面试题答案
一键面试1. 锁的粒度调整
- 细化锁粒度：
- 做法：将大的锁保护区域划分为多个小的锁保护区域。例如，在一个管理用户信息的系统中，如果原本使用一把锁保护整个用户信息表的读写操作，可根据用户ID的范围划分多个小区域，每个区域使用一把单独的锁。这样不同区域的操作可以并发进行，提升并发性能。
- 适用场景：当操作对象可以进行逻辑划分，且不同部分的操作相互独立时适用。比如在数据库的分库分表场景下，每个表或者每个分区可以使用单独的锁，不同表或分区的操作不会相互阻塞。
- 粗化锁粒度：
- 做法：与细化相反，将多个小的锁保护区域合并为一个大的锁保护区域。例如，在一个简单的计数器场景中，如果每次对计数器的增减操作都加锁，频繁的锁竞争会导致性能问题。此时可以将多个操作合并，在一段连续操作开始前加锁，结束后解锁。
- 适用场景：当多个操作紧密相关，且频繁加解锁带来的开销大于锁竞争带来的开销时适用。比如在一些数据的批量处理场景中，对一组相关数据的一系列操作可以用一把锁来保护。
2. 锁的类型选择
- 读写锁：
- 做法：当读操作远多于写操作时，使用读写锁。读操作时多个线程可以同时获取读锁，共享数据；写操作时只允许一个线程获取写锁，防止数据不一致。例如在一个新闻发布系统中，大量用户读取新闻内容（读操作），而编辑发布或修改新闻（写操作）相对较少。
- 适用场景：适用于读多写少的场景。因为读操作不修改数据，多个线程同时读不会产生数据不一致问题，读写锁允许并发读，大大提升了并发性能。
- 自旋锁：
- 做法：当线程获取锁失败时，不立即进入阻塞状态，而是在原地自旋一段时间，不断尝试获取锁。例如在一个多核CPU的系统中，线程竞争锁的时间较短，自旋等待锁被释放，避免线程上下文切换的开销。
- 适用场景：适用于锁被持有时间较短，且CPU资源较为充足的场景。如果锁被持有时间过长，自旋会浪费CPU资源，此时使用普通锁更合适。
- 乐观锁：
- 做法：乐观锁假设在大多数情况下，数据的并发访问不会产生冲突。在更新数据时，先检查数据在读取后是否被其他线程修改。例如通过版本号机制，每次数据更新时版本号递增，读取数据时记录版本号，更新时对比版本号，如果一致则更新成功，否则重试。
- 适用场景：适用于数据冲突概率较低的场景。由于乐观锁不需要在每次访问时加锁，减少了锁竞争和加解锁的开销，在冲突少的情况下能显著提升性能。
- 悲观锁：
- 做法：悲观锁假设数据在并发访问时一定会产生冲突，所以每次访问数据时都加锁，防止其他线程访问。例如在银行转账操作中，对账户余额的操作必须加锁，防止同时转账导致余额错误。
- 适用场景：适用于数据一致性要求极高，数据冲突概率较大的场景。确保任何时候只有一个线程能访问关键数据，保证数据的准确性和一致性。