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【高并發】ReadWriteLock怎么和緩存扯上關系了?

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在實際工作中,有一種非常普遍的并發場景:那就是讀多寫少的場景。在這種場景下,為了優化程序的性能,我們經常使用緩存來提高應用的訪問性能。

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作者個人研發的在高并發場景下,提供的簡單、穩定、可擴展的延遲消息隊列框架,具有精準的定時任務和延遲隊列處理功能。自開源半年多以來,已成功為十幾家中小型企業提供了精準定時調度方案,經受住了生產環境的考驗。為使更多童鞋受益,現給出開源框架地址:https://github.com/sunshinelyz/mykit-delay

寫在前面

在實際工作中,有一種非常普遍的并發場景:那就是讀多寫少的場景。在這種場景下,為了優化程序的性能,我們經常使用緩存來提高應用的訪問性能。因為緩存非常適合使用在讀多寫少的場景中。而在并發場景中,Java SDK中提供了ReadWriteLock來滿足讀多寫少的場景。本文我們就來說說使用ReadWriteLock如何實現一個通用的緩存中心。

本文涉及的知識點有:

文章已收錄到:

https://github.com/sunshinelyz/technology-binghe

https://gitee.com/binghe001/technology-binghe

讀寫鎖

說起讀寫鎖,相信小伙伴們并不陌生。總體來說,讀寫鎖需要遵循以下原則:

  • 一個共享變量允許同時被多個讀線程讀取到。
  • 一個共享變量在同一時刻只能被一個寫線程進行寫操作。
  • 一個共享變量在被寫線程執行寫操作時,此時這個共享變量不能被讀線程執行讀操作。

這里,需要小伙伴們注意的是:讀寫鎖和互斥鎖的一個重要的區別就是:讀寫鎖允許多個線程同時讀共享變量,而互斥鎖不允許。所以,在高并發場景下,讀寫鎖的性能要高于互斥鎖。但是,讀寫鎖的寫操作是互斥的,也就是說,使用讀寫鎖時,一個共享變量在被寫線程執行寫操作時,此時這個共享變量不能被讀線程執行讀操作。

讀寫鎖支持公平模式和非公平模式,具體是在ReentrantReadWriteLock的構造方法中傳遞一個boolean類型的變量來控制。

  1. public ReentrantReadWriteLock(boolean fair) { 
  2.     sync = fair ? new FairSync() : new NonfairSync(); 
  3.     readerLock = new ReadLock(this); 
  4.     writerLock = new WriteLock(this); 

另外,需要注意的一點是:在讀寫鎖中,讀鎖調用newCondition()會拋出UnsupportedOperationException異常,也就是說:讀鎖不支持條件變量。

緩存實現

這里,我們使用ReadWriteLock快速實現一個緩存的通用工具類,總體代碼如下所示。

  1. public class ReadWriteLockCache<K,V> { 
  2.     private final Map<K, V> m = new HashMap<>(); 
  3.     private final ReadWriteLock rwl = new ReentrantReadWriteLock(); 
  4.     // 讀鎖 
  5.     private final Lock r = rwl.readLock(); 
  6.     // 寫鎖 
  7.     private final Lock w = rwl.writeLock(); 
  8.     // 讀緩存 
  9.     public V get(K key) { 
  10.         r.lock(); 
  11.         try { return m.get(key); } 
  12.         finally { r.unlock(); } 
  13.     } 
  14.     // 寫緩存 
  15.     public V put(K key, V value) { 
  16.         w.lock(); 
  17.         try { return m.put(key, value); } 
  18.         finally { w.unlock(); } 
  19.     } 

可以看到,在ReadWriteLockCache中,我們定義了兩個泛型類型,K代表緩存的Key,V代表緩存的value。在ReadWriteLockCache類的內部,我們使用Map來緩存相應的數據,小伙伴都都知道HashMap并不是線程安全的類,所以,這里使用了讀寫鎖來保證線程的安全性,例如,我們在get()方法中使用了讀鎖,get()方法可以被多個線程同時執行讀操作;put()方法內部使用寫鎖,也就是說,put()方法在同一時刻只能有一個線程對緩存進行寫操作。

