并發(fā)真的比串行快嗎？

前言

在找到這個問題答案之前，我回想了自己所有掌握的知識點，以及我的相關(guān)經(jīng)驗，我發(fā)現(xiàn)我無法回答這個問題，當(dāng)然在面試中，也有類似的問題被問到過：是不是線程池越大越好？我通常的回答是，不是，要根據(jù)系統(tǒng)的內(nèi)存情況、系統(tǒng)的并發(fā)情況，綜合來看，但怎么綜合來看，我是不知道的。

直到昨天，隨手翻開《并發(fā)編程的藝術(shù)》，才讓我真正找到了這個問題的答案，當(dāng)然相關(guān)問題的答案也開始變得明朗了，所以今天我們要探討的問題，就是找到并發(fā)某些情況下慢的原因。

不知道有沒有小伙伴還不知道并發(fā)和串行，這里我們簡單說下，并發(fā)就是我們經(jīng)常說的多線程，就有由多個線程共同去完成一個任務(wù)，同步進(jìn)行，目的是為了提高效率；串行也就是單線程，就是一個線程完成一個任務(wù)，效率相對比較低。好了，我們開始正文吧！

一個示例

在找到問題的答案之前，我們要先寫一段測試代碼：

private?static?final?long?count?=?10000L;

public?static?void?main(String[]?args)?throws?Exception{
????concurrentcy();;
????serial();
}
private?static?void?concurrentcy()?throws?Exception?{
????long?start?=?System.currentTimeMillis();
????Thread?thread?=?new?Thread(()?->?{
????????int?a?=?0;
????????for?(long?i?=?0;?i?????????????a?+=?5;
????????}
????});
????thread.start();
????int?b?=?0;
????for?(long?i?=?0;?i?????????b--;
????}
????long?time?=?System.currentTimeMillis()?-?start;
????thread.join();
????System.out.println(String.format("concurrecy:?%dms,?b=%d",?time,?b));
}

private?static?void?serial()?{
????long?start?=?System.currentTimeMillis();
????int?a?=?0;
????for?(long?i?=?0;?i?????????a?+=?5;
????}
????int?b?=?0;
????for?(long?i?=?0;?i?????????b?--;
????}
????long?time?=?System.currentTimeMillis()?-?start;
????System.out.println(String.format("serial:?%dms,?b=%d",?time,?b));
}

上面的方法分別定義了一個多線程并發(fā)的方法和一個串行運行的方法，他們的作用都是執(zhí)行兩次for循環(huán)，循環(huán)內(nèi)是簡單的業(yè)務(wù)。這里需要說明的是，thread.join()就是在此處加入線程，也就是第二次執(zhí)行。

運行結(jié)果

當(dāng)count為10000的時候，他們的運行結(jié)果如下：

還是讓人挺意外的，串行方式竟然比并行快了100倍，這個數(shù)據(jù)可能和我的電腦有關(guān)系，二代i3的老爺機(jī)，多線程也太差了吧，作者的數(shù)據(jù)是差了1ms，我這也差距太大了。

count到十萬的時候，差距變小了，差了快20倍：

count到百萬的時候，差了差不多十五倍：

count到千萬的時候，差了差不多五倍：

count到一億的時候，差了不到0.5倍：

好了，這電腦該換了，多線程在各種數(shù)量級下都沒有串行效率高。直接上作者的結(jié)果吧：

結(jié)論

根據(jù)上面這些結(jié)果來看，在數(shù)據(jù)量較小的情況下，并發(fā)效率不如串行，但是隨著數(shù)據(jù)量不斷增大，并發(fā)的效率就體現(xiàn)出來了。

數(shù)據(jù)量小的時候，并行慢的原因是上下文切換比較耗時。按照我們的代碼，所有業(yè)務(wù)執(zhí)行完成需要切換4次：第一次，主線程切換到第一次循環(huán)線程，第一次循環(huán)線程切換到主線程，主線程切換到第二次循環(huán)線程，第二次循環(huán)線程切換到主線程。所以數(shù)據(jù)量小的時候，大部分時間都花費在線程之間的上下文切換上了，所以比較慢，后面隨著數(shù)據(jù)量增加，這種上下文切換時長相比程序執(zhí)行時長就可以忽略了，所以這時候就是它發(fā)揮真正的技術(shù)的時候了。

并發(fā)慢的原因在于上下文切換，所以在使用多線程的時候，我們要盡可能減少線程之間的上下文切換，最明顯的一個點就是，在使用線程池的時候，不要把線程池設(shè)置過大，過大會導(dǎo)致上下文切換過于頻繁，從而讓程序效率變低。這里提供幾個命令（書里面的知識），可以讓你查看系統(tǒng)的上下文切換數(shù)據(jù)：

vmstat?#?統(tǒng)計上下文切換次數(shù)
lmbench3?#?統(tǒng)計上下文切換時長

這兩個工具都是linux環(huán)境的，可以協(xié)助你排查線程池的問題。

從程序?qū)用?，可以通過如下方式，減少上下文切換：

• 無鎖并發(fā)編程
• CAS算法
• 使用最少線程
• 協(xié)程

好了，今天就到這里吧