[Java并发-7]java的线程小节

在 Java 领域，实现并发程序的主要手段就是多线程。线程是操作系统里的一个概念，虽然各种不同的开发语言如 Java、C# 等都对其进行了封装，但原理和思路都是相同都。Java 语言里的线程本质上就是操作系统的线程，它们是一一对应的。

在操作系统层面，线程也有“生老病死”，专业的说法叫有生命周期。对于有生命周期的事物，要学好它，只要能搞懂 生命周期中各个节点的状态转换机制 就可以了。

虽然不同的开发语言对于操作系统线程进行了不同的封装，但是对于线程的生命周期这部分，基本上是雷同的。所以，我们可以先来了解一下通用的线程生命周期模型，然后再详细的学习一下 Java 中线程的生命周期。

通用的线程生命周期

通用的线程生命周期基本上可以用下图这个“五态模型”来描述。这五态分别是：

初始状态、可运行状态、运行状态、休眠状态 和 终止状态

通用线程状态转换图——五态模型

初始状态
可运行状态
运行状态
休眠状态
终止状态

这五种状态在不同编程语言里会有简化合并或者被细化。

Java 中线程的生命周期

Java 语言中线程共有六种状态，分别是：

1. NEW（初始化状态）
2. RUNNABLE（可运行 / 运行状态）
3. BLOCKED（阻塞状态）
4. WAITING（无时限等待）
5. TIMED_WAITING（有时限等待）
6. TERMINATED（终止状态）

在操作系统层面，Java 线程中的 BLOCKED、WAITING、TIMED_WAITING 是一种状态，即前面我们提到的休眠状态。也就是说

只要 Java 线程处于这三种状态之一，那么这个线程就永远没有 CPU 的使用权。

所以 Java 线程的生命周期可以简化为下图：

Java 中的线程状态转换图

其中，BLOCKED、WAITING、TIMED_WAITING 可以理解为线程导致休眠状态的三种原因。那具体是哪些情形会导致线程从 RUNNABLE 状态转换到这三种状态呢？而这三种状态又是何时转换回 RUNNABLE 的呢？以及 NEW、TERMINATED 和 RUNNABLE 状态是如何转换的？

1. RUNNABLE 与 BLOCKED 的状态转换

只有一种场景会触发这种转换，就是线程等待 synchronized 的隐式锁。synchronized 修饰的方法、代码块同一时刻只允许一个线程执行，其他线程只能等待，这种情况下，等待的线程就会从 RUNNABLE 转换到 BLOCKED 状态。而当等待的线程获得 synchronized 隐式锁时，就又会从 BLOCKED 转换到 RUNNABLE 状态。

如果你熟悉操作系统线程的生命周期的话，可能会有个疑问：线程调用阻塞式 API 时，是否会转换到 BLOCKED 状态呢？在操作系统层面，线程是会转换到休眠状态的，但是在 JVM 层面，Java 线程的状态不会发生变化，也就是说 Java 线程的状态会依然保持 RUNNABLE 状态。

JVM 层面并不关心操作系统调度相关的状态 ，因为在 JVM 看来，等待 CPU 使用权（操作系统层面此时处于可执行状态）与等待 I/O（操作系统层面此时处于休眠状态）没有区别，都是在等待某个资源，所以都归入了 RUNNABLE 状态。

而我们平时所谓的 Java 在调用阻塞式 API 时，线程会阻塞，指的是操作系统线程的状态，并不是 Java 线程的状态。

2. RUNNABLE 与 WAITING 的状态转换

有三种场景会触发这种转换。

第一种场景，获得 synchronized 隐式锁的线程，调用无参数的 Object.wait() 方法。

第二种场景，调用无参数的 Thread.join() 方法。其中的 join() 是一种线程同步方法，例如有一个线程对象 thread A，当调用 A.join() 的时候，执行这条语句的线程会等待 thread A 执行完，而等待中的这个线程，其状态会从 RUNNABLE 转换到 WAITING。当线程 thread A 执行完，原来等待它的线程又会从 WAITING 状态转换到 RUNNABLE。

第三种场景，调用 LockSupport.park() 方法。其中的 LockSupport 对象，也许你有点陌生，其实 Java 并发包中的锁，都是基于它实现的。调用 LockSupport.park() 方法，当前线程会阻塞，线程的状态会从 RUNNABLE 转换到 WAITING。调用 LockSupport.unpark(Thread thread) 可唤醒目标线程，目标线程的状态又会从 WAITING 状态转换到 RUNNABLE。

3. RUNNABLE 与 TIMED_WAITING 的状态转换

有五种场景会触发这种转换：

1. 调用带超时参数的 Thread.sleep(long millis) 方法；
2. 获得 synchronized 隐式锁的线程，调用带超时参数的 Object.wait(long timeout) 方法；
3. 调用带超时参数的 Thread.join(long millis) 方法；
4. 调用带超时参数的 LockSupport.parkNanos(Object blocker, long deadline) 方法；
5. 调用带超时参数的 LockSupport.parkUntil(long deadline) 方法。

