缓存系统 缓存行： 每个缓存行对应一个锁。 缓存条目： 为缓存中的每个条目分配一个锁，提高缓存的并发性能。 数据库系统 行锁： 对数据库中的每一行数据加锁，提高并发事务处理能力。 页锁： 对数据库中的每一页数据加锁，适用于数据修改范围较大的情况。
并发编程框架 Actor模型：
每个Actor都有自己的状态，通过消息传递进行通信，避免了共享状态的竞争。 Future和Promise： 异步编程模型，通过Future和Promise来表示异步操 Telegram 电话号码数据库 作的结果，避免了阻塞。具体案例 Web服务器： 为每个请求分配一个锁，避免多个请求同时修改同一个会话数据。
为每个数据库连接分配一个锁
避免多个线程同时操作同一个数据库连接。 游戏服务器： 为每个玩家分配一个锁，避免多个线程同时修改同一个玩家的数据。 为每个游戏场景分配一个锁，避免多个玩家同时修改同一个场景中的数据。 分布式系统： 为每个分区分配一个锁，实现分布式锁。
为每个资源分配一个锁
避免多个节点同时访问同一个资源。 细粒度锁的优势与挑战 优势： 提高并发性：减少锁竞争，提高系统吞吐量。降低锁持有时间：减少线程等待 利用技术提高效率 时间。 灵活性强：可以根据具体需求调整锁的粒度。 挑战： 编程复杂性： 需要仔细划分共享资源，并管理多个锁。
死锁风险： 如果锁的获取
顺序不当，容易导致死锁。 性能开销： 过多的锁会增加系统开销。 总结 细粒度锁是一种强大的工具，可以有效地提高并发性能。但在使用细粒度锁时，需要仔细权衡利弊，选择合适的粒度，并注意死锁问题。 选择细粒度锁时，需要考虑以下因素： 共享资源的性质： 资源的访问频率、修改频率、冲突概率等。 系统的并发性要求： 需要支持多少个并发线程。
