并发性能优化 – 降低锁粒度

标签: JAVA concurrency Concurrent lock Performance | 发表时间:2014-12-06 00:21 | 作者:买蓉
出处:http://ifeve.com

原文链接   作者:Adrianos Dadis 译者:买蓉([email protected]) 校对:方腾飞

在高负载多线程应用中性能是非常重要的。为了达到更好的性能,开发者必须意识到并发的重要性。当我们需要使用并发时, 常常有一个资源必须被两个或多个线程共享。

在这种情况下,就存在一个 竞争条件,也就是其中一个线程可以得到锁(锁与特定资源绑定),其他想要得到锁的线程会被阻塞。这个同步机制的实现是有代价的,为了向你提供一个好用的同步模型,JVM和操作系统都要消耗资源。有三个最重要的因素使并发的实现会消耗大量资源,它们是:

  • 上下文切换
  • 内存同步
  • 阻塞

为了写出针对同步的优化代码,你必须认识到这三个因素以及如何减少它们。在写这样的代码时你需要注意很多东西。在本文中,我会向你介绍一种通过降低锁粒度的技术来减少这些因素。

让我们从一个基本原则开始:不要长时间持有不必要的锁。

在获得锁 之前做完所有需要做的事,只把锁用在需要同步的资源上,用完之后立即释放它。我们来看一个简单的例子:

public class HelloSync {
    private Map dictionary = new HashMap();
    public synchronized void borringDeveloper(String key, String value) {
        long startTime = (new java.util.Date()).getTime();
        value = value + "_"+startTime;
        dictionary.put(key, value);
        System.out.println("I did this in "+
     ((new java.util.Date()).getTime() - startTime)+" miliseconds");
    }
}

在这个例子中,我们违反了基本原则,因为我们创建了两个Date对象,调用了System.out.println(),还做了很多次String连接操作,但唯一需要做同步的操作是“ dictionary.put(key, value);”。让我们来修改代码,把同步方法变成只包含这句的同步块,得到下面更优化的代码:

public class HelloSync {
    private Map dictionary = new HashMap();
    public void borringDeveloper(String key, String value) {
        long startTime = (new java.util.Date()).getTime();
        value = value + "_"+startTime;
        synchronized (dictionary) {
            dictionary.put(key, value);
        }
        System.out.println("I did this in "+
 ((new java.util.Date()).getTime() - startTime)+" miliseconds");
    }
}

上面的代码可以进一步优化,但这里只想传达出这种想法。如果你对如何进一步优化感兴趣,请参考 java.util.concurrent.ConcurrentHashMap.

那么,我们怎么降低锁粒度呢?简单来说,就是通过尽可能少的请求锁。基本的想法是,分别用不同的锁来保护同一个类中多个独立的状态变量,而不是对整个类域只使用一个锁。我们来看下面这个我在很多应用中见到过的简单例子:

public class Grocery {
    private final ArrayList fruits = new ArrayList();
    private final ArrayList vegetables = new ArrayList();
    public synchronized void addFruit(int index, String fruit) {
        fruits.add(index, fruit);
    }
    public synchronized void removeFruit(int index) {
        fruits.remove(index);
    }
    public synchronized void addVegetable(int index, String vegetable) {
        vegetables.add(index, vegetable);
    }
    public synchronized void removeVegetable(int index) {
        vegetables.remove(index);
    }
}

杂货店主可以对他的杂货铺中的蔬菜和水果进行添加/删除操作。上面对杂货铺的实现,通过基本的Grocery 锁来保护fruits和vegetables,因为同步是在方法域完成的。事实上,我们可以不使用这个大范围的锁,而是针对每个资源(fruits和vegetables)分别使用一个锁。来看一下改进后的代码:

public class Grocery {
    private final ArrayList fruits = new ArrayList();
    private final ArrayList vegetables = new ArrayList();
    public void addFruit(int index, String fruit) {
        synchronized(fruits) fruits.add(index, fruit);
    }
    public void removeFruit(int index) {
        synchronized(fruits) {fruits.remove(index);}
    }
    public void addVegetable(int index, String vegetable) {
        synchronized(vegetables) vegetables.add(index, vegetable);
    }
    public void removeVegetable(int index) {
        synchronized(vegetables) vegetables.remove(index);
    }
}

在使用了两个锁后(把锁分离),我们会发现比起之前用一个整体锁,锁阻塞的情况更少了。当我们把这个技术用在有中度锁争抢的锁上时,优化提升会更明显。如果把该方法应用到轻微锁争抢的锁上,改进虽然比较小,但还是有效果的。但是如果把它用在有重度锁争抢的锁上时,你必须认识到结果并非总是更好。

请有选择性的使用这个技术。如果你怀疑一个锁是重度争抢锁请按下面的方法来确认是否使用上面的技术:

  • 确认你的产品会有多少争抢度,将这个争抢度乘以三倍或五倍(甚至10倍,如果你想准备的万无一失)
  • 基于这个争抢度做适当的测试
  • 比较两种方案的测试结果,然后挑选出最合适的

用于改进同步性能的技术还有很多,但对所有的技术来说最基本的原则只有一个:不要长时间持有不必要的锁。

这条基本原则可以如我之前向你们解释的那样理解成“尽可能少的请求锁”,也可以有其他解释(实现方法),我将在之后的文章中进一步介绍。

两个最重要的建议:

  • 请了解一下 java.util.concurrent包里的类(及其子包),因为其中有很多聪明而且有用的实现
  • 并发代码大多数都可以通过使用好的设计模式来简化。请将 Enterprise Integration Patterns熟记于心,它们可以让你不必熬夜。

 

Reference: Reduce lock granularity – Concurrency optimization from our JCG partner Adrianos Dadis at Java, Integration and the virtues of source.

