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  • 我有一个抢红包方法,里面包含两个操作,一个是redis对红包数量减一,还有一个是redis对红包金额减去一个随机数,老师说抢红包出现高并发场景,需要将减红包数和减金额数两步做成原子...高并发会引起多线程问题吗?
  • 线程的并发引起问题

    千次阅读 2016-09-03 12:06:33
    介绍由于线程的并发引起问题,并且介绍用什么机制来避免这些问题

    1. 并发和竞态:

    并发:多个执行单元同时、并行被执行
    竞态:当并发的执行单元对共享资源访问时会引起静态

    还有一个概念:
    临界区:访问的共享资源的代码区域

    如何判断是不是会有竞态记住这句话:
    只要并发的多个执行单元存在对共享资源的访问,竞态就有可能发生

    2. 在linux中,主要的竞态发生在如下的3种情况:

    1. SMP(对称多处理器) 的多个 CPU
      SMP 的特点就是多个 CPU,系统总线只有一套。
    2. 单 CPU 内进程和抢占它的进程
      linux 2.6 内核之后支持抢占调度。
      抢占调度指的是 一个进程在内核执行的时候可能被另一高优先级进程打断,
      进程与抢占它的进程访问共享资源的情况类似于 SMP 的多个 CPU
    3. 中断(硬中断、软中断、Tasklet、底半部) 与进程之间
      中断可以打断正在执行的进程,如果中断处理程序访问进程正在访问的资源,则竞态也会发生。

    解决竞态问题的途径是保证对共享资源的互斥访问
    在linux驱动中可采取的互斥途径:

    • 中断屏蔽
    • 原子操作
    • 自旋锁
    • 信号量

    3. 优缺点:

    项\类型 等待方式 控制区域 请求资源速度 常用在的函数
    自旋锁 忙等待(在内核的运行态) 不能调用可能引起进程调度的函数不能调用睡眠函数要求短平快 相对较快 中断处理函数
    信号量 睡眠等待(在睡眠态) 无限制 相对较慢 普通函数
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  • 以及今天要谈到的Redis并发竞争问题,这里的并发指的是多个redis的client同时set key引起并发问题。 比如:多客户端同时并发写一个key,一个key的值是1,本来按顺序修改为2,3,4,最后是4,但是由于并发设置的原因...

    Redis高并发的问题

    以及今天要谈到的Redis并发竞争问题,这里的并发指的是多个redis的client同时set key引起的并发问题。

    比如:多客户端同时并发写一个key,一个key的值是1,本来按顺序修改为2,3,4,最后是4,但是由于并发设置的原因,最后顺序变成了4,3,2,最后变成的key值成了2。

    如何解决Redis的并发竞争key问题

    第一种方案:分布式锁

    1.整体技术方案

    这种情况,主要是准备一个分布式锁,大家去抢锁,抢到锁就做set操作。

    2.为什么是分布式锁

    因为传统的加锁的做法(如java的synchronized和Lock)这里没用,只适合单点。因为这是分布式环境,需要的是分布式锁。

    当然,分布式锁可以基于很多种方式实现,比如zookeeper、redis等,不管哪种方式实现,基本原理是不变的:用一个状态值表示锁,对锁的占用和释放通过状态值来标识。

    3.分布式锁的要求

    互斥性:在任意一个时刻,只有一个客户端持有锁。
    无死锁:即便持有锁的客户端崩溃或者其他意外事件,锁仍然可以被获取。
    容错:只要大部分Redis节点都活着,客户端就可以获取和释放锁
    4.分布式锁的实现方式

    数据库
    Memcached(add命令)
    Redis(setnx命令)
    Zookeeper(临时节点)

