同步缓存矩阵答案

【问题标题】：Synchronized Cache Matrix同步缓存矩阵
【发布时间】：2013-05-28 21:15:17
【问题描述】：

我正在为学校开发一个 java 项目，你必须处理一个多线程程序。我需要一个类，在许多线程之间共享，它基本上是一个必须管理并发访问的值矩阵，它看起来像：

public class CacheMatrix{
private MyType[][] cachedItems;

public CacheMatrix(int size){
    this.cachedItems = new MyType[size][size];
}
public MyType readItem(int x, int y){...}
public void storeItem(int x, int y, MyType item){...}
}

我打算使用 ReentrantReadWriteLock 矩阵来管理它，每个项目一个，但我意识到矩阵大小约为 10^3 X 10^3 所以我将拥有 100 万个锁！

你认为这是要走的路吗？（创建这么多锁可以吗？）

考虑到使用这个类的线程数被限制在一个小数 N（N 的范围从 2 到 8），你能找到一个更好的方法，几乎只保留最小互斥但使用更少的锁吗？

感谢您的支持！

【问题讨论】：

标签： java multithreading caching mutual-exclusion

【解决方案1】：

您可以考虑实现lock striping 以减少锁的数量并保持性能。

基本上，会创建一个持有mylockscount = min(concurrencylevel, size) 锁的内部数组。每当发生读/写操作时，您都会锁定例如mylocks[somehashfunction(x, y) % mylockscount].

这样，锁的数量应该只随着并发线程的数量而不是矩阵的大小而变化。

【讨论】：

这还不错，所以在您的示例中，“mylockscount”的一个好的值可能是线程数？
@Michele：基本上，是的 - 但让“concurrencylevel”成为（预期的）线程数，因此您可以将“mylockscount”初始化为“size”或预期线程数 - 以两者为准更小。
@Michele: ...和“somehashfunction”可能是一个简单的“xor”，如果你不想过度... :-)

【解决方案2】：

只是让访问方法同步有什么用？

public synchronized MyType readItems(...){...}

【讨论】：

【解决方案3】：

另一种选择是将MyType[][]替换为AtomicReference<MyType>[][]；在这种情况下，void storeItem 将变为 boolean storeItem(int x, int y, MyType oldValue, MyType newValue)，如果 oldValue 不等于当前在 [x][y] 处保存的值（在表面下您将调用 AtomicReference#compareAndSet(oldValue, newValue)），则返回 false。这样你就没有任何锁了，你只需要实现重试逻辑，以防storeItem返回false

如果MyType 是原语，例如int，然后使用适当的原子原语，例如AtomicInteger 而不是 AtomicReference

【讨论】：

【解决方案4】：

想到两种可能的情况：

1) 使用单个锁。这有点幼稚，但它可能会解决你的问题。

2) 仅锁定 ROWS 或 COLUMNS。如果您打算一次随机访问一项矩阵，我认为这应该做得很好：

public class CacheMatrix
{
    private MyType[][] cachedItems;

    public CacheMatrix(int size) {
        this.cachedItems = new MyType[size][size];
    }

    public MyType readItem(int x, int y) {
        synchronized (cachedItems[x]) {
            return cachedItems[x][y];
        }
    }

    public void storeItem(int x, int y, MyType item) {
        synchronized (cachedItems[x]) {
            this.cachedItems[x][y] = item;
        }
    }
}

【讨论】：