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网易Java研发面试官眼中的Java并发——安全性、活跃性、性能

2019年07月06日  | 移动技术网IT编程  | 我要评论

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

 

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