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  • 当一个用户进行访问的时候,是不存在并发性问题的。因为用户查询库表,修改访问次数,不会受到别人的影响。 但是当两个用户访问的时候,在查询库表的时候,假定两个用户是顺序的。第一个登陆进来,完成了修改登陆...

    当提到高并发的时候,很多人就有疑问,到底什么是高并发编程?

    以登录功能为例。当登录的时候,是用户拿用户名,密码到数据库里访问是否存在,存在则跳转到登录页面。然后修改访问次数为+1.否则跳转到失败页面,访问次数不加1.

    当一个用户进行访问的时候,是不存在并发性问题的。因为用户查询库表,修改访问次数,不会受到别人的影响。

    但是当两个用户访问的时候,在查询库表的时候,假定两个用户是顺序的。第一个登陆进来,完成了修改登陆次数的操作之后,第二个用户才登陆进来。那么这个也是不存在并发性问题的。

    那什么时候出现的并发性问题呢?当有很多个用户同时登陆,假定恰好一个用户刚查询到自己的账号和密码,然后把登陆次数从库表读到了内存中,还没来得及该表,就是说还没来得及修改登陆次数,这个时候又来了一个用户查询自己的账号和密码,虽然后面的账号来的晚,但由于存在表中的顺序靠前,查询的块,接下来去表里取登陆次数早于第一个用户提交结果到表(实际上和第一个用户获取到的登陆次数是一样的,因为第一个用户还没来得及修改表里的这条记录),然后再到库表中修改自己的登陆次数。这个时候,当第一个用户再修改登陆次数的时候,由于是基于自己读取到的登陆次数进行加1的操作,就会丢失掉第二个用户的登陆次数。实际上两个用户虽然都登陆了,但实际上只记录了一个用户的登陆次数(丢失修改)。如果同时登陆的用户数非常多(例如一毫秒1个(一次数据库操作需要几个毫秒)),就会出现很多这类问题。

    上面是并发造成的问题之一,是数据安全性问题。究其原因是什么呢?是因为登陆次数是很多个用户共享的,而且是共享修改和读取的。为什么同样高并发的用户登陆,对于登陆的账号不会出现安全性问题呢,因为不涉及修改操作,也不涉及共享数据(查询的不是同一条记录,且结果不相互影响)。因此可以这么下结论:只有出现共享数据的问题才会有并发的数据安全性问题。

    当然,并发的数据安全性问题不仅仅局限于上述的场景,还会包含,诸如脏读等问题。

    那么我把登陆次数的访问和修改加锁,是否可以完全解决并发性的数据安全性问题呢?通过一个锁来控制对登陆次数的修改,一次只能一个用户修改,直到修改完登陆次数,释放锁,才允许下个用户访问。

    这完。但又有一个新的全可以解决一部分安全性问题问题,锁也会成为多个线程的共享数据,既然锁是共享数据,也不可避免的出现了并发修改的问题,那再对锁加锁的话,显然就进入极限但不收敛的状态了。不是100%可靠。

    很多人不理解,锁为什么也会导致并发不安全?锁读的时候会进行判断的啊,为何还不行?这里就有一个很隐晦的问题了:指令优化。

    正常情况下,我们代码顺序执行,先判断锁的状态,是否锁住了。然后如果没有锁住,则进入,否则持续间隔时间访问锁的状态,直到锁被其他线程释放,然后才进入。按理说不存在像从数据库表里读记录到内存,会出现时间差的问题,导致顺序出现差异,为何还会有并发性问题呢?

    这里得讲一个原理:jvm指令优化。

    我们知道,.java后缀的源代码要被java虚拟机执行,需要进行编译成 .class 后缀的文件。那这个class文件要被虚拟机执行,实际上里面的代码指令,不再是我们写的那些 public,static main String int等关键字了。会被转换成 另外的一个指令集(如load,read,reload等)这个指令集的转换,是编译器进行的。我们直观的理解,编译器会按照顺序编译,即编译器会根据某个顺序将我们的一行java代码转换成class后缀的文件。可实际上并非如此。实际上编译器有编译语法,也有优化语法。会根据具体场景做一些执行顺序上的优化。这些顺序上的优化,可能是将两次相邻的读一个数据的操作合并为一个语句进行执行(单线程情况下,编译器判断为指令重复,将两条对某个数据读操作相邻(可能中间含有其他数据的其他操作,但也认为是相邻)进行优化成了一条读指令)。但在并发情况下,这种合并会出现诸如上面两次读取,中间另外一个线程修改数据而导致结果不一样的情况。是不能进行简化成一次读取的。所以就出现了,优化后的语句,执行在并发情况下,是和顺序执行的顺序不一致的结果。所以我们说,是由于jvm指令编译的优化,导致了锁并发的失效。

