Java多线程下解决资源竞争的7种方法详解 - java基础

书单推荐：成为Java顶级程序员架构师，这20来本(高薪)必看点击获取

前言

一般情况下，只要涉及到多线程编程，程序的复杂性就会显著上升，性能显著下降，BUG出现的概率大大提升。

多线程编程本意是将一段程序并行运行，提升数据处理能力，但是由于大部分情况下都涉及到共有资源的竞争，所以修改资源

对象时必须加锁处理。但是锁的实现有很多种方法，下面就来一起了解一下在C#语言中几种锁的实现与其性能表现。

一、c#下的几种锁的运用方式

1、临界区，通过对多线程的串行化来访问公共资源或一段代码，速度快，适合控制数据访问。

private static object obj = new object();
  private static int lockInt;
  private static void LockIntAdd()
  {
   for (var i = 0; i < runTimes; i++)
   {
    lock (obj)
    {
     lockInt++;
    }
   }
  }

你没看错，c#中的lock语法就是临界区(Monitor)的一个语法糖，这大概是90%以上的.net程序员首先想到的锁，不过大部分人都只是知道

有这么个语法，不知道其实是以临界区的方式处理资源竞争。

2、互斥量，为协调共同对一个共享资源的单独访问而设计的。

c#中有一个Mutex类，就在System.Threading命名空间下，Mutex其实就是互斥量，互斥量不单单能处理多线程之间的资源竞争，还能处理

进程之间的资源竞争，功能是比较强大的，但是开销也很大，性能比较低。

private static Mutex mutex = new Mutex();
  private static int mutexInt;
  private static void MutexIntAdd()
  {
   for (var i = 0; i < runTimes; i++)
   {
    mutex.WaitOne();
    mutexInt++;
    mutex.ReleaseMutex();
   }
  }

3、信号量，为控制一个具有有限数量用户资源而设计。

private static Semaphore sema = new Semaphore(1, 1);
  private static int semaphoreInt;
  private static void SemaphoreIntAdd()
  {
   for (var i = 0; i < runTimes; i++)
   {
    sema.WaitOne();
    semaphoreInt++;
    sema.Release();
   }
  }

4、事件：用来通知线程有一些事件已发生，从而启动后继任务的开始。

public static AutoResetEvent autoResetEvent = new AutoResetEvent(true);
  private static int autoResetEventInt;
  private static void AutoResetEventIntAdd()
  {
   for (var i = 0; i < runTimes; i++)
   {
    if (autoResetEvent.WaitOne())
    {
     autoResetEventInt++;
     autoResetEvent.Set();
    }
   }
  }

5、读写锁，这种锁允许在有其他程序正在写的情况下读取资源，所以如果资源允许脏读，用这个比较合适

private static ReaderWriterLockSlim LockSlim = new ReaderWriterLockSlim();
  private static int lockSlimInt;
  private static void LockSlimIntAdd()
  {
   for (var i = 0; i < runTimes; i++)
   {
    LockSlim.EnterWriteLock();
    lockSlimInt++;
    LockSlim.ExitWriteLock();
   }
  }

6、原子锁，通过原子操作Interlocked.CompareExchange实现“无锁”竞争

private static int isLock;
  private static int ceInt;
  private static void CEIntAdd()
  {
   //long tmp = 0;
   for (var i = 0; i < runTimes; i++)
   {
    while (Interlocked.CompareExchange(ref isLock, 1, 0) == 1) { Thread.Sleep(1); }

    ceInt++;
    Interlocked.Exchange(ref isLock, 0);
   }
  }

7、原子性操作，这是一种特例，野外原子性操作本身天生线程安全，所以无需加锁

private static int atomicInt;
  private static void AtomicIntAdd()
  {
   for (var i = 0; i < runTimes; i++)
   {
    Interlocked.Increment(ref atomicInt);
   }
  }

8、不加锁，如果不加锁，那多线程下运行结果肯定是错的，这里贴上来比较一下性能

private static int noLockInt;
  private static void NoLockIntAdd()
  {
   for (var i = 0; i < runTimes; i++)
   {
    noLockInt++;
   }
  }

二、性能测试

1、测试代码，执行1000，10000，100000，1000000次

private static void Run()
  {
   var stopwatch = new Stopwatch();
   var taskList = new Task[loopTimes];

   // 多线程
   Console.WriteLine();
   Console.WriteLine($"    线程数:{loopTimes}");
   Console.WriteLine($"   执行次数:{runTimes}");
   Console.WriteLine($"  校验值应等于:{runTimes * loopTimes}");