這里需要注意的是:無論是讀鎖還是寫鎖,鎖的釋放操作都需要放到finally{}代碼塊中。

在以往的經驗中,有兩種向緩存中加載數據的方式,一種是:項目啟動時,將數據全量加載到緩存中,一種是在項目運行期間,按需加載所需要的緩存數據。

接下來,我們就分別來看看全量加載緩存和按需加載緩存的方式。

全量加載緩存

全量加載緩存相對來說比較簡單,就是在項目啟動的時候,將數據一次性加載到緩存中,這種情況適用于緩存數據量不大,數據變動不頻繁的場景,例如:可以緩存一些系統中的數據字典等信息。整個緩存加載的大體流程如下所示。

將數據全量加載到緩存后,后續就可以直接從緩存中讀取相應的數據了。

全量加載緩存的代碼實現比較簡單,這里,我就直接使用如下代碼進行演示。

  1. public class ReadWriteLockCache<K,V> { 
  2.     private final Map<K, V> m = new HashMap<>(); 
  3.     private final ReadWriteLock rwl = new ReentrantReadWriteLock(); 
  4.     // 讀鎖 
  5.     private final Lock r = rwl.readLock(); 
  6.     // 寫鎖 
  7.     private final Lock w = rwl.writeLock(); 
  8.      
  9.     public ReadWriteLockCache(){ 
  10.         //查詢數據庫 
  11.         List<Field<K, V>> list = .....; 
  12.         if(!CollectionUtils.isEmpty(list)){ 
  13.             list.parallelStream().forEach((f) ->{ 
  14.     m.put(f.getK(), f.getV); 
  15.    }); 
  16.         } 
  17.     } 
  18.     // 讀緩存 
  19.     public V get(K key) { 
  20.         r.lock(); 
  21.         try { return m.get(key); } 
  22.         finally { r.unlock(); } 
  23.     } 
  24.     // 寫緩存 
  25.     public V put(K key, V value) { 
  26.         w.lock(); 
  27.         try { return m.put(key, value); } 
  28.         finally { w.unlock(); } 
  29.     } 

按需加載緩存

按需加載緩存也可以叫作懶加載,就是說:需要加載的時候才會將數據加載到緩存。具體來說:就是程序啟動的時候,不會將數據加載到緩存,當運行時,需要查詢某些數據,首先檢測緩存中是否存在需要的數據,如果存在,則直接讀取緩存中的數據,如果不存在,則到數據庫中查詢數據,并將數據寫入緩存。后續的讀取操作,因為緩存中已經存在了相應的數據,直接返回緩存的數據即可。

這種查詢緩存的方式適用于大多數緩存數據的場景。

我們可以使用如下代碼來表示按需查詢緩存的業務。

  1. class ReadWriteLockCache<K,V> { 
  2.     private final Map<K, V> m = new HashMap<>(); 
  3.     private final ReadWriteLock rwl =  new ReentrantReadWriteLock(); 
  4.     private final Lock r = rwl.readLock(); 
  5.     private final Lock w = rwl.writeLock(); 
  6.     V get(K key) { 
  7.         V v = null
  8.         //讀緩存 
  9.         r.lock();         
  10.         try { 
  11.             v = m.get(key); 
  12.         } finally{ 
  13.             r.unlock();     
  14.         } 
  15.         //緩存中存在,返回 
  16.         if(v != null) {   
  17.             return v; 
  18.         }   
  19.         //緩存中不存在,查詢數據庫 
  20.         w.lock();      
  21.         try { 
  22.      //再次驗證緩存中是否存在數據 
  23.             v = m.get(key); 
  24.             if(v == null){  
  25.                 //查詢數據庫 
  26.                 v=從數據庫中查詢出來的數據 
  27.                 m.put(key, v); 
  28.             } 
  29.         } finally{ 
  30.             w.unlock(); 
  31.         } 
  32.         return v;  
  33.     } 

這里,在get()方法中,首先從緩存中讀取數據,此時,我們對查詢緩存的操作添加了讀鎖,查詢返回后,進行解鎖操作。判斷緩存中返回的數據是否為空,不為空,則直接返回數據;如果為空,則獲取寫鎖,之后再次從緩存中讀取數據,如果緩存中不存在數據,則查詢數據庫,將結果數據寫入緩存,釋放寫鎖。最終返回結果數據。

這里,有小伙伴可能會問:為啥程序都已經添加寫鎖了,在寫鎖內部為啥還要查詢一次緩存呢?