    如果你读过java并发编程的艺术一书,可能知道这个时候应该用volatile关键字修饰锁,不允许jvm优化。这总可以解决并发问题了吧。

    那是否就能万无一失了呢?答案告诉你,还是否定的。这是为什么呢?

    再讲一个原理:汇编指令优化

    我们知道jvm是操作系统层面的执行指令集。实际上,我们执行指令最终是硬件的电气特性。这个电器特性在执行的过程中,只认一个东西,就是01.指令。那么我们jvm层面的class文件对应的指令集(诸如load,read等)是如何被运行的呢?答案是,先有编译器,转换成汇编指令,再由编译器转换成二进制指令。

    刚才我们说了,volatile可以禁止掉jmv编译时进行优化,那汇编的过程中,实际上也是有类似的相同的问题的,也是会进行相似的优化指令执行的顺序的。当合并两次读操作的时候,同样在另外一个线程在两次读操作之间进行了写入(这里的是class指令的read,load),会导致两次结果不一致的情况。这时,虽然加了volatile关键字。或者使用的是原子变量(也是禁止编译时指令优化),也都是不够线程安全的。

    那么怎么办呢?并发编程的艺术上,对该问题提出了ABA的模型。以及对应的解决范式。具体本文不详细写。需要的同学私信获取答案。

    为什么ABA的模型可以解决并发情况下多线程的数据安全性问题呢?是因为它避免了在汇编过程中进行指令优化时带来的执行顺序的异常。

    上面讲了并发性的数据安全性问题。

    那么是否高并发编程解决了并发的多线程的数据安全性问题是否就解决了高并发的问题呢?

    答案还是 不是。

    高并发除了数据安全性问题。还有一个层面的问题:资源瓶颈。

    这又是为什么呢?当一个用户登陆的时候,读取的是一个用户的信息到内存,进行比较。

    假设内存1g,一个用户信息1M,那么在内存里面最多同时可以有用户信息1024条(不考虑其他程序占用内存的情况)。假设登陆在一万个用户来的时候,对数据库的压力导致访问时间延长为1s,那么在一秒的时间内,这个1g内存只能供给1024个用户进行登陆。来了一万个用户,就需要将近10s的时间,内存才会完全的处理完毕登陆操作。因此,如果其他资源够用的情况下,超过1024个用户同时登陆,必然会出现内存是瓶颈的问题。(可以按照该方式进行计算内存的负载能力)。那实际情况下,并非完全如此。因为当内存使用量达到一定比例的时候,可能会触发与硬盘的缓存的交互(涉及到调度算法)。如果在高位频繁出现或持续在高位导致频繁调度,就会对cpu造成压力(调度算法是计算密集型任务,比较耗cpu资源),严重可能直接导致cpu使用率100%出现死机的状况。这个时候,资源瓶颈就转换到cpu。

    再换个场景,比如是下载资源或者上传资源文件的接口,这个很好理解,当很多用户同时上传的时候,网络带宽有限,会挤爆网络,导致上传失败或者下载失败。这个情况下高并发的资源瓶颈在网络。

    其他硬件都可能因为高并发的功能不一样导致资源瓶颈。那我们就说,高并发实际上也是资源瓶颈问题。

    如果我们硬件很给力,完全够用,是否高并发问题就好了呢?

    这里其实还有一个层面:软件程序编写。

    如果程序在多次调用不释放资源的情况下,也是会造成虽然访问不是在同一时刻,仍然可能出现资源耗尽的问题。那可能就是上个时间段占用的资源(例如map占用了内存)在很长时间内无法释放。导致虽然不是同一时刻访问的多个线程,也会出现资源耗尽的情况。这也算是高并发的一个方面。所以,写代码的时候,要对代码质量进行把控,也有个词,叫幂等性。

    基于以上讲解,高并发编程实际上主要解决以上几个方面:

    1.共享数据的安全性问题

    2.共享资源的瓶颈问题

    3.共享资源的使用性问题

    解决了以上三个大问题,并发编程和其他的编程,也就不存在考虑不到的死角问题了。高并发并不可怕,掌握以上三大方面,高并发也只不过是找到一个上限值的问题了。

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  • 并发 问题怎么解决

    2019-06-26 14:43:00
    针对于这三方面来说要各有针对的优化方法 (对于高并发问题,只有不断优化,而不存在绝对的并发安全) 前端:实现负载均衡,配置前置代理服务器,如NGINX,Apache等; 后台:增加网络带宽,DNS域名解析分发多台...

