级不能够降级。

偏向锁：为让线程获得锁的代价更低而引入了偏向锁。

锁	优点	缺点	适用场景
偏向锁	加锁和解锁不需要额外的消耗，和执行非同步方法相比仅存在纳秒级的差距	如果线程间存在锁竞争，会带来额外的锁撤销的消耗	只适用于一个线程访问同步块儿时候。
轻量级锁	竞争的线程不会阻塞，提高程序的响应速度	如果始终得不到锁竞争的线程，使用自旋会消耗CPU	追求响应时间，同步块执行速度快。
重量级锁	线程竞争不使用自旋，不会消耗CPU	线程阻塞，响应时间缓慢	追求吞吐量，同步块执行速度较长

2.3　原子操作的实现原理

2.3.2 处理器如何实现原子操作

处理器使用基于对缓存加锁或总线加锁的方式来实现多处理器之间的原子操作。

有两种情况下处理器不会使用缓存锁定。

第一种情况是：当操作的数据不能被缓存在处理器内部，或操作的数据跨多个缓存行（cache line）时，则处理器会调用总线锁定。
第二种情况是：有些处理器不支持缓存锁定

Java是通过自旋CAS来实现原子性的，CAS虽然很高效地解决了原子操作，但是CAS仍然存在三大问题。ABA问题，循环时间长开销大，以及只能保证一个共享变量的原子操作。

ABA问题。ABA问题的解决思路就是使用版本号。在变量前面追加上版本号，每次变量更新的时候把版本号加1
循环时间长开销大.自旋CAS如果长时间不成功，会给CPU带来非常大的执行开销。如果JVM能支持处理器提供的pause指令，那么效率会有一定的提升。
只能保证一个共享变量的原子操作。当对一个共享变量执行操作时，我们可以使用循环CAS的方式来保证原子操作，但是对多个共享变量操作时，循环CAS就无法保证操作的原子性，这个时候就可以用锁。还有一个取巧的办法，就是把多个共享变量合并成一个共享变量来操作。

锁机制保证了只有获得锁的线程才能够操作锁定的内存区域。JVM内部实现了很多种锁机制，有偏向锁、轻量级锁和互斥锁。有意思的是除了偏向锁，JVM实现锁的方式都用了循环CAS，即当一个线程想进入同步块的时候使用循环CAS的方式来获取锁，当它退出同步块的时候使用循环CAS释放锁。