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  • Java同步和异步,阻塞非阻塞
    2021-10-19 20:39:04

    Java同步和异步,阻塞和非阻塞

    同步和异步、阻塞和非阻塞

    同步和异步关注的是消息通信机制.

    同步是指: 发送方发出数据后, 等待接收方发回响应后才发下一个数据包的通讯方式. 就是在发出一个调用时, 在没有得到结果之前, 该调用就不返回, 但是一旦调用返回, 就得到返回值了. 也就是由"调用者"主动等待这个"调用"的结果.

    异步是指: 发送方发出数据后, 不等待接收方发回响应, 接着发送下个数据包的通讯方式. 当一个异步过程调用发出后, 调用者不会立刻得到结果. 而是在调用发出后, "被调用者"通过状态、通知来通知调用者, 或通过回调函数处理这个调用.

    阻塞和非阻塞属于进程API执行动作的方式, 关注的是程序在等待调用结果时的状态.

    阻塞是指: 调用结果返回之前, 当前线程会被挂起. 函数只有在得到结果之后才会返回, 线程需要等待结果.

    非阻塞是指: 与阻塞的概念相对应, 指在不能立刻得到结果之前, 该函数不会阻塞当前线程, 而会立刻返回. 线程不需要等待结果.

    Java中的同步和异步

    定义: 任务A, 任务B

    同步: 任务A和任务B之间有关联, 例如任务B中途要给任务A一个数字, 那么任务A或许需要等待任务B生产这个数, 任务A需要等待任务B的这个动作叫做同步.

    异步: 事件A和事件B之间没有关联, 是相互独立的, 那么相互都不用管对方干了什么.

    定义: 线程A和线程B, 分别在执行任务A和任务B

    阻塞: 线程A需要等待线程B, 于是线程A在等待这个数的步骤上被挂起, 不能分到cpu, 不能执行, 这样被称为阻塞.

    非阻塞: 线程同样需要线程B给一个数, 但是线程A仅仅告知线程B要给这个数, 并没有马上就要使用这个数, 此时线程A没有被挂起, 仍然能分到cpu, 仍然能执行, 这样被称为非阻塞.

    下面给出Java代码的例子.

    同步阻塞:

    int i = System.in.read();
    当命令终端没有输入时, 调用该方法的线程被阻塞 ,表现出和终端同步.

    异步非阻塞:

    Future future = threadPool.submit(Callable callable);
    // doSomething
    future.get();
    callable内的任务结果没有马上需要的必要, 于是调用submit()方法马上返回一个实现Future的存根. callable任务对于当前线程是异步的, 不需要阻塞当前线程.

    但是到左后县城需要callable任务的结果时, 就需要同步了, get()方法通过阻塞来实现.

    同步非阻塞:

    concurrentLinkedQueue.offer((T) t);
    该过程一个元素需要入队列, 该并发队列为了让当前线程不阻塞而又能正确入队, 使用CAS算法实现的乐观锁循环尝试入队. offer()方法并没有阻塞当前线程, 而又希望同步, 于是通过循环来实现, 最终实现同步非阻塞.

    异步阻塞:

    没有例子. 阻塞就是用来实现同步的,这和同步阻塞有什么区别, 那实现它还有什么用呢?

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  • java同步和异步概念

    2021-11-20 21:45:54
    同步和异步同步和异步是针对应用程序内核的交互而言的。同步指的是用户进程触发IO 操作并等待或者轮询的去查看IO 操作是否就绪;而异步是指用户进程触发IO 操作以后便开始做自己的事情,而当IO 操作已经完成的...

