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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
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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)
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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
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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
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
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;
}
}
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
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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
竟态条件
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竟态条件( Race Condition
):程序的执行结果依赖于
线程执行的顺序
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在并发环境里,线程的执行顺序是不确定的
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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
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;
}
}
}
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
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
死锁
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发生死锁后线程会 相互等待
,表现为线程
永久阻塞
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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)
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互斥
:不可破坏,锁定目的就是为了互斥
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占有且等待
:一次性申请 所有
需要的资源
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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
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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
活锁
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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
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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)
饥饿
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饥饿:线程因 无法访问所需资源
而无法执行下去
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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
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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
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解决方案
- 保证资源充足
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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
性能问题
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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
)
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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)
- $S = /frac{1}{(1-p)+/frac{p}{n}}$,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
解决方案
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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)
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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
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使用 细粒度锁
,例如JUC中的ConcurrentHashMap(分段锁)
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使用 读写锁
,即读是无锁的,只有写才会互斥的
性能指标
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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
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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
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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
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