面试官:公司项目中Java的多线程一般用在哪些场景?

小哈学Java

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2021-03-14 11:51

来源:cnblogs.com/kenshinobiy/p/4671314.html


多线程使用的主要目的在于:

1、吞吐量:你做WEB,容器帮你做了多线程,但是他只能帮你做请求层面的。简单的说,可能就是一个请求一个线程。或多个请求一个线程。如果是单线程,那同时只能处理一个用户的请求。

2、伸缩性:也就是说,你可以通过增加CPU核数来提升性能。如果是单线程,那程序执行到死也就利用了单核,肯定没办法通过增加CPU核数来提升性能。

鉴于是做WEB的,第1点可能你几乎不涉及。那这里我就讲第二点吧。

举个简单的例子:

假设有个请求,这个请求服务端的处理需要执行3个很缓慢的IO操作(比如数据库查询或文件查询),那么正常的顺序可能是(括号里面代表执行时间):

  1. 读取文件1  (10ms)
  2. 处理1的数据(1ms)
  3. 读取文件2  (10ms)
  4. 处理2的数据(1ms)
  5. 读取文件3  (10ms)
  6. 处理3的数据(1ms)
  7. 整合1、2、3的数据结果 (1ms)

单线程总共就需要34ms。

那如果你在这个请求内,把ab、cd、ef分别分给3个线程去做,就只需要12ms了。

所以多线程不是没怎么用,而是,你平常要善于发现一些可优化的点。然后评估方案是否应该使用。假设还是上面那个相同的问题:但是每个步骤的执行时间不一样了。

  1. 读取文件1  (1ms)
  2. 处理1的数据(1ms)
  3. 读取文件2  (1ms)
  4. 处理2的数据(1ms)
  5. 读取文件3  (28ms)
  6. 处理3的数据(1ms)
  7. 整合1、2、3的数据结果 (1ms)

单线程总共就需要34ms。

如果还是按上面的划分方案(上面方案和木桶原理一样,耗时取决于最慢的那个线程的执行速度),在这个例子中是第三个线程,执行29ms。那么最后这个请求耗时是30ms。比起不用单线程,就节省了4ms。但是有可能线程调度切换也要花费个1、2ms。因此,这个方案显得优势就不明显了,还带来程序复杂度提升。不太值得。

那么现在优化的点,就不是第一个例子那样的任务分割多线程完成。而是优化文件3的读取速度。可能是采用缓存和减少一些重复读取。

首先,假设有一种情况,所有用户都请求这个请求,那其实相当于所有用户都需要读取文件3。那你想想,100个人进行了这个请求,相当于你花在读取这个文件上的时间就是28×100=2800ms了。那么,如果你把文件缓存起来,那只要第一个用户的请求读取了,第二个用户不需要读取了,从内存取是很快速的,可能1ms都不到。

伪代码:

public class MyServlet extends Servlet{
    private static Map<String, String> fileName2Data = new HashMap<String, String>();
    private void processFile3(String fName){
        String data = fileName2Data.get(fName);
        if(data==null){
            data = readFromFile(fName);    //耗时28ms
            fileName2Data.put(fName, data);
        }
        //process with data
    }
}

看起来好像还不错,建立一个文件名和文件数据的映射。如果读取一个map中已经存在的数据,那么就不不用读取文件了。

可是问题在于,Servlet是并发,上面会导致一个很严重的问题,死循环。因为,HashMap在并发修改的时候,可能是导致循环链表的构成!!!(具体你可以自行阅读HashMap源码)如果你没接触过多线程,可能到时候发现服务器没请求也巨卡,也不知道什么情况!

好的,那就用ConcurrentHashMap,正如他的名字一样,他是一个线程安全的HashMap,这样能轻松解决问题。

public class MyServlet extends Servlet{
    private static ConcurrentHashMap<String, String> fileName2Data = new ConcurrentHashMap<String, String>();
    private void processFile3(String fName){
        String data = fileName2Data.get(fName);
        if(data==null){
            data = readFromFile(fName);    //耗时28ms
            fileName2Data.put(fName, data);
        }
        //process with data
    }
}

这样真的解决问题了吗,这样虽然只要有用户访问过文件a,那另一个用户想访问文件a,也会从fileName2Data中拿数据,然后也不会引起死循环。

可是,如果你觉得这样就已经完了,那你把多线程也想的太简单了,骚年!你会发现,1000个用户首次访问同一个文件的时候,居然读取了1000次文件(这是最极端的,可能只有几百)。What the fuckin hell!!!

难道代码错了吗,难道我就这样过我的一生!

好好分析下。Servlet是多线程的,那么

public class MyServlet extends Servlet{
    private static ConcurrentHashMap<String, String> fileName2Data = new ConcurrentHashMap<String, String>();
    private void processFile3(String fName){
        String data = fileName2Data.get(fName);
        //“偶然”-- 1000个线程同时到这里,同时发现data为null
        if(data==null){
            data = readFromFile(fName);    //耗时28ms
            fileName2Data.put(fName, data);
        }
        //process with data
    }
}

上面注释的“偶然”,这是完全有可能的,因此,这样做还是有问题。

因此,可以自己简单的封装一个任务来处理。

public class MyServlet extends Servlet{
    private static ConcurrentHashMap<String, FutureTask> fileName2Data = new ConcurrentHashMap<String, FutureTask>();
    private static ExecutorService exec = Executors.newCacheThreadPool();
    private void processFile3(String fName){
        FutureTask data = fileName2Data.get(fName);
        //“偶然”-- 1000个线程同时到这里,同时发现data为null
        if(data==null){
            data = newFutureTask(fName);
            FutureTask old = fileName2Data.putIfAbsent(fName, data);
            if(old==null){
                data = old;
            }else{
                exec.execute(data);
            }
        }
        String d = data.get();
        //process with data
    }

    private FutureTask newFutureTask(final String file){
        return  new FutureTask(new Callable<String>(){
            public String call(){
                return readFromFile(file);
            }

            private String readFromFile(String file){return "";}
        }
    }
}

以上所有代码都是直接在bbs打出来的,不保证可以直接运行。

多线程最多的场景:web服务器本身;各种专用服务器(如游戏服务器);

多线程的常见应用场景:

  • 后台任务,例如:定时向大量(100w以上)的用户发送邮件;
  • 异步处理,例如:发微博、记录日志等;
  • 分布式计算

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谢谢支持哟 (*^__^*)

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