面试题：Java多线程复杂场景下锁粒度的动态调整优化

Question

在一个具有动态负载且任务类型多样的Java多线程系统中，静态的锁粒度设置已无法满足性能需求。请设计一套动态调整锁粒度的机制，要求详细说明设计思路、涉及的数据结构和算法，并考虑如何在不影响系统稳定性的前提下实现高效的动态调整。

Answer 1

设计思路

1. 监控任务负载与类型：在系统运行过程中，实时监控不同任务的负载情况以及任务类型。可以通过统计每个任务执行的时间、资源消耗等指标来衡量负载，根据任务的业务逻辑确定任务类型。
2. 分析锁争用情况：利用Java自带的并发工具，如java.util.concurrent.locks.Lock的相关统计功能，统计不同锁的争用次数、等待时间等信息。频繁争用的锁表明其锁粒度可能需要调整。
3. 动态调整策略：根据任务负载和锁争用情况，动态决定是否需要增大或减小锁粒度。例如，对于高负载且锁争用频繁的任务，可以尝试减小锁粒度，即将大锁拆分成多个小锁；对于低负载且锁争用不频繁的任务，可以考虑增大锁粒度，合并小锁以减少锁管理开销。

数据结构

1. 任务信息表：使用HashMap存储任务相关信息，键为任务标识（如任务ID），值为包含任务负载、任务类型等信息的自定义对象。

Map<Integer, TaskInfo> taskInfoMap = new HashMap<>();
class TaskInfo {
    long load; // 任务负载
    String type; // 任务类型
    // 其他相关信息
}

2. 锁争用记录表：使用ConcurrentHashMap记录锁的争用情况，键为锁对象，值为包含争用次数、等待时间等信息的自定义对象。

ConcurrentHashMap<Lock, ContentionInfo> contentionMap = new ConcurrentHashMap<>();
class ContentionInfo {
    int contentionCount; // 争用次数
    long totalWaitTime; // 总等待时间
    // 其他相关信息
}

算法

1. 负载与争用统计算法：
   • 定期（如每隔一定时间间隔）遍历正在执行的任务，更新任务信息表中的负载等信息。
   • 通过AOP或者在锁的获取与释放逻辑中增加统计代码，更新锁争用记录表。
2. 锁粒度调整算法：
   • 基于上述统计信息，设定阈值。例如，当锁的争用次数超过某个阈值且任务负载超过一定值时，触发减小锁粒度操作。
   • 减小锁粒度：对于一个大锁控制的代码块，分析其业务逻辑，将其拆分成多个小的代码块，每个代码块使用单独的小锁。
   • 增大锁粒度：相反，当争用次数和负载都较低时，将相邻的小锁控制的代码块合并，使用一个大锁。

实现高效动态调整且不影响系统稳定性

1. 渐进式调整：每次调整锁粒度时，采用渐进式的方式，避免一次性大幅度调整对系统造成冲击。例如，每次只调整少量的锁粒度。
2. 备份与回滚机制：在调整锁粒度前，备份当前的锁状态和相关配置。如果调整后系统出现异常（如性能下降、死锁等），能够迅速回滚到上一个稳定状态。
3. 测试与验证：在正式上线动态调整机制前，在测试环境中进行充分的模拟测试，确保不同负载和任务类型下，动态调整机制能够正常工作且不影响系统稳定性。同时，在生产环境中，先进行小范围灰度发布，逐步扩大应用范围。