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并发,在操作系统中,是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间,且这几个程序都是在同一个处理机上运行,但任一个时刻点上只有一个程序在处理机上运行。 展开全文
并发,在操作系统中,是指一个时间段中有几个程序都处于已启动运行到运行完毕之间,且这几个程序都是在同一个处理机上运行,但任一个时刻点上只有一个程序在处理机上运行。
信息
外文名
Concurrent
拼    音
bìng fā
中文名
并发
并发词语概念
词目:并发基本解释:[] 指由己患的疾病引起[另一种病]。并发症。 [1]  引证解释:1. 同时开放。晋 傅玄 《傅子》卷三:“晔若春华之并发,馥若秋兰之俱茂。”2. 谓跟着发生。 [1] 
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  • 并发问题(二)什么是并发

    千次阅读 2018-03-31 15:51:40
    1. 什么是并发操作?并发操作是指同一时间可能有多个用户对同一数据进行读写操作.2. 并发操作对数据的影响如果对并发操作不做任何控制的话,会造成数据的不完整性。可能造成读脏数据,不可重复读,丢失修改还有幻...

    1. 什么是并发操作?

    并发操作是指同一时间可能有多个用户对同一数据进行读写操作.

    2. 并发操作对数据的影响

    如果对并发操作不做任何控制的话,会造成数据的不完整性。可能造成读脏数据,不可重复读,丢失修改还有幻读。

     

    3. 对数据不完整性的举例

    (1) 丢失修改

    当两个或多个事务(或两个或多个用户)选择同一行,然后基于最初选定的值更新该行时,会发生丢失更新问题。每个事务都不知道其它事务的存在(或每个用户操作时并不会考虑同一时刻是否有别的用户进行着同样的操作)。最后的更新将重写由其它事务所做的更新,这将导致数据丢失。 

    选课:学生A、学生B、课程1的余量=20

    a.学生A选择课程1时,先读出课程余量20

    b.然而同一时刻(也可是不同时刻,只要在学生A更新数据之前),学生B也读出了课程1的余量20

    c.学生A选择此课程,课程1余量-1,写入数据库,此时课程1的余量=19

    d.学生B选择此课程,课程1余量-1(因为之前读出的课程1余量为20-1后为19),写入数据库,此时课  1的余量=19

     课程余量=19 数据正确吗?不正确。实际情况课程余量应更新为18——B的修改覆盖了A的修改 

    (2) 读脏数据

    当一个事务正在访问数据,并且对数据进行了修改,而这种修改还没有提交到数据库中,这时,

    另外一个事务也访问这个数据,然后使用了这个数据。因为这个数据是还没有提交的数据,那么另外一个

    事务读到的这个数据是脏数据,依据脏数据所做的操作可能是不正确的。

    1.张三的工资为2000, 老板把张三的工资改为了8000(但未提交事务)        

    2.张三查看自己的工资 ,发现工资变为了8000

    3.而后老板发现改错了,回滚了事务,张三的工资又变回了2000

           那么,张三读取的工资8000元就是脏数据

    (3) 不可重复读

    当第二个事务多次访问同一行而且每次读取不同的数据时,会发生不一致的分析问题。不一致的分析与未确认的相关性类似,因为其它事务也是正在更改第二个事务正在读取的数据。然而,在不一致的分析中,第二个事务读取的数据是由已进行了更改的事务提交的。而且,不一致的分析涉及多次(两次或更多)读取同一行,而且每次信息都由其它事务更改;因而该行被非重复读取。

    例子1:事务T1、事务T2、张三的工资=1000

    a.事务T1张三读取自己的工资为1000,操作并没有完成

    b.此时(事务T1读取了张三工资为1000)事务2中,修改了张三的工资为2000,并提交了事务.

    c.此时(事务T1读取了张三工资为1000元,事务T2修改了张三的工资为2000元)在事务1中,张三再次读  取自己的工资时,工资变为了2000

     

    转载自http://blog.csdn.net/hanxuemin12345/article/details/21740699

    并发问题(三)Hibernate事务与并发问题处理(乐观锁与悲观锁)


     

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  • 并发和并行的理解

    2019-05-15 16:21:37
    并发 任务数多于CPU核数,通过操作系统的各种任务调度算法,实现多个任务"一起"执行。(实际总有一些任务不在执行,因为切换速度相当快,只是看上去一起执行) 例如:线程。 实现并发的库:multiprocessing 并行 ...

