一、多线程介绍
在编程中，我们不可逃避的会遇到多线程的编程问题，因为在大多数的业务系统中需要并发处理，如果是在并发的场景中，多线程就非常重要了。另外，我们在面试的时候，面试官通常也会问到我们关于多线程的问题，如：如何创建一个线程？我们通常会这么回答，主要有两种方法，第一种：继承thread类，重写run方法；第二种：实现runnable接口，重写run方法。那么面试官一定会问这两种方法各自的优缺点在哪，不管怎么样，我们会得出一个结论，那就是使用方式二，因为面向对象提倡少继承，尽量多用组合。
这个时候，我们还可能想到，如果想得到多线程的返回值怎么办呢？根据我们多学到的知识，我们会想到实现callable接口，重写call方法。那么多线程到底在实际项目中怎么使用呢，他有多少种方式呢？
首先，我们来看一个例子：
这是一种创建多线程的简单方法，很容易理解，在例子中，根据不同的业务场景，我们可以在thread()里边传入不同的参数实现不同的业务逻辑，但是，这个方法创建多线程暴漏出来的问题就是反复创建线程，而且创建线程后还得销毁，如果对并发场景要求低的情况下，这种方式貌似也可以，但是高并发的场景中，这种方式就不行了，因为创建线程销毁线程是非常耗资源的。所以根据经验，正确的做法是我们使用线程池技术，jdk提供了多种线程池类型供我们选择，具体方式可以查阅jdk的文档。
这里代码我们需要注意的是，传入的参数代表我们配置的线程数，是不是越多越好呢？肯定不是。因为我们在配置线程数的时候要充分考虑服务器的性能，线程配置的多，服务器的性能未必就优。通常，机器完成的计算是由线程数决定的，当线程数到达峰值，就无法在进行计算了。如果是耗cpu的业务逻辑（计算较多），线程数和核数一样就到达峰值了，如果是耗i/o的业务逻辑（操作数据库，文件上传、下载等），线程数越多一定意义上有助于提升性能。
线程数大小的设定又一个公式决定：
y=n*((a+b)/a)，其中，n:cpu核数，a:线程执行时程序的计算时间，b:线程执行时，程序的阻塞时间。有了这个公式后，线程池的线程数配置就会有约束了，我们可以根据机器的实际情况灵活配置。
二、多线程优化及性能比较
最近的项目中用到了所线程技术，在使用过程中遇到了很多的麻烦，趁着热度，整理一下几种多线程框架的性能比较。目前所掌握的大致分三种，第一种：threadpool（线程池）+countdownlatch（程序计数器），第二种：fork/join框架，第三种jdk8并行流，下面对这几种方式的多线程处理性能做一下比较总结。
首先，假设一种业务场景，在内存中生成多个文件对象，这里暂定30000，（thread.sleep(时间)）线程睡眠模拟业务处理业务逻辑，来比较这几种方式的多线程处理性能。
1） 单线程
这种方式非常简单，但是程序在处理的过程中非常的耗时，使用的时间会很长，因为每个线程都在等待当前线程执行完才会执行，和多线程没有多少关系，所以效率非常低。
首先创建文件对象，代码如下：
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public class fileinfo { private string filename;//文件名 private string filetype;//文件类型 private string filesize;//文件大小 private string filemd5;//md5码 private string fileversionno;//文件版本号 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; } |
接着，模拟业务处理，创建30000个文件对象，线程睡眠1ms,之前设置的1000ms，发现时间很长，整个eclipse卡掉了，所以将时间改为了1ms。
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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("单线程耗时："+(endtime-starttime)+"ms"); } private static void createfileinfo(){ for(int i=0;i<30000;i++){ filelist.add(new fileinfo("身份证正面照","jpg","101522","md5"+i,"1")); } }} |
测试结果如下：
可以看到，生成30000个文件对象消耗的时间比较长，接近1分钟，效率比较低。
2） threadpool （线程池） +countdownlatch （程序计数器）
顾名思义，countdownlatch为线程计数器，他的执行过程如下：首先，在主线程中调用await()方法，主线程阻塞，然后，将程序计数器作为参数传递给线程对象，最后，每个线程执行完任务后，调用countdown()方法表示完成任务。countdown()被执行多次后，主线程的await()会失效。实现过程如下：
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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+"个线程耗时："+(endtime-starttime)+"ms"); } private static void createfileinfo(){ for(int i=0;i<30000;i++){ filelist.add(new fileinfo("身份证正面照","jpg","101522","md5"+i,"1")); } } private static void addlist(){ for(int i=0;i<100;i++){ list.add(filelist); } }} |
filerunnable类：
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/** * 多线程处理 * @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(); } }} |
测试结果如下：
3） fork/join 框架
jdk从版本7开始，出现了fork/join框架，从字面来理解，fork就是拆分，join就是合并，所以，该框架的思想就是。通过fork拆分任务，然后join来合并拆分后各个人物执行完毕后的结果并汇总。比如，我们要计算连续相加的几个数，2+4+5+7=？，我们利用fork/join框架来怎么完成呢，思想就是拆分子任务，我们可以把这个运算拆分为两个子任务，一个计算2+4，另一个计算5+7，这是fork的过程，计算完成后，把这两个子任务计算的结果汇总，得到总和，这是join的过程。
