上篇文章大致说了下 ReentrantLock 类的使用,对 ReentrantLock 类有了初步的认识之后让我们一起来看下基于 ReentrantLock 的几种细粒度锁实现. 这里我们还是接着用之前 synchronize 关键字加锁实现线程安全 文章中举的账户扣款的例子好了,不过这里为了更贴近系统的功能实现,我们换一下思路,功能实现不变,只是把钱转换成我们系统中的使用的礼券好了,用户每次在系统中购买某项功能需要支付一定的礼券.那既然要实现细粒度锁,那就意味着不同用户账户扣除礼券的操作互不

最近在工作上碰见了一些高并发的场景需要加锁来保证业务逻辑的正确性,并且要求加锁后性能不能受到太大的影响.初步的想法是通过数据的时间戳,id等关键字来加锁,从而保证不同类型数据处理的并发性.而java自身api提供的锁粒度太大,很难同时满足这些需求,于是自己动手写了几个简单的扩展… 1. 分段锁 借鉴concurrentHashMap的分段思想,先生成一定数量的锁,具体使用的时候再根据key来返回对应的lock.这是几个实现里最简单,性能最高,也是最终被采用的锁策略,代码如下: /** * 分段锁

在上篇文章中大概介绍了 Java 中细粒度锁的几种实现方式,并且针对每种方式都做了优缺点说明,在使用的时候就需要根据业务需求选择更合适的一种.上篇文章中的最后一种弱引用锁的实现方式,我在里面也说了其实还有更优雅的实现,其实也算不上更优雅,只是看起来更优雅,原理还是一样的,今天我打算用一篇文章的篇幅来好好说下. 首先,我们来再次回顾一下,这里为什么可以利用弱引用的特性拿掉分段锁呢?分段锁在这里主要是为了保证每次在创建和移除锁时的线程安全,而采用了弱引用之后,我们不需要每次创建之后都进行移除,因为当

摘要:华为云FusionInsight MRS通过FGL对HDFS NameNode锁机制进行优化,有效提升了NameNode的读写吞吐量,从而能够支持更多数据,更多业务请求访问,从而更好的支撑政企客户高效用数,业务洞见更准,价值兑现更快. 本文分享自华为云社区<FusionInsight MRS HDFS 细粒度锁优化实践>,作者:pippo. 背景 HDFS依赖NameNode作为其元数据服务.NameNode将整个命名空间信息保存在内存中提供服务.读取请求(getBlockLocatio

MySQL的InnoDB的细粒度行锁,是它最吸引人的特性之一. 但是,如<InnoDB,5项最佳实践>所述,如果查询没有命中索引,也将退化为表锁. InnoDB的细粒度锁,是实现在索引记录上的. 一,InnoDB的索引 InnoDB的索引有两类索引,聚集索引(Clustered Index)与普通索引(Secondary Index). InnoDB的每一个表都会有聚集索引: (1)如果表定义了PK,则PK就是聚集索引: (2)如果表没有定义PK,则第一个非空unique列是聚集索引: (3)

jdk1.5之前,我们对代码加锁(实际是对象加锁),都是采用Synchronized关键字来处理,jdk1.5及以后的版本中,并发编程大师Doug Lea在concurrrent包中提供了Lock机制.两种机制在性能上目前的jdk版本都差不多,Synchronized作为jvm的关键字,是在jvm层面实现的锁机制,而Lock机制是在java语言这个级别实现的锁机制,其实锁的核心原理都是为某个对象加锁.本文中将以Lock机制的源代码来分析锁机制的原理和实现,后面的demo代码也将按照Lock锁来展

锁(lock)的代价 锁是用来做并发最简单的方式,当然其代价也是最高的.内核态的锁的时候需要操作系统进行一次上下文切换,加锁.释放锁会导致比较多的上下文切换和调度延时,等待锁的线程会被挂起直至锁释放.在上下文切换的时候,cpu之前缓存的指令和数据都将失效,对性能有很大的损失.操作系统对多线程的锁进行判断就像两姐妹在为一个玩具在争吵,然后操作系统就是能决定他们谁能拿到玩具的父母,这是很慢的.用户态的锁虽然避免了这些问题,但是其实它们只是在没有真实的竞争时才有效. Java在JDK1.5之前都是靠s

前言 大概几个月之前项目中用到事务,需要保证数据的强一致性,期间也用到了mysql的锁,但当时对mysql的锁机制只是管中窥豹,所以本文打算总结一下mysql的锁机制. 本文主要论述关于mysql锁机制,mysql版本为5.7,引擎为innodb,由于实际中关于innodb锁相关的知识及加锁方式很多,所以没有那么多精力罗列所有场景下的加锁过程并加以分析,仅根据现在了解的知识,结合官方文档,说说自己的理解,如果发现有不对的地方,欢迎指正. 概述 总的来说,InnoDB共有七种类型的锁: 共享/排它

写的不错.原文链接如下: https://blog.csdn.net/dviewer/article/details/51943140 部分摘要: 2016年07月18日 16:30:08 阅读数:363 锁(lock)的代价 锁是用来做并发最简单的方式,当然其代价也是最高的.内核态的锁的时候需要操作系统进行一次上下文切换,加锁.释放锁会导致比较多的上下文切换和调度延时,等待锁的线程会被挂起直至锁释放.在上下文切换的时候,cpu之前缓存的指令和数据都将失效,对性能有很大的损失.操作系统对多线程的

转自:http://www.cnblogs.com/Mainz/p/3546347.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 锁(lock)的代价 锁是用来做并发最简单的方式,当然其代价也是最高的.内核态的锁的时候需要操作系统进行一次上下文切换,加锁.释放锁会导致比较多的上下文切换和调度延时,等待锁的线程会被挂起直至锁释放.在上下文切换的时候,cpu之前缓存的指令和数据都将失效,对性能有很大的损失.操作系统对多线程的锁进行判断就像两姐妹在为一个玩具在

