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<title>13 多线程之锁优化（中）：深入了解Lock同步锁的优化方法.md.html</title>
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<span>技术文章摘抄</span>
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<li><a href="../">上一级</a></li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/00 开篇词你为什么需要学习并发编程？.md.html">00 开篇词你为什么需要学习并发编程？</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/01 如何制定性能调优标准？.md.html">01 如何制定性能调优标准？</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/02 如何制定性能调优策略？.md.html">02 如何制定性能调优策略？</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/03 字符串性能优化不容小觑，百M内存轻松存储几十G数据.md.html">03 字符串性能优化不容小觑，百M内存轻松存储几十G数据</a>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/04 慎重使用正则表达式.md.html">04 慎重使用正则表达式</a>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/05 ArrayList还是LinkedList？使用不当性能差千倍.md.html">05 ArrayList还是LinkedList？使用不当性能差千倍</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/06 Stream如何提高遍历集合效率？.md.html">06 Stream如何提高遍历集合效率？</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/07 深入浅出HashMap的设计与优化.md.html">07 深入浅出HashMap的设计与优化</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/08 网络通信优化之IO模型：如何解决高并发下IO瓶颈？.md.html">08 网络通信优化之IO模型：如何解决高并发下IO瓶颈？</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/09 网络通信优化之序列化：避免使用Java序列化.md.html">09 网络通信优化之序列化：避免使用Java序列化</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/11 答疑课堂：深入了解NIO的优化实现原理.md.html">11 答疑课堂：深入了解NIO的优化实现原理</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/12 多线程之锁优化（上）：深入了解Synchronized同步锁的优化方法.md.html">12 多线程之锁优化（上）：深入了解Synchronized同步锁的优化方法</a>
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<a class="current-tab" href="/专栏/Java并发编程实战/13 多线程之锁优化（中）：深入了解Lock同步锁的优化方法.md.html">13 多线程之锁优化（中）：深入了解Lock同步锁的优化方法</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/14 多线程之锁优化（下）：使用乐观锁优化并行操作.md.html">14 多线程之锁优化（下）：使用乐观锁优化并行操作</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/17 并发容器的使用：识别不同场景下最优容器.md.html">17 并发容器的使用：识别不同场景下最优容器</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/18 如何设置线程池大小？.md.html">18 如何设置线程池大小？</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/19 如何用协程来优化多线程业务？.md.html">19 如何用协程来优化多线程业务？</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/20 磨刀不误砍柴工：欲知JVM调优先了解JVM内存模型.md.html">20 磨刀不误砍柴工：欲知JVM调优先了解JVM内存模型</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/21 深入JVM即时编译器JIT，优化Java编译.md.html">21 深入JVM即时编译器JIT，优化Java编译</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/22 如何优化垃圾回收机制？.md.html">22 如何优化垃圾回收机制？</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/24 内存持续上升，我该如何排查问题？.md.html">24 内存持续上升，我该如何排查问题？</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/25 答疑课堂：模块四热点问题解答.md.html">25 答疑课堂：模块四热点问题解答</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/26 单例模式：如何创建单一对象优化系统性能？.md.html">26 单例模式：如何创建单一对象优化系统性能？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/27 原型模式与享元模式：提升系统性能的利器.md.html">27 原型模式与享元模式：提升系统性能的利器</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/28 如何使用设计模式优化并发编程？.md.html">28 如何使用设计模式优化并发编程？</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/29 生产者消费者模式：电商库存设计优化.md.html">29 生产者消费者模式：电商库存设计优化</a>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/30 装饰器模式：如何优化电商系统中复杂的商品价格策略？.md.html">30 装饰器模式：如何优化电商系统中复杂的商品价格策略？</a>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/31 答疑课堂：模块五思考题集锦.md.html">31 答疑课堂：模块五思考题集锦</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/32 MySQL调优之SQL语句：如何写出高性能SQL语句？.md.html">32 MySQL调优之SQL语句：如何写出高性能SQL语句？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/33 MySQL调优之事务：高并发场景下的数据库事务调优.md.html">33 MySQL调优之事务：高并发场景下的数据库事务调优</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/34 MySQL调优之索引：索引的失效与优化.md.html">34 MySQL调优之索引：索引的失效与优化</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/35 记一次线上SQL死锁事故：如何避免死锁？.md.html">35 记一次线上SQL死锁事故：如何避免死锁？</a>