fork/join框架执行思想：首先，分割任务，使用fork类将大任务分割为若干子任务，这个分割过程需要按照实际情况来定，直到分割出的任务足够小。然后，join类执行任务，分割的子任务在不同的队列里，几个线程分别从队列里获取任务并执行，执行完的结果放到一个单独的队列里，最后，启动线程，队列里拿取结果并合并结果。
使用fork/join框架要用到几个类，关于类的使用方式可以参考jdk的api，使用该框架，首先需要继承forkjointask类，通常，只需要继承他的子类recursivetask或recursiveaction即可，recursivetask，用于有返回结果的场景，recursiveaction用于没有返回结果的场景。forkjointask的执行需要用到forkjoinpool来执行，该类用于维护分割出的子任务添加到不同的任务队列。
下面是实现代码：
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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); //分割任务 job<fileinfo> job=new job<>(filelist.size()/100, filelist)； //提交任务返回结果forkjointask<integer> fjtresult=forkjoinpool.submit(job);//阻塞 while(!job.isdone()){ system.out.println("任务完成！"); } long endtime=system.currenttimemillis(); system.out.println("fork/join框架耗时："+(endtime-starttime)+"ms"); } private static void createfileinfo(){ for(int i=0;i<30000;i++){ filelist.add(new fileinfo("身份证正面照","jpg","101522","md5"+i,"1")); } }}/** * 执行任务类 * @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; } /** * 执行任务，类似于实现runnable接口的run方法 */ @override protected integer compute() { //拆分任务 if(joblist.size()<=count){ executejob(); return joblist.size(); }else{ //继续创建任务，直到能够分解执行 list<recursivetask<long>> fork = new linkedlist<recursivetask<long>>(); //拆分子任务，这里采用二分法 int countjob=joblist.size()/2; list<t> leftlist=joblist.sublist(0, countjob); list<t> rightlist=joblist.sublist(countjob, joblist.size()); //分配任务 job leftjob=new job<>(count,leftlist); job rightjob=new job<>(count,rightlist); //执行任务 leftjob.fork(); rightjob.fork(); return integer.parseint(leftjob.join().tostring()) +integer.parseint(rightjob.join().tostring()); } } /** * 执行任务方法 */ private void executejob() { for(t job:joblist){ try { thread.sleep(1); } catch (interruptedexception e) { e.printstacktrace(); } } } |
测试结果如下：
4） jdk8 并行流
并行流是jdk8的新特性之一，思想就是将一个顺序执行的流变为一个并发的流，通过调用parallel()方法来实现。并行流将一个流分成多个数据块，用不同的线程来处理不同的数据块的流，最后合并每个块数据流的处理结果，类似于fork/join框架。
并行流默认使用的是公共线程池forkjoinpool，他的线程数是使用的默认值，根据机器的核数，我们可以适当调整线程数的大小。线程数的调整通过以下方式来实现。
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system.setproperty("java.util.concurrent.forkjoinpool.common.parallelism", "100"); |
以下是代码的实现过程，非常简单：
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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并行流耗时："+(endtime-starttime)+"ms");}private static void createfileinfo(){ for(int i=0;i<30000;i++){ filelist.add(new fileinfo("身份证正面照","jpg","101522","md5"+i,"1")); }}} |
下面是测试，第一次没有设置线程池的数量，采用默认，测试结果如下：
我们看到，结果并不是很理想，耗时较长，接下来设置线程池的数量大小，即添加如下代码：
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system.setproperty("java.util.concurrent.forkjoinpool.common.parallelism", "100"); |
接着进行测试，结果如下：
这次耗时较小，比较理想。
三、总结
综上几种情况来看，以单线程作为参考，耗时最长的还是原生的fork/join框架，这里边尽管配置了线程池的数量，但效果较精确配置了线程池数量的jdk8并行流较差。并行流实现代码简单易懂，不需要我们写多余的for循环，一个parallelstream方法全部搞定，代码量大大的减少了，其实，并行流的底层还是使用的fork/join框架，这就要求我们在开发的过程中灵活使用各种技术，分清各种技术的优缺点，从而能够更好的为我们服务。
原文链接：http://www.cnblogs.com/10158wsj/p/8338367.html
