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Java岗大厂面试百日冲刺【Day22】—— 并发编程2

Carol
2023-07-26 / 0 评论 / 0 点赞 / 22 阅读 / 0 字 / 正在检测是否收录...

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Java岗大厂面试百日冲刺【Day22】—— 并发编程2

转载自: Java岗大厂面试百日冲刺【Day22】—— 并发编程2

本文已获得原作者 _陈哈哈 授权并经过重新整理规划后发布。

本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈:Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。

面试题1:说一下你对ReentrantLock的理解?

ReentrantLock是JDK1.5引入的,它拥有与synchronized相同的并发性和内存语义,并提供了超出synchonized的其他高级功能(例如,中断锁等候、条件变量等),并且使用ReentrantLock比synchronized能获得更好的可伸缩性。

ReentrantLock主要利用: CAS(compare-and-swap) + AQS(AbstractQueuedSynchronizer)队列来实现。它支持公平锁和非公平锁,两者的实现类似。

CAS:

CAS(compare-and-swap),见名知意,比较并交换。CAS 加 volatile 关键字是实现并发包的基石。没有CAS就不会有并发包,synchronized是一种独占锁、悲观锁,java.util.concurrent中借助了CAS指令实现了一种区别于synchronized的一种乐观锁。

CAS引用了乐观锁思想,每次拿数据的时候都认为别的线程不会修改这个数据,所以不会上锁,但是在更新的时候会通过标记参数判断一下在此期间(更新期间)别的线程有没有已经修改过该标记数据,如果发现有其他线程在修改且未修改完成,并不会像悲观锁那样阻塞线程,而是直接返回,可以去选择再次重试获得锁,也可以直接退出。

举个流程示例

如CAS操作包括三个操作数:需要读写的内存位置(V)、预期原值(A)、新值(B)。如果内存位置与预期原值的A相匹配,说明在此期间(更新期间)别的线程未修改过该标记数据,那么将内存位置的值更新为新值B。如果内存位置与预期原值的值不匹配,那么处理器不会做任何操作。

无论哪种情况,它都会在 CAS 指令之前返回该位置的值。(在 CAS 的一些特殊情况下将仅返回 CAS 是否成功,而不提取当前值。)

AQS:

AQS主要利用硬件原语指令CAS,来实现轻量级多线程同步机制,并且不会引起CPU上文切换和调度,同时提供内存可见性和原子化更新保证(线程安全的三要素:原子性、可见性、顺序性)。

AQS的本质上是一个同步器/阻塞锁的基础框架,其作用主要是提供加锁、释放锁,并在内部维护一个FIFO等待队列,用于存储由于锁竞争而阻塞的线程。

追问1:你认为 ReentrantLock 相比 synchronized 都有哪些区别?

两者的共同点:

  1. 都是用来协调多线程对共享对象、变量的访问
  2. 都是可重入锁,同一线程可以多次获得同一个锁
  3. 都保证了可见性和互斥性

两者的不同点:

  1. ReentrantLock 显示的获得、释放锁,synchronized 隐式获得释放锁;
  2. ReentrantLock 可响应中断、可轮回,synchronized 是不可以响应中断的,为处理锁的不可用性提供了更高的灵活性;
  3. ReentrantLock 是API 级别的,synchronized 是 JVM 级别的;
  4. ReentrantLock 可以实现公平锁;
  5. ReentrantLock 通过 Condition 可以绑定多个条件;
  6. 底层实现不一样, synchronized 是同步阻塞,使用的是悲观并发策略,ReentrantLock 是同步非阻塞,采用的是乐观并发策略;
  7. Lock 是一个接口,而 synchronized 是 Java 中的关键字,synchronized 是内置的语言实现;
  8. synchronized 在发生异常时,会自动释放线程占有的锁,因此不会导致死锁现象发生;而 Lock 在发生异常时,如果没有主动通过 unLock()去释放锁,则很可能造成死锁现象,因此使用 Lock 时需要在 finally 块中释放锁。
  9. Lock 可以让等待锁的线程响应中断,而 synchronized 却不行,使用 synchronized 时,等待的线程会一直等待下去,不能够响应中断。
  10. 通过 Lock 可以知道有没有成功获取锁,而 synchronized 却无法办到。
  11. Lock 可以提高多个线程进行读操作的效率,就是实现读写锁等。
Lock lock = new ReentrantLock();
Condition condition = lock.newCondition();
lock.lock();
try {
  while(条件判断表达式) {
      condition.wait();
  }
 // 处理逻辑
} finally {
    lock.unlock();
}

