java并发编程实战-性能与可伸缩性2

1，减少锁的竞争

  1.1，在并发程序中，对可伸缩性的最主要威胁就是独占方式的资源锁

  1.2，有两个因素影响锁上发生竞争的可能性：锁的请求频率，每次持有锁的时间
2，缩小锁的范围（快进快出）
  2.1，通过缩小方法中锁的作用范围，能极大地减少在持有锁时需要执行的指令数量。根据Amdahl定律，这样消除了限制可伸缩的一个因素，因为串行代码的总量减少了
  2.2，在实际情况中，仅当可以将一些大量的计算或阻塞操作从同步代码块中移除时，才应该考虑同步代码块的大小，因为过度的将一个同步快拆解为多个同步快时，反而会对性能提升产生负面影响。如果JVM执行粗粒度化优化操作，那么可能会将分拆的同步快再重新合并起来
3，减小锁的粒度
  3.1，锁分解和锁分段：
    3.1.1，采用多个相互独立的锁来保护独立的状态变量，从而改变这些变量由单个的锁来保护的情况，这些技术能减小锁操作的粒度，并能实现高伸缩性，然而使用的锁越多，那么发生死锁的风险就越高
    3.1.2，可以将锁分解技术进一步扩展为对一组独立对象上的锁进行分解，这种情况被称为锁分段。
    3.1.3，ConcurrentHashMap实现了使用一个包含16个锁的数组，每个锁保护所有散列桶的1/16，能够支持多达16个并发的写入器。
4，避免热点：HashMap中每个插入删除操作都会维护一个计数器，以降低size()方法和isEmpty()方法的开销，这样就使得技术器成了“热点域（HotField）”，在ConcurrentHashMap中采用了分段计数器，每个分段锁维护各自独立的值，从而来降低热点
5，使用一个方式替代堵占锁：如：使用发容器，读写锁，不可变对象以及原子变量
6，检测CPU利用率,
  6.1，如果CPU没有得到充分利用，那么需要找出其中的原因：负载不充足,IO密集，外部限制，锁竞争
  6.2，如果CPU保持忙碌状态，并且总会有可运行的线程在等待CPU，那么当增加更多的处理器时，程序的性能可能会得到提升
7，向对象池说不
  7.1，现在Java的分配操作已经比C语言的malloc调用更快，在HotSpot1.4.x和5.0中，new Object的代码大约只包含10条及其指令
  7.2，通常，对象分配操作的开销比同步开销更低

  7.3，当线程分配新的对象时，基本上不需要在线程之间进行协调，因为对象分配器通常会使用线程本地内存块，所以不需要在堆数据结构上进行同步，但是如果这些线程池从对象池中请求一个对象，那么就需要通过某种同步机制来协调对象池数据结构访问，从而可能使某个线程被阻塞

总结

由于使用线程常常是为了充分利用多个处理器的计算能力，因此在并发程序性能的讨论中，通常更多地将侧重点放在吞吐量和可伸缩性上，而不是服务时间。Amdahl定律告诉我们，程序的可伸缩性取决于在所哟嗲买中必须被串行执行的代码比例。因为Java程序中串行操作的主要来源是独占方式的资源锁，因此通常可以通过以下方式来提升可伸缩性：减少锁的持有时间，降低锁的粒度，以及采用非独占的锁或非阻塞锁来替代独占锁