锁的相关问题

文章介绍了悲观锁和乐观锁的概念,以及在MySQL和Java中如何实现。悲观锁在获取不到锁时会阻塞等待,而乐观锁则通过版本字段进行更新检查,未获取到锁时不阻塞。Java中的CAS无锁机制被提及,它通过循环尝试获取锁,优点是不阻塞,但可能消耗较多CPU资源。此外,文章还讨论了公平锁与非公平锁的区别,以及锁的可重入性。

1.什么是悲观锁?什么是乐观锁?

悲观锁:

 站在mysql的角度分析,悲观锁就是比较悲观,当多个线程对同一行数据时间修改的时候,最后只有一个线程才能修改成功,只要谁能够对获取到航锁则其他线程时不能够对该数据做任何修改操作,且是阻塞状态。

站在java锁层面,如果没有获取到锁,则会阻塞等待,后期唤醒的锁的成本就会很高。从新从就绪转为运行状态。

 乐观锁:

获取锁---如果没有获取到锁,当前线程是不会阻塞等待,通过死循环控制。

注意: mysql的innodb引擎中存在行锁的概念

Mysql层面如何实现乐观锁

在我们表结构中,会新增一个字段就是版本字段 version varchar(255) default null

多个线程对同一行数据实现修改操作,提前查询当前最新的version版本号码,作为uodate条件查询,如果version版本发生变化,则查询不到该数据,表示修改失败,不断充实。从新查询中最新版本实现update.

java层面实现乐观锁

1.CAS(无锁)(juc并发包框架原子类)(结合自旋)

底层基于修改内存只(V) ,E (旧的预期值)

E==V 则表示修改v=n

2.基于 cas实现无锁机制

原理:变量===0

0 表示没有线程获取该锁;

1表示已经有线程获取到该锁;

cas获取锁:

cas 修改该变量=0,1=cas 修改成功的话则表示获取锁成功

cas释放锁 变量1,0 cas释放锁成功。

2.Java有哪些锁的分类

  • 悲观与乐观锁
  • 公平锁与非公平锁
  • 自旋锁/重入锁
  • 重量级锁与轻量级锁
  • 独占锁与共享锁

3.公平锁与非公平锁之间区别

 公平锁:比较公平,先请求的先获取锁。链表的形式做存放。队列实现

非公平锁:不是根据请求顺序获取,通过争抢的方式获取锁,

非公平锁效率比公平锁的效率要高,Synchronized是公平锁。

new ReentrantLock(true) ----> 公平锁

new ReentrantLock(false) ----> 非公平锁 

4.什么事锁的可重入性

在同一个线程中锁可以不断传递,可以直接获取 

5.什么是CAS(自旋锁),它的优缺点 

 CAS: compare and swap 翻译 比较交换

没有获取到锁的线程是不会组赛的,通过循环控制一直不断的获取锁。执行函数CAS(V,E,N)

CAS有三个操作数,内存值V, 旧的预期值E, 要修改的新值N.当且仅当预期值E和内存值V相同时,将内存值V修改为N,否则什么都不做。

CAS无锁机制原理:

1.定义一个锁的状态;

2.状态值=0,则表示没有线程获取到该锁;

3.状态值=1,则表示有线程已经持有该锁;

实现细节:

CAS获取锁:

