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CAS原理分析

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/qq_34173549/article/details/79917850 一、锁机制 常用的锁机制有两种: 1、悲观锁:假定会发生并发冲突,屏蔽一切可能违反数据完整性的操作。悲观锁的实现,往往依靠底层提供的锁机制;悲观锁会导致其它所有需要锁的线程挂起,等待持有锁的线程释放锁。 2、乐观锁:假设不会发生并发冲突,每次不加锁而是假设没有冲突而去完成某项操作,只在提交操作时检查是否违反数据完整性。如果因为冲突失败就重试,直到成功为止。乐观锁大多是基于数据版本记录机制实现。为数据增加一个版本标识,比如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。 乐观锁的缺点是不能解决脏读的问题。 在实际生产环境里边,如果并发量不大且不允许脏读,可以使用悲观锁解决并发问题;但如果系统的并发非常大的话,悲观锁定会带来非常大的性能问题,所以我们就要选择乐观锁定的方法. 锁机制存在以下问题: (1)在多线程竞争下,加锁、释放锁会导致比较多的上下文切换和调度延时,引起性能问题。 (2)一个线程持有锁会导致其它所有需要此锁的线程挂起。 (3)如果一个优先级高的线程等待一个优先级低的线程释放锁会导致优先级倒置,引起性能风险。 二、CAS 操作 JDK 5之前Java语言是靠synchronized关键字保证同步的,这是一种独占锁,也是是悲观锁。java.util.concurrent(J.U.C)种提供的atomic包中的类,使用的是乐观锁,用到的机制就是CAS,CAS(Compare and Swap)有3个操作数,内存值V,旧的预期值A,要修改的新值B。当且仅当预期值A和内存值V相同时,将内存值V修改为B,否则什么都不做。 现代的CPU提供了特殊的指令,允许算法执行读-修改-写操作,而无需害怕其他线程同时修改变量,因为如果其他线程修改变量,那么CAS会检测它(并失败),算法可以对该操作重新计算。而 compareAndSet() 就用这些代替了锁定。 以AtomicInteger为例,研究在没有锁的情况下是如何做到数据正确性的。 [java] view plain copy publicclassAtomicIntegerextendsNumberimplementsjava.io.Serializable{ privatevolatileintvalue; publicfinalintget(){ returnvalue; } publicfinalintgetAndIncrement(){ for(;;){ intcurrent=get(); intnext=current+1; if(compareAndSet(current,next)) returncurrent; } } publicfinalbooleancompareAndSet(intexpect,intupdate){ returnunsafe.compareAndSwapInt(this,valueOffset,expect,update); } 字段value需要借助volatile原语,保证线程间的数据是可见的(共享的)。这样在获取变量的值的时候才能直接读取。然后来看看++i是怎么做到的。getAndIncrement采用了CAS操作,每次从内存中读取数据然后将此数据和+1后的结果进行CAS操作,如果成功就返回结果,否则重试直到成功为止。而compareAndSet利用JNI来完成CPU指令的操作。 [java] view plain copy publicfinalbooleancompareAndSet(intexpect,intupdate){ returnunsafe.compareAndSwapInt(this,valueOffset,expect,update); } 整体的过程就是这样子的,利用CPU的CAS指令,同时借助JNI来完成Java的非阻塞算法。其它原子操作都是利用类似的特性完成的。 而整个J.U.C都是建立在CAS之上的,因此对于synchronized阻塞算法,J.U.C在性能上有了很大的提升。 CAS第一个问题是会导致“ABA问题”。aba实际上是乐观锁无法解决脏数据读取的一种体现。CAS算法实现一个重要前提需要取出内存中某时刻的数据,而在下时刻比较并替换,那么在这个时间差类会导致数据的变化。比如说一个线程one从内存位置V中取出A,这时候另一个线程two也从内存中取出A,并且two进行了一些操作变成了B,然后two又将V位置的数据变成A,这时候线程one进行CAS操作发现内存中仍然是A,然后one操作成功。尽管线程one的CAS操作成功,但是不代表这个过程就是没有问题的。如果链表的头在变化了两次后恢复了原值,但是不代表链表就没有变化。因此AtomicStampedReference/AtomicMarkableReference就很有用了。 AtomicMarkableReference 类描述的一个<Object,Boolean>的对,可以原子的修改Object或者Boolean的值,这种数据结构在一些缓存或者状态描述中比较有用。这种结构在单个或者同时修改Object/Boolean的时候能够有效的提高吞吐量。AtomicStampedReference 类维护带有整数“标志”的对象引用,可以用原子方式对其进行更新。对比AtomicMarkableReference 类的<Object,Boolean>,AtomicStampedReference 维护的是一种类似<Object,int>的数据结构,其实就是对对象(引用)的一个并发计数(标记版本戳stamp)。但是与AtomicInteger 不同的是,此数据结构可以携带一个对象引用(Object),并且能够对此对象和计数同时进行原子操作。 [java] view plain copy