Related Articles :

相关 [并发 性能优化] 推荐:

Pora2应用中HBase高并发读写性能优化

- - 搜索技术博客-淘宝
淘宝搜索的个性化离线实时分析系统Pora已升级至Pora2,Pora2是在基于Yarn的流式计算框架IStream基础上开发的,同时为保证数据和消息的实时处理系统中较多地使用了HBase,是一个典型的高并发读写HBase的分布式应用. 系统在发布之初遇到了比较严重的性能问题,表现为处理速度跟不上实时日志,并且整个Hadoop/HBase集群压力大,连带其它应用受影响.

并发性能优化 – 降低锁粒度

- - 并发编程网 - ifeve.com
原文链接   作者:Adrianos Dadis 译者:买蓉([email protected]) 校对:方腾飞. 在高负载多线程应用中性能是非常重要的. 为了达到更好的性能,开发者必须意识到并发的重要性. 当我们需要使用并发时, 常常有一个资源必须被两个或多个线程共享. 在这种情况下,就存在一个 竞争条件,也就是其中一个线程可以得到锁(锁与特定资源绑定),其他想要得到锁的线程会被阻塞.

用Netty开发中间件:高并发性能优化

- - CSDN博客推荐文章
用Netty开发中间件:高并发性能优化. 最近在写一个后台中间件的原型,主要是做消息的分发和透传. 因为要用Java实现,所以网络通信框架的第一选择当然就是Netty了,使用的是Netty 4版本. Netty果然效率很高,不用做太多努力就能达到一个比较高的tps. 但使用过程中也碰到了一些问题,个人觉得都是比较经典而在网上又不太容易查找到相关资料的问题,所以在此总结一下.

MySQL性能优化

- sun - IT程序员面试网
在笔试面试中,尤其是像百度,淘宝这些数据量非常大,而且用LAMP架构的公司,数据库优化方面就显得特别重要了. 此外,除了数据库索引之外,在LAMP结果如此流行的今天,数据库(尤其是MySQL)性能优化也是海量数据处理的一个热点. 下面就结合自己的经验,聊一聊MySQL数据库优化的几个方面. 首先,在数据库设计的时候,要能够充分的利用索引带来的性能提升,至于如何建立索引,建立什么样的索引,在哪些字段上建立索引,上面已经讲的很清楚了,这里不在赘述.

Hebernate 性能优化

- - 企业架构 - ITeye博客
文章分为十三个小块儿对Hibernate性能优化技巧进行总结性分析,分析如下:. 一、在处理大数据量时,会有大量的数据缓冲保存在Session的一级缓存中,这缓存大太时会严重显示性能,所以在使用Hibernate处理大数 据量的,可以使用session. clear()或者session. evict(Object) 在处理过程中,清除全部的缓存或者清除某个对象.

Hbase 性能优化

- - CSDN博客云计算推荐文章
因 官方Book Performance Tuning部分章节没有按配置项进行索引,不能达到快速查阅的效果. 所以我以配置项驱动,重新整理了原文,并补充一些自己的理解,如有错误,欢迎指正. 默认值:3分钟(180000ms). 说明:RegionServer与Zookeeper间的连接超时时间.

JavaScript性能优化

- - ITeye博客
互联网泡沫让投资者长了记性:态度更加谨慎.         如今主流浏览器都在比拼JavaScript引擎的执行速度,但最终都会达到一个理论极限,即无限接近编译后程序执行速度. 这种情况下决定程序速度的另一个重要因素就是代码本身. 在这里我们会分门别类的介绍JavaScript性能优化的技巧,并提供相应的测试用例,供大家在自己使用的浏览器上验证, 同时会对特定的JavaScript背景知识做一定的介绍.

Mysql性能优化

- - 数据库 - ITeye博客
MySQL性能优化.   性能优化是通过某些有效的方法来提高MySQL的运行速度,减少占用的磁盘空间. 性能优化包含很多方面,例如优化查询速度,优化更新速度和优化MySQL服务器等.   数据库管理人员可以使用SHOW STATUS语句来查询MySQL数据库的性能. 语法:SHOW STATUE LIKE ‘value’;其中value参数是常用的几个统计参数.

Linux 性能优化

- - Gsion's Blog
1) Linux Proc文件系统,通过对Proc文件系统进行调整,达到性能优化的目的. 2) Linux性能诊断工具,介绍如何使用Linux自带的诊断工具进行性能诊断. 加粗斜体表示可以直接运行的命令. 二、/proc/sys/kernel/优化. 该文件有一个二进制值,该值控制系统在接收到ctrl+alt+delete按键组合时如何反应.

hbase性能优化

- - CSDN博客推荐文章
  当你调用create方法时将会加载两个配置文件:hbase-default.xml and hbase-site.xml,利用的是当前的java类路径, 代码中configuration设置的这些配置将会覆盖hbase-default.xml和hbase-site.xml中相同的配置,如果两个配置文件都存在并且都设置好了相应参上面的属性下面的属性即可.