关于多线程问题总结及答案八

这些多线程的问题，有些来源于各大网站、有些来源于自己的思考。可能有些问题网上有、可能有些问题对应的答案也有、也可能有些各位网友也都看过，但是本文写作的重心就是所有的问题都会按照自己的理解回答一遍，不会去看网上的答案，因此可能有些问题讲的不对，能指正的希望大家不吝指教。

1、Semaphore有什么作用

Semaphore就是一个信号量，它的作用是限制某段代码块的并发数。Semaphore有一个构造函数，可以传入一个int型整数n，表示某段代码最多只有n个线程可以访问，如果超出了n，那么请等待，等到某个线程执行完毕这段代码块，下一个线程再进入。由此可以看出如果Semaphore构造函数中传入的int型整数n=1，相当于变成了一个synchronized了。

2、Hashtable的size()方法中明明只有一条语句"return count"，为什么还要做同步？

这是我之前的一个困惑，不知道大家有没有想过这个问题。某个方法中如果有多条语句，并且都在操作同一个类变量，那么在多线程环境下不加锁，势必会引发线程安全问题，这很好理解，但是size()方法明明只有一条语句，为什么还要加锁？

关于这个问题，在慢慢地工作、学习中，有了理解，主要原因有两点：

1）同一时间只能有一条线程执行固定类的同步方法，但是对于类的非同步方法，可以多条线程同时访问。所以，这样就有问题了，可能线程A在执行Hashtable的put方法添加数据，线程B则可以正常调用size()方法读取Hashtable中当前元素的个数，那读取到的值可能不是最新的，可能线程A添加了完了数据，但是没有对size++，线程B就已经读取size了，那么对于线程B来说读取到的size一定是不准确的。而给size()方法加了同步之后，意味着线程B调用size()方法只有在线程A调用put方法完毕之后才可以调用，这样就保证了线程安全性

2）CPU执行代码，执行的不是Java代码，这点很关键，一定得记住。Java代码最终是被翻译成机器码执行的，机器码才是真正可以和硬件电路交互的代码。即使你看到Java代码只有一行，甚至你看到Java代码编译之后生成的字节码也只有一行，也不意味着对于底层来说这句语句的操作只有一个。一句"return count"假设被翻译成了三句汇编语句执行，一句汇编语句和其机器码做对应，完全可能执行完第一句，线程就切换了。

3、线程类的构造方法、静态块是被哪个线程调用的

这是一个非常刁钻和狡猾的问题。请记住：线程类的构造方法、静态块是被new这个线程类所在的线程所调用的，而run方法里面的代码才是被线程自身所调用的。

如果说上面的说法让你感到困惑，那么我举个例子，假设Thread2中new了Thread1，main函数中new了Thread2，那么：

1）Thread2的构造方法、静态块是main线程调用的，Thread2的run()方法是Thread2自己调用的

2）Thread1的构造方法、静态块是Thread2调用的，Thread1的run()方法是Thread1自己调用的

4、同步方法和同步块，哪个是更好的选择

同步块，这意味着同步块之外的代码是异步执行的，这比同步整个方法更提升代码的效率。请知道一条原则：同步的范围越小越好。

借着这一条，我额外提一点，虽说同步的范围越少越好，但是在Java虚拟机中还是存在着一种叫做锁粗化的优化方法，这种方法就是把同步范围变大。这是有用的，比方说StringBuffer，它是一个线程安全的类，自然最常用的append()方法是一个同步方法，我们写代码的时候会反复append字符串，这意味着要进行反复的加锁->解锁，这对性能不利，因为这意味着Java虚拟机在这条线程上要反复地在内核态和用户态之间进行切换，因此Java虚拟机会将多次append方法调用的代码进行一个锁粗化的操作，将多次的append的操作扩展到append方法的头尾，变成一个大的同步块，这样就减少了加锁-->解锁的次数，有效地提升了代码执行的效率。

5、高并发、任务执行时间短的业务怎样使用线程池？并发不高、任务执行时间长的业务怎样使用线程池？并发高、业务执行时间长的业务怎样使用线程池？

这是我在并发编程网上看到的一个问题，把这个问题放在最后一个，希望每个人都能看到并且思考一下，因为这个问题非常好、非常实际、非常专业。关于这个问题，个人看法是：

1）高并发、任务执行时间短的业务，线程池线程数可以设置为CPU核数+1，减少线程上下文的切换

2）并发不高、任务执行时间长的业务要区分开看：

a）假如是业务时间长集中在IO操作上，也就是IO密集型的任务，因为IO操作并不占用CPU，所以不要让所有的CPU闲下来，可以加大线程池中的线程数目，让CPU处理更多的业务

b）假如是业务时间长集中在计算操作上，也就是计算密集型任务，这个就没办法了，和（1）一样吧，线程池中的线程数设置得少一些，减少线程上下文的切换

c）并发高、业务执行时间长，解决这种类型任务的关键不在于线程池而在于整体架构的设计，看看这些业务里面某些数据是否能做缓存是第一步，增加服务器是第二步，至于线程池的设置，设置参考其他有关线程池的文章。最后，业务执行时间长的问题，也可能需要分析一下，看看能不能使用中间件对任务进行拆分和解耦。

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