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  • 2021-03-10 11:18:36

    线程安全是多线程永久的话题,也是最核心的问题之一,本章从线程安全活跃态、竞态条件,以及常见问题简单阐述一下!

    线程安全的活跃性问题可以分为 死锁活锁饥饿三种,下面逐一说明:

    1、活锁状态:

    活锁 就是有时线程虽然没有发生阻塞,但是仍然会存在执行不下去的情况,活锁不会阻塞线程,线程会一直重复执行某个相同的操作,并且一直失败重试。

    开发中使用的异步消息队列就有可能造成活锁的问题,在消息队列的消费端如果没有正确的ack消息,并且执行过程中报错了,就会再次放回消息头,然后再拿出来执行,一直循环往复的失败。这个问题除了正确的ack之外,往往是通过将失败的消息放入到延时队列中,等到一定的延时再进行重试来解决。

    解决活锁的方案:方案很简单,尝试等待一个随机的时间就可以,会按时间轮去重试

    2、死锁状态:

    线程在对同一把锁进行竞争的时候,未抢占到锁的线程会等待持有锁的线程释放锁后继续抢占,如果两个或两个以上的线程互相持有对方将要抢占的锁,互相等待对方先行释放锁就会进入到一个循环等待的过程,这个过程就叫做死锁。

    解决死锁的方案:破坏产生死锁的四个必要条件之一即可,详情参考:面试-多线程-如何避免死锁 

    3、饥饿状态:

    饥饿,就是线程因无法访问所需资源而无法执行下去的情况,分为两种情况:

    1. 一部分程在临界区做了无限循环或无限制等待资源的操作,让其他的线程一直不能拿到锁进入临界区,对其他线程来说,就进入了饥饿状态
    2. 一部分线程优先级不合理的分配,导致部分线程始终无法获取到CPU资源而一直无法执行

    饥饿状态解决方案:

    1. 保证资源充足,很多场景下,资源的稀缺性无法解决
    2. 公平分配资源,在并发编程里使用公平锁,例如FIFO策略,线程等待是有顺序的,排在等待队列前面的线程会优先获得资源
    3.  避免持有锁的线程长时间执行,很多场景下,持有锁的线程的执行时间也很难缩短

    4、线程安全的静态条件问题

    同一个程序多线程访问同一个资源,如果对资源的访问顺序敏感,就称存在竞态条件,代码区成为临界区。 大多数并发错误一样,竞态条件不总是会产生问题,还需要不恰当的执行时序。

    最常见的竞态条件为:

    • 先检测后执行执行依赖于检测的结果-->检测结果依赖于多个线程的执行时序-->多个线程的执行时序通常情况下是不固定不可判断的,从而导致执行结果出现各种问题。一种可能的解决办法就是:在一个线程修改访问一个状态时,要防止其他线程访问修改,也就是加锁机制,保证原子性。
    • 延迟初始化(典型为单例)

     

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    作者:超级字节码
    来源:CSDN
    原文:https://blog.csdn.net/dgxin_605/article/details/114630820
    版权声明:本文为博主原创文章,转载请附上博文链接!

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    你的线程很可能出现了:安全性、活跃性以及性能问题

    并发编程中我们需要注意的问题有很多,很庆幸前人已经帮我们总结过了,主要有三个方面,分别是:安全性问题、活跃性问题和性能问题。下面我就来一一介绍这些问题。

    安全性问题

    相信你一定听说过类似这样的描述:这个方法不是线程安全的,这个类不是线程安全的,等等。

    那什么是线程安全呢?其实本质上就是正确性,而正确性的含义就是程序按照我们期望的执行,不要让我们感到意外。在上一篇《深入底层探究并发编程Bug罪魁祸首——可见性、原子性、有序性 》中,我们已经见识过很多诡异的 Bug,都是出乎我们预料的,它们都没有按照我们期望的执行。

    那如何才能写出线程安全的程序呢?在上一篇中已经介绍了并发 Bug 的三个主要源头:原子性问题、可见性问题和有序性问题。也就是说,理论上线程安全的程序,就要避免出现原子性问题、可见性问题和有序性问题。

    那是不是所有的代码都需要认真分析一遍是否存在这三个问题呢?当然不是,其实只有一种情况需要:存在共享数据并且该数据会发生变化,通俗地讲就是有多个线程会同时读写同一数据。那如果能够做到不共享数据或者数据状态不发生变化,不就能够保证线程的安全性了嘛。有不少技术方案都是基于这个理论的,例如线程本地存储(Thread Local Storage,TLS)、不变模式等等,后面我会详细介绍相关的技术方案是如何在 Java 语言中实现的。

