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聊聊無鎖編程設計

開發 前端
LOCK-FREE,字面解釋就是不通過鎖來解決多線程、多進程之間的數據同步和訪問的程序設計方案。

本文轉載自微信公眾號「Code視角」,作者Code視角。轉載本文請聯系Code視角公眾號。

什么是無鎖編程

LOCK-FREE,字面解釋就是不通過鎖來解決多線程、多進程之間的數據同步和訪問的程序設計方案。相對來說就是通過數據結構和算法來解決數據并發沖突的實現方案。

無鎖編程的實現

「比較并交換 Compare-and-swap」

compare and swap,解決多線程并行情況下使用鎖造成性能損耗的一種機制,CAS操作包含三個操作數——內存位置(V)、預期原值(A)和新值(B)。如果內存位置的值與預期原值相匹配,那么處理器會自動將該位置值更新為新值。否則,處理器不做任何操作。無論哪種情況,它都會在CAS指令之前返回該位置的值。CAS有效地說明了“我認為位置V應該包含值A;如果包含該值,則將B放到這個位置;否則,不要更改該位置,只告訴我這個位置現在的值即可。(百度百科)

參考圖

使用場景

(1) 樂觀鎖的實現方案:不加鎖,假設沒有沖突去完成某項操作,如果因為沖突失敗就重試,直到成功為止。

缺點

(1)循環開銷問題。長時間更改不成功,會來帶大量的CPU消耗。解決方法:需要在修改失敗后執行其它邏輯, 且CAS并不適合資源大量競爭的情況。

(2)ABA問題:線程1準備用CAS將變量的值由A替換為B,在此之前,線程2將變量的值由A替換為C,又由C替換為A,然后線程1執行CAS時發現變量的值仍然為A,所以CAS成功。但實際上這時的現場已經和最初不同了。

「數據Hash」

數據Hash其實就是通過Hash算法把數據提前來確定由哪個節點進行處理或者存儲,解決數據并發的思想是通過算法解決不同的數據到不同的節點。算法:數據.hashCode() % 節點數量。

參考圖

使用場景

(1)定時任務處理數據時。例如:一個定時任務數據量較多,需要集群處理。那么就可以同時啟動任務讀取數據,然后根據idHash來決定當前節點是否要處理這條數據。

(2)請求到指定服務器進行處理。例如:Nginx ipHash轉發策略,Kafka hash分區保證分區有序性。

缺點

(1) 擴容相對復雜,需要進行數據遷移。例如一致性hash算法,Kafka分區再均衡策略。但是某些場景不一定支持擴容。

(2) hash算法是否散列,如果算法不夠散列會出現數據傾斜問題。

「單線程」

某些場景下單線程的設計要比多線程更加優秀, 單線程下不存在資源競爭、線程切換,當然也取決于你當前的服務器配置。

例如:

(1)Redis的設計上,由于內存級別的K/V數據庫,在處理核心讀寫時如果頻繁的CPU切換、線程等待喚醒和鎖資源獲取,反倒會造成性能瓶頸。

(2)在生成分布式id的場景下, 某臺id服務器批量生成id 這個時候也可以進行單線程處理,內存計算非常高效。

什么時候使用單線程?

(1)單核服務器。

(2)業務場景大量CPU計算且數據沖突較多的情況下(非絕對)。

無鎖編程的優缺點

「優點」

不會有優先級倒置。

不會出現死鎖、饑餓、餓死等問題。

減少資源競爭,CPU資源消耗少,更高效。

「缺點」

具有一定的復雜性,需要一定的算法思想。

不適合所以的場景,非全局最優解。

總結

在設計程序時, 應該考慮程序的使用場景來進行最優的數據結構和算法來進行方案設計。無鎖編程也只是解決某些場景的一種方案,并不一定代表著最優解。

結語

優秀的設計模式結合優秀的數據結構相才能帶來優秀的代碼。編程人的內功心法:數據結構+算法。


責任編輯:武曉燕 來源: Code視角
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