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Java面试难点:关于乐观锁和悲观锁,面试官想问我们什么?

阿风的架构笔记 988

前言:

如今咱们对“java面试项目中遇到的难点”大概比较珍视,我们都想要剖析一些“java面试项目中遇到的难点”的相关文章。那么小编也在网上网罗了一些有关“java面试项目中遇到的难点””的相关内容,希望我们能喜欢,我们一起来了解一下吧!

前言

乐观锁和悲观锁问题,是出现频率比较高的面试题。本文将由浅入深,逐步介绍它们的基本概念、实现方式(含实例)、适用场景,以及可能遇到的面试官追问,希望能够帮助你打动面试官。

目录基本概念实现方式(含实例)优缺点和适用场景面试官追问:乐观锁加锁吗?面试官追问:CAS有哪些缺点?总结一、基本概念

乐观锁和悲观锁是两种思想,用于解决并发场景下的数据竞争问题。

乐观锁:乐观锁在操作数据时非常乐观,认为别人不会同时修改数据。因此乐观锁不会上锁,只是在执行更新的时候判断一下在此期间别人是否修改了数据:如果别人修改了数据则放弃操作,否则执行操作。

悲观锁:悲观锁在操作数据时比较悲观,认为别人会同时修改数据。因此操作数据时直接把数据锁住,直到操作完成后才会释放锁;上锁期间其他人不能修改数据。

在说明实现方式之前,需要明确:乐观锁和悲观锁是两种思想,它们的使用是非常广泛的,不局限于某种编程语言或数据库。

悲观锁的实现方式是加锁,加锁既可以是对代码块加锁(如Java的synchronized关键字),也可以是对数据加锁(如MySQL中的排它锁)。

乐观锁的实现方式主要有两种:CAS机制和版本号机制,下面详细介绍。

1、CAS(Compare And Swap)

CAS操作包括了3个操作数:

需要读写的内存位置(V)进行比较的预期值(A)拟写入的新值(B)

CAS操作逻辑如下:如果内存位置V的值等于预期的A值,则将该位置更新为新值B,否则不进行任何操作。许多CAS的操作是自旋的:如果操作不成功,会一直重试,直到操作成功为止。

这里引出一个新的问题,既然CAS包含了Compare和Swap两个操作,它又如何保证原子性呢?答案是:CAS是由CPU支持的原子操作,其原子性是在硬件层面进行保证的。

下面以Java中的自增操作(i++)为例,看一下悲观锁和CAS分别是如何保证线程安全的。我们知道,在Java中自增操作不是原子操作,它实际上包含三个独立的操作:

读取i值;加1;将新值写回i

因此,如果并发执行自增操作,可能导致计算结果的不准确。在下面的代码示例中:value1没有进行任何线程安全方面的保护,value2使用了乐观锁(CAS),value3使用了悲观锁(synchronized)。

运行程序,使用1000个线程同时对value1、value2和value3进行自增操作,可以发现:value2和value3的值总是等于1000,而value1的值常常小于1000。

public class Test { //value1:线程不安全 private static int value1 = 0; //value2:使用乐观锁 private static AtomicInteger value2 = new AtomicInteger(0); //value3:使用悲观锁 private static int value3 = 0; private static synchronized void increaseValue3(){ value3++; } public static void main(String[] args) throws Exception { //开启1000个线程,并执行自增操作 for(int i = 0; i < 1000; ++i){ new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { try { Thread.sleep(100); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } value1++; value2.getAndIncrement(); increaseValue3(); } }).start(); } //打印结果 Thread.sleep(1000); System.out.println("线程不安全:" + value1); System.out.println("乐观锁(AtomicInteger):" + value2); System.out.println("悲观锁(synchronized):" + value3); }}

首先来介绍AtomicInteger。AtomicInteger是java.util.concurrent.atomic包提供的原子类,利用CPU提供的CAS操作来保证原子性;除了AtomicInteger外,还有AtomicBoolean、AtomicLong、AtomicReference等众多原子类。

下面看一下AtomicInteger的源码,了解下它的自增操作getAndIncrement()是如何实现的(源码以Java7为例,Java8有所不同,但思想类似)。

public class AtomicInteger extends Number implements java.io.Serializable { //存储整数值,volatile保证可视性 private volatile int value; //Unsafe用于实现对底层资源的访问 private static final Unsafe unsafe = Unsafe.getUnsafe(); //valueOffset是value在内存中的偏移量 private static final long valueOffset; //通过Unsafe获得valueOffset static { try { valueOffset = unsafe.objectFieldOffset(AtomicInteger.class.getDeclaredField("value")); } catch (Exception ex) { throw new Error(ex); } } public final boolean compareAndSet(int expect, int update) { return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update); } public final int getAndIncrement() { for (;;) { int current = get(); int next = current + 1; if (compareAndSet(current, next)) return current; } }}

