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  • 竞态条件及其解决方法
    2021-10-04 17:10:27

    竞态条件(race condition)

    竞态条件(race condition)指的是两个或者以上进程或者线程并发执行时,其最终的结果依赖于进程或者线程执行的精确时序。竞争条件会产生超出预期的情况,一般情况下我们都希望程序执行的结果是符合预期的,因此竞争条件是一种需要被避免的情形。

    竞争条件分为两类:

    • Mutex(互斥):两个或多个进程彼此之间没有内在的制约关系,但是由于要抢占使用某个临界资源(不能被多个进程同时使用的资源,如打印机,变量)而产生制约关系。
    • Synchronization(同步):两个或多个进程彼此之间存在内在的制约关系(前一个进程执行完,其他的进程才能执行),如严格轮转法。

    要阻止出现竞态条件的关键就是不能让多个进程/线程同时访问那块共享变量。访问共享变量的那段代码就是临界区(critical section)。所有的解决方法都是围绕这个临界区来设计的。

    想要成功的解决竞态条件问题,保证程序可以正确的按逻辑顺序运行,从理论上应该满足以下四个条件:

    1. 不会有两个及以上进程同时出现在他们的critical section。
    2. 不要做任何关于CPU速度和数量的假设。
    3. 任何进程在运行到critical section之外时都不能阻塞其他进程。
    4. 不会有进程永远等在critical section之前。
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  • Golang中的竞态条件

    2021-09-07 00:44:32
    关于 Golang 竞态条件检查器的一个小说明:如果您的代码偶尔访问共享变量,它可能无法检测到竞态条件。为了检测它,代码应该在高负载下运行,并且必须发生竞态条件。 您可以看到竞态条件检查器的输出。它提示数据...

    编写多线程程序是一项重要的工作,需要在编写前规划。如果您使用的是单线程语言,例如 JavaScript,了解基础知识就行了。但如果您熟悉 C 或 C++ 等服务端编程语言,他们多线程概念是相似的,用法略有区别。在这篇博文中,我想解释竞态条件是如何发生的,以及如何使用 Golang 实现同步数据访问。

    什么是竞态条件?

    当多个线程尝试访问和修改相同的数据(内存地址)时,就会出现竞态条件。例如,如果一个线程试图增加一个整数而另一个线程试图读取它,这将导致竞态条件。另一方面,如果变量是只读的,就不会有竞态条件。在 golang 中,当使用 Goroutines 时,线程是隐式创建的。

    让我们尝试创建一个竞态条件。最简单的方法是使用多个 goroutines,并且至少一个 goroutines 必须写入共享变量。

    以下代码演示了一种创建竞态条件的简单方法。

    • goroutine 读取名为“sharedInt”的变量

    • 另一个 goroutine 通过增加它的值来写入同一个变量。

    package main
    
    import "time"
    
    // This is an example of race condition
    // 2 goroutines tries to read&write sharedInt and there is no access control.
    
    var sharedInt int = 0
    var unusedValue int = 0
    
    func runSimpleReader() {
     for {
      var val int = sharedInt
      if val%10 == 0 {
       unusedValue = unusedValue + 1
      }
     }
    }
    
    func runSimpleWriter() {
     for {
      sharedInt = sharedInt + 1
     }
    }
    
    func startSimpleReadWrite() {
     go runSimpleReader()
     go runSimpleWriter()
     time.Sleep(10 * time.Second)
    }
    

    如果您运行此代码,并不会导致崩溃,但读 goroutine 会访问“sharedInt”的过时副本。如果你使用内置的竞态条件检查器运行代码,go 编译器会提示这个问题。

    go run -race .
    

