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前言
曾经有一份丰厚的报酬摆在我面前，我没有珍惜。直到失去之后我才意识到，我可以会写线程上下文切换。
如果客户能给我一次重新组织语言的机会，我要跟他说三个字：“我会写！！！”上下文切换
这就是上下文切换。
CPU通过分配时间片来执行任务，当一个任务的时间片用完，就会切换到另一个任务。在切换之前会保存上一个任务的状态，当下次再切换到该任务，就会加载这个状态。
上下文切换会消耗资源吗？
那当然啊。
我们具体看一下切换过程：1、挂起当前任务（线程/进程），将这个任务在 CPU 中的状态（上下文）存储于内存中的某处2、恢复一个任务（线程/进程），在内存中检索下一个任务的上下文并将其在 CPU 的寄存器中恢复3、跳转到程序计数器所指向的位置（即跳转到任务被中断时的代码行），以恢复该进程在程序中
有人做过这么一个测试：拿一个数分别在单线程和多线程的情况下进行循环计数，并计算时间。
通过不同的循环测试，得到粗略结果：
通过数据的对比我们可以看出。在一万以下的循环次数时，串联的执行速度比并发的执行速度块。是因为线程上下文切换导致额外的开销。
在Linux系统下可以使用vmstat命令来查看上下文切换的次数（上一篇讲过这个）
如何减少上下文切换导致额外的开销
减少上下文切换次数便可以提高多线程的运行效率。减少上下文切换的方法有无锁并发编程、CAS算法、避免创建过多的线程和使用协程。
1、无锁并发编程：当任何特定的运算被阻塞的时候，所有CPU可以继续处理其他的运算。换种方式说，在无锁系统中，当给定线程被其他线程阻塞的时候，所有CPU可以不停的继续处理其他工作。无锁算法大大增加系统整体的吞吐量，因为它只偶尔会增加一定的交易延迟。大部分高端数据库系统是基于无锁算法而构造的，以满足不同级别。
2、CAS算法：Java提供了一套原子性操作的数据类型（java.util.concurrent.atomic包下），使用CAS算法来更新数据，不需要加锁。如:AtomicInteger、AtomicLong等。
3、避免创建过多的线程：如任务量少时，尽可能减少创建线程。对于某个时间段任务量很大的这种情况，我们可以通过线程池来管理线程的数量，避免创建过多线程。
4、协程：即协作式程序，其思想是，一系列互相依赖的协程间依次使用CPU，每次只有一个协程工作，而其他协程处于休眠状态。
看来学习协程刻不容缓了啊
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