面试题2:解释一下公平锁和非公平锁?

ReenTrantLock可以指定是公平锁还是非公平锁,而synchronized只能是非公平锁。所谓的公平锁就是先等待的线程先获锁。

我们刚才提及到AQS中,如果线程A正处于lock状态,线程B进来时发现线程A处于lock状态,会自动进入阻塞队列,等待取锁;这时候当线程C也进来了也发现线程A处于lock状态,也会自动进入阻塞队列。那么等A释放锁后,下次加锁到底是线程B先拿到还是线程C先拿到呢?

ReentrantLock有个构造方法用于设置锁的公平性,如果我们仅仅是new了一个ReentrantLock的话,那么就是非公平锁(默认),就是靠自己去争取,完全的随机性。如果我们在new ReentrantLock(true) 加入 true参数时,公平锁,就会遵循先入先出的原则,保证了锁的公平性。

面试题3:能详细说一下CAS具体实现原理么?

首先,CAS的英文单词是Compare and Swap,即是比较并替换。CAS机制中使用了3个基本操作数:内存地址V,旧的预期值A,待替换的新值B。

CAS规则是:当需要更新一个变量的值的时候,只有当变量的预期值A和内存地址V中的实际值相同的时候,才会把内存地址V对应的值替换成B。

下面我们通过一个例子来讲解:

1.在内存地址V中存储的值是陈哈哈

InterviewForJavaByThreeQuestionsADay22-01.webp

2.线程01想要把变量的值改成侨总,对于线程01而言,内存地址 V=‘陈哈哈’,旧的预期值 A=‘陈哈哈’,需要替换的新值 B=‘侨总’。

InterviewForJavaByThreeQuestionsADay22-02.webp

3.在线程01要提交更新之前,另外一个线程02抢先一步,将内存地址V中的值更新成了V='比特币'。

InterviewForJavaByThreeQuestionsADay22-03.webp

4.线程01开始提交更新的时候,按照CAS机制,首先进行A的值与内存地址V中的值进行比较( A=‘陈哈哈’ V=‘比特币’),发现 A != V 中的实际值,提交失败。

InterviewForJavaByThreeQuestionsADay22-04.webp

5.线程01未获取锁后进行重试,重新获取内存地址V的当前值(V=‘比特币’),并重新赋值想要修改的值(B=‘侨总’)。截至目前,线程01旧的预期值为A='比特币',B='侨总',这个重新尝试的过程被称为自旋。

InterviewForJavaByThreeQuestionsADay22-05.webp

6.这一次就比较顺利了,没有其他线程改变该变量的值,所以线程01通过CAS机制,比较旧的预期值A与内存地址V的值,相同(V == A),可以替换。

InterviewForJavaByThreeQuestionsADay22-06.webp

7.线程01进行替换,把地址V(V=‘比特币’)的值替换成B(B=‘侨总’)。

InterviewForJavaByThreeQuestionsADay22-07.webp

以上就是一个比较完整的CAS锁冲突的处理方式。

从思想上来看,synchronized属于悲观锁,悲观的认为程序中的并发问题十分严重,所以严防死守,只让一个线程操作该代码块。而CAS属于乐观锁,乐观地认为程序中的并发问题并不那么严重,所以让线程不断的去尝试更新,在并发问题不严重的时候性能要比synchronized快。

追问1:那CAS的缺陷有哪些呢?

