java多线程读写一个文件socket导致的数据混乱的原因是什么？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2023-08-07 11:30 标签： java多线程读写一个文件
多线程读写 socket 导致的数据混乱是因为多个线程同时访问同一个 socket 的数据流，这样就会导致不同线程读写 socket 数据的顺序和时间不确定。如果多个线程同时从 socket 读取数据并对其进行处理，由于线程的不确定性，会导致数据被不恰当地读取处理，从而导致数据混乱。例如，如果多个线程同时向同一个 socket 写入数据，多个线程的写操作顺序可能是随机的，而数据就会按着这个顺序被写入到 socket 内，导致数据混乱。同样地，如果多个线程同时从同一个 socket 读取数据，则读取操作的顺序和时间不确定，这会导致不同线程读到的数据不同，也就导致了数据混乱。为了避免这种问题，可以采用线程同步技术，例如使用锁或者非阻塞 IO 等方式来控制线程的访问，保证线程的顺序和时间的可控性，从而避免数据混乱的问题。
多线程读写socket导致的数据混乱，是因为多个线程同时对同一socket进行读写操作，如果不加互斥锁或其他并发控制机制，就会出现竞争条件，导致一些数据被覆盖或丢失，或者出现数据不一致的情况。在并发编程中，竞争条件指的是多个线程或进程在对同一共享资源进行读写时，由于没有同步控制而导致的不可预料的结果。在这种情况下，多个线程可能会同时对同一socket进行读写操作。如果没有加锁或其他并发控制，就会导致结果不确定、不一致的情况，从而产生数据混乱的问题。举个例子，假设有两个线程，在进行socket通信时，一个线程负责发送数据，另一个线程负责接收数据。如果没有加锁或其他并发控制机制，就会出现以下问题：竞争条件在没有同步控制的情况下，两个线程可能同时对同一socket进行读写操作。比如一个线程正在向socket写数据，另一个线程也正在读取socket中的数据。这时候，就有可能出现以下情况：（1）写线程在写数据时，读线程读到了不完整或不正确的数据，因为写数据还没有完全写入就被读线程读取了。（2）写线程和读线程同时操作同一个缓冲区，导致数据丢失或覆盖。数据混乱当多个线程同时读写同一个socket时，由于缓冲区、包头等数据结构的解析并不是原子性的操作，就有可能出现数据混乱的情况。比如一个线程正在接收socket中的数据块，另一个线程也正在接收socket中的数据块，两个线程解析数据结构的顺序不同，就有可能导致其中一个线程解析出的数据并不是完整的，或者解析出的数据顺序不正确。为了解决多线程读写socket导致的数据混乱问题，可以使用互斥锁、信号量等并发控制机制，以确保同一时间只有一个线程操作socket。在读写socket之前，先加锁，在读写完成后再释放锁。在实现多线程socket编程时，还需要注意以下几点：缓冲区管理多线程读写socket时，需要注意缓冲区的管理，比如采用队列等数据结构管理缓冲区，确保多个线程可以安全地访问缓冲区。在读写socket时，需要确定每个线程读写的数据区域，避免多个线程同时操作同一缓冲区，导致数据混乱或数据丢失。数据分离为了解决多线程读写socket导致的数据混乱或数据丢失等问题，可以将读写操作分离到不同的线程中进行。比如一个线程负责发送数据，另一个线程负责接收数据。这样可以避免多个线程同时对同一个socket进行读写，降低多线程并发控制的难度，保证数据的完整性和一致性。合理设计并发控制机制在实现多线程socket编程时，需要选择合适的并发控制机制，比如互斥锁、信号量、条件变量等。需要考虑线程同步的开销、并发度、可扩展性等因素，选择合适的并发控制机制，并在不同的场景下进行调整。在使用并发控制机制时，需要防止死锁的发生，保证程序的正确性、鲁棒性和可靠性。
经典的单reactor多线程模式采用的是用主线程处理连接事件以及socket读写事件，业务逻辑的处理则是让线程池里的线程各自竞争处理。既然多线程这么方便，为什么不让线程池里的线程也参与到read和send这个过程中呢？在发送数据的过程中，即使TCP的发送缓存满了，我们也可以记录下当前成功发送了多少字节，然后再次注册一个EPOLLOUT事件，只需等待下次可写事件，继续让子线程发送数据即可，岂不是美哉？陈硕大佬的解释
对于 TCP，通常多线程读写同一个 socket 是错误的设计，因为有 short write 的可能。假如你加锁，而又发生 short write，你是不是要一直等到整条消息发送完才解锁（无论阻塞IO还是非阻塞IO）？如果这样，你的临界区长度由对方什么时候接收数据来决定，一个慢的 peer 就把你的程序搞死了。知乎 陈硕的回答
