摘要：因此将变量存放于独立的缓存行中，也有助于变量在多线程访问是的性能提升实战高并发程序设计，大量的高并发库都会采用这种技术。
在Java程序中，多线程几乎已经无处不在。与单线程相比，多线程程序的设计和实现略微困难，但通过多线程，我们却可以获得多核CPU带来的性能飞跃，从这个角度说，多线程是一种值得尝试的技术。那么如何写出高效的多线程程序呢？
有关多线程的误区：线程越多，性能越好
不少初学者可能认为，线程数量越多，那么性能应该越好。因为程序给我们的直观感受总是这样。一个两个线程可能跑的很难，线程一多可能就快了。但事实并非如此。因为一个物理CPU一次只能执行一个线程，多个线程则意味着必须进行线程的上下文切换，而这个代价是很高的。因此，线程数量必须适量，最好的情况应该是N个CPU使用N个线程，并且让每个CPU的占有率都达到100%，这种情况下，系统的吞吐量才发挥到极致。但现实中，不太可能让单线程独占CPU达到100%，一个普遍的愿意是因为IO操作，无论是磁盘IO还是网络IO都是很慢的。线程在执行中会等待，因此效率就下来了。这也就是为什么在一个物理核上执行多个线程会感觉效率高了，对于程序调度来说，一个线程等待时，也正是其它线程执行的大好机会，因此，CPU资源得到了充分的利用。
尽可能不要挂起线程
多线程程序免不了要同步，最直接的方法就是使用锁。每次只允许一个线程进入临界区，让其它相关线程等待。等待有2种，一种是直接使用操作系统指令挂起线程，另外一种是自旋等待。在操作系统直接挂起，是一种简单粗暴的实现，性能较差，不太适用于高并发的场景，因为随之而来的问题就是大量的线程上下文切换。如果可以，尝试一下进行有限的自旋等待，等待不成功再去挂起线程也不迟。这样很有可能可以避免一些无谓的开销。JDK中ConcurrentHashMap的实现里就有一些自旋等待的实现。此外Java虚拟机层面，对synchronized关键字也有自旋等待的优化。
善用“无锁”
阻塞线程会带来性能开销，因此，一种提供性能的方案就是使用无锁的CAS操作。JDK中的原子类，如AtomicInteger正是使用了这种方案。在高并发环境中，冲突较多的情况下，它们的性能远远好于传统的锁操作（《实战Java高并发程序设计》 P158）。
处理好“伪共享”问题
大家知道，CPU有一个高速缓存Cache。在Cache中，读写数据的最小单位是缓存行，如果2个变量存在一个缓存行中，那么在多线程访问中，可能会相互影响彼此的性能。因此将变量存放于独立的缓存行中，也有助于变量在多线程访问是的性能提升（《实战Java高并发程序设计》 P200），大量的高并发库都会采用这种技术。
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