将该锁的状态从0改为1-----能够修改成功cas成功则表示获取锁成功

如果获取锁失败---修改失败,则不会阻塞而是通过循环(自旋来控制重试)CAS释放锁

该锁的状态从1改为0 如果能够修改成功 cas成功则表示释放锁成功。

优点:没有获取到锁的线程,会一直在用户状态,不会阻塞,没有锁的线程会一直通过循环控制重试。

缺点:通过死循环控制,消耗cpu资源比较高,需要控制循环次数,避免cpu飙高问题。

6.CAS如何解决ABA问题 

 加版本号 区别V的值变化过程

<think> 首先,用户的问题是:“我想查找Python问题的解决办法 请问Python问题的解决方案”。用户提到了“问题”,但在引用中没有直接提到这个术语。让我回顾引用: - 引用[1]:讨论Python多线程并发执行,线程安全问题如数据竞争和死,提到了(Lock)和可重入(RLock)。 - 引用[2]:关于Python在物流中的应用,没有直接相关。 - 引用[3]:包含一些Python代码片段和数据导入,但没有提到“进”。 用户说“问题”,这看起来像是一个拼写错误。可能用户指的是“进”作为一个整体,但我认为用户可能打错了字。常见问题是“进”可能应该是“缩进”(indentation),因为在Python中,缩进错误是一个常见问题。Python使用缩进来定义代码块,而不是大括号,所以缩进错误会导致语法错误。 用户提到了“Python问题的解决办法”,结合引用[1]中提到了(Lock),但上下文是关于多线程的机制,而不是缩进。然而,用户明确说“Python问题”,这可能混淆了“”和“缩进”。鉴于引用[1]是关于的,但用户的问题是“进”,我需要推断用户的真实意图。 可能的解释: 1. **拼写错误:** 用户可能意思是“缩进问题”(indentation problem),因为“缩进”在中文中是“indention”,而“进”可能是个误写。 2. **实际指:** 用户可能指的是多线程中的问题,如死或数据竞争。 在用户的问题中,用户说“Python问题”,但在引用[1]中,确实讨论了(Lock),所以我应该优先考虑这个。用户说“我想查找Python问题的解决办法”,并提供了引用,其中引用[1]是关于的。 用户还说:“上述引用仅供参考,并不是用户真正的需求,请尽可能多的参考用户上一次的问题和你的回答。” 但这是第一条对话消息,没有“上一次的问题”。之前的系统指令是设置格式的,没有用户历史消息。所以,我只能基于当前输入。 为了确认: - 用户说“问题”,引用中提到“”(Lock)。 - 在Python上下文中,“”通常指多线程同步工具,如threading.Lock。 - “缩进”是另一个常见问题,但拼写不同。 我认为更合理的解释是用户可能打错了“”为“进”,或者“进”是“”的方言或误写。引用[1]直接谈到,所以用户可能指的是多线程中的问题。 因此,我应该响应关于Python中问题的解决方案,基于引用[1]。 现在,根据系统指令: - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 - 对于数学表达式,使用$...$或$$...$$,但在这个上下文中,可能不需要数学表达式,除非涉及公式。 - 结构清晰,逐步解决问题。 内容基于引用[1]: - 简介:讨论多线程并发、线程安全问题如数据竞争和死。 - 解决方案:使用(Lock)和可重入(RLock)来保障数据一致性。 - 提供最佳策略。 所以,我的回答应该: 1. 解释Python中的问题(如死)。 2. 提供解决方案:使用Lock和RLock。 3. 引用来源。 4. 生成相关问题。 结构化回答: - 介绍问题:简述Python多线程中的问题。 - 解决方案:如何使用Lock和RLock。 - 示例代码:如果可能,添加简单的代码示例。 - 注意事项:避免死的策略。 - 添加引用:[^1] - 最后,生成相关问题。 确保回答真实可靠:基于Python标准库,threading模块。 最终输出格式: - 回答主体。 - §§相关问题§§ - 相关问题列表。 </think> ### Python(Lock)问题的解决方案 用户查询的“Python问题”可能存在打字误差;基于您提供的引用[1],这里解释为“问题”,即Python多线程编程中的线程安全问题,如数据竞争(data race)和死(deadlock)。这些问题在多线程并发执行时可能导致数据不一致或程序卡死。引用[1]详细讨论了如何使用Python标准库中的机制(如Lock和RLock)来解决这些问题。下面我将逐步说明解决方案和最佳实践,确保回答可靠且基于Python官方文档[^1]。 #### 步骤1: 理解机制的原理 在Python多线程环境中,(Lock)是一种同步工具,用于控制多个线程对共享资源的访问。当一个线程获取时,其他线程必须等待该释放才能访问资源,从而避免数据竞争。 - **数据竞争**:多个线程同时修改共享变量,导致不可预测的结果。例如: ```python import threading counter = 0 def increment(): global counter for _ in range(100000): counter += 1 # 无时,多线程并发导致数据不一致 threads = [threading.Thread(target=increment) for _ in range(2)] for t in threads: t.start() for t in threads: t.join() print(counter) # 结果可能小于200000,因竞争导致数据丢失 ``` - **死**:多个线程相互等待对方释放,陷入无限阻塞。例如,线程A持有1请求2,线程B持有2请求1。 #### 步骤2: 使用Lock解决数据竞争 Python的`threading.Lock`是最基本的类型,适用于简单场景。使用时需遵循“获取-操作-释放”的模板: - 导入模块: `import threading` - 创建: `lock = threading.Lock()` - 在关键代码区使用`with`语句自动管理(避免忘记释放)。 示例解决方案: ```python import threading counter = 0 lock = threading.Lock() # 创建对象 def safe_increment(): global counter for _ in range(100000): with lock: # 使用with自动获取和释放 counter += 1 # 确保每次操作独占资源 threads = [threading.Thread(target=safe_increment) for _ in range(2)] for t in threads: t.start() for t in threads: t.join() print(counter) # 输出应为200000,无数据竞争 ``` 此方法保证数据一致性,但需注意粒度不宜过大,否则会降低并发性能[^1]。 #### 步骤3: 使用RLock避免嵌套死 对于需要重入的场景(如递归函数或嵌套),`threading.RLock`(Reentrant Lock)更安全。RLock允许同一线程多次获取,而标准Lock可能导致死。 - **RLock优势**:同一线程可重复获取,避免自死。 - **适用场景**:复杂函数调用链或类方法中。 示例解决方案: ```python import threading rlock = threading.RLock() # 创建可重入 def nested_function(): with rlock: # 同一线程可多次获取 print("Nested operation") def main_function(): with rlock: nested_function() # 嵌套调用不会阻塞 thread = threading.Thread(target=main_function) thread.start() thread.join() ``` RLock简化了代码逻辑,减少了死风险[^1]。 #### 步骤4: 避免死的最佳策略 引用[1]强调编程实践中的策略: - **顺序一致**:所有线程按相同顺序获取(如从小到大获取资源ID)。 - **超时机制**:使用`lock.acquire(timeout=1)`避免无限等待。 - **最小化范围**:只住必要的代码段,减少阻塞时间。 - **避免嵌套**:如果必须使用嵌套,优先选择RLock。 - **工具辅助**:使用Python调试工具(如`faulthandler`)检测死。 #### 注意事项 - **性能权衡**:过多使用会降低并发性能,仅在共享资源访问时使用。 - **全局解释器(GIL)**:Python的GIL限制了多线程的并行能力,对于CPU密集型任务,建议使用多进程(`multiprocessing`模块)替代多线程。 - **引用来源**:本文解决方案基于引用[1]的案例分析,详细实现可参考Python官方文档或相关资源[^1]。 通过这些步骤,您可以有效解决Python多线程中的问题,确保程序稳定运行。
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