Java中JUC并发编程面试题

客官°小女子只卖身不卖艺 2023-10-13 16:24 27阅读 0赞

**目录**

一、CAS及其实现原理

二、Mysql乐观锁实现原理

三、CAS机制的优缺点

四、如何解决ABA问题

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首先我们来了解一下Java中都有哪些锁：

> 1. **悲观锁**（Pessimistic Locking）：悲观锁认为在并发环境下，会发生并发冲突的概率很高，因此假设总是会有其他线程来竞争同一个资源，所以在访问资源之前先对其进行加锁，确保每次只有一个线程能够访问。**synchronized和ReentrantLock都属于悲观锁的实现。**
> 
> 2. **乐观锁**（Optimistic Locking）：乐观锁认为在并发环境下，发生并发冲突的概率较低，因此每次访问资源时都不会加锁，而是先读取数据，并在更新数据之前再次校验数据是否发生变化。如果校验通过，则更新数据；如果校验不通过，则重新尝试。**乐观锁通常使用无锁编程技术，如CAS（Compare and Swap），StampedLock等。**
> 
> 悲观锁和乐观锁的选择取决于并发冲突的概率和应用场景。**悲观锁适用于写操作较多、并发冲突频繁的场景，因为它可以确保线程安全；而乐观锁适用于读操作较多、并发冲突较少的场景，可以降低锁竞争的开销。**
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> 3. **分段锁**（Segment Locking）：分段锁是一种并发控制的方式，将数据分成多个段（Segment），每个段独立加锁。不同的线程可以同时访问不同的段，从而提高并发性能。它常常用于高并发的缓存系统中。
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> 4. **偏向锁**（Biased Locking）：偏向锁是Java中引入的一种优化机制，它假设在大多数情况下，锁仅会被一个线程重复获取。当一个线程第一次获取锁时，偏向锁会记录下该线程的标识，并将对象头的锁状态设置为偏向锁。在后续获取锁时，只需检查对象头的锁状态，无需进行加锁和解锁操作，提高性能。
> 
> 5. **自旋锁**（Spin Lock）：自旋锁是一种基于循环等待的锁机制。当线程发现锁被其他线程占用时，它会循环等待，而不是阻塞线程，尝试不断地获取锁。自旋锁适用于锁的持有时间较短，线程等待时间较短的情况，可以减少线程切换的开销。
> 
> 6. **读写锁**（Read-Write Lock）：读写锁是一种允许多个线程同时读取共享资源，但只允许一个线程写入共享资源的锁机制。读写锁可以提高读操作的并发性能，适用于读多写少的场景。ReentrantReadWriteLock就是Java中提供的读写锁的实现。
> 
> 除了上述提到的锁种类，还有一些其他的锁机制，如公平锁（Fair Lock）、互斥锁（Mutex Lock）等，它们在不同的并发场景和需求下有着不同的应用。选择合适的锁机制需要考虑并发访问模式、性能需求、线程安全性和可伸缩性等因素。
> 
> **以下是各种锁的简要实现示例：**
> 
> 3. 分段锁（Segment Locking）  
> \- 示例：**ConcurrentHashMap 使用分段锁实现了高并发的线程安全哈希表。**
> 
> 4. 偏向锁（Biased Locking）  
> \- 示例：**在Java中，可以使用内置的 JVM 参数开启偏向锁机制，例如：-XX:+UseBiasedLocking。使用偏向锁时，可以通过 synchronized 关键字或 java.util.concurrent.atomic 包下的原子类来实现。**
> 
> 5. 自旋锁（Spin Lock）  
> \- 示例：**在Java中，可以使用 java.util.concurrent.atomic 包下的原子类（如 AtomicBoolean）使用自旋锁。可以通过循环不断尝试获取锁，直到成功。**
> 
> 6. 读写锁（Read-Write Lock）  
> \- 示例：**Java中的 ReentrantReadWriteLock 是一个读写锁的实现。使用 readLock() 方法获取读锁，在读锁没有被持有时，多个线程可以同时获取读锁并进行读操作；使用 writeLock() 方法获取写锁，在写锁没有被持有时，只允许一个线程获取写锁进行写操作。**
> 
> 除了以上示例
> 
> **公平锁（Fair Lock）可以通过 java.util.concurrent.locks 包下的 ReentrantLock 类的构造函数中使用 true 参数来实现。**
> 
> **互斥锁（Mutex Lock）是一种普通的锁机制，可以使用 synchronized 关键字或 ReentrantLock 类来实现。**

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## 一、CAS及其实现原理 ##

> JUC（Java并发工具包）中的**CAS（Compare and Swap）**是一种并发编程中常用的技术，用于解决多线程环境下的数据竞争问题。CAS是一种无锁的原子操作，它可以确保在执行操作的时候，内存中的值没有被其他线程修改。
> 
> CAS操作包含三个参数：内存地址V、旧的预期值A和新的值B。CAS操作的执行过程如下：
> 
> **1. 首先，CAS将检查内存地址V中的值是否等于预期值A。  
> 2. 如果相等，说明内存中的值没有被修改，便将新值B写入内存地址V。  
> 3. 如果不相等，说明内存中的值已经被修改，CAS操作失败，需要重新获取最新的值并重新进行CAS操作。**
> 
> CAS的实现原理依赖于处理器提供的原子指令，比如x86架构中的\`CMPXCHG\`指令。这个指令可以原子地比较内存中的值和寄存器中的值，并将结果存回内存。通过这些原子指令的支持，CAS操作可以在硬件级别上保证原子性。
> 
> CAS的主要优势在于它避免了使用传统的锁机制（比如synchronized关键字）所带来的线程上下文切换和线程阻塞的开销，从而提高了并发性能。然而，CAS也存在一些限制和问题，比如ABA问题和循环时间长开销大等。
> 
> 总结起来，CAS是一种基于原子指令的无锁操作，用于解决并发环境下的数据竞争问题。它通过比较内存中的值和预期值来判断是否可以更新，从而避免了传统锁机制的开销。