    关于 Golang 竞态条件检查器的一个小说明:如果您的代码偶尔访问共享变量,它可能无法检测到竞态条件。为了检测它,代码应该在高负载下运行,并且必须发生竞态条件。

    您可以看到竞态条件检查器的输出。它提示数据访问不同步。

    我们如何解决这个问题?如果共享数据是单个变量,我们可以使用sync/atomic包中提供的计数器。在下面的示例中,我们可以使用atomic.LoadInt64()/atomic.AddInt64()对来访问它,而不是直接访问共享变量。竞态条件检查器将不再提示不同步的数据访问。

    package main
    
    import (
     "sync/atomic"
     "time"
    )
    
    var sharedIntForAtomic int64 = 0
    var unusedValueForAtomic int = 0
    
    func runAtomicReader() {
     for {
      var val int64 = atomic.LoadInt64(&sharedIntForAtomic)
      if val%10 == 0 {
       unusedValueForAtomic = unusedValueForAtomic + 1
      }
     }
    }
    
    func runAtomicWriter() {
     for {
      atomic.AddInt64(&sharedIntForAtomic, 1)
     }
    }
    
    func startAtomicReadWrite() {
     go runAtomicReader()
     go runAtomicWriter()
     time.Sleep(10 * time.Second)
    }
    

    这解决了我们在使用原始变量时的问题,但是在很多情况下我们需要访问多个变量并使用复杂的数据结构。在这些情况下,使用互斥锁来控制访问更容易解决问题。

    以下示例演示了对Map的非同步访问。使用复杂的数据结构时,竞态条件可能会导致崩溃。因此,如果我们在没有启用竞态检查的情况下运行此示例,go 运行时将提示并发访问,并且进程将退出。

    fatal error: concurrent map read and map write
    
    package main
    
    import "time"
    
    // This is an example of race condition
    // 2 goroutines tries to read&write sharedMap and there is no access control.
    // This code should raise a panic condition
    
    var sharedMap map[string]int = map[string]int{}
    
    func runSimpleMapReader() {
     for {
      var _ int = sharedMap["key"]
     }
    }
    
    func runSimpleMapWriter() {
     for {
      sharedMap["key"] = sharedMap["key"] + 1
     }
    }
    
    func startMapReadWrite() {
     sharedMap["key"] = 0
    
     go runSimpleMapReader()
     go runSimpleMapWriter()
     time.Sleep(10 * time.Second)
    }
    

    可以通过控制对临界区的访问来解决此问题。在这个例子中,临界区是我们读写“sharedMap”的地方。在下面的示例中,我们调用mutex.Lock()mutex.Unlock()对来控制访问。

    互斥锁是如何工作的?

    • 互斥锁是在解锁状态下创建的。

    • 当第一次调用 mutex.Lock() 时,互斥锁状态更改为 Locked。

    • 对 mutex.Lock() 的任何其他调用都将阻塞 goroutine,直到调用 mutex.Unlock()

    • 因此,只有一个线程可以访问临界区。

    例如,我们可以使用互斥锁来控制对临界区的访问。我添加了一个上下文来在工作 2 秒后取消 goroutine。

    package main
    
    import (
     "context"
     "fmt"
     "sync"
     "time"
    )
    
    var sharedMapForMutex map[string]int = map[string]int{}
    var mapMutex = sync.Mutex{}
    var mutexReadCount int64 = 0
    
    func runMapMutexReader(ctx context.Context, readChan chan int) {
     readCount := 0
     for {
      select {
      case <-ctx.Done():
       fmt.Println("reader exiting...")
       readChan <- readCount
       return
      default:
       mapMutex.Lock()
       var _ int = sharedMapForMutex["key"]
       mapMutex.Unlock()
       readCount += 1
      }
     }
    }
    
    func runMapMutexWriter(ctx context.Context) {
     for {
      select {
      case <-ctx.Done():
       fmt.Println("writer exiting...")
       return
      default:
       mapMutex.Lock()
       sharedMapForMutex["key"] = sharedMapForMutex["key"] + 1
       mapMutex.Unlock()
       time.Sleep(100 * time.Millisecond)
      }
     }
    }
    
    func startMapMutexReadWrite() {
     testContext, cancel := context.WithCancel(context.Background())
    
     readCh := make(chan int)
     sharedMapForMutex["key"] = 0
    
     numberOfReaders := 15
     for i := 0; i < numberOfReaders; i++ {
      go runMapMutexReader(testContext, readCh)
     }
     go runMapMutexWriter(testContext)
    
     time.Sleep(2 * time.Second)
    
     cancel()
    
     totalReadCount := 0
     for i := 0; i < numberOfReaders; i++ {
      totalReadCount += <-readCh
     }
    
     time.Sleep(1 * time.Second)
    
     var counter int = sharedMapForMutex["key"]
     fmt.Printf("[MUTEX] Write Counter value: %v\n", counter)
     fmt.Printf("[MUTEX] Read Counter value: %v\n", totalReadCount)
    }
    

