优质博文:IT-BLOG-CN
一、JVM 锁【偏向锁|轻量级锁|重量级锁】
对象头[每个对象都具有对象头] Mark
:对象头的标记(32位),描述对象的hash
、锁信息、垃圾回收标记、年龄;内容包括:①、指向锁记录的指针;②、指向monitor
的指针;③、GC
标记;④、偏向锁线程ID
;
偏向锁
偏向于第一个访问锁的线程,初次执行synchronized
代码块时,通过CAS
修改对象头里的标志位,锁对象变成了偏向锁。偏向锁无法使用自旋锁优化,因为一旦有其他线程申请锁,就破坏了偏向锁的假定。偏向锁的目标是,减少无竞争且只有一个线程使用锁的情况下,使用轻量级锁产生的性能消耗。轻量级锁每次申请、释放锁都至少需要一次CAS
,但偏向锁只有初始化时需要一次CAS
。如果明显存在其他线程申请锁,那么偏向锁将很快膨胀为轻量级锁。其特点如下:
【1】大部分情况下没有竞争的,所以可以通过偏向锁来提高性能;
【2】所谓偏向锁,就是偏心,即锁会偏向于当前已经占有的线程;
【3】将对象Mark的标记设置为偏向,并将线程ID写入对象的Mark头中;
【4】只要没有竞争,获得偏向锁的线程,在将来进入代码块,不需要做同步;
【5】-XX:+UseBiasedLocking
默认启动;
【6】在竞争激烈的场合,偏向锁会增加系统负担;
【代码示列】: 当没有锁竞争的时候,就会默认使用偏向锁。
public static List<Integer> numberList =new Vector<Integer>();
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
long begin=System.currentTimeMillis();
int count=0;
int startnum=0;
while(count<10000000){
numberList.add(startnum);
startnum+=2;
count++;
}
long end=System.currentTimeMillis();
System.out.println(end-begin);
}
开启偏向锁:-XX:+UseBiasedLocking
-XX:+BiasedLockingStartupDelay=0
关闭偏向锁:-XX:-UseBiasedLocking
-XX:-BiasedLockingStartupDelay=0
【结论】: 使用偏向锁,可以获得5%的性能提升。偏向锁只有遇到其他线程尝试竞争偏向锁时,持有偏向锁的线程才会释放锁,线程是不会主动释放偏向锁的。关于偏向锁的撤销,需要等待全局安全点,即在某个时间点上没有字节码正在执行时,它会先暂停拥有偏向锁的线程,然后判断锁对象是否处于被锁定状态。如果线程不处于活动状态,则将对象头设置成无锁状态,并撤销偏向锁,恢复到无锁(标志位为01)或轻量级锁(标志位为00)的状态。
轻量级锁
当前锁是偏向锁,此时有多个线程同时来竞争锁,偏向锁就会升级为轻量级锁。轻量级锁认为虽然竞争是存在的,但是理想情况下竞争的程度很低,通过自旋方式来获取锁,那么申请重量级锁都是浪费的。轻量级锁的目标是,减少无实际竞争情况下,使用重量级锁产生的性能消耗,包括系统调用引起的内核态与用户态切换、线程阻塞造成的线程切换等。顾名思义,轻量级锁是相对于重量级锁而言的。使用轻量级锁时,不需要申请互斥量,仅仅将Mark Word
中的部分字节CAS
更新指向线程栈中的Lock Record
,如果更新成功,则轻量级锁获取成功,记录锁状态为轻量级锁;否则,说明已经有线程获得了轻量级锁,目前发生了锁竞争(不适合继续使用轻量级锁),接下来膨胀为重量级锁。当然,由于轻量级锁天然瞄准不存在锁竞争的场景,如果存在锁竞争但不激烈,仍然可以用自旋锁优化,自旋失败后再膨胀为重量级锁。BasicObjectLock
:嵌入在线程中
【1】普通锁处理性能不够理想,轻量级锁是一种快速的锁定方法。
【2】如果对象没有锁定:①、将对象头的Mark
指针保存到锁对象中。②、将对象头设置为指向锁的指针(在线程空间中)
lock->set_displaced_header(mark);
if (mark == (markOop) Atomic::cmpxchg_ptr(lock, obj()->mark_addr(), mark)) {
