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标签: 并发 (5)

【转载】【死磕Java并发】—–深入分析volatile的实现原理

通过前面一章我们了解了synchronized是一个重量级的锁,虽然JVM对它做了很多优化,而下面介绍的volatile则是轻量级的synchronized。如果一个变量使用volatile,则它比使用synchronized的成本更加低,因为它不会引起线程上下文的切换和调度。Java语言规范对volatile的定义如下:

Java编程语言允许线程访问共享变量,为了确保共享变量能被准确和一致地更新,线程应该确保通过排他锁单独获得这个变量。

上面比较绕口,通俗点讲就是说一个变量如果用volatile修饰了,则Java可以确保所有线程看到这个变量的值是一致的,如果某个线程对volatile修饰的共享变量进行更新,那么其他线程可以立马看到这个更新,这就是所谓的线程可见性。

volatile虽然看起来比较简单,使用起来无非就是在一个变量前面加上volatile即可,但是要用好并不容易(LZ承认我至今仍然使用不好,在使用时仍然是模棱两可)。

内存模型相关概念

理解volatile其实还是有点儿难度的,它与Java的内存模型有关,所以在理解volatile之前我们需要先了解有关Java内存模型的概念,这里只做初步的介绍,后续LZ会详细介绍Java内存模型。

操作系统语义

计算机在运行程序时,每条指令都是在CPU中执行的,在执行过程中势必会涉及到数据的读写。我们知道程序运行的数据是存储在主存中,这时就会有一个问题,读写主存中的数据没有CPU中执行指令的速度快,如果任何的交互都需要与主存打交道则会大大影响效率,所以就有了CPU高速缓存。CPU高速缓存为某个CPU独有,只与在该CPU运行的线程有关。

有了CPU高速缓存虽然解决了效率问题,但是它会带来一个新的问题:数据一致性。在程序运行中,会将运行所需要的数据复制一份到CPU高速缓存中,在进行运算时CPU不再也主存打交道,而是直接从高速缓存中读写数据,只有当运行结束后才会将数据刷新到主存中。举一个简单的例子:

【转载】Java并发体系

【转载】Java并发体系

【转载】Netty学习(五)-DelimiterBasedFrameDecoder

上一节我们说了LineBasedframeDecoder来解决粘包拆包的问题,TCP以流的方式进行数据传输,上层应用协议为了对消息进行区分,一般采用如下4种方式:

  1. 消息长度固定,累计读取到消息长度总和为定长Len的报文之后即认为是读取到了一个完整的消息。计数器归位,重新读取。
  2. 将回车换行符作为消息结束符。
  3. 将特殊的分隔符作为消息分隔符,回车换行符是他的一种。
  4. 通过在消息头定义长度字段来标识消息总长度。

LineBasedframeDecoder属于第二种,今天我们要说的DelimiterBasedFrameDecoder和FixedLengthFrameDecoder属于第三种和第一种。DelimiterBasedFrameDecoder用来解决以特殊符号作为消息结束符的粘包问题,FixedLengthFrameDecoder用来解决定长消息的粘包问题。下面首先来用DelimiterBasedFrameDecoder来写一个例子,我们看一下效果然后接着分析用法。

1. DelimiterBasedFrameDecoder使用

服务端:

public class HelloWordServer {
    private int port;

    public HelloWordServer(int port) {
        this.port = port;
    }

    public void start(){
        EventLoopGroup bossGroup = new NioEventLoopGroup();
        EventLoopGroup workGroup = new NioEventLoopGroup();

        ServerBootstrap server = new ServerBootstrap().group(bossGroup,workGroup)
                                    .channel(NioServerSocketChannel.class)
                                    .childHandler(new ServerChannelInitializer());

        try {
            ChannelFuture future = server.bind(port).sync();
            future.channel().closeFuture().sync();
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }finally {
            bossGroup.shutdownGracefully();
            workGroup.shutdownGracefully();
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        HelloWordServer server = new HelloWordServer(7788);
        server.start();
    }
}

服务端ServerChannelInitializer:

public class ServerChannelInitializer extends ChannelInitializer<SocketChannel> {
    @Override
    protected void initChannel(SocketChannel socketChannel) throws Exception {
        ChannelPipeline pipeline = socketChannel.pipeline();

        ByteBuf delimiter = Unpooled.copiedBuffer("\t".getBytes());
        pipeline.addLast("framer", new DelimiterBasedFrameDecoder(2048,delimiter));    
        // 字符串解码 和 编码
        pipeline.addLast("decoder", new StringDecoder());
        pipeline.addLast("encoder", new StringEncoder());

        // 自己的逻辑Handler
        pipeline.addLast("handler", new ServerHandler());
    }
}

服务端handler:

public class ServerHandler extends ChannelInboundHandlerAdapter {
    private int counter;

    @Override
    public void channelRead(ChannelHandlerContext ctx, Object msg) throws Exception {
        String body = (String)msg;
        System.out.println("server receive order : " + body + ";the counter is: " + ++counter);
    }

    @Override
    public void exceptionCaught(ChannelHandlerContext ctx, Throwable cause) throws Exception {
        super.exceptionCaught(ctx, cause);
    }
}

【转载】小白科普:Netty有什么用? 有更新!

随着移动互联网的爆发性增长,小明公司的电子商务系统访问量越来越大,由于现有系统是个单体的巨型应用,已经无法满足海量的并发请求,拆分势在必行。
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在微服务的大潮之中, 架构师小明把系统拆分成了多个服务,根据需要部署在多个机器上,这些服务非常灵活,可以随着访问量弹性扩展。

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【转载】Web系统大规模并发——电商秒杀与抢购

电商的秒杀和抢购,对我们来说,都不是一个陌生的东西。然而,从技术的角度来说,这对于Web系统是一个巨大的考验。当一个Web系统,在一秒钟内收到数以 万计甚至更多请求时,系统的优化和稳定至关重要。这次我们会关注秒杀和抢购的技术实现和优化,同时,从技术层面揭开,为什么我们总是不容易抢到火车票的原 因?

一、大规模并发带来的挑战

在过去的工作中,我曾经面对过5w每秒的高并发秒杀功能,在这个过程中,整个Web系统遇到了很多的问题和挑战。如果Web系统不做针对性的优化,会轻而易举地陷入到异常状态。我们现在一起来讨论下,优化的思路和方法哈。

1. 请求接口的合理设计

一个秒杀或者抢购页面,通常分为2个部分,一个是静态的HTML等内容,另一个就是参与秒杀的Web后台请求接口。