    在这里插入图片描述一、基本概念
    同步和异步:同步和异步是针对应用程序和内核的交互而言的。同步指的是用户进程触发IO 操作并等待或者轮询的去查看IO 操作是否就绪;而异步是指用户进程触发IO 操作以后便开始做自己的事情,而当IO 操作已经完成的时候会得到IO 完成的通知。以银行取款为例:同步 : 自己亲自出马持银行卡到银行取钱(使用同步 IO 时,Java 自己处理IO 读写);异步 : 委托一小弟拿银行卡到银行取钱,然后给你(使用异步IO 时,Java 将 IO 读写委托给OS 处理,需要将数据缓冲区地址和大小传给OS(银行卡和密码),OS 需要支持异步IO操作API); 阻塞和非阻塞:阻塞和非阻塞是针对于进程在访问数据的时候,根据IO操作的就绪状态来采取的不同方式,说白了是一种读取或者写入操作方法的实现方式。阻塞方式下,读取或者写入函数将一直等待;而非阻塞方式下,读取或者写入方法会立即返回一个状态值。以银行取款为例:阻塞 : ATM排队取款,你只能等待(使用阻塞IO时,Java调用会一直阻塞到读写完成才返回);非阻塞 : 柜台取款,取个号,然后坐在椅子上做其它事,等号广播会通知你办理,没到号你就不能去,你可以不断问大堂经理排到了没有,大堂经理如果说还没到你就不能去(使用非阻塞IO时,如果不能读写Java调用会马上返回,当IO事件分发器通知可读写时再继续进行读写,不断循环直到读写完成) 二、应用方式2.1 BIO 编程Blocking IO: 同步阻塞的编程方式。BIO编程方式通常是在JDK1.4版本之前常用的编程方式。编程实现过程为:首先,在服务端启动一个ServerSocket来监听网络请求,客户端启动Socket发起网络请求。默认情况下ServerSocket回建立一个线程来处理此请求,如果服务端没有线程可用,客户端则会阻塞等待或遭到拒绝。且建立好的连接,在通讯过程中,是同步的。在并发处理效率上比较低。大致结构如下:同步并阻塞,服务器实现模式为一个连接一个线程,即客户端有连接请求时服务器端就需要启动一个线程进行处理,如果这个连接不做任何事情会造成不必要的线程开销,当然可以通过线程池机制改善。BIO方式适用于连接数目比较小且固定的架构,这种方式对服务器资源要求比较高,并发局限于应用中,JDK1.4以前的唯一选择,但程序直观简单易理解。使用线程池机制改善后的BIO模型图如下: 2.NIO 编程Unblocking IO(New IO): 同步非阻塞的编程方式。NIO本身是基于事件驱动思想来完成的,其主要想解决的是BIO的大并发问题。NIO基于Reactor,当socket有流可读或可写入socket时,操作系统会相应的通知引用程序进行处理,应用再将流读取到缓冲区或写入操作系统。也就是说,这个时候,已经不是一个连接就要对应一个处理线程了,而是有效的请求,对应一个线程,当连接没有数据时,是没有工作线程来处理的。 NIO的最重要的地方是,当一个连接创建后,不需要对应一个线程,这个连接会被注册到多路复用器上面。所以,所有的连接只需要一个线程就可以搞定,当这个线程中的多路复用器进行轮询的时候,发现连接上有请求的话,才开启一个线程进行处理,也就是一个请求一个线程模式。在NIO的处理方式中,当一个请求来的话,开启线程进行处理,可能会等待后端应用的资源(JDBC连接等),其实这个线程就被阻塞了,当并发上来的话,还是会有BIO一样的问题 3.AIO编程Asynchronous IO: 异步非阻塞的编程方式。与NIO不同,当进行读写操作时,只须直接调用API的read或write方法即可。这两种方法均为异步的,对于读操作而言,当有流可读取时,操作系统会将可读的流传入read方法的缓冲区,并通知应用程序;对于写操作而言,当操作系统将write方法传递的流写入完毕时,操作系统主动通知应用程序。即可以理解为,read/write方法都是异步的,完成后会主动调用回调函数。

    展开全文
  • 主要介绍了JAVA同步异步、阻塞非阻塞之间的区别,文中讲解非常细致,帮助大家更好的理解学习,感兴趣的朋友可以了解下
  • Java 同步和 异步 的区别、联系

    万次阅读 2018-02-25 23:34:25
    对于我们开发的网站,如果网站的访问量非常大的话,那么...为了更好的理解并发和同步,我们需要先明白两个重要的概念:同步和异步    2、如何处理并发和同步  今天讲的如何处理并发同步问题主要是通过锁机...

    对于我们开发的网站,如果网站的访问量非常大的话,那么我们就需要考虑相关的并发访问问题了。而并发问题是绝大部分的程序员头疼的问题,

    但话又说回来了,既然逃避不掉,那我们就坦然面对吧~今天就让我们一起来研究一下常见的并发和同步吧。

    为了更好的理解并发和同步,我们需要先明白两个重要的概念:同步和异步

      

     2、如何处理并发和同步

            今天讲的如何处理并发和同同步问题主要是通过锁机制。

           我们需要明白,锁机制有两个层面。

           一种是代码层次上的,如java中的同步锁,典型的就是同步关键字synchronized,这里我不在做过多的讲解,

           感兴趣的可以参考:http://www.cnblogs.com/xiohao/p/4151408.html

           另外一种是数据库层次上的,比较典型的就是悲观锁和乐观锁。这里我们重点讲解的就是悲观锁(传统的物理锁)和乐观锁。

           悲观锁(Pessimistic Locking):       

           悲观锁,正如其名,它指的是对数据被外界(包括本系统当前的其他事务,以及来自 外部系统的事务处理)修改持保守态度,因此,

           在整个数据处理过程中,将数据处于锁定状态。

           悲观锁的实现,往往依靠数据库提供的锁机制(也只有数据库层提供的锁机制才能 真正保证数据访问的排他性,否则,即使在本系统

           中实现了加锁机制,也无法保证外部系 统不会修改数据)。 

           一个典型的倚赖数据库的悲观锁调用: 

           select * from account where name=”Erica” for update

           这条 sql 语句锁定了 account 表中所有符合检索条件( name=”Erica” )的记录。

           本次事务提交之前(事务提交时会释放事务过程中的锁),外界无法修改这些记录。 
           Hibernate 的悲观锁,也是基于数据库的锁机制实现。 
           下面的代码实现了对查询记录的加锁:

           String hqlStr ="from TUser as user where user.name='Erica'";

