文章均是摘自《java并发编程的艺术》，仅作为读书笔记供自己复习
多线程执行任务让程序运行得更快，会面临非常多的挑战，比如下文切换的问题、死锁的问题，以及受限于硬件和软件的资源限制问题。
1.1 上下文切换
即使是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时间片来实现这个机制。时间片是CPU分配给各个线程的时间，因为时间片非常短，所以CPU通过不停地切换线程执行，让我们感觉多个线程是同时执行的，时间片一般是几十毫秒（ms）。
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。
上下文切换也会影响多线程的执行速度。
1.1.1 多线程一定快吗
当并发执行累加操作不超过百万次时，速度会比串行执行累加操作要慢。那么，为什么并发执行的速度会比串行慢呢？这是因为线程有创建和上下文切换的开销。
1.1.2 测试上下文切换次数和时长
以下工具可以度量上下文切换带来的消耗。
- 使用Lmbench3[1]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。
1.1.3 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。
1.1.4 减少上下文切换实战
本节将通过减少线上大量WAITING的线程，来减少上下文切换次数。
第一步：用jstack命令dump线程信息，看看pid为3117的进程里的线程都在做什么。
sudo -u admin /opt/ifeve/java/bin/jstack 31177 > /home/tengfei.fangtf/dump17第二步：统计所有线程分别处于什么状态，发现300多个线程处于WAITING（onobjectmonitor）状态。
[tengfei.fangtf@ifeve ~]$ grep java.lang.Thread.State dump17 | awk '{print $2$3$4$5}'
| sort | uniq -c
39 RUNNABLE
21 TIMED_WAITING(onobjectmonitor)
6 TIMED_WAITING(parking)
51 TIMED_WAITING(sleeping)
305 WAITING(onobjectmonitor)
3 WAITING(parking)第三步：打开dump文件查看处于WAITING（onobjectmonitor）的线程在做什么。发现这些线程基本全是JBOSS的工作线程，在await。说明JBOSS线程池里线程接收到的任务太少，大量线程都闲着。
"http-0.0.0.0-7001-97" daemon prio=10 tid=0x000000004f6a8000 nid=0x555e in
Object.wait() [0x0000000052423000]
java.lang.Thread.State: WAITING (on object monitor)
at java.lang.Object.wait(Native Method)
- waiting on <0x00000007969b2280> (a org.apache.tomcat.util.net.AprEndpoint$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$Worker.run(AprEndpoint.java:1489)
at java.lang.Thread.run(Thread.java:662)第四步：减少JBOSS的工作线程数，找到JBOSS的线程池配置信息，将maxThreads降到100。
<maxThreads="250" maxHttpHeaderSize="8192"
emptySessionPath="false" minSpareThreads="40" maxSpareThreads="75"
maxPostSize="512000" protocol="HTTP/1.1"
enableLookups="false" redirectPort="8443" acceptCount="200" bufferSize="16384"
connectionTimeout="15000" disableUploadTimeout="false" useBodyEncodingForURI= "true">第五步：重启JBOSS，再dump线程信息，然后统计WAITING（onobjectmonitor）的线程，发现减少了175个。WAITING的线程少了，系统上下文切换的次数就会少，因为每一次从WAITTING到RUNNABLE都会进行一次上下文的切换。读者也可以使用vmstat命令测试一下。
[tengfei.fangtf@ifeve ~]$ grep java.lang.Thread.State dump17 | 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)1.2 死锁
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。
现在我们介绍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。
1.3 资源限制的挑战
（1）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。例如，服务器的带宽只有2Mb/s，某个资源的下载速度是1Mb/s每秒，系统启动10个线程下载资源，下载速度不会变成10Mb/s，所以在进行并发编程时，要考虑这些资源的限制。硬件资源限制有带宽的上传/下载速度、硬盘读写速度和CPU的处理速度。软件资源限制有数据库的连接数和socket连接数等。
（2）资源限制引发的问题
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。例如，之前看到一段程序使用多线程在办公网并发地下载和处理数据时，导致CPU利用率达到100%，几个小时都不能运行完成任务，后来修改成单线程，一个小时就执行完成了。
（3）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，那么就让程序在多机上运行。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。
（4）在资源限制情况下进行并发编程
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，比如下载文件程序依赖于两个资源——带宽和硬盘读写速度。有数据库操作时，涉及数据库连接数，如果SQL语句执行非常快，而线程的数量比数据库连接数大很多，则某些线程会被阻塞，等待数据库连接。