当然,CAS也有缺点,如ABA问题,自旋锁消耗问题、多变量共享一致性问题等。

ABA:

问题描述:

线程t1将它的值从A变为B,再从B变为A。同时有线程t2要将值从A变为C。但CAS检查的时候会发现没有改变,但是实质上它已经发生了改变 。可能会造成数据的缺失。

解决方法:

CAS还是类似于乐观锁,同数据乐观锁的方式给它加一个版本号或者时间戳,如AtomicStampedReference

自旋消耗资源:

问题描述:

多个线程争夺同一个资源时,如果自旋一直不成功,将会一直占用CPU。

解决方法:

破坏掉for死循环,当超过一定时间或者一定次数时,return退出。JDK8新增的LongAddr,和ConcurrentHashMap类似的方法。当多个线程竞争时,将粒度变小,将一个变量拆分为多个变量,达到多个线程访问多个资源的效果,最后再调用sum把它合起来。

虽然base和cells都是volatile修饰的,但感觉这个sum操作没有加锁,可能sum的结果不是那么精确。

多变量共享一致性问题:

解决方法:

CAS操作是针对一个变量的,如果对多个变量操作,

可以加锁来解决。

封装成对象类解决。

追问2:讲一下什么是ABA问题?怎么解决?

ABA:如果另一个线程修改V值假设原来是A,先修改成B,再修改回成A。当前线程的CAS操作无法分辨当前V值是否发生过变化。

举个例子1:

例一:你和女神一起喝茶,女神喝了一半去厕所了,你猥琐的喝了她剩下的半杯,然后又从你杯子里倒了半杯给她,女神回来后也不知道是否被人喝过。

如果觉得例子1太猥琐的话,请看例子2:

例二:

今天上午10:30:00:我银行卡有一万块钱,今天我来ATM机取5000块出来买比特币,但由于ATM机硬件问题,导致取款操作同时提交了两遍,后台开启了两个线程(线程1、线程2),两个线程都是获取当前值10000元,要更新成5000元;理想情况下,应该一个线程更新成功,一个线程更新失败,我的存款只扣除一次,也就是余额应为5000元 。

好巧不巧,也是今天上午10:30:00:侨总上次买币欠我5000块,经过我再三催债,表示再不还钱就把你买币的事儿告诉你媳妇!也正巧这个点儿,侨总给我转了5000元到卡里(线程3)。没想到这再正常不过的事儿,缺被ABA问题坑了!我可忍不了!

事情是这样的:

  1. 线程1首先执行成功,把余额10000更新为5000(取钱线程)。
  2. 同时线程2由于某种原因陷入了阻塞状态(取钱线程)。
  3. 这时候,(线程3)侨总汇款给了我5000元,执行成功,我的账户5000更新为10000元。
  4. 过一会儿,线程2恢复运行,由于之前阻塞的时候获得了当前值为:10000,并且经过compare检测,此时存款也的确是10000元,所以又成功把变量值从10000更新成了5000。
  5. 侨总:哈哥,5000给你打过去了!
  6. 我:查到账户只有5000,你他娘的糊弄老子呢??
  7. 侨总:???我好几十个比特币的人,还在乎你这5000块钱了。。。

这就是经典的 A → B → A 问题,通过上面的例子,相信同学们也基本了解它的原理了。其实解决方式也很简单,比如例一,我们将每一次倒水假设有一个自动记录仪记录下,这样主人回来就可以分辨在她离开后是否发生过重新倒满的情况。这也是解决ABA问题目前采用的策略。

使用版本号,通过比较值 + 版本号才判断是否可以替换。这么看来如果要解决ABA问题,就需要在CAS基础上在增加一个版本号的校验,当值 + 版本号都相等时,才进行替换,其他部分均不变。

而在Java中,AtomicStampedReference类就实现了用版本号做比较的CAS机制。

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