第9章：多线程与并发

并发控制

1. 并发控制概述

在ArkTS中，并发控制是管理多个线程或任务同时访问共享资源的关键机制。合理的并发控制可以避免数据竞争、死锁等问题，确保程序的正确性和性能。

2. 常见的并发控制机制

2.1 锁机制

  • 互斥锁（Mutex）
    通过Lock类实现，确保同一时间只有一个线程可以访问共享资源：

    let lock = new Lock();
lock.lock();
try {
  // 临界区代码
} finally {
  lock.unlock();
}

  • 读写锁（ReadWriteLock）
    允许多个读操作并行，但写操作独占：

    let rwLock = new ReadWriteLock();
rwLock.readLock().lock(); // 读锁
rwLock.writeLock().lock(); // 写锁

2.2 原子操作

使用Atomic类实现无锁编程，适用于简单变量的线程安全操作：

let atomicCounter = new Atomic<number>(0);
atomicCounter.addAndGet(1); // 原子递增

2.3 信号量（Semaphore）

控制同时访问资源的线程数量：

let semaphore = new Semaphore(3); // 允许3个线程并发
semaphore.acquire();
// 访问资源
semaphore.release();

3. 避免并发问题的实践

3.1 避免死锁

  • 锁顺序一致性：所有线程按相同顺序获取锁。
  • 超时机制：使用tryLock(timeout: number)避免无限等待。

3.2 线程安全的数据结构

  • 使用ConcurrentQueue、ConcurrentMap等线程安全容器。

4. 示例：多线程计数器

import { Lock, Atomic, Worker } from '@arkts/core';

class SafeCounter {
  private count = new Atomic<number>(0);
  private lock = new Lock();

  // 原子操作方式
  incrementAtomic() {
    this.count.addAndGet(1);
  }

  // 锁方式
  incrementLocked() {
    this.lock.lock();
    try {
      this.count.set(this.count.get() + 1);
    } finally {
      this.lock.unlock();
    }
  }
}

// 测试代码
const counter = new SafeCounter();
const workers = Array.from({ length: 10 }, () => new Worker(() => {
  for (let i = 0; i < 1000; i++) {
    counter.incrementAtomic();
  }
}));

Promise.all(workers.map(w => w.start())).then(() => {
  console.log(`Final count: ${counter.getCount()}`); // 应为10000
});

5. 性能考量

  • 锁粒度：尽量缩小临界区范围。
  • 无锁编程：在竞争不激烈时优先使用原子操作。
  • 线程池：复用线程减少创建/销毁开销。

6. 调试与监控

  • 使用Thread.dumpStack()输出线程堆栈。
  • 通过性能分析工具监控锁争用情况。

最佳实践：在ArkTS中，推荐优先使用Worker线程隔离任务，减少共享状态的需求。必须共享时，选择适合的并发控制机制。

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