Java 程序员newJava-多线程

Java高并发编程基础三大利器之Semaphore

2021-03-04  本文已影响0人  程序花生

引言

最近可以进行个税申报了,还没有申报的同学可以赶紧去试试哦。不过我反正是从上午到下午一直都没有成功的进行申报,一进行申报 就返回“当前访问人数过多,请稍后再试”。为什么有些人就能够申报成功,有些人就直接返回失败。这很明显申报处理资源是有限的, 只能等别人处理完了在来处理你的,你如果运气好可能重试几次就轮到你了,如果运气不好可能重试一天也可能轮不到你。 我反正已经是放弃了,等到夜深人静的时候再来试试。作为一个程序员我们肯定知道这是个税申请app的限流操作,如果还有不懂什么 是限流操作的可以参考下这个文章《高并发系统三大利器之限流》。 比如个税申报系统每台机器只最多分别只能处理1000个请求,再多的请求就会把机器打挂。如果是多余的请求就把这些请求拒绝掉。直接给你返回一句温馨提示:“当前访问人数过多,请稍后再试”,如果要实现这个功能大家想想可以通过哪些方法算法来实现。

共享锁、独占锁

学习semaphore之前我们必须要先了解下什么是共享锁。在上一篇文章《Java高并发编程基础之AQS》我们介绍了公平锁于非公平锁的区别。

当独占锁已经被某个线程持有时,其他线程只能等待它被释放后,才能去争锁,并且同一时刻只有一个线程能争锁成功。

什么是Semaphore

在《Java并发编程的艺术》这一书中是这么说的:

Semaphore(信号量)是用来控制同时访问特定资源的线程数量,它通过协调各个线程,以保证合理的使用公共资源。很多年以来,我都觉得从字面上很难理解Semaphore所表达的含义,只能把它比作是控制流量的红绿灯,比如XX马路要限制流量,只允许同时有一百辆车在这条路上行使,其他的都必须在路口等待,所以前一百辆车会看到绿灯,可以开进这条马路,后面的车会看到红灯,不能驶入XX马路,但是如果前一百辆中有五辆车已经离开了XX马路,那么后面就允许有5辆车驶入马路,这个例子里说的车就是线程,驶入马路就表示线程在执行,离开马路就表示线程执行完成,看见红灯就表示线程被阻塞,不能执行。

说了这么多我们来个实际的例子看一看,比如我们去停车场停车,停车场总共只有5个车位,但是现在有8辆汽车来停车,剩下的3辆汽车要么等其他汽车开走后进行停车,或者去找别的停车位?

/**
 * @author: 公众号【Java金融】
 */
public class SemaphoreTest {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
         // 初始化五个车位
        Semaphore semaphore = new Semaphore(5);
        // 等所有车子
        final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(8);
        for (int i = 0; i < 8; i++) {
            int finalI = i;
            if (i == 5) {
                Thread.sleep(1000);
                new Thread(() -> {
                    stopCarNotWait(semaphore, finalI);
                    latch.countDown();
                }).start();
                continue;
            }
            new Thread(() -> {
                stopCarWait(semaphore, finalI);
                latch.countDown();
            }).start();
        }
        latch.await();
        log("总共还剩:" + semaphore.availablePermits() + "个车位");
    }

    private static void stopCarWait(Semaphore semaphore, int finalI) {
        String format = String.format("车牌号%d", finalI);
        try {
            semaphore.acquire(1);
            log(format + "找到车位了,去停车了");
            Thread.sleep(10000);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            semaphore.release(1);
            log(format + "开走了");
        }
    }

    private static void stopCarNotWait(Semaphore semaphore, int finalI) {
         String format = String.format("车牌号%d", finalI);
        try {
            if (semaphore.tryAcquire()) {
                log(format + "找到车位了,去停车了");
                Thread.sleep(10000);
                log(format + "开走了");
                semaphore.release();
            } else {
                log(format + "没有停车位了,不在这里等了去其他地方停车去了");
            }
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }

    }

    public static void log(String content) {
        // 格式化
        DateTimeFormatter fmTime = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
        // 当前时间
        LocalDateTime now = LocalDateTime.now();
        System.out.println(now.format(fmTime) + "  "+content);
    }
}
2021-03-01 18:54:57  车牌号0找到车位了,去停车了
2021-03-01 18:54:57  车牌号3找到车位了,去停车了
2021-03-01 18:54:57  车牌号2找到车位了,去停车了
2021-03-01 18:54:57  车牌号1找到车位了,去停车了
2021-03-01 18:54:57  车牌号4找到车位了,去停车了
2021-03-01 18:54:58  车牌号5没有停车位了,不在这里等了去其他地方停车去了
2021-03-01 18:55:07  车牌号7找到车位了,去停车了
2021-03-01 18:55:07  车牌号6找到车位了,去停车了
2021-03-01 18:55:07  车牌号2开走了
2021-03-01 18:55:07  车牌号0开走了
2021-03-01 18:55:07  车牌号3开走了
2021-03-01 18:55:07  车牌号4开走了
2021-03-01 18:55:07  车牌号1开走了
2021-03-01 18:55:17  车牌号7开走了
2021-03-01 18:55:17  车牌号6开走了
2021-03-01 18:55:17  总共还剩:5个车位

从输出结果我们可以看到车牌号5这辆车看见没有车位了,就不在这个地方傻傻的等了,而是去其他地方了,但是车牌号6和车牌号7分别需要等到车库开出两辆车空出两个车位后才停进去。这就体现了Semaphore 的acquire 方法如果没有获取到凭证它就会阻塞,而tryAcquire方法如果没有获取到凭证不会阻塞的。

semaphore在dubbo中的应用

在Dubbo中可以给Provider配置线程池大小来控制系统提供服务的最大并行度,默认是200。

<dubbo:provider  threads="200"/>

比如我现在这个订单系统有三个接口,分别为创单、取消订单、修改订单。这三个接口加起来的并发是200但是创单接口是核心接口,我想让它多分点线程来执行 让它可以有最大150个线程,取消订单和修改订单分别最大25个线程执行就可以了。dubbo提供了executes这一属性来实现这个功能

<dubbo:service interface="cn.javajr.service.CreateOrderService" executes="150"/>
<dubbo:service interface="cn.javajr.service.CancelOrderService" executes="25"/>
<dubbo:service interface="cn.javajr.service.EditOrderService" executes="25"/>

我们可以看看dubbo内部是如何来executes的,具体实现是在ExecuteLimitFilter这个类我们可以

 public Result invoke(Invoker<?> invoker, Invocation invocation) throws RpcException {
        URL url = invoker.getUrl();
        String methodName = invocation.getMethodName();
        Semaphore executesLimit = null;
        boolean acquireResult = false;
        int max = url.getMethodParameter(methodName, Constants.EXECUTES_KEY, 0);
        if (max > 0) {
            RpcStatus count = RpcStatus.getStatus(url, invocation.getMethodName());
            // 如果当前使用的线程数量已经大于等于设置的阈值,那么直接抛出异常
//            if (count.getActive() >= max) {
// throw new RpcException("Failed to invoke method " + invocation.getMethodName() + " in provider " + url + ", cause: The service // using threads greater than <dubbo:service executes=\"" + max + "\" /> limited.");
            /**
             * http://manzhizhen.iteye.com/blog/2386408
             * use semaphore for concurrency control (to limit thread number)
             */

            executesLimit = count.getSemaphore(max);
            if(executesLimit != null && !(acquireResult = executesLimit.tryAcquire())) {
                throw new RpcException("Failed to invoke method " + invocation.getMethodName() + " in provider " + url + ", cause: The service using threads greater than <dubbo:service executes=\"" + max + "\" /> limited.");
            }
        }
        long begin = System.currentTimeMillis();
        boolean isSuccess = true;
        // 计数器+1
        RpcStatus.beginCount(url, methodName);
        try {
            Result result = invoker.invoke(invocation);
            return result;
        } catch (Throwable t) {
            isSuccess = false;
            if (t instanceof RuntimeException) {
                throw (RuntimeException) t;
            } else {
                throw new RpcException("unexpected exception when ExecuteLimitFilter", t);
            }
        } finally {
           // 计数器-1
            RpcStatus.endCount(url, methodName, System.currentTimeMillis() - begin, isSuccess);
            if(acquireResult) {
                executesLimit.release();
            }
        }
    }