            Query query = session.createQuery(hqlStr);

            query.setLockMode("user",LockMode.UPGRADE); // 加锁

           List userList = query.list();// 执行查询,获取数据

           query.setLockMode 对查询语句中,特定别名所对应的记录进行加锁(我们为 TUser 类指定了一个别名 “user” ),这里也就是对

          返回的所有 user 记录进行加锁。 

          观察运行期 Hibernate 生成的 SQL 语句: 
          select tuser0_.id as id, tuser0_.name as name, tuser0_.group_id
          as group_id, tuser0_.user_type as user_type, tuser0_.sex as sex
          from t_user tuser0_ where (tuser0_.name='Erica' ) for update
         这里 Hibernate 通过使用数据库的 for update 子句实现了悲观锁机制。 
          Hibernate 的加锁模式有: 
          Ø LockMode.NONE : 无锁机制。 
          Ø LockMode.WRITE : Hibernate 在 Insert 和 Update 记录的时候会自动获取
          Ø LockMode.READ : Hibernate 在读取记录的时候会自动获取。 
          以上这三种锁机制一般由 Hibernate 内部使用,如 Hibernate 为了保证 Update
          过程中对象不会被外界修改,会在 save 方法实现中自动为目标对象加上 WRITE 锁。 
          Ø LockMode.UPGRADE :利用数据库的 for update 子句加锁。 
          Ø LockMode. UPGRADE_NOWAIT : Oracle 的特定实现,利用 Oracle 的 for
          update nowait 子句实现加锁。 
          上面这两种锁机制是我们在应用层较为常用的,加锁一般通过以下方法实现: 
          Criteria.setLockMode
          Query.setLockMode
          Session.lock
          注意,只有在查询开始之前(也就是 Hiberate 生成 SQL 之前)设定加锁,才会 
          真正通过数据库的锁机制进行加锁处理,否则,数据已经通过不包含 for update
          子句的 Select SQL 加载进来,所谓数据库加锁也就无从谈起。

          为了更好的理解select... for update的锁表的过程,本人将要以mysql为例,进行相应的讲解

          1、要测试锁定的状况,可以利用MySQL的Command Mode ,开二个视窗来做测试。

              表的基本结构如下:

              

     

               表中内容如下:

               

     

              开启两个测试窗口,在其中一个窗口执行select * from ta for update0

              然后在另外一个窗口执行update操作如下图:

              

              等到一个窗口commit后的图片如下:

              

               到这里,悲观锁机制你应该了解一些了吧~

           

               需要注意的是for update要放到mysql的事务中,即begin和commit中,否者不起作用。

               至于是锁住整个表还是锁住选中的行,请参考:

               http://www.cnblogs.com/xiohao/p/4385768.html

                至于hibernate中的悲观锁使用起来比较简单,这里就不写demo了~感兴趣的自己查一下就ok了~

               

              乐观锁(Optimistic Locking):        
             相对悲观锁而言,乐观锁机制采取了更加宽松的加锁机制。悲观锁大多数情况下依 靠数据库的锁机制实现,以保证操作最大程度的独占性。但随之

    而来的就是数据库 性能的大量开销,特别是对长事务而言,这样的开销往往无法承受。 如一个金融系统,当某个操作员读取用户的数据,并在读出的用户数

    据的基础上进 行修改时(如更改用户帐户余额),如果采用悲观锁机制,也就意味着整个操作过 程中(从操作员读出数据、开始修改直至提交修改结果的全

    过程,甚至还包括操作 员中途去煮咖啡的时间),数据库记录始终处于加锁状态,可以想见,如果面对几 百上千个并发,这样的情况将导致怎样的后果。 乐

    观锁机制在一定程度上解决了这个问题。

             乐观锁,大多是基于数据版本   Version )记录机制实现。何谓数据版本?即为数据增加一个版本标识,在基于数据库表的版本解决方案中,一般是通

    过为数据库表增加一个 “version” 字段来 实现。 读取出数据时,将此版本号一同读出,之后更新时,对此版本号加一。此时,将提 交数据的版本数据与数据

    库表对应记录的当前版本信息进行比对,如果提交的数据 版本号大于数据库表当前版本号,则予以更新,否则认为是过期数据。对于上面修改用户帐户信息

    的例子而言,假设数据库中帐户信息表中有一个 version 字段,当前值为 1 ;而当前帐户余额字段( balance )为 $100 。操作员 A 此时将其读出

    ( version=1 ),并从其帐户余额中扣除 $50( $100-$50 )。 2 在操作员 A 操作的过程中,操作员 B 也读入此用户信息( version=1 ),并 从其帐

    户余额中扣除 $20 ( $100-$20 )。 3 操作员 A 完成了修改工作,将数据版本号加一( version=2 ),连同帐户扣 除后余额( balance=$50 ),提交

    至数据库更新,此时由于提交数据版本大 于数据库记录当前版本,数据被更新,数据库记录 version 更新为 2 。 4 操作员 B 完成了操作,也将版本号加一

    ( version=2 )试图向数据库提交数 据( balance=$80 ),但此时比对数据库记录版本时发现,操作员 B 提交的 数据版本号为 2 ,数据库记录当前版

