java 多線程性能

Java中有多種用于多線程的技術。 可以通過同步關鍵字，鎖或原子變量來并行化Java中的一段代碼。 這篇文章將比較使用synced關鍵字ReentrantLock，getAndIncrement（）以及執行get（）和compareAndSet（）調用的連續試驗的性能。 創建了不同類型的Matrix類以進行性能測試，其中還包括一個普通類。 為了進行比較，在具有Intel Core I7（具有8個核心，其中4個是真實的），Ubuntu 14.04 LTS和Java的計算機上，對于不同大小的矩陣，具有不同類型的同步，線程數和池大小，所有單元格都會增加100倍。 1.7.0_60。

這是性能測試的簡單矩陣類：

/** * Plain matrix without synchronization. */ public class Matrix { private int rows; private int cols; private int[][] array; /** * Matrix constructor. * * @param rows number of rows * @param cols number of columns */ public Matrix(int rows, int cols) { this.rows = rows; this.cols = cols; array = new int[rows][rows]; } /** * Increments all matrix cells. */ public void increment() { for (int i = 0; i < rows; i++) { for (int j = 0; j < cols; j++) { array[i][j]++; } } } /** * Returns a string representation of the object which shows row sums of each row. * * @return a string representation of the object. */ @Override public String toString() { StringBuffer s = new StringBuffer(); int rowSum; for (int i = 0; i < rows; i++) { rowSum = 0; for (int j = 0; j < cols; j++) { rowSum += array[i][j]; } s.append(rowSum); s.append(" "); } return s.toString(); } }

對于其他矩陣，由于每種矩陣類型的剩余部分相同，因此列出了它們的增量方法。 同步矩陣：

public void increment() { for (int i = 0; i < rows; i++) { for (int j = 0; j < cols; j++) { synchronized (this) { array[i][j]++; } } } }

鎖矩陣：

public void increment() { for (int i = 0; i < rows; i++) { for (int j = 0; j < cols; j++) { lock.lock(); try { array[i][j]++; } finally { lock.unlock(); } } } }

原子getAndIncrement矩陣：

public void increment() { for (int i = 0; i < rows; i++) { for (int j = 0; j < cols; j++) { array[i][j].getAndIncrement(); } } }

連續嘗試get（）和compareAndSet（）矩陣：

public void increment() { for (int i = 0; i < rows; i++) { for (int j = 0; j < cols; j++) { for (; ; ) { int current = array[i][j].get(); int next = current + 1; if (array[i][j].compareAndSet(current, next)) { break; } } } } }

還為每個矩陣創建了工人類別。 這是普通工人階級：

/** * Worker for plain matrix without synchronization. * * @author Furkan KAMACI * @see Matrix */ public class PlainMatrixWorker extends Matrix implements Runnable { private AtomicInteger incrementCount = new AtomicInteger(WorkerDefaults.INCREMENT_COUNT); /** * Worker constructor. * * @param rows number of rows * @param cols number of columns */ public PlainMatrixWorker(int rows, int cols) { super(rows, cols); } /** * Increments matrix up to a maximum number. * * @see WorkerDefaults */ @Override public void run() { while (incrementCount.getAndDecrement() > 0) { increment(); } } }

為了進行正確的比較，默認情況下，所有測試都會被重復20次。 計算每個結果的平均和標準誤差。 由于測試集有很多維度（矩陣類型，矩陣大小，池大小，線程數和經過時間），因此某些功能在圖表中匯總顯示。 結果如下：對于池大小2和線程數2：

對于池大小4和線程數4：

對于池大小6和線程數6：

對于池大小8和線程數8：

對于池大小10和線程數10：

對于池大小12和線程數12：

結論

可以很容易地看到普通版本運行最快。 但是，它不會產生預期的正確結果。 同步塊的性能更差（使用“ this ”完成同步時）。 鎖比同步塊稍好。 但是，原子變量在所有變量中都明顯更好。 當原子getAndIncrement以及get（）和compareAndSet（）調用的連續試驗進行比較時，表明它們的性能是相同的。 檢查Java源代碼時，很容易理解它背后的原因：

/** * Atomically increments by one the current value. * * @return the previous value */ public final int getAndIncrement() { for (;;) { int current = get(); int next = current + 1; if (compareAndSet(current, next)) return current; } }

可以看出，在Java（1.7版）源代碼中，通過對get（）和compareAndSet（）的連續試驗來實現getAndIncrement。 另一方面，當檢查其他結果時，可以看到池大小的影響。 當使用的池大小小于實際線程數時，將發生性能問題。 因此，Java中多線程的性能比較表明，當確定要同步一段代碼并且出現性能問題時，如果像測試中那樣使用此類線程，則應嘗試使用Atomic變量。 其他選擇應該是鎖或同步塊。 同樣，這并不意味著由于JIT編譯器的影響并且多次運行一段代碼，同步塊總是比鎖更好。

• 可以從此處下載用于Java多線程性能比較的源代碼： https : //github.com/kamaci/performance

翻譯自: https://www.javacodegeeks.com/2015/05/performance-comparison-of-multithreading-in-java.html

java 多線程性能

總結

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