HashMap并发出现死循环 及 减少锁的竞争

线程不安全的HashMap, HashMap在并发执行put操作时会引起死循环,是因为多线程会导致HashMap的Entry链表形成环形数据结构,查找时会陷入死循环。

https://www.cnblogs.com/dongguacai/p/5599100.html

https://coolshell.cn/articles/9606.html

减少锁的竞争3种方法:

(1)减少锁的持有时间(缩小锁的范围)

(2)降低锁的请求频率(降低锁的粒度)

(3)放弃使用独占锁,使用并发容器,原子变量,读写锁等等来代替它。

http://blog.csdn.net/hangge110/article/details/51614453

原文地址:https://www.cnblogs.com/pzyin/p/8460288.html

时间: 2024-08-15 06:41:21

HashMap并发出现死循环 及 减少锁的竞争的相关文章

双缓冲队列来减少锁的竞争

双缓冲队列来减少锁的竞争 在日常的开发中,日志的记录是必不可少的.但是我们也清楚对同一个文本进行写日志只能单线程的去写,那么我们也经常会使用简单lock锁来保证只有一个线程来写入日志信息.但是在多线程的去写日志信息的时候,由于记录日志信息是需要进行I/O交互的,导致我们占用锁的时间会加长,从而导致大量线程的阻塞与等待. 这种场景下我们就会去思考,我们该怎么做才能保证当有多个线程来写日志的时候我们能够在不利用锁的情况下让他们依次排队去写呢?这个时候我们就可以考虑下使用双缓冲队列来完成. 所谓双缓冲

利用双缓冲队列来减少锁的竞争

在日常的开发中,日志的记录是必不可少的.但是我们也清楚对同一个文本进行写日志只能单线程的去写,那么我们也经常会使用简单lock锁来保证只有一个线程来写入日志信息.但是在多线程的去写日志信息的时候,由于记录日志信息是需要进行I/O交互的,导致我们占用锁的时间会加长,从而导致大量线程的阻塞与等待. 这种场景下我们就会去思考,我们该怎么做才能保证当有多个线程来写日志的时候我们能够在不利用锁的情况下让他们依次排队去写呢?这个时候我们就可以考虑下使用双缓冲队列来完成. 所谓双缓冲队列就是有两个队列,一个是

Java进阶知识点6:并发容器背后的设计理念 - 锁分段、写时复制和弱一致性

一.背景 容器是Java编程中使用频率很高的组件,但Java默认提供的基本容器(ArrayList,HashMap等)均不是线程安全的.当容器和多线程并发编程相遇时,程序员又该何去何从呢? 通常有两种选择: 1.使用synchronized关键字,将对容器的操作有序错开,确保同一时刻对同一个容器只存在一个操作.Vector,HashTable等封装后的容器本质也是这种解决思路,只不过synchronized关键字不需要我们来书写而已. 2.使用java.util.concurrent包下提供的并

如何用shared_ptr减少锁的争用

在并发环境下锁的使用是家常便饭, 如何减少锁的使用是优化程序性能的一个方面. c++11里面新增了智能指针std::shared_ptr, 这个东西也许能给我们带来些启发. shared_ptr的一个特性是当引用计数为0时,它所拥有的堆内存会被自动释放. 利用这个特性我们可以做点实用的功能, 如下程序: #include <assert.h> #include <chrono> #include <iostream> #include <mutex> #in

高并发下减少锁竞争

1.减少锁的持有时间,将不需要锁的操作从同步代码块的移除. //可以优化的代码 class AttributeStore{ private final Map<String,String> attributes=new HashMap<String,String>(); public synchronized boolean userLocationMatches(String username,String regex){ String key="user."

Java并发编程:synchronized和锁优化

每天学习一点点 编程PDF电子书.视频教程免费下载:http://www.shitanlife.com/code 1. 使用方法 synchronized 是 java 中最常用的保证线程安全的方式,synchronized 的作用主要有三方面: 确保线程互斥的访问代码块,同一时刻只有一个方法可以进入到临界区 保证共享变量的修改能及时可见 有效解决重排序问题 语义上来讲,synchronized主要有三种用法: 修饰普通方法,锁的是当前对象实例(this) 修饰静态方法,锁的是当前 Class

TCP协议下的服务端并发,GIL全局解释器锁,死锁,信号量,event事件,线程q

TCP协议下的服务端并发,GIL全局解释器锁,死锁,信号量,event事件,线程q 一.TCP协议下的服务端并发 ''' 将不同的功能尽量拆分成不同的函数,拆分出来的功能可以被多个地方使用 TCP服务端实现并发 1.将连接循环和通信循环拆分成不同的函数 2.将通信循环做成多线程 ''' # 服务端 import socket from threading import Thread ''' 服务端 要有固定的IP和PORT 24小时不间断提供服务 能够支持并发 ''' server = sock

Hibernate事务与并发问题处理(乐观锁与悲观锁)

目录 一.数据库事务的定义 二.数据库事务并发可能带来的问题 三.数据库事务隔离级别 四.使用Hibernate设置数据库隔离级别 五.使用悲观锁解决事务并发问题 六.使用乐观锁解决事务并发问题 一.数据库事务的定义 数据库事务(Database Transaction) ,是指作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作.事务处理可以确保除非事务性单元内的所有操作都成功完成,否则不会永久更新面向数据的资源.通过将一组相关操作组合为一个要么全部成功要么全部失败的单元,可以简化错误恢复并使应用程序更加可靠

Python并发编程05/ 死锁/递归锁/信号量/GIL锁/进程池/线程池

目录 Python并发编程05/ 死锁/递归锁/信号量/GIL锁/进程池/线程池 1.昨日回顾 2.死锁现象与递归锁 2.1死锁现象 2.2递归锁 3.信号量 4.GIL全局解释器锁 4.1背景 4.2为什么加锁 5.GIL与Lock锁的区别 6.验证计算密集型IO密集型的效率 6.1 IO密集型 6.2 计算密集型 7.多线程实现socket通信 7.1服务端 7.2客户端 8.进程池,线程池 Python并发编程05/ 死锁/递归锁/信号量/GIL锁/进程池/线程池 1.昨日回顾 #生产者消