释放锁:操作完成后,线程释放锁,允许其他线程获取锁。 通知等待线程:释放锁后,如果有线程在等待,通知它们锁已可用。 细粒度锁的本质思路是将锁的粒度细化到最小必要的范围,以减少锁竞争和提高并发性能。以下是细粒度锁的几个核心原则和思路: 最小化锁范围: 细粒度锁将锁的作用范围限制在最小的数据单元或操作上,...
细粒度锁将锁的作用范围限制在最小的数据单元或操作上,而不是对整个数据结构或资源加锁。 减少锁持有时间: 通过快速完成操作并尽早释放锁,减少每个线程持有锁的时间,从而减少其他线程的等待时间。 锁分离: 将不同的操作或数据访问分离到不同的锁上,使得多个操作可以并行执行,而不是所有操作都依赖于同一个锁。 锁...
在分级锁中,尽管Top锁会是同一个,但是假设我们获取的不同的Child锁,其实不会收到Top锁其它线程持有的情况。因为其它Child锁被lock之后,Top锁就释放了,这样的话其它分级锁的Child锁的获取就不会受到影响了。 在这里Top锁扮演的还是之前全局同一锁的角色,但是所锁住的对象是每个分区的实例而不是每一个具体的操作了。
在实现了FSN层和BP层锁拆分之后,NameNode性能已经有了一定的提升,生产环境中对HDFS的NameNode元数据请求的rpc processtime和queuetime也有明显的下降,但仍然有一些场景无法满足,因此我们继续优化,对NameSpace层的锁进行更细粒度的拆分如图2-5所示,将锁细粒度到INode层,希望能进一步提升NameSpace层RPC并发能力,提升Name...
下面是实现Java中锁的细粒度的流程: 定义共享资源和锁对象获取锁对象访问或修改共享资源释放锁对象 具体步骤 1. 定义共享资源和锁对象 首先,需要定义共享资源和锁对象。共享资源可以是任何需要被多个线程访问或修改的对象或数据。锁对象用于保护共享资源,只有获取了锁对象的线程才能访问或修改共享资源。
3.2 NameSpace层锁拆分成INode粒度锁 在实现了FSN层和BP层锁拆分之后,NameNode性能已经有了一定的提升,生产环境中对HDFS的NameNode元数据请求的rpc processtime和queuetime也有明显的下降,但仍然有一些场景无法满足,因此我们继续优化,对NameSpace层的锁进行更细粒度的拆分如图2-5所示,将锁细粒度到INode层,希望能进一...
6、再测试一下 成功次数100; 咖啡卖掉了200杯,数量也对得上。 代码执行速度也得到了质的飞跃,因为不用没有循环等待锁的时间了。 看来真的不是越细粒度的锁越好,真的会产生死锁问题。通过对酱香拿铁进行排序,解决了死锁问题,避免循环等待,效率也得到了提升。
3. 细粒度锁 3.1 虚拟节点 3.2 pop 函数加锁顺序的考量 3.3 pop_wait 的实现 4. 总结 参考: C++ Concurrency In Action 2rd 第6章 实验环境: system: centos 8.1 / arch: x86_64 / kernel: 4.18.0 / g++: 8.5.0 1. 概述 下文主要以异步队列为例进行讲解。
分段锁(Segmented Lock)是一种并发控制机制,它将共享资源分成多个段(segments),每个段独立地受到一个锁的保护。在分段锁中,细粒度和同步开销之间存在以下权衡: 细粒度: 优点:分段锁提供了更细粒度的并发控制,因为不同的段可以被不同的线程同时访问,从而提高了并发性能。当只有部分数据需要被修改而其他部分可以并发读...
3.2 NameSpace层锁拆分成INode粒度锁 在实现了FSN层和BP层锁拆分之后,NameNode性能已经有了一定的提升,生产环境中对HDFS的NameNode元数据请求的rpc processtime和queuetime也有明显的下降,但仍然有一些场景无法满足,因此我们继续优化,对NameSpace层的锁进行更细粒度的拆分如图2-5所示,将锁细粒度到INode层,希望能进一...