TEVENT (slow_enter: release stacklock) ;
return ;
}
//lock位于线程中
【3】总结: ① 如果轻量级锁失败,表示存在竞争,升级为重量级锁(常规锁);② 在没有锁竞争的情况下,减少传统锁使用OS
互斥产生的锁性能消耗问题;③ 在竞争激烈时,轻量级锁会做很多额外操作,导致性能下降;
自旋锁
自适应自旋解决的是“锁竞争时间不确定”的问题。JVM
很难感知到确切的锁竞争时间,而交给用户分析就违反了JVM
的设计初衷。自适应自旋假定不同线程持有同一个锁对象的时间基本相当,竞争程度趋于稳定,因此,可以根据上一次自旋的时间与结果调整下一次自旋的时间。然而,自适应自旋也没能彻底解决该问题,如果默认的自旋次数设置不合理(过高或过低),那么自适应的过程将很难收敛到合适的值:
【1】JDK1.7
中,自旋锁为内置实现。
【2】在线程竞争存在时,如果线程可以很快获得锁,那么可以不再OS
层挂起线程,让线程做几个空操作(自旋)
【3】如果同步块很长,自旋失败,会降低系统性能。
【4】如果同步块很短,自旋成功,节省线程挂起切换时间,提升系统性能。
偏向锁、轻量级锁、自旋锁总结:
【1】不是Java
语言层面的锁优化方法;
【2】内置于JVM
中的获取锁的优化方法和获取锁的步骤:① 偏向锁可用时,会尝试偏向锁;② 轻量级锁可用会尝试轻量级锁;③ 以上都失败,尝试自旋锁;④ 在失败尝试普通锁,使用OS
互斥量在操作系统层面挂起;
更多链接
CAS(V,E,N)V:表示更新的变量,E:表示预期值,N:表示新值。当V=E时,才会将V的值设为N,如果 V值和 E值不同,则说明有其他线程做了更新,则当前线程什么都不做,最后 CAS 返回 V 的真实值。
在应用层面判断多线程的干扰,如果有干扰则通知线程重试。例如:java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger
public final int getAndSet(int newValue) {
for (;;) {
int current = get();
if (compareAndSet(current, newValue))
return current;
}
}
设置成功返回新值,设置失败返回旧值:public final boolean compareAndSet(int expect , int update)
更新成功返回true
。java.util.concurrent.atomic
包使用无锁实现,性能高于一般的锁线程。此方法一般位于unsafa
类中方法,保证了原子性。
重量级锁
如果线程的竞争很激励,线程的自旋超过了一定次数(默认循环10次,可以通过虚拟机参数更改),将轻量级锁升级为重量级锁(依然是 CAS 修改锁标志位,但不修改持有锁的线程ID),当后续线程尝试获取锁时,发现被占用的锁是重量级锁,则直接将自己挂起(而不是忙等),等待将来被唤醒。
重量级锁是指当有一个线程获取锁之后,其余所有等待获取该锁的线程都会处于阻塞状态。简言之,就是所有的控制权都交给了操作系统,由操作系统来负责线程间的调度和线程的状态变更。而这样会出现频繁地对线程运行状态的切换,线程的挂起和唤醒,从而消耗大量的系统资。
二、合理使用锁机制
【1】减少锁持有时间(尽量使用synchronized
块)
public synchronized void syncMethod(){
othercode1();
mutextMethod();
othercode2();
}
public void syncMethod2(){
othercode1();
synchronized(this){
mutextMethod();
}
othercode2();
}
【2】减少锁粒度: ① 将大对象拆成小对象,大大增加并行度,降低锁竞争;② 偏向锁,轻量级锁成功率高;③ ConcurrentHashMap
中HashMap
的同步实现;④ Collections.synchronizedMap(map<key,value,m>
;⑤ 返回SynchronizedMap
对象。
public V get(Object key) {