TIMED_WAITING 和 WAITING 状态的区别，仅仅是触发条件多了 超时参数。

4. 从 NEW 到 RUNNABLE 状态

Java 刚创建出来的 Thread 对象就是 NEW 状态，而创建 Thread 对象主要有两种方法。一种是继承 Thread 对象，重写 run() 方法。示例代码如下：

// 自定义线程对象
class MyThread extends Thread {
  public void run() {
    // 线程需要执行的代码
    ......
  }
}
// 创建线程对象
MyThread myThread = new MyThread();

另一种是实现 Runnable 接口，重写 run() 方法，并将该实现类作为创建 Thread 对象的参数。示例代码如下：

// 实现 Runnable 接口
class Runner implements Runnable {
  @Override
  public void run() {
    // 线程需要执行的代码
    ......
  }
}
// 创建线程对象
Thread thread = new Thread(new Runner());

NEW 状态的线程，不会被操作系统调度，因此不会执行。Java 线程要执行，就必须转换到 RUNNABLE 状态。从 NEW 状态转换到 RUNNABLE 状态很简单，只要调用线程对象的 start() 方法就可以了，示例代码如下：

MyThread myThread = new MyThread();
// 从 NEW 状态转换到 RUNNABLE 状态
myThread.start()；

5. 从 RUNNABLE 到 TERMINATED 状态

线程执行完 run() 方法后，会自动转换到 TERMINATED 状态，当然如果执行 run() 方法的时候异常抛出，也会导致线程终止。有时候我们需要强制中断 run() 方法的执行，例如 run() 方法访问一个很慢的网络，我们等不下去了，想终止怎么办呢？Java 的 Thread 类里面倒是有个 stop() 方法，不过已经标记为 @Deprecated，所以不建议使用了。正确的姿势其实是调用 interrupt() 方法。

stop() 和 interrupt() 方法的主要区别？

stop() 方法会真的杀死线程，不给线程喘息的机会，如果线程持有 ReentrantLock 锁，被 stop() 的线程并不会自动调用 ReentrantLock 的 unlock() 去释放锁，那其他线程就再也没机会获得 ReentrantLock 锁。所以该方法就不建议使用了，类似的方法还有 suspend() 和 resume() 方法，这两个方法同样也都不建议使用。

而 interrupt() 方法仅仅是通知线程，线程有机会执行一些后续操作，同时也可以无视这个通知。被 interrupt 的线程，是怎么收到通知的呢？一种是异常，另一种是主动检测。

当线程 A 处于 WAITING、TIMED_WAITING 状态时，如果其他线程调用线程 A 的 interrupt() 方法，会使线程 A 返回到 RUNNABLE 状态，同时线程 A 的代码会触发 InterruptedException 异常。上面我们提到转换到 WAITING、TIMED_WAITING 状态的触发条件，都是调用了类似 wait()、join()、sleep() 这样的方法，我们看这些方法的签名，发现都会 throws InterruptedException 这个异常。这个异常的触发条件就是：其他线程调用了该线程的 interrupt() 方法。

当线程 A 处于 RUNNABLE 状态时，并且阻塞在 java.nio.channels.InterruptibleChannel 上时，如果其他线程调用线程 A 的 interrupt() 方法，线程 A 会触发 java.nio.channels.ClosedByInterruptException 这个异常；而阻塞在 java.nio.channels.Selector 上时，如果其他线程调用线程 A 的 interrupt() 方法，线程 A 的 java.nio.channels.Selector 会立即返回。

还有一种是主动检测，如果线程处于 RUNNABLE 状态，并且没有阻塞在某个 I/O 操作上，例如中断计算圆周率的线程 A，这时就得依赖线程 A 主动检测中断状态了。如果其他线程调用线程 A 的 interrupt() 方法，那么线程 A 可以通过 isInterrupted() 方法，检测是不是自己被中断了。

Java线程的生命周期小结

多线程程序很难调试，出了 Bug 基本上都是靠日志，靠线程 dump 来跟踪问题，分析线程 dump 的一个基本功就是分析线程状态，大部分的死锁、饥饿、活锁问题都需要跟踪分析线程的状态。

通过 jstack 命令或者 Java VisualVM 这个可视化 工具 将 JVM 所有的线程栈信息导出来，完整的线程栈信息不仅包括线程的当前状态、调用栈，还包括了锁的信息。导出线程栈，分析线程状态是诊断并发问题的一个重要工具。

创建多少线程才是合适的？

在 Java 领域，实现并发程序的主要手段就是多线程，使用多线程还是比较简单的，但是使用多少个线程却是个困难的问题。工作中，经常有人问，“各种线程池的线程数量调整成多少是合适的？

要解决这个问题，首先要分析以下两个问题：

1. 为什么要使用多线程？
2. 多线程的应用场景有哪些？

为什么使用多线程

使用多线程，本质上就是提升程序性能。不过此刻谈到的性能，首要问题是：如何度量性能。

度量性能的指标有很多，但是有两个指标是最核心的，它们就是延迟和吞吐量。

延迟 指的是发出请求到收到响应这个过程的时间；延迟越短，意味着程序执行得越快，性能也就越好。

吞吐量 指的是在单位时间内能处理请求的数量；吞吐量越大，意味着程序能处理的请求越多，性能也就越好。这两个指标内部有一定的联系（同等条件下，延迟越短，吞吐量越大），但是由于它们隶属不同的维度（一个是时间维度，一个是空间维度），并不能互相转换。