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</li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/36 什么时候需要分表分库？.md.html">36 什么时候需要分表分库？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/37 电商系统表设计优化案例分析.md.html">37 电商系统表设计优化案例分析</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/38 数据库参数设置优化，失之毫厘差之千里.md.html">38 数据库参数设置优化，失之毫厘差之千里</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/39 答疑课堂：MySQL中InnoDB的知识点串讲.md.html">39 答疑课堂：MySQL中InnoDB的知识点串讲</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/41 如何设计更优的分布式锁？.md.html">41 如何设计更优的分布式锁？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/42 电商系统的分布式事务调优.md.html">42 电商系统的分布式事务调优</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/43 如何使用缓存优化系统性能？.md.html">43 如何使用缓存优化系统性能？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/44 记一次双十一抢购性能瓶颈调优.md.html">44 记一次双十一抢购性能瓶颈调优</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/加餐 什么是数据的强、弱一致性？.md.html">加餐 什么是数据的强、弱一致性？</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/加餐 推荐几款常用的性能测试工具.md.html">加餐 推荐几款常用的性能测试工具</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/答疑课堂：模块三热点问题解答.md.html">答疑课堂：模块三热点问题解答</a>
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</li>
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<li>
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<a href="/专栏/Java并发编程实战/结束语 栉风沐雨，砥砺前行！.md.html">结束语 栉风沐雨，砥砺前行！</a>
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<div class="book-post">
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<p id="tip" align="center"></p>
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<div><h1>13 多线程之锁优化（中）：深入了解Lock同步锁的优化方法</h1>
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<p>你好，我是刘超。</p>
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<p>今天这讲我们继续来聊聊锁优化。上一讲我重点介绍了在 JVM 层实现的 Synchronized 同步锁的优化方法，除此之外，在 JDK1.5 之后，Java 还提供了 Lock 同步锁。那么它有什么优势呢？</p>
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<p>相对于需要 JVM 隐式获取和释放锁的 Synchronized 同步锁，Lock 同步锁（以下简称 Lock 锁）需要的是显示获取和释放锁，这就为获取和释放锁提供了更多的灵活性。Lock 锁的基本操作是通过乐观锁来实现的，但由于 Lock 锁也会在阻塞时被挂起，因此它依然属于悲观锁。我们可以通过一张图来简单对比下两个同步锁，了解下各自的特点：</p>
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<p><img src="assets/8ec55dc637830f728e505c673fefde3d.jpg" alt="img" /></p>
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<p>从性能方面上来说，在并发量不高、竞争不激烈的情况下，Synchronized 同步锁由于具有分级锁的优势，性能上与 Lock 锁差不多；但在高负载、高并发的情况下，Synchronized 同步锁由于竞争激烈会升级到重量级锁，性能则没有 Lock 锁稳定。</p>
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<p>我们可以通过一组简单的性能测试，直观地对比下两种锁的性能，结果见下方，代码可以在<a href="https://github.com/nickliuchao/syncLockTest">Github</a>上下载查看。</p>
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<p><img src="assets/5c71e1402407e8970f51f9253fb716b4.jpg" alt="img" /></p>
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<p>通过以上数据，我们可以发现：Lock 锁的性能相对来说更加稳定。那它与上一讲的 Synchronized 同步锁相比，实现原理又是怎样的呢？</p>
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<h2>Lock 锁的实现原理</h2>