    本也为 2 ,不满足 “ 提交版本必须大于记 录当前版本才能执行更新 “ 的乐观锁策略,因此,操作员 B 的提交被驳回。 这样,就避免了操作员 B 用基于

    version=1 的旧数据修改的结果覆盖操作 员 A 的操作结果的可能。 从上面的例子可以看出,乐观锁机制避免了长事务中的数据库加锁开销(操作员 A


    和操作员 B 操作过程中,都没有对数据库数据加锁),大大提升了大并发量下的系 统整体性能表现。 需要注意的是,乐观锁机制往往基于系统中的数据存储

    逻辑,因此也具备一定的局 限性,如在上例中,由于乐观锁机制是在我们的系统中实现,来自外部系统的用户 余额更新操作不受我们系统的控制,因此可能

    会造成脏数据被更新到数据库中。在 系统设计阶段,我们应该充分考虑到这些情况出现的可能性,并进行相应调整(如 将乐观锁策略在数据库存储过程中实

    现,对外只开放基于此存储过程的数据更新途 径,而不是将数据库表直接对外公开)。 Hibernate 在其数据访问引擎中内置了乐观锁实现。如果不用考虑外

    部系统对数 据库的更新操作,利用 Hibernate 提供的透明化乐观锁实现,将大大提升我们的 生产力。

    User.hbm.xml

    复制代码

    <?xml version="1.0"?>
    <!DOCTYPE hibernate-mapping PUBLIC
            "-//Hibernate/Hibernate Mapping DTD 3.0//EN"
            "http://hibernate.sourceforge.net/hibernate-mapping-3.0.dtd">
     
    <hibernate-mapping package="com.xiaohao.test">
     
        <class name="User"  table="user" optimistic-lock="version" >
                  <id name="id">
                <generator class="native" />
            </id>
            <!--version标签必须跟在id标签后面-->
            <version column="version" name="version"  />
            <property name="userName"/>
            <property name="password"/>
                     
        </class>
         
     
    </hibernate-mapping>

    复制代码

    注意 version 节点必须出现在 ID 节点之后。 
    这里我们声明了一个 version 属性,用于存放用户的版本信息,保存在 User 表的version中 
    optimistic-lock 属性有如下可选取值: 
    Ø none
    无乐观锁 
    Ø version
    通过版本机制实现乐观锁 
    Ø dirty
    通过检查发生变动过的属性实现乐观锁 
    Ø all
    通过检查所有属性实现乐观锁 
    其中通过 version 实现的乐观锁机制是 Hibernate 官方推荐的乐观锁实现,同时也 
    是 Hibernate 中,目前唯一在数据对象脱离 Session 发生修改的情况下依然有效的锁机 
    制。因此,一般情况下,我们都选择 version 方式作为 Hibernate 乐观锁实现机制。

    2 . 配置文件hibernate.cfg.xml和UserTest测试类

       hibernate.cfg.xml

    复制代码

    <!DOCTYPE hibernate-configuration PUBLIC
            "-//Hibernate/Hibernate Configuration DTD 3.0//EN"
            "http://hibernate.sourceforge.net/hibernate-configuration-3.0.dtd">
     
    <hibernate-configuration>
    <session-factory>
     
        <!-- 指定数据库方言 如果使用jbpm的话,数据库方言只能是InnoDB-->
        <property name="dialect">org.hibernate.dialect.MySQL5InnoDBDialect</property>
        <!-- 根据需要自动创建数据表 -->
        <property name="hbm2ddl.auto">update</property>
        <!-- 显示Hibernate持久化操作所生成的SQL -->
        <property name="show_sql">true</property>
        <!-- 将SQL脚本进行格式化后再输出 -->
        <property name="format_sql">false</property>
        <property name="current_session_context_class">thread</property>
     
     
        <!-- 导入映射配置 -->
        <property name="connection.url">jdbc:mysql:///user</property>
        <property name="connection.username">root</property>
        <property name="connection.password">123456</property>
        <property name="connection.driver_class">com.mysql.jdbc.Driver</property>
        <mapping resource="com/xiaohao/test/User.hbm.xml" />
     
     
     
    </session-factory>
    </hibernate-configuration>

    复制代码

    UserTest.java

    复制代码

    package com.xiaohao.test;
     
    import org.hibernate.Session;
    import org.hibernate.SessionFactory;
    import org.hibernate.Transaction;
    import org.hibernate.cfg.Configuration;
     
    public class UserTest {
        public static void main(String[] args) {
            Configuration conf=new Configuration().configure();
            SessionFactory sf=conf.buildSessionFactory();
            Session session=sf.getCurrentSession();
            Transaction tx=session.beginTransaction();
    //      User user=new User("小浩","英雄");
    //      session.save(user);
    //       session.createSQLQuery("insert into user(userName,password) value('张英雄16','123')")
    //                  .executeUpdate();
            User user=(User) session.get(User.class, 1);
            user.setUserName("221");
    //      session.save(user);
         
