Skip to content

aalansehaiyang/Lock-Learning

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

17 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

锁汇总


个人介绍

计算机专业出身,研究僧,阿里架构师。写过专利,竞赛拿过奖,CSDN博客专家。负责过电商交易、社区团购、营销、金融等业务。多年团队管理经验,爱思考,热衷把工作沉淀写成文章

近期整理多个技术专栏,发布在微信公众号: 微观技术 。欢迎扫描下方↓↓↓ 二维码 关注

1、【Spring Boot 生态之开源框架实战】基于spring boot的常用中间件快速集成入门系列手册,包含 Mybatis、druid、Data JPA、Redis、Sharding-sphere、Guava、Caffeine、Ehcache、ElasticSearch、Kafka、Pulsar、Apollo、Nacos、OkHttp、HttpClient、gRPC、Dubbo、Seata,等几十个常用开源框架

2、【电商会员营销】几十种营销活动的扩展性玩法如何架构

3、【团队管理】组团打怪升级,需要具备哪些管理技能

4、【性能架构】“三高”系统的各种架构设计经验

image


👉 乐观锁

分为三个阶段:数据读取、写入校验、数据写入。

假设数据一般情况下不会造成冲突,只有在数据进行提交更新时,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。

https://github.com/aalansehaiyang/technology-talk/blob/master/system-architecture/%E9%94%81%E6%9C%BA%E5%88%B6.md

👉 悲观锁

正如其名,它指对数据被外界(可能是本机的其他事务,也可能是来自其它服务器的事务处理)的修改持保守态度。在整个数据处理过程中,将数据处于锁定状态。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。

👉 分布式锁

分布式集群中,对锁接口QPS性能要求很高,单台服务器满足不了要求,可以考虑将锁服务部署在独立的分布式系统中,比如借助分布式缓存来实现。

👉 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。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。

http://ifeve.com/java_lock_see4/

代码示例:$Link {com.lock.reentrant.ReentrantTest}

👉 自旋锁

自旋锁是采用让当前线程不停地在循环体内执行,当循环的条件被其他线程改变时才能进入临界区。

自旋锁只是将当前线程不停地执行循环体,不进行线程状态的改变,所以响应速度更快。但当线程数不断增加时,性能下降明显,因为每个线程都需要执行,会占用CPU时间片。如果线程竞争不激烈,并且保持锁的时间段。适合使用自旋锁。

http://ifeve.com/java_lock_see1/

代码示例:$Link {com.lock.spin.SpinLockTest}

👉 独享锁

独享锁是指该锁一次只能被一个线程所持有。

ReentrantLock 、Synchronized 都是独享锁。

http://blog.csdn.net/ns_code/article/details/17487337

👉 共享锁

共享锁是指该锁可被多个线程所持有。ReentrantReadWriteLock,其读锁是共享锁,其写锁是独享锁。读锁的共享锁可保证并发读是非常高效的,读写、写读、写写的过程是互斥的。独享锁与共享锁也是通过AQS(AbstractQueuedSynchronizer)来实现的,通过实现不同的方法,来实现独享或者共享。

👉 互斥锁

独享锁/共享锁就是一种广义的说法,互斥锁/读写锁指具体的实现。

互斥锁在Java中的具体实现就是ReentrantLock

👉 读写锁

读写锁在Java中的具体实现就是ReentrantReadWriteLock

http://blog.csdn.net/yanyan19880509/article/details/52435135

http://blog.csdn.net/eson_15/article/details/51553614

代码示例:$Link {com.lock.readwrite.ReentrantReadWriteLockTest}

👉 阻塞锁

阻塞锁,可以说是让线程进入阻塞状态进行等待,当获得相应的信号(唤醒,时间) 时,才可以进入线程的准备就绪状态,准备就绪状态的所有线程,通过竞争,进入运行状态。

JAVA中,能够进入\退出、阻塞状态或包含阻塞锁的方法有 ,synchronized 关键字(其中的重量锁),ReentrantLock,Object.wait()/notify(),LockSupport.park()/unpark()

http://ifeve.com/java_lock_see3/

👉 公平锁

公平锁是指多个线程按照申请锁的顺序来获取锁

👉 非公平锁

非公平锁是指多个线程获取锁的顺序并不是按照申请锁的顺序,有可能后申请的线程比先申请的线程优先获取锁。

可能造成优先级反转或者饥饿现象。对于Java ReentrantLock而言,通过构造函数 ReentrantLock(boolean fair) 指定该锁是否是公平锁,默认是非公平锁。

非公平锁的优点在于吞吐量比公平锁大。对于Synchronized而言,也是一种非公平锁。

👉 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。

👉 对象锁

一个线程可以多次对同一个对象上锁。对于每一个对象,java虚拟机维护一个加锁计数器,线程每获得一次该对象,计数器就加1,每释放一次,计数器就减 1,当计数器值为0时,锁就被完全释放了。

