java高并发锁的3种实现

提到锁,大家可能都会想到synchronized关键字,使用它的确可以解决一切并发问题,但是对于系统吞吐要求更高的,在这里提供了几个小技巧,帮助大家减小锁粒度,提高系统并发能力。

初级技巧 - 乐观锁

乐观锁适合这样的场景:读不会冲突,写会冲突。同时读的频率远大于写。

以下面的代码为例,悲观锁的实现:

乐观锁的实现:

中级技巧 - String.intern()

乐观锁不能很好解决大量写冲突问题,但是如果很多场景下,锁实际上只是针对某个用户或者某个订单。比如一个用户必须先创建session,才能进行后面的操作。但是由于网络原因,创建用户session的请求和后续请求几乎同时达到,而并行线程可能会先处理后续请求。一般情况,需要对用户sessionMap加锁,比如上面的乐观锁。在这种场景下,可以讲锁限定到用户本身上,即从原来的

lock.lock();

int num=storage.get(key);

storage.set(key,num+1);

lock.unlock();

更改为:

lock.lock(key);

int num=storage.get(key);

storage.set(key,num+1);

lock.unlock(key);

这个比较类似于数据库表锁和行锁的概念,显然行锁的并发能力比表锁高很多。

使用String.inter()是这种思路的一种具体实现。类 String 维护一个字符串池。 当调用 intern 方法时,如果池已经包含一个等于此 String 对象的字符串(该对象由 equals(Object) 方法确定),则返回池中的字符串。可见,当String相同时,String.intern()总是返回同一个对象,因此就实现了对同一用户加锁。由于锁的粒度局限于具体用户,使系统获得了最大程度的并发。

CopyOnWriteMap?

既然说到了“类似于数据库中的行锁的概念”,就不得不提一下MVCC,Java中CopyOnWrite类实现了MVCC。Copy On Write是这样一种机制。当我们读取共享数据的时候,直接读取,不需要同步。当我们修改数据的时候,我们就把当前数据Copy一份副本,然后在这个副本 上进行修改,完成之后,再用修改后的副本,替换掉原来的数据。这种方法就叫做Copy On Write。

但是,,,JDK并没有提供CopyOnWriteMap,为什么?下面有个很好的回答,那就是已经有了ConcurrentHashMap,为什么还需要CopyOnWriteMap?

高级技巧 - 类ConcurrentHashMap

String.inter()的缺陷是类 String 维护一个字符串池是放在JVM perm区的,如果用户数特别多,导致放入字符串池的String不可控,有可能导致OOM错误或者过多的Full GC。怎么样能控制锁的个数,同时减小粒度锁呢?直接使用Java ConcurrentHashMap?或者你想加入自己更精细的控制?那么可以借鉴ConcurrentHashMap的方式,将需要加锁的对象分为多个bucket,每个bucket加一个锁,伪代码如下:

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20180723B09DD700?refer=cp_1026
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