    如果我们运行示例代码,go 运行时将不再提示并发读取和写入问题,因为一次只有一个 goroutine 可以访问临界区。在示例中,我使用了 15 个读取器 goroutine 和一个写入器 goroutine。每 100 毫秒更新一次“sharedMap”。在这种情况下,最好使用 RWMutex(读/写互斥锁)。它类似于互斥锁,但它还有另一种锁定机制,可以让多个读者在安全的情况下访问临界区。当写入很少并且读取更常见时,这可能会表现得更好。

    RWMutex 是如何工作的?

    • 简单来说,如果没有写入者,多个读可以同时访问临界区。如果写入者试图访问临界区,则所有读取都会被阻止。当写入很少并且读取很常见时,这会更有效。

    • rwMutex.Lock() 和 rwMutex.Unlock() 的工作方式类似于互斥锁-解锁机制。

    • 如果互斥锁处于解锁状态,rwMutex.RLock() 不会阻止任何读取器。这允许多个读者同时访问临界区。

    • 当 rwMutex.Lock() 被调用时;调用者被阻塞,直到所有读者都调用 rwMutex.RUnlock()。此时,任何对 RLock() 的调用都开始阻塞,直到调用 rwMutex.Unlock()。这可以防止发生任何饥饿。

    • 当 rwMutex.Unlock() 被调用时;RLock() 的所有调用者都被解除阻塞并且可以访问临界区。

    package main
    
    import (
     "context"
     "fmt"
     "sync"
     "time"
    )
    
    var sharedMapForRWMutex map[string]int = map[string]int{}
    var mapRWMutex = sync.RWMutex{}
    var rwMutexReadCount int64 = 0
    
    func runMapRWMutexReader(ctx context.Context, readChan chan int) {
     readCount := 0
     for {
      select {
      case <-ctx.Done():
       fmt.Println("reader exiting...")
       readChan <- readCount
       return
      default:
       mapRWMutex.RLock()
       var _ int = sharedMapForRWMutex["key"]
       mapRWMutex.RUnlock()
       readCount += 1
      }
     }
    }
    
    func runMapRWMutexWriter(ctx context.Context) {
     for {
      select {
      case <-ctx.Done():
       fmt.Println("writer exiting...")
       return
      default:
       mapRWMutex.Lock()
       sharedMapForRWMutex["key"] = sharedMapForRWMutex["key"] + 1
       mapRWMutex.Unlock()
       time.Sleep(100 * time.Millisecond)
      }
     }
    }
    
    func startMapRWMutexReadWrite() {
     testContext, cancel := context.WithCancel(context.Background())
    
     readCh := make(chan int)
     sharedMapForRWMutex["key"] = 0
    
     numberOfReaders := 15
     for i := 0; i < numberOfReaders; i++ {
      go runMapRWMutexReader(testContext, readCh)
     }
     go runMapRWMutexWriter(testContext)
    
     time.Sleep(2 * time.Second)
    
     cancel()
    
     totalReadCount := 0
     for i := 0; i < numberOfReaders; i++ {
      totalReadCount += <-readCh
     }
    
     time.Sleep(1 * time.Second)
    
     var counter int = sharedMapForRWMutex["key"]
     fmt.Printf("[RW MUTEX] Write Counter value: %v\n", counter)
     fmt.Printf("[RW MUTEX] Read Counter value: %v\n", totalReadCount)
    }
    

    Mutex 与 RWMutex 性能对比

    我运行了五次示例并比较了平均值。结果,RWMutex 执行的读取操作增加了 14.35%。但请注意,这个例子是在特定场景下进行的,因为有 15 个读取器 goroutine 和一个写入器 goroutine。

