Question

我不理解Java Concurrency in Practice一书中的以下片段：

当只有一个线程可以取得进展时使用notifyAll是低效的 - 有时是一点点，有时甚至是如此。如果十个线程在条件队列上等待，则调用notifyAll会导致每个线程唤醒并争用锁定;然后他们中的大部分或全部都会重新入睡。这意味着每个事件都有许多上下文切换和许多竞争锁定获取，这些事件使（可能）单个线程能够取得进展。（在最坏的情况下，使用notifyAll会导致O（n ²）唤醒，其中n就足够了。）

示例代码在清单14.6中：

@ThreadSafe
public class BoundedBuffer<V> extends BaseBoundedBuffer<V> {
    // CONDITION PREDICATE: not-full (!isFull())
    // CONDITION PREDICATE: not-empty (!isEmpty())

    public BoundedBuffer(int size) { super(size); }

    // BLOCKS-UNTIL: not-full
    public  synchronized void put(V v) throws InterruptedException {
        while (isFull())
            wait();
        doPut(v);
        notifyAll();
    }

    // BLOCKS-UNTIL: not-empty
    public  synchronized V take() throws InterruptedException {
        while (isEmpty())
            wait();
        V v = doTake();
        notifyAll();
        return v;
    }
}

例如，我们可以有以下事件序列：

两个消费者线程尝试从缓冲区获取一个对象，缓冲区为空，因此它们被挂起。
10个生产者将10个对象放入缓冲区，缓冲区容量为10。
100001生产者尝试将100001对象放入缓冲区，缓冲区已满，因此它们被暂停。
第一个使用者从缓冲区获取一个对象并调用notifyAll。
生产者将一个对象放入缓冲区并调用notifyAll，缓冲区已满。

现在只有一个线程可以取得进展 - 消费者线程。我们还有10万名生产者，他们无法取得进步。

我不明白为什么在最坏的情况下会有O（n ²）唤醒，在可以取得进展的线程被唤醒之前。

我认为最坏的情况是以下序列

所有线程都被唤醒（因为notifyAll）。我们“使用”O（n）唤醒。
生产者线程获取锁定，其他线程被挂起。生产者线程无法取得进展，因此它被暂停并释放锁定。
现在只唤醒了一个生产者线程，因为使用了不同的机制（一个线程恢复执行，因为它获得了锁定 - 但这次notifyAll 不是叫）。我们“只使用”O（1）唤醒。
第二个生产者无法取得进展，因此它被暂停并释放锁定。
类似的事件发生在所有其他等待的生产者身上。
最后，可以取得进展的线程（消费者线程）被唤醒。

我认为我们“使用”O（n）+ O（n）* O（1）= O（n）唤醒。

书中是否有错误，或者我在这里遗漏了什么？

Answer 1

有些东西被放入队列n次。 “n wakeups就足够了”意味着理想情况下，当生产者将某些内容放入缓冲区时，我们会希望通知一个消费者，因此会有n个通知，甚至更好，它们都会无争议。但是，所有等待锁定的线程，包括所有生成器（减去1，执行推送的那个）和所有消费者（无论如何都在等待），每次在队列中丢弃某些东西时都会得到通知，所有争夺锁定的人都会选择胜利者。（我们甚至没有考虑所选线程必须等待的情况，这只是一个细节。）所以有n次调用notifyAll，每次调用一次，每个notifyAll唤醒多个生产者和多个消费者，这是他们获得O（n ²）唤醒的地方。

Answer 2

让我们有n个消费者线程和n个生产者线程，并且缓冲区为空（具有完整缓冲区的示例与此类似）。所有线程都处于准备运行状态（调度程序可以选择要运行的任何线程）。

如果有任何消费者运行-它将进入等待状态。如果有任何生产者运行，它将成功并调用notifyAll（）。

最大化wait（）调用（和唤醒）数量的情况：

[ [ 'Joe', 'Bob' ], [ 'Joe', 'Bob' ] ]

让我们数一数： 5 + 4 + 3 + 2 +1 = 15

对于n个生产者和n个消费者： n +（n-1）+（n-2）+（n-3）+…+ 1 = 1 + 2 + 3 + 4 + ... + n = arithmetic progression的前n个元素之和= n *（1 + n）/ 2 =（n + n ^ 2）/ 2→O（n ^ 2）

notifyAll操作的复杂性

2 个答案: