スレッドの作成に費用がかかると言われているのはなぜですか？

Javaチュートリアルによると、スレッドの作成にはコストがかかります。しかし、なぜそれが正確に高いのですか？Javaスレッドが作成され、その作成に費用がかかると、正確にはどうなりますか？私はこのステートメントを真実と見なしていますが、JVMでのスレッド作成のメカニズムに興味があります。

スレッドのライフサイクルのオーバーヘッド。スレッドの作成と分解は無料ではありません。実際のオーバーヘッドはプラットフォームによって異なりますが、スレッドの作成には時間がかかり、リクエスト処理にレイテンシが発生し、JVMとOSによる処理アクティビティが必要になります。ほとんどのサーバーアプリケーションのように、リクエストが頻繁で軽量である場合、リクエストごとに新しいスレッドを作成すると、大量のコンピューティングリソースを消費する可能性があります。

ブライアン・ゲッツ、ティム・パイエルス、ジョシュア・ブロック、ジョセフ・ボウビア、デビッド・ホームズ、ダグ・リーによるJavaの並行処理から 印刷ISBN-10：0-321-34960-1

関与する作業がかなりあるため、Javaスレッドの作成はコストがかかります。

• メモリの大きなブロックを割り当て、スレッドスタックに初期化する必要があります。
• ホストOSでネイティブスレッドを作成/登録するには、システムコールを実行する必要があります。
• ディスクリプタを作成し、初期化して、JVM内部データ構造に追加する必要があります。

また、スレッドが有効である限り、スレッドはリソースを制限するという意味でもコストがかかります。たとえば、スレッドスタック、スタックから到達可能なオブジェクト、JVMスレッド記述子、OSネイティブスレッド記述子。

これらすべてのコストはプラットフォーム固有ですが、これまでに遭遇したどのJavaプラットフォームでも安価ではありません。

Google検索で古いベンチマークが見つかりました。これは、2002ヴィンテージLinuxを実行している2002ヴィンテージデュアルプロセッサXeon上のSun Java 1.4.1で、1秒あたり最大4000のスレッド作成率を報告しています。より最新のプラットフォームでは、より良い数値が得られます...そして、方法論についてはコメントできません...少なくとも、それは、スレッドの作成がどれほど高価になる可能性があるかについての足掛かりを与えます。

Peter Lawreyのベンチマークは、最近ではスレッドの作成が絶対的にかなり高速であることを示していますが、これがJavaやOSの改善によるものか、それともプロセッサの速度が速いかは不明です。しかし、彼の数字はまだあなたが作成/新しいスレッドを毎回開始対スレッドプールを使用する場合150+倍の改善を示しています。（そして、これはすべて相対的であると彼は主張します...）

（上記は「グリーンスレッド」ではなく「ネイティブスレッド」を想定していますが、最新のJVMはすべてパフォーマンス上の理由からネイティブスレッドを使用します。グリーンスレッドは作成にコストがかかる可能性がありますが、他の分野では有料です。）

Javaスレッドのスタックが実際に割り当てられる方法を確認するために、少し掘り下げました。Linux上のOpenJDK 6の場合、スレッドスタックはpthread_create、ネイティブスレッドを作成するへの呼び出しによって割り当てられます。（JVMはpthread_create事前に割り当てられたスタックを渡しません。）

次に、pthread_createスタック内でmmap次のように呼び出して割り当てられます。

mmap(0, attr.__stacksize, 
     PROT_READ|PROT_WRITE|PROT_EXEC, 
     MAP_PRIVATE|MAP_ANONYMOUS, -1, 0)

によるとman mmap、MAP_ANONYMOUSフラグはメモリをゼロに初期化します。

したがって、（JVM仕様に従って）新しいJavaスレッドスタックをゼロにする必要はないかもしれませんが、実際には（少なくともLinux上のOpenJDK 6では）ゼロになっています。

他の人たちは、スレッドのコストがどこから来るのかについて議論しました。スレッドの作成は、多くの操作に比べて高価な、しかし、それはないなぜこの回答カバーは比較的高価であるタスク実行の選択肢に比べて比較的安価。

別のスレッドでタスクを実行する最も明白な方法は、同じスレッドでタスクを実行することです。これは、より多くのスレッドが常に優れていると想定している人にとって理解するのが困難です。ロジックは、タスクを別のスレッドに追加するオーバーヘッドが節約した時間よりも大きい場合、現在のスレッドでタスクを実行する方が速くなる可能性があるということです。

もう1つの方法は、スレッドプールを使用することです。スレッドプールは、2つの理由でより効率的になります。1）作成済みのスレッドを再利用します。2）スレッド数を調整/制御して、最適なパフォーマンスを確保できます。

