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多线程 Thread.yield 方法到底有什么用?

标签:
Java

概念

我们知道 start() 方法是启动线程,让线程变成就绪状态等待 CPU 调度后执行。

那 yield() 方法是干什么用的呢?来看下源码。

/**
 * A hint to the scheduler that the current thread is willing to yield
 * its current use of a processor. The scheduler is free to ignore this
 * hint.
 *
 * <p> Yield is a heuristic attempt to improve relative progression
 * between threads that would otherwise over-utilise a CPU. Its use
 * should be combined with detailed profiling and benchmarking to
 * ensure that it actually has the desired effect.
 *
 * <p> It is rarely appropriate to use this method. It may be useful
 * for debugging or testing purposes, where it may help to reproduce
 * bugs due to race conditions. It may also be useful when designing
 * concurrency control constructs such as the ones in the
 * {@link java.util.concurrent.locks} package.
 */
public static native void yield();

yield 即 “谦让”,也是 Thread 类的方法。它让掉当前线程 CPU 的时间片,使正在运行中的线程重新变成就绪状态,并重新竞争 CPU 的调度权。它可能会获取到,也有可能被其他线程获取到。

实战

下面是一个使用示例。

/**
 * 微信公众号:Java技术栈
 */
public static void main(String[] args) {
	Runnable runnable = () -> {
		for (int i = 0; i <= 100; i++) {
			System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "-----" + i);
			if (i % 20 == 0) {
				Thread.yield();
			}
		}
	};
	new Thread(runnable, "栈长").start();
    new Thread(runnable, "小蜜").start();
}

这个示例每当执行完 20 个之后就让出 CPU,每次谦让后就会马上获取到调度权继续执行。

运行以上程序,可以有以下两种结果。

结果1:栈长让出了 CPU 资源,小蜜成功上位。

栈长-----29
栈长-----30
小蜜-----26
栈长-----31

结果2:栈长让出了 CPU 资源,栈长继续运行。

栈长-----28
栈长-----29
栈长-----30
栈长-----31

而如果我们把两个线程加上线程优先级,那输出的结果又不一样。

thread1.setPriority(Thread.MIN_PRIORITY);
thread2.setPriority(Thread.MAX_PRIORITY);

因为给小蜜加了最高优先权,栈长加了最低优先权,即使栈长先启动,那小蜜还是有很大的概率比栈长先会输出完的,大家可以试一下。

yield 和 sleep 的异同

1)yield, sleep 都能暂停当前线程,sleep 可以指定具体休眠的时间,而 yield 则依赖 CPU 的时间片划分。

2)yield, sleep 两个在暂停过程中,如已经持有锁,则都不会释放锁资源。

3)yield 不能被中断,而 sleep 则可以接受中断。

总结

栈长没用过 yield,感觉没什么鸟用。

如果一定要用它的话,一句话解释就是:yield 方法可以很好的控制多线程,如执行某项复杂的任务时,如果担心占用资源过多,可以在完成某个重要的工作后使用 yield 方法让掉当前 CPU 的调度权,等下次获取到再继续执行,这样不但能完成自己的重要工作,也能给其他线程一些运行的机会,避免一个线程长时间占有 CPU 资源。

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