面试题：并发与同步：针对高并发场景下锁机制的性能优化

Question

在现代操作系统面临高并发任务的情况下，传统锁机制可能成为性能瓶颈。请分析常见锁机制（如互斥锁、读写锁等）在高并发场景下存在的性能问题，并提出至少一种创新性的锁优化方案，包括该方案的设计思路、实现要点以及可能带来的风险。

Answer 1

常见锁机制在高并发场景下的性能问题

1. 互斥锁
   • 竞争激烈：在高并发环境中，多个线程频繁竞争互斥锁，导致大量线程阻塞，线程上下文切换开销增大，降低系统整体性能。
   • 死锁风险：如果多个线程获取锁的顺序不当，容易形成死锁，使系统部分或全部功能无法继续运行。
2. 读写锁
   • 写锁饥饿：读操作通常比写操作频繁，若大量读线程持续获取读锁，写线程可能长时间无法获取写锁，造成写操作饥饿。
   • 读锁同步开销：虽然读锁允许多个线程同时读取，但为了保证数据一致性，在获取和释放读锁时仍需进行同步操作，高并发时这也会带来一定性能开销。

创新性锁优化方案 - 乐观锁

1. 设计思路 乐观锁假设在大多数情况下，并发操作不会发生冲突。它不使用传统的加锁机制，而是在数据更新时检查数据在读取后是否被其他线程修改。如果未被修改，则更新成功；否则，重试操作。
2. 实现要点
   • 版本号机制：为数据添加版本号字段。每次读取数据时，同时获取版本号。在更新数据时，将当前版本号与数据中的版本号进行比较，如果相同，则更新数据并将版本号加1；如果不同，说明数据已被其他线程修改，放弃本次更新并重新读取数据再尝试更新。
   • CAS（Compare - And - Swap）操作：这是实现乐观锁的核心操作。CPU 提供的 CAS 指令能够在硬件层面实现比较并交换操作，保证操作的原子性。例如，在 Java 中，java.util.concurrent.atomic 包下的原子类就是基于 CAS 实现的。
3. 可能带来的风险
   • ABA 问题：如果一个数据从 A 变成 B，再变回 A，使用版本号机制时，乐观锁可能认为数据未被修改，但实际上中间经历了变化。可以通过添加额外的时间戳或使用更复杂的标记机制来解决。
   • 重试开销：如果并发冲突频繁，重试操作会增加系统开销，降低性能。因此，乐观锁适用于读多写少，并发冲突较少的场景。