     

    对于高并发问题,我认为总的来说可以分为三个方面:前端,服务器,数据库。

    前端:web线程连接数不足

    后台:服务器网络带宽不足

    数据库:数据库连接查询速度上不去

     

    针对于这三方面来说要各有针对性的优化方法

    (对于高并发问题,只有不断优化,而不存在绝对的并发安全)

    前端:实现负载均衡,配置前置代理服务器,如NGINX,Apache等;

    后台:增加网络带宽,DNS域名解析分发多台服务器;

    数据库:对数据处查询进行优化,实现读写分离

     

    个人对处理高并发问题的一些理解:

    对于处理高并发问题,顺序应该是 代码 > 软件 > 硬件 因为成本消耗是逐步提升的而且差距非常大,所以应该先从程序代码来优化在逐步考虑软件以及硬件。

    下面具体来说一些高并发常需处理的问题:

    代码方面(其实有很多细节可以做到优化代码,我只举几个例子)

    比如 

    不要频繁的new对象,对于整个应用中,只需存在一个实例的类要采用单例模式,不要用String 进行字符串连接,而使用StringBuffer或StringBuilder;

    尽管Exception可以控制方法的退出,但Exception要保留stacktrace消耗性能;

    尽量少使用instanceof作为条件判断,尽量使用‘比’作为条件;

    在使用类的时候尽量选取效率高的类,比如ArrayList就比Vector要好。

    尽量多使用缓存机制,多花点内存做缓存可以大量减少与数据库的交互提高性能;

    前端使用静态页面,减少容器的解析;

    优化数据库结构,多做索引提高效率;

    统计功能尽量做缓存,每天定时统计相关的报表,避免必要时统计

    ………

     

    硬件提升:搭建服务器集群,数据库集群,实现读写分离等等

     

    正如短板决定水桶的盛水量,我们应该知道并发瓶颈到底出现在哪一方面,才能做出针对行的优化,所以我们可以利用一些类似于jprofiler工具来找出并发瓶颈再进行处理

    转载于:https://www.cnblogs.com/mark5/p/11089784.html

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  • 那么,当遇见服务器高并发时,应该怎么解决呢? 高并发衡量指标: 响应时间:系统对请求做出响应的时间,即一个http请求返回所用的时间; 吞吐量:单位时间内处理的请求数量; QPS(TPS):每秒可以处理的请求数...

    高并发问题是大部分香港服务器都经历过的,由于服务器资源的有限性,其同时处理请求的能力自然也有限制。当高并发的情况出现时,服务端的处理和响应速度会大幅降低,更严重的会使服务器崩溃。那么,当遇见服务器高并发时,应该怎么解决呢?

    高并发衡量指标:

    响应时间:系统对请求做出响应的时间,即一个http请求返回所用的时间;

    吞吐量:单位时间内处理的请求数量;

    QPS(TPS):每秒可以处理的请求数或事务数;

    并发用户数:同时承载正常使用系统功能的用户数量,即多少人同时使用,系统还能正常运行的用户数量;

    根据上面衡量指标可以看到,提高并发能力必须解决如下几个问题:

    如何提高并发连接数?

    那么多的连接数怎么进行业务处理?

    应用服务器的处理水平又该怎么提高?

    如何使用微服务架构提升高并发逻辑?

    1)、如何提高并发连接数?

    如下图所示,常规的单一网络连接模型只能1个连接对应1个线程,压力都集中在内存,导致内存开销非常大,肯定支撑的连接数有限!

    单一网络连接模型

    选用合适的网络IO模型或者selector,通过使用一个线程轮询或者事件触发的方式,能支持几万甚至更多的连接数,再配合上nginx做负载就更完美了。

    2)那么多的连接数怎么进行业务处理?

    nginx只是具有反向代理和负载均衡的功能,并不能处理具体的业务逻辑,不能担当应用服务器来使用。例如webSphere、tomcat和jetty等,但是可以利用nginx将接受到的大量连接通过均衡的方式(轮询,权重,hash)分配到不同的应用服务器中进行业务处理!