我们所谓提升性能，从度量的角度，主要是 降低延迟，提高吞吐量 。这也是我们使用多线程的主要目的。那我们该怎么降低延迟，提高吞吐量呢？这个就要从多线程的应用场景说起了。

多线程的应用场景

要想“降低延迟，提高吞吐量”，对应的方法呢，基本上有两个方向，一个方向是 优化算法 ，另一个方向是 将硬件的性能发挥到极致 。前者属于算法范畴，后者则是和并发编程相关了。其实计算机主要有主要是两类：一个是 I/O，一个是 CPU。简言之，在并发编程领域，提升性能本质上就是提升 I/O 的利用率和 CPU 的利用率。单独来看，操作系统已经为我们做了利用率的优化了，但是解决的是针对单一的硬件利用率。我们的程序执行中是既要CPU也要I/O的。所以对于我们开发者，我们最终需要解决 CPU 和 I/O 设备综合利用率的问题。

下面我们用一个简单的示例来说明：如何利用多线程来提升 CPU 和 I/O 设备的利用率？假设程序按照 CPU 计算和 I/O 操作交叉执行的方式运行，而且 CPU 计算和 I/O 操作的耗时是 1:1。

如下图所示，如果只有一个线程，执行 CPU 计算的时候，I/O 设备空闲；执行 I/O 操作的时候，CPU 空闲，所以 CPU 的利用率和 I/O 设备的利用率都是 50%。

如果有两个线程，如下图所示，当线程 A 执行 CPU 计算的时候，线程 B 执行 I/O 操作；当线程 A 执行 I/O 操作的时候，线程 B 执行 CPU 计算，这样 CPU 的利用率和 I/O 设备的利用率就都达到了 100%。

通过上面的图示，很容易看出：单位时间处理的请求数量翻了一番，也就是说吞吐量提高了 1 倍。此时可以逆向思维一下， 如果 CPU 和 I/O 设备的利用率都很低，那么可以尝试通过增加线程来提高吞吐量 .

创建多少线程合适？

创建多少线程合适，要看多线程具体的应用场景。我们的程序一般都是 CPU 计算和 I/O 操作交叉执行的，由于 I/O 设备的速度相对于 CPU 来说都很慢，所以大部分情况下，I/O 操作执行的时间相对于 CPU 计算来说都非常长，这种场景我们一般都称为 I/O 密集型计算；和 I/O 密集型计算相对的就是 CPU 密集型计算了，CPU 密集型计算大部分场景下都是纯 CPU 计算。I/O 密集型程序和 CPU 密集型程序，计算最佳线程数的方法是不同的。

对于 CPU 密集型计算，多线程本质上是提升多核 CPU 的利用率，所以对于一个 4 核的 CPU，每个核一个线程，理论上创建 4 个线程就可以了，再多创建线程也只是增加线程切换的成本。所以，

对于 CPU 密集型的计算场景，理论上“线程的数量 =CPU 核数”就是最合适的。不过在工程上，线程的数量一般会设置为“CPU 核数 +1”

因为当线程因为偶尔的内存页失效或其他原因导致阻塞时，这个额外的线程可以顶上，从而保证 CPU 的利用率。

对于 I/O 密集型的计算场景，比如前面我们的例子中，如果 CPU 计算和 I/O 操作的耗时是 1:1，那么 2 个线程是最合适的。如果 CPU 计算和 I/O 操作的耗时是 1:2，那多少个线程合适呢？是 3 个线程，如下图所示：CPU 在 A、B、C 三个线程之间切换，对于线程 A，当 CPU 从 B、C 切换回来时，线程 A 正好执行完 I/O 操作。这样 CPU 和 I/O 设备的利用率都达到了 100%。

三线程执行示意图

通过上面这个例子，我们会发现，对于 I/O 密集型计算场景，最佳的线程数是与程序中 CPU 计算和 I/O 操作的耗时比相关的，我们可以总结出这样一个公式：

最佳线程数 =1 +（I/O 耗时 / CPU 耗时）

我们令 R=I/O 耗时 / CPU 耗时，综合上图，可以这样理解：当线程 A 执行 IO 操作时，另外 R 个线程正好执行完各自的 CPU 计算。这样 CPU 的利用率就达到了 100%。

多核 CPU，只需要等比扩大就可以了，计算公式如下：

最佳线程数 =CPU 核数 * [ 1 +（I/O 耗时 / CPU 耗时）]

线程多少的总结

对于 I/O 密集型计算场景，I/O 耗时和 CPU 耗时的比值是一个关键参数，不幸的是这个参数是未知的，而且是动态变化的，所以工程上，我们要估算这个参数，然后做各种不同场景下的压测来验证我们的估计。所以压测时，我们需要重点关注 CPU、I/O 设备的利用率和性能指标（响应时间、吞吐量）之间的关系。