    但是,现实生活中,必须共享会发生变化的数据,这样的应用场景还是很多的。

    当多个线程同时访问同一数据,并且至少有一个线程会写这个数据的时候,如果我们不采取防护措施,那么就会导致并发 Bug,对此还有一个专业的术语,叫做数据竞争(DataRace)。比如,前面这篇文章里有个 add10K() 的方法,当多个线程调用时候就会发生数据竞争,如下所示。

    public class Test {
    	private long count = 0;
    	void add10K()
    	{
    		int idx = 0;
    		while ( idx++ < 10000 )
    		{
    			count += 1;
    		}
    	}
    }

    那是不是在访问数据的地方,我们加个锁保护一下就能解决所有的并发问题了呢?显然没有这么简单。例如,对于上面示例,我们稍作修改,增加两个被 synchronized 修饰的 get()和 set() 方法, add10K() 方法里面通过 get() 和 set() 方法来访问 value 变量,修改后的代码如下所示。对于修改后的代码,所有访问共享变量 value 的地方,我们都增加了互斥锁,此时是不存在数据竞争的。但很显然修改后的 add10K() 方法并不是线程安全的。

    public class Test {
    	private long count = 0;
    	synchronized long get()
    	{
    		return count ; 5
    	}
    
    
    	synchronized void set( long v )
    	{
    		count = v;
    	}
    
    
    	void add10K()
    	{
    		int idx = 0;
    		while ( idx++ < 10000 )
    		{
    			set( get() + 1 )
    		}
    	}
    }

    假设 count=0,当两个线程同时执行 get() 方法时,get() 方法会返回相同的值 0,两个线程执行 get()+1 操作,结果都是 1,之后两个线程再将结果 1 写入了内存。你本来期望的是 2,而结果却是 1。

    这种问题,有个官方的称呼,叫竞态条件(Race Condition)。所谓竞态条件,指的是程序的执行结果依赖线程执行的顺序。例如上面的例子,如果两个线程完全同时执行,那么结果是 1;如果两个线程是前后执行,那么结果就是 2。在并发环境里,线程的执行顺序是不确定的,如果程序存在竞态条件问题,那就意味着程序执行的结果是不确定的,而执行结果不确定这可是个大 Bug。

    下面再结合一个例子来说明下竞态条件,就是前面文章中提到的转账操作。转账操作里面有个判断条件——转出金额不能大于账户余额,但在并发环境里面,如果不加控制,当多个线程同时对一个账号执行转出操作时,就有可能出现超额转出问题。假设账户 A 有余额200,线程 1 和线程 2 都要从账户 A 转出 150,在下面的代码里,有可能线程 1 和线程 2同时执行到第 6 行,这样线程 1 和线程 2 都会发现转出金额 150 小于账户余额 200,于是就会发生超额转出的情况。

    class Account {
    	private int balance;
    	/* 转账 */
    	void transfer(
    		Account target, int amt )
    	{
    		if ( this.balance > amt )
    		{
    			this.balance	-= amt;
    			target.balance	+= amt;
    		}
    	}
    }

    所以你也可以按照下面这样来理解竞态条件。在并发场景中,程序的执行依赖于某个状态变量,也就是类似于下面这样:

    if (状态变量 满足 执行条件) {
      执行操作
     }

    当某个线程发现状态变量满足执行条件后,开始执行操作;可是就在这个线程执行操作的时候,其他线程同时修改了状态变量,导致状态变量不满足执行条件了。当然很多场景下,这个条件不是显式的,例如前面 addOne 的例子中,set(get()+1) 这个复合操作,其实就隐式依赖 get() 的结果。

    那面对数据竞争和竞态条件问题,又该如何保证线程的安全性呢?其实这两类问题,都可以用互斥这个技术方案,而实现互斥的方案有很多,CPU 提供了相关的互斥指令,操作系统、编程语言也会提供相关的 API。从逻辑上来看,我们可以统一归为:。前面几章我们也粗略地介绍了如何使用锁,相信你已经胸中有丘壑了,这里就不再赘述了,你可以结合前面的文章温故知新。

    活跃性问题

    所谓活跃性问题,指的是某个操作无法执行下去。我们常见的“死锁”就是一种典型的活跃性问题,当然除了死锁外,还有两种情况,分别是“活锁”和“饥饿”。通过前面的学习你已经知道,发生“死锁”后线程会互相等待,而且会一直等待下去,在技术上的表现形式是线程永久地“阻塞”了。

