linux锁的粒度原理,linux内核无锁化及细粒度锁实现.doc
时间: 2024-05-25 07:04:06 浏览: 21
Linux中的锁机制是用于多线程编程中保证数据同步的重要手段。锁的粒度可以分为粗粒度锁和细粒度锁。
粗粒度锁是指在整个程序或进程中只有一把锁,这样当多个线程同时访问共享资源时,只能顺序地进行,从而导致性能瓶颈。而细粒度锁则是指对共享资源进行细分,使得不同的线程可以同时访问不同的资源,从而提高了程序的并发性能。
Linux内核中实现无锁化的方式主要有两种:基于原子操作的无锁化和基于RCU的无锁化。
基于原子操作的无锁化是通过使用原子操作来实现共享资源的同步,这样可以避免使用锁带来的性能开销。但是,由于原子操作只能保证单个变量的原子性,因此不能完全替代锁机制。
基于RCU的无锁化则是通过使用RCU(Read-Copy-Update)机制来实现共享资源的同步。在RCU机制下,读操作不需要进行加锁,而是通过对数据进行版本控制来避免读操作的竞争。而写操作则是通过先复制一份数据,然后对新数据进行修改,最后再替换旧数据来实现的。
在细粒度锁的实现方面,Linux内核中提供了多种锁机制,例如读写锁、自旋锁、信号量等。不同的锁机制适用于不同的场景,需要根据实际情况进行选择。同时,对于特定的共享资源,也可以使用一些更高级的同步机制,例如无锁队列、无锁哈希表等,以进一步提高程序的并发性能。
相关问题
linux线程锁的粒度
Linux线程锁可以根据需要选择不同的粒度,常见的包括进程级别的锁、线程级别的锁和读写锁。其中,进程级别的锁(如信号量)可以用于不同进程间的同步,而线程级别的锁(如互斥锁和条件变量)则用于同一进程内的不同线程间的同步。读写锁则允许多个线程同时访问共享资源的情况,提高了并发性能。选择锁的粒度需要根据实际场景和性能需求来决定。
为什么说ConcurrentHashMap在jdk1.8以后锁的粒度更细?
ConcurrentHashMap在JDK 1.8以后锁的粒度更细是因为引入了基于CAS(Compare and Swap)的并发控制机制。在JDK 1.8之前,ConcurrentHashMap使用了分段锁(Segment Locking)来实现并发访问控制,即将整个数据结构分成多个段,每个段都有自己的锁。这种锁的粒度较大,在高并发场景下可能会导致竞争激烈,限制了并发性能的提升。
而JDK 1.8引入了新的数据结构设计——红黑树(Red-Black Tree),并且使用CAS操作来实现节点的插入、删除等操作。这样一来,不再需要使用分段锁,而是可以对每个节点进行细粒度的并发控制。通过将链表转化为红黑树,大大减少了链表长度过长时的搜索时间,提高了并发访问的效率。
总结来说,JDK 1.8以后的ConcurrentHashMap通过CAS和红黑树的引入,使得锁的粒度更细,减少了竞争,提高了并发性能。