面试题：Go中Mutex锁性能优化之锁粒度控制

1. 合理控制锁粒度优化性能示例

假设我们有一个简单的银行账户结构体，包含余额和操作方法。

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

// 银行账户结构体
type BankAccount struct {
    balance int
    mu      sync.Mutex
}

// 存款方法
func (b *BankAccount) Deposit(amount int) {
    b.mu.Lock()
    b.balance += amount
    b.mu.Unlock()
}

// 取款方法
func (b *BankAccount) Withdraw(amount int) {
    b.mu.Lock()
    if b.balance >= amount {
        b.balance -= amount
    }
    b.mu.Unlock()
}

// 获取余额方法
func (b *BankAccount) GetBalance() int {
    b.mu.Lock()
    defer b.mu.Unlock()
    return b.balance
}

在上述例子中，锁粒度较粗，所有对 balance 的操作都在同一个锁保护下。如果我们有多个不同的操作，且这些操作相互独立，就可以将锁粒度细化。

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

// 银行账户结构体
type BankAccount struct {
    balance int
    depositMu sync.Mutex
    withdrawMu sync.Mutex
    getBalanceMu sync.Mutex
}

// 存款方法
func (b *BankAccount) Deposit(amount int) {
    b.depositMu.Lock()
    b.balance += amount
    b.depositMu.Unlock()
}

// 取款方法
func (b *BankAccount) Withdraw(amount int) {
    b.withdrawMu.Lock()
    if b.balance >= amount {
        b.balance -= amount
    }
    b.withdrawMu.Unlock()
}

// 获取余额方法
func (b *BankAccount) GetBalance() int {
    b.getBalanceMu.Lock()
    defer b.getBalanceMu.Unlock()
    return b.balance
}

这样，不同的操作由不同的锁保护，提高了并发性能。

2. 粗粒度锁优缺点

优点：
- 实现简单：代码逻辑相对简单，只需要一个锁来保护共享资源，容易理解和维护。
- 数据一致性强：所有对共享资源的操作都在同一个锁的保护下，能很好地保证数据的一致性。
缺点：
- 并发性能低：如果有多个并发操作，每次只能有一个操作获得锁，其他操作需要等待，可能导致线程长时间阻塞，降低系统的并发处理能力。
- 锁争用严重：当并发访问量高时，多个线程频繁竞争同一个锁，会增加锁的开销，降低系统性能。

3. 细粒度锁优缺点

优点：
- 并发性能高：不同的操作可以由不同的锁保护，只要操作对应的锁不冲突，就可以并发执行，大大提高了系统的并发处理能力。
- 锁争用减少：由于锁的粒度变小，多个线程竞争同一个锁的概率降低，减少了锁争用带来的开销。
缺点：
- 实现复杂：需要更多的锁来保护不同的资源或操作，增加了代码的复杂度，可能导致死锁等问题，对开发者的要求更高。
- 数据一致性维护困难：多个锁可能导致在不同锁之间的数据一致性问题，需要更小心地处理跨锁操作，以保证数据的一致性。

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面试题：Go中Mutex锁性能优化之锁粒度控制

知识考点

面试题答案

1. 合理控制锁粒度优化性能示例

2. 粗粒度锁优缺点

3. 细粒度锁优缺点