使用Java构造高可扩展应用 - 编程入门网
| 老式日志服务器，而绿色的曲线 是我们进行了性能调优之后的日志服务器。可以看到，LogServerBad 的性能随 线程数目的增加变化很小，而 LogServerGood 的性能则随着线程数目的增加而 线性增长。如果不介意使用第三方的库的话，那么来自 Project KunMing 的 LockFreeQueue 可以进一步提供更好的可扩展性：
图 3. 使用 Lock-free 的数据结构
在上图中，第三条曲线表示用 LockFreeQueue 替换标准库中的 ConcurrentLinkedQueue 之后的性能曲线。可以看到，如果线程数目较少时，两 条曲线差别不大，但是单线程数目增大到一定程度之后，Lock-Free 的数据结构 具有明显的优势。 在下文中，将介绍在上述例子中使用的可以帮助我们创建高可扩展 Java 应 用的工具和技巧。 使用Java构造高可扩展应用(3)时间:2011-06-16 IBM / 戴 晓君 甘 志 齐 尧 罗 志达使用 JLM 分析应用程序 JLM 提供了 Java 应用和 JVM 中锁持有时间和冲突统计。具体提供以下功能 ： 对冲突的锁进行计数 成功获得锁的次数 递归锁的次数 申请锁的线程被阻塞等待的次数 锁被持有的累计时间。对于支持 3 Tier Spin Locking 的平台 , 还可以获 得以下信息 : 请求线程在内层（spin loop）请求锁的次数 请求线程在外层（thread yield loop）请求锁的次数 使用 rtdriver 工具收集更详细的信息 jlmlitestart：仅收集计数器 jlmstart：仅收集计数器和持有时间统计 jlmstop：停止数据收集 jlmdump：打印数据收集并继续收集过程 从锁持有时间中去除垃圾收集（Garbage Collection，GC）的时间 GC 时间从 GC 周期中所有被持有的锁的持有时间中去除 使用 AtomicInteger 进行计数 通常，在我们实现多线程使用的计数器或随机数生成器时，会使用锁来保护 共享变量。这样做的弊端是如果锁竞争的太厉害，会损害吞吐量，因为竞争的同 步非常昂贵。 volatile 变量虽然可以使用比同步更低的成本存储共享变量，但它只可以保 证其他线程能够立即看到对 volatile 变量的写入，无法保证读 - 修改 - 写的 原子性。因此，volatile 变量无法用来实现正确的计数器和随机数生成器。 从 JDK 5 开始，java.util.concurrent.atomic 包中引入了原子变量，包括 AtomicInteger、AtomicLong、AtomicBoolean 以及数组 AtomicIntergerArray 、AtomicLongArray 。原子变量保证了 ++，--，+=，-= 等操作的原子性。利用 这些数据结构，您可以实现更高效的计数器和随机数生成器。 加入轻量级的线程池—— Executor 大多数并发应用程序是以执行任务（task）为基本单位进行管理的。通常情 况下，我们会为每个任务单独创建一个线程来执行。这样会带来两个问题：一， 大量的线程（>100）会消耗系统资源，使线程调度的开销变大，引起性能下 降；二，对于生命周期短暂的任务，频繁地创建和消亡线程并不是明智的选择。 因为创建和消亡线程的开销可能会大于使用多线程带来的性能好处。 一种更加合理的使用多线程的方法是使用线程池（Thread Pool）。 java.util.concurrent 提供了一个灵活的线程池实现：Executor 框架。这个框 架可以用于异步任务执行，而且支持很多不同类型的任务执行策略。它还为任务 提交和任务执行之间的解耦提供了标准的方法，为使用 Runnable 描述任务提供 了通用的方式。 Executor 的实现还提供了对生命周期的支持和 hook 函数，可 以添加如统计收集、应用程序管理机制和监视器等扩展。 在线程池中执行任务线程，可以重用已存在的线程，免除创建新的线程。这 样可以在处理多个任务时减少线程创建、消亡的开销。同时，在任务到达时，工 作线程通常已经存在，用于创建线程的等待时间不会延迟任务的执行，因此提高 了响应性。通过适当的调整线程池的大小，在得到足够多的 |
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