목차
질문 내용
해결 방법
백엔드 개발 Golang 공유 리소스에 대한 액세스 충돌을 해결하는 방법은 무엇입니까?

공유 리소스에 대한 액세스 충돌을 해결하는 방법은 무엇입니까?

Feb 09, 2024 pm 10:03 PM
동기화 메커니즘

공유 리소스에 대한 액세스 충돌을 해결하는 방법은 무엇입니까?

php editor Strawberry는 공유 리소스의 액세스 충돌 문제를 해결하는 방법을 소개합니다. 다중 스레드 또는 다중 프로세스 프로그래밍에서 여러 스레드 또는 프로세스가 동시에 공유 리소스에 액세스하면 데이터 불일치 또는 잘못된 결과가 발생할 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 뮤텍스 잠금, 세마포어, 조건 변수와 같은 동기화 메커니즘을 사용하여 리소스에 대한 상호 배타적인 액세스를 보장할 수 있습니다. 이러한 동기화 메커니즘을 합리적으로 사용함으로써 공유 리소스의 액세스 충돌 문제를 효과적으로 해결하고 프로그램의 정확성과 안정성을 보장할 수 있습니다.

질문 내용

2가지 요청으로 테스트 서비스가 있습니다. 아래 예에서처럼 이러한 요청에 actualorders 变量形式的共享资源。假设正在运行数百个并行查询,则 actualorders 变量中可能会发生数据冲突。特别是当我循环遍历数组时。为了防止这种情况,使用 mutex를 사용하는 것으로 충분합니까?

main.go:

package main

import (
    "encoding/json"
    "errors"
    "fmt"
    "net/http"
    "os"
    "time"
)

type Order struct {
    Room      string    `json:"room"`
    UserEmail string    `json:"email"`
    From      time.Time `json:"from"`
    To        time.Time `json:"to"`
}

var ActualOrders = []Order{}

var mutex sync.Mutex

func getOrders(responseWriter http.ResponseWriter, request *http.Request) {
    userEmail := request.URL.Query().Get("email")

    results := []Order{}

    mutex.Lock()

    for _, item := range ActualOrders {
        if item.UserEmail == userEmail {
            results = append(results, item)
        }
    }

    mutex.Unlock()

    bytes, err := json.Marshal(results)
    if err != nil {
        http.Error(responseWriter, err.Error(), http.StatusInternalServerError)
        return
    }

    responseWriter.Header().Set("Content-type", "application/json")
    responseWriter.WriteHeader(http.StatusOK)
    responseWriter.Write(bytes)
}

func createOrder(responseWriter http.ResponseWriter, request *http.Request) {
    var newOrder Order

    requestBody := request.Body
    defer request.Body.Close()
    err := json.NewDecoder(requestBody).Decode(&newOrder)
    if err != nil {
        http.Error(responseWriter, err.Error(), http.StatusBadRequest)
        return
    }

    mutex.Lock()

    for _, order := range ActualOrders {
        if !(newOrder.To.Before(order.From) || newOrder.From.After(order.To)) {
            http.Error(responseWriter, http.StatusText(http.StatusConflict), http.StatusConflict)
            return
        }
    }

    ActualOrders = append(ActualOrders, newOrder)

    mutex.Unlock()

    responseWriter.WriteHeader(http.StatusCreated)
}

func main() {
    mux := http.NewServeMux()

    mux.HandleFunc("/orders", getOrders)
    mux.HandleFunc("/order", createOrder)

    err := http.ListenAndServe(":8080", mux)
    if errors.Is(err, http.ErrServerClosed) {
        fmt.Printf("server closed\n")
    } else if err != nil {
        fmt.Printf("error starting server: %s\n", err)
        os.Exit(1)
    }
}
로그인 후 복사

해결 방법

당신처럼 뮤텍스를 사용하면 데이터 경합을 방지할 수 있습니다. 그러나 구현이 개선될 수 있습니다.

배타적인 액세스를 위해 rwmutex,对 getorders 函数使用读锁,对 createorder 函数使用锁。这将允许在写入时对 actualorders 변수를 사용할 수 있지만 공유 읽기는 허용할 수 있습니다.