    并发

    任务数多于CPU核数,通过操作系统的各种任务调度算法,实现多个任务"一起"执行。(实际总有一些任务不在执行,因为切换速度相当快,只是看上去一起执行)
    例如:线程。
    实现并发的库:multiprocessing

    并行

    任务数少于CPU核数,任务是真正的一起运行。
    例如:进程。
    实现并行的库:threading

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  • Java并发编程精讲

    万人学习 2019-09-28 15:16:34
    课程会讲解Java中并发相关技术的基础、原理和应用,从线程安全、线程(池), 锁实现和并发容器等高并发Java实现,去深入理解在并发编程中, 一些最容易被忽视的点,这些点也是我在多年编程经验中实际用到, 对于每...
  • 最近在视频学习Java中并发与高并发的一些相关课程。目前已经学完了这门课程的基础知识部分,为了加深对知识的印象和理解,所以想写篇文章来加深下,也希望能带给读者们一些帮助。因为本人的知识和能力有限,有些知识...

    最近在视频学习Java中并发与高并发的一些相关课程。目前已经学完了这门课程的基础知识部分,为了加深对知识的印象和理解,所以想写篇文章来加深下,也希望能带给读者们一些帮助。因为本人的知识和能力有限,有些知识点理解的不到位,希望大家多多指点和提出建议。

    这门课程基础知识主要是分几大块来讲解的:并发与高并发相关概念、CPU多级缓存,缓存一致性、Java内存模型JMM规定,抽象结构同步操作与规则、并发优势和风险、并发模拟工具展示,以下我会对这几个点来进行阐述。

     

    并发

    说到并发可能好多人见词知意了,百度百科对其也有解释,但是要进行理解性的思考。所谓并发就是:同时拥有两个或多个线程,如果程序在单核处理器上运行,多个线程将交替地换入或者换出内存,这些线程是同时「 存在 」的,每个线程都处于执行过程中的某个状态,如果运行在多核处理器上,此时,程序中每个线程都将分配到一个处理器核上,因此可以同时运行。也就是说,并发就是多个线程操作相同的物理机中的资源,保证其线程安全,合理的利用资源。有了并发就会有「 高并发 」,可能很多人认为这两个是一种意思。但是其实是有区别的。

     

    高并发(High Concurrency)

    是现在互联网设计系统中需要考虑的一个重要因素之一,通常来说,就是通过严谨的设计来保证系统能够同时并行处理很多的请求。这就是大家常说的「 高并发 」。也就是说系统能够在某一时间段内提供很多请求,但是不会影响系统的性能。如果想设计出高可用和高性能的系统,就应该从很多的方面来考虑,例如应该从硬件、软件、编程语言的选择、网络方面的考虑、系统的整体架构、数据结构、算法的优化、数据库的优化等等多方面。这其中的每一点展开来说都要说很多的知识,就不一一展开来说。有兴趣的可以单独了解。

     

    CPU缓存一致性

    其实说实话,在学这门课程之前,我对计算机操作系统的一些底层实现逻辑是不关心的,其实这些就是基础,可能在你代码中不会涉及,但是你如果懂操作系统的一些原理,会帮助你写出更加高质量的代码。说到缓存一致性,就得先介绍计算机中的CPU和内存,因为在计算机中内存的计算效率和处理速度和CPU相比起来,差的不是一个量级,所以为了提高计算机的整体处理效率就在内存和CPU之前加了一层高级缓存(cache)用它来作为CPU和内存的一种缓冲:将运算需要使用到的数据复制到缓存中,让运算能快速进行,当运算结束后再从缓存同步回内存之中,这样处理器就无需等待缓慢的内存读写了

