面试总结：秒杀设计、AQS 、synchronized相关问题

Java语言的关键字，当它用来修饰一个方法或者一个代码块的时候，能够保证在同一时刻最多只有一个线程执行该段代码。本文给大家介绍java中 synchronized的用法，对本文感兴趣的朋友一起看看吧

1、面试官：如何设计一个秒杀系统？请你阐述流程？

这是一篇参考的文章：如何设计一个秒杀系统

秒杀系统要解决的几个问题？

① 高并发

秒杀的特点是时间极短、瞬间用户量大。在秒杀活动持续时间内，Redis 服务器需要承受大量的用户请求，在大量请求条件下，缓存雪崩，缓存击穿，缓存穿透这些问题都是有可能发生的。

一旦缓存失效，或者缓存无效，每秒上万甚至十几万的QPS（每秒请求数）直接打到数据库，基本上都要把库打挂掉，而且你的服务不单单是做秒杀的还涉及其他的业务，你没做降级、限流、熔断啥的，别的一起挂，小公司的话可能全站崩溃404。

为此，在设计秒杀系统时，首先要考虑并发安全和用户访问效率，二者缺一不可！

② 超卖

但凡设计到商品购买，秒杀购物问题，最需要注意的就是超卖问题，因为一旦由于程序不安全，导致超卖问题产生，不光需要赔付商家损失，还需要追究秒杀系统的开发者的责任！

③ 恶意请求

在秒杀购物时，商品价格比较低，价值较高的商品可能会被一些恶意的第三方，开多台机器执行抢购脚本，机器抢购肯定要比我们人手动点击要快，所以，在设计秒杀系统时，要防止 不良程序员 的恶意抢购。

④ 链接暴露

假如设置定时秒杀开启，在未到秒杀开启时间之前，下单购买按钮应该是禁用的（不可点击），但是，如果我们请求下单的链接没有经过网关加密封装，而是直接以原链接的方式依附于下单购买按钮，那么 F12 时，就可以获取下单购买链接 URL，然后直接去请求下单链接，跳过点击方式直接购买商品！

如何解决上面遇到的几个问题？

① 秒杀模块微服务化

对于秒杀抢购系统，将其设计成单独一个模块，单独部署一台或者多太服务器，这样可以避免服务崩溃时，公司其他项目可以正常运行不受影响。

与此同时，要单独给秒杀系统建立一个数据库，现在的互联网架构部署都是分库的，一样的就是订单服务对应订单库，秒杀我们也给他建立自己的秒杀数据库，防止服务崩溃对其他数据库造成影响。

② 秒杀链接加盐

URL动态化，通过 MD5 之类的加密算法加密随机的字符串去做 URL，然后通过前端代码获取 URL 后台校验后才能通过。

③ Redis集群

如果在大请求量下，单机的Redis顶不住，那就多找几个兄弟，秒杀本来就是读多写少，通过 Redis 集群，主从同步、读写分离，再加上哨兵、开启 持久化，来保证 Redis 服务高可用！

④ 通过 Nginx 做负载均衡

Nginx 是 高性能的web服务器，并发随便顶几万不是梦，但是我们的 Tomcat 只能顶几百的并发，我们可以通过Nginx 负载均衡，平分大并发量的请求给多台服务器的 Tomcat，在秒杀开启的时候可以多租点流量机。

⑤ 秒杀页面资源静态化

秒杀一般都是特定的商品还有页面模板，现在一般都是前后端分离的，所以页面一般都是不会经过后端的，但是前端也要自己的服务器啊，那就把能提前放入**cdn服务器 **的东西都放进去，反正把所有能提升效率的步骤都做一下，减少真正秒杀时候服务器的压力。

⑥ 下单按钮控制

在没到秒杀开始时间之前，一般下单按钮都是置灰的，只有时间到了，才能点击。这是因为怕大家在时间快到的最后几秒秒疯狂请求服务器，然后还没到秒杀的时候基本上服务器就挂了。