으아아아

위 내용은 공유 리소스에 대한 액세스 충돌을 해결하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

본 웹사이트의 성명
본 글의 내용은 네티즌들의 자발적인 기여로 작성되었으며, 저작권은 원저작자에게 있습니다. 본 사이트는 이에 상응하는 법적 책임을 지지 않습니다. 표절이나 침해가 의심되는 콘텐츠를 발견한 경우 admin@php.cn으로 문의하세요.

핫 AI 도구

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

사실적인 누드 사진을 만들기 위한 AI 기반 앱

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

사진에서 옷을 제거하는 온라인 AI 도구입니다.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

무료로 이미지를 벗다

Clothoff.io

Clothoff.io

AI 옷 제거제

Video Face Swap

Video Face Swap

완전히 무료인 AI 얼굴 교환 도구를 사용하여 모든 비디오의 얼굴을 쉽게 바꾸세요!

뜨거운 도구

메모장++7.3.1

메모장++7.3.1

사용하기 쉬운 무료 코드 편집기

SublimeText3 중국어 버전

SublimeText3 중국어 버전

중국어 버전, 사용하기 매우 쉽습니다.

스튜디오 13.0.1 보내기

스튜디오 13.0.1 보내기

강력한 PHP 통합 개발 환경

드림위버 CS6

드림위버 CS6

시각적 웹 개발 도구

SublimeText3 Mac 버전

SublimeText3 Mac 버전

신 수준의 코드 편집 소프트웨어(SublimeText3)

golang 함수와 goroutine 간의 부모-자식 관계 golang 함수와 goroutine 간의 부모-자식 관계 Apr 25, 2024 pm 12:57 PM

Go에는 함수와 고루틴 사이에 부모-자식 관계가 있습니다. 부모 고루틴은 자식 고루틴을 생성하며, 자식 고루틴은 부모 고루틴의 변수에 액세스할 수 있지만 그 반대의 경우는 불가능합니다. go 키워드를 사용하여 하위 고루틴을 생성하고, 하위 고루틴은 익명 함수 또는 명명된 함수를 통해 실행됩니다. 상위 고루틴은 모든 하위 고루틴이 완료되기 전에 프로그램이 종료되지 않도록 하기 위해 sync.WaitGroup을 통해 하위 고루틴이 완료될 때까지 기다릴 수 있습니다.

golang 함수와 goroutine의 장단점 비교 golang 함수와 goroutine의 장단점 비교 Apr 25, 2024 pm 12:30 PM

기능은 순차적으로 작업을 수행하는 데 사용되며 간단하고 사용하기 쉽지만 차단 및 리소스 제약 문제가 있습니다. 고루틴은 동시에 작업을 실행하는 경량 스레드입니다. 높은 동시성, 확장성 및 이벤트 처리 기능을 갖추고 있지만 사용하기 복잡하고 비용이 많이 들고 디버깅이 어렵습니다. 실제 전투에서 고루틴은 일반적으로 동시 작업을 수행할 때 기능보다 성능이 더 좋습니다.

다중 스레드 환경에서 PHP 함수는 어떻게 작동합니까? 다중 스레드 환경에서 PHP 함수는 어떻게 작동합니까? Apr 16, 2024 am 10:48 AM

다중 스레드 환경에서 PHP 함수의 동작은 해당 유형에 따라 다릅니다. 일반 함수: 스레드로부터 안전하며 동시에 실행될 수 있습니다. 전역 변수를 수정하는 함수: 안전하지 않으므로 동기화 메커니즘을 사용해야 합니다. 파일 작업 기능: 안전하지 않으므로 액세스를 조정하려면 동기화 메커니즘을 사용해야 합니다. 데이터베이스 운영 기능: 안전하지 않으므로 충돌을 방지하기 위해 데이터베이스 시스템 메커니즘을 사용해야 합니다.