可以看出CAS使用的是无锁编程技术，也就是乐观锁。

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## 二、Mysql乐观锁实现原理 ##

MySQL的乐观锁实现原理主要是通过**版本号机制实现**。

在MySQL中，常用的乐观锁实现方式是使用行版本号（Row Versioning）。每行数据都会有一个与其关联的版本号，当一条数据被修改时，版本号也会随之变化。当一个事务要更新一条数据时，它会先读取这条数据的版本号，并将该版本号记录下来。当事务要提交时，会再次检查记录的版本号是否与当前数据库中的版本号一致，如果一致，说明期间没有其他事务修改过这条数据，事务可以成功提交；如果不一致，说明在事务执行期间有其他事务修改了该数据，事务需要回滚。

**具体实现乐观锁的方式如下：  
1. 在数据表中添加一个版本号列（或者使用数据库的内置版本号机制）。  
2. 当事务要读取某一行数据时，获取该行数据的版本号。  
3. 当事务要更新该行数据时，检查版本号是否与事务开始时获取的版本号一致。  
\- 如果一致，说明没有其他事务并发修改该行数据，事务可以执行更新操作。在执行更新操作时，需要更新版本号。  
\- 如果不一致，说明有其他事务并发修改了该行数据，事务需要进行回滚或者重新尝试更新操作。**

乐观锁的实现通过版本号的比较来判断数据是否发生了修改，避免了显式的加锁操作。这样可以提高并发性能，但也存在一定的风险，如果并发更新频繁，可能会导致事务频繁回滚，影响性能。

需要注意的是，MySQL并没有内置的乐观锁机制，开发者需要自行实现乐观锁的逻辑。一般来说，可以使用版本号或者时间戳作为乐观锁的标识，并通过在SQL语句中加入相应的判断逻辑来实现乐观锁的功能。

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## 三、CAS机制的优缺点 ##

> CAS（Compare and Swap）是一种乐观并发控制机制，常用于多线程环境下实现无锁的并发操作。CAS操作包括三个操作数：内存位置（或称为地址）、期望值和新值。
> 
> CAS的优点包括：
> 
> 1. **高效性**：CAS操作是原子的，并且不需要像锁那样进行上下文切换和线程调度，因此具有较低的开销，能够提高并发性能。
> 
> 2. **无锁设计**：CAS操作不需要加锁，避免了传统锁机制的一些问题，如死锁、饥饿等，提高了系统的可伸缩性和并发性。
> 
> 3. **原子性**：CAS操作是原子的，一次CAS操作可以确保在同一时刻只有一个线程成功执行，可以保证数据的一致性和可靠性。
> 
> 4. **ABA问题解决**：CAS通过比较内存位置的值确定是否发生了变化，从而避免了ABA问题（即当一个值经过多次变化后，又回到原来的值）。
> 
> CAS的缺点包括：
> 
> 1. **自旋开销**：如果CAS操作失败，线程需要进行自旋，不断尝试，直到CAS操作成功。在高并发的情况下，自旋可能会导致CPU资源消耗较大，对系统性能产生一定影响。
> 
> 2. **只能保证一个变量的原子性操作**：CAS只能针对一个变量进行原子性操作，对于涉及多个变量之间相互依赖的操作，CAS无法满足需求。
> 
> 3. **ABA问题**：虽然CAS解决了ABA问题，但是在某些情况下，ABA问题可能仍然存在，例如变量值发生了多次循环的变化，虽然最终回到了原来的值，但期间可能产生了不可预期的影响。
> 
> 综上所述，CAS适用于对单个变量进行原子性操作、并发度较高、冲突较少的场景。但在涉及到复杂的并发控制和多变量操作的情况下，CAS可能并不适用，此时需要使用其他并发控制机制，如锁、信号量等。

## 四、如何解决ABA问题 ##

> ABA问题是一种在并发环境中可能出现的问题，它产生的原因是一个值经过多次变化后又回到了原来的值，但是在这个过程中可能发生了其他的操作。
> 
> 以下是几种解决ABA问题的常用方法：
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> 1. **版本号/时间戳**：在修改数据时，使用版本号或时间戳来标记数据的版本。每次修改数据时，版本号或时间戳都会发生变化。在进行比较操作时，除了比较值是否相等，还需要比较版本号或时间戳是否一致。这样可以避免在值相同时误判为相等。
> 
> 2. **双重检查**：在进行CAS操作之前，先检查数据是否发生了变化。可以通过保存数据的引用或者快照，并在执行CAS操作之前再次检查保存的引用与当前数据的值是否一致。如果不一致，则说明数据在操作期间发生了变化，这样可以避免对已经发生了变化的数据执行CAS操作。
> 
> 3. **增加标记位**：在数据结构中增加一个标记位，每次修改数据时，不仅修改值，还要修改标记位。如果执行CAS操作时发现标记位已经发生变化，说明数据发生了变化，可以避免产生ABA问题。
> 
> 4. **引入引用计数或引用链**：通过引入引用计数或引用链的方式，使得即使值相同，由于引用计数或引用链的不同，也能够区分出不同的情况。当引用计数或引用链发生变化时，则说明数据发生了变化。
> 
> 需要根据具体的应用场景选择合适的解决方案来解决ABA问题。同时，一些编程语言和框架已经提供了解决ABA问题的机制或工具，如Java中的AtomicStampedReference和AtomicMarkableReference类，可以方便地解决ABA问题。