这个时候就需要前端的配合，定时去请求你的后端服务器，获取最新的北京时间，到时间点再给按钮可用状态。按钮可以点击之后也得给他置灰几秒，不然他一样在开始之后一直点的。

⑦ 前后端限流

限流可以分为 前端限流 和 后端限流。

前端限流：这个很简单，一般秒杀抢购，下单按钮不会让你一直点的，一般都是点击一下或者两下然后几秒之后才可以继续点击，这也是保护服务器的一种手段。

后端限流：秒杀的时候肯定是涉及到后续的订单生成和支付等操作，但是都只是成功的幸运儿才会走到那一步，那一旦 100 个产品卖光了，return 了一个 false，前端直接秒杀结束，然后你后端也关闭后续无效请求的介入了。

⑧ 库存预热

秒杀的本质，就是对库存的抢夺。如果每个秒杀下单的用户请求过来，都去数据库查询库存校验库存，然后扣减库存，这样不光效率低下，而且数据库压力也是巨大的！

既然数据库顶不住，但是他的兄弟非关系型的数据库 Redis 能顶啊！

超卖问题：

我们要在开始秒杀之前，通过定时任务提前把商品的库存加载到 Redis 中去，让整个库存校验流程都在 Redis 里面去做，然后等到秒杀活动结束了，再异步的去修改数据库中库存就好了。

但是用了 Redis 就有一个问题了，我们上面说了我们采用 主从 Redis，就是我们会先去读取库存，再判断库存，当有库存时才会去减库存，正常情况没问题，但是高并发的情况问题就很大了。

就比如现在库存只剩下 1 个了，我们高并发嘛，4 个服务器一起查询了发现都是还有 1 个，那大家都觉得是自己抢到了，就都去扣库存，那结果就变成了 -3，这种情况下，只有一个请求是真的抢到商品了，其他 3 个都是超卖的。

如何解决？

可以通过使用 Lua 脚本来解决超卖问题。

**Lua 脚本是类似Redis事务，有一定的原子性，不会被其他命令插队，可以完成一些 Redis 事务性的操作。**这点是关键！

把判断库存、扣减库存的操作都写在一个 Lua 脚本中，并将该脚本交给 Redis 去执行，当 Redis 中库存数量减到 0 之后，后面扣库存的请求都直接 return false。

⑨ 限流&降级&熔断&隔离

不怕一万就怕万一，万一秒杀系统真的顶不住了，限流，顶不住就挡一部分出去。但是不能说不行，降级，降级了还是被打挂了，熔断，至少不要影响别的系统，隔离，你本身就独立的，但是你会调用其他的系统嘛，你快不行了你别拖累兄弟们啊。

2、面试官：AQS源码有了解过吗？请你说一下加锁和释放锁的流程

这一面试题答案参考自三太子敖丙的文章：深入浅出学习AQS组件

① AQS绍

AQS中维护基本介了一个volatile int state（代表共享资源）和一个 FIFO 线程等待队列（多线程争用资源被阻塞时会进入此队列）。

这里volatile能够保证多线程下的可见性，当state = 1则代表当前对象锁已经被占有，其他线程来加锁时则会失败，加锁失败的线程会被放入一个 FIFO的等待队列中，并会被 UNSAFE.park() 操作挂起，等待其他获取锁的线程释放锁才能够被唤醒。

另外state的操作都是通过CAS来保证其并发修改的安全性。

如图所示：

AQS 中提供了很多关于锁的实现方法：

getState()：获取锁的标志 state 值。

setState()：设置锁的标志 state 值。

tryAcquire(int)：独占方式获取锁。尝试获取资源，成功则返回 true，失败则返回 false。

tryRelease(int)：独占方式释放锁。尝试释放资源，成功则返回 true，失败则返回 false。

② 加锁与竞争锁使用场景分析

如果同时有三个线程并发抢占锁，此时线程一抢占锁成功，线程二和线程三抢占锁失败，具体执行流程如下：

此时AQS内部数据为：

具体看下抢占锁代码实现：java.util.concurrent.locks.reentrantlock .Nonfairsync

static final class Nonfairsync extends Sync { // 加锁 final void lock() { // CAS 修改 state 的值为 1 if (compareAndSetState(0, 1)) setExclusiveOwnerThread(Thread.currentThread()); else acquire(1); } // 尝试竞争资源 protected final boolean tryAcquire(int acquires) { return nonfairTryAcquire(acquires); } }

