【原创】笔记 | 面试官问我高并发的问题：并发编程的三大挑战

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面试官：说说你对高并发的理解，并且说下并发编程中存在什么问题或挑战？

多线程理论理想趣图：

并发编程的挑战现实场景视频：

接下来我们看下并发编程存在哪些挑战吧！

CPU通过时间片分配算法来循环执行任务，当前任务执行一个时间片后会切换到下一个任务。但是，在切换前会保存上一个任务的状态，以便下次切换回这个任务时，可以再加载这个任务的状态。所以任务从保存到再加载的过程就是一次上下文切换。

1）多线程不一定快：

    多线程会存在上下文切换的开销。

2）上下文切换测量：

    时长：Lmbench3

    次数：vmstat

3）减少上下文方法

    ①无锁并发编程：Hash取模，不同线程处理不同段数据。

    ②CAS算法：Atomic包

    ③少线程

    ④协程：单线程多任务

4）实战：分析线程快照

    ①线程dump

        /usr/local/java/bin/jstack 1024 > dump1024

    ②统计

        grep java.lang.Thread.State dump1024 | awk '{print $2$3$4$5}' | sort | uniq -c

    ③打开dump文件

避免死锁方法：

    ①避免一个线程同时获取多个锁

    ②避免一个线程在锁内同时占用多个资源，尽量每个锁占用一个资源

    ③尝试使用定时锁lock.tryLock(timeout)

    ④数据库锁，加锁和解锁必须在一个连接里

1）资源限制：

    在并发编程，程序执行速度受限于计算机硬件资源或者软件资源。带宽上传下载速度、硬盘读写和cpu处理速度；数据库连接数和socket连接数等。

2）引发问题：

    资源受限，并发执行的程序仍是串行执行，程序反而慢，增加了上下文切换和资源调度的时间。

3）解决问题：

    硬件资源：考虑使用集群并行执行程序。Hadoop、自建集群。

    软件资源：考虑使用资源池将资源复用。数据库、socket连接复用。

4）资源有限下进行并发编程

    调整并发度。

应聘者：在目前互联网的某些特定场景(秒杀，营销活动等，结合自身业务经验可能更好)，特别是ToC，为了让多个用户参与到系统来，得到更快的响应体验等。为了提高系统的并发度和吞吐量等要求下，多线程并发开发编程是一项必须的技能，但是在追求高并发系统的过程中，我们会面对一些问题（挑战）：比如上下文的切换、死锁、受限于具体机器资源等......接着按照这三个方面将本文相关的点大致一说即可。（仅供参考）