在java程序中,只需要使用synchronized块或者synchronized方法就可以标志一个监视区域。当每次进入一个监视区域时,java 虚拟机都会自动锁上对象或者类。

synchronized修饰非静态方法、同步代码块的synchronized (this)、synchronized (非this对象),锁的是对象,线程想要执行对应同步代码,需要获得对象锁。

http://blog.csdn.net/u013142781/article/details/51697672

代码示例:$Link {com.lock.object.SynchronizedMethod}

代码示例:$Link {com.lock.object.SynchronizedThis}

代码示例:$Link {com.lock.object.SynchronizedObject}

👉 类锁

synchronized修饰静态方法或者同步代码块的synchronized (类.class),线程想要执行对应同步代码,需要获得类锁。

代码示例:$Link {com.lock.class1.SynchronizedStaticMethod}

代码示例:$Link {com.lock.class1.SynchronizedClass}

👉 信号量

Semaphore是用来保护一个或者多个共享资源的访问,Semaphore内部维护了一个计数器,其值为可以访问的共享资源的个数。一个线程要访问共享资源,先获得信号量,如果信号量的计数器值大于1,意味着有共享资源可以访问,则使其计数器值减去1,再访问共享资源。

如果计数器值为0,线程进入休眠。当某个线程使用完共享资源后,释放信号量,并将信号量内部的计数器加1,之前进入休眠的线程将被唤醒并再次试图获得信号量。

代码示例:$Link {com.lock.semaphore.SemaphoreTest}

👉 条件变量Condition

条件变量很大一个程度上是为了解决Object.wait/notify/notifyAll难以使用的问题。

有人会问,如果一个线程lock() 后被挂起还没有执行unlock(),那么另外一个线程就拿不到锁,那么就无法唤醒前一个线程signal(),这样岂不是“死锁”了?

解释:
进入lock.lock()后唯一可能释放锁的操作就是await()。也就是说await()操作实际上就是释放锁,然后挂起线程,一旦条件满足就被唤醒,再次获取锁!

http://blog.csdn.net/vernonzheng/article/details/8288251

代码示例:$Link {com.lock.condition.ConditionDemo}

👉 行级锁

行级锁是数据库引擎中对记录更新的时候引擎本身上的锁,是数据库引擎的一部分,在数据库引擎更新一条数据的时候,本身就会对记录上锁,这时候即使有多个请求更新,也不会产生脏数据,行级锁的粒度非常细,上锁的时间窗口也最少,只有更新数据记录的那一刻,才会对记录上锁,因此,能大大减少数据库操作的冲突,发生锁冲突的概率最低,并发度也最高。

通常在扣减库存的场景下使用行级锁,这样可以通过数据库引擎本身对记录加锁的控制,保证数据库的更新的安全性,并且通过where语句的条件,保证库存不会被减到0以下,也就是能够有效的控制超卖的场景。

update ... set amount = amount - 1 where id = $id and amount - 1 >=0 

另外一种场景是在状态转换的时候使用行级锁,例如交易引擎中,状态只能从init流转到doing状态,任何重复的从init到doing的流转,或者从init到finished等其他状态的流转都会失败。

boolean result = executeSql("update ... set status = 'doing' where id = $id and status = 'init'"); 
if (result) 
	{   // process sucessful logic } 
else 
	{   // process failure logic }

行级锁的并发性较高,性能是最好的,适用于高并发下扣减库存和控制状态流转的方向的场景。

但是,有人说这种方法是不能保证幂等的,比如说,在扣减余额场景,多次提交可能会扣减多次,这确实是实际存在的,但是,我们是有应对方案的,我们可以记录扣减的操作日志,如果有非幂等的场景出现,通过比较操作记录。

boolean result = executeSql("update ... set amount = amount - 1 where id = $id and amount > 1"); 
if (result) 
	{    executeSql("insert into hist (pre_amout, post_amout) values ($amount, $amount -1)");    
	// process successful logic 
	} else {
	    // process failure logic 
}

在支付平台架构设计中,通常对交易和支付系统的流水表的状态流转的控制、对账户系统的状态控制,分账和退款余额的更新等,都推荐使用行级锁,而单独使用乐观锁和悲观锁是不推荐的。

👉 其它

Synchronized:非公平,悲观,独享,互斥,可重入的重量级锁
ReentrantLock:默认非公平但可实现公平的(构造器传true),悲观,独享,互斥,可重入,重量级锁。
ReentrantReadWriteLocK:默认非公平但可实现公平的(构造器传true),悲观,写独享,读共享,读写,可重入,重量级锁。

线程A和B都要获取对象o的锁定,假设A获取了对象o锁,B将等待A释放对o的锁定

  • synchronized ,如果A不释放,B将一直等下去,不能被中断
  • ReentrantLock,如果A不释放,可以使B在等待了足够长的时间以后,中断等待,而干别的事情

ReentrantLock获取锁定有三种方式:

  • 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休眠状态,直到获取锁

  • 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

  • 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;

  • lockInterruptibly(),如果获取了锁定立即返回,如果没有获取锁,当前线程处于休眠状态,直到获取锁定,或者当前线程被别的线程中断

  • Java 各种锁的小结

写在最后

版权所有,转发请注明来源。答疑解惑及商务合作,请发邮件到 aalansehaiyang52@126.com

About

各种锁汇总,乐观锁、悲观锁、分布式锁、可重入锁、互斥锁、读写锁、分段锁、类锁、行级锁等

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages