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并发编程带来了哪些问题？ |
并发编程带来了哪些问题？ |
并发编程带来了哪些问题？ |
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多线程技术有这么多的好处，难道就没有一点缺点么，就在任何场景下就一定适用么？很显然不是。
在实际工作中，错误使用多线程非但不能提高效率还可能使程序崩溃。以在路上开车为例：
在一个单向行驶的道路上，每辆汽车都遵守交通规则，这时候整体通行是正常的。『单向车道』意味着『一个线程』，『多辆车』意味着『多个job任务』。
如果需要提升车辆的同行效率，一般的做法就是扩展车道，对应程序来说就是『加线程池』，增加线程数。这样在同一时间内，通行的车辆数远远大于单车道。
然而成年人的世界没有那么完美，车道一旦多起来『加塞』的场景就会越来越多，出现碰撞后也会影响整条马路的通行效率。这么一对比下来『多车道』确实可能比『单车道』要慢。
防止汽车频繁变道加塞可以采取在车道间增加『护栏』，那在程序的世界该怎么做呢？
程序世界中多线程遇到的问题归纳起来就是三类：『线程安全问题』、『活跃性问题』、『性能问题』，接下来会讲解这些问题，以及问题对应的解决手段。
有时候我们会发现，明明在单线程环境中正常运行的代码，在多线程环境中可能会出现意料之外的结果，其实这就是大家常说的『线程不安全』。那到底什么是线程不安全呢？往下看。
原子性
举一个银行转账的例子，比如从账户A向账户B转1000元，那么必然包括2个操作：从账户A减去1000元，往账户B加上1000元，两个操作都成功才意味着一次转账最终成功。
试想一下，如果这两个操作不具备原子性，从A的账户扣减了1000元之后，操作突然终止了，账户B没有增加1000元，那问题就大了。
银行转账这个例子有两个步骤，出现了意外后导致转账失败，说明没有原子性。
原子性：即一个操作或者多个操作 要么全部执行并且执行的过程不会被任何因素打断，要么就都不执行。
原子操作：即不会被线程调度机制打断的操作，没有上下文切换。
在并发编程中很多操作都不是原子操作，出个小题目：
i = 0; // 操作1
i++; // 操作2
i = j; // 操作3
i = i + 1; // 操作4上面这四个操作中有哪些是原子操作，哪些不是的？不熟悉的人可能认为这些都是原子操作，其实只有操作1是原子操作。
- 操作1：对基本数据类型变量的赋值是原子操作；
- 操作2：包含三个操作，读取i的值，将i加1，将值赋给i；
- 操作3：读取j的值，将j的值赋给i；
- 操作4：包含三个操作，读取i的值，将i加1，将值赋给i；
在单线程环境下上述四个操作都不会出现问题，但是在多线程环境下，如果不通过加锁操作，往往可能得到意料之外的值。
在Java语言中通过可以使用synchronize或者lock来保证原子性。
可见性
talk is cheap，先show一段代码：
/**
* Author: leixiaoshuai
*/
class Test {
int i = 50;
int j = 0;
public void update() {
// 线程1执行
i = 100;
}
public int get() {
// 线程2执行
j = i;
return j;
}
}线程1执行update方法将 i 赋值为100，一般情况下线程1会在自己的工作内存中完成赋值操作，却没有及时将新值刷新到主内存中。
这个时候线程2执行get方法，首先会从主内存中读取i的值，然后加载到自己的工作内存中，这个时候读取到i的值是50，再将50赋值给j，最后返回j的值就是50了。原本期望返回100，结果返回50，这就是可见性问题，线程1对变量i进行了修改，线程2没有立即看到i的新值。
可见性：指当多个线程访问同一个变量时，一个线程修改了这个变量的值，其他线程能够立即看得到修改的值。
如上图每个线程都有属于自己的工作内存，工作内存和主内存间需要通过store和load等进行交互。
为了解决多线程可见性问题，Java语言提供了volatile这个关键字。当一个共享变量被volatile修饰时，它会保证修改的值会立即被更新到主存，当有其他线程需要读取时，它会去内存中读取新值。而普通共享变量不能保证可见性，因为变量被修改后什么时候刷回到主存是不确定的，另外一个线程读的可能就是旧值。
当然Java的锁机制如synchronize和lock也是可以保证可见性的，加锁可以保证在同一时刻只有一个线程在执行同步代码块，释放锁之前会将变量刷回至主存，这样也就保证了可见性。
关于线程不安全的表现还有『有序性』，这个问题会在后面的文章中深入讲解。
上面讲到为了解决可见性问题，我们可以采取加锁方式解决，但是如果加锁使用不当也容易引入其他问题，比如『死锁』。
在说『死锁』前我们先引入另外一个概念：活跃性问题。
活跃性是指某件正确的事情最终会发生，当某个操作无法继续下去的时候，就会发生活跃性问题。
概念是不是有点拗口，如果看不懂也没关系，你可以记住活跃性问题一般有这样几类：死锁，活锁，饥饿问题。
（1）死锁
死锁是指多个线程因为环形的等待锁的关系而永远的阻塞下去。一图胜千语，不多解释。
（2）活锁
死锁是两个线程都在等待对方释放锁导致阻塞。而活锁的意思是线程没有阻塞，还活着呢。
当多个线程都在运行并且修改各自的状态，而其他线程彼此依赖这个状态，导致任何一个线程都无法继续执行，只能重复着自身的动作和修改自身的状态，这种场景就是发生了活锁。
如果大家还有疑惑，那我再举一个生活中的例子，大家平时在走路的时候，迎面走来一个人，两个人互相让路，但是又同时走到了一个方向，如果一直这样重复着避让，这俩人就是发生了活锁，学到了吧，嘿嘿。
（3）饥饿
如果一个线程无其他异常却迟迟不能继续运行，那基本是处于饥饿状态了。
常见有几种场景:
- 高优先级的线程一直在运行消耗CPU，所有的低优先级线程一直处于等待；
- 一些线程被永久堵塞在一个等待进入同步块的状态，而其他线程总是能在它之前持续地对该同步块进行访问；
有一个非常经典的饥饿问题就是哲学家用餐问题，如下图所示，有五个哲学家在用餐，每个人必须要同时拿两把叉子才可以开始就餐，如果哲学家1和哲学家3同时开始就餐，那哲学家2、4、5就得饿肚子等待了。
前面讲到了线程安全和死锁、活锁这些问题会影响多线程执行过程，如果这些都没有发生，多线程并发一定比单线程串行执行快吗，答案是不一定，因为多线程有创建线程和线程上下文切换的开销。
创建线程是直接向系统申请资源的，对操作系统来说创建一个线程的代价是十分昂贵的，需要给它分配内存、列入调度等。
线程创建完之后，还会遇到线程上下文切换。
CPU是很宝贵的资源速度也非常快，为了保证雨露均沾，通常为给不同的线程分配时间片，当CPU从执行一个线程切换到执行另一个线程时，CPU 需要保存当前线程的本地数据，程序指针等状态，并加载下一个要执行的线程的本地数据，程序指针等，这个开关被称为『上下文切换』。
一般减少上下文切换的方法有：
- 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
多线程用好了可以让程序的效率成倍提升，用不好可能比单线程还要慢。
用一张图总结一下上面讲的：
编辑：沉默王二，内容大部分来源以下三个开源仓库：
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