多线程环境下的读写分离思考

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了多线程环境下的读写分离思考相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

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场景

当我们在多线程的环境下操作一个集合,比如 ArrayList或者Hashmap,这些集合默认情况下肯定是线程不安全的,如果说多个线程同时去读和写这些集合就会有线程安全问题。
好,问题来了,我们应该怎么让一个集合变成线程安全的呢?

一、synchronized 或者lock锁

有一个非常简单的办法,对这些集合的访问都加上线程同步的控制,或者说是加锁。
最简单的做法就是加一个Synchronized或者Lock锁。
我们假设就是用 ReadWriteLock 读写锁的方式来控制对这些集合的访问。
这样多个读请求可以同时执行从这些集合里读取数据,但是读请求和写请求之间互斥,写请求和写请求也是互斥的。

public Object  read() 
    lock.readLock().lock();
    // 对集合的读操作
    lock.readLock().unlock();

public void write() 
    lock.writeLock().lock();
    // 对集合的写操作
    lock.writeLock().unlock();

大家想想,类似上面的代码有什么问题呢?
最大的问题,其实就在于写锁和读锁的互斥。假设写操作频率很低,读操作频率很高,写少读多的场景。
那么偶尔执行一个写操作的时候,是不是会加上写锁,此时大量的读操作过来就会被阻塞住,无法执行!
这个就是读写锁可能遇到的最大的问题。

二、从kafka源码获取灵感

kafka实现了一个 CopyOnWriteMap解决了上面的一系列问题,这个 CopyOnWriteMap采用的是CopyOnWrite思想,它是一种类似于读写分离的思想。
我们来看一下这个 CopyOnWriteMap 的源码实现:

// 典型的volatile修饰普通Map
   private volatile Map map;
   @Override
   public synchronized V put(K k, V v) 
       // 更新的时候先创建副本,更新副本,然后对volatile变量赋值写回去
       Map copy = new HashMap(this.map);
       V prev = copy.put(k, v);
       this.map = Collections.unmodifiableMap(copy);
       return prev;
   
   @Override
   public V get(Object k) 
       // 读取的时候直接读volatile变量引用的map数据结构,无需锁
       return map.get(k);
   

如果你是写操作(put)的话,它会先去创建一个副本,然后对这个副本用syn锁,这样就能确保一次只能有一个线程去修改这个副本,而读操作(get),直接不加锁,因为不管多少个线程读,对数据都没有影响,这样就既能保证读写的线程安全,又能极大提升性能!
而他这里最精妙的地方在于,如何确保你读到的都是最新的数据呢?他这里使用了volatile修饰这个map,volatile是确保多线程环境下的可见性问题,那么当我们写操作更新了这个副本,它就会马上更新我们读的那个数据,这样就解决了读写分离最难的同步数据问题!

以上是关于多线程环境下的读写分离思考的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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