            System.out.println("恭喜您,用户的数据插入成功了哦~~");
            tx.commit();
        }
     
    }

    复制代码

    每次对 TUser 进行更新的时候,我们可以发现,数据库中的 version 都在递增。

     

    下面我们将要通过乐观锁来实现一下并发和同步的测试用例:

    这里需要使用两个测试类,分别运行在不同的虚拟机上面,以此来模拟多个用户同时操作一张表,同时其中一个测试类需要模拟长事务

    UserTest.java

    复制代码

    package com.xiaohao.test;
     
    import org.hibernate.Session;
    import org.hibernate.SessionFactory;
    import org.hibernate.Transaction;
    import org.hibernate.cfg.Configuration;
     
    public class UserTest {
        public static void main(String[] args) {
            Configuration conf=new Configuration().configure();
            SessionFactory sf=conf.buildSessionFactory();
            Session session=sf.openSession();
    //      Session session2=sf.openSession();
            User user=(User) session.createQuery(" from User user where user=5").uniqueResult();
    //      User user2=(User) session.createQuery(" from User user where user=5").uniqueResult();
            System.out.println(user.getVersion());
    //      System.out.println(user2.getVersion());
            Transaction tx=session.beginTransaction();
            user.setUserName("101");
            tx.commit();
             
            System.out.println(user.getVersion());
    //      System.out.println(user2.getVersion());
    //      System.out.println(user.getVersion()==user2.getVersion());
    //      Transaction tx2=session2.beginTransaction();
    //      user2.setUserName("4468");
    //      tx2.commit();
         
        }
     
    }

    复制代码

     

    UserTest2.java

    复制代码

    package com.xiaohao.test;
     
    import org.hibernate.Session;
    import org.hibernate.SessionFactory;
    import org.hibernate.Transaction;
    import org.hibernate.cfg.Configuration;
     
    public class UserTest2 {
        public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
            Configuration conf=new Configuration().configure();
            SessionFactory sf=conf.buildSessionFactory();
            Session session=sf.openSession();
    //      Session session2=sf.openSession();
            User user=(User) session.createQuery(" from User user where user=5").uniqueResult();
            Thread.sleep(10000);
    //      User user2=(User) session.createQuery(" from User user where user=5").uniqueResult();
            System.out.println(user.getVersion());
    //      System.out.println(user2.getVersion());
            Transaction tx=session.beginTransaction();
            user.setUserName("100");
            tx.commit();
             
            System.out.println(user.getVersion());
    //      System.out.println(user2.getVersion());
    //      System.out.println(user.getVersion()==user2.getVersion());
    //      Transaction tx2=session2.beginTransaction();
    //      user2.setUserName("4468");
    //      tx2.commit();
         
        }
     
    }

    复制代码

     

    操作流程及简单讲解: 首先启动UserTest2.java测试类,在执行到Thread.sleep(10000);这条语句的时候,当前线程会进入睡眠状态。在10秒钟之内

                                启动UserTest这个类,在到达10秒的时候,我们将会在UserTest.java中抛出下面的异常:

     

    复制代码

    Exception in thread "main" org.hibernate.StaleObjectStateException: Row was updated or deleted by another transaction (or unsaved-value mapping was incorrect): [com.xiaohao.test.User#5]
        at org.hibernate.persister.entity.AbstractEntityPersister.check(AbstractEntityPersister.java:1932)
        at org.hibernate.persister.entity.AbstractEntityPersister.update(AbstractEntityPersister.java:2576)
        at org.hibernate.persister.entity.AbstractEntityPersister.updateOrInsert(AbstractEntityPersister.java:2476)
        at org.hibernate.persister.entity.AbstractEntityPersister.update(AbstractEntityPersister.java:2803)
        at org.hibernate.action.EntityUpdateAction.execute(EntityUpdateAction.java:113)
        at org.hibernate.engine.ActionQueue.execute(ActionQueue.java:273)
        at org.hibernate.engine.ActionQueue.executeActions(ActionQueue.java:265)
        at org.hibernate.engine.ActionQueue.executeActions(ActionQueue.java:185)
        at org.hibernate.event.def.AbstractFlushingEventListener.performExecutions(AbstractFlushingEventListener.java:321)
        at org.hibernate.event.def.DefaultFlushEventListener.onFlush(DefaultFlushEventListener.java:51)
        at org.hibernate.impl.SessionImpl.flush(SessionImpl.java:1216)
        at org.hibernate.impl.SessionImpl.managedFlush(SessionImpl.java:383)
        at org.hibernate.transaction.JDBCTransaction.commit(JDBCTransaction.java:133)
        at com.xiaohao.test.UserTest2.main(UserTest2.java:21)

    复制代码

     

     UserTest2代码将在 tx.commit() 处抛出 StaleObjectStateException 异 常,并指出版本检查失败,当前事务正在试图提交一个过期数据。通过捕捉这个异常,我 们就可以在乐观锁校验失败时进行相应处理

     

     3、常见并发同步案例分析

        案例一:订票系统案例,某航班只有一张机票,假定有1w个人打开你的网站来订票,问你如何解决并发问题(可扩展到任何高并发网站要考虑

                   的并发读写问题)

