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    paulwong

    高并發(fā)情況下怎樣盡量實(shí)現(xiàn)無(wú)鎖編程

      一個(gè)在線2k的游戲,每秒鐘并發(fā)都嚇?biāo)廊恕鹘y(tǒng)的hibernate直接插庫(kù)基本上是不可行的。我就一步步推導(dǎo)出一個(gè)無(wú)鎖的數(shù)據(jù)庫(kù)操作。

      

      1. 并發(fā)中如何無(wú)鎖。

      一個(gè)很簡(jiǎn)單的思路,把并發(fā)轉(zhuǎn)化成為單線程。Java的Disruptor就是一個(gè)很好的例子。如果用java的concurrentCollection類去做,原理就是啟動(dòng)一個(gè)線程,跑一個(gè)Queue,并發(fā)的時(shí)候,任務(wù)壓入Queue,線程輪訓(xùn)讀取這個(gè)Queue,然后一個(gè)個(gè)順序執(zhí)行。

      在這個(gè)設(shè)計(jì)模式下,任何并發(fā)都會(huì)變成了單線程操作,而且速度非常快。現(xiàn)在的node.js, 或者比較普通的ARPG服務(wù)端都是這個(gè)設(shè)計(jì),“大循環(huán)”架構(gòu)。

      這樣,我們?cè)瓉?lái)的系統(tǒng)就有了2個(gè)環(huán)境:并發(fā)環(huán)境 + ”大循環(huán)“環(huán)境

      并發(fā)環(huán)境就是我們傳統(tǒng)的有鎖環(huán)境,性能低下。

      ”大循環(huán)“環(huán)境是我們使用Disruptor開(kāi)辟出來(lái)的單線程無(wú)鎖環(huán)境,性能強(qiáng)大。

      

      2. ”大循環(huán)“環(huán)境 中如何提升處理性能。

      一旦并發(fā)轉(zhuǎn)成單線程,那么其中一個(gè)線程一旦出現(xiàn)性能問(wèn)題,必然整個(gè)處理都會(huì)放慢。所以在單線程中的任何操作絕對(duì)不能涉及到IO處理。那數(shù)據(jù)庫(kù)操作怎么辦?

      增加緩存。這個(gè)思路很簡(jiǎn)單,直接從內(nèi)存讀取,必然會(huì)快。至于寫(xiě)、更新操作,采用類似的思路,把操作提交給一個(gè)Queue,然后單獨(dú)跑一個(gè)Thread去一個(gè)個(gè)獲取插庫(kù)。這樣保證了“大循環(huán)”中不涉及到IO操作。

      

      問(wèn)題再次出現(xiàn):

      如果我們的游戲只有個(gè)大循環(huán)還容易解決,因?yàn)槔锩嫣峁┝送昝赖耐綗o(wú)鎖。

      但是實(shí)際上的游戲環(huán)境是并發(fā)和“大循環(huán)”并存的,即上文的2種環(huán)境。那么無(wú)論我們?cè)趺丛O(shè)計(jì),必然會(huì)發(fā)現(xiàn)在緩存這塊上要出現(xiàn)鎖。

      

      3. 并發(fā)與“大循環(huán)”如何共處,消除鎖?

      我們知道如果在“大循環(huán)”中要避免鎖操作,那么就用“異步”,把操作交給線程處理。結(jié)合這2個(gè)特點(diǎn),我稍微改下數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)。

      原本的緩存層,必然會(huì)存在著鎖,例如:

    public TableCache
    {
      private HashMap<String, Object> caches = new ConcurrentHashMap<String, Object>();
    }

      這個(gè)結(jié)構(gòu)是必然的了,保證了在并發(fā)的環(huán)境下能夠準(zhǔn)確的操作緩存。但是”大循環(huán)“卻不能直接操作這個(gè)緩存進(jìn)行修改,所以必須啟動(dòng)一個(gè)線程去更新緩存,例如:

      private static final ExecutorService EXECUTOR = Executors.newSingleThreadExecutor();

      EXECUTOR.execute(new LatencyProcessor(logs));

      class LatencyProcessor implements Runnable
      {
          public void run()
         {
           // 這里可以任意的去修改內(nèi)存數(shù)據(jù)。采用了異步。
        }
      }

      OK,看起來(lái)很漂亮。但是又有個(gè)問(wèn)題出現(xiàn)了。在高速存取的過(guò)程中,非常有可能緩存還沒(méi)有被更新,就被其他請(qǐng)求再次獲取,得到了舊的數(shù)據(jù)。

      

      4. 如何保證并發(fā)環(huán)境下緩存數(shù)據(jù)的唯一正確?

      我們知道,如果只有讀操作,沒(méi)有寫(xiě)操作,那么這個(gè)行為是不需要加鎖的。

      我使用這個(gè)技巧,在緩存的上層,再加一層緩存,成為”一級(jí)緩存“,原來(lái)的就自然成為”二級(jí)緩存“。有點(diǎn)像CPU了對(duì)不?

      一級(jí)緩存只能被”大循環(huán)“修改,但是可以被并發(fā)、”大循環(huán)“同時(shí)獲取,所以是不需要鎖的。

      當(dāng)發(fā)生數(shù)據(jù)庫(kù)變動(dòng),分2種情況:

      1)并發(fā)環(huán)境下的數(shù)據(jù)庫(kù)變動(dòng),我們是允許有鎖的存在,所以直接操作二級(jí)緩存,沒(méi)有問(wèn)題。

      2)”大循環(huán)“環(huán)境下數(shù)據(jù)庫(kù)變動(dòng),首先我們把變動(dòng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在一級(jí)緩存,然后交給異步修正二級(jí)緩存,修正后刪除一級(jí)緩存。

      這樣,無(wú)論在哪個(gè)環(huán)境下讀取數(shù)據(jù),首先判斷一級(jí)緩存,沒(méi)有再判斷二級(jí)緩存。

      這個(gè)架構(gòu)就保證了內(nèi)存數(shù)據(jù)的絕對(duì)準(zhǔn)確。

      而且重要的是:我們有了一個(gè)高效的無(wú)鎖空間,去實(shí)現(xiàn)我們?nèi)我獾臉I(yè)務(wù)邏輯。

      

      最后,還有一些小技巧提升性能。

      1. 既然我們的數(shù)據(jù)庫(kù)操作已經(jīng)被異步處理,那么某個(gè)時(shí)間,需要插庫(kù)的數(shù)據(jù)可能很多,通過(guò)對(duì)表、主鍵、操作類型的排序,我們可以刪除一些無(wú)效操作。例如:

      a)同一個(gè)表同一個(gè)主鍵的多次UPdate,取最后一次。

      b)同一個(gè)表同一個(gè)主鍵,只要出現(xiàn)Delete,前面所有操作無(wú)效。

      2. 既然我們要對(duì)操作排序,必然會(huì)存在一個(gè)根據(jù)時(shí)間排序,如何保證無(wú)鎖呢?使用

         private final static AtomicLong _seq = new AtomicLong(0);

      即可保證無(wú)鎖又全局唯一自增,作為時(shí)間序列。

    posted on 2015-07-13 18:20 paulwong 閱讀(777) 評(píng)論(0)  編輯  收藏 所屬分類: 性能優(yōu)化

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