    总结

    在这篇博文中,我试图回顾导致竞争条件的非同步数据访问的基础知识,来进一步讨论如何避免竞态条件的发生问题。根据我的个人经验,我更愿意让每个 goroutine 上下文中使用自己的局部变量,并通过使用通道传播数据。设计通过通道或队列进行通信的单线程组件更容易。如果这种方法并不适用于你的场景,这时互斥锁可以派上用场。

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  • JAVA多线程 竞态条件、死锁及同步机制4 多线程的安全问题及解决方案这一篇博客中,我会列出JAVA多线程编程过程中,容易出现的安全问题(竞态条件、死锁等),以及相应的解决方案,例如 同步机制 等。究竟什么是线程...

    JAVA多线程 竞态条件、死锁及同步机制

    4 多线程的安全问题及解决方案

    这一篇博客中,我会列出JAVA多线程编程过程中,容易出现的安全问题(竞态条件、死锁等),以及相应的解决方案,例如 同步机制 等。

    究竟什么是线程安全?简单的说, 如果你的代码在多线程下执行和在单线程下执行永远都能获得一样的结果,那么你的代码就是线程安全的。

    4.1 竞态条件(racing condition)与多线程同步机制

    4.1.1 竞态条件的概念

    我们前面已经说过,线程之间共享堆空间,在编程的时候就要格外注意避免竞态条件。危险在于 多个线程同时访问相同的资源并进行读写操作

    。当其中一个线程需要根据某个变量的状态来相应执行某个操作的之前,该变量很可能已经被其它线程修改。这里看个简单的例子:

    class MyThread extends Thread{

    public static int index;

    public void run(){

    for(int i=0;i<10;i++){

    System.out.println(getName()+":"+index++);

    }

    }

    }

    public class Test {

    public static void main(String[] args){

    new MyThread().start();

    new MyThread().start();

    }

    }

    运行结果是:

    Thread-0:0

    Thread-0:2

    Thread-1:1

    Thread-0:3

    Thread-0:5

    Thread-0:6

    Thread-0:7

    Thread-0:8

    Thread-0:9

    Thread-0:10

    Thread-0:11

    Thread-1:4

    Thread-1:12

    Thread-1:13

    Thread-1:14

    Thread-1:15

    Thread-1:16

    Thread-1:17

    Thread-1:18

    Thread-1:19

    在这个例子中,2个线程都会去访问静态变量index,他们获取系统时间片的时刻是不确定的,因此它们对index的访问和修改总是穿插进行的。

    4.1.2多线程同步

    我们需要想办法解决上面的竞态条件,当多个线程需要访问同一资源的时候,它们需要以某种顺序来确保该资源在 某一时刻只能被一个线程使用

    ,否则程序的运行结果将不可预料。也就是说,当线程A需要使用某个资源,如果该资源正被线程B使用,同步机制就会让线程A一直等待下去,直到线程B结束对该资源的使用,线程A才能使用。

    要想实现同步操作,必须获得每一个线程对象的 锁(lock)

    。获得锁可以保证同一时刻只有一个线程进入临界区(访问互斥资源的代码块),并且在这个锁被释放之前,其它线程都不能再进入这个临界区。如果还有其他线程想要获得该对象的锁,只能先进入等待队列。当拥有该对象锁的线程退出临界区,锁才会被释放,等待队列中优先级最高的线程才能获得该锁,从而进入共享代码区。

    实现同步的方式有以下三种:

    同步实现方法

    描述

    synchronized关键字:以很大的系统开销为代价,慎用

    当一个线程调用对象的一段synchronized代码,需要先获取这个锁,然后执行相应的代码,执行结束后释放锁。synchronized关键字有两种用法——1.

    synchronized方法.示例:public synchronized void

    multiThreadAccess()只要把多个线程对类需要被同步的资源的操作放到multiThreadAccess()中,就能保证多线程访问的安全性;2.如果方法体规模很大,就应该用synchronized块。它既可以把任意代码段声明为synchronized,也可以指定上锁的对象,很灵活。

    wait() notify()

