，那我们有没有其他的改进方案呢？...诚然h是队列里面的第一个，但是不是排队的第一个；下文有详细解释 * 因为h也就是对头对应的Node对象或者线程他是持有锁的，但是不参与排队； * 这个很好理解，比如你去买车票，你如果是第一个这个时候售票员已经在给你服务了...；其实已经解释了，因为这个时候五个线程已经不排队了，他拿到锁了； * 所以他不参与排队，故而需要设置成为h；即头部；所以这个时间内，队列当中只有一个节点 * 关于加锁成功后把自己设置成为头部的源码...，队列里面有没有人排队； *-------------有没有人排队分两种情况；队列没有初始化，不需要排队 *--------------队列初始化了，但是只有一个节点，也是没人排队，...//因为第一个排队的执行到这里的时候需要看看持有有锁的线程有没有释放锁，释放了就轮到我了，就不park了 //有人会疑惑说开始调用tryAcquire加锁失败了（需要排队），这里为什么还要进行
一旦线程开始执行，很难通过其他方式控制线程的轨迹。多个线程抢占CPU导致线程的运行轨迹不确定。 总结： 多线程抢占CPU执行，可能在任意位置被切换出去(挂起)。...阻塞状态 处于运行状态的线程在某些情况下，如执行了sleep(睡眠)方法，或等待I/O设备等资源，将让出CPU并暂时停止自己运行，进入阻塞状态。 在阻塞状态的线程不能进入就绪队列。...只有当引起阻塞的原因消除时，如睡眠时间已到，或等待的I/O设备空闲下来，线程便转入就绪状态，重新到就绪队列中排队等待，被系统选中后从原来停止的位置开始继续执行。...线程死亡的原因有三个，一个是正常运行 的线程完成了它的全部工作；另一个是线程被强制性地终止，如通过stop方法来终止一个 线程（不推荐使用）；三是线程抛出未捕获的异常。 4....4.3 join() 调用该方法的线程强制执行，其它线程处于阻塞状态，该线程执行完毕后，其它线程再执行 join 称为线程的强制执行，有可能被外界中断产生InterruptedException 中断异常
workerCount是允许开发和未允许关闭的线程数之和。这个数字可能在短时间与实际存活的线程数不同。...此时取到的线程数，就是存活的线程数+1。 runState : runState则提供了线程池生命周期的控制。它的状态包括： RUNNING: 接受新的任务，并处理排队中的任务。...SHUTDOWN:不再接受新的任务，但还是会处理排队的任务。 STOP:不再接受新的任务，不处理正在排队的任务，并且会打断正在处理的任务。...首先我们看第一个判断，它描述了哪些情况下，不会终止线程池。如果状态小于SHUTDOWN 或 如果状态不小于TIDYING 或状态为SHUTDOWN的同时工作队列不为空。这些情况下，线程池不会终止。...第一是检查调用者有没有关闭线程的权限。
一、介绍 每场后端面试，似乎都少不了关于 redis 的话题，比如项目使用过哪些分布式缓存服务，为什么要使用 redis，有没有碰到过缓存失效、缓存穿透、缓存雪崩等问题。...这个在实际项目中很容易遇到，如抢购活动、秒杀活动、抢优惠券等接口 API 被大量的恶意用户刷，导致短时间内数据库宕机。对于缓存击穿的问题，有以下几种解决方案。 1.使用分布式锁排队。...若其它线程获取锁失败，则等待一段时间后再重试。 2.使用布隆过滤器。...1.像解决缓存穿透一样加锁排队 2.建立备份缓存。...这样一来会造成多个请求并发的从数据库获取数据，然后存入Redis，可能在读取的时候，出现脏数据。 针对这种场景，有以下几种解决方案。 1.同步加锁处理。
我们知道带Atomic前缀的一些类型，都是原子操作，它是线程安全的，在高并发情况下，能保证isShutdown的值在各个线程中是一致的，类似的还有AtomicInteger，AtomicLong等等，那么...在CPU计算的时候会把值从内存读取到最近的一级缓存中，这样的话，很可能在多个核之间，isShutdown的值不一致，这就是线程不安全。那AtomicBoolean是如何保证多个核之间的线程数据一致呢？...关键就是volatile修饰符，可以强制 CPU 在修改value的时候，必须要同步到内存中，而读取的时候，必须要从内存中读取。这样，各个线程之间就是数据一致了吧。...volatile在上面已经解释过了，就是为了线程安全嘛，保证多线程情况下pool的值是一致的。...因为锁这个东西，很耗性能，如果只有一个拿到锁之后的检查的话，相当于所有线程要排队检查是不是连接池已经创建了，相当于只能排队获取连接，这是不行的，我们要高性能！