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springmvc工作原理

1.Spring web mvc介绍 Spring web mvc和Struts2都属于表现层的框架,它是Spring框架的一部分,我们可以从Spring的整体结构中看得出来: 2.Web mvc 1、用户发起request请求至控制器(Controller) 控制接收用户请求的数据,委托给模型进行处理 2、控制器通过模型(Model)处理数据并得到处理结果 模型通常是指业务逻辑 3、控制器将模型数据在视图(View)中展示 web中模型无法将数据直接在视图上显示,需要通过控制器完成。如果在C/S应用中模型是可以将数据在视图中展示的。 4、控制器将视图response响应给用户 通过视图展示给用户要的数据或处理结果。 3.Spring web mvc架构 架构图 流程 1、用户发送请求至前端控制器DispatcherServlet 2、DispatcherServlet收到请求调用HandlerMapping处理器映射器。 3、处理器映射器找到具体的处理器,生成处理器对象及处理器拦截器(如果有则生成)一并返回给DispatcherServlet。 4、DispatcherServlet调用HandlerAdapter处理器适配器 5、HandlerAdapter经过适配调用具体的处理器(Controller,也叫后端控制器)。 6、Controller执行完成返回ModelAndView 7、HandlerAdapter将controller执行结果ModelAndView返回给DispatcherServlet 8、DispatcherServlet将ModelAndView传给ViewReslover视图解析器 9、ViewReslover解析后返回具体View 10、DispatcherServlet根据View进行渲染视图(即将模型数据填充至视图中)。 11、DispatcherServlet响应用户 组件说明: 以下组件通常使用框架提供实现: DispatcherServlet:作为前端控制器,整个流程控制的中心,控制其它组件执行,统一调度,降低组件之间的耦合性,提高每个组件的扩展性。 HandlerMapping:通过扩展处理器映射器实现不同的映射方式,例如:配置文件方式,实现接口方式,注解方式等。 HandlAdapter:通过扩展处理器适配器,支持更多类型的处理器。 ViewResolver:通过扩展视图解析器,支持更多类型的视图解析,例如:jsp、freemarker、pdf、excel等。 下边两个组件通常情况下需要开发: Handler:处理器,即后端控制器用controller表示。 View:视图,即展示给用户的界面,视图中通常需要标签语言展示模型数据。 本文转自SummerChill博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/DreamDrive/p/5985197.html,如需转载请自行联系原作者

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Saltstack原理(1)

SaltStack是一个服务器基础架构集中化管理平台,具备配置管理、远程执行、监控等功能,一般可以理解为简化版的puppet和加强版的func。SaltStack基于Python语言实现,结合轻量级消息队列(ZeroMQ)与Python第三方模块(Pyzmq、PyCrypto、Pyjinjia2、python-msgpack和PyYAML等)构建。 通过部署SaltStack环境,我们可以在成千上万台服务器上做到批量执行命令,根据不同业务特性进行配置集中化管理、分发文件、采集服务器数据、操作系统基础及软件包管理等,SaltStack是运维人员提高工作效率、规范业务配置与操作的利器。 Saltstack安装(2) Saltstack远程执行命令(3) Saltstack常用模块及API(4) Saltstack的grains组件(5) 2、特性 (1)、部署简单、方便; (2)、支持大部分UNIX/Linux及Windows环境; (3)、主从集中化管理; (4)、配置简单、功能强大、扩展性强; (5)、主控端(master)和被控端(minion)基于证书认证,安全可靠; (6)、支持API及自定义模块,可通过Python轻松扩展。 本文转自 转身撞墙角 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/chentianwang/1731919

