并發(fā)編程一

Xufc 發(fā)布于2019-08-15 14:31 / 3472人閱讀

摘要：一并發(fā)和并行并發(fā)是同一時間應(yīng)對多件事情的能力并行是同一時間做多件事情的能力。用并發(fā)的目的，不僅僅是為了讓程序并行運行從而發(fā)揮多核的優(yōu)勢。函數(shù)式編程函數(shù)式編程日漸重要的原因之一，是其對并發(fā)編程和并行編程提供了良好的支持。

一、并發(fā)和并行：
并發(fā)是同一時間應(yīng)對(dealing with)多件事情的能力；
并行是同一時間做(doing)多件事情的能力。

二、并行架構(gòu)：
位級并行，32位計算機的運行速度比8位計算機更快，因為并行，對于32位數(shù)的加法，8位計算機必須進行多次8位計算，而32位計算機可以一步完成，即并行的處理32位的4字節(jié)。
指令級(instruction-level)并行，程序員通常可以不關(guān)心處理器內(nèi)部并行的細(xì)節(jié)，因為盡管處理器內(nèi)部的并行度很高，但是經(jīng)過精心設(shè)計，從外部看上去所有處理都像是串行的。
數(shù)據(jù)級(data)并行,數(shù)據(jù)級并行(也稱為“單指令多數(shù)據(jù)”，SIMD)架構(gòu)，可以并行地在大量數(shù)據(jù)上施加同一操作。這并不適合解決所有問題，但在適合的場景卻可以大展身手。
任務(wù)級(task-level)并行，終于來到了大家所認(rèn)為的并行形式——多處理器。從程序員的角度來看，多處理器架構(gòu)最明顯的分類特征是其內(nèi)存模型(共享內(nèi)存模型或分布式內(nèi)存模型)。

對于共享內(nèi)存的多處理器系統(tǒng)，每個處理器都能訪問整個內(nèi)存，處理器之間的通信主要通過內(nèi)存進行。
對于分布式內(nèi)存的多處理器系統(tǒng)，每個處理器都有自己的內(nèi)存，處理器之間的通信主要通過網(wǎng)絡(luò)進行。
用并發(fā)的目的，不僅僅是為了讓程序并行運行從而發(fā)揮多核的優(yōu)勢。若正確使用并發(fā)，程序還將獲得以下優(yōu)點:及時響應(yīng)、高效、容錯、簡單。

注意：不應(yīng)該在產(chǎn)品代碼上，使用Thread類等底層服務(wù)。

三、七個模型

1、線程與鎖:線程與鎖模型有很多眾所周知的不足，但仍是其他模型的技術(shù)基礎(chǔ)，也是很多并 發(fā)軟件開發(fā)的首選。
2、函數(shù)式編程:函數(shù)式編程日漸重要的原因之一，是其對并發(fā)編程和并行編程提供了良好的支 持。函數(shù)式編程消除了可變狀態(tài)，所以從根本上是線程安全的，而且易于并行執(zhí)行。
3、Clojure之道——分離標(biāo)識與狀態(tài):編程語言Clojure是一種指令式編程和函數(shù)式編程的混搭方 案，在兩種編程方式上取得了微妙的平衡來發(fā)揮兩者的優(yōu)勢。
4、actor:actor模型是一種適用性很廣的并發(fā)編程模型，適用于共享內(nèi)存模型和分布式內(nèi)存模型， 也適合解決地理分布型問題，能提供強大的容錯性。
5、通信順序進程(Communicating Sequential Processes，CSP):表面上看，CSP模型與actor模 型很相似，兩者都基于消息傳遞。不過CSP模型側(cè)重于傳遞信息的通道，而actor模型側(cè)重于通道 兩端的實體，使用CSP模型的代碼會帶有明顯不同的風(fēng)格。
6、數(shù)據(jù)級并行:每個筆記本電腦里都藏著一臺超級計算機——GPU。GPU利用了數(shù)據(jù)級并行， 不僅可以快速進行圖像處理，也可以用于更廣闊的領(lǐng)域。如果要進行有限元分析、流體力學(xué)計算 或其他的大量數(shù)字計算，GPU的性能將是不二選擇。
7、Lambda架構(gòu):大數(shù)據(jù)時代的到來離不開并行——現(xiàn)在我們只需要增加計算資源，就能具有 處理TB級數(shù)據(jù)的能力。Lambda架構(gòu)綜合了MapReduce和流式處理的特點，是一種可以處理多種大數(shù)據(jù)問題的架構(gòu)。