陈硕大佬提到，多线程读写同一个socket是错误的设计，网络上也有这样的说法：如果你让多线程读写同一个socket，这将是你噩梦的开始。why？首先解释一下陈硕提到的short write：我是这样理解的，由于内核的TCP发送缓存已满（或者快要满），本次发送的数据小于预期要发送的数据。如果为了追求每次发送一个完整的数据包，可以采用加锁的方式，让其他线程无法访问这个socket，直到整个数据包完成发送。实际上，这是一个非常危险的设计：在等待发送完整数据包的过程中，整个线程是处于一个阻塞的状态。从效率上来说，与单线程阻塞send无异;从安全性来说，就像陈硕所说的，如果客户端设定接收窗口极其小，或者接收速度非常慢，你的线程将会阻塞相当一段长的时间。如果多来几个这样的客户端，你的所有线程都会被阻塞，你的程序也就死掉了。以上是陈硕对多线程读写socket不应该加锁的解释，但仍然没有满足我的所有疑问。对于Linux内核来说，write和read都是会自动对内核缓冲区加锁的，无需担心线程安全的问题。我们也没有必要追求一次性发送完整个数据包，只需要再次注册写事件，等待下一次可写事件发生就行，为何不应该读写同一个socket？网络博客的回答一个Socket能否被多线程写入（转）
A、B两个线程，其中A每次写入32k，32k可能会被拆分成多次写入（根据buffer剩余空间决定真正能写入多少数据）；B每次写入10bytes。如果内存不足（图中的wait_for_sndbuf和wait_for_memory）只写入一部分数据那么内核会调用sk_stream_wait_memory等待内存，而这个函数里面会释放sk。完整的调用链sk_stream_wait_memory->sk_wait_event->lock_sock。
当A写入数据的时候资源不足所以写入不完整于是释放资源，而B此时有机会被执行后刚好资源得到释放，于是写入成功；而A再次被执行的时候继续写入未完成的数据时，B已经“乱入”成功。
这篇文章算是解答了我的不少疑惑。当有两个线程同时写一个socket时，当第一个线程A获得了内核缓冲区的使用权，写了一半发现满了，无奈停止写入。当第二次可写事件发生的时候，程序并不知道线程A有没有完整写完数据，这时候另一个线程B抢在A之前竞争得到了内核缓冲区的使用权，开始往里面写数据。这样导致了一个严重的后果，线程A的数据仅仅写了一半，就被线程B的数据“乱入”。对于解析应答数据的客户端来说，AB混杂的数据完全没有办法解析，那么这次通信就是完全失败的。如果只有一个线程负责读写的话，当processor处理完数据后，会按照指定的顺序（需要一些线程同步手段）提交给主线程，让主线程的handler按顺序老老老实实发送数据。这个文章解决了我大部分问题，我还有最后一个问题：什么情况下才会发生这么奇怪的情况？要在什么条件下，才会有多个线程各自准备好了一个数据包想要发送呢？我的解释我之所以会有最后一个问题，是因为被我浅薄的编程经历给限制住了思想。在网络编程中，比较普遍的做法是一个socket fd对应一个事件，通常是用数组实现的，fd对应数组的下标。这实际上是一种很巧妙也很安全的做法，保证了同一个socket的所有操作只会在一个对象中发生，辅以线程安全的一些限制，一般不会出现两个线程操作同一个fd的情况。但如果事件与fd不是一一对应的呢？也许可以有一个fd对应多个事件，那么就会出现这样的情况：多个线程同时处理同一个fd的不同请求，并且同时处理完成，将要发送数据，就会出现数据“乱入”的情况。自此，问题就算全部解决了问题1：为什么tcp连接socket不应该加锁？在等待发送完整数据包的过程中，整个线程是处于一个阻塞的状态。从效率上来说，与单线程阻塞send无异;从安全性来说，就像陈硕所说的，如果客户端设定接收窗口极其小，或者接收速度非常慢，你的线程将会阻塞相当一段长的时间。如果多来几个这样的客户端，你的所有线程都会被阻塞，你的程序也就死掉了。问题2：多线程读写同一个socket会出现什么问题？当有两个线程同时写一个socket时，当第一个线程A获得了内核缓冲区的使用权，写了一半发现满了，无奈停止写入。当第二次可写事件发生的时候，程序并不知道线程A有没有完整写完数据，这时候另一个线程B抢在A之前竞争得到了内核缓冲区的使用权，开始往里面写数据。这样导致了一个严重的后果，线程A的数据仅仅写了一半，就被线程B的数据“乱入”。对于解析应答数据的客户端来说，AB混杂的数据完全没有办法解析，那么这次通信就是完全失败的。问题3：什么情况会出现上面所说的问题？多个线程同时处理一个同一个fd的不同请求，并且同时处理完成，将要发送数据，就会出现数据“乱入”的情况。如何实现不同线程操作同一个事件的线程安全问题？正如前文所说，常规的做法是一个fd对应一个Event，如果一个子线程正在处理当前fd的Event，此时该fd又发送来一个请求，那么线程池分配的另一个子线程会对同一个Event进行操作，我认为这是十分危险的。具体的解决方案，我相信会在不久以后得到答案，届时再来补充上这个问题的答案。

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