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<p>Lock 锁是基于 Java 实现的锁，Lock 是一个接口类，常用的实现类有 ReentrantLock、ReentrantReadWriteLock（RRW），它们都是依赖 AbstractQueuedSynchronizer（AQS）类实现的。</p>
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<p>AQS 类结构中包含一个基于链表实现的等待队列（CLH 队列），用于存储所有阻塞的线程，AQS 中还有一个 state 变量，该变量对 ReentrantLock 来说表示加锁状态。</p>
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<p>该队列的操作均通过 CAS 操作实现，我们可以通过一张图来看下整个获取锁的流程。</p>
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<p><img src="assets/222196b8c410ff4ffca7131faa19d833.jpg" alt="img" /></p>
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<h2>锁分离优化 Lock 同步锁</h2>
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<p>虽然 Lock 锁的性能稳定，但也并不是所有的场景下都默认使用 ReentrantLock 独占锁来实现线程同步。</p>
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<p>我们知道，对于同一份数据进行读写，如果一个线程在读数据，而另一个线程在写数据，那么读到的数据和最终的数据就会不一致；如果一个线程在写数据，而另一个线程也在写数据，那么线程前后看到的数据也会不一致。这个时候我们可以在读写方法中加入互斥锁，来保证任何时候只能有一个线程进行读或写操作。</p>
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<p>在大部分业务场景中，读业务操作要远远大于写业务操作。而在多线程编程中，读操作并不会修改共享资源的数据，如果多个线程仅仅是读取共享资源，那么这种情况下其实没有必要对资源进行加锁。如果使用互斥锁，反倒会影响业务的并发性能，那么在这种场景下，有没有什么办法可以优化下锁的实现方式呢？</p>
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<h3>1. 读写锁 ReentrantReadWriteLock</h3>
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||
<p>针对这种读多写少的场景，Java 提供了另外一个实现 Lock 接口的读写锁 RRW。我们已知 ReentrantLock 是一个独占锁，同一时间只允许一个线程访问，而 RRW 允许多个读线程同时访问，但不允许写线程和读线程、写线程和写线程同时访问。读写锁内部维护了两个锁，一个是用于读操作的 ReadLock，一个是用于写操作的 WriteLock。</p>
|
||
<p>那读写锁又是如何实现锁分离来保证共享资源的原子性呢？</p>
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||
<p>RRW 也是基于 AQS 实现的，它的自定义同步器（继承 AQS）需要在同步状态 state 上维护多个读线程和一个写线程的状态，该状态的设计成为实现读写锁的关键。RRW 很好地使用了高低位，来实现一个整型控制两种状态的功能，读写锁将变量切分成了两个部分，高 16 位表示读，低 16 位表示写。</p>
|
||
<p>**一个线程尝试获取写锁时，**会先判断同步状态 state 是否为 0。如果 state 等于 0，说明暂时没有其它线程获取锁；如果 state 不等于 0，则说明有其它线程获取了锁。</p>
|
||
<p>此时再判断同步状态 state 的低 16 位（w）是否为 0，如果 w 为 0，则说明其它线程获取了读锁，此时进入 CLH 队列进行阻塞等待；如果 w 不为 0，则说明其它线程获取了写锁，此时要判断获取了写锁的是不是当前线程，若不是就进入 CLH 队列进行阻塞等待；若是，就应该判断当前线程获取写锁是否超过了最大次数，若超过，抛异常，反之更新同步状态。</p>
|
||
<p><img src="assets/e35f81f19d7a5416886650d3314abb5b.jpg" alt="img" /></p>
|
||
<p>**一个线程尝试获取读锁时，**同样会先判断同步状态 state 是否为 0。如果 state 等于 0，说明暂时没有其它线程获取锁，此时判断是否需要阻塞，如果需要阻塞，则进入 CLH 队列进行阻塞等待；如果不需要阻塞，则 CAS 更新同步状态为读状态。</p>
|
||
<p>如果 state 不等于 0，会判断同步状态低 16 位，如果存在写锁，则获取读锁失败，进入 CLH 阻塞队列；反之，判断当前线程是否应该被阻塞，如果不应该阻塞则尝试 CAS 同步状态，获取成功更新同步锁为读状态。</p>
|
||
<p><img src="assets/e24fd23b04ced5e965a90e95ce7fba5d.jpg" alt="img" /></p>
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||
<p>下面我们通过一个求平方的例子，来感受下 RRW 的实现，代码如下：</p>
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<pre><code>public class TestRTTLock {
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private double x, y;
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private ReentrantReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock();
|
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// 读锁
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private Lock readLock = lock.readLock();
|
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// 写锁
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||
private Lock writeLock = lock.writeLock();
|
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public double read() {
|
||
// 获取读锁
|
||
readLock.lock();
|
||
try {
|
||
return Math.sqrt(x * x + y * y);
|
||
} finally {
|
||
// 释放读锁
