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一、多線程介紹
在編程中，我們不可逃避的會遇到多線程的編程問題，因為在大多數的業務系統中需要并發處理，如果是在并發的場景中，多線程就非常重要了。另外，我們在面試的時候，面試官通常也會問到我們關于多線程的問題，如：如何創建一個線程？我們通常會這么回答，主要有兩種方法，第一種：繼承Thread類，重寫run方法；第二種：實現Runnable接口，重寫run方法。那么面試官一定會問這兩種方法各自的優缺點在哪，不管怎么樣，我們會得出一個結論，那就是使用方式二，因為面向對象提倡少繼承，盡量多用組合。
這個時候，我們還可能想到，如果想得到多線程的返回值怎么辦呢？根據我們多學到的知識，我們會想到實現Callable接口，重寫call方法。那么多線程到底在實際項目中怎么使用呢，他有多少種方式呢？
首先，我們來看一個例子：
這是一種創建多線程的簡單方法，很容易理解，在例子中，根據不同的業務場景，我們可以在Thread()里邊傳入不同的參數實現不同的業務邏輯，但是，這個方法創建多線程暴漏出來的問題就是反復創建線程，而且創建線程后還得銷毀，如果對并發場景要求低的情況下，這種方式貌似也可以，但是高并發的場景中，這種方式就不行了，因為創建線程銷毀線程是非常耗資源的。所以根據經驗，正確的做法是我們使用線程池技術，JDK提供了多種線程池類型供我們選擇，具體方式可以查閱jdk的文檔。
這里代碼我們需要注意的是，傳入的參數代表我們配置的線程數，是不是越多越好呢？肯定不是。因為我們在配置線程數的時候要充分考慮服務器的性能，線程配置的多，服務器的性能未必就優。通常，機器完成的計算是由線程數決定的，當線程數到達峰值，就無法在進行計算了。如果是耗CPU的業務邏輯（計算較多），線程數和核數一樣就到達峰值了，如果是耗I/O的業務邏輯（操作數據庫，文件上傳、下載等），線程數越多一定意義上有助于提升性能。
線程數大小的設定又一個公式決定：
Y=N*((a+b)/a)，其中，N:CPU核數，a:線程執行時程序的計算時間，b:線程執行時，程序的阻塞時間。有了這個公式后，線程池的線程數配置就會有約束了，我們可以根據機器的實際情況靈活配置。
二、多線程優化及性能比較
最近的項目中用到了所線程技術，在使用過程中遇到了很多的麻煩，趁著熱度，整理一下幾種多線程框架的性能比較。目前所掌握的大致分三種，第一種：ThreadPool（線程池）+CountDownLatch（程序計數器），第二種：Fork/Join框架，第三種JDK8并行流，下面對這幾種方式的多線程處理性能做一下比較總結。
首先，假設一種業務場景，在內存中生成多個文件對象，這里暫定30000，（Thread.sleep(時間)）線程睡眠模擬業務處理業務邏輯，來比較這幾種方式的多線程處理性能。
1） 單線程
這種方式非常簡單，但是程序在處理的過程中非常的耗時，使用的時間會很長，因為每個線程都在等待當前線程執行完才會執行，和多線程沒有多少關系，所以效率非常低。
首先創建文件對象，代碼如下：
public class FileInfo {
private String fileName;//文件名
private String fileType;//文件類型
private String fileSize;//文件大小
private String fileMD5;//MD5碼
private String fileVersionNO;//文件版本號
public FileInfo() {
super();
}
public FileInfo(String fileName, String fileType, String fileSize, String fileMD5, String fileVersionNO) {
super();
this.fileName = fileName;
this.fileType = fileType;
this.fileSize = fileSize;
this.fileMD5 = fileMD5;
this.fileVersionNO = fileVersionNO;
}
public String getFileName() {
return fileName;
}
public void setFileName(String fileName) {
this.fileName = fileName;
}
public String getFileType() {
return fileType;
}
public void setFileType(String fileType) {
this.fileType = fileType;
}
public String getFileSize() {
return fileSize;
}
public void setFileSize(String fileSize) {
this.fileSize = fileSize;
}
public String getFileMD5() {
return fileMD5;
}
public void setFileMD5(String fileMD5) {
this.fileMD5 = fileMD5;
}
public String getFileVersionNO() {
return fileVersionNO;
}
public void setFileVersionNO(String fileVersionNO) {
this.fileVersionNO = fileVersionNO;
}
接著，模擬業務處理，創建30000個文件對象，線程睡眠1ms,之前設置的1000ms，發現時間很長，整個Eclipse卡掉了，所以將時間改為了1ms。
public class Test {
private static List<FileInfo> fileList= new ArrayList<FileInfo>();
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
createFileInfo();
long startTime=System.currentTimeMillis();
for(FileInfo fi:fileList){
Thread.sleep(1);
}
long endTime=System.currentTimeMillis();
System.out.println("單線程耗時："+(endTime-startTime)+"ms");
}