要理解这个问题还是要了解 浏览器的 UI 线程。...既然是单线程，这些 js 块都是互相阻塞的，第一个 js 块执行过程中， "click" 被触发，但是必须排队，等到第一个块执行完才执行（当然， 排队的方式在各浏览器中不同，我们这里不关注这个）。...这一次的 interval 会被抛弃 (dropped) 。如果不抛弃，那么有可能大量的 interval 会在 timer 执行完后同时执行，这显然不符合逻辑。...对于这，浏览器的排队方式是先检查有没有 interval ，如果没有，排队，有就抛弃。...总结： javascript引擎是异步的，总是强制异步过程排队。 setTimeout 和 setInterval 的机制完全不同。
当接受到请求时，会开启一个线程来处理该请求。而如果请求数较多，线程处理不过来，就会将此请求放入等待队列中，排队等待空闲线程。...任务丢失 我们在编写业务代码时，经常会将比较耗时的任务异步化，将任务提交到线程池后立即返回成功。线程池会从任务队列中依次读取并执行任务。...消息丢失 在分布式系统中，各个节点间经常通过消息来进行交互和协作，而程序的中断可能会在不同情况下导致消息丢失。 1....消息未发出 假设某支付业务中，已经扣除了用户的账户余额，并更新了数据库，接下来要向客户端返回应答消息。 但是消息正在发送队列中排队等待发送时，由于进程被强制退出导致消息未发出，从而导致应答消息丢失。...--- 其实，相比起这些问题，更可怕的是，如果没有完善的数据监控和检测机制，你甚至完全不知道在强制停机后有没有出现问题？出现了哪些问题？哪些数据丢失？哪些数据不一致？哪些任务需要补偿？
“逆向运行” 接着说说强制方法返回（Force Return）的功能。...5005 suspend 参数表示，JVM 进程是否已 “挂起” 模式启动，如果以 “挂起” 模式启动，JVM 进程会一直阻塞不继续执行，直到远程调试器连接到该进程为止。...我们的程序可能在 99.99% 的情况下都是正常的，但是最后的 0.01% 也很可能造成严重的错误。 线程安全的最常见问题就是竞争条件，当某些数据被多个线程同时修改时，就可能会发生线程安全问题。...比如下面这个流程，正常情况下程序没问题： ? 当出现了竞争问题，单个线程的 read 和 write 操作之间，调度了其他线程，此时数据就会出错 ? 下面是一段示例代码。...好了，上面就是我要给大家分享的一些调试的小技巧啦。 你有没有什么独家的调试姿势呢？ 欢迎大家在留言区分享。 ----
在高并发的情况下，单个服务的延迟，可能导致所有的请求都处于延迟状态，可能在几秒钟就使服务处于负载饱和的状态。...Hystrix的设计原则 原则如下： 防止单个服务的故障，耗尽整个系统服务的容器（比如tomcat）的线程资源。 减少负载并快速失败，而不是排队。 在可行的情况下提供回退以保护用户免受故障。...超时请求应该超过你定义的阈值 为每个依赖关系维护一个小的线程池（或信号量）; 如果它变满了，那么依赖关系的请求将立即被拒绝，而不是排队等待。 统计成功，失败（由客户端抛出的异常），超时和线程拒绝。...请注意，没有办法强制潜在线程停止工作 - 最好的Hystrix可以在JVM上执行它来抛出一个InterruptedException。...如果由Hystrix包装的工作不处理InterruptedExceptions，Hystrix线程池中的线程将继续工作，尽管客户端已经收到了TimeoutException。