這是因為在高并發的場景下,可能會存在多個線程來競爭寫鎖的現象。例如:第一次執行get()方法時,緩存中的數據為空。如果此時有三個線程同時調用get()方法,同時運行到 w.lock()代碼處,由于寫鎖的排他性。此時只有一個線程會獲取到寫鎖,其他兩個線程則阻塞在w.lock()處。獲取到寫鎖的線程繼續往下執行查詢數據庫,將數據寫入緩存,之后釋放寫鎖。

此時,另外兩個線程競爭寫鎖,某個線程會獲取到鎖,繼續往下執行,如果在w.lock()后沒有v = m.get(key); 再次查詢緩存的數據,則這個線程會直接查詢數據庫,將數據寫入緩存后釋放寫鎖。最后一個線程同樣會按照這個流程執行。

這里,實際上第一個線程已經查詢過數據庫,并且將數據寫入緩存了,其他兩個線程就沒必要再次查詢數據庫了,直接從緩存中查詢出相應的數據即可。所以,在w.lock()后添加v = m.get(key); 再次查詢緩存的數據,能夠有效的減少高并發場景下重復查詢數據庫的問題,提升系統的性能。

讀寫鎖的升降級

關于鎖的升降級,小伙伴們需要注意的是:在ReadWriteLock中,鎖是不支持升級的,因為讀鎖還未釋放時,此時獲取寫鎖,就會導致寫鎖永久等待,相應的線程也會被阻塞而無法喚醒。

雖然不支持鎖升級,但是ReadWriteLock支持鎖降級,例如,我們來看看官方的ReentrantReadWriteLock示例,如下所示。

  1. class CachedData { 
  2.     Object data; 
  3.     volatile boolean cacheValid; 
  4.     final ReentrantReadWriteLock rwl = new ReentrantReadWriteLock(); 
  5.  
  6.     void processCachedData() { 
  7.         rwl.readLock().lock(); 
  8.         if (!cacheValid) { 
  9.             // Must release read lock before acquiring write lock 
  10.             rwl.readLock().unlock(); 
  11.             rwl.writeLock().lock(); 
  12.             try { 
  13.                 // Recheck state because another thread might have 
  14.                 // acquired write lock and changed state before we did. 
  15.                 if (!cacheValid) { 
  16.                     data = ... 
  17.                     cacheValid = true
  18.                 } 
  19.                 // Downgrade by acquiring read lock before releasing write lock 
  20.                 rwl.readLock().lock(); 
  21.             } finally { 
  22.                 rwl.writeLock().unlock(); // Unlock write, still hold read 
  23.             } 
  24.         } 
  25.  
  26.         try { 
  27.             use(data); 
  28.         } finally { 
  29.             rwl.readLock().unlock(); 
  30.         } 
  31.     } 
  32. }} 

數據同步問題

首先,這里說的數據同步指的是數據源和數據緩存之間的數據同步,說的再直接一點,就是數據庫和緩存之間的數據同步。

這里,我們可以采取三種方案來解決數據同步的問題,如下圖所示

超時機制

這個比較好理解,就是在向緩存寫入數據的時候,給一個超時時間,當緩存超時后,緩存的數據會自動從緩存中移除,此時程序再次訪問緩存時,由于緩存中不存在相應的數據,查詢數據庫得到數據后,再將數據寫入緩存。

采用這種方案需要注意緩存的穿透問題,有關緩存穿透、擊穿、雪崩的知識,小伙伴們可以參見《【高并發】面試官:講講什么是緩存穿透?擊穿?雪崩?如何解決?》

定時更新緩存

這種方案是超時機制的增強版,在向緩存中寫入數據的時候,同樣給一個超時時間。與超時機制不同的是,在程序后臺單獨啟動一個線程,定時查詢數據庫中的數據,然后將數據寫入緩存中,這樣能夠在一定程度上避免緩存的穿透問題。

實時更新緩存

這種方案能夠做到數據庫中的數據與緩存的數據是實時同步的,可以使用阿里開源的Canal框架實現MySQL數據庫與緩存數據的實時同步。也可以使用我個人開源的mykit-data框架哦(推薦使用)~~

 本文轉載自微信公眾號「冰河技術」,可以通過以下二維碼關注。轉載本文請聯系冰河技術公眾號。

 

 

責任編輯:武曉燕 來源: 冰河技術
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