前往小程序,Get更优阅读体验!
立即前往
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
社区首页 >专栏 >synchronized和ReentrantLock的性能比较

synchronized和ReentrantLock的性能比较

原创
作者头像
小金狗子
修改2020-03-23 14:39:52
1.1K0
修改2020-03-23 14:39:52
举报
文章被收录于专栏:用户7113604的专栏

重要说明:以下内容和观点基于本人PC的测试结果,数据量不大,并且分析也不够深入。仅供学习参考。

最近写了个例子,比较了一下synchronized和ReentrantLock的性能,分享一下数据和个人观点。

例子

代码语言:txt
复制
public class SycLockTest {
  static String case1File = "c1.txt";
  static String case2File = "c2.txt";
  static volatile FileWriter caseWriter;
  static BlockingQueue<Long> dataQ;
  static String fileName="a.txt";
  static CountDownLatch countdown;
  static Object lock =new Object();
  static Lock reentrantLock = new ReentrantLock();
  static int x=10;
  volatile static List<Long> record;
  static int before = 500;
  static int redo = 50;
  static int vl=0;
  static BlockingQueue bq=new ArrayBlockingQueue(1000);
  static Object[] abc= new Object[100];
  static void fgh(){
    cal(before);
    long start = System.nanoTime();
    synchronized (lock){
      cal(redo);
      //writeFile();
      //add();
    }
    long cost =System.nanoTime()-start;
    addRecord(cost);
    dataQ.add(cost);
    //System.out.println(Thread.currentThread().getName());
    countdown.countDown();
  }

  static void efg(){
    cal(before);
    long start = System.nanoTime();
    reentrantLock.lock();
    cal(redo);
    //writeFile();
    //add();
    reentrantLock.unlock();
    long cost =System.nanoTime()-start;
    addRecord(cost);
    dataQ.add(cost);
    //System.out.println(Thread.currentThread().getName());
    countdown.countDown();
  }

  static void add(){
//    vl++;
//    vl--;
//    bq.add(lock);
//    bq.remove(lock);
//    bq.add(lock);
//    bq.remove(lock);
    for(int a=0;a<abc.length;a++){
      abc[a]=lock;
    }
  }
  static void cal(int repeat){
    while (repeat-->0){
      x= 1<<32;
    }
  }

  static void writeFile() {
    try(FileWriter fw = new FileWriter(fileName)){
      fw.write("xxxxxxxxxxxxxxxxxx");
      fw.write(System.lineSeparator());
      fw.write("yyyyyyyyyyyyyy");
    } catch (IOException e) {

    }
  }
  synchronized static void addRecord(long value){
    record.add(value);
  }
  static void startCase(int tCount,int reCall, Runnable runnable, List<Thread> threads,String aaa) throws InterruptedException {
    long sum=0;
    while(reCall-->0){
      threads.clear();
      record.clear();
      countdown = new CountDownLatch(tCount);
      for(int i=0;i<tCount;i++){
        Thread t = new Thread(runnable);
        t.setName(aaa+"-"+i);
        threads.add(t);
      }

      threads.parallelStream().forEach(t->t.start());
      countdown.await();
      long cost =  record.stream().reduce(0L,(x,y)->Long.sum(x,y));
      sum = Long.sum(sum,Math.round(cost));
    }
    System.out.println(sum);
  }

  static void writeResult()  {
    try {
      while (true) {
        long value = dataQ.take();
        caseWriter.write(value + System.lineSeparator());
      }
    }catch (Exception e){}
  }
  public static void main(String[] args) throws InterruptedException, IOException {
    int thCount = 20;//thread count
    int inputReCall = 500;//repeat count
    if(args.length>0){
      thCount = Integer.valueOf(Optional.ofNullable(args[0]).orElse("30"));
    }
    if(args.length>1){
      inputReCall = Integer.valueOf(Optional.ofNullable(args[1]).orElse("10"));
    }
    Files.deleteIfExists(Paths.get(fileName));
    Files.createFile(Paths.get(fileName));
    record = new CopyOnWriteArrayList();
    List<Thread> threads = new ArrayList<>(thCount);
    dataQ = new ArrayBlockingQueue<>(thCount*inputReCall);
    Thread dataWriter = new Thread(SycLockTest::writeResult);
    dataWriter.start();
    Files.deleteIfExists(Paths.get(case1File));
    Files.createFile(Paths.get(case1File));
    try{
      caseWriter = new FileWriter(case1File,true);
      startCase(thCount, inputReCall, SycLockTest::fgh, threads, "pppppppp");
    }catch(Exception e){ }finally {
      if(caseWriter!=null) caseWriter.close();
    }
    Files.deleteIfExists(Paths.get(case2File));
    Files.createFile(Paths.get(case2File));
    try {
      caseWriter = new FileWriter(case2File,true);
      startCase(thCount, inputReCall, SycLockTest::efg, threads, "qqqqqqqqqq");
    }catch(Exception e){ }finally {
        if(caseWriter!=null) caseWriter.close();
      }
  }