提供近实时的监控与告警 设计原则： 防止任何单独的依赖耗尽资源（线程） 过载立即切断并快速失败，防止排队 尽可能提供回退以保护用户免受故障 使用隔离技术（例如线程池、信号量和熔断器模式）来限制任何一个依赖的影响...（而不是让请求排队）。...(注意：没有任何方式可以强制终止一个潜在线程[latent thread]的运行，Hystrix能够做的最好的方式是让JVM抛出一个InterruptedException异常.如果你的任务被Hystrix...这种情况下不必关注熔断器实际状态，也就是说熔断器仍然会维护统计数据和开关状态，只是不生效 调用 isOpen() 判断熔断器开关是否打开 如果开关打开， 则进入第三步， 否则继续流程 如果一个周期内总请求数小于...拒绝）来进行属性的调整，并且这些调整可以不影响其他的客户端请求 线程池的缺点: 增加了CPU的开销，每个命令都在单独的线程池上执行，这种涉及到命令的排队、调度和上下文切换 一般情况下线程池的引入开销小，
这样就无需排队执行了，所以执行效率也就更高。...那么问题来了，有没有比读写锁 ReentrantReadWriteLock 性能更高的锁呢？...，它假设多个线程（或进程）之间很少会发生冲突，因此不会加锁，只有在需要修改之后，通过对比并替换来修改共享变量的值，因此它在非高并发的环境下的性能是非常高的。...**tryOptimisticRead**：读乐观锁，用于在不阻塞其他线程的情况下尝试读取共享资源。...因此，我们在加锁时，可以使用性能更高的读乐观锁来替代传统的读锁，如果能加锁成功，则它可以和其他线程（即使是写操作）一起执行，也无需排队运行（传统读锁遇到写锁时需要排队执行），这样的话 StampedLock
但是总要知道数据什么时候返回吧，常见的两个解决方案： 第一：如果程序是单线程的情况下，在接着执行下面的代码过程中，需要额外不断的轮询查看这个IO请求的数据是否返回。...举个通俗的例子： 你打电话问书店老板有没有《分布式系统》这本书，如果是同步通信机制，书店老板会说，你稍等，”我查一下"，然后开始查啊查，等查好了（可能是5秒，也可能是一天）告诉你结果（返回结果）。...阻塞不阻塞的区别点在于：线程当遇到IO操作，需要等待IO返回数据时，是否能继续往下执行代码。而同步与异步的区别点在于：IO要返回的数据是需要线程主动等待，还是被动的等待数据处理完之后主动通知你。...（阻塞）如果服务器已经达到256的极限，那么接下去的访问就需要排队这也就是为什么某些服务器负载不高的原因了。...请求的程序文件执行完成之后，会主动通知该线程，不用你主动去等待或者轮询查看（异步）。最后返回给客户端。这样做，每个请求过来就不需要等待很长的时间排队，而是马上就能接收，开始进行处理了。
1、乐观锁 乐观锁是一种乐观思想，即认为读多写少，遇到并发写的可能性低，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，采取在写时先读出当前版本号...6、公平锁与非公平锁 公平锁（Fair）：加锁前检查是否有排队等待的线程，优先排队等待的线程，先来先得； 非公平锁（Nonfair）：加锁时不考虑排队等待问题，直接尝试获取锁，获取不到自动到队尾等待。...7、ReadWriteLock读写锁 为了提高性能，Java提供了读写锁，在读的地方使用读锁，在写的地方使用写锁，灵活控制，如果没有写锁的情况下，读是无阻塞的,在一定程度上提高了程序的执行效率。...读写锁分为读锁和写锁，多个读锁不互斥，读锁与写锁互斥，这是由jvm自己控制的，你只要上好相应的锁即可。 读锁：如果你的代码只读数据，可以很多人同时读，但不能同时写，那就上读锁。...独占锁是一种悲观保守的加锁策略，它避免了读/读冲突，如果某个只读线程获取锁，则其他读线程都只能等待，这种情况下就限制了不必要的并发性，因为读操作并不会影响数据的一致性。
