非阻塞算法思想在关系数据库应用程序开发中的使用

(本文作者温少,首发于博客园,转载请注明)

非阻塞算法的关键思想就是CAS,CAS是compare and set的缩写,也常被称为lock-free或者wait-free,通过把compare和set两个操作原子化,使得不需要使用锁,但是能够解决并发中的资源争用问题。由于CAS常常是一个回退算法+死循环,所以又被称为spin-lock。由于CAS没有使用锁,线程持续执行,又称为非阻塞算法(non-blocking)。术语不统一,但是都差不多表示同一个东西,我都列在这里,方便初学者理解。

CAS通常并发性能会更好,原因有二:
1、CAS由硬件提供指令支持
2、整个思路属于乐观锁定,而不同于其他类型的锁所采用的悲观锁定,大多数并发程序,冲突发生时间较少,所以乐观锁定更高效。

非阻塞算法是当前的一个研究热点,也越来流行。其显著的优势在于避免了锁带来的问题,而其主要缺点在于与等价的有锁算法比较而言,非阻塞算法的实现要复杂一些。在Java中,doug lea为我们带来util.concurrent包,CAS在整个并发框架中深入应用,不单提高了效率(atomic),而且提高了接口可用性(例如CurrentMap的putIfAbsent)。

有人说,CAS这种技术底层框架提供,不需要了解,其实不然,CAS思想可以应用任何地方,包括数据结构、服务接口、数据库应用等等。我这篇文章要讲的内容就是在关系数据库应用中使用CAS思想。

闲话少说,言归正传!

关系数据库数据库提供了"update T set FState = xx where FState = xx",执行这样的SQL,会返回一个更新行数,在jdbc或者odbc或者ADO .NET中都可以获得更新行数。上面的SQL,如果更新行数>0,则是更新成功,否则是没有进行任何更新,这是很典型的CAS。可以说,关系数据库原生支持CAS。

例如,现在有一个表:
Create Table T_COUNTER (FName VARCHAR, FCOUNT INT)

这个表存储一些计数器,程序需要对其中的一个计数器进行getAndIncrement的操作,实现如下:
// incremnt的实现算法在这个方法里
// 三点:外部循环、成功执行操作则退出循环、不成功则重来
public int getAndIncrement(String name) {
    
for (;;) {
        int expectValue = getCurrentValue(name);
        
int updateValue = expectValue + 1;
        
if (updateCounter(name, expectValue, updateValue)) return expectValue;
    }
}

public boolean updateCounter(String name, int expectValue, int updateValue) {
    String sql 
= "UPDATE T_COUNTER SET FCOUNT = @updateValue WHERE FName = @name AND FCOUNT = @expectValue";
    
int updateCount = executeUpdate(sql);
    
return updateCount > 0;
}

public int getCurrentValue(String name) {
    
// SELECT FCOUNT FROM T_COUNTER WHERE FNAME = @name
    
// TODO 执行这段SQL,返回FCOUNT的值
    return 0;
}

private int executeUpdate(String sql) {
    // TODO 执行SQL,返回更新行数
    return 0;
}


这样的实现,避免SQL Server中使用locking hints,Oracle、DB2、MySQL中使用select for update长时间锁定T_COUNTER表,性能更好,也更通用。要知道使用locking hints,不同厂商的数据库的实现是不一样的,Oracle和Microsoft SQL Server就相差很大。

这样做的优点:
1、性能更好
2、锁表时间更短
3、基于标准SQL,不同的关系数据库通用
4、上述实现并不复杂

(本文作者温少,首发于博客园,转载请注明)

posted on 2007-11-13 06:30 温少 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏

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