概述
Race Condition(也叫做资源竞争),是多线程编程中比较头疼的问题。特别是Java多线程模型当中,经常会因为多个线程同时访问相同的共享数据,而造成数据的不一致性。为了解决这个问题,通常来说需要加上同步标志“synchronized”,来保证数据的串行访问。但是“synchronized”是个性能杀手,过多的使用会导致性能下降,特别是扩展性下降,使得你的系统不能使用多个CPU资源。 这是我们在性能测试中经常遇见的问题。
可是上个星期我却遇见了相反的情况:因为缺少同步标志也同样会使性能受影响。
那是一个ERP系统,运行在我们的T2000服务器(8核32线程)上。当500个并发用户的时候居然把所有的CPU都压得满满的(90%以上的忙碌)。这是很少有的现象,在我测试的所有项目中很少有扩展性这么好的系统能把T2000的32个线程都占满的。我狠狠的夸了他们的应用。话音没落,却发现测试结果很差,平均响应时间很长。不可能呀,所有的CPU都在干活,而且都在用户态(如果在系统态干太多的活就有问题了),结果怎么还会差呢。CPU都在干嘛呢?
通过工具发现(Dtrace for Java),我们发现很多的CPU都在做一件事情,那就是不停的执行一条Java语句(HashMap.get())。象是进入了死循环。我们进行了进一步试验,让并发用户数量为1,不停的运行10分钟,结果没有发现这种情况;接着我们让50个并发用户同时运行,但是只运行在一个CPU上(通过psrset),结果也没有出现死循环状态。只要并发用户数量超过10个,运行的CPU超过两个,不到2分钟就出现死循环。一旦死循环出现,大量CPU资源被白白浪费,性能自然很差。
通过上面的试验我们可以很肯定的判断,是由于并发控制不好,导致数据的不一致,引起的死循环。值得一提的是,HashMap不是一个线程安全的数据结构,要用到多个线程中去,需要自己加上同步标志,为什么会死循环呢,看看下面HashMap中get函数的源代码:
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函数会根据key的hashcode来锁定多个对象,并且遍历这些对象来找到key所对应的对象。当多个线程不安全的修改HanshMap数据结构的时候,有可能使得这个函数进入死循环。
我们建议客户使用ConcurrentHashMap或在使用HanshMap的时候加上同步标志,问题得到解决!
最后
以上就是超级裙子为你收集整理的Race Condition引起的性能问题的全部内容,希望文章能够帮你解决Race Condition引起的性能问题所遇到的程序开发问题。
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