    有时线程虽然没有发生阻塞,但仍然会存在执行不下去的情况,这就是所谓的“活锁”。可以类比现实世界里的例子,路人甲从左手边出门,路人乙从右手边进门,两人为了不相撞,互相谦让,路人甲让路走右手边,路人乙也让路走左手边,结果是两人又相撞了。这种情况,基本上谦让几次就解决了,因为人会交流啊。可是如果这种情况发生在编程世界了,就有可能会一直没完没了地“谦让”下去,成为没有发生阻塞但依然执行不下去的“活锁”。

    解决“活锁”的方案很简单,谦让时,尝试等待一个随机的时间就可以了。例如上面的那个例子,路人甲走左手边发现前面有人,并不是立刻换到右手边,而是等待一个随机的时间后,再换到右手边;同样,路人乙也不是立刻切换路线,也是等待一个随机的时间再切换。由于路人甲和路人乙等待的时间是随机的,所以同时相撞后再次相撞的概率就很低了。“等待一个随机时间”的方案虽然很简单,却非常有效,Raft 这样知名的分布式一致性算法中也用到了它。

    那“饥饿”该怎么去理解呢?所谓“饥饿”指的是线程因无法访问所需资源而无法执行下去的情况。“不患寡,而患不均”,如果线程优先级“不均”,在 CPU 繁忙的情况下,优先级低的线程得到执行的机会很小,就可能发生线程“饥饿”;持有锁的线程,如果执行的时间过长,也可能导致“饥饿”问题。

    解决“饥饿”问题的方案很简单,有三种方案:一是保证资源充足,二是公平地分配资源,三就是避免持有锁的线程长时间执行。这三个方案中,方案一和方案三的适用场景比较有限,因为很多场景下,资源的稀缺性是没办法解决的,持有锁的线程执行的时间也很难缩短。倒是方案二的适用场景相对来说更多一些。

    那如何公平地分配资源呢?在并发编程里,主要是使用公平锁。所谓公平锁,是一种先来后到的方案,线程的等待是有顺序的,排在等待队列前面的线程会优先获得资源。

    性能问题

    使用“锁”要非常小心,但是如果小心过度,也可能出“性能问题”。“锁”的过度使用可能导致串行化的范围过大,这样就不能够发挥多线程的优势了,而我们之所以使用多线程搞并发程序,为的就是提升性能。

    所以我们要尽量减少串行,那串行对性能的影响是怎么样的呢?假设串行百分比是 5%,我们用多核多线程相比单核单线程能提速多少呢?

    有个阿姆达尔(Amdahl)定律,代表了处理器并行运算之后效率提升的能力,它正好可以解决这个问题,具体公式如下:

    你的线程很可能出现了:安全性、活跃性以及性能问题

    公式里的 n 可以理解为 CPU 的核数,p 可以理解为并行百分比,那(1-p)就是串行百分比了,也就是我们假设的 5%。我们再假设 CPU 的核数(也就是 n)无穷大,那加速比 S的极限就是 20。也就是说,如果我们的串行率是 5%,那么我们无论采用什么技术,最高也就只能提高 20 倍的性能。

    所以使用锁的时候一定要关注对性能的影响。 那怎么才能避免锁带来的性能问题呢?这个问题很复杂,Java SDK 并发包里之所以有那么多东西,有很大一部分原因就是要提升在某个特定领域的性能

    不过从方案层面,我们可以这样来解决这个问题。

    第一,既然使用锁会带来性能问题,那最好的方案自然就是使用无锁的算法和数据结构了。在这方面有很多相关的技术,例如线程本地存储 (Thread Local Storage, TLS)、写入时复制 (Copy-on-write)、乐观锁等;Java 并发包里面的原子类也是一种无锁的数据结构;Disruptor 则是一个无锁的内存队列,性能都非常好……

    第二,减少锁持有的时间。互斥锁本质上是将并行的程序串行化,所以要增加并行度,一定要减少持有锁的时间。这个方案具体的实现技术也有很多,例如使用细粒度的锁,一个典型的例子就是 Java 并发包里的 ConcurrentHashMap,它使用了所谓分段锁的技术(这个技术后面我们会详细介绍);还可以使用读写锁,也就是读是无锁的,只有写的时候才会互斥。

