面试题：并发与同步：死锁避免策略的实际应用

死锁避免机制设计

资源分配图算法（如银行家算法变体）：
- 为每种类型的锁（行锁、表锁等）分配唯一的标识。
- 记录每个线程已经拥有的锁资源，以及它还请求的锁资源。
- 系统维护一个可用锁资源的列表。
- 当一个线程请求锁时，系统检查将该锁分配给此线程后是否会导致系统进入不安全状态（即是否可能最终导致死锁）。如果不会，则分配锁；否则，拒绝分配。
锁的层次化分配：
- 定义锁的层次结构，例如表锁层次高于行锁。
- 线程请求锁时，必须按照层次顺序获取锁。如果一个线程已经持有较高层次的锁，在请求较低层次的锁时不会产生死锁风险，因为所有线程获取锁的顺序是一致的。

代码层面实现

基于资源分配图算法：
- 数据结构定义：

# 假设锁的类型用整数表示，0 表示行锁，1 表示表锁等
lock_types = ['row_lock', 'table_lock']

# 表示每个线程的状态
class ThreadState:
    def __init__(self):
        self.holding = {}  # 已持有的锁，键为锁类型，值为锁的数量
        self.requesting = {}  # 请求的锁，键为锁类型，值为锁的数量

# 系统状态
system_state = {
    'available': {lock_type: 0 for lock_type in lock_types},  # 可用的锁资源
    'threads': {}  # 线程状态字典，键为线程 ID，值为 ThreadState 对象
}

锁请求处理函数：

def request_lock(thread_id, lock_type, count):
    if thread_id not in system_state['threads']:
        system_state['threads'][thread_id] = ThreadState()
    thread_state = system_state['threads'][thread_id]
    # 检查请求是否超过系统可用资源
    if lock_type not in system_state['available'] or system_state['available'][lock_type] < count:
        return False
    # 假设这里有一个函数来检查分配后是否安全
    if is_safe(thread_id, lock_type, count):
        system_state['available'][lock_type] -= count
        thread_state.holding[lock_type] = thread_state.holding.get(lock_type, 0) + count
        return True
    return False


def is_safe(thread_id, lock_type, count):
    # 这里简单模拟安全检查逻辑，实际应更复杂
    work = system_state['available'].copy()
    threads = system_state['threads'].copy()
    threads[thread_id].requesting[lock_type] = threads[thread_id].requesting.get(lock_type, 0) + count
    for tid, state in threads.items():
        while True:
            can_allocate = True
            for lock, req_count in state.requesting.items():
                if work[lock] < req_count:
                    can_allocate = False
                    break
            if can_allocate:
                for lock, hold_count in state.holding.items():
                    work[lock] += hold_count
                break
            else:
                return False
    return True

基于锁的层次化分配：
- 定义锁获取函数：

# 假设已经有获取锁和释放锁的底层函数
def acquire_lock(thread, lock_type):
    if lock_type == 'row_lock':
        if 'table_lock' not in thread.holding:
            raise Exception('Must acquire table lock first')
    # 实际获取锁的逻辑
    pass


def release_lock(thread, lock_type):
    # 实际释放锁的逻辑
    pass

对系统性能的影响

基于资源分配图算法：
- 优点：
  - 能够有效避免死锁，保证系统的稳定性，从长远来看减少了因死锁导致的系统崩溃和数据不一致问题。
- 缺点：
  - 每次锁请求时都需要进行复杂的安全检查，计算开销较大，可能导致线程获取锁的延迟增加，从而降低系统的并发处理能力。
基于锁的层次化分配：
- 优点：
  - 实现相对简单，对系统性能的额外开销较小，因为不需要每次都进行复杂的计算来判断安全性。
  - 由于锁获取顺序固定，线程等待锁的时间相对可预测，有助于提高系统的整体性能。
- 缺点：
  - 可能导致一些不必要的锁持有，例如一个线程持有表锁后，即使只需要操作某一行数据，也必须持有表锁直到完成所有操作，这可能会降低资源的利用率，特别是在高并发场景下，可能会出现其他线程等待表锁的情况，降低系统的并发性能。

面试题：并发与同步：死锁避免策略的实际应用

知识考点

面试题答案

死锁避免机制设计

代码层面实现

对系统性能的影响