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runoob.com,多線程編程( 三 )

云知道編程


多線程可以用來在什么場景使用呢？1，密集型計算:將一個大任務(wù)進(jìn)行拆分，使用多線程進(jìn)行執(zhí)行，假設(shè)從1加到100萬，你單線程需要8分鐘，然后你分為16個線程做計算(半分鐘)，加上匯總的時間和創(chuàng)建銷毀線程的時間，不會超過一分鐘，7分鐘喝咖啡足夠了吧 。下載大文件的時候拆分成幾個小文件，充分利用帶寬！2，異步調(diào)用:多線程和異步不是一個概念，但是異步一定是多線程的，如果是同步調(diào)用發(fā)生阻塞的時候，CPU資源就浪費了，但如果是異步，可以執(zhí)行別的線程，提高CPU使用率！3，web容器技術(shù):一個請求使用一個線程去處理(多數(shù)容器已棄用，改用netty架構(gòu)，一個線程遍歷連接，分發(fā)給線程池進(jìn)行任務(wù)處理)4，線程池:例如數(shù)據(jù)庫連接池，JAVA中的線程池等，線程池創(chuàng)建多個線程來處理數(shù)據(jù)，避免頻繁創(chuàng)建線程的開銷！5，批處理:用于多個batch任務(wù)可并行處理，batch任務(wù)中的job可并行處理的情況！可以說多線程代表著高效率的運(yùn)行程序，所以有很大的理由學(xué)習(xí)好多線程！怎么學(xué)好多線程呢？①，明白計算機(jī)原理:多核CPU的運(yùn)行方式，線程執(zhí)行，什么時候容易阻塞，寄存器，內(nèi)存(可對照理解JAVA內(nèi)存模型)等?、?，線程基本操作:線程的創(chuàng)建，實現(xiàn)，開始線程，掌握線程狀態(tài)，線程中斷，線程休眠與喚醒等?、?，掌握多線程常用技術(shù):線程池的幾種創(chuàng)建方式，使用synchonize，讀寫鎖等加鎖操作，使用阻塞隊列實現(xiàn)順序執(zhí)行，使用threadlocal實現(xiàn)線程本地變量，使用future實現(xiàn)異步回調(diào)，使用fork-join框架并行處理任務(wù)，JAVA8的并行流式處理也是不錯的選擇?、?，學(xué)會拋棄多線程:netty使用網(wǎng)絡(luò)IO多路復(fù)用避免多線程開銷，redis使用單線程才能被作為分布式鎖，全局唯一id生成的線程安全策略！不是說多線程復(fù)雜就不用，也不是說多線程高效就一定用，一切根據(jù)場景來定，多線程開發(fā)中的實際案例，可隨時交流，更多的技術(shù)分享，敬請關(guān)注 。
多線程編程的時候，使用無鎖結(jié)構(gòu)會不會比有鎖結(jié)構(gòu)更加快？

runoob.com,多線程編程


這是毋庸置疑的，因為線程加鎖其實是很吃資源的！我們都知道，多線程模型中，為了避免線程之間的數(shù)據(jù)互串，影響數(shù)據(jù)安全，都會在方法或者指定的操作上加鎖，最原始的加鎖方式就是synchronize，這在以前被稱為重度鎖，因為加鎖是違背了多線程模型的效率的！加鎖的原理是什么呢？以a＝1;a＝b＋1為例，編譯器編譯的時候會在這段代碼之前加上一個標(biāo)志比如說lock，同時在這段代碼的后面加上標(biāo)志unlock，在代碼運(yùn)行期間，一個線程進(jìn)入這段代碼之后先把lock置為加鎖位，然后下一個線程過來訪問這段代碼的時候，發(fā)現(xiàn)已經(jīng)上鎖，就只能阻塞等待，等到第一個線程執(zhí)行完了，把狀態(tài)改了，然后通知后面的線程去繼續(xù)執(zhí)行！當(dāng)然這是最簡化模型的鎖，一般鎖有讀寫鎖，條件鎖，自旋鎖等會有不同的喚醒方式和不同的性能消耗！但無論如何，加鎖都是在保證數(shù)據(jù)安全的條件下對多線程性能的污染！那么，怎么避免加鎖的性能下降呢？1，從業(yè)務(wù)上避免大量鎖結(jié)構(gòu)的產(chǎn)生！2，使用threadlocal，這能保證每個線程中的數(shù)據(jù)不會互相污染！3，多讀少寫的情況，使用讀寫鎖！4，自旋鎖會對CPU形成挑戰(zhàn)，雖然是線程占用時間很少的鎖！5，鎖的粒度盡量小:能在方法內(nèi)的鎖，就不要占用整個方法志在用通俗易懂的方式學(xué)習(xí)高新技術(shù)，更多的技術(shù)分享，會不定時更新，敬請關(guān)注 。
既然Python解釋器是單線程的，還有進(jìn)行多線程編程的必要嗎？
謝小秘書邀請~~先簡單的回答：有必要 。首先，線程消耗的是CPU資源如果一個單線程內(nèi)處理的業(yè)務(wù)邏輯會占用100%的CPU資源，那么，上了多線程也是沒有用的 。但這種情況很少，高CPU占用一般出現(xiàn)在內(nèi)存計算場景下，或者不良代碼中錯誤的死循環(huán) 。正常情況下，CPU占用大于80%就需要進(jìn)行代碼或設(shè)計的優(yōu)化，或者服務(wù)器增加資源了 。

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