Set表示一种没有反复元素的集合类,在JDK里面有HashSet的实现,底层是基于HashMap来实现的.这里实现一个简化版本号的Set,有下面约束: 1. 基于链表实现.链表节点依照对象的hashCode()顺序由小到大从Head到Tail排列. 2. 如果对象的hashCode()是唯一的.这个如果实际上是不成立的,这里为了简化实现做这个如果.实际情况是HashCode是基于对象地址进行的一次Hash操作.目的是把对象依据Hash散开.所以可能有多个对象地址相应到一个HashCode.也就是

Linux作为多任务系统,当一个进程生成的数据传输到另一个进程时,或数据由多个进程共享时,或进程必须彼此等待时,或需要协调资源的使用时,应用程序必须彼此通信. 一.控制机制 1.竞态条件 几个进程在访问资源时彼此干扰的情况通常称之为竞态条件(race condition).在对分布式应用编程时,这种情况是一个主要的问题,因为竞态条件无法通过系统的试错法检测.只有彻底研究源代码(深入了解各种可能发生的代码路径)并通过敏锐的直觉,才能找到并消除竞态条件. 2.临界区 对于竞态条件,其问题的本质是进程

锁的常见概念 互斥: 同一时刻只有一个线程执行 临界区:一段需要互斥执行的代码 细粒度锁: 用不同的锁对受保护资源进行精细化管理. 细粒度锁可以提高并行度,是性能优化的一个重要手段 死锁 :一组互相竞争资源的线程因互相等待,导致"永久"阻塞的现象 . synchronized class X{ //修饰非静态方法 synchronized void foo(){ //临界区 } //修饰静态方法 synchronized static void bar(){ //临界区 } //修饰代

1.redis中使用WATCH实现锁机制,是最次之的方式.WATCH只会在数据被其他客户端抢先修改了的情况下,“通知”执行了这个命令的客户端,而不会阻止其他客户端对数据进行修改.此类锁成为“乐观锁” 2.redis提供SETNX命令确实具有基本的加锁功能,但他的功能并不完整,并且也不具备分布式锁常见的一些高级特性. 3.自己构建分布式锁. 4.锁不正确运行的症状 1.持有锁的进程因为操作时间过长而导致锁自动释放,但进程本身并不知晓,甚至还可能会错误的释放了其他进程持有的锁. 2.一个持有锁并打算

文章系列 Java并发编程实战 01并发编程的Bug源头 Java并发编程实战 02Java如何解决可见性和有序性问题 摘要 在上一篇文章02Java如何解决可见性和有序性问题当中,我们解决了可见性和有序性的问题,那么还有一个原子性问题咱们还没解决.在第一篇文章01并发编程的Bug源头当中,讲到了把一个或者多个操作在 CPU 执行的过程中不被中断的特性称为原子性,那么原子性的问题该如何解决. 同一时刻只有一个线程执行这个条件非常重要,我们称为互斥,如果能保护对共享变量的修改时互斥的,那么就能保住

互斥锁(下):如何用一把锁保护多个资源?    一把锁可以保护多个资源,但是不能用多把锁来保护一个资源. 那如何保护多个资源? 当我们要保护多个资源时,首先要区分这些资源是否存在关联关系. 如下代码 1 class Account { 2 // 锁:保护账户余额 3 private final Object balLock = new Object(); 4 // 账户余额 5 private Integer balance; 6 // 锁:保护账户密码 7 private final Obje

我们在这篇文章中主要讨论如何使用互斥锁来解决并发编程中的原子性问题. 目录 概述 互斥锁模型 互斥锁简易模型 互斥锁改进模型 Java世界中的互斥锁 synchronized中的锁和锁对象 synchronized示例 锁与受保护的资源的关系 一个锁保护多个资源 一个锁保护多个没有关联关系的资源 一个锁保护多个有关联关系的资源 概述 并发编程中的原子性问题的源头是线程切换,那么禁止线程切换可以解决原子性问题吗? 这需要分情况讨论,在单核CPU的情况下,同一时刻只有一个线程执行,禁止CPU中断,就

在包括XV6的绝大部分操作系统都是多个任务交错执行的.交错的一个原因是多核硬件:多核计算机的多个CPU核心独立执行计算,如XV6的RISC-V处理器.多个CPU核心共享物理内存,XV6利用这种共享来维护所有核心都会读写的数据结构.而这种共享会导致一个CPU在读取某数据结构时,可能有另一个CPU正在对此数据进行更新:或者多个CPU同时更新同一个数据.如果不对这种并行访问进行小心的设计,就可能会导致错误的结果产生或者损坏数据.即使是单核处理器,内核也可能会在多个线程之间进行切换,导致它们交错运行.最

BP-Wrapper:无锁竞争的替换算法系统框架 最近看了一个golang的高性能缓存ristretto,该缓存可以很好地实现如下功能: Concurrent High cache-hit ratio Memory-bounded (limit to configurable max memory usage) Scale well as the number of cores and goroutines increases Scale well under non-random key ac

概述: 本次主要是分析cache的源码,基本概念官方简介即可. 基本类图: 在官方的文档说明中,Guava Cache实现了三种加载缓存的方式: LoadingCache在构建缓存的时候,使用build方法内部调用CacheLoader方法加载数据 在使用get方法的时候,如果缓存不存在该key或者key过期等,则调用get(K, Callable)方式加载数据: 直接调用put方法来放置缓存 核心类及接口的说明,简单的理解如下: Cache接口是Guava对外暴露的缓存接口,对外的方法如下图,