源码分析说明如下:

1.getAndIncrement()实现的自增操作是自旋CAS操作:在循环中进行compareAndSet,如果执行成功则退出,否则一直执行。

2.其中compareAndSet是CAS操作的核心,它是利用Unsafe对象实现的。

3.Unsafe又是何许人也呢?Unsafe是用来帮助Java访问操作系统底层资源的类(如可以分配内存、释放内存),通过Unsafe,Java具有了底层操作能力,可以提升运行效率;强大的底层资源操作能力也带来了安全隐患(类的名字Unsafe也在提醒我们这一点),因此正常情况下用户无法使用。AtomicInteger在这里使用了Unsafe提供的CAS功能。

4.valueOffset可以理解为value在内存中的偏移量,对应了CAS三个操作数(V/A/B)中的V;偏移量的获得也是通过Unsafe实现的。

5.value域的volatile修饰符:Java并发编程要保证线程安全,需要保证原子性、可视性和有序性;CAS操作可以保证原子性,而volatile可以保证可视性和一定程度的有序性;在AtomicInteger中,volatile和CAS一起保证了线程安全性。关于volatile作用原理的说明涉及到Java内存模型(JMM),这里不详细展开。

说完了AtomicInteger,再说synchronized。synchronized通过对代码块加锁来保证线程安全:在同一时刻,只能有一个线程可以执行代码块中的代码。synchronized是一个重量级的操作,不仅是因为加锁需要消耗额外的资源,还因为线程状态的切换会涉及操作系统核心态和用户态的转换;不过随着JVM对锁进行的一系列优化(如自旋锁、轻量级锁、锁粗化等),synchronized的性能表现已经越来越好。

2、版本号机制

除了CAS,版本号机制也可以用来实现乐观锁。版本号机制的基本思路是在数据中增加一个字段version,表示该数据的版本号,每当数据被修改,版本号加1。当某个线程查询数据时,将该数据的版本号一起查出来;当该线程更新数据时,判断当前版本号与之前读取的版本号是否一致,如果一致才进行操作。

需要注意的是,这里使用了版本号作为判断数据变化的标记,实际上可以根据实际情况选用其他能够标记数据版本的字段,如时间戳等。

下面以“更新玩家金币数”为例(数据库为MySQL,其他数据库同理),看看悲观锁和版本号机制是如何应对并发问题的。

考虑这样一种场景:游戏系统需要更新玩家的金币数,更新后的金币数依赖于当前状态(如金币数、等级等),因此更新前需要先查询玩家当前状态。

下面的实现方式,没有进行任何线程安全方面的保护。如果有其他线程在query和update之间更新了玩家的信息,会导致玩家金币数的不准确。

@Transactionalpublic void updateCoins(Integer playerId){ //根据player_id查询玩家信息 Player player = query("select coins, level from player where player_id = {0}", playerId); //根据玩家当前信息及其他信息,计算新的金币数 Long newCoins = ……; //更新金币数 update("update player set coins = {0} where player_id = {1}", newCoins, playerId);}

为了避免这个问题,悲观锁通过加锁解决这个问题,代码如下所示。在查询玩家信息时,使用select …… for update进行查询;该查询语句会为该玩家数据加上排它锁,直到事务提交或回滚时才会释放排它锁;在此期间,如果其他线程试图更新该玩家信息或者执行select for update,会被阻塞。

@Transactionalpublic void updateCoins(Integer playerId){ //根据player_id查询玩家信息(加排它锁) Player player = queryForUpdate("select coins, level from player where player_id = {0} for update", playerId); //根据玩家当前信息及其他信息,计算新的金币数 Long newCoins = ……; //更新金币数 update("update player set coins = {0} where player_id = {1}", newCoins, playerId);}

版本号机制则是另一种思路,它为玩家信息增加一个字段:version。在初次查询玩家信息时,同时查询出version信息;在执行update操作时,校验version是否发生了变化,如果version变化,则不进行更新。

@Transactionalpublic void updateCoins(Integer playerId){ //根据player_id查询玩家信息,包含version信息 Player player = query("select coins, level, version from player where player_id = {0}", playerId); //根据玩家当前信息及其他信息,计算新的金币数 Long newCoins = ……; //更新金币数,条件中增加对version的校验 update("update player set coins = {0} where player_id = {1} and version = {2}", newCoins, playerId, player.version);}
三、优缺点和适用场景