从上述代码我们也可以看出早期这个是没有采用Semaphore来实现的,而是直接采用被注释的 if (count.getActive() >= max) 这个来来实现的,由于这个count.getActive() >= max 和这个计数加1不是原子性的,所以会有问题,后面才采用上述代码用Semaphore来修复非原子性问题。具体更详细的分析可以参见代码的链接。不过现在最新版本(2.7.9)我看是采用采用自旋加上和CAS来实现的。

Semaphore

上面就是对Semaphore一个简单的使用以及dubbo中用到的例子,说句实话Semaphore在工作中用的还是比较少的,不过面试又有可能会被问到,所以还是有必要来一起学习一下它。我们前面《Java高并发编程基础之AQS》通过ReentrantLock 一起学习了下AQS,其实Semaphore同样也是通过AQS来是实现的,我们可以一起来对照下独占锁的方法,基本上都是有方法一一相对应的。

这里有两点稍微需要注意的地方:

获取凭证

我们同样还是通过非公平锁的模式来老获取凭证 我们可以看下acquire的核心方法

  public final void acquireSharedInterruptibly(int arg)
           throws InterruptedException {
       if (Thread.interrupted())
           throw new InterruptedException();
       if (tryAcquireShared(arg) < 0)
           doAcquireSharedInterruptibly(arg);
   }
    protected int tryAcquireShared(int acquires) {
            return nonfairTryAcquireShared(acquires);
   }

    // 主要看下这个方法,这个方法返回的值也就是tryAcquireShared返回的值,因为tryAcquireShared->nonfairTryAcquireShared
    final int nonfairTryAcquireShared(int acquires) {
          //自旋
          for (;;) {
               //Semaphore用AQS的state变量的值代表可用许可数
               int available = getState();
               //可用许可数减去本次需要获取的许可数即为剩余许可数
               int remaining = available - acquires;
               //如果剩余许可数小于0或者CAS将当前可用许可数设置为剩余许可数成功,则返回成功许可数
               if (remaining < 0 ||
                   compareAndSetState(available, remaining))
                   return remaining;
           }

doAcquireSharedInterruptibly

```java
 private void doAcquireSharedInterruptibly(int arg)
        throws InterruptedException {
        // 独占锁的acquireQueued调用的是addWaiter(Node.EXCLUSIVE),
        // 而共享锁调用的是addWaiter(Node.SHARED),表明了该节点处于共享模式
        final Node node = addWaiter(Node.SHARED);
        boolean failed = true;
        try {
            for (;;) {
                final Node p = node.predecessor();
                if (p == head) {
                    int r = tryAcquireShared(arg);
                    if (r >= 0) {
                        setHeadAndPropagate(node, r);
                        p.next = null; // help GC
                        failed = false;
                        return;
                    }
                }
                if (shouldParkAfterFailedAcquire(p, node) &&
                    parkAndCheckInterrupt())
                    throw new InterruptedException();
            }
        } finally {
            if (failed)
                cancelAcquire(node);
        }
    }

这个方法是不是跟我们上篇文章讲的AQS的独占锁的acquireQueued很像,不过独占锁它是直接调用了用了setHead(node)方法,而共享锁调用的是setHeadAndPropagate(node, r) 这个方法除了调用setHead 里面还调用了doReleaseShared(唤醒后继节点)

    private void setHeadAndPropagate(Node node, int propagate) {
        Node h = head; // Record old head for check below
        setHead(node);
        if (propagate > 0 || h == null || h.waitStatus < 0 ||
            (h = head) == null || h.waitStatus < 0) {
            Node s = node.next;
            if (s == null || s.isShared())
                doReleaseShared();
        }
    }

其他的方法基本上是和ReentrantLock来实现的独占锁差不多,我相信大家对源码分析感兴趣的应该也不多,其他更多细节问题还是需要自己亲自动手去看源码的。

总结

指在一定时间内的一小段时间内就用完了所有资源,后大部分时间中无资源可用。 比如在限流方法中的计算器算法,设置1s内的最大请求数为100,在前100ms已经永远了100个请求,则后面900ms将无法处理请求,这就是突刺现象

作者:码农二胖
链接:https://juejin.cn/post/6935617340474294286
来源:掘金

上一篇下一篇

猜你喜欢

热点阅读