    第二种方案:利用消息队列

    在并发量过大的情况下,可以通过消息中间件进行处理,把并行读写进行串行化。

    把Redis.set操作放在队列中使其串行化,必须的一个一个执行。

    这种方式在一些高并发的场景中算是一种通用的解决方案。

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  • 并发事务引起问题

    千次阅读 2018-04-21 16:03:36
    脏读(Dirty reads)——脏读发生在一个事务读取了另一个事务改写但尚未提交的数据时。...这通常是因为另一个并发事务在两次查询期间进行了更新。幻读(Phantom read)——幻读与不可重复读类似。它...
    • 脏读(Dirty reads)——脏读发生在一个事务读取了另一个事务改写但尚未提交的数据时。如果改写在稍后被回滚了,那么第一个事务获取的数据就是无效的。
    • 不可重复读(Nonrepeatable read)——不可重复读发生在一个事务执行相同的查询两次或两次以上,但是每次都得到不同的数据时。这通常是因为另一个并发事务在两次查询期间进行了更新。
    • 幻读(Phantom read)——幻读与不可重复读类似。它发生在一个事务(T1)读取了几行数据,接着另一个并发事务(T2)插入了一些数据时。在随后的查询中,第一个事务(T1)就会发现多了一些原本不存在的记录。
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  • 写在前面 工作了3年的小菜同学,平时在公司只是做些CRUD的常规工作,这次,出去面试被面试官一顿虐啊...并发编程一直是很让人头疼的问题,因为多线程环境下不太好定位问题,它不像一般的业务代码那样打个断点,deb...

    写在前面

    工作了3年的小菜同学,平时在公司只是做些CRUD的常规工作,这次,出去面试被面试官一顿虐啊!尤其是并发编程的知识简直就是被吊打啊。小菜心有不甘,回来找自己工作经验非常丰富的朋友大冰来帮助自己提升并发编程的知识,于是便有了接下来的一系列小菜学并发的文章。

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    并发编程的难点

    并发编程一直是很让人头疼的问题,因为多线程环境下不太好定位问题,它不像一般的业务代码那样打个断点,debug一下基本就能够定位问题所在。并发编程中,出现的问题往往都是很诡异的,而且大多数情况下,问题也不是每次都会重现的。那么,我们如何才能够更好的解决并发问题呢?这就需要我们了解造成这些问题的“幕后黑手”究竟是什么!

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    操作系统做出的努力

    计算机的制造商为了提升计算机的整体性能,对计算机做出了相应的优化措施。

    CPU增加了缓存

    CPU对于数据的计算速度远远高于从内存中存取数据的速度,我们可以想象一下,如果说,CPU对于数据的计算需要一天时间,那么,从内存中读取和写入数据可能分别需要1年的时间。也就是说,在这一年365天当中,CPU只需要工作一天,而364天的时间都在等待从内存中读取或者存储数据。这对于CPU的利用率来说,就是极大的浪费了。

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    为了缓和CPU与内存之间的速度差异,计算机的制造商为CPU增加了缓存。

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    操作系统增加了进程和线程

    CPU的速度比内存快的多,而内存又比磁盘快的多。如果说,CPU运算需要一天的时间,从内存读取数据需要一年的话,那从磁盘读取数据就需要10年的时间了。没错,磁盘就是这么慢啊!

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    为了缓和CPU和磁盘设备之间的速度差异,操作系统的制造商增加了进程和线程技术。

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    优化CPU指令执行顺序

    我们写的并发程序在操作系统上运行时,对于CPU缓存的使用可能会不太合理,造成CPU缓存的浪费。

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    为了使CPU的缓存能够得到更加合理的利用,编译程序对CPU上指令的执行顺序进行了优化。
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    揪出“幕后”黑手

    计算机和操作系统的制造商对计算机和操作系统进行的优化,在无形当中造成了很多并发编程的问题。本质上,并发编程的很多诡异的问题源头也在于此,这也是并发编程频繁出问题的“幕后黑手”。所以,我们可以将“幕后黑手”总结如下。

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    没错,这就是造成并发编程问题的“幕后黑手”!!后面我们将分别细化说明这些“幕后黑手”。

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    总结

    了解并掌握并发编程问题的“幕后黑手”,有助于我们更好的学习并发知识和解决并发问题。

    如果觉得文章对你有点帮助,请微信搜索并关注「 冰河技术 」微信公众号,跟冰河学习高并发编程技术。

    最后,附上并发编程需要掌握的核心技能知识图,祝大家在学习并发编程时,少走弯路。

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空空如也

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