【BAT面试题系列】面试官:你了解乐观锁和悲观锁吗?

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,但愿可以帮助你打动面试官。java

1、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。面试

  • 乐观锁:乐观锁在操做数据时很是乐观,认为别人不会同时修改数据。所以乐观锁不会上锁,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:若是别人修改了数据则放弃操做,不然执行操做。
  • 悲观锁:悲观锁在操做数据时比较悲观,认为别人会同时修改数据。所以操做数据时直接把数据锁住,直到操做完成后才会释放锁;上锁期间其余人不能修改数据。

2、实现方式(含实例)

在说明实现方式以前,须要明确:乐观锁和悲观锁是两种思想,它们的使用是很是普遍的,不局限于某种编程语言或数据库。数据库

悲观锁的实现方式是加锁,加锁既能够是对代码块加锁(如Java的synchronized关键字),也能够是对数据加锁(如MySQL中的排它锁)。编程

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。安全

一、CAS(Compare And Swap)

CAS操做包括了3个操做数:并发

  • 须要读写的内存位置(V)
  • 进行比较的预期值(A)
  • 拟写入的新值(B)

CAS操做逻辑以下:若是内存位置V的值等于预期的A值,则将该位置更新为新值B,不然不进行任何操做。许多CAS的操做是自旋的:若是操做不成功,会一直重试,直到操做成功为止。编程语言

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

下面以Java中的自增操做(i++)为例,看一下悲观锁和CAS分别是如何保证线程安全的。咱们知道,在Java中自增操做不是原子操做,它实际上包含三个独立的操做:(1)读取i值;(2)加1;(3)将新值写回i源码分析

所以,若是并发执行自增操做,可能致使计算结果的不许确。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value一、value2和value3进行自增操做,能够发现:value2和value3的值老是等于1000,而value1的值经常小于1000。性能

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,并执行自增操做

        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);

    }

}
复制代码

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操做来保证原子性;除了AtomicInteger外,还有AtomicBoolean、AtomicLong、AtomicReference等众多原子类。

下面看一下AtomicInteger的源码,了解下它的自增操做getAndIncrement()是如何实现的(源码以Java7为例,Java8有所不一样,但思想相似)。

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;

    //经过Unsafe得到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;

        }

    }

}

复制代码

源码分析说明以下:

(1)getAndIncrement()实现的自增操做是自旋CAS操做:在循环中进行compareAndSet,若是执行成功则退出,不然一直执行。

(2)其中compareAndSet是CAS操做的核心,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访问操做系统底层资源的类(如能够分配内存、释放内存),经过Unsafe,Java具备了底层操做能力,能够提高运行效率;强大的底层资源操做能力也带来了安全隐患(类的名字Unsafe也在提醒咱们这一点),所以正常状况下用户没法使用。AtomicInteger在这里使用了Unsafe提供的CAS功能。

(4)valueOffset能够理解为value在内存中的偏移量,对应了CAS三个操做数(V/A/B)中的V;偏移量的得到也是经过Unsafe实现的。

(5)value域的volatile修饰符:Java并发编程要保证线程安全,须要保证原子性、可视性和有序性;CAS操做能够保证原子性,而volatile能够保证可视性和必定程度的有序性;在AtomicInteger中,volatile和CAS一块儿保证了线程安全性。关于volatile做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经过对代码块加锁来保证线程安全:在同一时刻,只能有一个线程能够执行代码块中的代码。synchronized是一个重量级的操做,不只是由于加锁须要消耗额外的资源,还由于线程状态的切换会涉及操做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的性能表现已经愈来愈好。

二、版本号机制

除了CAS,版本号机制也能够用来实现乐观锁。版本号机制的基本思路是在数据中增长一个字段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块儿查出来;当该线程更新数据时,判断当前版本号与以前读取的版本号是否一致,若是一致才进行操做。

须要注意的是,这里使用了版本号做为判断数据变化的标记,实际上能够根据实际状况选用其余可以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,其余数据库同理),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:游戏系统须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),所以更新前须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。若是有其余线程在query和update之间更新了玩家的信息,会致使玩家金币数的不许确。

@Transactional

public 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余信息,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);

}

复制代码

为了不这个问题,悲观锁经过加锁解决这个问题,代码以下所示。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,若是其余线程试图更新该玩家信息或者执行select for update,会被阻塞。

@Transactional

public 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余信息,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);

}
复制代码

版本号机制则是另外一种思路,它为玩家信息增长一个字段:version。在初次查询玩家信息时,同时查询出version信息;在执行update操做时,校验version是否发生了变化,若是version变化,则不进行更新。

@Transactional

public 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余信息,计算新的金币数

    Long newCoins = ……;

    //更新金币数,条件中增长对version的校验

    update("update player set coins = {0}, version = version + 1 where player_id = {1} and version = {2}", newCoins, playerId, player.version);

}

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3、优缺点和适用场景

乐观锁和悲观锁并无优劣之分,它们有各自适合的场景;下面从两个方面进行说明。

一、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,不管是CAS仍是版本号机制。

例如,CAS只能保证单个变量操做的原子性,当涉及到多个变量时,CAS是无能为力的,而synchronized则能够经过对整个代码块加锁来处理。再好比版本号机制,若是query的时候是针对表1,而update的时候是针对表2,也很难经过简单的版本号来实现乐观锁。

二、竞争激烈程度

若是悲观锁和乐观锁均可以使用,那么选择就要考虑竞争的激烈程度:

  • 当竞争不激烈 (出现并发冲突的几率小)时,乐观锁更有优点,由于悲观锁会锁住代码块或数据,其余线程没法同时访问,影响并发,并且加锁和释放锁都须要消耗额外的资源。
  • 当竞争激烈(出现并发冲突的几率大)时,悲观锁更有优点,由于乐观锁在执行更新时频繁失败,须要不断重试,浪费CPU资源。

4、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)乐观锁自己是不加锁的,只是在更新时判断一下数据是否被其余线程更新了;AtomicInteger即是一个例子。

(2)有时乐观锁可能与加锁操做合做,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做合做的例子,不能改变“乐观锁自己不加锁”这一事实。

5、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:

一、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如下操做:

(1)线程1读取内存中数据为A;

(2)线程2将该数据修改成B;

(3)线程2将该数据修改成A;

(4)线程1对数据进行CAS操做

在第(4)步中,因为内存中数据仍然为A,所以CAS操做成功,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彷佛没有什么危害。可是在某些场景下,ABA却会带来隐患,例如栈顶问题:一个栈的栈顶通过两次(或屡次)变化又恢复了原值,可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操做时,不只比较内存中的值,也会比较版本号,只有当两者都没有变化时,CAS才能执行成功。Java中的AtomicStampedReference类即是使用版本号来解决ABA问题的。

二、高竞争下的开销问题

在并发冲突几率大的高竞争环境下,若是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,如重试次数超过必定阈值后失败退出。固然,更重要的是避免在高竞争环境下使用乐观锁。

三、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)操做的原子性,这意味着:(1)原子性不必定能保证线程安全,例如在Java中须要与volatile配合来保证线程安全;(2)当涉及到多个变量(内存值)时,CAS也无能为力。

除此以外,CAS的实现须要硬件层面处理器的支持,在Java中普通用户没法直接使用,只能借助atomic包下的原子类使用,灵活性受到限制。

6、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,但愿可以对你面试有帮助。最后,祝你们都拿到心仪的offer!

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