1.cas server Դ??
2.画面设置cas是什么意思?
3.Linux基础组件之无锁消息队列ypipe/yqueue详解
4.dubboç³»åä¹-qosè¿ç»´-2021-01-17
5.从HotSpot源码,深度解读 park 和 unpark
6.死磕 java集合之ConcurrentLinkedQueue源码分析
cas server Դ??
ConcurrentHashMap相较于HashMap在实现上更为复杂,主要涉及多线程环境下的并发安全、同步和锁的概念。虽然HashMap的原理主要围绕数组、链表、绿色源码 网狐哈希碰撞和扩容,但在多线程场景下,这些知识还不够,需要对并发和同步有深入理解。
在实际编程中,HashMap经常被使用,而ConcurrentHashMap的使用频率却相对较低,这使得学习它的门槛变高。学习ConcurrentHashMap之前,关键在于理解HashMap的基本实现,特别是它在非线程安全情况下的操作,如数组初始化和putVal()方法。
HashMap的线程不安全问题主要表现在数组的懒加载和带if判断的put操作上,这可能导致数据一致性问题。为了解决这些问题,免费下载源码app像HashTable和Collections.synchronizedMap()通过synchronized关键字加锁,但会导致性能下降。ConcurrentHashMap引入了CAS(Compare And Swap)技术,比如在initTable()方法中,通过volatile修饰的成员变量保证了数组初始化的线程安全。
ConcurrentHashMap在数组初始化、下标为空时使用CAS,而在有冲突时切换到synchronized,降低了锁的粒度,以提高效率。扩容是ConcurrentHashMap的难点,需要处理新旧数组的同步迁移问题,通过helpTransfer()方法和transfer()方法来确保线程安全。
总结来说,学习ConcurrentHashMap不仅是对HashMap知识的扩展,更是进入并发编程世界的重要一步。面试时,如果只问基本数据结构,那可能只需要了解HashMap;但若深入到ConcurrentHashMap,就涉及到了并发编程的源码编程课教学核心技术,如CAS、同步和锁的管理。
画面设置cas是什么意思?
CAS是Central Authentication Service的缩写,即集中式认证服务。它是一种用于Web应用程序的单点登录协议。CAS协议通过认证中心(服务器)来给多个服务提供认证服务,用户一次登录认证以后,便可以访问被授权的多个服务。CAS协议是一种开放源代码的协议,被广泛应用于大型企业和组织的身份认证系统中。
CAS需要先部署一个认证服务器和多个应用程序服务器,然后在这些服务器之间建立信任关系。用户首次登录时,应该重定向到认证服务器,输入用户名和密码进行认证,并且一旦通过认证,用户将被重定向回要访问的应用程序服务器。以后的每次访问都无需再次认证。认证服务器和应用程序服务器之间使用安全令牌和Session来保障安全性。
CAS的智能ai源码解析优点在于提供可靠的身份验证,减少了用户访问多个Web应用程序时的不必要的登录操作,避免了重复输入用户名和密码等问题。它广泛应用于大型企业和组织的身份认证系统中,例如教育机构、银行、保险公司、医院等。CAS的使用可以帮助企业或组织节省时间和成本,减少安全漏洞,提高用户体验并提高整个系统的安全性。
Linux基础组件之无锁消息队列ypipe/yqueue详解
CAS定义
比较并交换(compare and swap, CAS),在多线程编程中用于实现不被打断的数据交换,避免数据不一致问题。该操作通过比较内存值与指定数据,当数值相同则替换内存数据。
为什么需要无锁队列
锁引起的问题:cache损坏/失效、同步机制上的争抢、动态内存分配。
有锁导致线程切换引发cache损坏
大量线程切换导致cache数据失效,处理器与主存之间数据传输效率下降,机构操盘密码源码影响性能。
在同步机制上的争抢队列
阻塞队列导致任务暂停或睡眠,大量时间浪费在获取互斥锁,而非处理数据,引发严重争用。
动态内存分配
多线程中动态分配内存导致互斥,线程频繁分配内存影响应用性能。
无锁队列的实现
无锁队列由ypipe_t和yqueue_t类构成,适用于一读一写场景。通过chunk模式批量分配结点,减少动态内存分配的互斥问题。批量分配大小根据业务场景调整,通常设置较大较为安全。利用spare_chunk存储未释放的chunk,降低频繁分配释放。预写机制减少CAS调用。巧妙的唤醒机制,读端等待无数据时进入等待状态,写端根据返回值判断队列是否为空以唤醒读端。
无锁队列使用