C++ 동시 프로그래밍: 스레드 간 통신을 처리하는 방법은 무엇입니까? C++ 동시 프로그래밍: 스레드 간 통신을 처리하는 방법은 무엇입니까? May 04, 2024 pm 12:45 PM

C++의 스레드 간 통신 방법에는 공유 메모리, 동기화 메커니즘(뮤텍스 잠금, 조건 변수), 파이프 및 메시지 대기열이 포함됩니다. 예를 들어, 공유 카운터를 보호하기 위해 뮤텍스 잠금을 사용합니다. 뮤텍스 잠금(m)과 공유 변수(카운터)를 선언합니다. 각 스레드는 잠금(lock_guard)을 통해 카운터를 업데이트합니다. 경쟁 조건을 방지하기 위해.

C++의 동시 프로그래밍 프레임워크와 라이브러리는 무엇입니까? 각각의 장점과 한계는 무엇입니까? C++의 동시 프로그래밍 프레임워크와 라이브러리는 무엇입니까? 각각의 장점과 한계는 무엇입니까? May 07, 2024 pm 02:06 PM

C++ 동시 프로그래밍 프레임워크는 다음과 같은 옵션을 제공합니다: 경량 스레드(std::thread), 스레드로부터 안전한 Boost 동시성 컨테이너 및 알고리즘, 고성능 ThreadBuildingBlocks(TBB) (cpp-동의).

자바에서 휘발성을 사용하는 방법 자바에서 휘발성을 사용하는 방법 May 01, 2024 pm 06:42 PM

휘발성 키워드는 모든 스레드가 변수의 최신 값을 볼 수 있도록 하고 변수 수정이 중단할 수 없는 작업인지 확인하기 위해 변수를 수정하는 데 사용됩니다. 주요 애플리케이션 시나리오에는 다중 스레드 공유 변수, 메모리 장벽 및 동시 프로그래밍이 포함됩니다. 그러나 휘발성은 스레드 안전성을 보장하지 않으며 성능을 저하시킬 수 있다는 점에 유의해야 합니다. 꼭 필요한 경우에만 사용해야 합니다.

동시 프로그래밍에서 C++ 함수의 잠금 및 동기화 메커니즘은 무엇입니까? 동시 프로그래밍에서 C++ 함수의 잠금 및 동기화 메커니즘은 무엇입니까? Apr 27, 2024 am 11:21 AM

C++ 동시 프로그래밍의 기능 잠금 및 동기화 메커니즘은 다중 스레드 환경에서 데이터에 대한 동시 액세스를 관리하고 데이터 경쟁을 방지하는 데 사용됩니다. 주요 메커니즘은 다음과 같습니다. Mutex(Mutex): 한 번에 하나의 스레드만 임계 섹션에 액세스하도록 보장하는 저수준 동기화 기본 요소입니다. 조건 변수(ConditionVariable): 스레드가 조건이 충족될 때까지 기다릴 수 있도록 하고 스레드 간 통신을 제공합니다. 원자적 작업: 단일 명령 작업으로 변수나 데이터의 단일 스레드 업데이트를 보장하여 충돌을 방지합니다.

프로그램 성능 최적화를 위한 일반적인 방법은 무엇입니까? 프로그램 성능 최적화를 위한 일반적인 방법은 무엇입니까? May 09, 2024 am 09:57 AM

프로그램 성능 최적화 방법에는 다음이 포함됩니다. 알고리즘 최적화: 시간 복잡도가 낮은 알고리즘을 선택하고 루프 및 조건문을 줄입니다. 데이터 구조 선택: 조회 트리, 해시 테이블 등 데이터 액세스 패턴을 기반으로 적절한 데이터 구조를 선택합니다. 메모리 최적화: 불필요한 객체 생성을 피하고, 더 이상 사용하지 않는 메모리를 해제하고, 메모리 풀 기술을 사용합니다. 스레드 최적화: 병렬화할 수 있는 작업을 식별하고 스레드 동기화 메커니즘을 최적화합니다. 데이터베이스 최적화: 인덱스를 생성하여 데이터 검색 속도를 높이고, 쿼리 문을 최적화하고, 캐시 또는 NoSQL 데이터베이스를 사용하여 성능을 향상시킵니다.

See all articles