    在synchronized代码被执行期间,线程可以调用对象的wait()方法,释放对象锁,进入等待状态,并且可以调用notify()或者notifyAll()方法通知正在等待的其它线程。

    Lock(JDK5中新加入,实现类是ReentrantLock)

    它提供了四种方法——1.

    lock()以阻塞的方式获取锁,如果获取到则立即返回,如果别的线程持有锁,当前线程等待,直到获取锁后返回;2.tryLock()以非阻塞的方式获取锁。只是尝试性地获取一下锁,如果获取成功,返回true,否则返回false;3.tryLock(long

    timeout,TimeUnit

    unit)如果获取锁,返回true,否则等待给定的时间单元,等待的过程中如果获得锁,返回true,超时则返回false;4.LockInterruptibly()如果获取锁,立即返回;如果没有获取锁,当前线程休眠,直到获得锁,或者当前线程被别的线程中断。

    4.1.3 synchronized

    其中synchronized块的结构是:

    synchronized(syncObject){

    //访问syncObject的代码

    }

    接下来我们看看在使用同步代码块之后,上面提到的竞态条件有没有得到解决。

    class MyThread extends Thread{

    public static int index;

    public static Object obj=new Object();

    public void run(){

    synchronized(obj){

    for(int i=0;i<10;i++){

    System.out.println(getName()+":"+index++);

    }

    }

    }

    }

    public class Test {

    public static void main(String[] args){

    new MyThread().start();

    new MyThread().start();

    }

    }

    这次的运行结果是:

    Thread-1:0

    Thread-1:1

    Thread-1:2

    Thread-1:3

    Thread-1:4

    Thread-1:5

    Thread-1:6

    Thread-1:7

    Thread-1:8

    Thread-1:9

    Thread-0:10

    Thread-0:11

    Thread-0:12

    Thread-0:13

    Thread-0:14

    Thread-0:15

    Thread-0:16

    Thread-0:17

    Thread-0:18

    Thread-0:19

    可以看到,在使用同步之后,线程会按照顺序访问静态变量,也就是说,同步机制通过“锁”解决了竞态条件。

    了解同步机制之后,我们需要考虑的就是,到底把哪部分代码放到同步当中?粒度必须足够大,才能将必须视为原子的操作封装在此区域中;然而粒度如果过大,就会导致并发性能降低。因此,应该根据实际业务需求确定锁的粒度大小。

    4.1.4 Lock vs synchronized

    二者都是常用的同步方法,那么,它们有什么区别呢?

    用法不同。synchronized既可以加在方法上,也可以加在特定代码块中,括号表示需要锁的对象。Lock需要显式地指定起始位置和终止位置。synchronized托管给JVM执行,Lock的锁定是通过代码实现的,有比synchronized更精准的线程语义;

    性能不同。JDK5中新加入了一个Lock接口的实现类ReetrantLock. 它不仅拥有和synchronized相同的并发性和内存语义,还多了锁投票、定时锁、等候和中断锁等。竞争不是很激烈的时候,synchronized性能优于ReetrantLock;但是资源竞争激烈的时候,synchronized性能下降很快,ReetrantLock性能基本不变;

    synchronized自动解锁;Lock需要手动解锁,而且必须在finally块中释放,否则会引起死锁(4.2部分会讲到)

    下面举一个使用Lock的例子:

    import java.util.concurrent.locks.Lock;

    import java.util.concurrent.locks.ReetrantLock;

    public class Test{

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException{

    final Lock lock=new ReetrantLock();

    lock.lock();

    Thread t1=new Thread(new Runnable){

    public void run(){

    try{

    lock.lockInterruptibly();

    } catch(InterruptedException e){

    System.out.println(" interrupted.");

    }

    }

    });

    t1.start();

    t1.interrupt();

    Thread.sleep(!);

    }

    }

    程序的运行结果是:

    interrupted.