        问题,1w个人来访问,票没出去前要保证大家都能看到有票,不可能一个人在看到票的时候别人就不能看了。到底谁能抢到,那得看这个人的“运气”(网

                 络快慢等)

    其次考虑的问题,并发,1w个人同时点击购买,到底谁能成交?总共只有一张票。

    首先我们容易想到和并发相关的几个方案 :

    锁同步同步更多指的是应用程序的层面,多个线程进来,只能一个一个的访问,java中指的是syncrinized关键字。锁也有2个层面,一个是java中谈到的对

    象锁,用于线程同步;另外一个层面是数据库的锁;如果是分布式的系统,显然只能利用数据库端的锁来实现。

    假定我们采用了同步机制或者数据库物理锁机制,如何保证1w个人还能同时看到有票,显然会牺牲性能,在高并发网站中是不可取的。使用hibernate后我们

    提出了另外一个概念:乐观锁悲观锁(即传统的物理锁);

    采用乐观锁即可解决此问题。乐观锁意思是不锁定表的情况下,利用业务的控制来解决并发问题,这样即保证数据的并发可读性又保证保存数据的排他性,保

    证性能的同时解决了并发带来的脏数据问题。

    hibernate中如何实现乐观锁:

    前提:在现有表当中增加一个冗余字段,version版本号, long类型

    原理:

    1)只有当前版本号》=数据库表版本号,才能提交

    2)提交成功后,版本号version ++

    实现很简单:在ormapping增加一属性optimistic-lock="version"即可,以下是样例片段

    <hibernate-mapping>

    <class name="com.insigma.stock.ABC" optimistic-lock="version" table="T_Stock" schema="STOCK">

    案例二、股票交易系统、银行系统,大数据量你是如何考虑的

    首先,股票交易系统的行情表,每几秒钟就有一个行情记录产生,一天下来就有(假定行情3秒一个) 股票数量×20×60*6 条记录,一月下来这个表记录数

    量多大? oracle中一张表的记录数超过100w后 查询性能就很差了,如何保证系统性能?

    再比如,中国移动有上亿的用户量,表如何设计?把所有用于存在于一个表么?

    所以,大数量的系统,必须考虑表拆分-(表名字不一样,但是结构完全一样),通用的几种方式:(视情况而定)

    1)按业务分,比如 手机号的表,我们可以考虑 130开头的作为一个表,131开头的另外一张表 以此类推

    2)利用oracle的表拆分机制做分表

    3)如果是交易系统,我们可以考虑按时间轴拆分,当日数据一个表,历史数据弄到其它表。这里历史数据的报表和查询不会影响当日交易。

    当然,表拆分后我们的应用得做相应的适配。单纯的or-mapping也许就得改动了。比如部分业务得通过存储过程等

    此外,我们还得考虑缓存

    这里的缓存,指的不仅仅是hibernate,hibernate本身提供了一级二级缓存。这里的缓存独立于应用,依然是内存的读取,假如我们能减少数据库频繁的访

    问,那对系统肯定大大有利的。比如一个电子商务系统的商品搜索,如果某个关键字的商品经常被搜,那就可以考虑这部分商品列表存放到缓存(内存中

    去),这样不用每次访问数据库,性能大大增加。

    简单的缓存大家可以理解为自己做一个hashmap,把常访问的数据做一个key,value是第一次从数据库搜索出来的值,下次访问就可以从map里读取,而不

    读数据库;专业些的目前有独立的缓存框架比如memcached 等,可独立部署成一个缓存服务器。

     

    4、常见的提高高并发下访问的效率的手段

          首先要了解高并发的的瓶颈在哪里?

         1、可能是服务器网络带宽不够

         2.可能web线程连接数不够

         3.可能数据库连接查询上不去。

         根据不同的情况,解决思路也不同。

    1. 像第一种情况可以增加网络带宽,DNS域名解析分发多台服务器。

    2. 负载均衡,前置代理服务器nginx、apache等等

    3. 数据库查询优化,读写分离,分表等等

       最后复制一些在高并发下面需要常常需要处理的内容:

    • 尽量使用缓存,包括用户缓存,信息缓存等,多花点内存来做缓存,可以大量减少与数据库的交互,提高性能。

    • 用jprofiler等工具找出性能瓶颈,减少额外的开销。

    • 优化数据库查询语句,减少直接使用hibernate等工具的直接生成语句(仅耗时较长的查询做优化)。

    • 优化数据库结构,多做索引,提高查询效率。

    • 统计的功能尽量做缓存,或按每天一统计或定时统计相关报表,避免需要时进行统计的功能。

    • 能使用静态页面的地方尽量使用,减少容器的解析(尽量将动态内容生成静态html来显示)。

    • 解决以上问题后,使用服务器集群来解决单台的瓶颈问题。

     

     

    java高并发,如何解决,什么方式解决

    之前我将高并发的解决方法误认为是线程或者是队列可以解决,因为高并发的时候是有很多用户在访问,导致出现系统数据不正确、丢失数据现象,所以想到 的是用队列解决,其实队列解决的方式也可以处理,比如我们在竞拍商品、转发评论微博或者是秒杀商品等,同一时间访问量特别大,队列在此起到特别的作用,将 所有请求放入队列,以毫秒计时单位,有序的进行,从而不会出现数据丢失系统数据不正确的情况。