    引入了一层高级缓存解决了处理性能上的问题,但是又引发了另一个问题。就是如何保证高级缓存、CPU寄存器(也是一种为了提高运算速度的东西)中的数据和主内存中的数据保持一致呢,这就是所谓的缓存一致性。在多核处理器的计算机当中,每个处理器有自己的高级缓存,而他们却公用一块主内存,也就是上图中的 Main Memory。在他们进行数据读写时,需要一种协议,目前作者了解到的协议大概有:MSI、MESI、MOSI及Dragon Protocol等。此外,为了能使CPU一直处在工作中,工作单元能被充分的利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out-Of-Order Execution)优化。这和Java里面的指令冲排序(Instruction Recorder)相似。

     

    Java内存模型(JMM--Java Memory Model)

    Java的内存模型可以理解为:在特定的协议下,对特定的内存和高级缓存进行读写访问的过程抽象,不同操作系统有不同的内存模型也就是过程抽象。Java虚拟机(JVM)也有自己的内存模型,也就是Java内存模型了。因为Java内存模型屏蔽了各种硬件和操作系统的差异,也就形成了大家众所周知的「 一次编写,到处运行 」。

     

    Java内存模型的主要目标是定义程序中各个变量的访问规则,即在虚拟机中将变量存储到内存和从内存中取出变量这样底层细节。此处的变量与Java编程时所说的变量不一样,指包括了实例字段、静态字段和构成数组对象的元素,但是不包括局部变量与方法参数,后者是线程私有的,不会被共享。

    Java内存模型中规定了所有的变量都存储在主内存中,每条线程还有自己的工作内存(可以与前面讲的处理器的高速缓存类比),线程的工作内存中保存了该线程使用到的变量到主内存副本拷贝,线程对变量的所有操作(读取、赋值)都必须在工作内存中进行,而不能直接读写主内存中的变量。不同线程之间无法直接访问对方工作内存中的变量,线程间变量值的传递均需要在主内存来完成,线程、主内存和工作内存的交互关系如下图所示。

     

    如上图所示,可以看出来内存交互中有八步的操作:lock、Unlock、Read、 Load、 Use、 Assign、 Store、 Write其中Read和Load  Store和Write必必须按顺序执行,而没有保证必须是连续执行。另外还有Java内存模型的八项规则:

     

    • 不允许read和load、store和write操作之一单独出现
    • 不允许一个线程丢弃它的最近assign的操作,即变量在工作内存中改变了之后必须同步到主内存中。
    • 不允许一个线程无原因地(没有发生过任何assign操作)把数据从工作内存同步回主内存中。
    • 一个新的变量只能在主内存中诞生,不允许在工作内存中直接使用一个未被初始化(load或assign)的变量。即就是对一个变量实施use和store操作之前,必须先执行过了assign和load操作。
    • 一个变量在同一时刻只允许一条线程对其进行lock操作,lock和unlock必须成对出现
    • 如果对一个变量执行lock操作,将会清空工作内存中此变量的值,在执行引擎使用这个变量前需要重新执行load或assign操作初始化变量的值
    • 如果一个变量事先没有被lock操作锁定,则不允许对它执行unlock操作;也不允许去unlock一个被其他线程锁定的变量。
    • 对一个变量执行unlock操作之前,必须先把此变量同步到主内存中(执行store和write操作)。

     

    并发的优势和风险

    优势

    1.速度:同时处理多个请求,响应时间较快。复杂的业务操作可以拆分为多个线程去执行加快了速度。

    2.设计:程序在某些情况下,可以更简单更高效,选择性更多

    3.资源利用:CPU可以在空闲时可进行复用,例如在等磁盘和网络IO的时候,做一些其他的事情。

    风险

    1.安全性:多个线程执行相同的程序,可能会出现线程安全的问题,也就是与实际期望不符的结果

    2.活跃性:某个操作执行不下去,可能会发生死锁和饥饿等问题。

    3.性能:线程过多,CPU频繁切换,增加了调度时间。线程过多会消耗过多的内存。

     

     

    并发模拟工具展示

     

    许多情况下,并发的场景应该都是在线上,但是为了学习和模拟高并发和并发,我们应该模拟场景,所以就出现了市面上的一些比较热门的工具:Postman JMeter Apache Bench。其中JMeter是功能最全和最常用的。具体的操作方式可在网上自行查询。当然,也可以在代码层面来模拟并发和高并发可以运用线程池和J.U.C里的相关类。

     

    总结

    目前基础知识我能想到的能总结这么多,通过写这篇文章也加深了我对知识的储备,也能让我看到自己知识不足的地方,学习有输入就要输出,希望能帮到那些热爱技术和乐于分享的人吧。当然,我之后会继续分享我所学的。谢谢支持!

