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  • 锁的深入理解

    锁的深入理解


    重入锁

    这个锁相当于一个递归锁,如果上层代码已经获得到了锁的所有权,那么他的子代码也直接拥有所有权,重入锁的常见有

    Lock锁(轻量级锁) 和 synchronize(重量级锁)

    synchronize是根据当前java线程数量,从轻量级锁逐渐变成重量级锁的过程,且此过程不可逆。

    读写锁

    相比Java中的锁(Locks in Java)里Lock实现,读写锁更复杂一些。假设你的程序中涉及到对一些共享资源的读和写操作,且写操作没有读操作那么频繁。在没有写操作的时候,两个线程同时读一个资源没有任何问题,所以应该允许多个线程能在同时读取共享资源。但是如果有一个线程想去写这些共享资源,就不应该再有其它线程对该资源进行读或写(译者注:也就是说:读-读能共存,读-写不能共存,写-写不能共存)。这就需要一个读/写锁来解决这个问题。Java5在java.util.concurrent包中已经包含了读写锁。尽管如此,我们还是应该了解其实现背后的原理。

    这里用一段实例来解释读写锁

    public class TestMain {
        public static void main(String args[]){
            new Thread(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    for (int i = 0; i < 10; i++) {
                        Cache.put(i + "", i + "");
                    }
    
                }
            }).start();
    
            new Thread(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    for (int i = 0; i < 10; i++) {
                        Cache.get(i + "");
                    }
    
                }
            }).start();
    
        }
    }
    class Cache {
        static Map<String, Object> map = new HashMap<String, Object>();
        static ReentrantReadWriteLock rwl = new ReentrantReadWriteLock();
        static Lock r = rwl.readLock();
        static Lock w = rwl.writeLock();
    
        // 获取一个key对应的value
        public static final Object get(String key) {
            r.lock();
            try {
                System.out.println("正在做读的操作,key:" + key + " 开始");
                Thread.sleep(100);
                Object object = map.get(key);
                System.out.println("正在做读的操作,key:" + key + " 结束");
                System.out.println();
                return object;
            } catch (InterruptedException e) {
    
            } finally {
                r.unlock();
            }
            return key;
        }
    
        // 设置key对应的value,并返回旧有的value
        public static final Object put(String key, Object value) {
            w.lock();
            try {
    
                System.out.println("正在做写的操作,key:" + key + ",value:" + value + "开始.");
                Thread.sleep(100);
                Object object = map.put(key, value);
                System.out.println("正在做写的操作,key:" + key + ",value:" + value + "结束.");
                System.out.println();
                return object;
            } catch (InterruptedException e) {
    
            } finally {
                w.unlock();
            }
            return value;
        }
    
        // 清空所有的内容
        public static final void clear() {
            w.lock();
            try {
                map.clear();
            } finally {
                w.unlock();
            }
        }
    }
    
    

    乐观锁

    这里只是一个描述,乐观锁和CAS无锁机制,他的性能比悲观锁高,因为他并没有利用锁,更不会有死锁问题。

    实现方式:比如在 mysql字段里面添加一个version字段,每次更新字段时都会首先检验version字段和当前版本的匹配问题,就可以做到类似行级锁的效果。

    悲观锁

    总是假设最坏的情况,每次取数据时都认为其他线程会修改,所以都会加锁(读锁、写锁、行锁等),当其他线程想要访问数据时,都需要阻塞挂起。可以依靠数据库实现,如行锁、读锁和写锁等,都是在操作之前加锁,在Java中,synchronized的思想也是悲观锁。

    CAS锁(暂时不研究)

    (1)与锁相比,使用比较交换compare and Swap(下文简称CAS)会使程序看起来更加复杂一些。但由于其非阻塞性,它对死锁问题天生免疫,并且,线程间的相互影响也远远比基于锁的方式要小。更为重要的是,使用无锁的方式完全没有锁竞争带来的系统开销,也没有线程间频繁调度带来的开销,因此,它要比基于锁的方式拥有更优越的性能。

    (2)无锁的好处:

    第一,在高并发的情况下,它比有锁的程序拥有更好的性能;

    第二,它天生就是死锁免疫的。

    就凭借这两个优势,就值得我们冒险尝试使用无锁的并发。

    (3)CAS算法的过程是这样:它包含三个参数CAS(V,E,N): V表示要更新的变量,E表示预期值,N表示新值。仅当V值等于E值时,才会将V的值设为N,如果V值和E值不同,则说明已经有其他线程做了更新,则当前线程什么都不做。最后,CAS返回当前V的真实值。

    (4)CAS操作是抱着乐观的态度进行的,它总是认为自己可以成功完成操作。当多个线程同时使用CAS操作一个变量时,只有一个会胜出,并成功更新,其余均会失败。失败的线程不会被挂起,仅是被告知失败,并且允许再次尝试,当然也允许失败的线程放弃操作。基于这样的原理,CAS操作即使没有锁,也可以发现其他线程对当前线程的干扰,并进行恰当的处理。

    (5)简单地说,CAS需要你额外给出一个期望值,也就是你认为这个变量现在应该是什么样子的。如果变量不是你想象的那样,那说明它已经被别人修改过了。你就重新读取,再次尝试修改就好了。

    (6)在硬件层面,大部分的现代处理器都已经支持原子化的CAS指令。在JDK 5.0以后,虚拟机便可以使用这个指令来实现并发操作和并发数据结构,并且,这种操作在虚拟机中可以说是无处不在。

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