10.4.3 线程让步

在篮球比赛中，我们经常会看到两队选手互相抢篮球，当某个选手抢到篮球后就可以拍一会，之后他会把篮球让出来，其他选手重新开始抢篮球，这个过程就相当于 Java 程序中的线程让步。所谓的线程让步是指正在执行的线程，在某些情况下将 CPU 资源让给其他线程执行。

线程让步可以通过 yield()方法来实现，该方法和 sleep()方法有点相似，都可以让当前正在运行的线程暂停，区别在于 yield()方法不会阻塞该线程，它只是将线程转换成就绪状态，让系统的调度器重新调度一次。当某个线程调用 yield()方法之后，只有与当前线程优先级相同或者更高的线程才能得到执行的机会。

接下来通过一个案例来演示一下 yield()方法的使用，如下所示。

public class example08 {
    public static void main(String[] args) {
        //创建两个线程
        Thread t1 = new YieldThread("线程A");
        Thread t2 = new YieldThread("线程B");
        //开启两个线程
        t1.start();
        t2.start();
    }
}
//定义 YieldThread 类继承 Thread 类
class YieldThread extends Thread{
    //定义一个有参的构造方法
    public YieldThread(String name) {
        super(name);    //调用父类的构造方法
    }
    @Override
    public void run() {
        super.run();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "---" + i);
            if (i == 5) {
                System.out.print("线程让步：");
                Thread.yield();    //线程运行到此，作出让步
            }
        }
    }
}

运行结果如下所示。

书上的解释出现了错误，后翻阅资料得知：
（2020/7/26 update 书上的解释没有错误，是我当时理解错了）
~~
上述代码块中创建了两个线程 t1 和 t2，它们的优先级相同。两个线程在循环变量 i 等于 5 时，都会调用 Thread 的yield()方法，使当前的线程暂停，这时另一个线程就会获得执行。从运行结果可以看出，当线程 A 输出 5 后，会做出让步，线程 A 继续执行。同样，线程 B 输出 5 后，也会做出让步，线程 A 继续执行。

yield()方法只是使当前线程从执行状态（运行状态）回到可执行状态（就绪状态），执行完 yield()的线程有可能在进入到可执行状态又立刻被执行。另外 yeild()方法只能使同优先级或者更高优先级的线程得到执行机会（这是个错误的结论，故打上删除线）

对于线程的运行，它有一个时间片的概念，线程优先级低的在拿到时间片时也是可以执行的，只不过优先级高的线程会尽可能早的执行罢了，不是说优先级高的一定会先执行。

抢占式调度模式时，高级别的线程优先执行，如果低级别的线程正在运行，有高级别线程可运行状态，则会执行完低级别线程，再去执行高级别线程。如果低级别线程处于等待、睡眠、阻塞状态，可以调用yield()函数让当前运行线程回到可运行状态，以允许具有相同优先级或者高级别的其他线程获得运行机会。

因此，使用 yield()的目的是让相同优先级的线程之间能适当的轮转执行。

但是，实际中无法保证 yield()达到让步目的，因为让步的线程还有可能被线程调度程序再次选中。

所以，对于 yield()方法，可以理解为当前线程是让出了执行权，但是还是要看时间片分到了谁。就算当前线程现在让出了执行权，可能马上它又得到执行权接着执行。

结论：yield()从未导致线程转到等待/睡眠/阻塞状态。在大多数情况下，yield()将导致线程从运行状态转到可运行状态，但可能没有效果。

举个例子：
一帮朋友在排队上公交车，轮到 Yield 的时候，他突然说：我不想先上去了，咱们大家来竞赛上公交车。

然后所有人就一块冲向公交车，有可能是其他人先上车了，也有可能是 Yield 先上车了。

虽然线程是有优先级的，但是优先级越高的人，就一定能第一个上车吗？这是不一定的，优先级高的人仅仅只是第一个上车的概率大了一点而已，最终第一个上车的，也有可能是优先级最低的人。

所谓的优先级执行，是在大量执行次数中才能体现出来的。