    性能方面的度量指标有很多,我觉得有三个指标非常重要,就是:吞吐量、延迟和并发量。

    1. 吞吐量:指的是单位时间内能处理的请求数量。吞吐量越高,说明性能越好。
    2. 延迟:指的是从发出请求到收到响应的时间。延迟越小,说明性能越好。
    3. 并发量:指的是能同时处理的请求数量,一般来说随着并发量的增加、延迟也会增加。所以延迟这个指标,一般都会是基于并发量来说的。例如并发量是 1000 的时候,延迟是 50 毫秒。

    总结

    并发编程是一个复杂的技术领域,微观上涉及到原子性问题、可见性问题和有序性问题,宏观则表现为安全性、活跃性以及性能问题。

    我们在设计并发程序的时候,主要是从宏观出发,也就是要重点关注它的安全性、活跃性以及性能。安全性方面要注意数据竞争和竞态条件,活跃性方面需要注意死锁、活锁、饥饿等问题,性能方面我们虽然介绍了两个方案,但是遇到具体问题,你还是要具体分析,根据特定的场景选择合适的数据结构和算法。

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  • 线程实现的方式 ​ 实现Runnable,继承Thread,匿名内部类,定时器 wait和sleep区别 ​ wait锁会被释放,在synchronized中通过notify,notifyAll释放,会释放系统资源 ​ sleep锁不会释放,不会释放系统资源,...

    在这里插入图片描述

    线程实现的方式

    ​ 实现Runnable,继承Thread,匿名内部类,定时器

    wait和sleep区别

    ​ wait锁会被释放,在synchronized中通过notify,notifyAll释放,会释放系统资源

    ​ sleep锁不会释放,不会释放系统资源,指定时间会自动唤醒

    为什么wait和notify、notifyAll要放在synchronized中?

    ​ 因为他们需要一个同步队列,一个对象锁,一个监视器,只有保证同步才能保证唤醒是同一把锁,只有保证有监视器才能去监视状态,synchronized是一把同步锁和监视器。

    活跃性问题

    ​ 死锁:都有对方的资源,都没有释放,都拿不到想要的资源

    ​ 饥饿:优先级低的线程就会存在一直获取不到锁的问题,一直轮不到

    ​ 活锁: 互相礼让

    ​ 如何解决死锁问题?

    ​ 互斥条件,占有并等待,非抢占,循环等待

    ​ 如何解决饥饿问题?

    ​ 设置优先级,使用synchronized

    线程安全性问题

    ​ 多线程环境下,共享统一资源,非原子性操作会产生安全性问题

    ​ 解决:使用synchronized同步

    ​ 偏向锁:每次获取锁和释放锁会浪费资源,一个单线程竞争锁

    ​ 轻量级锁(自旋锁/无锁):就是一直循环的锁,一个线程只能等待下一个线程结束,才会循环

    ​ 重量级锁:

    ​ 锁重入:同一个锁可以被一个线程调用还可以被其他锁调用

    ​ 公平锁:排队获取锁

    ​ 不公平锁:争抢锁

    读写锁(排他锁和共享锁)

    ​ 读锁:不互斥/共享锁,效率高

    ​ 写锁:互斥/排他锁,一次只能一个线程进入

    ​ 锁降级:将写锁降级为读锁,保证数据一致性

    ​ 锁升级:将读锁升级为写锁,保证数据一致性,保证数据一致性

     private ReentrantReadWriteLock locks = new ReentrantReadWriteLock();
     private Lock read = locks.readLock();
     private Lock write = locks.writeLock();
    
    Synchronized、DCL(双重检查加锁)

    ​ 指令重排序:会在不影响最终结果的情况下,执行顺序发生改变

    ​ 步骤:1.申请一块内存空间 2.在内存中实例化对象 3.引用指向这块空间地址

    ​ 指令重排序的问题:会出现安全性问题,会出现先执行3,这样对象就不是空了,双重加锁就不起作用

    ​ 解决办法:加volatile,线程可见性,可以是线程互斥

    Volatile

    ​ 是线程可见性,互斥

    AtoMic(原子性操作)

    ​ 方法:AtomicInteger、Atomic基本类型/数组类型/应用类型

    Lock

    ​ 方便实现公平性

    ​ 非阻塞的获取锁

    ​ 能被中断的我获取锁

    ​ 超时获取锁

    AQS(抽象队列同步器)
    CAS(比较并交换)
    ABA

    ​ 其他线程修改次数最后值和原值相同,出现线程安全性问题

    ​ 解决:加版本号

    Condition(指定线程释放)

    ​ 和notifyAll相比它可以指定释放,比较方便

    ​ 实现类:AQS

    ​ await(等待),signal(释放)

        private Lock lock = new ReentrantLock();
        private Condition condition = lock.newCondition();
    

    ​ 同步队列,等待队列(每new一个就有一个等待队列,和wait只有一个等待队列这是最大的区别)

    ThreadLocal(线程局部变量)

    ​ 线程私有化,解决线程安全性问题

    ThreadLocal会产生内存泄漏?

