?大家好，我是小風(fēng)哥。問：如果一個(gè)和尚挑水喝，兩個(gè)和尚抬水喝，三個(gè)和尚沒水喝，那么眾人拾柴一定火焰高嗎？

多線程一定能提高程序性能嗎？在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，這個(gè)問題的標(biāo)準(zhǔn)答案是“it depends”，看情況。

計(jì)算機(jī)中的一切設(shè)計(jì)都是為了更加高效的利用硬件資源，包括：CPU、內(nèi)存、IO等，我們一樣一樣來了解一下。

多線程與CPU

多線程與CPU是程序員了解的最多的，我們知道多線的目的之一在于充分利用多核，但這里有個(gè)前提就是你要處理的任務(wù)真的能拆分成獨(dú)立的子任務(wù)。

舉個(gè)例子，如果你想對(duì)一個(gè)數(shù)組所有元素的和，那么這個(gè)任務(wù)就可以拆分成為兩個(gè)獨(dú)立的子任務(wù)：任務(wù)A計(jì)算前一半數(shù)組元素的和，任務(wù)B計(jì)算后一半數(shù)組元素的和，然后任務(wù)A和任務(wù)B分別交給兩個(gè)線程來執(zhí)行。

如果是在多核系統(tǒng)下這類多線程并行處理將顯著提高程序性能，但這種使用多線程充分利用多核帶來的性能提升是有上限的。

道理很簡(jiǎn)單，這就好比蓋房子，蓋房子算是個(gè)不大不小的工程，讓一個(gè)人來完成也不是不可以，但再來六七個(gè)人顯然能加快工程速度，但是再來成百上千工人來蓋一棟房子可能速度反而會(huì)變慢，畢竟資源是有限的(可用的工具等)，人一多需要用在協(xié)調(diào)上的時(shí)間就會(huì)變多，多線程也是同樣的道理，當(dāng)線程數(shù)量超過某個(gè)臨界點(diǎn)時(shí)操作系統(tǒng)就開始忙不過來了(頻繁調(diào)度切換)，我稱之為三個(gè)和尚沒水喝現(xiàn)象。

但如果系統(tǒng)是單核的，那么這種任務(wù)拆分則不會(huì)有什么效果，因?yàn)椴还苣銊?chuàng)建多少線程真正工作的CPU只有一個(gè)。

當(dāng)然也有可能我們根本就不能對(duì)任務(wù)進(jìn)行拆分，像計(jì)算斐波那契數(shù)列這類問題，如果你不能計(jì)算出f(n-1)與f(n-2)的解，那么你根本就沒有辦法計(jì)算出當(dāng)前問題f(n)的解，被拆分的兩個(gè)任務(wù)A和B有前后依賴關(guān)系，這時(shí)多線程就沒有用武之地了。

還有一種可能，就是你的問題規(guī)模非常小，如果這個(gè)數(shù)組是有幾百幾千個(gè)元素，那么這時(shí)你使用多線程意義不大，這時(shí)使用多線程帶來的收益不足以抵消掉多線程帶來的性能開銷。

多線程與IO

多線程一定能提升程序的IO性能嗎？答案顯然不是的。

最簡(jiǎn)單的場(chǎng)景是這樣的，你的程序需要從一個(gè)速度極慢的網(wǎng)絡(luò)鏈接上讀寫數(shù)據(jù)，在這種情況下一個(gè)線程很可能就足以應(yīng)付的過來，創(chuàng)建多個(gè)線程反而可能對(duì)程序性能有損。

相同的情況也會(huì)出現(xiàn)在磁盤上，一個(gè)線程可能就已經(jīng)將磁盤打滿，這時(shí)創(chuàng)建多個(gè)線程去讀寫文件顯然不能加快程序的處理速度。

而在服務(wù)器端，程序員也使用多線程加快程序處理速度，在這里，一個(gè)典型的問題是阻塞式網(wǎng)絡(luò)IO會(huì)導(dǎo)致調(diào)用線程被掛起而暫停運(yùn)行，此時(shí)最簡(jiǎn)單的方法就是創(chuàng)建多個(gè)線程，每個(gè)線程處理一個(gè)請(qǐng)求，但隨著請(qǐng)求的增多創(chuàng)建的線程也會(huì)越來越多，此時(shí)三個(gè)和尚沒水喝現(xiàn)象開始出現(xiàn)，IO多路復(fù)用技術(shù)可以很好的解決這一問題。

當(dāng)然，如果你的場(chǎng)景是IO會(huì)阻塞住處理線程，那么此時(shí)創(chuàng)建兩個(gè)線程，一個(gè)負(fù)責(zé)處理數(shù)據(jù)，一個(gè)負(fù)責(zé)等待IO，那么這顯然會(huì)提高程序性能。

多線程與內(nèi)存

內(nèi)存其實(shí)和磁盤一樣，也是有讀寫帶寬上限的，但我們的程序一般都不會(huì)達(dá)到內(nèi)存讀寫帶寬上限，這并不是瓶頸。

瓶頸在于多線程共享的內(nèi)存資源(數(shù)據(jù))以及多核系統(tǒng)的cache一致性問題。

一般來說，對(duì)于多線程共享資源通常需要互斥訪問，然而為加快內(nèi)存讀寫速度，現(xiàn)代處理器中都有cache系統(tǒng)(L1、L2、L3)，每個(gè)核心都有自己的cache，這些cache會(huì)緩存內(nèi)存數(shù)據(jù)，也就是說一份數(shù)據(jù)可能會(huì)同時(shí)存在于內(nèi)存以及各個(gè)核心的cache中，這就會(huì)帶來經(jīng)典的數(shù)據(jù)一致性問題：某個(gè)核心修改了cache中的數(shù)據(jù)后需要將其同步給其它核心，這就要求cache系統(tǒng)中必須有能確保一致性的協(xié)議，否則程序可能會(huì)讀取到錯(cuò)誤的(過期的)數(shù)據(jù)。

然而這種同步是有性能損耗的，多個(gè)線程頻繁操作同一個(gè)變量可能導(dǎo)致處理器cache系統(tǒng)需要頻繁在各個(gè)核心之間進(jìn)行同步，極端情況下多線程程序性能甚至比單線程要差。

因此多線程之間能不共享數(shù)據(jù)就不要共享，如果一定要共享，那么就盡量將其控制在最小范圍，讀寫頻次控制到最少。?