     

     

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    文章部分知识参考文章:https://blog.csdn.net/u011080472/article/details/51337422

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  • 什么是高并发 ,详细讲解

    万次阅读 多人点赞 2018-08-30 13:38:58
    一、什么是高并发并发(High Concurrency)是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。   高并发相关常用的一些指标有响应时间(Response ...

    一、什么是高并发

    高并发(High Concurrency)是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。

     

    高并发相关常用的一些指标有响应时间(Response Time),吞吐量(Throughput),每秒查询率QPS(Query Per Second),并发用户数等。

     

    响应时间:系统对请求做出响应的时间。例如系统处理一个HTTP请求需要200ms,这个200ms就是系统的响应时间。

    吞吐量:单位时间内处理的请求数量。

    QPS:每秒响应请求数。在互联网领域,这个指标和吞吐量区分的没有这么明显。

    并发用户数:同时承载正常使用系统功能的用户数量。例如一个即时通讯系统,同时在线量一定程度上代表了系统的并发用户数。

     

    二、如何提升系统的并发能力

    互联网分布式架构设计,提高系统并发能力的方式,方法论上主要有两种:垂直扩展(Scale Up)与水平扩展(Scale Out)。

    垂直扩展:提升单机处理能力。垂直扩展的方式又有两种:

    (1)增强单机硬件性能,例如:增加CPU核数如32核,升级更好的网卡如万兆,升级更好的硬盘如SSD,扩充硬盘容量如2T,扩充系统内存如128G;

    (2)提升单机架构性能,例如:使用Cache来减少IO次数,使用异步来增加单服务吞吐量,使用无锁数据结构来减少响应时间;

     

    在互联网业务发展非常迅猛的早期,如果预算不是问题,强烈建议使用“增强单机硬件性能”的方式提升系统并发能力,因为这个阶段,公司的战略往往是发展业务抢时间,而“增强单机硬件性能”往往是最快的方法。

     

    不管是提升单机硬件性能,还是提升单机架构性能,都有一个致命的不足:单机性能总是有极限的。所以互联网分布式架构设计高并发终极解决方案还是水平扩展。

     

    水平扩展:只要增加服务器数量,就能线性扩充系统性能。水平扩展对系统架构设计是有要求的,如何在架构各层进行可水平扩展的设计,以及互联网公司架构各层常见的水平扩展实践,是本文重点讨论的内容。

     

    三、常见的互联网分层架构


    常见互联网分布式架构如上,分为:

    (1)客户端层:典型调用方是浏览器browser或者手机应用APP

    (2)反向代理层:系统入口,反向代理

    (3)站点应用层:实现核心应用逻辑,返回html或者json

    (4)服务层:如果实现了服务化,就有这一层

    (5)数据-缓存层:缓存加速访问存储

    (6)数据-数据库层:数据库固化数据存储

    整个系统各层次的水平扩展,又分别是如何实施的呢?

     

    四、分层水平扩展架构实践

    反向代理层的水平扩展


    反向代理层的水平扩展,是通过“DNS轮询”实现的:dns-server对于一个域名配置了多个解析ip,每次DNS解析请求来访问dns-server,会轮询返回这些ip。

    当nginx成为瓶颈的时候,只要增加服务器数量,新增nginx服务的部署,增加一个外网ip,就能扩展反向代理层的性能,做到理论上的无限高并发。

     

    站点层的水平扩展


    站点层的水平扩展,是通过“nginx”实现的。通过修改nginx.conf,可以设置多个web后端。

    当web后端成为瓶颈的时候,只要增加服务器数量,新增web服务的部署,在nginx配置中配置上新的web后端,就能扩展站点层的性能,做到理论上的无限高并发。

     