这里使用的 reentrantlock 非公平锁，线程进来直接利用CAS尝试抢占锁，如果抢占成功state值回被改为 1，且设置独占锁线程对象为当前线程。

// CAS 尝试抢占锁 protected final boolean compareAndSetState(int expect, int update) { return unsafe.compareAndSwapInt(this, stateOffset, expect, update); } // 设置独占锁线程对象为当前线程 protected final void setExclusiveOwnerThread(Thread thread) { exclusiveOwnerThread = thread; }

线程一抢占锁成功后，state变为 1，线程二通过CAS修改state变量必然会失败。此时AQS中FIFO(First In First Out 先进先出)队列中。

public final void acquire(int arg) { if (!tryAcquire(arg) && acquireQueued(addWaiter(Node.EXCLUSIVE), arg)) selfInterrupt(); }

tryAcquire() 方法的具体实现是通过内部调用nonfairTryAcquire()方法，这个方法执行的逻辑如下：

首先会获取state的值，如果不为0则说明当前对象的锁已经被其他线程所占有。

接着判断占有锁的线程是否为当前线程，如果是则累加state值，这就是可重入锁的具体实现，累加state值，释放锁的时候也要依次递减state值。

如果state为 0，则执行CAS操作，尝试更新state值为 1，如果更新成功则代表当前线程加锁成功。

③ 释放锁使用场景分析

释放锁的过程，首先是线程一释放锁，释放锁后会唤醒head节点的后置节点，也就是我们现在的线程二，具体操作流程如下：

执行完后等待队列数据如下：

此时线程二已经被唤醒，继续尝试获取锁，如果获取锁失败，则会继续被挂起。

线程释放锁的代码：

java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer.release()：

public final boolean release(int arg) { if (tryRelease(arg)) { Node h = head; if (h != null && h.waitStatus != 0) unparkSuccessor(h); return true; } return false; }

这里首先会执行tryRelease()方法，这个方法具体实现在reentrantlock中，如果tryRelease()执行成功，则继续判断 head 节点的 waitStatus 是否为 0，前面我们已经看到过，head的waitStatue为SIGNAL(-1)，这里就会执行 unparkSuccessor() 方法来唤醒 head 的后置节点，也就是上面图中线程二对应的Node节点。

reentrantlock.tryRelease()：

protected final boolean tryRelease(int releases) { int c = getState() - releases; if (Thread.currentThread() != getExclusiveOwnerThread()) throw new IllegalMonitorStateException(); boolean free = false; if (c == 0) { free = true; setExclusiveOwnerThread(null); } setState(c); return free; }

执行完reentrantlock.tryRelease()后，state被设置成 0，Lock 对象的独占锁被设置为 null。

接着执行java.util.concurrent.locks.AbstractQueuedSynchronizer.unparkSuccessor()方法，唤醒head的后置节点：

private void unparkSuccessor(Node node) { int ws = node.waitStatus; if (ws 0) { s = null; for (Node t = tail; t != null && t != node; t = t.prev) if (t.waitStatus

这里主要是将head节点的waitStatus设置为 0，然后解除head节点next的指向，使head节点空置，等待着被垃圾回收。

此时重新将head指针指向线程二对应的Node节点，且使用LockSupport.unpark方法来唤醒线程二。

被唤醒的线程二会接着尝试获取锁，用CAS指令修改state数据。

3、面试官：请你谈一谈synchronized的实现原理

这一面试题答案参考文章：死磕 java同步系列之synchronized解析

synchronized 加锁解锁原理分析

sychronized 锁，在Java内存模型层面，涉及到 2 个指令（JMM 定义了8 个操作来完成主内存和工作内存的交互操作，参考文章：搜集了这么多资料，不信你还理解不了 JMM 内存模型、volatile 关键字保证有序性和可见性实现原理！），lock 和 unlock：

lock，锁定，作用于主内存的变量，它把主内存中的变量标识为线程独占状态。

unlock，解锁，作用于主内存的变量，它把锁定的变量释放出来，释放出来的变量才可以被其它线程锁定。

这两个指令并没有直接提供给用户使用，而是提供了两个更高层次的指令 monitorenter 和 monitorexit 来隐式地使用 lock 和 unlock 指令。而 synchronized 就是使用 monitorenter 和 monitorexit 这两个指令来实现的。

