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引言

在JDK1.5之后，Java还提供了Lock同步锁。本文将探索Lock的使用优化

Lock锁简介

基本特点

Lock锁的基本操作通常基于乐观锁实现，尽管在某些情况下（如阻塞时）它也可能采用悲观锁的策略。通过对比图，我们可以清晰地看到两种同步锁的基本特点。

Lock同步锁与Synchronized的比较

在Java中，同步锁机制是确保多线程安全访问共享资源的重要手段。与JVM隐式管理锁的Synchronized相比，Lock同步锁（以下简称Lock锁）提供了更细粒度的控制，通过显式地获取和释放锁，为开发者提供了更大的灵活性。

一、基本特点

Lock锁的基本操作通常基于乐观锁实现，尽管在某些情况下（如阻塞时）它也可能采用悲观锁的策略。通过对比图，我们可以清晰地看到两种同步锁的基本特点。

性能对比

在并发量不高、竞争不激烈的情况下，Synchronized由于分级锁的优化，性能上与Lock锁相近。然而，在高负载、高并发场景下，由于Synchronized可能会升级到重量级锁，其性能稳定性不如Lock锁。通过性能测试，我们可以更直观地了解两者的性能差异。

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。

Lock锁的实现原理

Lock锁是基于Java实现的接口，常见的实现类有ReentrantLock和ReentrantReadWriteLock（RRW）。这些实现类都依赖于AbstractQueuedSynchronizer（AQS）类，AQS内部包含一个基于链表实现的等待队列（CLH队列）和一个用于表示加锁状态的state变量。

获取锁

下面是获取锁的流程图

优化方式

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。

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。

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？

1. 读写锁ReentrantReadWriteLock

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。

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？

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。

获取写锁

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。

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。

获取读锁

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。

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。

举例说明

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：

public class TestRTTLock {private double x, y;private ReentrantReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock();// 读锁private Lock readLock = lock.readLock();// 写锁private Lock writeLock = lock.writeLock();public double read() {//获取读锁readLock.lock();try {return Math.sqrt(x * x + y * y);} finally {//释放读锁readLock.unlock();}}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();}}}

2.读写锁再优化之StampedLock

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。

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。

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：

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);}
}

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。

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。

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。

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。

总结

总结：

在并发编程中，Synchronized和Lock等同步机制在存在锁竞争时会导致线程阻塞和频繁切换，影响性能。为了优化性能，关键在于降低锁竞争。

Synchronized可通过减小锁粒度和减少锁占用时间来降低竞争。而Lock（如ReentrantReadWriteLock和StampedLock）通过读写锁分离和多种锁模式，进一步降低锁竞争，提高并发性能。

开发者应根据应用场景选择合适的锁机制和策略来优化性能。

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