자바 동시성이란 무엇입니까?

동시성이란 무엇인가요?

동시성: 특정 기간 내에 여러 작업을 번갈아 실행하는 것을 말합니다. 여러 개의 스레드가 동작하는 경우 CPU 실행 시간을 여러 시간으로 나누어 각 스레드에 해당 시간을 할당하여 실행합니다. 한 스레드의 코드가 실행되는 동안 다른 스레드는 일시 중단됩니다.

동시 환경에서는 프로그램의 종료가 깨지며 다음과 같은 특징이 나타납니다.

● 동시 프로그램 간에는 상호 제한 관계가 있습니다. 직접적인 제약은 다른 프로그램의 계산 결과를 요구하는 하나의 프로그램에 반영되며, 간접적인 제약은 프로세서, 버퍼 등과 같은 공유 리소스를 두고 경쟁하는 여러 프로그램에 반영됩니다.

●　동시 프로그램의 실행 프로세스가 간헐적으로 발생합니다. 프로그램은 현장 지침과 실행 지점을 기억해야 합니다.

●　동시성 수를 적절하게 설정하고 CPU의 처리 능력이 충분하면 동시성으로 인해 프로그램의 실행 효율성이 향상됩니다.

동시 환경에서 여러 스레드가 개체에 액세스할 수 있으면 액세스된 모든 스레드에서 개체가 수정되어 데이터 불일치가 발생합니다. 따라서 스레드 안전(thread safety) 개념이 제안되었습니다.

동시성과 병렬성

은 매우 혼란스러운 개념입니다. 동시성은 여러 작업을 교대로 실행하는 것을 의미하고, 병렬성은 진정한 의미에서 "동시에 실행"을 의미합니다. 실제로 시스템에 CPU가 하나만 있고 멀티스레딩을 사용하는 경우 실제 시스템 환경에서는 병렬화할 수 없으며 동시에 작업을 실행하기 위해 타임 슬라이스를 전환하는 방식으로만 수행할 수 있습니다. 진정한 병렬 처리는 여러 CPU가 있는 시스템에서만 발생할 수 있습니다.

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동시성을 사용해야 하는 이유는 무엇입니까?

동시 프로그래밍은 어느 정도 멀티 코어 CPU 개발과 분리될 수 없습니다. 싱글 코어 CPU의 개발로 더 이상 '무어의 법칙'을 따를 수 없게 되었습니다. 안티 무어의 법칙(Anti-Moore's Law)은 소프트웨어 분야의 법칙입니다. 관심 있는 사람은 스스로 배울 수 있습니다. 컴퓨팅 속도를 더욱 향상시키기 위해 하드웨어 엔지니어는 더 이상 별도의 컴퓨팅 장치를 추구하지 않고 여러 컴퓨팅 장치를 함께 통합합니다. 이는 멀티 코어 CPU를 구성하는 것입니다. 불과 12년 안에 Intel i7과 같은 가정용 CPU는 4코어 또는 심지어 8코어에 도달할 수 있습니다. 전문 서버에는 일반적으로 여러 개의 독립적인 CPU가 있을 수 있으며 각 CPU에는 최대 8개 이상의 코어가 있습니다.

따라서 CPU 코어 확장에서는 "무어의 법칙"이 계속해서 경험되는 것 같습니다. 멀티 코어 CPU의 맥락에서 동시 프로그래밍의 추세가 탄생했습니다. 동시 프로그래밍의 형태를 통해 멀티 코어 CPU의 컴퓨팅 성능을 극대화하고 성능을 향상시킬 수 있습니다.

특별한 비즈니스 시나리오의 동시 프로그래밍에 본질적으로 적합합니다. 예를 들어, 이미지 처리 분야에서 1024X768 픽셀 사진에는 786,000개 이상의 픽셀이 포함됩니다. 이렇게 복잡한 계산에 직면하면 한 쪽의 모든 픽셀을 탐색하는 데 오랜 시간이 걸리므로 다중 코어의 컴퓨팅 성능을 최대한 활용해야 합니다.

또한 쇼핑 플랫폼을 개발할 때 응답 속도를 향상시키기 위해 멀티스레딩 기술을 사용하여 분할, 재고 감소, 주문 생성 등의 작업을 분할하여 완료할 수 있습니다. 복잡한 비즈니스 모델에 직면했을 때 병렬 프로그램은 직렬 프로그램보다 비즈니스 요구에 더 잘 적응할 수 있으며 동시 프로그래밍은 이러한 비즈니스 분할에 더 일관성이 있습니다. 바로 이러한 장점 때문에 멀티스레딩 기술이 가치를 가질 수 있습니다. CS 학습자가 숙지해야 할 것:

● 멀티 코어 CPU의 컴퓨팅 성능을 최대한 활용

● 비즈니스 분할을 촉진하고 애플리케이션 성능을 향상

동시 프로그래밍의 단점은 무엇입니까?

1. 빈번한 컨텍스트 전환

타임 슬라이스는 CPU가 각 스레드에 할당하는 시간입니다. 시간이 매우 짧기 때문에 CPU는 스레드를 지속적으로 전환하므로 여러 스레드가 동시에 실행되는 것처럼 느껴집니다. 시간 분할은 일반적으로 수십 밀리초입니다.

전환할 때마다 이전 상태를 복원할 수 있도록 현재 상태를 저장해야 합니다. 이 전환 동작은 성능 집약적입니다. 너무 자주 전환하면 멀티스레드 프로그래밍을 활용할 수 없습니다. 일반적으로 잠금 없는 동시 프로그래밍, CAS 알고리즘, 최소 스레드 사용 및 코루틴 사용을 통해 컨텍스트 전환을 줄일 수 있습니다.

잠금 없는 동시 프로그래밍: ConcurrentHashMap 잠금 분할 아이디어를 참조할 수 있습니다. 서로 다른 스레드가 서로 다른 데이터 세그먼트를 처리하므로 다중 스레드 경쟁 조건에서 컨텍스트 전환 시간을 줄일 수 있습니다.

CAS 알고리즘은 CAS 알고리즘을 사용하여 데이터를 원자적으로 업데이트합니다. 낙관적 잠금을 사용하므로 불필요한 잠금 경쟁으로 인한 일부 컨텍스트 전환을 효과적으로 줄일 수 있습니다.

최소 스레드 사용: 작업과 같은 불필요한 스레드 생성을 방지합니다. , 그러나 많은 스레드가 생성되어 많은 수의 스레드가 대기 상태가 됩니다

코루틴: 단일 스레드에서 다중 작업 스케줄링을 구현하고 단일 스레드에서 여러 작업 간 전환을 유지합니다

컨텍스트 전환은 상대적으로 시간이 많이 걸리는 작업이므로 "The Art of Concurrent 프로그래밍 in Java"라는 책에 동시 누적이 직렬 누적보다 빠르지 않을 수 있다는 실험이 있습니다.

2. 스레드 안전 문제

멀티 스레드 프로그래밍에서 가장 파악하기 어려운 점은 주의하지 않으면 교착 상태가 발생하므로 시스템 기능을 사용할 수 없게 됩니다.

위 내용은 자바 동시성이란 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!