     

    今天我经过查资料,高并发的解决方法有俩种:

    一种是使用缓存、另一种是使用生成静态页面;还有就是从最基础的地方优化我们写代码减少不必要的资源浪费:(

    1.不要频繁的new对象,对于在整个应用中只需要存在一个实例的类使用单例模式.对于String的连接操作,使用StringBuffer或者StringBuilder.对于utility类型的类通过静态方法来访问。

    2. 避免使用错误的方式,如Exception可以控制方法推出,但是Exception要保留stacktrace消耗性能,除非必要不要使用 instanceof做条件判断,尽量使用比的条件判断方式.使用JAVA中效率高的类,比如ArrayList比Vector性能好。)

     

    首先缓存技术我一直没有使用过,我觉得应该是在用户请求时将数据保存在缓存中,下次请求时会检测缓存中是否有数据存在,防止多次请求服务器,导致服务器性能降低,严重导致服务器崩溃,这只是我自己的理解,详细的资料还是需要在网上收集;

     

    使用生成静态页面我想大家应该不模式,我们见过很多网站当在请求的时候页面的后最已经变了,如“http://developer.51cto.com/art/201207/348766.htm”该页面其实是一个服务器请求地址,在转换成htm后,访问速度将提升,因为静态页面不带有服务器组件;在这里我就多多介绍一下:

    一、什么是页面静态化:

    简 单的说,我们如果访问一个链接 ,服务器对应的模块会处理这个请求,转到对应的jsp界面,最后生成我们想要看到的数据。这其中的缺点是显而易见的:因为每次请求服务器都会进行处理,如 果有太多的高并发请求,那么就会加重应用服务器的压力,弄不好就把服务器 搞down 掉了。那么如何去避免呢?如果我们把对 test.do 请求后的结果保存成一个 html 文件,然后每次用户都去访问 ,这样应用服务器的压力不就减少了?

    那么静态页面从哪里来呢?总不能让我们每个页面都手动处理吧?这里就牵涉到我们要讲解的内容了,静态页面生成方案… 我们需要的是自动的生成静态页面,当用户访问 ,会自动生成 test.html ,然后显示给用户。

    二、下面我们在简单介绍一下要想掌握页面静态化方案应该掌握的知识点:

    1、 基础- URL Rewrite

    什么是 URL Rewrite 呢 ? URL 重写。用一个简单的例子来说明问题:输入网址 ,但是实际上访问的却是 abc.com/test.action,那我们就可以说 URL 被重写了。这项技术应用广泛,有许多开源的工具可以实现这个功能。

    2、 基础- Servlet web.xml

    如果你还不知道 web.xml 中一个请求和一个 servlet 是如何匹配到一起的,那么请搜索一下 servlet 的文档。这可不是乱说呀,有很多人就认为 /xyz/*.do 这样的匹配方式能有效。

    如果你还不知道怎么编写一个 servlet ,那么请搜索一下如何编写 servlet.这可不是说笑呀,在各种集成工具漫天飞舞的今天,很多人都不会去从零编写一个 servlet了

    三、基本的方案介绍

    java高并发,如何解决,什么方式解决 - 我学坊 - 励志-我学坊

    其中,对于 URL Rewriter的部分,可以使用收费或者开源的工具来实现,如果 url不是特别的复杂,可以考虑在 servlet 中实现,那么就是下面这个样子:

     

    java高并发,如何解决,什么方式解决 - 我学坊 - 励志-我学坊

     

    总 结:其实我们在开发中都很少考虑这种问题,直接都是先将功能实现,当一个程序员在干到1到2年,就会感觉光实现功能不是最主要的,安全性能、质量等等才是 一个开发人员最该关心的。今天我所说的是高并发。

    我的解决思路是:

    1、采用分布式应用设计

    2、分布式缓存数据库

    3、代码优化

     

    Java高并发的例子:

     

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  • 主要介绍了java同步异步、阻塞非阻塞区别详解的相关资料,需要的朋友可以参考下
  • Java中的同步异步详细介绍

    千次阅读 2021-02-12 09:56:52
    进程同步异步的概念1.进程同步:就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回。也就是必须一件一件事做,等前一件做完了才能做下一件事.就像早上起床后,先洗涮,然后才能吃饭,不能在洗涮没有完成...

