【面试问题】锁如何优化?

简介: 【1月更文挑战第27天】【面试问题】锁如何优化?

锁是多线程编程中用于控制对共享资源访问的机制,然而,由于锁的使用可能导致性能瓶颈,因此锁的优化是一个重要而复杂的课题。在优化锁的性能时,需要考虑到锁的粒度、锁的类型、锁的实现方式以及避免锁的竞争等多个方面。下面是一些常见的锁优化策略:

1. 锁的粒度调整:

  • 细粒度锁:
  • 将共享资源分解为多个独立的部分,对每个部分使用独立的锁。这样,不同线程在访问不同部分时不会相互阻塞,提高了并发性。这种方式也称为细粒度锁,适用于共享资源中的不同部分访问独立的场景。
classFineGrainedLockExample {
privatefinalMap<String, Object>map=newHashMap<>();
privatefinalMap<String, ReentrantLock>locks=newHashMap<>();
publicvoidput(Stringkey, Objectvalue) {
ReentrantLocklock=getLock(key);
lock.lock();
try {
map.put(key, value);
        } finally {
lock.unlock();
        }
    }
publicObjectget(Stringkey) {
ReentrantLocklock=getLock(key);
lock.lock();
try {
returnmap.get(key);
        } finally {
lock.unlock();
        }
    }
privateReentrantLockgetLock(Stringkey) {
locks.computeIfAbsent(key, k->newReentrantLock());
returnlocks.get(key);
    }
}

粗粒度锁:

  • 将整个共享资源都用一个锁来保护。虽然这样的锁粒度较大,但是可以减小锁的管理开销,适用于并发访问不频繁、竞争不激烈的情况。
classCoarseGrainedLockExample {
privatefinalMap<String, Object>map=newHashMap<>();
privatefinalReentrantLocklock=newReentrantLock();
publicvoidput(Stringkey, Objectvalue) {
lock.lock();
try {
map.put(key, value);
        } finally {
lock.unlock();
        }
    }
publicObjectget(Stringkey) {
lock.lock();
try {
returnmap.get(key);
        } finally {
lock.unlock();
        }
    }
}

2. 读写锁的使用:

  • ReadWriteLock:
  • 对于读多写少的场景,可以使用读写锁(ReadWriteLock)。ReadWriteLock 接口提供了读锁和写锁两种不同的锁,多个线程可以同时获取读锁,但只有一个线程能够获取写锁。
classReadWriteLockExample {
privatefinalMap<String, Object>map=newHashMap<>();
privatefinalReadWriteLocklock=newReentrantReadWriteLock();
privatefinalLockreadLock=lock.readLock();
privatefinalLockwriteLock=lock.writeLock();
publicvoidput(Stringkey, Objectvalue) {
writeLock.lock();
try {
map.put(key, value);
        } finally {
writeLock.unlock();
        }
    }
publicObjectget(Stringkey) {
readLock.lock();
try {
returnmap.get(key);
        } finally {
readLock.unlock();
        }
    }
}

3. 无锁算法:

  • CAS(Compare and Swap):
  • 无锁算法通过原子操作来实现并发控制,其中最为典型的是 CAS 操作。CAS 操作可以保证在没有锁的情况下进行原子性的读取和更新操作,适用于一些并发竞争较小的场景。Java中的 Atomic 类就是通过 CAS 操作来实现的。
classAtomicExample {
privatefinalAtomicIntegercount=newAtomicInteger(0);
publicvoidincrement() {
count.incrementAndGet();
    }
publicintgetCount() {
returncount.get();
    }
}

4. 锁的避免:

  • 无锁设计:
  • 在一些场景中,可以通过无锁设计来避免锁的竞争。例如,使用分段锁、基于版本的并发控制(MVCC)等方式,通过设计来减小锁的争用。

5. 锁的释放顺序:

  • 避免死锁:
  • 在使用多个锁的情况下,要注意锁的获取顺序,以避免死锁的发生。尽量保持固定的获取锁的顺序,降低发生死锁的可能性。

6. 锁的升级与降级:

  • 锁的升级:
  • 在一些情况下,可以通过先获取较低级别的锁,执行部分代码后再升级为更高级别的锁,以减小锁的粒度,提高并发性能。
  • 锁的降级:
  • 与锁的升级相反,可以在获取较高级别的锁后,执行部分代码后再降级为较低级别的锁,以减小锁的竞争,提高并发性能。

7. 锁的自适应与自旋:

  • 自适应自旋锁:
  • 一些锁实现在自旋等待的过程中会根据锁的竞争情况自适应地调整自旋等待的次数或策略,以提高性能。

8. 避免锁的过多嵌套:

  • 简化锁的层次:
  • 避免过多的锁的嵌套,尽量简化锁的层次,以减小锁的粒度。
相关文章
|
8天前
|
存储 Java 开发者
面试官:小伙子知道synchronized的优化过程吗?我:嘚吧嘚吧嘚,面试官:出去!
面试官:小伙子知道synchronized的优化过程吗?我:嘚吧嘚吧嘚,面试官:出去!
25 1
|
20天前
|
SQL 分布式计算 监控
Sqoop数据迁移工具使用与优化技巧:面试经验与必备知识点解析
【4月更文挑战第9天】本文深入解析Sqoop的使用、优化及面试策略。内容涵盖Sqoop基础,包括安装配置、命令行操作、与Hadoop生态集成和连接器配置。讨论数据迁移优化技巧,如数据切分、压缩编码、转换过滤及性能监控。此外,还涉及面试中对Sqoop与其他ETL工具的对比、实际项目挑战及未来发展趋势的讨论。通过代码示例展示了从MySQL到HDFS的数据迁移。本文旨在帮助读者在面试中展现Sqoop技术实力。
62 2
|
20天前
|
SQL 存储 分布式计算
Hive数据仓库设计与优化策略:面试经验与必备知识点解析
本文深入探讨了Hive数据仓库设计原则(分区、分桶、存储格式选择)与优化策略(SQL优化、内置优化器、统计信息、配置参数调整),并分享了面试经验及常见问题,如Hive与RDBMS的区别、实际项目应用和与其他组件的集成。通过代码样例,帮助读者掌握Hive核心技术,为面试做好充分准备。
|
3月前
|
SQL 存储 数据库
面试题19: 如何优化SQL查询?
面试题19: 如何优化SQL查询?
面试题19: 如何优化SQL查询?
|
3月前
|
缓存 数据库 索引
面试题17: 数据库优化
面试题17: 数据库优化
|
2月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
最全MySQL面试60题(含答案):存储引擎+数据库锁+索引+SQL优化等
最全MySQL面试60题(含答案):存储引擎+数据库锁+索引+SQL优化等
194 0
|
19天前
|
存储 安全 Java
多线程编程常见面试题讲解(锁策略,CAS策略,synchronized原理,JUC组件,集合类)(下)
多线程编程常见面试题讲解(锁策略,CAS策略,synchronized原理,JUC组件,集合类)(下)
43 0
|
19天前
|
存储 安全 Java
多线程编程常见面试题讲解(锁策略,CAS策略,synchronized原理,JUC组件,集合类)(上)
多线程编程常见面试题讲解(锁策略,CAS策略,synchronized原理,JUC组件,集合类)
35 0
|
23天前
|
安全 Java
大厂面试题详解:synchronized的偏向锁和自旋锁怎么实现的
字节跳动大厂面试题详解:synchronized的偏向锁和自旋锁怎么实现的
10 0
|
2月前
|
SQL 关系型数据库 MySQL
面试过程中常遇到的Mysql优化方面的面试题
面试过程中常遇到的Mysql优化方面的面试题
49 0