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Java并发机制底层实现原理-原子操作的实现原理

章节目录 原子操作含义 相关术语 保证多处理器操作原子性的两种方式 Java语言层面上实现原子操作 原子操作的含义: 原子本意是"不能被进一步分割的最小粒子",而原子操作意为,不可中断的一个或一系列操作。 相关术语 术语名称 英文 解释 缓存行 Cache line 缓存的最小操作单位 比较并交换 Compare and Swap CAS操作需要输入两个数值,一个旧值(期望操作前的值)和一个新值,在操作期间先比较旧值有没有发生变化,如果没有发生变化,才交换成新值,发生变化,表示有多线程竞争,则不交换 保证多处理器操作原子性的两种方式 通过总线锁保证操作共享变量是原子性的 如果多个处理器同事对共享变量进行读改写操作(i++是经典的读改写操作),那 么共享变量就会被多个处理器同时进行操作,这样读改写操作就不是原子性的,操作完之后,共享变量的值会和期望的不一致。 如: public class IncreaceThread implements Runnable { public int i = 1; public void run() { this.i = ++i; } public int getI(){ return this.i; } public static void main(String[] args) { IncreaceThread increaseThread = new IncreaceThread(); Thread thread1 = new Thread(increaseThread); Thread thread2 = new Thread(increaseThread); thread1.start(); thread2.start(); System.out.println(increaseThread.getI()); } } 计算出最终i的值有可能是2,而不是3。 原因可能是多个处理器同时从各自的缓存中读取变量i,分别进行+1操作,然后分别写入到系统内从中。 想要保证改写共享变量的操作是原子的,那就必须保证CPU1读改写共享变量的 时候,CPU2不能操作缓存了该共享变量内存地址的缓存。 处理器使用总线锁来解决这个问题,所谓总线锁,就是处理器提供一个LOCK#信号,当一个处理器在总线上输出此信号时, 其他处理器的请求将被阻塞住,那么该处理器可以独占共享内存。 使用缓存锁保证原子性 第二个机制是通过缓存锁定来保证原子性。 同一时刻,我们只需保证对某个内存地址的操作是原子性即可,但总线锁定把CPU 和内存之间的通信锁住,这使得锁定期间,其他处理器不能操作其他内存地址的数据,所以总线锁的开销比较大。 使用缓存锁定开销会变小,缓存锁定,是指内存区域如果被缓存在处理器缓存行中,并且在Lock操作期间被锁定,那么当它执行锁操作回写到内存时,处理器不在总线上声言LOCK#信号,而是修改内部的内存地址,并允许它的缓存一致性来保证操作的原子性。 Java语言层面上实现原子操作 在Java中通过锁和循环CAS的方式实现原子操作 使用循环CAS实现原子操作 JVM中的CAS操作正式利用了处理器提供的cmpxchg指令实现的,自旋基本思路就是循环进行CAS操作知道成功为止,以下代码实现可一个基于CAS线程安全的计数器方法safeCount 和一个非线程安全的计数器count。 package com.imooc.item; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; public class Counter { private AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(0); private int i = 0; public void safeCount() { for (; ; ) { int i = atomicInteger.get(); boolean suc = atomicInteger.compareAndSet(i, ++i); if (suc) { break; } } } //线程计数器 public void count() { i++; } public static void main(String[] args) { final Counter cas = new Counter(); List<Thread> ts = new ArrayList<Thread>(600); long start = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i < 100; i++) { Thread t = new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { for (int i = 0; i < 10000; i++) { cas.count(); cas.safeCount(); } } }); ts.add(t); } //开始运行线程 for (Thread t : ts) { t.start(); } //等待所有线程执行完毕 for (Thread t : ts) { try { t.join(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } } System.out.println(cas.i); System.out.println(cas.atomicInteger.get()); System.out.println(System.currentTimeMillis() - start); } } 运行结果如下所示: 996309 1000000 61 CAS实现原子操作的三大问题 ABA 问题 因为CAS需要在操作值的时候,检查值有没有发生变化,如果没有发生变化则 更新,但如果一个值原来是A,变成了B,又变成了A,那么使用CAS进行检查时会 发现它的值没有发生变化,但实际上却变了,ABA问题的解决思路就是使用版 本号,在变量前面加上版本号,每次变量更新的时候把版本号加1。 那么A->B->A问题就会变成1A-2B-3A. 循环时间开销大 自旋CAS如果长时间不成功,会给CPU带来非常大的执行开销。常用做法是控制自旋的次数。 只能保证一个共享变量的原子操作 当对一个共享变量执行操作时,我们可以使用循环CAS的方式保证原子操作, 但是对多个共享变量操作时,循环CAS就无法保证操作的原子性,这个时候可 以用锁。 使用锁机制实现原子操作 锁机制保证了只有获得锁的线程才能够 操作锁定的线程共享区域(临界区), JVM内部实现了很多的锁机制:偏向锁、轻量级锁和互斥锁。其中,除了偏向 锁,JVM实现锁的方式都使用了循环CAS,即当一个线程想进入同步块的时候使 用循环CAS的方式获取锁,当它退出同步块的时候使用循环CAS释放锁。

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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