三个测试类，运行结果如下：
Single Thread: [耗时407ms] counter = 100000001, stopped [耗时453ms] counter = 100000001, stopped [耗时412ms] counter = 100000001, stopped Two Thread Switch: [耗时161503ms] counter = 100000001, stopped [耗时164508ms] counter = 100000001, stopped [耗时164201ms] counter = 100000001, stopped Multi Threads - 100 Threads: [耗时3659ms] counter = 100000001, stopped [耗时3950ms] counter = 100000001, stopped [耗时3720ms] counter = 100000001, stopped Multi Threads - 2 Threads: [耗时3078ms] counter = 100000001, stopped [耗时3160ms] counter = 100000001, stopped [耗时3106ms] counter = 100000001, stopped |
什么是线程上下文切换
上下文切换的精确定义可以参考: http://www.linfo.org/context_switch.html。多任务系统往往需要同时执行多道作业。作业数往往大于机器的CPU数，然而一颗CPU同时只能执行一项任务，为了让用户感觉这些任务正在同时进行，操作系统的设计者巧妙地利用了时间片轮转的方式，CPU给每个任务都服务一定的时间，然后把当前任务的状态保存下来，在加载下一任务的状态后，继续服务下一任务。任务的状态保存及再加载，这段过程就叫做上下文切换。时间片轮转的方式使多个任务在同一颗CPU上执行变成了可能，但同时也带来了保存现场和加载现场的直接消耗。(Note. 更精确地说, 上下文切换会带来直接和间接两种因素影响程序性能的消耗. 直接消耗包括: CPU寄存器需要保存和加载, 系统调度器的代码需要执行, TLB实例需要重新加载, CPU 的pipeline需要刷掉; 间接消耗指的是多核的cache之间得共享数据, 间接消耗对于程序的影响要看线程工作区操作数据的大小).
根据上面上下文切换的定义，我们做出下面的假设：
之所以TwoThreadSwitchTester执行速度最慢，因为线程上下文切换的次数最多，时间主要消耗在上下文切换了，两个线程交替计数，每计数一次就要做一次线程切换。
“Multi Threads - 100 Threads”比“Multi Threads - 2 Threads”开的线程数量要多，导致线程切换次数也比后者多，执行时间也比后者长。
由于Windows下没有像Linux下的vmstat这样的工具，这里我们使用Process Explorer看看程序执行的时候线程上线文切换的次数。
Single Thread:
计数期间，线程总共切换了580-548=32次。（548是启动程序后，初始的数值）
Two Thread Switch:
计数期间，线程总共切换了33673295-124=33673171次。（124是启动程序后，初始的数值）
Multi Threads - 100 Threads:
计数期间，线程总共切换了846-329=517次。（329是启动程序后，初始的数值）
Multi Threads - 2 Threads:
计数期间，线程总共切换了295-201=94次。（201是启动程序后，初始的数值）
从上面收集的数据来看，和我们的判断基本相符。
干活的其实是CPU，而不是线程
再想想原来学过的知识，之前一直以为线程多干活就快，简直是把学过的计算机原理都还给老师了。真正干活的不是线程，而是CPU。线程越多，干活不一定越快。
那么高并发的情况下什么时候适合单线程，什么时候适合多线程呢？
适合单线程的场景：单个线程的工作逻辑简单，而且速度非常快，比如从内存中读取某个值，或者从Hash表根据key获得某个value。Redis和Node.js这类程序都是单线程，适合单个线程简单快速的场景。
适合多线程的场景：单个线程的工作逻辑复杂，等待时间较长或者需要消耗大量系统运算资源，比如需要从多个远程服务获得数据并计算，或者图像处理。
例子程序：http://pan.baidu.com/s/1ntNUPWP
