問：如果一個和尚挑水喝，兩個和尚抬水喝，三個和尚沒水喝，那么眾人拾柴一定火焰高嗎？

多線程一定能提高程序性能嗎？在計算機科學中，這個問題的標準答案是“it depends”，看情況。

計算機中的一切設計都是為了更加高效地利用硬件資源，包括：CPU、內存、IO等，我們一樣一樣來了解一下。

多線程與CPU

多線程與CPU是程序員了解得最多的，我們知道多線程的目的之一在于充分利用多核，但這里有個前提就是你要處理的任務真的能拆分成獨立的子任務。 舉個例子，如果你想求一個數組所有元素的和，那么這個任務就可以拆分成為兩個獨立的子任務：任務A計算前一半數組元素的和，任務B計算后一半數組元素的和，然后任務A和任務B分別交給兩個線程來執行。 如果是在多核系統下，這類多線程并行處理將顯著提高程序性能，但這種使用多線程充分利用多核帶來的性能提升是有上限的。 道理很簡單，這就好比蓋房子，蓋房子算是個不大不小的工程，讓一個人來完成也不是不可以，但再來六七個人顯然能加快工程速度，但是再來成百上千工人來蓋一棟房子可能速度反而會變慢，畢竟資源是有限的（可用的工具等），人一多需要用在協調上的時間就會變多，多線程也是同樣的道理，當線程數量超過某個臨界點時，操作系統就開始忙不過來了（頻繁調度切換），我稱之為三個和尚沒水喝現象。 但如果系統是單核的，那么這種任務拆分則不會有什么效果，因為不管創建多少線程，真正工作的CPU只有一個。 當然也有可能我們根本就不能對任務進行拆分，像計算斐波那契數列這類問題，如果不能計算出f(n-1)與f(n-2)的解，那么根本就沒有辦法計算出當前問題f(n)的解，被拆分的兩個任務A和B有前后依賴關系，這時多線程就沒有用武之地了。 還有一種可能，就是問題規模非常小，如果這個數組是有幾百幾千個元素，那么這時使用多線程意義不大，這時使用多線程帶來的收益不足以抵消掉多線程帶來的性能開銷。 ?

多線程與IO

多線程一定能提升程序的IO性能嗎？答案顯然不是的。 最簡單的場景是這樣的，你的程序需要從一個速度極慢的網絡鏈接上讀寫數據，在這種情況下，一個線程很可能就足以應付得過來，創建多個線程反而可能對程序性能有損。 相同的情況也會出現在磁盤上，一個線程可能就已經將磁盤打滿，這時創建多個線程去讀寫文件顯然不能加快程序的處理速度。 而在服務器端，程序員也使用多線程加快程序處理速度，在這里，一個典型的問題是阻塞式網絡IO會導致調用線程被掛起而暫停運行，此時最簡單的方法就是創建多個線程，每個線程處理一個請求，但隨著請求的增多，創建的線程也會越來越多，此時三個和尚沒水喝現象開始出現，IO多路復用技術可以很好地解決這一問題。 當然，如果你的場景是IO會阻塞住處理線程，那么此時創建兩個線程，一個負責處理數據，一個負責等待IO，那么這顯然會提高程序性能。

多線程與內存

內存其實和磁盤一樣，也是有讀寫帶寬上限的，但我們的程序一般都不會達到內存讀寫帶寬上限，這并不是瓶頸。 瓶頸在于多線程共享的內存資源（數據）以及多核系統的cache一致性問題。 一般來說，對于多線程共享資源通常需要互斥訪問，然而為加快內存讀寫速度，現代處理器中都有cache系統（L1、L2、L3），每個核心都有自己的cache，這些cache會緩存內存數據，也就是說一份數據可能會同時存在于內存以及各個核心的cache中，這就會帶來經典的數據一致性問題：某個核心修改了cache中的數據后需要將其同步給其他核心，這就要求cache系統中必須有能確保一致性的協議，否則程序可能會讀取到錯誤的（過期的）數據。 然而這種同步是有性能損耗的，多個線程頻繁操作同一個變量可能導致處理器cache系統需要頻繁在各個核心之間進行同步，極端情況下多線程程序性能甚至比單線程要差。 因此多線程之間能不共享數據就不要共享，如果一定要共享，那么就盡量將其控制在最小范圍，讀寫頻次控制到最少。