多线程一定能提高程序性能吗
问：如果一个和尚挑水喝，两个和尚抬水喝，三个和尚没水喝，那么众人拾柴一定火焰高吗？
多线程一定能提高程序性能吗？在计算机科学中，这个问题的标准答案是“it depends”，看情况。
计算机中的一切设计都是为了更加高效地利用硬件资源，包括：cpu、内存、io等，我们一样一样来了解一下。
多线程与cpu
多线程与cpu是程序员了解得最多的，我们知道多线程的目的之一在于充分利用多核，但这里有个前提就是你要处理的任务真的能拆分成独立的子任务。 举个例子，如果你想求一个数组所有元素的和，那么这个任务就可以拆分成为两个独立的子任务：任务a计算前一半数组元素的和，任务b计算后一半数组元素的和，然后任务a和任务b分别交给两个线程来执行。 如果是在多核系统下，这类多线程并行处理将显著提高程序性能，但这种使用多线程充分利用多核带来的性能提升是有上限的。 道理很简单，这就好比盖房子，盖房子算是个不大不小的工程，让一个人来完成也不是不可以，但再来六七个人显然能加快工程速度，但是再来成百上千工人来盖一栋房子可能速度反而会变慢，毕竟资源是有限的（可用的工具等），人一多需要用在协调上的时间就会变多，多线程也是同样的道理，当线程数量超过某个临界点时，操作系统就开始忙不过来了（频繁调度切换），我称之为三个和尚没水喝现象。 但如果系统是单核的，那么这种任务拆分则不会有什么效果，因为不管创建多少线程，真正工作的cpu只有一个。 当然也有可能我们根本就不能对任务进行拆分，像计算斐波那契数列这类问题，如果不能计算出f(n-1)与f(n-2)的解，那么根本就没有办法计算出当前问题f(n)的解，被拆分的两个任务a和b有前后依赖关系，这时多线程就没有用武之地了。 还有一种可能，就是问题规模非常小，如果这个数组是有几百几千个元素，那么这时使用多线程意义不大，这时使用多线程带来的收益不足以抵消掉多线程带来的性能开销。
多线程与io
多线程一定能提升程序的io性能吗？答案显然不是的。 最简单的场景是这样的，你的程序需要从一个速度极慢的网络链接上读写数据，在这种情况下，一个线程很可能就足以应付得过来，创建多个线程反而可能对程序性能有损。 相同的情况也会出现在磁盘上，一个线程可能就已经将磁盘打满，这时创建多个线程去读写文件显然不能加快程序的处理速度。 而在服务器端，程序员也使用多线程加快程序处理速度，在这里，一个典型的问题是阻塞式网络io会导致调用线程被挂起而暂停运行，此时最简单的方法就是创建多个线程，每个线程处理一个请求，但随着请求的增多，创建的线程也会越来越多，此时三个和尚没水喝现象开始出现，io多路复用技术可以很好地解决这一问题。 当然，如果你的场景是io会阻塞住处理线程，那么此时创建两个线程，一个负责处理数据，一个负责等待io，那么这显然会提高程序性能。
多线程与内存
内存其实和磁盘一样，也是有读写带宽上限的，但我们的程序一般都不会达到内存读写带宽上限，这并不是瓶颈。 瓶颈在于多线程共享的内存资源（数据）以及多核系统的cache一致性问题。 一般来说，对于多线程共享资源通常需要互斥访问，然而为加快内存读写速度，现代处理器中都有cache系统（l1、l2、l3），每个核心都有自己的cache，这些cache会缓存内存数据，也就是说一份数据可能会同时存在于内存以及各个核心的cache中，这就会带来经典的数据一致性问题：某个核心修改了cache中的数据后需要将其同步给其他核心，这就要求cache系统中必须有能确保一致性的协议，否则程序可能会读取到错误的（过期的）数据。 然而这种同步是有性能损耗的，多个线程频繁操作同一个变量可能导致处理器cache系统需要频繁在各个核心之间进行同步，极端情况下多线程程序性能甚至比单线程要差。 因此多线程之间能不共享数据就不要共享，如果一定要共享，那么就尽量将其控制在最小范围，读写频次控制到最少。
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多线程与cpu是程序员了解得最多的，我们知道多线程的目的之一在于充分利用多核，但这里有个前提就是你要处理的任务真的能拆分成独立的子任务。 举个例子，如果你想求一个数组所有元素的和，那么这个任务就可以拆分成为两个独立的子任务：任务a计算前一半数组元素的和，任务b计算后一半数组元素的和，然后任务a和任务b分别交给两个线程来执行。 如果是在多核系统下，这类多线程并行处理将显著提高程序性能，但这种使用多线程充分利用多核带来的性能提升是有上限的。 道理很简单，这就好比盖房子，盖房子算是个不大不小的工程，让一个人来完成也不是不可以，但再来六七个人显然能加快工程速度，但是再来成百上千工人来盖一栋房子可能速度反而会变慢，毕竟资源是有限的（可用的工具等），人一多需要用在协调上的时间就会变多，多线程也是同样的道理，当线程数量超过某个临界点时，操作系统就开始忙不过来了（频繁调度切换），我称之为三个和尚没水喝现象。 但如果系统是单核的，那么这种任务拆分则不会有什么效果，因为不管创建多少线程，真正工作的cpu只有一个。 当然也有可能我们根本就不能对任务进行拆分，像计算斐波那契数列这类问题，如果不能计算出f(n-1)与f(n-2)的解，那么根本就没有办法计算出当前问题f(n)的解，被拆分的两个任务a和b有前后依赖关系，这时多线程就没有用武之地了。 还有一种可能，就是问题规模非常小，如果这个数组是有几百几千个元素，那么这时使用多线程意义不大，这时使用多线程带来的收益不足以抵消掉多线程带来的性能开销。
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多线程一定能提升程序的io性能吗？答案显然不是的。 最简单的场景是这样的，你的程序需要从一个速度极慢的网络链接上读写数据，在这种情况下，一个线程很可能就足以应付得过来，创建多个线程反而可能对程序性能有损。 相同的情况也会出现在磁盘上，一个线程可能就已经将磁盘打满，这时创建多个线程去读写文件显然不能加快程序的处理速度。 而在服务器端，程序员也使用多线程加快程序处理速度，在这里，一个典型的问题是阻塞式网络io会导致调用线程被挂起而暂停运行，此时最简单的方法就是创建多个线程，每个线程处理一个请求，但随着请求的增多，创建的线程也会越来越多，此时三个和尚没水喝现象开始出现，io多路复用技术可以很好地解决这一问题。 当然，如果你的场景是io会阻塞住处理线程，那么此时创建两个线程，一个负责处理数据，一个负责等待io，那么这显然会提高程序性能。
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