yqueue.write(count,false)用于写入元素并标记完成状态,yqueue.flush()使读端可见更新后数据。yqueue.read(&value)读取元素,返回true表示读到元素,返回false表示队列为空。
ypipe_t使用
write(val, false)更新写入位置,flush()刷新数据到管道,read()读取数据并更新可读位置。
yqueue_t构造函数
初始化队列,end_chunk总是指向最后分配的chunk,back_chunk仅在有元素插入时指向对应的chunk。
front()和back()函数
返回队列头和尾的可读写元素位置。
push()和pop()函数
push()更新写入位置,pop()更新读取位置并检测释放chunk,保持数据流。
源码分析
yqueue_t内部使用chunk批量分配,减少内存操作,spare_chunk存储释放的chunk以供再次使用。ypipe_t构建单写单读无锁队列,通过CAS操作控制读写位置,实现高效数据交换。
ypipe_t / yqueue_t无锁队列利用chunk机制避免频繁内存动态分配,提升性能。通过局部性原理复用回收的chunk,减少资源消耗。flush()检测队列状态通知唤醒,优化数据交换过程。
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从HotSpot源码,深度解读 park 和 unpark
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Java并发包下的类大多基于AQS(AbstractQueuedSynchronizer)框架实现,而AQS线程安全的实现依赖于两个关键类:Unsafe和LockSupport。
其中,Unsafe主要提供CAS操作(关于CAS,在文章《读懂AtomicInteger源码(多线程专题)》中讲解过),LockSupport主要提供park/unpark操作。实际上,park/unpark操作的最终调用还是基于Unsafe类,因此Unsafe类才是核心。
Unsafe类的实现是由native关键字说明的,这意味着这个方法是原生函数,是用C/C++语言实现的,并被编译成了DLL,由Java去调用。
park函数的作用是将当前调用线程阻塞,而unpark函数则是唤醒指定线程。
park是等待一个许可,unpark是为某线程提供一个许可。如果线程A调用park,除非另一个线程调用unpark(A)给A一个许可,否则线程A将阻塞在park操作上。每次调用一次park,需要有一个unpark来解锁。
并且,unpark可以先于park调用,但不管unpark先调用多少次,都只提供一个许可,不可叠加。只需要一次park来消费掉unpark带来的许可,再次调用会阻塞。
在Linux系统下,park和unpark是通过Posix线程库pthread中的mutex(互斥量)和condition(条件变量)来实现的。
简单来说,mutex和condition保护了一个叫_counter的信号量。当park时,这个变量被设置为0,当unpark时,这个变量被设置为1。当_counter=0时线程阻塞,当_counter>0时直接设为0并返回。
每个Java线程都有一个Parker实例,Parker类的部分源码如下:
由源码可知,Parker类继承于PlatformParker,实际上是用Posix的mutex和condition来实现的。Parker类里的_counter字段,就是用来记录park和unpark是否需要阻塞的标识。
具体的执行逻辑已经用注释标记在代码中,简要来说,就是检查_counter是不是大于0,如果是,则把_counter设置为0,返回。如果等于零,继续执行,阻塞等待。
unpark直接设置_counter为1,再unlock mutex返回。如果_counter之前的值是0,则还要调用pthread_cond_signal唤醒在park中等待的线程。源码如下:
(如果不会下载JVM源码可以后台回复“jdk”,获得下载压缩包)
死磕 java集合之ConcurrentLinkedQueue源码分析
ConcurrentLinkedQueue
(1)不是阻塞队列
(2)通过CAS+自旋保证并发安全
(3)可用于多线程环境,但不能用在线程池中
简介
主要属性
两个属性:头节点与尾节点
主要内部类
典型单链表结构
主要构造方法
构造简单,实现无界单链表队列
入队
add(e)与offer(e)方法
无异常抛出,流程清晰
出队
remove()与poll()方法
逻辑清晰,不阻塞线程
总结
非阻塞队列,不适用于线程池
彩蛋
与LinkedBlockingQueue对比
线程安全与返回null特性相似
效率与锁机制差异显著
无法实现等待元素与用在线程池中的限制