四、線程與鎖：

  class Counter {
    private int count = 0;
    public synchronized void increment() {
        ++count; 
    } 
    public int getCount() {
        return count; 
    }
}

毋庸置疑，對于增加了同步功能的代碼，每次執(zhí)行都將得到正確結(jié)果，但代碼中仍隱藏了一個bug。
潛藏的bug是:
除了increment()之外，getCount()方法 也需要進行同步。
否則，當(dāng)一個線程對值的修改沒有及時更新到主內(nèi)存，從而導(dǎo)致
調(diào)用getCount()的線程可能獲得一個失效的值。
解釋：
Java內(nèi)存模型定義了何時一個線程對內(nèi)存的修改對另一個線程可見。
基本原則是，如果讀 線程和寫線程不進行同步，就不能保證可見性。
然而兩個線程都需要進行同步。只在其中一個線程進行同步是不夠的，

競態(tài)條件：
  計算的正確性取決于多個線程的交替執(zhí)行時序時，就會發(fā)生競態(tài)條件。
    
    1、亂序執(zhí)行。執(zhí)行依賴于檢測的結(jié)果，而檢測結(jié)果依賴于多個線程的執(zhí)行時序。
    亂序原因：
    ? 編譯器的靜態(tài)優(yōu)化可以打亂代碼的執(zhí)行順序;
    ? JVM的動態(tài)優(yōu)化也會打亂代碼的執(zhí)行順序; 
    ? 硬件可以通過亂序執(zhí)行來優(yōu)化其性能。

所以在多線程環(huán)境下，對一個文件的操作需要加鎖。

2、延遲初始化：
線程A和線程B同時執(zhí)行g(shù)etInstance，可能會取到兩個實例對象，主要看線程執(zhí)行時序了。

public class ObjFactory {  
    private Obj instance;  
      
    public Obj getInstance(){  
        if(instance == null){  
            instance = new Obj();  
        }  
        return instance;  
    }  
}

五、來自外星方法的危害

規(guī)模較大的程序常用監(jiān)聽器模式(listener)來解耦模塊。
在這里，我們構(gòu)造一個類從一個URL 進行下載，并用ProgressListeners監(jiān)聽下載的進度。
 
 public class Downloader extends Thread {

private InputStream in;
private OutputStream out;
private ArrayList listeners;

public Downloader(URL url,String outputFilename) throws IOException {
    in=url.openConnection().getInputStream();
    out = new FileOutputStream(outputFilename);
    listeners=new ArrayList();
}

public synchronized void addListener(ProgressListener listener){
    listeners.add(listener);
}
public synchronized boolean remove(ProgressListener listener){
   return listeners.remove(listener);
}

/***
 * 來自外星方法的危害
 *
 * addListener()、removeListener()和updateProgress()都是同步方法，
 * 多線程可以安全地使用這些方法。盡管這段代碼僅使用了一把鎖，但仍隱藏著一個死鎖陷阱。
 *
 * 陷阱在于updateProgress()調(diào)用了一個外星方法——但對于這個外星方法一無所知。外星方法可以做任何事情，
 * 例如持有另外一把鎖。這樣一來，我們就在對加鎖順序一無所知的情況下使用了兩把鎖。就像前面提到的，這就有可能發(fā)生死鎖。
 *
 * @param n
 */
private synchronized void updateProgress(int n){
    for(ProgressListener listener:listeners){
        listener.onProgress(n);
    }
}

/***
 *  一種方法是在遍歷之前對listeners進行保 護性復(fù)制(defensive copy)，
 *  再針對這份副本進行遍歷
 *  這是個一石多鳥的方法。不僅在調(diào)用外星方法時不用加鎖，而且大大減少了代碼持有鎖的時間。
 *  長時間地持有鎖將影響性能(降低了程序的并發(fā)度)，也會增加死鎖的可能。
 * @param n
 */
private void updateProgress2(int n){
        ArrayList listenersCopy=null;
        synchronized (this){
            listenersCopy=(ArrayList )listeners.clone();
        }
        for(ProgressListener listener:listenersCopy){
            listener.onProgress(n);
        }


    }

    @Override
    public void run(){
        int n = 0, total = 0;
        byte[] buffer = new byte[1024];
        try {
            while((n = in.read(buffer)) != -1) {
                out.write(buffer, 0, n);
                total += n;
                updateProgress(total);
            }
            out.flush();
        } catch (IOException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

}