1.准备

pom.xml 依赖如下：

UTF-81.81.8junitjunit4.11testorg.projectlomboklombok1.18.22providedorg.slf4jslf4j-api1.7.22ch.qos.logbacklogback-classic1.2.3org.junit.jupiterjunit-jupiterRELEASEcompile

logback.xml 配置如下：

%date{HH:mm:ss} [%t] %logger - %m%n

2.进程与线程

2.1 进程与线程

进程

• 程序由指令和数据组成，但这些指令要运行，数据要读写，就必须将指令加载至 CPU，数据加载至内存。在 指令运行过程中还需要用到磁盘、网络等设备。进程就是用来加载指令、管理内存、管理 IO 的 。

• 当一个程序被运行，从磁盘加载这个程序的代码至内存，这时就开启了一个进程。

• 进程就可以视为程序的一个实例。大部分程序可以同时运行多个实例进程（例如记事本、画图、浏览器 等），也有的程序只能启动一个实例进程（例如网易云音乐、360 安全卫士等）

线程

• 一个进程之内可以分为一到多个线程。

• 一个线程就是一个指令流，将指令流中的一条条指令以一定的顺序交给 CPU 执行

• Java 中，线程作为最小调度单位，进程作为资源分配的最小单位。 在 windows 中进程是不活动的，只是作 为线程的容器

二者对比

• 进程基本上相互独立的，而线程存在于进程内，是进程的一个子集

• 进程拥有共享的资源，如内存空间等，供其内部的线程共享

• 进程间通信较为复杂

• • 同一台计算机的进程通信称为 IPC（Inter-process communication）

• • 不同计算机之间的进程通信，需要通过网络，并遵守共同的协议，例如 HTTP

• 线程通信相对简单，因为它们共享进程内的内存，一个例子是多个线程可以访问同一个共享变量

• 线程更轻量，线程上下文切换成本一般上要比进程上下文切换低

2.2 并行与并发

单核cpu下，线程实际还是串行执行的。操作系统中有一个组件叫做任务调度器，将 cpu 的时间片（windows 下时间片最小约为 15 毫秒）分给不同的程序使用，只是由于 cpu 在线程间（时间片很短）的切换非常快，人类感觉是同时运行的 。总结为一句话就是： 微观串行，宏观并行 。

一般会将这种线程轮流使用 CPU 的做法称为并发， concurrent

多核 cpu下，每个 核（core） 都可以调度运行线程，这时候线程可以是并行的。

引用 Rob Pike 的一段描述：

并发（concurrent）是同一时间应对（dealing with）多件事情的能力 。

并行（parallel）是同一时间动手做（doing）多件事情的能力。

2.3 应用

$\textcolor{Green}{*应用之异步调用（案例1）} $

需要等待结果

这时既可以使用同步处理，也可以使用异步来处理

join 实现（同步）

static int result = 0;
private static void test1() throws InterruptedException {log.debug("开始");Thread t1 = new Thread(() -> {log.debug("开始");sleep(1);log.debug("结束");result = 10;}, "t1");t1.start();t1.join();log.debug("结果为:{}", result);
}

输出

20:30:40.453 [main] c.TestJoin - 开始
20:30:40.541 [Thread-0] c.TestJoin - 开始
20:30:41.543 [Thread-0] c.TestJoin - 结束
20:30:41.551 [main] c.TestJoin - 结果为:10

评价

• 需要外部共享变量，不符合面向对象封装的思想

• 必须等待线程结束，不能配合线程池使用

Future 实现（同步）

private static void test2() throws InterruptedException, ExecutionException {log.debug("开始");FutureTask result = new FutureTask<>(() -> {log.debug("开始");sleep(1);log.debug("结束");return 10;});new Thread(result, "t1").start();log.debug("结果为:{}", result.get());
}

输出

10:11:57.880 c.TestSync [main] - 开始
10:11:57.942 c.TestSync [t1] - 开始
10:11:58.943 c.TestSync [t1] - 结束
10:11:58.943 c.TestSync [main] - 结果为:10

评价

• 规避了使用 join 之前的缺点

• 可以方便配合线程池使用

private static void test3() throws InterruptedException, ExecutionException {ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(1);log.debug("开始");Future result = service.submit(() -> {log.debug("开始");sleep(1);log.debug("结束");return 10;});log.debug("结果为:{}, result 的类型:{}", result.get(), result.getClass());service.shutdown();
}

输出

10:17:40.090 c.TestSync [main] - 开始
10:17:40.150 c.TestSync [pool-1-thread-1] - 开始
10:17:41.151 c.TestSync [pool-1-thread-1] - 结束
10:17:41.151 c.TestSync [main] - 结果为:10, result 的类型:class java.util.concurrent.FutureTask

