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锁就像漏斗,将并发解决的多个线程变成串行化的模式,咱们能够构建一个反对成千上万并发的零碎,然而如果锁解决的不好会重大影响零碎的性能,就像领有多条车道的高速公路变成了单行道。
举个例子,如果咱们应用 go
的map
来实现一个简略的缓存,因为 map
不是并发平安, 所以咱们还要借助 sync
包的锁来保障并发平安,于是咱们很容易写出上面这样的代码:
package simple_cache
import ("sync")
type Cache struct {items map[string][]byte
lock *sync.RWMutex
}
func New() *Cache {
return &Cache{items: make(map[string][]byte, 2000),
lock: new(sync.RWMutex),
}
}
func (c *Cache) Get(key string) []byte {
// 取数据只有加读锁
c.lock.RLock()
defer c.lock.RUnlock()
return c.items[key]
}
func (c *Cache) Set(key string, data []byte) {c.lock.Lock()
defer c.lock.Unlock()
c.items[key] = data
}
这段代码思考到了锁其实曾经算是不错了,然而每次调用 set()
办法去设置缓存值的时候不仅将并发读写变成了串行化的模式,就连 get()
办法也会被阻塞住。在理论生产中应用这段代码作为缓存的时候,map
中会缓存大量数据,set()
调用可能会很频繁,而且在 set()
内还须要判断缓存的容量是否足够,这些都会使锁的工夫变长。
而后咱们不得不思考如何优化一下锁的性能。下面代码的问题是每次 set()
都锁住了整个 map
, 于是咱们就想到能不能只锁住一部分,这样就能升高锁对性能的耗费。咱们能够把原先这个大的缓存分成若干个小的分片,每个分片就是原先的一个Cache
, 而后再将这些分片放入一个大的map
中,依据缓存 key
值通过 hash
计算后的值找到对应的分片。对下面代码革新如下:
package simple_cache
import (
"crypto/sha1"
"fmt"
"sync"
)
type Cache map[string]*ShardCache
type ShardCache struct {items map[string][]byte
lock *sync.RWMutex
}
func NewCache() *Cache {cache := make(Cache, 256)
for i := 0; i < 256; i++ {cache[fmt.Sprintf("%02x", i)] = &ShardCache{items: make(map[string][]byte, 2000),
lock: new(sync.RWMutex),
}
}
return &cache
}
func (c Cache) getShard(key string) *ShardCache {hasher := sha1.New()
hasher.Write([]byte(key))
// 转 16 进制后取前两位
shardKey := fmt.Sprintf("%x", hasher.Sum(nil))[0:2]
return c[shardKey]
}
func (c Cache) Get(key string) []byte {
// 取数据只有加读锁
shard := c.getShard(key)
shard.lock.RLock()
defer shard.lock.RUnlock()
return shard.items[key]
}
func (c Cache) Set(key string, data []byte) {shard := c.getShard(key)
shard.lock.Lock()
shard.lock.Unlock()
shard.items[key] = data
}
这里咱们一共给缓存设置了 256(16^2)个分片,对于任意的一个缓存 key
值通过 hash
后通过 fmt.Sprintf("%x", hasher.Sum(nil))[0:2]
转 16 进制后取前两位后都能在缓存中找到对应的分片
其实像 java
外面的 ConcurrencyHashmap
曾经是这样做的了,咱们通过 hash
计算数据存储的所在的分片,尽管耗费一点点计算资源然而解决了锁粒度大导致的锁性能问题,这是很值得的。
总结
- 通过对
hash
表分片,大锁拆小锁,升高锁粒度,进步高并发状况下的锁性能