    3)应用服务器的处理水平又该怎么提高?

    要提高应用服务器的处理水平就要了解自己的应用服务器的瓶颈在哪里,一般有两个:

    数据库压力:数据库是支撑产品业务的核心模块,系统的高并发的主要压力也是来源于数据库。处理方式有如下这些:数据库本身:建立有效索引、读写分离、双主互备、分库分表(sharding-jdbc等实现)等策略,提高数据库处理能力,减少压力!结合内存数据库:例如redid、memcached等,根据业务需要缓存一些数据字典、枚举变量和频繁使用数据等减少数据库访问次数,提升数据库处理能力。

    如上图web集群架构图所示:

    用nginx负载多台应用服务器;

    使用redid/memcached做业务缓存;

    再加上数据库集群;

    组成了经典的web高并发集群架构。

    代码中的业务逻辑:大家可以参考阿里巴巴java开发手册中的开发规范来做就好了,总代来说少创建线程、少创建对象、少加锁、防止死锁、少创建线程、注意内存回收等策略,来提升代码性能。开发中可以采用前后端分离的架构模式,动静分离、松耦合等提升前后端处理能力。

    4)如何使用微服务架构提升高并发逻辑?

    先看一下非常火的这张微服务架构图:

    主要包含11大核心组件,分别是:

    核心支撑组件

    服务网关Zuul

    服务注册发现Eureka+Ribbon

    服务配置中心Apollo

    认证授权中心Spring Security OAuth

    服务框架Spring MVC/Boot

    监控反馈组件

    数据总线Kafka

    日志监控ELK

    调用链监控CAT

    Metrics监控KairosDB

    健康检查和告警ZMon

    限流熔断和流聚合Hystrix/Turbine

    总之,根据自身实际业务在合理范围内尽可能的拆分,拆分以后同类服务可以通过水平扩展达到整体的高性能高并发,同时将越脆弱的资源放置在链路的越末端,访问的时候尽量将访问链接缩短,降低每次访问的资源消耗。服务之间直接restful模型使用http调用,或者redis,kafka类的消息中间件通信。单个服务直接使用nginx做负载集群,同时前后端分离,数据库分库分表等一整套分布式服务系统!

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  • 在《并发编程—可见、原子、有序 BUG源头》一章中我们提到了,一个或者多个操作在CPU执行过程中不被中断的特性称之为“原子”,而其中原子的源头又是线程切换,如果能够禁止线程切换那不就可以解决原子...

    一、概述

    在《并发编程—可见性、原子性、有序性 BUG源头》一章中我们提到了,一个或者多个操作在CPU执行过程中不被中断的特性称之为“原子性”,而其中原子性的源头又是线程切换,如果能够禁止线程切换那不就可以解决原子性问题了吗?而操作系统做线程切换是依赖CPU中断的,所以禁止CPU发生中断就可以禁止线程切换了。

    在早期的单核CPU时代,这个方案是可行的,而且也有很多应用案例,但在多核场景就不适用了。在单核CPU场景下,同一时刻只有一个线程执行,禁止CPU中断,意味着操作系统不会重新调度线程,也就禁止了线程切换,获得CPU使用权的线程就可以不间断地执行,所以多个操作一定是:要么都被执行,要么都不被执行,具有原子性。

    但是在多核场景下,同一时刻,有可能有两个线程在不同的CPU核心上执行,比如线程A在CPU-1上执行,线程B在CPU-2上执行,此时禁止CPU中断,只能保证CPU上的线程连续执行,并不能保证同一时刻只有一个线程执行,所有也就不能保证原子性,诡异的Bug还会存在。

    同一时刻只有一个线程执行” 这个我们称之为互斥。如果我们能够保证对共享变量的修改是互斥的,那么,无论是单核CPU还是多核CPU,就能保证原子性了。谈到互斥,我们首先想到的应该就是杀手级方案:锁。我们把需要互斥执行的代码成为临界区。线程进入临界区之前,首先尝试加锁,如果加锁成功,则进入临界区,此时这个线程就持有锁;如果加锁失败,就等待,直到持有锁的线程解锁;持有锁的线程执行完临界区的代码后,执行解锁。如下图示:

