技術問答集錦（12）併發編程-任務執行

1 串行執行的缺點？

代碼串行執行，同步等待時間較長，CPU利用率低，形成糟糕的響應性和吞吐量；

2 每個任務建立一個線程的不足？

1. 線程生命週期開銷很是高；
2. 資源消耗：當可運行線程數多於可用處理器的數量，會有線程閒置佔用內存，且大量線程競爭CPU致使性能開銷；
3. 穩定性：不一樣平臺可建立線程的數量有限制；

3 爲何要用線程池，如何合理的設置線程數量？

1. 限制系統中使用線程的數量以及更好的使用線程；
2. 減小線程建立和銷燬的次數，使線程能夠屢次複用；
3. 根據系統狀況，調整線程的數量。防止建立過多的線程，消耗過多的內存；

確認APP類型（N爲CPU總合數）：（1）CPU密集型：線程池大小設置爲N+1；（2）IO密集型：線程池大小設置爲2N+1；

一個估算公式：最佳線程數目 = （線程等待時間與線程CPU時間之比 + 1）* CPU數目;

線程等待時間所佔比例越高，須要越多線程。線程CPU時間所佔比例越高，須要越少線程。

一個系統最快的部分是CPU，因此決定一個系統吞吐量上限的是CPU。加強CPU處理能力，能夠提升系統吞吐量上限。但根據短板效應，真實的系統吞吐量並不能單純根據CPU來計算。那要提升系統吞吐量，就須要從「系統短板」（好比網絡延遲、IO）着手：

（1）儘可能提升短板操做的並行化比率，好比多線程下載技術；

（2）加強短板能力，好比用NIO替代IO；

第（1）條聯繫到Amdahl定律，這條定律定義了串行系統並行化後的加速比計算公式：

加速比=優化前系統耗時 / 優化後系統耗時

加速比越大，代表系統並行化的優化效果越好。Addahl定律還給出了系統並行度、CPU數目和加速比的關係，加速比爲Speedup，系統串行化比率（指串行執行代碼所佔比率）爲F，CPU數目爲N：

Speedup <= 1 / (F + (1-F)/N)

當N足夠大時，串行化比率F越小，加速比Speedup越大。其餘詳細內容，請參考《如何合理地估算線程池大小？》

4 如何計算JVM可建立線程的最大數量？

首先要說明一點，Java線程的實現是基於底層系統的線程機制來實現的,程序中開的線程並不所有取決於JVM虛擬機棧，而是取決於CPU，操做系統，其餘進程，Java的版本。JVM的線程與計算機自己性能相關。

在不考慮系統自己限制的狀況下，主要跟JVM一下幾點有關：

-Xms 初始堆大小 (在實際生產中，通常把-Xms和-Xmx設置成同樣的。)

-Xmx 最大堆大小

-Xss 每一個線程棧大小

結論1：當給JVM的堆內存分配的越大，系統可建立的線程數量就越少；

結論2：當-Xss的的值越小，可生成的線程數量就越多，JDK5如下默認好像是256K，以上默認爲1M；

總結：線程最大數量由JVM的堆(-Xmx,-Xms)大小、Thread的棧(-Xss)內存大小、系統最大可建立的線程數的限制參數三個方面影響。不考慮系統限制，能夠經過這個公式估算：

線程數量 = (機器自己可用內存 - JVM分配的堆內存) / Xss的值。

5 Runnable是接口仍是類？爲何Runnable接口能夠new？接口中方法、變量默認修飾符？

Runnable是接口，由於new Runnable接口產生的是一個匿名內部類，接口中的變量的修飾符默認爲public static final；接口中的方法的修飾符默認爲public abstract；

接口是一種高度抽象的模版，接口中的成員變量是模版的一部分，其接口的實現類必須共有這些成員變量，因此成員變量的修飾符默認爲public、static、final。static使得實現這個接口的類，能夠直接使用這個變量。若是是非靜態變量，那麼接口的多個實現類可能出現變量名重名的現象。final表示被修飾的變量爲常數，不能夠修改。一個既是static又是final的字段表示只佔據一段不能改變的存儲空間。若是是非final變量，那麼接口的實現類能夠修改變量的值，這與抽象類沒有區別了。因爲接口起到標準化和規範化的做用，因此其成員變量默認修飾符爲static、final。

6 execute方法調用後，任務會什麼時候執行？

7 若是本身設計任務執行框架，要考慮哪些方面？

1. 在什麼(What)線程中執行任務?
2. 任務按照什麼(What)順序執行(優先級)?
3. 有多少個(How Many)任務能併發執行?
4. 在隊列中有多少個(How Many)任務在等待執行?
5. 系統該怎麼(How)拒絕任務?
6. 在任務執行先後,應該進行哪些(What)動做?

8 Timer執行任務會有什麼缺點？

1. Timer執行定時任務只會建立一個線程。
2. Timer是基於絕對時間的調度機制,對系統時間敏感。
3. Timer存在線程泄露問題(Timer不捕獲異常，當拋出一個未檢查異常時線程將終止)。