   // AtomicIntAdd
   stopwatch.Restart();
   for (var i = 0; i < loopTimes; i++)
   {
    taskList[i] = Task.Factory.StartNew(() => { AtomicIntAdd(); });
   }
   Task.WaitAll(taskList);
   Console.WriteLine($"{GetFormat("AtomicIntAdd")}, 总耗时:{stopwatch.ElapsedMilliseconds}毫秒, 校验值:{atomicInt}");

   // CEIntAdd
   taskList = new Task[loopTimes];
   stopwatch.Restart();

   for (var i = 0; i < loopTimes; i++)
   {
    taskList[i] = Task.Factory.StartNew(() => { CEIntAdd(); });
   }
   Task.WaitAll(taskList);
   Console.WriteLine($"{GetFormat("CEIntAdd")}, 总耗时:{stopwatch.ElapsedMilliseconds}毫秒, 校验值:{ceInt}");

   // LockIntAdd
   taskList = new Task[loopTimes];
   stopwatch.Restart();

   for (var i = 0; i < loopTimes; i++)
   {
    taskList[i] = Task.Factory.StartNew(() => { LockIntAdd(); });
   }
   Task.WaitAll(taskList);
   Console.WriteLine($"{GetFormat("LockIntAdd")}, 总耗时:{stopwatch.ElapsedMilliseconds}毫秒, 校验值:{lockInt}");

   // MutexIntAdd
   taskList = new Task[loopTimes];
   stopwatch.Restart();

   for (var i = 0; i < loopTimes; i++)
   {
    taskList[i] = Task.Factory.StartNew(() => { MutexIntAdd(); });
   }
   Task.WaitAll(taskList);
   Console.WriteLine($"{GetFormat("MutexIntAdd")}, 总耗时:{stopwatch.ElapsedMilliseconds}毫秒, 校验值:{mutexInt}");

   // LockSlimIntAdd
   taskList = new Task[loopTimes];
   stopwatch.Restart();

   for (var i = 0; i < loopTimes; i++)
   {
    taskList[i] = Task.Factory.StartNew(() => { LockSlimIntAdd(); });
   }
   Task.WaitAll(taskList);
   Console.WriteLine($"{GetFormat("LockSlimIntAdd")}, 总耗时:{stopwatch.ElapsedMilliseconds}毫秒, 校验值:{lockSlimInt}");

   // SemaphoreIntAdd
   taskList = new Task[loopTimes];
   stopwatch.Restart();

   for (var i = 0; i < loopTimes; i++)
   {
    taskList[i] = Task.Factory.StartNew(() => { SemaphoreIntAdd(); });
   }
   Task.WaitAll(taskList);
   Console.WriteLine($"{GetFormat("SemaphoreIntAdd")}, 总耗时:{stopwatch.ElapsedMilliseconds}毫秒, 校验值:{semaphoreInt}");


   // AutoResetEventIntAdd
   taskList = new Task[loopTimes];
   stopwatch.Restart();

   for (var i = 0; i < loopTimes; i++)
   {
    taskList[i] = Task.Factory.StartNew(() => { AutoResetEventIntAdd(); });
   }
   Task.WaitAll(taskList);
   Console.WriteLine($"{GetFormat("AutoResetEventIntAdd")}, 总耗时:{stopwatch.ElapsedMilliseconds}毫秒, 校验值:{autoResetEventInt}");

   // NoLockIntAdd
   taskList = new Task[loopTimes];
   stopwatch.Restart();

   for (var i = 0; i < loopTimes; i++)
   {
    taskList[i] = Task.Factory.StartNew(() => { NoLockIntAdd(); });
   }
   Task.WaitAll(taskList);
   Console.WriteLine($"{GetFormat("NoLockIntAdd")}, 总耗时:{stopwatch.ElapsedMilliseconds}毫秒, 校验值:{noLockInt}");
   Console.WriteLine();
  }

2、线程：10

3、线程：50

三、总结

1）在各种测试中，不加锁肯定是最快的，所以尽量避免资源竞争导致加锁运行

2）在多线程中Interlocked.CompareExchange始终表现出优越的性能，排在第二位

3）第三位lock，临界区也表现出很好的性能，所以在别人说lock性能低的时候请反驳他

4）第四位是原子性变量（Atomic）操作，不过目前只支持变量的自增自减，适用性不强

5）第五位读写锁（ReaderWriterLockSlim）表现也还可以，并且支持无所读，实用性还是比较好的

6）剩下的信号量、事件、互斥量，这三种性能最差，当然他们有各自的适用范围，只是在处理资源竞争这方面表现不好

以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持谷谷点程序。

转载请注明：谷谷点程序 » Java多线程下解决资源竞争的7种方法详解