synchronized (mutex) {return m.get(key);}
}
public V put(K key, V value) {
synchronized (mutex) {return m.put(key, value);}
}
ConcurrentHashMap
JDK1.7
时使用若干个Segment:Segment<key,vlaue>[] segments
;Segment
(分段锁) 中维护 HashEntry<k,v>
;Put
操作时,先定位到Segment
,锁定一个Segment
,执行put
;在减少粒度后,ConcurrentHashMap
允许若干个线程同时进入。
【3】锁分离: ① 根据功能进行锁分离;② ReadWriteLock
;③ 读多写少的情况下,可以提高性能;
读锁 | 写锁 | |
---|---|---|
读锁 | 可访问 | 不可访问 |
写锁 | 不可访问 | 不可访问 |
④ 读写分离思想可以延伸,只要操作互不影响,锁就可以分离;⑤ LinkedBlockingQueue 链表阻塞队列 |
【4】锁粗化: 通常情况下,为保证多线程间的有效并发,会要求每个线程持有锁的时间尽量短,即在使用完公共资源后,应该立即释放锁。只有这样,等待在这个锁上的其他线程才能今早的获得资源执行任务。但是,凡是有一个临近值,如果对同一个锁不停的释放获取,其本身也会消耗宝贵的资源,反而不利于性能的优化。
for (int i=0; i < size; i++) {
synchronized(lock){
......
}
}
// 锁粗化后
synchronized(lock){
for (int i=0; i < size; i++) {
......
}
}
【5】锁消除: 在编译时,JVM 虚拟机如果检测不到某段代码被共享和竞争的可能性,就会将这段代码所属的同步锁消除掉,从而到底提高程序性能的目的。锁消除的依据是逃逸分析的数据支持,如StringBuffer
的append()
方法,或Vector
的add()
方法,在很多情况下是可以进行锁消除的。
public static void main(String args[]) throws InterruptedException {
long start = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < CIRCLE; i++) {
craeteStringBuffer("JVM", "Diagnosis");
}
long bufferCost = System.currentTimeMillis() - start;
System.out.println("craeteStringBuffer: " + bufferCost + " ms");
}
public static String craeteStringBuffer(String s1, String s2) {
StringBuffer sb = new StringBuffer();
sb.append(s1);
sb.append(s2);
return sb.toString();
}
以上代码经过编译之后的字节码如下:
从上述结果可以看出,之前我们写的线程安全的加锁的StringBuffer
对象,在生成字节码之后就被替换成了不加锁不安全的StringBuilder
对象了,原因是StringBuffer
的变量属于一个局部变量,并且不会从该方法中逃逸出去,所以我们可以使用锁消除(不加锁)来加速程序的运行。
【开启锁消除】:-server -XX:+DoEscapeAnalysis
-XX:+EliminateLocks
——执行时间198ms;
【关闭锁消除】:-server -XX:+DoEscapeAnalysis
-XX:-EliminateLocks
——执行时间254ms;
三、公平锁/非公平锁
公平锁: 多个线程按照申请锁的顺序去获得锁,所有线程都在队列里排队,先来先获取的公平性原则。
优点: 所有的线程都能得到资源,不会饿死在队列中。
缺点: 吞吐量会下降很多,队列里面除了第一个线程,其他的线程都会阻塞,CPU
