Java并发(二)----初次使用多线程并行提高效率

news/2024/7/7 21:32:40

1、并行

并行代表充分利用多核 cpu 的优势，提高运行效率。

想象下面的场景，执行 3 个计算，最后将计算结果汇总。

计算 1 花费 10 ms
​
计算 2 花费 11 ms
​
计算 3 花费 9 ms
​
汇总需要 1 ms

  • 如果是串行执行，那么总共花费的时间是 10 + 11 + 9 + 1 = 31ms

  • 但如果是四核 cpu，各个核心分别使用线程 1 执行计算 1，线程 2 执行计算 2，线程 3 执行计算 3，那么 3 个线程是并行的，花费时间只取决于最长的那个线程运行的时间，即 11ms 最后加上汇总时间只会花费 12ms

注意

需要在多核 cpu 才能提高效率，单核仍然时是轮流执行

2、设计

1) 环境搭建

  • 基准测试工具选择，使用了比较靠谱的基准测试框架 JMH，它会执行程序预热（会对反复执行的代码进行优化），执行多次测试并平均

  • cpu 核数限制，有两种思路

    1. 建议使用虚拟机，分配合适的核

    2. 使用 msconfig，分配合适的核，需要重启比较麻烦

  • 并行计算方式的选择

    1. 最初想直接使用 parallel stream，后来发现它有自己的问题

    2. 改为了自己手动控制 thread，实现简单的并行计算

  • 引入jar包

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
            <artifactId>jmh-core</artifactId>
            <version>1.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.openjdk.jmh</groupId>
            <artifactId>jmh-generator-annprocess</artifactId>
            <version>1.0</version>
            <scope>provided</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

如下代码测试

​
package org.sample;
​
import java.util.Arrays;
import java.util.concurrent.FutureTask;
​
import org.openjdk.jmh.annotations.Benchmark;
import org.openjdk.jmh.annotations.BenchmarkMode;
import org.openjdk.jmh.annotations.Fork;
import org.openjdk.jmh.annotations.Measurement;
import org.openjdk.jmh.annotations.Mode;
import org.openjdk.jmh.annotations.Warmup;
​
@Fork(1)
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)  //测试模式 这里平均时间
@Warmup(iterations=3) // 热身次数
@Measurement(iterations=5) // 五轮验证
public class MyBenchmark {
    static int[] ARRAY = new int[1000_000_00]; // 这里可根据电脑配置调整大小，避免堆溢出错误
    static {
        Arrays.fill(ARRAY, 1);
    }
    // 建立4个线程
    @Benchmark
    public int c() throws Exception {
        int[] array = ARRAY;
        FutureTask<Integer> t1 = new FutureTask<>(()->{
            int sum = 0;
            for(int i = 0; i < 250_000_00;i++) {
                sum += array[0+i];
            }
            return sum;
        });
        FutureTask<Integer> t2 = new FutureTask<>(()->{
            int sum = 0;
            for(int i = 0; i < 250_000_00;i++) {
                sum += array[250_000_00+i];
            }
            return sum;
        });
        FutureTask<Integer> t3 = new FutureTask<>(()->{
            int sum = 0;
            for(int i = 0; i < 250_000_00;i++) {
                sum += array[500_000_00+i];
            }
            return sum;
        });
        FutureTask<Integer> t4 = new FutureTask<>(()->{
            int sum = 0;
            for(int i = 0; i < 250_000_00;i++) {
                sum += array[750_000_00+i];
            }
            return sum;
        });
        new Thread(t1).start();
        new Thread(t2).start();
        new Thread(t3).start();
        new Thread(t4).start();
        return t1.get() + t2.get() + t3.get()+ t4.get();
    }
    // 单线程
    @Benchmark
    public int d() throws Exception {
        int[] array = ARRAY;
        FutureTask<Integer> t1 = new FutureTask<>(()->{
            int sum = 0;
            for(int i = 0; i < 1000_000_00;i++) {
                sum += array[0+i];
            }
            return sum;
        });
        new Thread(t1).start();
        return t1.get();
    }
}

