"并发编程_应用.pdf"
在并发编程中,主要目标是提高程序的执行效率,尤其是当系统具有多核CPU时,通过合理利用多线程可以显著提升系统性能。本资源介绍了如何在Java环境中进行并发编程以实现CPU资源的最大化利用。
首先,为了进行基准测试,选择了一个可靠的工具——JMH (Java Microbenchmark Harness)。JMH不仅能够执行程序预热,还能够多次运行测试并计算平均值,确保测试结果的准确性和可靠性。为了控制CPU核心数量,有两种方法:一是通过配置虚拟机来分配合适的核数;二是使用msconfig命令行工具,但这需要重启计算机,操作相对繁琐。
在并行计算方式上,最初考虑使用Java 8引入的`parallelStream`,但由于它在某些场景下可能存在性能问题,作者选择了手动创建和控制线程的方式来实现并行计算。这种方式虽然需要更多的代码编写工作,但可以更精细地控制并发行为,从而获得更好的性能优化。以下是一个简单的测试代码示例,展示了如何使用JMH和自定义线程进行基准测试:
```java
// 忽略部分包导入和注解
public class MyBenchmark {
static int[] ARRAY = new int[1000_000_00]; // 初始化一个大数组
static {
Arrays.fill(ARRAY, 1); // 填充数据
}
@Benchmark
public int c() throws Exception {
int[] array = ARRAY; // 创建局部变量用于计算
// 在这里添加实际的并发计算逻辑
}
}
```
这个简单的基准测试类`MyBenchmark`包含了JMH的注解,如`@Fork`, `@BenchmarkMode`, `@Warmup`和`@Measurement`,这些注解用于定义测试的执行次数、模式、预热迭代和测量迭代等参数。
并发编程中的关键点还包括同步和线程安全问题。在多线程环境下,共享数据的访问需要特别注意,防止出现竞态条件、死锁等问题。Java提供了多种机制来解决这些问题,例如synchronized关键字、java.util.concurrent包下的并发工具类(如Semaphore、CountDownLatch、CyclicBarrier等)以及原子类(AtomicInteger、AtomicLong等)。
此外,合理的线程池管理也是提高并发性能的重要手段。通过使用ExecutorService和ThreadPoolExecutor,可以根据系统的具体需求定制线程池,避免过度创建线程导致的资源浪费和上下文切换开销。
并发编程的目标是通过有效的任务拆分和资源分配,让多个处理器核心协同工作,从而提升整体的计算效率。在Java中,这涉及到对JVM、线程、同步机制、并行计算策略以及基准测试工具的深入理解和运用。通过学习和实践,开发者可以更好地优化应用程序,使其在多核环境下表现出色。