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• 想通过并发获得更好的性能，需要努力做好两件事情：

  • 更有效利用现有资源
  • 再出现新的处理资源时是程序尽可能地利用这些新的资源

• 可伸缩性：当增加计算资源时（CPU/内存/存储容量/I/O带宽），程序的吞吐量或处理能力能相应地增加

• Amdahl定律：在增加计算资源的情况下，程序在理论上能够实现最高加速比，这个值取决于程序中可并行组件与串行组件所占的比重：

  • 最高加速比(F为串行执行的部分，N为处理器个数)：seedup小于等于（1/(F+(1-F)/N)）

  • 利用率：加速比除以处理器数量

线程引入的开销

• 上下文切换：实际开销随平台的不同而变化，大多数通用处理器，相当于5000-10000个时钟周期，也就是几微秒

• 内存同步

• 阻塞

减少锁的竞争

• 并发程序中，对可伸缩性的最主要威胁就是独占方式的资源锁

• 降低锁竞争程度：

  • 减少锁的持有时间
  • 降低锁的请求频率
  • 使用带有协调机制的独占锁，这些机制允许更高的并发性

• 减小锁的范围（快进快出）

• 减小锁的粒度：

  • 锁分解：相互独立的状态变量用不同的锁来保护
  • 锁分段：ConcurrentHashMap包含了16个锁

• 避免热点域：

  • 热点域：将反复计算的结果缓存起来，计算HashMap的size，引入计数器，插入和移除元素时更新，这样可以优化开销，但会降低可伸缩性
  • ConcurrentHashMap为每个分段维护一个独立的计数，并通过每个分段的锁来维护这个值，size将对每个分段进行枚举并将每个分段中的计数器相加，而不是维护一个全局计数

• 替代独占锁：

  • ReadWriteLock:读操作可以同时访问共享资源
  • 原子变量：提供了整数/对象引用上的细粒度原子操作，使用了现代处理器中提供的底层并发原语，可以降低热点域的更新开销

• CPU没有充分利用：

  • 负载不充足
  • I/O密集
  • 外部限制
  • 锁竞争

• 对象池：对象能被循环使用，而不是由GC回收并在需要时重新分配；但要同步机制协调对象池数据结构的访问，通常对象分配的操作开销比同步的开销更低，所以不要用对象池！

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