听起来很理想主义，但大多数时候不建议使用公平锁，因为局部性的存在，每个线程对锁的真正需求度是不同的，有些线程就是需要很频繁的占有锁，有些偶尔占有就行。...(排队)，并把当前线程的状态设置为可中断。...非公平锁的实现方式是，我来上卫生间，发现卫生间是空的，不管有没有人排队我都占了，这样显然对其他排队的人来说是不公平的。...再从概率的角度看，如果有个线程需要以更高的频次使用这把锁，不排队去获取锁能舍得锁被获取到的次数最大化，也很合理。所以非公平锁合情合理。...但历史告诉我们，凡事没有绝对，还是需要具体问题具体分析,有些情况下，非公平锁会导致线程饥饿。
即yield()方法只是使当前线程重新回到可执行状态(RUNNABLE)，所以执行yield()的线程有可能在进入到可执行状态后马上又被执行，另外yield()方法只能使同优先级或者高优先级的线程得到执行机会...ReentrantLock默认情况下也是非公平的，但可以通过带布尔值的构造函数改用公平锁。...具有公平锁功能，每个到来的线程都将排队等候。 3、Volatile和Synchronized的区别 3.1、Volatile和Synchronized各自用途是什么？有哪些不同点？...Synchronized阻塞，volatile线程不阻塞。...因为CAS需要在操作之的时候，检查值有没有发生变化，如果没有发生变化则更新，但是如果一个值原来是A，变成，有变成A，那么使用CAS进行检查时会发现它的值没有发生变化，但实际上发生了变化。
（生命周期）：RUNNING：正在运行,接受新任务和处理排队的任务SHUTDOWN：准备关闭,不接受新任务，但处理排队的任务STOP：停止，不接受新任务，不处理排队的任务，中断正在进行的任务TIDYING...：corePoolSize：核心线程数，核心池大小是保持活动的最小工作线程数(不允许超时等)，除非设置了allowCoreThreadTimeOut，在这种情况下，最小值为零。...即使没有将其视为错误，创建线程失败也可能导致新任务被拒绝或现有任务仍卡在队列中。我们进一步保留池不变量，甚至在遇到OutOfMemoryError之类的错误时，这些错误可能在尝试创建线程时抛出。...所以我们重新检查状态，如有必要则回滚正在排队的if停止，或启动一个新 * 的线程，如果没有。 * 3. 如果不能对任务进行排队，则尝试添加一个新的线程。...PriorityBlockingQueue：一个支持优先级的无界阻塞队列，直到系统资源耗尽。默认情况下元素采用自然顺序升序排列。
内存屏障就像栅栏一样，强制处理器完成位于栅栏前面的任何加载和存储操作，然后才允许执行位于栅栏之后的加载和存储操作。内存屏障通常用于确保一个线程（但对另一个线程可见）的内存操作始终按预期的顺序进行。...如果变量从另一个线程可见，那么这样的优化可能会阻止其他线程注意到它的任何变化。将volatile关键字应用于变量会强制编译器在每次使用内存时从内存加载该变量。...递归锁主要在递归迭代中使用，但也可能在多个方法需要单独获取锁的情况下使用。 读写锁(Read-write lock) 读写锁也被称为共享排他锁。...由于双重检查的锁可能是不安全的，系统不提供对它们的明确的支持，并且它们的使用是不鼓励的。...performing a selector的每个请求都在目标线程的运行循环中排队，然后按接收到的顺序按顺序处理这些请求。
常规做法 首先我们要明确重要的一点是减库存是需要顺序的，而需要顺序就意味着不能有并发加减库存的操作，为了实现顺序，一般做法都是将多线程强行变为单线程实现同步操作或者所说的顺序，将多线程变为单线程方案普遍做法便是使用锁或者借助队列...此时我们便要借助分布式锁或者MQ组件来达到跨进程跨主机的单线程效果。...目前减库存操作运行很好，不会发生超卖情况，老板再也不担心程序员败家了。但是以上减库存的逻辑有个很大的问题便是由于强行将多线程请求变为单线程，不可避免的导致排队的发生，这样会发生什么情况呢？...依然没有解决高并发下所有人必须强行排队导致的问题。那有没有那种又顺序执行又能相对的并行加减库存操作呢？...并行异步减库存 减库存必定是顺序排队的，这毋庸置疑，但是有没有办法可以加快这个排队呢，答案是有的！ 只有将同步减库存逻辑变为异步才能从根本解决排队问题。
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