    进程同步用来实现程序并发执行时候的可再现性。

    一.进程同步及异步的概念

    1.进程同步:就是在发出一个功能调用时,在没有得到结果之前,该调用就不返回。也就是必须一件一件事做,等前一件做完了才能做下一件事.就像早上起床后,先洗涮,然后才能吃饭,不能在洗涮没有完成时,就开始吃饭.按照这个定义,其实绝大多数函数都是同步调用(例如sin,isdigit等)。但是一般而言,我们在说同步、异步的时候,特指那些需要其他部件协作或者需要一定时间完成的任务。最常见的例子就是

    sendmessage。该函数发送一个消息给某个窗口,在对方处理完消息之前,这个函数不返回。当对方处理完毕以后,该函数才把消息处理函数所返回的lresult值返回给调用者。

    2.异步

    异步的概念和同步相对。当一个异步过程调用发出后,调用者不能立刻得到结果。实际处理这个调用的部件在完成后,通过状态、通知和回调来通知调用者。

    以casycsocket类为例(注意,csocket从casyncsocket派生,但是其功能已经由异步转化为同步),当一个客户端通过调用connect函数发出一个连接请求后,调用者线程立刻可以朝下运行。当连接真正建立起来以后,socket底层会发送一个消息通知该对象。

    这里提到执行部件和调用者通过三种途径返回结果:状态、通知和回调。可以使用哪一种依赖于执行部件的实现,除非执行部件提供多种选择,否则不受调用者控制。如果执行部件用状态来通知,那么调用者就需要每隔一定时间检查一次,效率就很低(有些初学多线程编程的人,总喜欢用一个循环去检查某个变量的值,这其实是一种很严重的错误)。如果是使用通知的方式,效率则很高,因为执行部件几乎不需要做额外的操作。至于回调函数,其实和通知没太多区别。

    进程同步的基本概念

    在计算机系统中,由于资源有限而导致了进程之间的资源竞争和共享,因此,进程的并发执行不仅仅是用户程序的执行开始时间的随机性和提高资源利用率的结果,也是资源有限性导致资源的竞争与共享对进程的执行过程进行制约所造成的。那么,在进程的并发执行过程中存在哪些制约呢?

    二.同步与异步传输:

    1.异步传输

    通常,异步传输是以字符为传输单位,每个字符都要附加1位起始位和1位停止位,以标记一个字符的开始和结束,并以此实现数据传输同步。所谓异步传输是指字符与字符(一个字符结束到下一个字符开始)之间的时间间隔是可变的,并不需要严格地限制它们的时间关系。起始位对应于二进制值0,以低电平表示,占用1位宽度。停止位对应于二进制值1,以高电平表示,占用1~2位宽度。一个字符占用5~8位,具体取决于数据所采用的字符集。例如,电报码字符为5位、ASCII码字符为7位、汉字码则为8位。此外,还要附加1位奇偶校验位,可以选择奇校验或偶校验方式对该字符实施简单的差错控制。发送端与接收端除了采用相同的数据格式(字符的位数、停止位的位数、有无校验位及校验方式等)外,还应当采用相同的传输速率。典型的速率有:9600b/s、19.2kb/s、56kb/s等。

    异步传输又称为起止式异步通信方式,其优点是简单、可靠,适用于面向字符的、低速的异步通信场合。例如,计算机与Modem之间的通信就是采用这种方式。它的缺点是通信开销大,每传输一个字符都要额外附加2~3位,通信效率比较低。例如,在使用Modem上网时,普遍感觉速度很慢,除了传输速率低之外,与通信开销大、通信效率低也密切相关。

    2.同步传输

    通常,同步传输是以数据块为传输单位。每个数据块的头部和尾部都要附加一个特殊的字符或比特序列,标记一个数据块的开始和结束,一般还要附加一个校验序列(如16位或32位CRC校验码),以便对数据块进行差错控制。所谓同步传输是指数据块与数据块之间的时间间隔是固定的,必须严格地规定它们的时间关系。

    三.同步阻塞与异步阻塞:

    同步是阻塞模式,异步是非阻塞模式。

    我的理解:同步是指两个线程的运行是相关的,其中一个线程要阻塞等待另外一个线程的运行。异步的意思是两个线程毫无相关,自己运行自己的。

    同步是指:发送方发出数据后,等接收方发回响应以后才发下一个数据包的通讯方式。

    异步是指:发送方发出数据后,不等接收方发回响应,接着发送下个数据包的通讯方式。

    举个不太恰当的例子,就像:

    SendMessage(...)

    TRACE0("just like send");

    PostMessage(...)

    TRACE0("just like WSASend using overlapped");

    SendMessage是调用的时候不返回,等消息响应后才执行TRACE0,这就是同步.

    PostMessage是调用后马上返回,不用消息响应就执行TRACE0,这就是异步.

    四.其它解释:

    同步和异步的区别

    举个例子:普通B/S模式(同步)AJAX技术(异步)

    同步:提交请求->等待服务器处理->处理完毕返回这个期间客户端浏览器不能干任何事

    异步:请求通过事件触发->服务器处理(这是浏览器仍然可以作其他事情)->处理完毕

    同步就是你叫我去吃饭,我听到了就和你去吃饭;如果没有听到,你就不停的叫,直到我告诉你听到了,才一起去吃饭。

    异步就是你叫我,然后自己去吃饭,我得到消息后可能立即走,也可能等到下班才去吃饭。

    所以,要我请你吃饭就用同步的方法,要请我吃饭就用异步的方法,这样你可以省钱。

    举个例子打电话时同步发消息是异步

    总结

    以上就是本文关于Java中的同步与异步详细介绍的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站:

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