Docker学习笔记之Copy on Write机制

0x00 概述

Copy-On-Write简称COW,是一种用于程序设计中的优化策略。其基本思路是,从一开始大家都在共享同一个内容,当某个人想要修改这个内容的时候,才会真正把内容Copy出去形成一个新的内容然后再改,这是一种延时懒惰策略。从JDK1.5开始Java并发包里提供了两个使用CopyOnWrite机制实现的并发容器,它们是CopyOnWriteArrayList和CopyOnWriteArraySet。CopyOnWrite容器非常有用,可以在非常多的并发场景中使用到。

0x01 什么是CopyOnWrite容器

CopyOnWrite容器即写时复制的容器。通俗的理解是当我们往一个容器添加元素的时候,不直接往当前容器添加,而是先将当前容器进行Copy,复制出一个新的容器,然后新的容器里添加元素,添加完元素之后,再将原容器的引用指向新的容器。这样做的好处是我们可以对CopyOnWrite容器进行并发的读,而不需要加锁,因为当前容器不会添加任何元素。所以CopyOnWrite容器也是一种读写分离的思想,读和写不同的容器。

linux内核在使用fork创建进程时,基本上会使用Copy-On-Write(COW)技术。这里解释一下COW技术以及为什么在fork中使用。

WIKI上对COW的解释:

Copy-on-write (sometimes referred to as "COW") is an optimization strategy used in computer programming. The fundamental idea is that if multiple callers ask for resources which are initially indistinguishable, they can all be given pointers to the same resource. This function can be maintained until a caller tries to modify its "copy" of the resource, at which point a true private copy is created to prevent the changes becoming visible to everyone else. All of this happens transparently to the callers. The primary advantage is that if a caller never makes any modifications, no private copy need ever be created.

意思上就是:在复制一个对象的时候并不是真正的把原先的对象复制到内存的另外一个位置上,而是在新对象的内存映射表中设置一个指针,指向源对象的位置,并把那块内存的Copy-On-Write位设置为1.

这样,在对新的对象执行读操作的时候,内存数据不发生任何变动,直接执行读操作;而在对新的对象执行写操作时,将真正的对象复制到新的内存地址中,并修改新对象的内存映射表指向这个新的位置,并在新的内存位置上执行写操作。

这个技术需要跟虚拟内存和分页同时使用,好处就是在执行复制操作时因为不是真正的内存复制,而只是建立了一个指针,因而大大提高效率。但这不是一直成立的,如果在复制新对象之后,大部分对象都还需要继续进行写操作会产生大量的分页错误,得不偿失。所以COW高效的情况只是在复制新对象之后,在一小部分的内存分页上进行写操作。

COW详解可以参考这篇博文

COW在编程中被广泛应用。

特别是在操作系统当中,当一个程序运行结束时,操作系统并不会急着把其清除出内存,原因是有可能程序还会马上再运行一次(从磁盘把程序装入到内存是个很慢的过程),而只有当内存不够用了,才会把这些还驻留内存的程序清出。

而对于Linux内核空间创建进程时的fork,由于在内核空间已经由代码决定不使用COW技术(参见mm/memory.c Line 221)。从而由内核空间的进程0(main)创建进程1(init)不使用COW,系统对此次新进程创建进行了特殊处理(存在疑问,同样是fork,如何实现对这个fork的特殊处理,估计是schedule,看到再解决了)。进程0和进程1同时使用着内核代码区内(<=1M)相同的代码和数据内存页面(640KB),只是执行代码不在一处,因此他们也同时使用着相同的用户堆栈区。在为进程1(init)复制其父进程(进程0)的页目录和页表项时,进程0的640KB页表项的属性没有改动过(仍然可读写),但是进程1的640KB对应的页表项却被设置成只读。因此当进程1(init)开始执行时,对用户堆栈的入栈操作将导致页面写保护异常,从而使得内核的内存管理程序为进程1在主内存区中分配一内存页面,并把进程0中的页面内容复制到新的页面上。从此时开始,进程1开始有自己独立的内存页面,由于此时的内存页面在主内存区,因此进程1中继续创建新的子进程时可以采用COW技术。

在Linux内核首先通过move_to_user_mode转移到用户模式下执行,至此main函数就以进程0的身份运行。而进程0是所有将创建进程的父进程,他创建进程1(init)时,fork的结果就是进程1与进程0拥有完全相同的内存空间、堆栈,这时进程0和进程1的内存还都在Linux内核空间中。

内核调度进程运行时次序是随机的,有可能在进程0创建了进城1之后仍然允许进程0,由于两个进程共享内存空间,为了不出现冲突问题,就必须要求进程0在进程1执行堆栈操作(进程1的堆栈操作会导致页面保护异常,从而使得进程1在主内存区得到新的用户页面区,此时进程1和进程0才算是真正独立,如前面所述)之前禁止使用用户堆栈区。所以进程0在执行了fork(创建了进程1)之后的pause使用内嵌的方式,保证进程0(main)不会弄乱堆栈。

进程1中如果执行fork以及exec,此时的页面空间已经到了主内存区,就可以使用COW了。

0x02 CopyOnWriteArrayList的实现原理

 在使用CopyOnWriteArrayList之前,我们先阅读其源码了解下它是如何实现的。以下代码是向ArrayList里添加元素,可以发现在添加的时候是需要加锁的,否则多线程写的时候会Copy出N个副本出来。

public boolean add(T e) {
    final ReentrantLock lock = this.lock;
    lock.lock();
    try {
 
