并发编程

有的并发程序写得不严谨，在并发下如果出现问题，定位起来会比较耗时和棘手。

所以，对于Java开发工程师而言，笔者强烈建议多使用JDK并发包提供的并发容器和工具类来解决并发问题，因为这些类都已经通过了充分的测试和优化。

并发编程的目的是为了让程序运行得更快,但是,并不是启动更多的线程就能让程序最大限度地并发执行。

并发编程涉及到的为问题

上下文切换问题
死锁问题
受限于硬件和软件的资源问题等等。

上下文切换

单核处理器也支持多线程执行代码,CPU通过给每个线程分配CPU时间片来实现。

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。

使用Lmbench3性能分析工具可以测量上下文切换的时长。

使用vmstat可以测量上下文切换的次数。

如何减少上下文切换

减少上下文切换的方法有无锁并发编程、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，会引起上下文切换，所以多线程处理数据时，可以用一些办法来避免使用锁，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。

减少上下文切换实战

通过减少线上大量WAITING的线程，来减少上下文切换次数.

用jstack命令dump线程信息，看看pid为31177的进程里的线程都在做什么。

java/bin/jstack 31177 > /home/lingyiwin/dump31177

统计所有线程分别处于什么状态，发现300多个线程处于WAITING（on object monitor）状态

grep java.lang.Thread.State dump31177 | awk '{print $2$3$4$5}'| sort | uniq -c
39 RUNNABLE
21 TIMED_WAITING(on object monitor)
6 TIMED_WAITING(parking)
51 TIMED_WAITING(sleeping)
305 WAITING(on object monitor)
3 WAITING(parking)

打开dump文件查看处于WAITING（onobjectmonitor）的线程在做什么。发现这些线程基本全是JBOSS的工作线程，在await。说明JBOSS线程池里线程接收到的任务太少，大量线程都闲着。

"http-0.0.0.0-7001-97" daemon prio=10 tid=0x000000004f6a8000 nid=0x555e in
Object.wait() [0x0000000052423000]
java.lang.Thread.State: WAITING (on object monitor)
at java.lang.Object.wait(Native Method)
- waiting on <0x00000007969b2280> (a org.apache.tomcat.util.net.AprEndpoint$Worker)
at java.lang.Object.wait(Object.java:485)
at org.apache.tomcat.util.net.AprEndpoint$Worker.await(AprEndpoint.java:1464)
- locked <0x00000007969b2280> (a org.apache.tomcat.util.net.AprEndpoint$Worker)
at org.apache.tomcat.util.net.AprEndpoint$Worker.run(AprEndpoint.java:1489)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:662)

减少JBOSS的工作线程数，找到JBOSS的线程池配置信息，将maxThreads降到100。

<maxThreads="250" maxHttpHeaderSize="8192"
emptySessionPath="false" minSpareThreads="40" maxSpareThreads="75"
maxPostSize="512000" protocol="HTTP/1.1"
enableLookups="false" redirectPort="8443" acceptCount="200" bufferSize="16384"
connectionTimeout="15000" disableUploadTimeout="false" useBodyEncodingForURI= "true">

重启JBOSS，再dump线程信息，然后统计WAITING（onobjectmonitor）的线程，发现减少了175个。WAITING的线程少了，系统上下文切换的次数就会少，因为每一次从 WAITTING到RUNNABLE都会进行一次上下文的切换。

grep java.lang.Thread.State dump31177 | awk '{print $2$3$4$5}'| sort | uniq -c
44 RUNNABLE
22 TIMED_WAITING(onobjectmonitor)
9 TIMED_WAITING(parking)
36 TIMED_WAITING(sleeping)
130 WAITING(onobjectmonitor)
1 WAITING(parking

死锁

产生死锁，就会造成系统功能不可用。

如下代码演示死锁的场景，使线程t1和线程t2互相等待对方释放锁。

package com.thread;public class DeadLockDemo {private static String A = "A";private static String B = "B";public static void main(String[] args) {new DeadLockDemo().deadLock();}private void deadLock() {Thread t1 = new Thread(new Runnable() {@Overridepublic void run() {synchronized (A) {try {Thread.currentThread().sleep(2000);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}synchronized (B) {System.out.println("1");}}}});Thread t2 = new Thread(new Runnable() {@Overridepublic void run() {synchronized (B) {synchronized (A) {System.out.println("2");}}}});t1.start();t2.start();}
}

一旦出现死锁，业务是可感知的，因为不能继续提供服务了，那么只能通过dump线程查看到底是哪个线程出现了问题，以下线程信息告诉我们是DeadLockDemo类引起的死锁。

"Thread-2" prio=5 tid=7fc0458d1000 nid=0x116c1c000 waiting for monitor entry [116c1b000]
java.lang.Thread.State: BLOCKED (on object monitor)
at com.ifeve.book.forkjoin.DeadLockDemo$2.run(DeadLockDemo.java:42)
- waiting to lock <7fb2f3ec0> (a java.lang.String)
- locked <7fb2f3ef8> (a java.lang.String)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:695)
"Thread-1" prio=5 tid=7fc0430f6800 nid=0x116b19000 waiting for monitor entry [116b18000]
java.lang.Thread.State: BLOCKED (on object monitor)
at com.ifeve.book.forkjoin.DeadLockDemo$1.run(DeadLockDemo.java:31)
- waiting to lock <7fb2f3ef8> (a java.lang.String)
- locked <7fb2f3ec0> (a java.lang.String)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:695)

避免死锁的几个常见方法:

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。

资源限制的挑战

什么是资源限制

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。

如：服务器的带宽影响下载；硬盘读写速度跟不上CPU执行速度；软件资源限制数据库的链接数和socket链接数等。

资源限制引发的问题

并发编程中，将代码中串行执行变成并发执行。但因资源受限，让在串行执行，同时又增加了上下文切换和资源调度的时间，综合下来反而并行慢于串行。

如何解决资源限制的问题

对于硬件资源限制，

可以考虑使用集群并行执行程序。既然单机的资源有限制，那么就使用集群。

比如使用ODPS、Hadoop或者自己搭建服务器集群，不同的机器处理不同的数据。可以通过“数据ID%机器数”，计算得到一个机器编号，然后由对应编号的机器处理这笔数据。

对于软件资源限制，可以考虑使用资源池将资源复用。

比如使用连接池将数据库和Socket 连接复用，或者在调用对方webservice接口获取数据时，只建立一个连接。