根据JVM规范的要求，在执行 monitorenter 指令的时候，首先要去尝试获取对象的锁，如果这个对象没有被锁定，或者当前线程已经拥有了这个对象的锁，就把锁的计数器加1，相应地，在执行 monitorexit 的时候会把计数器减 1，当计数器减小为 0 时，锁就释放了。

sychronized 锁是如何保证，原子性、可见性、和一致性呢？

还是回到Java内存模型上来，synchronized关键字底层是通过 monitorenter 和 monitorexit 实现的，而这两个指令又是通过 lock 和 unlock 来实现的。

而 lock 和 unlock 在Java内存模型中是必须满足下面四条规则的：

① 一个变量同一时刻只允许一条线程对其进行 lock 操作，但 lock 操作可以被同一个线程执行多次，多次执行 lock 后，只有执行相同次数的 unlock 操作，变量才能被解锁。

② 如果对一个变量执行 lock 操作，将会清空工作内存中此变量的值，在执行引擎使用这个变量前，需要重新执行 load 或 assign 操作初始化变量的值；

③ 如果一个变量没有被 lock 操作锁定，则不允许对其执行 unlock 操作，也不允许 unlock 一个其它线程锁定的变量；

④ 对一个变量执行 unlock 操作之前，必须先把此变量同步回主内存中，即执行 store 和 write 操作；

通过规则 ①，我们知道对于 lock 和 unlock 之间的代码，同一时刻只允许一个线程访问，所以，synchronized 是具有原子性的。

通过规则 ① ② 和 ④，我们知道每次 lock 和 unlock 时都会从主内存加载变量或把变量刷新回主内存，而 lock 和 unlock 之间的变量（这里是指锁定的变量）是不会被其它线程修改的，所以，synchronized 是具有可见性的。

通过规则 ① 和 ③ ，我们知道所有对变量的加锁都要排队进行，且其它线程不允许解锁当前线程锁定的对象，所以，synchronized 是具有有序性的。

综上所述，synchronized 是可以保证原子性、可见性和有序性的。

synchronized 锁优化

Java在不断进化，同样地，Java 中像 synchronized 这种关键字也在不断优化，synchronized 有如下三种状态：

偏向锁，是指一段同步代码一直被一个线程访问，那么这个线程会自动获取锁，降低获取锁的代价。

轻量级锁，是指当锁是偏向锁时，被另一个线程所访问，偏向锁会升级为轻量级锁，这个线程会通过自旋的方式尝试获取锁，不会阻塞，提高性能。

重量级锁，是指当锁是轻量级锁时，当自旋的线程自旋了一定的次数后，还没有获取到锁，就会进入阻塞状态，该锁升级为重量级锁，重量级锁会使其他线程阻塞，性能降低。

总结

（1）synchronized 在编译时会在同步块前后生成 monitorenter 和 monitorexit 字节码指令；

（2）monitorenter 和 monitorexit 字节码指令需要一个引用类型的参数，基本类型不可以哦；

（3）monitorenter 和 monitorexit 字节码指令更底层是使用Java内存模型的 lock 和 unlock 指令；

（4）synchronized 是可重入锁；

（5）synchronized 是非公平锁；

（6）synchronized 可以同时保证原子性、可见性、有序性；

（7）synchronized 有三种状态：偏向锁、轻量级锁、重量级锁；

本篇文章就到这里了，希望能给你带来帮助，也希望你能够多多关注编程之家的更多内容！