    服务层的水平扩展


    服务层的水平扩展,是通过“服务连接池”实现的。

    站点层通过RPC-client调用下游的服务层RPC-server时,RPC-client中的连接池会建立与下游服务多个连接,当服务成为瓶颈的时候,只要增加服务器数量,新增服务部署,在RPC-client处建立新的下游服务连接,就能扩展服务层性能,做到理论上的无限高并发。如果需要优雅的进行服务层自动扩容,这里可能需要配置中心里服务自动发现功能的支持。

     

    数据层的水平扩展

    在数据量很大的情况下,数据层(缓存,数据库)涉及数据的水平扩展,将原本存储在一台服务器上的数据(缓存,数据库)水平拆分到不同服务器上去,以达到扩充系统性能的目的。

     

    互联网数据层常见的水平拆分方式有这么几种,以数据库为例:

    按照范围水平拆分


    每一个数据服务,存储一定范围的数据,上图为例:

    user0库,存储uid范围1-1kw

    user1库,存储uid范围1kw-2kw

    这个方案的好处是:

    (1)规则简单,service只需判断一下uid范围就能路由到对应的存储服务;

    (2)数据均衡性较好;

    (3)比较容易扩展,可以随时加一个uid[2kw,3kw]的数据服务;

    不足是:

    (1)      请求的负载不一定均衡,一般来说,新注册的用户会比老用户更活跃,大range的服务请求压力会更大;

     

    按照哈希水平拆分


    每一个数据库,存储某个key值hash后的部分数据,上图为例:

    user0库,存储偶数uid数据

    user1库,存储奇数uid数据

    这个方案的好处是:

    (1)规则简单,service只需对uid进行hash能路由到对应的存储服务;

    (2)数据均衡性较好;

    (3)请求均匀性较好;

    不足是:

    (1)不容易扩展,扩展一个数据服务,hash方法改变时候,可能需要进行数据迁移;

     

    这里需要注意的是,通过水平拆分来扩充系统性能,与主从同步读写分离来扩充数据库性能的方式有本质的不同。

    通过水平拆分扩展数据库性能:

    (1)每个服务器上存储的数据量是总量的1/n,所以单机的性能也会有提升;

    (2)n个服务器上的数据没有交集,那个服务器上数据的并集是数据的全集;

    (3)数据水平拆分到了n个服务器上,理论上读性能扩充了n倍,写性能也扩充了n倍(其实远不止n倍,因为单机的数据量变为了原来的1/n);

    通过主从同步读写分离扩展数据库性能:

    (1)每个服务器上存储的数据量是和总量相同;

    (2)n个服务器上的数据都一样,都是全集;

    (3)理论上读性能扩充了n倍,写仍然是单点,写性能不变;

     

    缓存层的水平拆分和数据库层的水平拆分类似,也是以范围拆分和哈希拆分的方式居多,就不再展开。

     

    五、总结

    高并发(High Concurrency)是互联网分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,通过设计保证系统能够同时并行处理很多请求。

    提高系统并发能力的方式,方法论上主要有两种:垂直扩展(Scale Up)与水平扩展(Scale Out)。前者垂直扩展可以通过提升单机硬件性能,或者提升单机架构性能,来提高并发性,但单机性能总是有极限的,互联网分布式架构设计高并发终极解决方案还是后者:水平扩展。

    互联网分层架构中,各层次水平扩展的实践又有所不同:

    (1)反向代理层可以通过“DNS轮询”的方式来进行水平扩展;

    (2)站点层可以通过nginx来进行水平扩展;

    (3)服务层可以通过服务连接池来进行水平扩展;

    (4)数据库可以按照数据范围,或者数据哈希的方式来进行水平扩展;

    各层实施水平扩展后,能够通过增加服务器数量的方式来提升系统的性能,做到理论上的性能无限。

     

    末了,希望文章的思路是清晰的,希望大家对高并发的概念和实践有个系统的认识,结合上一篇《究竟啥才是互联网架构“高可用”》的分享互联网分布式架构是不是逐步的不再神秘啦?

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空空如也

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