乐观锁和悲观锁并没有优劣之分,它们有各自适合的场景;下面从两个方面进行说明。

1、功能限制

与悲观锁相比,乐观锁适用的场景受到了更多的限制,无论是CAS还是版本号机制。

例如,CAS只能保证单个变量操作的原子性,当涉及到多个变量时,CAS是无能为力的,而synchronized则可以通过对整个代码块加锁来处理。再比如版本号机制,如果query的时候是针对表1,而update的时候是针对表2,也很难通过简单的版本号来实现乐观锁。

2、竞争激烈程度

如果悲观锁和乐观锁都可以使用,那么选择就要考虑竞争的激烈程度:

当竞争不激烈 (出现并发冲突的概率小)时,乐观锁更有优势,因为悲观锁会锁住代码块或数据,其他线程无法同时访问,影响并发,而且加锁和释放锁都需要消耗额外的资源。

当竞争激烈(出现并发冲突的概率大)时,悲观锁更有优势,因为乐观锁在执行更新时频繁失败,需要不断重试,浪费CPU资源。

四、面试官追问:乐观锁加锁吗?

笔者在面试时,曾遇到面试官如此追问。下面是我对这个问题的理解:

1.乐观锁本身是不加锁的,只是在更新时判断一下数据是否被其他线程更新了;AtomicInteger便是一个例子。

2.有时乐观锁可能与加锁操作合作,例如,在前述updateCoins()的例子中,MySQL在执行update时会加排它锁。但这只是乐观锁与加锁操作合作的例子,不能改变“乐观锁本身不加锁”这一事实。

五、面试官追问:CAS有哪些缺点?

面试到这里,面试官可能已经中意你了。不过面试官准备对你发起最后的进攻:你知道CAS这种实现方式有什么缺点吗?

下面是CAS一些不那么完美的地方:

1、ABA问题

假设有两个线程——线程1和线程2,两个线程按照顺序进行以下操作:

(1)线程1读取内存中数据为A;(2)线程2将该数据修改为B;(3)线程2将该数据修改为A;(4)线程1对数据进行CAS操作

在第(4)步中,由于内存中数据仍然为A,因此CAS操作成功,但实际上该数据已经被线程2修改过了。这就是ABA问题。

在AtomicInteger的例子中,ABA似乎没有什么危害。但是在某些场景下,ABA却会带来隐患,例如栈顶问题:一个栈的栈顶经过两次(或多次)变化又恢复了原值,但是栈可能已发生了变化。

对于ABA问题,比较有效的方案是引入版本号,内存中的值每发生一次变化,版本号都+1;在进行CAS操作时,不仅比较内存中的值,也会比较版本号,只有当二者都没有变化时,CAS才能执行成功。Java中的AtomicStampedReference类便是使用版本号来解决ABA问题的。

2、高竞争下的开销问题

在并发冲突概率大的高竞争环境下,如果CAS一直失败,会一直重试,CPU开销较大。针对这个问题的一个思路是引入退出机制,如重试次数超过一定阈值后失败退出。当然,更重要的是避免在高竞争环境下使用乐观锁。

3、功能限制

CAS的功能是比较受限的,例如CAS只能保证单个变量(或者说单个内存值)操作的原子性,这意味着:

原子性不一定能保证线程安全,例如在Java中需要与volatile配合来保证线程安全;当涉及到多个变量(内存值)时,CAS也无能为力。

除此之外,CAS的实现需要硬件层面处理器的支持,在Java中普通用户无法直接使用,只能借助atomic包下的原子类使用,灵活性受到限制。

六、总结

本文介绍了乐观锁和悲观锁的基本概念、实现方式(含实例)、适用场景,以及可能遇到的面试官追问,希望能够对你面试有帮助。最后,祝大家都拿到心仪的offer!

读者福利(学习分享)

对于很多初级Java工程师而言,想要提升技能,往往是自己摸索成长,不成体系的学习效果低效漫长且无助。整理的这些架构技术希望对Java开发的朋友们有所参考以及少走弯路,本文的重点是你有没有收获与成长,其余的都不重要,希望读者们能谨记这一点。同时我经过多年的收藏目前也算收集到了一套完整的学习资料以及高清详细的Java架构进阶学习导图及笔记免费分享给大家,希望对想成为架构师的朋友有一定的参考和帮助。

下面是部分资料截图,诚意满满:特别适合有1-5年开发经验的Java程序员们学习。

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