Java多线程下解决资源竞争的7种方法详解

Java多线程下解决资源竞争的7种方法详解

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

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