private static void createFileInfo(){
for(int i=0;i<30000;i++){
fileList.add(new FileInfo("身份證正面照","jpg","101522","md5"+i,"1"));
}
}
}
測試結果如下：
可以看到，生成30000個文件對象消耗的時間比較長，接近1分鐘，效率比較低。
2） ThreadPool （線程池） +CountDownLatch （程序計數器）
顧名思義，CountDownLatch為線程計數器，他的執行過程如下：首先，在主線程中調用await()方法，主線程阻塞，然后，將程序計數器作為參數傳遞給線程對象，最后，每個線程執行完任務后，調用countDown()方法表示完成任務。countDown()被執行多次后，主線程的await()會失效。實現過程如下：
public class Test2 {
private static ExecutorService executor=Executors.newFixedThreadPool(100);
private static CountDownLatch countDownLatch=new CountDownLatch(100);
private static List<FileInfo> fileList= new ArrayList<FileInfo>();
private static List<List<FileInfo>> list=new ArrayList<>();
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
createFileInfo();
addList();
long startTime=System.currentTimeMillis();
int i=0;
for(List<FileInfo> fi:list){
executor.submit(new FileRunnable(countDownLatch,fi,i));
i++;
}
countDownLatch.await();
long endTime=System.currentTimeMillis();
executor.shutdown();
System.out.println(i+"個線程耗時："+(endTime-startTime)+"ms");
}
private static void createFileInfo(){
for(int i=0;i<30000;i++){
fileList.add(new FileInfo("身份證正面照","jpg","101522","md5"+i,"1"));
}
}
private static void addList(){
for(int i=0;i<100;i++){
list.add(fileList);
}
}
}
FileRunnable類：
/**
* 多線程處理
* @author wangsj
*
* @param <T>
*/
public class FileRunnable<T> implements Runnable {
private CountDownLatch countDownLatch;
private List<T> list;
private int i;
public FileRunnable(CountDownLatch countDownLatch, List<T> list, int i) {
super();
this.countDownLatch = countDownLatch;
this.list = list;
this.i = i;
}
@Override
public void run() {
for(T t:list){
try {
Thread.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
countDownLatch.countDown();
}
}
}
測試結果如下：
3） Fork/Join 框架
Jdk從版本7開始，出現了Fork/join框架，從字面來理解，fork就是拆分，join就是合并，所以，該框架的思想就是。通過fork拆分任務，然后join來合并拆分后各個人物執行完畢后的結果并匯總。比如，我們要計算連續相加的幾個數，2+4+5+7=？，我們利用Fork/join框架來怎么完成呢，思想就是拆分子任務，我們可以把這個運算拆分為兩個子任務，一個計算2+4，另一個計算5+7，這是Fork的過程，計算完成后，把這兩個子任務計算的結果匯總，得到總和，這是join的過程。
Fork/Join框架執行思想：首先，分割任務，使用fork類將大任務分割為若干子任務，這個分割過程需要按照實際情況來定，直到分割出的任務足夠小。然后，join類執行任務，分割的子任務在不同的隊列里，幾個線程分別從隊列里獲取任務并執行，執行完的結果放到一個單獨的隊列里，最后，啟動線程，隊列里拿取結果并合并結果。
使用Fork/Join框架要用到幾個類，關于類的使用方式可以參考JDK的API，使用該框架，首先需要繼承ForkJoinTask類，通常，只需要繼承他的子類RecursiveTask或RecursiveAction即可，RecursiveTask，用于有返回結果的場景，RecursiveAction用于沒有返回結果的場景。ForkJoinTask的執行需要用到ForkJoinPool來執行，該類用于維護分割出的子任務添加到不同的任務隊列。
下面是實現代碼：
public class Test3 {
private static List<FileInfo> fileList= new ArrayList<FileInfo>();
// private static ForkJoinPool forkJoinPool=new ForkJoinPool(100);
// private static Job<FileInfo> job=new Job<>(fileList.size()/100, fileList);
public static void main(String[] args) {
createFileInfo();
long startTime=System.currentTimeMillis();
ForkJoinPool forkJoinPool=new ForkJoinPool(100);
//分割任務
Job<FileInfo> job=new Job<>(fileList.size()/100, fileList)；
