【高并發(fā)】你敢信??HashMap竟然干掉了CPU?。?/h1>
問題分析
Race Condition(也叫做資源競(jìng)爭(zhēng)),是多線程編程中比較頭疼的問題。特別是Java多線程模型當(dāng)中,經(jīng)常會(huì)因?yàn)槎鄠€(gè)線程同時(shí)訪問相同的共享數(shù)據(jù),而造成數(shù)據(jù)的不一致性。為了解決這個(gè)問題,通常來說需要加上同步標(biāo)志“synchronized”,來保證數(shù)據(jù)的串行訪問。但是“synchronized”是個(gè)性能殺手,過多的使用會(huì)導(dǎo)致性能下降,特別是擴(kuò)展性下降,使得你的系統(tǒng)不能使用多個(gè)CPU資源。
那是一個(gè)電商系統(tǒng),運(yùn)行在我們的T2000服務(wù)器(8核32線程)上。當(dāng)500個(gè)并發(fā)用戶的時(shí)候居然把所有的CPU都?jí)旱脻M滿的(90%以上的忙碌,甚至達(dá)到了100%)。這是很少有的現(xiàn)象,在我測(cè)試的所有項(xiàng)目中很少有擴(kuò)展性這么好的系統(tǒng)能把T2000的32個(gè)線程都占滿的。我狠狠的夸了他們的應(yīng)用。話音沒落,卻發(fā)現(xiàn)測(cè)試結(jié)果很差,平均響應(yīng)時(shí)間很長。不可能呀,所有的CPU都在干活,而且都在用戶態(tài)(如果在系統(tǒng)態(tài)干太多的活就有問題了),結(jié)果怎么還會(huì)差呢。CPU都在干嘛呢?
通過工具發(fā)現(xiàn)(Dtrace for Java),我們發(fā)現(xiàn)很多的CPU都在做一件事情,那就是不停的執(zhí)行一條Java語句(HashMap.get())。象是進(jìn)入了死循環(huán)。我們進(jìn)行了進(jìn)一步試驗(yàn),讓并發(fā)用戶數(shù)量為1,不停的運(yùn)行10分鐘,結(jié)果沒有發(fā)現(xiàn)這種情況;接著我們讓50個(gè)并發(fā)用戶同時(shí)運(yùn)行,但是只運(yùn)行在一個(gè)CPU上(通過psrset),結(jié)果也沒有出現(xiàn)死循環(huán)狀態(tài)。只要并發(fā)用戶數(shù)量超過10個(gè),運(yùn)行的CPU超過兩個(gè),不到2分鐘就出現(xiàn)死循環(huán)。一旦死循環(huán)出現(xiàn),大量CPU資源被白白浪費(fèi),性能自然很差。
源碼分析
通過上面的試驗(yàn)我們可以很肯定的判斷,是由于并發(fā)控制不好,導(dǎo)致數(shù)據(jù)的不一致,引起的死循環(huán)。值得一提的是,HashMap不是一個(gè)線程安全的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),要用到多個(gè)線程中去,需要自己加上同步標(biāo)志,為什么會(huì)死循環(huán)呢,看看下面HashMap中g(shù)et函數(shù)的源代碼:
public V get(Object key) {
if (key == null)
return getForNullKey();
int hash = hash(key.hashCode());
for (Entry<K,V> e = table[indexFor(hash, table.length)];
e != null;
e = e.next) {
Object k;
if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || key.equals(k)))
return e.value;
}
return null;
}
get函數(shù)會(huì)根據(jù)key的hashcode來鎖定多個(gè)對(duì)象,并且遍歷這些對(duì)象來找到key所對(duì)應(yīng)的對(duì)象。當(dāng)多個(gè)線程不安全的修改HanshMap數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的時(shí)候,有可能使得這個(gè)函數(shù)進(jìn)入死循環(huán)。
后來,我們使用ConcurrentHashMap或在使用HanshMap的時(shí)候加上同步標(biāo)志,問題得到解決!
寫在最后
最后,附上并發(fā)編程需要掌握的核心技能知識(shí)圖,祝大家在學(xué)習(xí)并發(fā)編程時(shí),少走彎路
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