评价

• 仍然是 main 线程接收结果

• get 方法是让调用线程同步等待

自定义实现（同步）

见模式篇：保护性暂停模式

CompletableFuture 实现（异步）

private static void test4() {// 进行计算的线程池ExecutorService computeService = Executors.newFixedThreadPool(1);// 接收结果的线程池ExecutorService resultService = Executors.newFixedThreadPool(1);log.debug("开始");CompletableFuture.supplyAsync(() -> {log.debug("开始");sleep(1);log.debug("结束");return 10;}, computeService).thenAcceptAsync((result) -> {log.debug("结果为:{}", result);}, resultService);
}

输出

10:36:28.114 c.TestSync [main] - 开始
10:36:28.164 c.TestSync [pool-1-thread-1] - 开始
10:36:29.165 c.TestSync [pool-1-thread-1] - 结束
10:36:29.165 c.TestSync [pool-2-thread-1] - 结果为:10

评价

• 可以让调用线程异步处理结果，实际是其他线程去同步等待

• 可以方便地分离不同职责的线程池

• 以任务为中心，而不是以线程为中心

BlockingQueue 实现（异步）

private static void test6() {ExecutorService consumer = Executors.newFixedThreadPool(1);ExecutorService producer = Executors.newFixedThreadPool(1);BlockingQueue queue = new SynchronousQueue<>();log.debug("开始");producer.submit(() -> {log.debug("开始");sleep(1);log.debug("结束");try {queue.put(10);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}});consumer.submit(() -> {try {Integer result = queue.take();log.debug("结果为:{}", result);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}});
}

不需等待结果

这时最好是使用异步来处理

普通线程实现

@Slf4j(topic = "c.FileReader")
public class FileReader {public static void read(String filename) {int idx = filename.lastIndexOf(File.separator);String shortName = filename.substring(idx + 1);try (FileInputStream in = new FileInputStream(filename)) {long start = System.currentTimeMillis();log.debug("read [{}] start ...", shortName);byte[] buf = new byte[1024];int n = -1;do {n = in.read(buf);} while (n != -1);long end = System.currentTimeMillis();log.debug("read [{}] end ... cost: {} ms", shortName, end - start);} catch (IOException e) {e.printStackTrace();}}
}

没有用线程时，方法的调用是同步的：

@Slf4j(topic = "c.Sync")
public class Sync {public static void main(String[] args) {String fullPath = "E:\1.mp4";FileReader.read(fullPath);log.debug("do other things ...");}
}

输出

18:39:15 [main] c.FileReader - read [1.mp4] start ...
18:39:19 [main] c.FileReader - read [1.mp4] end ... cost: 4090 ms
18:39:19 [main] c.Sync - do other things ...

使用了线程后，方法的调用时异步的：

private static void test1() {new Thread(() -> FileReader.read(Constants.MP4_FULL_PATH)).start();log.debug("do other things ...");
}

输出

18:41:53 [main] c.Async - do other things ...
18:41:53 [Thread-0] c.FileReader - read [1.mp4] start ...
18:41:57 [Thread-0] c.FileReader - read [1.mp4] end ... cost: 4197 ms

线程池实现

private static void test2() {ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(1);service.execute(() -> FileReader.read(Constants.MP4_FULL_PATH));log.debug("do other things ...");service.shutdown();
}

输出

11:03:31.245 c.TestAsyc [main] - do other things ... 
11:03:31.245 c.FileReader [pool-1-thread-1] - read [1.mp4] start ... 
11:03:33.479 c.FileReader [pool-1-thread-1] - read [1.mp4] end ... cost: 2235 ms

CompletableFuture 实现

private static void test3() throws IOException {CompletableFuture.runAsync(() -> FileReader.read(Constants.MP4_FULL_PATH));log.debug("do other things ...");System.in.read();
}

输出

11:09:38.145 c.TestAsyc [main] - do other things ... 
11:09:38.145 c.FileReader [ForkJoinPool.commonPool-worker-1] - read [1.mp4] start ... 
11:09:40.514 c.FileReader [ForkJoinPool.commonPool-worker-1] - read [1.mp4] end ... cost: 2369 ms

以调用方角度来讲，

• 如果 需要等待结果返回，才能继续运行就是同步

• 不需要等待结果返回，就能继续运行就是异步

1.设计

多线程可以让方法执行变为异步的（即不要巴巴干等着）、比如说读取磁盘文件时，假设读取操作花费了 5 秒钟，如果没有线程调度机制，这 5 秒 cpu 什么都做不了，其它代码都得暂停…

2.结论

• 比如在项目中，视频文件需要转换格式等操作比较费时，这时开一个新线程处理视频转换，避免阻塞主线程

• tomcat 的异步 servlet 也是类似的目的，让用户线程处理耗时较长的操作，避免阻塞 tomcat 的工作线程

• ui 程序中，开线程进行其他操作，避免阻塞 ui 线程

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

1.设计

代码见【应用之效率-案例1】

2.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（参考后文的【阿姆达尔定律】）

• • 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。所以才有后面的【非阻塞 IO】和【异步 IO】优化。