    4.2 死锁(deadlock)

    死锁是指 两个或两个以上的进程

    在执行过程中,因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们将一直互相等待而无法推进下去。也就是说,死锁会让你的程序挂起无法完成任务。

    另一种与之相近的概念被称为 “活锁” 。活锁与死锁的主要区别是, 活锁进程的状态可以改变(死锁不能改变),但是和死锁一样无法继续执行。

    活锁可以理解为在狭小的山道,两辆车相向而行,为了避让而同时往一个方向转头,结果谁都过不去。

    究竟什么情况下会发生死锁呢? 死锁必须 同时 满足以下条件

    死锁条件

    描述

    不剥夺

    进程已经获得的资源,未使用完之前不能强行剥夺

    请求与保持

    一个进程一个进程因请求资源而阻塞时,对已获得的资源保持不放

    互斥

    一个资源每次只能被一个进程使用

    循环等待

    若干进程之间形成一种头尾相接的循环等待资源关系

    既然死锁的发生必须同时满足这几个条件,我们只需要破坏其中之一就可以避免死锁。通常我们选择阻止循环等待条件,将系统中所有的资源设置标志位、排序,规定所有的进程申请资源必须以一定的顺序(升序或降序)做操作来避免死锁。

    这里我们举个例子说明死锁和避免死锁(程序引用自How to avoid

    deadlock)。下面的程序会造成死锁,因为如果线程1在执行method1()的时候,获取String对象的锁,而线程2在执行method2()的时候获取Integer对象的锁,双方就会进入无休止的互相等待状态,因为双方都想获取对方已获取的对象锁。

    ec5fdd706529c9da6588b676e0298aff.png

    按照上面我们说的,对程序做如下更改,就可以避免死锁的发生。当线程1获取Integer对象的锁的时候,线程2就会等待线程1释放锁之后才会执行,反之亦然。

    385215043a5fbb7b972114166cb74074.png

    说明

    本人水平有限,不当之处希望各位高手指正。如有转载请注明出处,谢谢。

    原文链接:https://blog.csdn.net/antony9118/article/details/51480978

    展开全文
  • 当两个线程竞争同一资源时,如果对资源的访问顺序敏感,就称存在竞态条件。导致竞态条件发生的代码区称作临界区。上例中add()方法就是一个临界区,它会产生竞态条件。在临界区中使用适当的同步就可以避免竞态条件。...

    当两个线程竞争同一资源时,如果对资源的访问顺序敏感,就称存在竞态条件。导致竞态条件发生的代码区称作临界区。上例中add()方法就是一个临界区,它会产生竞态条件。在临界区中使用适当的同步就可以避免竞态条件。

    以上代码不是线程安全的,因为count++并非是原子操作,实际上,它包含了三个独立的操作:读取count的值,将值加1,然后将计算结果写入count。如果线程A读到count为10,马上线程B读到count也为10,线程A加1写入后为11,线程B由于已经读过count值为10,执行加1写入后依然为11,这样就丢失了一次计数。

    在并发编程中,这种由于不恰当的执行时序而出现不正确的结果是一种非常重要的情况,它有一个正式的名字:竞态条件。最常见的竞态条件类型就是“先检查后执行”操作,即通过一个可能失效的观测结果来决定下一步操作,延迟初始化是竞态条件的常见情形。

    在LazyInitRace中包含竞态条件:首先线程A判断instance为null,然后线程B判断instance也为null,之后线程A和线程B分别创建对象,这样对象就进行了两次初始化,发生错误。

    要避免静态条件,就必须在某个线程修改变量时,通过某种方式防止其他线程使用这个变量,从而确保其他线程只能在修改操作完成之前或之后读取和修改状态,而不是在修改状态的过程中。

    在UnsafeCountingFactorizer 例子中,线程不安全的原因是count ++并非原子操作,我们可以使用原子类,确保加操作是原子的,这样类就是线程安全的了。

    public class CountingFactorizer implements Servlet {

    private final AtomicLong count = new AtomicLong(0);

    public long getCount() {

    return count .get() ;

    }

    @Override

    public void service(ServletRequest arg0, ServletResponse arg1)

    throws ServletException, IOException {

    // do something

    count.incrementAndGet();

    }

    }

    AtomicLong是java.util.concurrent.atomic包中的原子变量类,它能够实现原子的自增操作,这样就是线程安全的了。

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空空如也

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