网易Java研发面试官眼中的Java并发——安全性、活跃性、性能

发布时间:2019-07-06 06:00:01发布者:Mr.Zhang阅读(338)

一. 安全性问题

  1. 线程安全的本质是正确性,而正确性的含义是程序按照预期执行

  2. 理论上线程安全的程序,应该要避免出现可见性问题(CPU缓存)、原子性问题(线程切换)和有序性问题(编译优化)

  3. 需要分析是否存在线程安全问题的场景:存在共享数据且数据会发生变化,即有多个线程会同时读写同一个数据

  4. 针对该理论的解决方案:不共享数据,采用线程本地存储(Thread Local Storage,TLS);不变模式

Ⅰ. 数据竞争

数据竞争(Data Race):多个线程同时访问同一数据,并且至少有一个线程会写这个数据

1. add

private static final int MAX_COUNT = 1_000_000;
private long count = 0;
// 非线程安全
public void add() {
    int index = 0;
    while (++index < MAX_COUNT) {
        count += 1;
    }
}

 

2. add + synchronized

private static final int MAX_COUNT = 1_000_000;
private long count = 0;
public synchronized long getCount() {
    return count;
}
public synchronized void setCount(long count) {
    this.count = count;
}
// 非线程安全
public void add() {
    int index = 0;
    while (++index < MAX_COUNT) {
        setCount(getCount() + 1);
    }
}
  • 假设count=0,当两个线程同时执行getCount(),都会返回0
  • 两个线程执行getCount()+1,结果都是1,最终写入内存是1,不符合预期,这种情况为竟态条件

Ⅱ. 竟态条件

  1. 竟态条件(Race Condition):程序的执行结果依赖于线程执行的顺序
  2. 在并发环境里,线程的执行顺序是不确定的
    • 如果程序存在竟态条件问题,那么意味着程序的执行结果是不确定的

1. 转账

public class Account {
    private int balance;
    // 非线程安全,存在竟态条件,可能会超额转出
    public void transfer(Account target, int amt) {
        if (balance > amt) {
            balance -= amt;
            target.balance += amt;
        }
    }
}

 

Ⅲ. 解决方案

面对数据竞争和竟态条件问题,可以通过互斥的方案来实现线程安全,互斥的方案可以统一归为锁

二. 活跃性问题

活跃性问题:某个操作无法执行下去,包括三种情况:死锁、活锁、饥饿

Ⅰ. 死锁

  1. 发生死锁后线程会相互等待,表现为线程永久阻塞
  2. 解决死锁问题的方法是规避死锁(破坏发生死锁的条件之一)
    • 互斥:不可破坏,锁定目的就是为了互斥
    • 占有且等待:一次性申请所有需要的资源
    • 不可抢占:当线程持有资源A,并尝试持有资源B时失败,线程主动释放资源A
    • 循环等待:将资源编号排序,线程申请资源时按递增(或递减)的顺序申请

Ⅱ. 活锁

  • 活锁:线程并没有发生阻塞,但由于相互谦让,而导致执行不下去
  • 解决方案:在谦让时,尝试等待一个随机时间(分布式一致算法Raft也有采用)

Ⅲ. 饥饿

  1. 饥饿:线程因无法访问所需资源而无法执行下去
    • 线程的优先级是不相同的,在CPU繁忙的情况下,优先级低的线程得到执行的机会很少,可能发生线程饥饿
    • 持有锁的线程,如果执行的时间过长(持有的资源不释放),也有可能导致饥饿问题
  2. 解决方案
    • 保证资源充足
    • 公平地分配资源(公平锁) – 比较可行
    • 避免持有锁的线程长时间执行

三. 性能问题

  1. 锁的过度使用可能会导致串行化的范围过大,这会影响多线程优势的发挥(并发程序的目的就是为了提升性能)
  2. 尽量减少串行,假设串行百分比为5%,那么多核多线程相对于单核单线程的提升公式(Amdahl定律)
    S=1/((1-p)+p/n),n为CPU核数,p为并行百分比,(1-p)为串行百分比
  • 假如p=95%,n无穷大,加速比S的极限为20,即无论采用什么技术,最高只能提高20倍的性能

Ⅰ. 解决方案

  1. 无锁算法和数据结构
    • 线程本地存储(Thread Local Storage,TLS)
    • 写入时复制(Copy-on-write)
    • 乐观锁
    • JUC中的原子类
    • Disruptor(无锁的内存队列)
  2. 减少锁持有的时间,互斥锁的本质是将并行的程序串行化,要增加并行度,一定要减少持有锁的时间
    • 使用细粒度锁,例如JUC中的ConcurrentHashMap(分段锁)
    • 使用读写锁,即读是无锁的,只有写才会互斥的

Ⅱ. 性能指标

  1. 吞吐量:在单位时间内能处理的请求数量,吞吐量越高,说明性能越好
  2. 延迟:从发出请求到收到响应的时间,延迟越小,说明性能越好
  3. 并发量:能同时处理的请求数量,一般来说随着并发量的增加,延迟也会增加,所以延迟一般是基于并发量来说的

写在最后

 





本文转自博客园,原文地址:https://www.cnblogs.com/Java-no-1/p/11141000.html