一个在线2k的游戏,每秒钟并发都吓死人。传统的hibernate直接插库基本上是不可行的。我就一步步推导出一个无锁的数据库操作。

1. 并发中如何无锁。

一个很简单的思路,把并发转化成为单线程。Java的Disruptor就是一个很好的例子。如果用java的concurrentCollection类去做,原理就是启动一个线程,跑一个Queue,并发的时候,任务压入Queue,线程轮训读取这个Queue,然后一个个顺序执行。

在这个设计模式下,任何并发都会变成了单线程操作,而且速度非常快。现在的node.js, 或者比较普通的ARPG服务端都是这个设计,“大循环”架构。

这样,我们原来的系统就有了2个环境:并发环境 + ”大循环“环境

并发环境就是我们传统的有锁环境,性能低下。

”大循环“环境是我们使用Disruptor开辟出来的单线程无锁环境,性能强大。

2. ”大循环“环境 中如何提升处理性能。

一旦并发转成单线程,那么其中一个线程一旦出现性能问题,必然整个处理都会放慢。所以在单线程中的任何操作绝对不能涉及到IO处理。那数据库操作怎么办?

增加缓存。这个思路很简单,直接从内存读取,必然会快。至于写、更新操作,采用类似的思路,把操作提交给一个Queue,然后单独跑一个Thread去一个个获取插库。这样保证了“大循环”中不涉及到IO操作。

问题再次出现:

如果我们的游戏只有个大循环还容易解决,因为里面提供了完美的同步无锁。

但是实际上的游戏环境是并发和“大循环”并存的,即上文的2种环境。那么无论我们怎么设计,必然会发现在缓存这块上要出现锁。

3. 并发与“大循环”如何共处,消除锁?

我们知道如果在“大循环”中要避免锁操作,那么就用“异步”,把操作交给线程处理。结合这2个特点,我稍微改下数据库架构。

原本的缓存层,必然会存在着锁,例如:

public TableCache

{
  private HashMap<String, Object> caches = new ConcurrentHashMap<String, Object>();
}

这个结构是必然的了,保证了在并发的环境下能够准确的操作缓存。但是”大循环“却不能直接操作这个缓存进行修改,所以必须启动一个线程去更新缓存,例如:

private static final ExecutorService EXECUTOR = Executors.newSingleThreadExecutor();

EXECUTOR.execute(new LatencyProcessor(logs));

class LatencyProcessor implements Runnable

{

  public void run()
  { 

    // 这里可以任意的去修改内存数据。采用了异步。
  }
}

OK,看起来很漂亮。但是又有个问题出现了。在高速存取的过程中,非常有可能缓存还没有被更新,就被其他请求再次获取,得到了旧的数据。

4. 如何保证并发环境下缓存数据的唯一正确?

我们知道,如果只有读操作,没有写操作,那么这个行为是不需要加锁的。

我使用这个技巧,在缓存的上层,再加一层缓存,成为”一级缓存“,原来的就自然成为”二级缓存“。有点像CPU了对不?

一级缓存只能被”大循环“修改,但是可以被并发、”大循环“同时获取,所以是不需要锁的。

当发生数据库变动,分2种情况:

1)并发环境下的数据库变动,我们是允许有锁的存在,所以直接操作二级缓存,没有问题。

2)”大循环“环境下数据库变动,首先我们把变动数据存储在一级缓存,然后交给异步修正二级缓存,修正后删除一级缓存。

这样,无论在哪个环境下读取数据,首先判断一级缓存,没有再判断二级缓存。

这个架构就保证了内存数据的绝对准确。

而且重要的是:我们有了一个高效的无锁空间,去实现我们任意的业务逻辑。

最后,还有一些小技巧提升性能。

1. 既然我们的数据库操作已经被异步处理,那么某个时间,需要插库的数据可能很多,通过对表、主键、操作类型的排序,我们可以删除一些无效操作。例如:

a)同一个表同一个主键的多次UPdate,取最后一次。

b)同一个表同一个主键,只要出现Delete,前面所有操作无效。

2. 既然我们要对操作排序,必然会存在一个根据时间排序,如何保证无锁呢?使用

private final static AtomicLong _seq = new AtomicLong(0);

即可保证无锁又全局唯一自增,作为时间序列。

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