并发编程

2.进程与线程

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）

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

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

CPU	时间片 1	时间片 2	时间片 3	时间片 4
core	线程 1	线程 2	线程 3	线程 4

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。

请添加图片描述

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。

CPU	时间片 1	时间片 2	时间片 3	时间片 4
core1	线程 1	线程 2	线程 3	线程 4
core2	线程 4	线程 4	线程 2	线程 2

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引用 Rob Pike 的一段描述：

Robe Pike资料

golang语言的创造者
Robe Pike - 百度百科

例子

以调用方角度来讲，如果

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

同步案例

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异步案例

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

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java -jar -Xmx2G benchmark.jar

多核

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单核

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2) 结论

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
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
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

拆分（参考后文的【阿姆达尔定律】）