    ​ java的引用类型:

    ​ 强引用:GC回收不了的

    ​ 软引用(softReference):内存不够的时候,会被回收

    ​ 弱引用(weakReference):只要jvm启动回收,就会被回收

    ​ 虚引用(phantomReference):管理直接内存,就是一个通知信号,不会get到

    ​ ThreadLocal 中entry会用到弱引用,通过set会把当前theadlocal作为key,value作为值,会被放在Map中

    CyclicBarrier(线程屏障)

    ​ 允许一组线程全部等待彼此达到共同屏障点的同步辅助。 循环阻塞在涉及固定大小的线程方的程序中很有用,这些线程必须偶尔等待彼此。 屏障被称为循环 ,因为它可以在等待的线程被释放之后重新使用。

    ​ 简单点就是用来等待线程,等指定的线程到齐了才会运行。

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  • 线程安全是什么?其实简单来说就是**线程能按照我们的期望来执行。**但是在并发编程中却没那么美好,在并发编程学习(2) —— 并发编程Bug源头中我们介绍了并发Bug的主要源头: 可见性 原子性 有序性 一般在存在共享...

    并发编程中我们注意的方面有很多,但是最主要的还是这三个方面:安全性问题、活跃性问题、性能问题。

    安全性问题

    线程安全是什么?其实简单来说就是**线程能按照我们的期望来执行。**但是在并发编程中却没那么美好,在并发编程学习(2) —— 并发编程Bug源头中我们介绍了并发Bug的主要源头:

    1. 可见性
    2. 原子性
    3. 有序性

    一般在存在共享变量并且该变量会改变,同时有至少一个线程写这个变量这种情况下才会考虑这三种情况,也可以称这种情况为数据竞争。除此之外,程序的执行结果是依赖于线程执行的顺序,也就是所谓的竞态条件,下面用代码来举例:

    public class ThreadTest {
        int values = 0;
        
        sychronized int getValues(){
            return values;
        }
        
        sychronized void addOne(){
            values += 1;
        }
    }
    

    如果有两个线程同时调用get()+1,最终values的结果不是2,而是1,因为synchronized只能保证get()这个操作的安全性,不能保证get()+1这个组合操作的安全性,因此只有当线程串行化时就能解决这些问题,JAVA的解决方法里就提供了锁。

    活跃性问题

    活跃性问题指的是线程因为某种原因而导致无法执行下去。线程的活跃性问题除了前面介绍的死锁外,还有活锁饥饿

    活锁

    比起死锁那种你我互不相让的情况,活锁就是双方互相其谦让引起的冲突。现实中有甲乙两个人,做什么都互相谦让,你从东门出我在西门出,但有一天,在甲乙两人在路上碰到,甲往左侧挪想让乙先过,乙往右侧挪想让甲先过,这样就会造成相撞,在现实中甲乙能够通过沟通来解决这种情况,但在程序中,只会继续相撞下去,造就成所谓的活锁

    那么怎么解决活锁?最好的方法就是设置一个等待随机时间,甲乙相撞各自设置一个等待随机时间,甲乙在各自的随机时间结束后挪到另一方,这样就能解决活锁问题。

    饥饿

    引起饥饿问题最主要的是线程的优先级。优先级低的线程很多时候会被优先级高的线程取代,造成优先级低的永远无法执行,造成“饥饿”。另外长时间持有锁也会造成“饥饿”问题。

    那么解决饥饿的方法有以下三种:

    1. 避免持有锁长时间的执行。
    2. 公平的分配资源。
    3. 保证资源充足

    性能问题

    性能问题主要考察的是程序三个方面:

    1. 并发量:同一时刻处理多个请求,并发量越多,延迟也越多。
    2. 吞吐量:单位时间内处理的请求数量越高性能越好。
    3. 延迟:从发出请求到响应的时间。一般时间越短性能越好。

    总结

    在一开始只想提高CPU使用率,到后来优化后带来的种种问题,说明很多东西都有两面性,并不是所有优化后带来的效果会比优化前好,同时还要考量优化后可能带来问题,如何规避这些问题都是非常重要的。

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线程安全活跃态问题