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怎么设计高效的并发并行算法

更新时间：2023-11-07

并发与并行的区别

并发与并行是两个概念。并发是指多个任务交替进行，这些任务之间可能存在交互或者依赖关系。而并行是指多个任务同时进行，相互之间没有依赖关系，例如一个任务的计算结果不需要另一个任务的计算结果。并行的执行方式可以大大提高系统的运行速度和效率，但是需要合理地分配任务和协调任务之间的竞争。 本文主要介绍如何设计高效的并发并行算法，可以使用不同的编程语言和技术来实现目标。

使用原子操作

原子操作是指一个不可分割的操作序列，要么全部成功，要么全部失败，不会发生中断或被其他任务打断。在并发情况下，多个任务同时访问共享变量可能会导致数据竞争，破坏数据的一致性和正确性，甚至导致系统崩溃。通过原子操作可以避免这种情况。原子操作可以分为读取和更新两种类型，例如CAS(compare-and-swap)操作，它可以原子地比较内存地址中的值和期望值是否相等，如果相等则更新内存位置上的值，否则不做任何处理。以下是一个使用Java实现的CAS操作的示例。

  public class AtomicInteger {
      private volatile int value;
  
      public final int get() {
          return value;
      }
  
      public final int getAndIncrement() {
          int current, next;
          do {
              current = get();
              next = current + 1;
          } while (!compareAndSet(current, next));
          return current;
      }
  
      public final boolean compareAndSet(int expect, int update) {
          return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);
      }
  }

锁分离

锁是一种常见的同步机制，用于保护共享资源不受并发访问的干扰。锁的粒度过大或者过小都不利于程序的性能和扩展性。如果锁的粒度过大，会导致并发访问的效率不高；如果锁的粒度过小，则会增加竞争，影响系统的可扩展性。锁分离是一种优化方案，可以避免以上问题。锁分离可以分为两种类型：粗粒度锁和细粒度锁。 粗粒度锁是指针对整个共享资源使用锁，也称为全局锁。粗粒度锁可以减少锁竞争和避免死锁，但是在高并发情况下会导致效率低下。细粒度锁是指针对共享资源中的子项使用锁，也称为局部锁。细粒度锁可以提高并发访问效率，但是需要注意竞争和死锁问题。以下是一个使用Java实现的粗粒度锁的示例。

  public synchronized void increment() {
      count++;
  }

无锁算法

无锁算法是一种不依赖于锁的同步机制，在竞争情况下可以避免使用锁导致的性能问题。无锁算法的核心思想是采用CAS操作或者其他的原子操作，在不同的任务之间进行数据的同步和协调。无锁算法可以分为基于时间戳的算法、基于版本号的算法、基于哈希的算法等多种类型。无锁算法的实现需要保证数据的一致性和正确性，需要注意ABA问题和退让策略。 ABA问题是指一个变量的值在被修改过程中经历了从A到B再到A的过程，如果只判断变量的值是否与原来的值相等，会导致错误结果。解决ABA问题可以采用添加版本号、时间戳等信息的方式避免。退让策略是指在CAS操作失败后进行的回退操作，避免执行加载和存储操作的次数过多引发性能问题。以下是一个使用Java实现的无锁算法的示例。

  public class AtomicReference {
      private volatile Node head;
  
      public boolean compareAndSet(T expect, T update) {
          Node newNode = new Node<>(update, System.nanoTime());
          Node node = head;
          while (node != null && node.key < newNode.key) {
              node = node.next;
          }
          if (node != null && node.key == newNode.key) {
              return false;
          }
          newNode.next = node;
          return UnsafeAccess.UNSAFE.compareAndSwapObject(this, valueOffset, head, newNode);
      }
  
      private static class Node {
          private final long key;
          private final T value;
          private volatile Node next;
  
          private Node(T value, long key) {
              this.value = value;
              this.key = key;
          }
      }
  }

总结

在设计高效的并发并行算法时，可以采用多种技术和方法。原子操作可以保证数据的一致性和正确性，避免数据竞争的问题；锁分离可以根据共享资源的情况分配锁的粒度，提高并发访问效率；无锁算法可以避免使用锁导致的性能问题，需要注意ABA问题和退让策略。此外，需要分析并发需求和数据结构的特点，选择合适的算法和数据结构，避免出现不必要的性能问题和死锁问题。最终，需要进行充分的测试和优化，确保算法的正确性和性能优越性。

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