（十七）ArkCompiler 的并发优化：模型、API 与性能提升策略
ArkCompiler 的并发优化：模型、API 与性能提升策略
一、引言
随着硬件技术的不断发展，多核处理器已成为主流，充分利用多核优势提升应用性能成为软件开发的关键。ArkCompiler 在并发优化方面提供了一系列强大的功能，通过合理的并发模型和丰富的 API 支持，帮助开发者编写高效的并发代码。本文将深入探讨 ArkCompiler 的并发模型与 API 支持，并结合代码示例阐述如何利用它们提升应用的并发性能，为开发者在多核心时代打造高性能应用提供指导。
二、并发模型
线程模型：ArkCompiler 支持传统的线程并发模型，开发者可以通过创建线程来实现并发执行。在 Java 语言中，通过继承Thread类或实现Runnable接口来创建线程。例如： // 继承Thread类创建线程
class MyThread extends Thread {
@Override
public void run() {
// 线程执行的逻辑
System.out.println("This is a thread created by extending Thread class.");
}
}
// 实现Runnable接口创建线程
class MyRunnable implements Runnable {
@Override
public void run() {
System.out.println("This is a thread created by implementing Runnable interface.");
}
}
public class ThreadExample {
public static void main(String[] args) {
MyThread thread1 = new MyThread();
thread1.start();
Thread thread2 = new Thread(new MyRunnable());
thread2.start();
}
}
ArkCompiler 在处理线程模型时，对线程的创建、调度和销毁进行了优化，减少了线程管理的开销。例如，在创建线程时，ArkCompiler 能够快速为线程分配必要的资源，如栈空间等，并且在调度线程时，采用了高效的调度算法，确保各个线程能够公平地获取 CPU 时间片，提高线程执行的效率。
- 任务并行模型：除了线程模型，ArkCompiler 还支持任务并行模型，通过ExecutorService框架来实现。ExecutorService提供了一种更高级的并发编程方式，将任务的提交和执行分离。例如：
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
public class TaskParallelExample {
public static void main(String[] args) {
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(3);
for (int i = 0; i < 5; i++) {
final int taskNumber = i;
executorService.submit(() -> {
// 任务执行的逻辑
System.out.println("Task " + taskNumber + " is running.");
});
}
executorService.shutdown();
}
}
在这个例子中，通过Executors.newFixedThreadPool(3)创建了一个固定大小为 3 的线程池，然后提交了 5 个任务。线程池中的线程会依次执行这些任务，当有线程空闲时，会从任务队列中取出新的任务执行。ArkCompiler 针对任务并行模型进行了优化，能够高效地管理任务队列，减少任务调度的延迟，提高任务执行的并发性。
三、API 支持
并发集合类：ArkCompiler 提供了丰富的并发集合类，如ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList等，这些集合类在多线程环境下能够提供高效的操作。以ConcurrentHashMap为例，它允许多个线程同时对 Map 进行读操作，并且在写操作时采用了锁分段技术，减少了锁的粒度，提高了并发性能。例如： import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
public class ConcurrentMapExample {
public static void main(String[] args) {
ConcurrentHashMap<String, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>();
map.put("key1", 1);
map.put("key2", 2);
// 多个线程可以同时读取Map
int value1 = map.get("key1");
int value2 = map.get("key2");
System.out.println("Value of key1: " + value1);
System.out.println("Value of key2: " + value2);
}
}
在多线程环境下，ConcurrentHashMap能够有效地避免传统HashMap在并发操作时可能出现的线程安全问题，并且由于其高效的锁机制，能够显著提升并发读写的性能。
- 同步工具类：ArkCompiler 还提供了一系列同步工具类，如CountDownLatch、CyclicBarrier、Semaphore等，用于协调多线程之间的执行。例如，CountDownLatch可以用于让一个或多个线程等待其他线程完成一组操作后再继续执行。
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public class CountDownLatchExample {
public static void main(String[] args) {
int numThreads = 3;
CountDownLatch latch = new CountDownLatch(numThreads);
for (int i = 0; i < numThreads; i++) {
final int threadNumber = i;
new Thread(() -> {
try {
// 模拟线程执行一些任务
System.out.println("Thread " + threadNumber + " is doing some work.");
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
latch.countDown();
}
}).start();
}
try {
latch.await();
System.out.println("All threads have finished, main thread can continue.");
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
在这个例子中，主线程通过latch.await()等待其他 3 个线程完成任务，当每个线程执行完任务后，通过latch.countDown()通知CountDownLatch，当计数减为 0 时，主线程继续执行。这些同步工具类在 ArkCompiler 的支持下，能够帮助开发者更方便地编写复杂的并发程序，提高并发代码的可读性和可维护性。
