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?大家好，我是小風哥。問：如果一個和尚挑水喝，兩個和尚抬水喝，三個和尚沒水喝，那么眾人拾柴一定火焰高嗎？
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多線程一定能提高程序性能嗎？在計算機科學中，這個問題的標準答案是“it depends”，看情況。
計算機中的一切設計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，但這里有個前提就是你要處理的任務真的能拆分成獨立的子任務。
舉個例子，如果你想對一個數(shù)組所有元素的和，那么這個任務就可以拆分成為兩個獨立的子任務：任務A計算前一半數(shù)組元素的和，任務B計算后一半數(shù)組元素的和，然后任務A和任務B分別交給兩個線程來執(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。
道理很簡單，這就好比蓋房子，蓋房子算是個不大不小的工程，讓一個人來完成也不是不可以，但再來六七個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)上的時間就會變多，多線程也是同樣的道理，當線程數(shù)量超過某個臨界點時操作系統(tǒng)就開始忙不過來了(頻繁調(diào)度切換)，我稱之為三個和尚沒水喝現(xiàn)象。
但如果系統(tǒng)是單核的，那么這種任務拆分則不會有什么效果，因為不管你創(chuàng)建多少線程真正工作的CPU只有一個。
當然也有可能我們根本就不能對任務進行拆分，像計算斐波那契數(shù)列這類問題，如果你不能計算出f(n-1)與f(n-2)的解，那么你根本就沒有辦法計算出當前問題f(n)的解，被拆分的兩個任務A和B有前后依賴關系，這時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，如果這個數(shù)組是有幾百幾千個元素，那么這時你使用多線程意義不大，這時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。
最簡單的場景是這樣的，你的程序需要從一個速度極慢的網(wǎng)絡鏈接上讀寫數(shù)據(jù)，在這種情況下一個線程很可能就足以應付的過來，創(chuàng)建多個線程反而可能對程序性能有損。
相同的情況也會出現(xiàn)在磁盤上，一個線程可能就已經(jīng)將磁盤打滿，這時創(chuàng)建多個線程去讀寫文件顯然不能加快程序的處理速度。
而在服務器端，程序員也使用多線程加快程序處理速度，在這里，一個典型的問題是阻塞式網(wǎng)絡IO會導致調(diào)用線程被掛起而暫停運行，此時最簡單的方法就是創(chuàng)建多個線程，每個線程處理一個請求，但隨著請求的增多創(chuàng)建的線程也會越來越多，此時三個和尚沒水喝現(xiàn)象開始出現(xiàn)，IO多路復用技術可以很好的解決這一問題。
當然，如果你的場景是IO會阻塞住處理線程，那么此時創(chuàng)建兩個線程，一個負責處理數(shù)據(jù)，一個負責等待IO，那么這顯然會提高程序性能。
多線程與內(nèi)存
內(nèi)存其實和磁盤一樣，也是有讀寫帶寬上限的，但我們的程序一般都不會達到內(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)，每個核心都有自己的cache，這些cache會緩存內(nèi)存數(shù)據(jù)，也就是說一份數(shù)據(jù)可能會同時存在于內(nèi)存以及各個核心的cache中，這就會帶來經(jīng)典的數(shù)據(jù)一致性問題：某個核心修改了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，否則程序可能會讀取到錯誤的(過期的)數(shù)據(jù)。
然而這種同步是有性能損耗的，多個線程頻繁操作同一個變量可能導致處理器cache系統(tǒng)需要頻繁在各個核心之間進行同步，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。?
文章名稱：多線程一定能優(yōu)化程序性能嗎？
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