唤醒下一个阻塞线程有系统开销。
非公平锁: 多个线程不按照申请锁的顺序去获得锁,而是同时以插队方式直接尝试获取锁,获取不到(插队失败),会进入队列等待(失败则乖乖排队),如果能获取到(插队成功),就直接获取到锁。
优点: 可以减少CPU
唤醒线程的开销,整体的吞吐效率会高点
缺点: 可能导致队列中排队的线程一直获取不到锁或者长时间获取不到锁,活活饿死。
Java
多线程并发操作,我们操作锁大多时候都是基于Sync
本身去实现的,而Sync
本身却是ReentrantLock
的一个内部类,Sync
继承AbstractQueuedSynchronizer
像ReentrantLock
默认是非公平锁,我们可以在构造函数中传入true
,来创建公平锁。更多内容链接
public ReentrantLock(boolean fair) {
sync = fair ? new FairSync() : new NonfairSync();
}
四、可中断锁/不可中断锁
可中断锁: 指一个线程因为没有获得锁在阻塞等待过程中,可以中断自己阻塞的状态。不可中断锁: 恰恰相反,如果锁被其他线程获取后,当前线程只能阻塞等待。如果持有锁的线程一直不释放锁,那其他想获取锁的线程就会一直阻塞。
内置锁synchronized
是不可中断锁,而ReentrantLock
是可中断锁。
ReentrantLock获取锁定有三种方式:
【1】lock()
如果获取了锁立即返回,如果别的线程持有锁,当前线程则一直处于阻塞状态,直到该线程获取锁
【2】tryLock()
如果获取了锁立即返回true
,如果别的线程正持有锁,立即返回false
【3】tryLock(long timeout,TimeUnit unit)
如果获取了锁定立即返回true
,如果别的线程正持有锁,会等待参数给定的时间,在等待的过程中,如果获取了锁定,就返回true
,如果等待超时,返回false
【4】lockInterruptibly()
如果获取了锁定立即返回;如果没有获取锁,线程处于阻塞状态,直到获取锁或者线程被别的线程中断
五、分段锁
分段锁其实是一种锁的设计,目的是细化锁的粒度,并不是具体的一种锁,对于ConcurrentHashMap
而言,其并发的实现就是通过分段锁的形式来实现高效的并发操作。
ConcurrentHashMap
中的分段锁称为Segment
,它即类似于HashMap
(JDK7 中HashMap的实现)的结构,即内部拥有一个Entry
数组,数组中的每个元素又是一个链表;同时又是一个ReentrantLock
(Segment继承了ReentrantLock)。
当需要put
元素的时候,并不是对整个HashMap
加锁,而是先通过hashcode
知道要放在哪一个分段中,然后对这个分段加锁,所以当多线程put
时,只要不是放在同一个分段中,可支持并行插入。
六、可重入锁
可重入锁,也叫做递归锁,是指在同一个线程在调外层方法获取锁的时候,再进入内层方法会自动获取锁。
对象锁或类锁内部有计数器,一个线程每获得一次锁,计数器 +1;解锁时,计数器 -1。
有多少次加锁,就要对应多少次解锁,加锁与解锁成对出现。
JAVA
中的ReentrantLock
和synchronized
都是 可重入锁。可重入锁的一个好处是可一定程度避免死锁。
七、悲观锁/乐观锁
悲观锁
正如其名,它是指对数据修改时持保守态度,认为其他人也会修改数据。因此在操作数据时,会把数据锁住,直到操作完成。悲观锁大多数情况下依靠数据库的锁机制实现,以保证操作最大程度的独占性。如果加锁的时间过长,其他用户长时间无法访问,影响程序的并发访问性,同时这样对数据库性能开销影响也很大,特别是长事务而言,这样的开销往往无法承受。
如果是单机系统,我们可以采用 JAVA 自带的 synchronized 关键字,通过添加到方法或同步块上,锁住资源 如果是分布式系统,我们可以借助数据库自身的锁机制来实现
select * from 表名 where id= #{id} for update
使用悲观锁的时候,我们要注意锁的级别,MySQL innodb
在加锁时,只有明确的指定主键或(索引字段)才会使用 行锁;否则,会执行 表锁,将整个表锁住,此时性能会很差。在使用悲观锁时,我们必须关闭MySQL