2) 双核 CPU（4个逻辑CPU）

C:\Users\lenovo\eclipse-workspace\test>java -jar target/benchmarks.jar
# VM invoker: C:\Program Files\Java\jdk-11\bin\java.exe
# VM options: <none>
# Warmup: 3 iterations, 1 s each
# Measurement: 5 iterations, 1 s each
# Threads: 1 thread, will synchronize iterations
# Benchmark mode: Average time, time/op
# Benchmark: org.sample.MyBenchmark.c
​
# Run progress: 0.00% complete, ETA 00:00:16
# Fork: 1 of 1
# Warmup Iteration   1: 0.022 s/op
# Warmup Iteration   2: 0.019 s/op
# Warmup Iteration   3: 0.020 s/op
Iteration   1: 0.020 s/op
Iteration   2: 0.020 s/op
Iteration   3: 0.020 s/op
Iteration   4: 0.020 s/op
Iteration   5: 0.020 s/op
​
​
Result: 0.020 ±(99.9%) 0.001 s/op [Average]
  Statistics: (min, avg, max) = (0.020, 0.020, 0.020), stdev = 0.000
  Confidence interval (99.9%): [0.019, 0.021]
​
​
# VM invoker: C:\Program Files\Java\jdk-11\bin\java.exe
# VM options: <none>
# Warmup: 3 iterations, 1 s each
# Measurement: 5 iterations, 1 s each
# Threads: 1 thread, will synchronize iterations
# Benchmark mode: Average time, time/op
# Benchmark: org.sample.MyBenchmark.d
​
# Run progress: 50.00% complete, ETA 00:00:10
# Fork: 1 of 1
# Warmup Iteration   1: 0.042 s/op
# Warmup Iteration   2: 0.042 s/op
# Warmup Iteration   3: 0.041 s/op
Iteration   1: 0.043 s/op
Iteration   2: 0.042 s/op
Iteration   3: 0.042 s/op
Iteration   4: 0.044 s/op
Iteration   5: 0.042 s/op
​
​
Result: 0.043 ±(99.9%) 0.003 s/op [Average]
  Statistics: (min, avg, max) = (0.042, 0.043, 0.044), stdev = 0.001
  Confidence interval (99.9%): [0.040, 0.045]
​
​
# Run complete. Total time: 00:00:20
​
Benchmark            Mode  Samples  Score  Score error  Units
o.s.MyBenchmark.c    avgt        5  0.020        0.001   s/op
o.s.MyBenchmark.d    avgt        5  0.043        0.003   s/op

在最后两行的结论中，可以看到多核下，效率提升还是很明显的，快了一倍左右

3) 单核 CPU

单核cpu建议开虚拟机测试，这里就不验证了。直接看结果

C:\Users\lenovo\eclipse-workspace\test>java -jar target/benchmarks.jar
# VM invoker: C:\Program Files\Java\jdk-11\bin\java.exe
# VM options: <none>
# Warmup: 3 iterations, 1 s each
# Measurement: 5 iterations, 1 s each
# Threads: 1 thread, will synchronize iterations
# Benchmark mode: Average time, time/op
# Benchmark: org.sample.MyBenchmark.c
​
# Run progress: 0.00% complete, ETA 00:00:16
# Fork: 1 of 1
# Warmup Iteration   1: 0.064 s/op
# Warmup Iteration   2: 0.052 s/op
# Warmup Iteration   3: 1.127 s/op
Iteration   1: 0.053 s/op
Iteration   2: 0.052 s/op
Iteration   3: 0.053 s/op
Iteration   4: 0.057 s/op
Iteration   5: 0.088 s/op
​
​
Result: 0.061 ±(99.9%) 0.060 s/op [Average]
  Statistics: (min, avg, max) = (0.052, 0.061, 0.088), stdev = 0.016
  Confidence interval (99.9%): [0.001, 0.121]
​
​
# VM invoker: C:\Program Files\Java\jdk-11\bin\java.exe
# VM options: <none>
# Warmup: 3 iterations, 1 s each
# Measurement: 5 iterations, 1 s each
# Threads: 1 thread, will synchronize iterations
# Benchmark mode: Average time, time/op
# Benchmark: org.sample.MyBenchmark.d
​
# Run progress: 50.00% complete, ETA 00:00:11
# Fork: 1 of 1
# Warmup Iteration   1: 0.054 s/op
# Warmup Iteration   2: 0.053 s/op
# Warmup Iteration   3: 0.051 s/op
Iteration   1: 0.096 s/op
Iteration   2: 0.054 s/op
Iteration   3: 0.065 s/op
Iteration   4: 0.050 s/op
Iteration   5: 0.055 s/op
​
​
Result: 0.064 ±(99.9%) 0.071 s/op [Average]
  Statistics: (min, avg, max) = (0.050, 0.064, 0.096), stdev = 0.018
  Confidence interval (99.9%): [-0.007, 0.135]
​
​
# Run complete. Total time: 00:00:22
​
Benchmark            Mode  Samples  Score  Score error  Units
o.s.MyBenchmark.c    avgt        5  0.061        0.060   s/op
o.s.MyBenchmark.d    avgt        5  0.064        0.071   s/op

可以看到性能几乎是一样的

4) 结论

  1. 单核 cpu 下，多线程不能实际提高程序运行效率，只是为了能够在不同的任务之间切换，不同线程轮流使用 cpu ，不至于一个线程总占用 cpu，别的线程没法干活

  2. 多核 cpu 可以并行跑多个线程，但能否提高程序运行效率还是要分情况的

    • 有些任务，经过精心设计，将任务拆分，并行执行，当然可以提高程序的运行效率。但不是所有计算任务都能拆分

    • 也不是所有任务都需要拆分，任务的目的如果不同，谈拆分和效率没啥意义

  3. IO 操作不占用 cpu，只是我们一般拷贝文件使用的是【阻塞 IO】，这时相当于线程虽然不用 cpu，但需要一直等待 IO 结束，没能充分利用线程。所以才有【非阻塞 IO】和【异步 IO】来提升线程的利用率


http://lihuaxi.xjx100.cn/news/1023793.html

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