linux多线程面试题_ios多线程安全问题_多线程常见面试题(7)

（1）Thread2的构造方法、静态块是main线程调用的，Thread2的run()方法是Thread2自己调用的

（2）Thread1的构造方法、静态块是Thread2调用的，Thread1的run()方法是Thread1自己调用的

同步块，这意味着同步块之越少越好。

借着这一条，我额越少越好，但是在Java虚拟机中还是存在着一种叫做锁粗化的优化方法，这种方法就是把同步范围变大。这是有用的，比方说StringBuffer，它是一个线程安全的类，自然最常用的append()方法是一个同步方法，我们写代码的时候会反复append字符串，这意味着要进行反复的加锁->解锁，这对性能不利，因为这意味着Java虚拟机在这条线程上要反复地在内核态和用户态之间进行切换，因此Java虚拟机会将多次append方法调用的代码进行一个锁粗化的操作，将多次的append的操作扩展到append方法的头尾，变成一个大的同步块，这样就减少了加锁–>解锁的次数，有效地提升了代码执行的效率。

这是我在并发编程网上看到的一个问题，把这个问题放在最后一个，希望每个人都能看到并且思考一下，因为这个问题非常好、非常实际、非常。关于这个问题，个人看法是：

（1）高并发、任务执行时间短的业务，线程池线程数可以设置为CPU核数+1，减少线程上下文的切换

（2）并发不高、任务执行时间长的业务要区分开看：

a）假如是业务时间长集中在IO操作上，也就是IO密集型的任务，因为IO操作并不占用CPU，所以不要让所有的CPU闲下来，可以加大线程池中的线程数目，让CPU处理更多的业务

b）假如是业务时间长集中在计算操作上，也就是计算密集型任务，这个就没办法了，和（1）一样吧，线程池中的线程数设置得少一些，减少线程上下文的切换

（3）并发高、业务执行时间长，解决这种类型任务的关键不在于线程池而在于整体架构的设计，看看这些业务里面某些数据是否能做缓存是第一步，增加服务器是第二步，至于线程池的设置，设置参考（2）。最后，业务执行时间长的问题，也可能需要分析一下，看看能不能使用中间件对任务进行拆分和解耦

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