//提交任務返回結果
ForkJoinTask<Integer> fjtResult=forkJoinPool.submit(job);
//阻塞
while(!job.isDone()){
System.out.println("任務完成！");
}
long endTime=System.currentTimeMillis();
System.out.println("fork/join框架耗時："+(endTime-startTime)+"ms");
}
private static void createFileInfo(){
for(int i=0;i<30000;i++){
fileList.add(new FileInfo("身份證正面照","jpg","101522","md5"+i,"1"));
}
}
}
/**
* 執行任務類
* @author wangsj
*
*/
public class Job<T> extends RecursiveTask<Integer> {
private static final long serialVersionUID = 1L;
private int count;
private List<T> jobList;
public Job(int count, List<T> jobList) {
super();
this.count = count;
this.jobList = jobList;
}
/**
* 執行任務，類似于實現Runnable接口的run方法
*/
@Override
protected Integer compute() {
//拆分任務
if(jobList.size()<=count){
executeJob();
return jobList.size();
}else{
//繼續創建任務，直到能夠分解執行
List<RecursiveTask<Long>> fork = new LinkedList<RecursiveTask<Long>>();
//拆分子任務，這里采用二分法
int countJob=jobList.size()/2;
List<T> leftList=jobList.subList(0, countJob);
List<T> rightList=jobList.subList(countJob, jobList.size());
//分配任務
Job leftJob=new Job<>(count,leftList);
Job rightJob=new Job<>(count,rightList);
//執行任務
leftJob.fork();
rightJob.fork();
return Integer.parseInt(leftJob.join().toString())
+Integer.parseInt(rightJob.join().toString());
}
}
/**
* 執行任務方法
*/
private void executeJob() {
for(T job:jobList){
try {
Thread.sleep(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
測試結果如下：
4） JDK8 并行流
并行流是jdk8的新特性之一，思想就是將一個順序執行的流變為一個并發的流，通過調用parallel()方法來實現。并行流將一個流分成多個數據塊，用不同的線程來處理不同的數據塊的流，最后合并每個塊數據流的處理結果，類似于Fork/Join框架。
并行流默認使用的是公共線程池ForkJoinPool，他的線程數是使用的默認值，根據機器的核數，我們可以適當調整線程數的大小。線程數的調整通過以下方式來實現。
System.setProperty("java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism", "100");
以下是代碼的實現過程，非常簡單：
public class Test4 {
private static List<FileInfo> fileList= new ArrayList<FileInfo>();
public static void main(String[] args) {
// System.setProperty("java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism", "100");
createFileInfo();
long startTime=System.currentTimeMillis();
fileList.parallelStream().forEach(e ->{
try {
Thread.sleep(1);
} catch (InterruptedException f) {
f.printStackTrace();
}
});
long endTime=System.currentTimeMillis();
System.out.println("jdk8并行流耗時："+(endTime-startTime)+"ms");
}
private static void createFileInfo(){
for(int i=0;i<30000;i++){
fileList.add(new FileInfo("身份證正面照","jpg","101522","md5"+i,"1"));
}
}
}
下面是測試，第一次沒有設置線程池的數量，采用默認，測試結果如下：
我們看到，結果并不是很理想，耗時較長，接下來設置線程池的數量大小，即添加如下代碼：
System.setProperty("java.util.concurrent.ForkJoinPool.common.parallelism", "100");
接著進行測試，結果如下：
這次耗時較小，比較理想。
三、總結
綜上幾種情況來看，以單線程作為參考，耗時最長的還是原生的Fork/Join框架，這里邊盡管配置了線程池的數量，但效果較精確配置了線程池數量的JDK8并行流較差。并行流實現代碼簡單易懂，不需要我們寫多余的for循環，一個parallelStream方法全部搞定，代碼量大大的減少了，其實，并行流的底層還是使用的Fork/Join框架，這就要求我們在開發的過程中靈活使用各種技術，分清各種技術的優缺點，從而能夠更好的為我們服務。
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