        Object[] elements = getArray();
 
        int len = elements.length;
        // 复制出新数组
 
        Object[] newElements = Arrays.copyOf(elements, len + 1);
        // 把新元素添加到新数组里
 
        newElements[len] = e;
        // 把原数组引用指向新数组
 
        setArray(newElements);
 
        return true;
 
    } finally {
 
        lock.unlock();
 
    }
 
}
 
final void setArray(Object[] a) {
    array = a;
}

读的时候不需要加锁,如果读的时候有多个线程正在向ArrayList添加数据,读还是会读到旧的数据,因为写的时候不会锁住旧的ArrayList。

public E get(int index) {
    return get(getArray(), index);
}

JDK中并没有提供CopyOnWriteMap,我们可以参考CopyOnWriteArrayList来实现一个,基本代码如下:

import java.util.Collection;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
 
public class CopyOnWriteMap<K, V> implements Map<K, V>, Cloneable {
    private volatile Map<K, V> internalMap;
 
    public CopyOnWriteMap() {
        internalMap = new HashMap<K, V>();
    }
 
    public V put(K key, V value) {
 
        synchronized (this) {
            Map<K, V> newMap = new HashMap<K, V>(internalMap);
            V val = newMap.put(key, value);
            internalMap = newMap;
            return val;
        }
    }
 
    public V get(Object key) {
        return internalMap.get(key);
    }
 
    public void putAll(Map<? extends K, ? extends V> newData) {
        synchronized (this) {
            Map<K, V> newMap = new HashMap<K, V>(internalMap);
            newMap.putAll(newData);
            internalMap = newMap;
        }
    }
}

实现很简单,只要了解了CopyOnWrite机制,我们可以实现各种CopyOnWrite容器,并且在不同的应用场景中使用。

0x03 CopyOnWrite的应用场景

CopyOnWrite并发容器用于读多写少的并发场景。比如白名单,黑名单,商品类目的访问和更新场景,假如我们有一个搜索网站,用户在这个网站的搜索框中,输入关键字搜索内容,但是某些关键字不允许被搜索。这些不能被搜索的关键字会被放在一个黑名单当中,黑名单每天晚上更新一次。当用户搜索时,会检查当前关键字在不在黑名单当中,如果在,则提示不能搜索。实现代码如下:

package com.ifeve.book;
 
import java.util.Map;
 
import com.ifeve.book.forkjoin.CopyOnWriteMap;
 
/**
 * 黑名单服务
 *
 * @author fangtengfei
 *
 */
public class BlackListServiceImpl {
 
    private static CopyOnWriteMap<String, Boolean> blackListMap = new CopyOnWriteMap<String, Boolean>(
            1000);
 
    public static boolean isBlackList(String id) {
        return blackListMap.get(id) == null ? false : true;
    }
 
    public static void addBlackList(String id) {
        blackListMap.put(id, Boolean.TRUE);
    }
 
    /**
     * 批量添加黑名单
     *
     * @param ids
     */
    public static void addBlackList(Map<String,Boolean> ids) {
        blackListMap.putAll(ids);
    }
 
}

代码很简单,但是使用CopyOnWriteMap需要注意两件事情:

1. 减少扩容开销。根据实际需要,初始化CopyOnWriteMap的大小,避免写时CopyOnWriteMap扩容的开销。

2. 使用批量添加。因为每次添加,容器每次都会进行复制,所以减少添加次数,可以减少容器的复制次数。如使用上面代码里的addBlackList方法。

0x04 CopyOnWrite的缺点

CopyOnWrite容器有很多优点,但是同时也存在两个问题,即内存占用问题和数据一致性问题。所以在开发的时候需要注意一下。

内存占用问题。因为CopyOnWrite的写时复制机制,所以在进行写操作的时候,内存里会同时驻扎两个对象的内存,旧的对象和新写入的对象(注意:在复制的时候只是复制容器里的引用,只是在写的时候会创建新对象添加到新容器里,而旧容器的对象还在使用,所以有两份对象内存)。如果这些对象占用的内存比较大,比如说200M左右,那么再写入100M数据进去,内存就会占用300M,那么这个时候很有可能造成频繁的Yong GC和Full GC。之前我们系统中使用了一个服务由于每晚使用CopyOnWrite机制更新大对象,造成了每晚15秒的Full GC,应用响应时间也随之变长。

针对内存占用问题,可以通过压缩容器中的元素的方法来减少大对象的内存消耗,比如,如果元素全是10进制的数字,可以考虑把它压缩成36进制或64进制。或者不使用CopyOnWrite容器,而使用其他的并发容器,如ConcurrentHashMap

数据一致性问题。CopyOnWrite容器只能保证数据的最终一致性,不能保证数据的实时一致性。所以如果你希望写入的的数据,马上能读到,请不要使用CopyOnWrite容器。

关于C++的STL中,曾经也有过Copy-On-Write的玩法,参见陈皓的《C++ STL String类中的Copy-On-Write》,后来,因为有很多线程安全上的事,就被去掉了。

该篇文章摘自网络。

原文地址:https://www.cnblogs.com/JetpropelledSnake/p/10554477.html