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如果是单个线程，在 CPU 调用之后，那么它基本上是不会被调度出去的。如果可运行的线程数远大于 CPU 数 量，那么操作系统最终会将某个正在运行的线程调度出来，从而使其它线程能够使用 CPU ，这就会导致上下文切换。
还有，在多线程中如果使用了竞争锁，当线程由于等待竞争锁而被阻塞时，JVM 通常会将 这个锁挂起，并允许它被交换出去。如果频繁地发生阻塞，CPU 密集型的程序就会发生更 多的上下文切换。
那么问题来了，我们知道在某些场景下使用多线程是非常必要的，但多线程编程给系统带来 了上下文切换，从而增加的性能开销也是实打实存在的。那么我们该如何优化多线程上下文 切换呢？这就是我今天要和你分享的话题，我将重点介绍几种常见的优化方法。
竞争锁优化
多线程对锁资源的竞争会引起上下文切换，还有锁竞争导致的线程阻塞越多，上下文切换就 越频繁，系统的性能开销也就越大。由此可见，在多线程编程中，锁其实不是性能开销的根 源，竞争锁才是。
减少锁的持有时间
我们知道，锁的持有时间越长，就意味着有越多的线程在等待该竞争资源释放。如果是 Synchronized 同步锁资源，就不仅是带来线程间的上下文切换，还有可能会增加进程间的 上下文切换。
例如，可以将一些与锁无关的代码移出同步 代码块，尤其是那些开销较大的操作以及可能被阻塞的操作。
优化前
public synchronized void mySyncMethod(){
2 businesscode1();
3 mutextMethod();
4 businesscode2();
5 }优化后
public void mySyncMethod(){ businesscode1(); synchronized(this){mutextMethod(); }businesscode2();}降低锁的粒度
同步锁可以保证对象的原子性，我们可以考虑将锁粒度拆分得更小一些，以此避免所有线程 对一个锁资源的竞争过于激烈。具体方式有以下两种：
锁分离
与传统锁不同的是，读写锁实现了锁分离，也就是说读写锁是由“读锁”和“写锁”两个锁 实现的，其规则是可以共享读，但只有一个写。 这样做的好处是，在多线程读的时候，读读是不互斥的，读写是互斥的，写写是互斥的。而 传统的独占锁在没有区分读写锁的时候，读写操作一般是：读读互斥、读写互斥、写写互 斥。所以在读远大于写的多线程场景中，锁分离避免了在高并发读情况下的资源竞争，从而 避免了上下文切换
锁分段
我们在使用锁来保证集合或者大对象原子性时，可以考虑将锁对象进一步分解。例如，我之 前讲过的 Java1.8 之前版本的 ConcurrentHashMap 就使用了锁分段。
wait/notify 的使用导致了较多的上下文切换
结合以下图片，我们可以看到，在消费者第一次申请到锁之前，发现没有商品消费，此时会 执行 Object.wait() 方法，这里会导致线程挂起，进入阻塞状态，这里为一次上下文切换。
当生产者获取到锁并执行 notifyAll() 之后，会唤醒处于阻塞状态的消费者线程，此时这里 又发生了一次上下文切换。 被唤醒的等待线程在继续运行时，需要再次申请相应对象的内部锁，此时等待线程可能需要 和其它新来的活跃线程争用内部锁，这也可能会导致上下文切换。 如果有多个消费者线程同时被阻塞，用 notifyAll() 方法，将会唤醒所有阻塞的线程。而某 些商品依然没有库存，过早地唤醒这些没有库存的商品的消费线程，可能会导致线程再次进 入阻塞状态，从而引起不必要的上下文切换。
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