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||
readLock.unlock();
|
||
}
|
||
}
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||
|
||
public void move(double deltaX, double deltaY) {
|
||
// 获取写锁
|
||
writeLock.lock();
|
||
try {
|
||
x += deltaX;
|
||
y += deltaY;
|
||
} finally {
|
||
// 释放写锁
|
||
writeLock.unlock();
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
}
|
||
</code></pre>
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||
<h3>2. 读写锁再优化之 StampedLock</h3>
|
||
<p>RRW 被很好地应用在了读大于写的并发场景中，然而 RRW 在性能上还有可提升的空间。在读取很多、写入很少的情况下，RRW 会使写入线程遭遇饥饿（Starvation）问题，也就是说写入线程会因迟迟无法竞争到锁而一直处于等待状态。</p>
|
||
<p>在 JDK1.8 中，Java 提供了 StampedLock 类解决了这个问题。StampedLock 不是基于 AQS 实现的，但实现的原理和 AQS 是一样的，都是基于队列和锁状态实现的。与 RRW 不一样的是，StampedLock 控制锁有三种模式: 写、悲观读以及乐观读，并且 StampedLock 在获取锁时会返回一个票据 stamp，获取的 stamp 除了在释放锁时需要校验，在乐观读模式下，stamp 还会作为读取共享资源后的二次校验，后面我会讲解 stamp 的工作原理。</p>
|
||
<p>我们先通过一个官方的例子来了解下 StampedLock 是如何使用的，代码如下：</p>
|
||
<pre><code>public class Point {
|
||
private double x, y;
|
||
private final StampedLock s1 = new StampedLock();
|
||
|
||
void move(double deltaX, double deltaY) {
|
||
// 获取写锁
|
||
long stamp = s1.writeLock();
|
||
try {
|
||
x += deltaX;
|
||
y += deltaY;
|
||
} finally {
|
||
// 释放写锁
|
||
s1.unlockWrite(stamp);
|
||
}
|
||
}
|
||
|
||
double distanceFormOrigin() {
|
||
// 乐观读操作
|
||
long stamp = s1.tryOptimisticRead();
|
||
// 拷贝变量
|
||
double currentX = x, currentY = y;
|
||
// 判断读期间是否有写操作
|
||
if (!s1.validate(stamp)) {
|
||
// 升级为悲观读
|
||
stamp = s1.readLock();
|
||
try {
|
||
currentX = x;
|
||
currentY = y;
|
||
} finally {
|
||
s1.unlockRead(stamp);
|
||
}
|
||
}
|
||
return Math.sqrt(currentX * currentX + currentY * currentY);
|
||
}
|
||
}
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<p>我们可以发现：一个写线程获取写锁的过程中，首先是通过 WriteLock 获取一个票据 stamp，WriteLock 是一个独占锁，同时只有一个线程可以获取该锁，当一个线程获取该锁后，其它请求的线程必须等待，当没有线程持有读锁或者写锁的时候才可以获取到该锁。请求该锁成功后会返回一个 stamp 票据变量，用来表示该锁的版本，当释放该锁的时候，需要 unlockWrite 并传递参数 stamp。</p>
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<p>接下来就是一个读线程获取锁的过程。首先线程会通过乐观锁 tryOptimisticRead 操作获取票据 stamp ，如果当前没有线程持有写锁，则返回一个非 0 的 stamp 版本信息。线程获取该 stamp 后，将会拷贝一份共享资源到方法栈，在这之前具体的操作都是基于方法栈的拷贝数据。</p>
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<p>之后方法还需要调用 validate，验证之前调用 tryOptimisticRead 返回的 stamp 在当前是否有其它线程持有了写锁，如果是，那么 validate 会返回 0，升级为悲观锁；否则就可以使用该 stamp 版本的锁对数据进行操作。</p>
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<p>相比于 RRW，StampedLock 获取读锁只是使用与或操作进行检验，不涉及 CAS 操作，即使第一次乐观锁获取失败，也会马上升级至悲观锁，这样就可以避免一直进行 CAS 操作带来的 CPU 占用性能的问题，因此 StampedLock 的效率更高。</p>
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<h2>总结</h2>
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<p>不管使用 Synchronized 同步锁还是 Lock 同步锁，只要存在锁竞争就会产生线程阻塞，从而导致线程之间的频繁切换，最终增加性能消耗。因此，如何降低锁竞争，就成为了优化锁的关键。</p>
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<p>在 Synchronized 同步锁中，我们了解了可以通过减小锁粒度、减少锁占用时间来降低锁的竞争。在这一讲中，我们知道可以利用 Lock 锁的灵活性，通过锁分离的方式来降低锁竞争。</p>
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<p>Lock 锁实现了读写锁分离来优化读大于写的场景，从普通的 RRW 实现到读锁和写锁，到 StampedLock 实现了乐观读锁、悲观读锁和写锁，都是为了降低锁的竞争，促使系统的并发性能达到最佳。</p>
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<h2>思考题</h2>
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<p>StampedLock 同 RRW 一样，都适用于读大于写操作的场景，StampedLock 青出于蓝结果却不好说，毕竟 RRW 还在被广泛应用，就说明它还有 StampedLock 无法替代的优势。你知道 StampedLock 没有被广泛应用的原因吗？或者说它还存在哪些缺陷导致没有被广泛应用。</p>
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