理解并发数控制面试题，优雅应对高频提问

前端

2023-05-25 01:31:01

请求并发数控制：高频面试题破解指南

概述

在互联网时代，应用程序处理海量并发请求已成为常态。如何有效控制并发数成为技术挑战。作为软件工程师，理解并发数控制面试题并能优雅应对将大大提升面试竞争力。本文剖析请求并发数控制面试题，深入解析硬核设计模式，助你破解难题。

剖析面试题：揭秘设计模式

面试中，关于请求并发数控制的问题层出不穷，例如：

设计系统限制服务并发访问数
保障高并发场景下服务稳定可用
利用设计模式实现并发数控制

这些问题考察你的并发编程理解和设计能力。掌握以下硬核设计模式至关重要：

1. PV 操作

PV 操作是一种原子操作，对共享变量进行原子更新。包括 P 操作和 V 操作。P 操作将共享变量值减 1，若变量值为 0 则阻塞，直到 V 操作将值加 1。

2. 信号量

信号量是同步机制，控制对共享资源的访问。信号量有一个值，表示资源数量。进程获取资源时需获取信号量，若值为 0 则需等待信号量值为正。释放资源时，将信号量值加 1。

3. 资源池模式

资源池模式管理共享资源。共享资源存储在池中，进程需从池中获取资源，释放时放回。

实战解析：优雅破解面试难题

以案例解析《请求并发数控制》面试题，演示硬核设计模式的应用：

问题： 设计系统限制服务并发访问数

解决方案：

采用 PV 操作实现并发数控制。初始化共享变量 count 为服务最大并发数。请求到达时，count 减 1。若 count 为 0，则请求阻塞，等待 count 为正。请求完成后，count 加 1。

代码示例：

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

public class RequestConcurrencyControl {

    private AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);

    public void handleRequest() {
        count.decrementAndGet();
        if (count.get() == 0) {
            try {
                count.wait();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }

        // 请求处理逻辑

        count.incrementAndGet();
    }

    public static void main(String[] args) {
        RequestConcurrencyControl control = new RequestConcurrencyControl();
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            new Thread(() -> {
                control.handleRequest();
            }).start();
        }
    }
}