Java并发 -- 安全性、活跃性、性能
- 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
- 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）
- 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
- 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
- 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
- 竟态条件（ Race Condition ）：程序的执行结果依赖于 线程执行的顺序
-
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
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
- 发生死锁后线程会 相互等待 ，表现为线程 永久阻塞
-
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
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）
饥饿
-
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
-
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
性能问题
- 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 ）
-
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
-
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
- 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
性能指标
- 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
- 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
- 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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你这基本没有更新呀，最近文章显示还是2019年的文章。不符合要求哈
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