四、如何提升并发性能
减少锁的竞争：在并发编程中，锁的竞争是影响性能的关键因素。可以通过减小锁的粒度、使用并发集合类等方式减少锁的竞争。例如，在一个多线程访问共享资源的场景中，如果使用传统的HashMap，需要对整个 Map 加锁，导致并发性能较低。而使用ConcurrentHashMap，由于其锁分段技术，多个线程可以同时访问不同段的数据，减少了锁的竞争。 // 使用传统HashMap，需要对整个Map加锁
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
public class TraditionalHashMapExample {
private static Map<String, Integer> map = new HashMap<>();
private static final Object lock = new Object();
public static void main(String[] args) {
Thread thread1 = new Thread(() -> {
synchronized (lock) {
map.put("key1", 1);
}
});
Thread thread2 = new Thread(() -> {
synchronized (lock) {
map.put("key2", 2);
}
});
thread1.start();
thread2.start();
}
}
// 使用ConcurrentHashMap，减少锁的竞争
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
public class ConcurrentHashMapExample {
private static ConcurrentHashMap<String, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>();
public static void main(String[] args) {
Thread thread1 = new Thread(() -> {
map.put("key1", 1);
});
Thread thread2 = new Thread(() -> {
map.put("key2", 2);
});
thread1.start();
thread2.start();
}
}
合理利用线程池：线程池能够复用线程，减少线程创建和销毁的开销。根据应用的负载情况，合理设置线程池的大小和任务队列的容量，能够提高并发性能。例如，在一个高并发的 Web 服务器应用中，通过设置合适大小的线程池来处理客户端请求。如果线程池大小设置过小，可能导致请求处理不及时；如果设置过大，可能会消耗过多的系统资源。 import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class ThreadPoolExample {
public static void main(String[] args) {
// 根据实际情况设置线程池大小
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(10);
for (int i = 0; i < 50; i++) {
final int taskNumber = i;
executorService.submit(() -> {
// 模拟处理客户端请求
System.out.println("Task " + taskNumber + " is being processed.");
try {
Thread.sleep(100);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
});
}
executorService.shutdown();
try {
if (!executorService.awaitTermination(60, TimeUnit.SECONDS)) {
executorService.shutdownNow();
if (!executorService.awaitTermination(60, TimeUnit.SECONDS)) {
System.err.println("Pool did not terminate");
}
}
} catch (InterruptedException ie) {
executorService.shutdownNow();
Thread.currentThread().interrupt();
}
}
}
优化任务划分：将大任务合理划分为多个小任务，提高任务的并行度。在进行任务划分时，要考虑任务之间的依赖关系和数据共享情况。例如，在一个图像处理应用中，将对一张大图片的处理任务划分为对多个小图片块的处理任务，每个小任务可以并行执行，从而提高图像处理的速度。 import java.awt.image.BufferedImage;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class ImageProcessingExample {
public static void main(String[] args) {
// 假设这里有一张大图片
BufferedImage largeImage = null; // 实际应用中应加载图片
int numThreads = 4;
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(numThreads);
int width = largeImage.getWidth();
int height = largeImage.getHeight();
int blockWidth = width / numThreads;
for (int i = 0; i < numThreads; i++) {
final int startX = i * blockWidth;
final int endX = (i == numThreads - 1)? width : (i + 1) * blockWidth;
executorService.submit(() -> {
for (int y = 0; y < height; y++) {
for (int x = startX; x < endX; x++) {
// 对每个小图片块进行处理，例如灰度化
int argb = largeImage.getRGB(x, y);
int red = (argb >> 16) & 0xff;
int green = (argb >> 8) & 0xff;
int blue = argb & 0xff;
int gray = (red + green + blue) / 3;
argb = (argb & 0xff000000) | (gray << 16) | (gray << 8) | gray;
largeImage.setRGB(x, y, argb);
}
}
});
}
executorService.shutdown();
try {
executorService.awaitTermination(1, TimeUnit.MINUTES);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
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