21、并行编程模型与性能分析

并行编程模型与性能分析

1. 死锁问题

在并行编程中,非确定性行为和竞态条件可以通过锁同步等同步机制来避免。然而,锁的使用可能会导致死锁。当程序执行进入一种状态,每个线程都在等待另一个线程才能引发的事件,而这个线程也在等待时,就会发生死锁。

一般来说,对于一组活动,如果每个活动都在等待其他活动之一才能引发的事件,从而形成一个相互等待的循环,就会发生死锁。以下是一个两个线程 T1 和 T2 都使用两个锁 s1 和 s2 的示例:

Thread T1
lock(s1);
lock(s2);
do work();
unlock(s2)
unlock(s1)

Thread T2
lock(s2);
lock(s1);
do work();
unlock(s1)
unlock(s2)

当执行顺序如下时会发生死锁:
- 线程 T1 先尝试设置锁 s1,然后是 s2;在成功锁定 s1 后,T1 被调度器中断。
- 线程 T2 先尝试设置锁 s2,然后是 s1;在成功锁定 s2 后,T2 等待 s1 的释放。

在这种情况下,s1 被 T1 锁定,s2 被 T2 锁定。两个线程 T1 和 T2 都在等待对方线程释放缺失的锁,但这无法发生,因为另一个线程也在等待。

避免这种相互或循环等待的情况非常重要,因为在这种情况下程序无法终止。在某些线程必须设置多个锁才能继续执行的情况下,有特定的技术可以避免死锁。

2. 内存访问时间和缓存效应

内存访问时间可能占并行程序执行时间的很大一部分。程序发出的

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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