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Linus:为何对象引用计数必须是原子的

Linus:为何对象引用计数必须是原子的

(感谢网友 @我的上铺叫路遥 投稿)

Linus大神又在rant了!这次的吐槽对象是时下很火热的并行技术(parellism),并直截了当地表示并行计算是浪费所有人时间(“The whole “let’s parallelize” thing is a huge waste of everybody’s time.”)。大致意思是说乱序性能快、提高缓存容量、降功耗。当然笔者不打算正面讨论并行的是是非非(过于宏伟的主题),因为Linus在另一则帖子中举了对象引用计数(reference counting)的例子来说明并行的复杂性。

在Linus回复之前有人指出对象需要锁机制的情况下,引用计数的原子性问题:

Since it is being accessed in a multi-threaded way, via multiple access paths, generally it needs its own mutex — otherwise, reference counting would not be required to be atomic and a lock of a higher-level object would suffice.

由于(对象)通过多线程方式及多种获取渠道,一般而言它需要自身维护一个互斥锁——否则引用计数就不要求是原子的,一个更高层次的对象锁足矣。

而Linus不那么认为:

The problem with reference counts is that you often need to take them *before* you take the lock that protects the object data.

引用计数的问题在于你经常需要在对象数据上锁保护之前完成它。

The thing is, you have two different cases:

问题有两种情况:

– object *reference* 对象引用

– object data 对象数据

and they have completely different locking.

它们锁机制是完全不一样的。

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多版本并发控制(MVCC)在分布式系统中的应用

多版本并发控制(MVCC)在分布式系统中的应用

感谢 Todd投递本文 – 微博帐号:weidagang

问题

最近项目中遇到了一个分布式系统的并发控制问题。该问题可以抽象为:某分布式系统由一个数据中心D和若干业务处理中心L1,L2 … Ln组成;D本质上是一个key-value存储,它对外提供基于HTTP协议的CRUD操作接口。L的业务逻辑可以抽象为下面3个步骤:

  1. read: 根据keySet {k1, … kn}从D获取keyValueSet {k1:v1, … kn:vn}
  2. do: 根据keyValueSet进行业务处理,得到需要更新的数据集keyValueSet’ {k1′:v1′, … km’:vm’} (:读取的keySet和更新的keySet’可能不同)
  3. update: 把keyValueSet’更新到D (:D保证在一次调用更新多个key的原子性)

在没有事务支持的情况下,多个L进行并发处理可能会导致数据一致性问题。比如,考虑L1和L2的如下执行顺序:

  1. L1从D读取key:123对应的值100
  2. L2从D读取key:123对应的100
  3. L1将key:123更新为100 + 1
  4. L2将key:123更新为100 + 2

如果L1和L2串行执行,key:123对应的值将为103,但上面并发执行中L1的执行效果完全被L2所覆盖,实际key:123所对应的值变成了102。

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