数据库的自动提交属性,因为mysql
默认使用自动提交模式。悲观锁适用于写多的场景,而且并发性能要求不高
乐观锁
乐观锁,从字面意思也能猜到个大概,在操作数据时非常乐观,认为别人不会同时修改数据,因此乐观锁不会上锁 只是在 提交更新 时,才会正式对数据的冲突与否进行检测。如果发现冲突了,则返回错误信息,让用户决定如何去做,fail-fast 机制 。否则,执行本次操作。
分为三个阶段:数据读取、写入校验、数据写入。
如果是单机系统,我们可以基于JAVA
的CAS
来实现,CAS
是一种原子操作,借助硬件的比较并交换来实现。
如果是分布式系统,我们可以在数据库表中增加一个 版本号 字段,如:version
update 表
set ... , version = version +1
where id= #{id} and version = #{version}
操作前,先读取记录的版本号,更新时,通过SQL语句比较版本号是否一致。如果一致,则更新数据。否则会再次读取版本,重试上面的操作。
八、分布式锁
JAVA
中的synchronized
、ReentrantLock
等,都是解决单体应用单机部署的资源互斥问题。随着业务快速发展,当单体应用演化为分布式集群后,多线程、多进程分布在不同的机器上,原来的单机并发控制锁策略失效
此时我们需要引入分布式锁,解决跨机器的互斥机制来控制共享资源的访问。
分布式锁需要具备哪些条件:
【1】与单机系统一样的资源互斥功能,这是锁的基础
【2】高性能获取、释放锁
【3】高可用
【4】具备可重入性
【5】有锁失效机制,防止死锁
【6】非阻塞,不管是否获得锁,要能快速返回
实现方式多种多样,基于 数据库、Redis
、以及Zookeeper
等,这里讲下主流的基于Redis
的实现方式:
加锁:
SET key unique_value [EX seconds] [PX milliseconds] [NX|XX]
通过原子命令,如果执行成功返回 1,则表示加锁成功。注意:unique_value
是客户端生成的唯一标识,区分来自不同客户端的锁操作 解锁要特别注意,先判断unique_value
是不是加锁的客户端,是的话才允许解锁删除。毕竟我们不能删除其他客户端加的锁。
解锁: 解锁有两个命令操作,需要借助Lua
脚本来保证原子性。
// 先比较 unique_value 是否相等,避免锁的误释放
if redis.call("get",KEYS[1]) == ARGV[1] then
return redis.call("del",KEYS[1])
else
return 0
end
借助Redis
的高性能,Redis
实现分布式锁也是目前主流实现方式。但任何事情有利有弊,如果加锁的服务器宕机了,当slave
节点还没来得及数据备份,那不是别的客户端也可以获得锁。
为了解决这个问题,Redis
官方设计了一个分布式锁Redlock
。
基本思路: 让客户端与多个独立的Redis
节点并行请求申请加锁,如果能在半数以上的节点成功地完成加锁操作,那么我们就认为,客户端成功地获得分布式锁,否则加锁失败。
九、独享锁/共享锁
独享锁
独享锁,也有人叫它排他锁。无论读操作还是写操作,只能有一个线程获得锁,其他线程处于阻塞状态。
缺点:读操作并不会修改数据,而且大部分的系统都是 读多写少,如果读读之间互斥,大大降低系统的性能。下面的 共享锁 会解决这个问题。
像JAVA
中的ReentrantLock
和synchronized
都是独享锁
共享锁
共享锁是指允许多个线程同时持有锁,一般用在读锁上。读锁的共享锁可保证并发读是非常高效的。读写,写读 ,写写的则是互斥的。独享锁与共享锁也是通过AQS来实现的,通过实现不同的方法,来实现独享或者共享
ReentrantReadWriteLock
,其读锁是共享锁,其写锁是独享锁。
十、读锁/写锁
如果对某个资源是读操作,那多个线程之间并不会相互影响,可以通过添加读锁实现共享。如果有修改动作,为了保证数据的并发安全,此时只能有一个线程获得锁,我们称之为 写锁。读读是共享的;而 读写、写读 、写写 则是互斥的
像JAVA
中的ReentrantReadWriteLock
就是一种 读写锁