    加锁简易模型

    二、Java中的锁技术:synchronized关键字

    1、synchronized关键字简介

    锁是一种通用技术方案,Java语言中提供了 synchronized关键字示锁。

    synchronized关键字可以用来修饰方法,也可用来修饰代码块。如下所示:

    public 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
      }
      // 修饰代码块
      Object obj = new Object();
      void baz() {
        synchronized(obj) {
          // 临界区
        }
      }
    }  

     看到上面代码示例,可能觉得有点怪,这和我们说的模型对不上号啊,他的加锁 lock 和解锁 unlock在哪里呢?其实这两个操作都是Java帮我们默默加上了,Java编译器在编译的时候会在synchronized修饰的方法或代码块前后自动加上加锁 lock 和 解锁 unlock 操作,这样做的好处就是能够保证 加锁 lock 和解锁 unlock 能够成对出现,毕竟如果忘记解锁 unlock 会导致致命的Bug(意味着其他线程将会死等下去)。

    上面代码我们只看到只有修饰代码块的时候,锁定了一个 obj 对象,那修饰方法的时候锁定的是什么呢?这个也是 Java 的一条隐式规则:

    ❑ 对于普通同步方法,锁是当前实例对象。

    ❑ 对于静态同步方法,锁是当前类的Class对象。

    ❑ 对于同步方法块,锁是Synchonized括号里配置的对象。

    对于上面的例子,修饰静态方法相当于:

    class X {
      // 修饰静态方法
      synchronized(X.class) static void bar() {
        // 临界区
      }
    }

    非静方法相当于:

    class X {
      // 修饰非静态方法
      synchronized(this) void foo() {
        // 临界区
      }
    }

     2、用synchronized解决 count+=1 问题

    我们在前面的章节中提到过,类似于 i++, i+=1 这样的操作是非原子性的,那么我们使用 synchronized 来小试牛刀一把。如下代码所示:

    class SafeCalc {
      long value = 0L;
      long get() {
        return value;
      }
      synchronized void addOne() {
        value += 1;
      }
    }

    我们看到 addOne() 方法,首先可以肯定的是,被synchronized修饰后,无论是单核CPU还是多核CPU有,同一时刻只能有一个线程执行 addOne() 方法,所有保证了原子性,那么可见性呢?根据上一章提到的监视器规则

    对一个锁的解锁,happens-before于随后对这个锁的加锁。

    可知又能保证可见性的。addOne() 方法通过 synchronized 关键字加锁后既保证了原子性,有保证了可见性。那么 get() 方法又有没有加锁就不能保证了,要想解决需要给 get() 方法也加上锁。代码如下所示:

    class SafeCalc {
      long value = 0L;
      synchronized long get() {
        return value;
      }
      synchronized void addOne() {
        value += 1;
      }
    }

    三、锁和受保护资源的关系

    受保护资源和锁之间的关联关系非常重要,他们的关系是怎样的呢?一个合理的关系是:受保护资源和锁之间的关系时 N:1 的关系。也就是一个锁可以保护多个资源,就像我们现实生活中的抢坑位一样,一个坑位只能有一个门,一把锁,如果锁某个坑位有两个们分别两把锁锁着,那就回出问题了。

    还是上面的代码如果改成如下所示:

    class SafeCalc {
      static long value = 0L;
      synchronized long get() {
        return value;
      }
      synchronized static void addOne() {
        value += 1;
      }
    }

    把 addOne() 改成了静态方法,由上文,我们可知静态方法的锁为 SafeCalc.class, 而 get() 方法的锁为 this,两把锁同时保护 value 这个共享资源,那么就不能保证并发问题了。

    四、总结

    互斥锁,在并发领域的知名度很高,只要有了并发问题,大家首先想到的就是加锁,因为大家知道,加锁能够保证临界区代码的互斥性。只有深入分析锁定的对象和受保护资源的关系,综合考虑受保护资源的访问路径,多方面考量才能用好互斥锁。

    synchronized 是 Java 在语言层面提供的互斥原语,其实 Java 里面还有很多其他类型的锁,但作为互斥锁,原理都是相通的:锁,一定有一个要锁定的对象,至于这个锁定的对象要保护的资源以及在哪里加锁 / 解锁,就属于设计层面的事情了。

     

    参考:

              Java并发编程实战

              并发编程之synchronized原理分析

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