}

本例中有位移运算和写文件操作。本人PC处理器是4核,java version "1.8.0_231",例子中创建20个线程,每次测试循环500遍。

其实我也想测试更多的,但是一是慢,二是再多的数据会让Excel更卡。我做了N次测试,取了几次的数据,做成简易图表。

图中Y轴单位是纳秒,同时我删掉了部分数值特别大的,否则全挤到一块了。

首先是位移运算

第一次synchronized耗时3097800ns

第一次ReentrantLock耗时10469300ns

132-lock.png
132-lock.png

第二次synchronized耗时1902600ns

132-sync2.png
132-sync2.png

第二次ReentrantLock耗时8310800ns

132-lock2.png
132-lock2.png

小结

synchronized有更好的稳定性和性能,更多点集中在底部,普遍低于500ns,数值高的点比Lock少很多。

##然后是写文件

第一次synchronized耗时97618604400ns

filesync1.png
filesync1.png

第一次ReentrantLock耗时87893170600ns

filelock1.png
filelock1.png

第二次synchronized耗时97205823500ns

filesync2.png
filesync2.png

第二次ReentrantLock耗时89710725000ns

filelock2.png
filelock2.png

小结

ReentrantLock性能相对稳定且更好,但是synchronized的点有很多点集中在底部,而ReentrantLock分散的均匀。

底部数据的比较

取第一次位运算的底部放大

synchronized

1sync.png
1sync.png

ReentrantLock

1lock.png
1lock.png

能看刚开始普遍耗时多,猜测是1.大量线程启动,2.在获得锁之前需要做运算,CPU繁忙,3竞争激烈。但是在这之后由synchronized做同步的操作都能在100~300之间完成。

我的总结

众所周知,synchronized由于偏向锁等优化性能有明显提高,所以现在单纯的说synchronized性能一定差就不一定准确了。

经过这几天我的反复测试,个人觉得synchronized在轻量化的操作,比如简单运算,变量递增/减,赋值等情况有更好的性能。ReentrantLock更适用于复杂度相对高的操作,比如循环遍历,插入,IO等。

在低并发,特别同时是轻量化的操作,synchronized可能可以获得更好的性能。现实情况中虽然我们可能有几百个线程,但是大多数情况下,对于共享资源的修改,同时只有几个或者十几个,那么使用synchronized也不失为一种好选择。

带来了更多的问题

例子中文件操作受IO干扰比较大,不合理,改成遍历长度100的数组并赋值会怎么样?(经简单测试,lock更快)

在线程重入的情况下两者性能如何呢?(位运算,遍历数组并赋值synchronized更快,高近3个数量级)

组合synchronized和volatile对变量的增减操作和直接使用Atomicxxxx哪个更快(本人PC上是前者快,特别是并发很小的时候)

这里不得再次提一下以上结果都是基于本人PC的测试数据。因为还有10核一台云主机,测试中发现对于本例中文件操作结果是不确定的,对于synchronized+volatile的例子是低并发比如5个线程,那是前者快,否则是后这快。

##后记

测试中的数据还可以继续挖掘,比如在某一区间内的分布等。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • 重要说明:以下内容和观点基于本人PC的测试结果,数据量不大,并且分析也不够深入。仅供学习参考。
  • 例子
    • 首先是位移运算
      • 第一次synchronized耗时3097800ns
      • 第一次ReentrantLock耗时10469300ns
      • 第二次synchronized耗时1902600ns
      • 第二次ReentrantLock耗时8310800ns
      • 小结
      • 第一次synchronized耗时97618604400ns
      • 第一次ReentrantLock耗时87893170600ns
      • 第二次synchronized耗时97205823500ns
      • 第二次ReentrantLock耗时89710725000ns
      • 小结
      • 底部数据的比较
      • 我的总结
      • 带来了更多的问题
相关产品与服务
云服务器
云服务器(Cloud Virtual Machine,CVM)提供安全可靠的弹性计算服务。 您可以实时扩展或缩减计算资源,适应变化的业务需求,并只需按实际使用的资源计费。使用 CVM 可以极大降低您的软硬件采购成本,简化 IT 运维工作。
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档