每每聊到线程Thread-Toy模板网

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每每聊到线程Thread

进程和线程

进程

所谓计算机程序 Program，其实就是通过执行一系列指令来完成某一个任务。当你启动一个程序时，操作系统(OS)会将其加载到内存中，并在内存中申请一块固定地址的命名空间(address space)，并在此命名空间内执行相关指令。聪明人应该已经听出来了，这不就是"进程 Process" 嘛。没有错，某种程度上我们确实可以将进程理解为一个程序的。

线程

线程就是在进程内部，一系列可执行的独立指令。而这些独立指令最终是被 CPU 执行。为了更大利益化的使用 CPU，在一个进程Process内，可以存在多个线程。这就让程序有了并发执行指令的能力，增加了程序的吞吐量。

每每聊到线程Thread

CPU 和并发

实际上大多数情况下，"并发"只是 CPU 给我们造成的一种"幻觉"。只有在线程数小于 CPU 核数时，才是真正意义的并发。

假设我们有一个 4 核CPU，然后同时开启4个线程执行任务，那在同一时间CPU的4核会分别执行1个线程的指令，如下图:

每每聊到线程Thread

但是如果我们开启 8 个线程执行任务，因为CPU只有4核，所以只能通过切换上下文(switch-context)的方式来实现并发的"幻觉"。也就是在不同的线程间切换，因为切换时间极快，使用户从视觉上感知就是同时在执行的。如下图

每每聊到线程Thread

Thread 奇技淫巧

线程是一把"双刃剑"，使用合理能够提高系统效率，使用不当也会造成揠苗助长。

假设我们有一个 int 类型变量 count，我们分别使用 1000 个线程使其自增1，以及使用单个线程使其自增1000次。我们可以对比下这2种方式所耗的时间，代码如下：

public class SumOfNums {
   volatile int count = 0;
   static long start, end;


   synchronized void increase_with_multi_thread() {
       count++;
       if (count == 2000) {
           end = System.currentTimeMillis();
           System.out.println("multi thread, start: " + start + " end:" + end + " time: " + (end - start));
       }
   }


   void increase_with_single_thread() {
       new Thread(() -> {
           for (int i = 0; i < 1000; i++) {
               count++;
           }
           end = System.currentTimeMillis();
           System.out.println("single thread, start: " + start + " end:" + end + " time: " + (end - start));
       }).start();
   }


   public static void main(String[] args) {
       SumOfNums sumOfNums = new SumOfNums();
       start = System.currentTimeMillis();
       sumOfNums.increase_with_single_thread();  // 1. 单线程自增 1000 次
       // 2. 创建 1000 个线程，使其自增1
       for (int i = 1; i <= 1000; i++) {
           Thread t = new Thread(sumOfNums::increase_with_multi_thread);
           t.start();
       }
   }
}

执行上述代码，得到如下结果：

single thread, start: 1685429904704 end:1685429904706 time: 2
multi thread, start: 1685429904704 end:1685429904748 time: 44

可以看出，创建过多的线程并没有提高工作效率，反而比单线程慢超过20倍！

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问题分析

在上述将 count 自增的操作属于 CPU密集型任务，计算结果高度依赖 CPU 的计算效率。之所以在之前的结果里多个线程的效率慢，是因为我们创建了 1000 个线程，个数已经完全超出了CPU核数，所以 CPU 不得不在多个线程中进行上下文切换，这个操作会严重影响程序运行效率。

除了 CPU 密集型任务，还有一种 IO 密集型任务。假设我们需要读取磁盘空间上的 20 个文件，并对其内容进行计算。在磁盘读取时，CPU是处于 IDLE(闲置) 状态。因为磁盘读取操作是发生在特殊硬件设备(disk 驱动)中。此时不需要 CPU 的参与，只有读完磁盘之后，剩下的操作才交给 CPU 进行处理。假设我们还是在4核CPU上，使用 4 个线程执行此任务，使用整个过程如下图所示：

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可以看出，每一个线程被相应的分配给 CPU 的每个核。线程是充分利用了，但是当代码执行到磁盘读取操作时，CPU核就会处于 IDLE 状态，浪费了CPU资源。对于这种情况，如果我们就可以通过将线程数提高到8个来提高工作效率，如下图:

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效率提高的原因是，在之前4个线程的 IDLE 状态，此时因为有额外线程需要执行。所以 CPU 会继续执行其它额外的线程任务，充分利用了 CPU 资源。总结就是：与其 IDLE，不如压榨！

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Thread 挖一挖

在现代操作系统中，Thread一般有2种类型：Kernel Thread 和 User Thread。

Kernel Thread

内核线程，又可以被叫做 OS Thread，也就是操作系统线程。Kernel 线程是由操作系统内核来管理，每一个线程都需要包含线程状态、优先级，以及一些其它属性。这类线程相对较重，需要调用操作系统的API来创建、维护管理。

User Thread

User Thread就是用户线程，是处于应用层面的一种数据结构体，比如我们使用 Java SDK 中的 Thread就是User Thread。在这种数据结构内部，同样也定义了线程的状态、优先级等属性。

但实际上User Thread 无法被直接执行，User Thread 需要 mapping 到 Kernel Thread 之后，被解释成指令后再执行。一共有3种mapping方式：

M:1 model: 所有的User Thread 都与1个Kernel Thread进行mapping
1:1 model: 1个User Thread对应2个Kernel Thread
M:N model: 所有的User Thread 对应的是系统层的 Kernel Thread Pool

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Java Thread

上面说的 mapping 方式是大多操作系统会使用的模型方式，那么在 Java JVM中是使用何种方式呢？

Green Thread

在早期版本，Java 提供的是 Green Thread 模型方式，所有线程都是由 JVM 管理和调度。并且 Green Thread 与 Kernel Thread 的 mapping 模式是 M:1 方式，所以Green Thread的运行速度是极快的。但是 Green Thread 有一个比较大的缺陷：无法针对多核处理器进行扩展。

Native Thread

从 JDK 1.2 之后，Java 就放弃了 Green Thread 模型方式，改用 Native Thread 模型方式了。Native 同样也是有 JVM 管理，但是一定程度上对底层的Kernel有依赖；另外，Native Thread 与 Kenel Thread 的 mapping 模式是 1:1 模式。

改用 Native Thread之后，这几番操作下来，在一定程度上提高了线程的运行效率，但是带来的后果就是线程的创建和销毁操作变得异常笨重。这也是为什么我们在项目中会使用线程池来缓存线程、提高运行效率的原因。

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虚拟线程

Java 19 版本引入了虚拟线程 Virtual Thread，它是一种轻量级的线程。虚拟线程解决了 Native Thread 的缺陷，创建和销毁过程不再那么笨重，不需要操作系统的参与。

可以通过如下方式，使用虚拟线程：

for (int i = 0; i < 5; i++) {
   Thread vThread = Thread.ofVirtual().start(() -> System.out.println("Hello World"));
}

或者使用Executors创建虚拟线程：

public static void main(String[] args) {
    var executor = Executors.newVirtualThreadExecutor();


    for (int i = 0; i < 5; i++) {
        executor.submit(() -> System.out.println("Hello World"));
    }

    executor.awaitTermination();
    System.out.println("All virtual threads are finished");
}

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