次のプログラムが印刷されます。

Time for a task to complete in a new Thread 71.3 us
Time for a task to complete in a thread pool 0.39 us
Time for a task to complete in the same thread 0.08 us
Time for a task to complete in a new Thread 65.4 us
Time for a task to complete in a thread pool 0.37 us
Time for a task to complete in the same thread 0.08 us
Time for a task to complete in a new Thread 61.4 us
Time for a task to complete in a thread pool 0.38 us
Time for a task to complete in the same thread 0.08 us

これは、各スレッド化オプションのオーバーヘッドを公開する簡単なタスクのテストです。（このテストタスクは、現在のスレッドで実際に最もよく実行される種類のタスクです。）

final BlockingQueue<Integer> queue = new LinkedBlockingQueue<Integer>();
Runnable task = new Runnable() {
    @Override
    public void run() {
        queue.add(1);
    }
};

for (int t = 0; t < 3; t++) {
    {
        long start = System.nanoTime();
        int runs = 20000;
        for (int i = 0; i < runs; i++)
            new Thread(task).start();
        for (int i = 0; i < runs; i++)
            queue.take();
        long time = System.nanoTime() - start;
        System.out.printf("Time for a task to complete in a new Thread %.1f us%n", time / runs / 1000.0);
    }
    {
        int threads = Runtime.getRuntime().availableProcessors();
        ExecutorService es = Executors.newFixedThreadPool(threads);
        long start = System.nanoTime();
        int runs = 200000;
        for (int i = 0; i < runs; i++)
            es.execute(task);
        for (int i = 0; i < runs; i++)
            queue.take();
        long time = System.nanoTime() - start;
        System.out.printf("Time for a task to complete in a thread pool %.2f us%n", time / runs / 1000.0);
        es.shutdown();
    }
    {
        long start = System.nanoTime();
        int runs = 200000;
        for (int i = 0; i < runs; i++)
            task.run();
        for (int i = 0; i < runs; i++)
            queue.take();
        long time = System.nanoTime() - start;
        System.out.printf("Time for a task to complete in the same thread %.2f us%n", time / runs / 1000.0);
    }
}
}

ご覧のとおり、新しいスレッドの作成にかかるコストは約70 µsです。これは、ほとんどではないにしても、多くのユースケースで取るに足らないことと考えられます。相対的に言えば、これは他の方法よりも高価であり、状況によっては、スレッドプールを使用するか、スレッドをまったく使用しない方がより良いソリューションです。

理論的には、これはJVMに依存します。実際には、すべてのスレッドに比較的大量のスタックメモリがあります（デフォルトでは256 KBだと思います）。さらに、スレッドはOSスレッドとして実装されるため、スレッドの作成にはOS呼び出し、つまりコンテキストスイッチが含まれます。

コンピューティングにおける「高価」は常に非常に相対的であることを認識してください。スレッドの作成は、ほとんどのオブジェクトの作成に比べて非常に高価ですが、ランダムなハードディスクのシークに比べてそれほど高価ではありません。すべてのコストでスレッドを作成することを回避する必要はありませんが、1秒あたり数百のスレッドを作成することは賢明なことではありません。ほとんどの場合、設計で多数のスレッドが必要な場合は、制限されたサイズのスレッドプールを使用する必要があります。

スレッドには次の2種類があります。

1. 適切なスレッド：これらは、基盤となるオペレーティングシステムのスレッド機能に関する抽象概念です。したがって、スレッドの作成はシステムと同じくらい高価です-常にオーバーヘッドがあります。

2. 「グリーン」スレッド：JVMによって作成およびスケジュールされます。これらは安価ですが、適切な並列処理は発生しません。これらはスレッドのように動作しますが、OSのJVMスレッド内で実行されます。私の知る限り、これらはあまり使用されません。

スレッド作成のオーバーヘッドで考えられる最大の要素は、スレッドに定義したスタックサイズです。スレッドのスタックサイズは、VMの実行時にパラメーターとして渡すことができます。

それ以外は、スレッドの作成はほとんどOSに依存し、VMの実装にも依存します。

さて、ここで指摘しておきますが、ランタイムの毎秒、毎秒2000のスレッドを起動することを計画している場合、スレッドの作成はコストがかかります。JVMはそれを処理するように設計されていません。何度も解雇されたり殺されたりしない安定した労働者が2人いる場合は、リラックスしてください。

作成にThreadsは、1つではなく2つの新しいスタック（1つはJavaコード用、1つはネイティブコード用）を作成する必要があるため、かなりの量のメモリを割り当てる必要があります。使用エグゼキュータ /スレッドプールは、のために複数のタスクのためのスレッドを再利用することにより、オーバーヘッドを回避することができますエグゼキュータ。

明らかに問題の核心は「高価な」の意味です。

スレッドは、スタックを作成し、runメソッドに基づいてスタックを初期化する必要があります。

それは、制御状態構造、つまり、実行可能、待機などの状態を設定する必要があります。

これらの設定には、おそらくかなりの同期が必要です。