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并发编程之synchronized VS ReentrantLock

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lyb-geek
发布2018-03-27 15:24:15
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发布2018-03-27 15:24:15
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文章被收录于专栏:Linyb极客之路

一、相似点

这两种同步方式有很多相似之处,它们都是加锁方式同步,而且都是阻塞式的同步,也就是说当如果一个线程获得了对象锁,进入了同步块,其他访问该同步块的线程都必须阻塞在同步块外面等待,而进行线程阻塞和唤醒的代价是比较高的(操作系统需要在用户态与内核态之间来回切换,代价很高,不过可以通过对锁优化进行改善)。

二、区别

1、区别

1)Lock是一个接口,而synchronized是Java中的关键字,synchronized是内置的语言实现;

2)synchronized在发生异常时,会自动释放线程占有的锁,因此不会导致死锁现象发生;而Lock在发生异常时,如果没有主动通过unLock()去释放锁,则很可能造成死锁现象,因此使用Lock时需要在finally块中释放锁;

3)Lock可以让等待锁的线程响应中断,而synchronized却不行,使用synchronized时,等待的线程会一直等待下去,不能够响应中断;

4)通过Lock可以知道有没有成功获取锁,而synchronized却无法办到。

5)Lock可以提高多个线程进行读操作的效率。

总结:ReentrantLock相比synchronized,增加了一些高级的功能。但也有一定缺陷。

在ReentrantLock类中定义了很多方法,比如:

isFair() //判断锁是否是公平锁

isLocked() //判断锁是否被任何线程获取了

isHeldByCurrentThread() //判断锁是否被当前线程获取了

hasQueuedThreads() //判断是否有线程在等待该锁

2.两者在锁的相关概念上区别:

1)可中断锁

顾名思义,就是可以相应中断的锁。

在Java中,synchronized就不是可中断锁,而Lock是可中断锁。如果某一线程A正在执行锁中的代码,另一线程B正在等待获取该锁,可能由于等待时间过长,线程B不想等待了,想先处理其他事情,我们可以让它中断自己或者在别的线程中中断它,这种就是可中断锁。

lockInterruptibly()的用法体现了Lock的可中断性。

2)公平锁

公平锁即尽量以请求锁的顺序来获取锁。比如同是有多个线程在等待一个锁,当这个锁被释放时,等待时间最久的线程(最先请求的线程)会获得该锁(并不是绝对的,大体上是这种顺序),这种就是公平锁。

非公平锁即无法保证锁的获取是按照请求锁的顺序进行的。这样就可能导致某个或者一些线程永远获取不到锁。

在Java中,synchronized就是非公平锁,它无法保证等待的线程获取锁的顺序。ReentrantLock可以设置成公平锁。

3)读写锁

读写锁将对一个资源(比如文件)的访问分成了2个锁,一个读锁和一个写锁。

正因为有了读写锁,才使得多个线程之间的读操作可以并发进行,不需要同步,而写操作需要同步进行,提高了效率。

ReadWriteLock就是读写锁,它是一个接口,ReentrantReadWriteLock实现了这个接口。可以通过readLock()获取读锁,通过writeLock()获取写锁。

4)绑定多个条件

一个ReentrantLock对象可以同时绑定多个Condition对象,而在synchronized中,锁对象的wait()和notify()或notifyAll()方法可以实现一个隐含的条件,如果要和多余一个条件关联的时候,就不得不额外地添加一个锁,而ReentrantLock则无须这么做,只需要多次调用new Condition()方法即可。

3.性能比较

在性能上来说,如果竞争资源不激烈,两者的性能是差不多的,而当竞争资源非常激烈时(即有大量线程同时竞争),此时ReentrantLock的性能要远远优于synchronized。所以说,在具体使用时要根据适当情况选择。

在JDK1.5中,synchronized是性能低效的。因为这是一个重量级操作,它对性能最大的影响是阻塞的是实现,挂起线程和恢复线程的操作都需要转入内核态中完成,这些操作给系统的并发性带来了很大的压力。相比之下使用Java提供的ReentrankLock对象,性能更高一些。到了JDK1.6,发生了变化,对synchronize加入了很多优化措施,有自适应自旋,锁消除,锁粗化,轻量级锁,偏向锁等等。导致在JDK1.6上synchronize的性能并不比Lock差。官方也表示,他们也更支持synchronize,在未来的版本中还有优化余地,所以还是提倡在synchronized能实现需求的情况下,优先考虑使用synchronized来进行同步。

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原始发表:2018-02-18,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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