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在上一篇文章中,我们介绍了读写锁,学习完之后你应该已经知道“读写锁允许多个线程同时读共享变量,适用于读多写少的场景”。那在读多写少的场景中,还有没有更快的技术方案呢?还真有,Java 在 1.8 这个版本里,提供了一种叫 StampedLock 的锁,它的性能就比读写锁还要好。
下面我们就来介绍一下 StampedLock 的使用方法、内部工作原理以及在使用过程中需要注意的事项。
我们先来看看在使用上 StampedLock 和上一篇文章讲的 ReadWriteLock 有哪些区别。
ReadWriteLock 支持两种模式:一种是读锁,一种是写锁。而 StampedLock 支持三种模式,分别是:写锁、悲观读锁和乐观读。其中,写锁、悲观读锁的语义和 ReadWriteLock 的写锁、读锁的语义非常类似,允许多个线程同时获取悲观读锁,但是只允许一个线程获取写锁,写锁和悲观读锁是互斥的。不同的是:StampedLock 里的写锁和悲观读锁加锁成功之后,都会返回一个 stamp;然后解锁的时候,需要传入这个 stamp。相关的示例代码如下。
final StampedLock sl = new StampedLock(); // 获取 / 释放悲观读锁示意代码 long stamp = sl.readLock(); try { // 省略业务相关代码 } finally { sl.unlockRead(stamp); } // 获取 / 释放写锁示意代码 long stamp = sl.writeLock(); try { // 省略业务相关代码 } finally { sl.unlockWrite(stamp); }复制代码
StampedLock 的性能之所以比 ReadWriteLock 还要好,其关键是 StampedLock 支持乐观读的方式。ReadWriteLock 支持多个线程同时读,但是当多个线程同时读的时候,所有的写操作会被阻塞;而 StampedLock 提供的乐观读,是允许一个线程获取写锁的,也就是说不是所有的写操作都被阻塞。
注意这里,我们用的是“乐观读”这个词,而不是“乐观读锁”,是要提醒你,乐观读这个操作是无锁的,所以相比较 ReadWriteLock 的读锁,乐观读的性能更好一些。
文中下面这段代码是出自 Java SDK 官方示例,并略做了修改。在 distanceFromOrigin() 这个方法中,首先通过调用 tryOptimisticRead() 获取了一个 stamp,这里的 tryOptimisticRead() 就是我们前面提到的乐观读。之后将共享变量 x 和 y 读入方法的局部变量中,不过需要注意的是,由于 tryOptimisticRead() 是无锁的,所以共享变量 x 和 y 读入方法局部变量时,x 和 y 有可能被其他线程修改了。因此最后读完之后,还需要再次验证一下是否存在写操作,这个验证操作是通过调用 validate(stamp) 来实现的。
class Point { private int x, y; final StampedLock sl = new StampedLock(); // 计算到原点的距离 int distanceFromOrigin() { // 乐观读 long stamp = sl.tryOptimisticRead(); // 读入局部变量, // 读的过程数据可能被修改 int curX = x, curY = y; // 判断执行读操作期间, // 是否存在写操作,如果存在, // 则 sl.validate 返回 false if (!sl.validate(stamp)){ // 升级为悲观读锁 stamp = sl.readLock(); try { curX = x; curY = y; } finally { // 释放悲观读锁 sl.unlockRead(stamp); } } return Math.sqrt( curX * curX + curY * curY); } }复制代码
在上面这个代码示例中,如果执行乐观读操作的期间,存在写操作,会把乐观读升级为悲观读锁。这个做法挺合理的,否则你就需要在一个循环里反复执行乐观读,直到执行乐观读操作的期间没有写操作(只有这样才能保证 x 和 y 的正确性和一致性),而循环读会浪费大量的 CPU。升级为悲观读锁,代码简练且不易出错,建议你在具体实践时也采用这样的方法。
如果你曾经用过数据库的乐观锁,可能会发现 StampedLock 的乐观读和数据库的乐观锁有异曲同工之妙。的确是这样的,就拿我个人来说,我是先接触的数据库里的乐观锁,然后才接触的 StampedLock,我就觉得我前期数据库里乐观锁的学习对于后面理解 StampedLock 的乐观读有很大帮助,所以这里有必要再介绍一下数据库里的乐观锁。
还记得我第一次使用数据库乐观锁的场景是这样的:在 ERP 的生产模块里,会有多个人通过 ERP 系统提供的 UI 同时修改同一条生产订单,那如何保证生产订单数据是并发安全的呢?我采用的方案就是乐观锁。
乐观锁的实现很简单,在生产订单的表 product_doc 里增加了一个数值型版本号字段 version,每次更新 product_doc 这个表的时候,都将 version 字段加 1。生产订单的 UI 在展示的时候,需要查询数据库,此时将这个 version 字段和其他业务字段一起返回给生产订单 UI。假设用户查询的生产订单的 id=777,那么 SQL 语句类似下面这样:
select id,... ,version from product_doc where id=777复制代码
用户在生产订单 UI 执行保存操作的时候,后台利用下面的 SQL 语句更新生产订单,此处我们假设该条生产订单的 version=9。
update product_doc set version=version+1,... where id=777 and version=9复制代码
如果这条 SQL 语句执行成功并且返回的条数等于 1,那么说明从生产订单 UI 执行查询操作到执行保存操作期间,没有其他人修改过这条数据。因为如果这期间其他人修改过这条数据,那么版本号字段一定会大于 9。
你会发现数据库里的乐观锁,查询的时候需要把 version 字段查出来,更新的时候要利用 version 字段做验证。这个 version 字段就类似于 StampedLock 里面的 stamp。这样对比着看,相信你会更容易理解 StampedLock 里乐观读的用法。
对于读多写少的场景 StampedLock 性能很好,简单的应用场景基本上可以替代 ReadWriteLock,但是StampedLock 的功能仅仅是 ReadWriteLock 的子集,在使用的时候,还是有几个地方需要注意一下。
StampedLock 在命名上并没有增加 Reentrant,想必你已经猜测到 StampedLock 应该是不可重入的。事实上,的确是这样的,StampedLock 不支持重入。这个是在使用中必须要特别注意的。
另外,StampedLock 的悲观读锁、写锁都不支持条件变量,这个也需要你注意。
还有一点需要特别注意,那就是:如果线程阻塞在 StampedLock 的 readLock() 或者 writeLock() 上时,此时调用该阻塞线程的 interrupt() 方法,会导致 CPU 飙升。例如下面的代码中,线程 T1 获取写锁之后将自己阻塞,线程 T2 尝试获取悲观读锁,也会阻塞;如果此时调用线程 T2 的 interrupt() 方法来中断线程 T2 的话,你会发现线程 T2 所在 CPU 会飙升到 100%。
final StampedLock lock = new StampedLock(); Thread T1 = new Thread(()->{ // 获取写锁 lock.writeLock(); // 永远阻塞在此处,不释放写锁 LockSupport.park(); }); T1.start(); // 保证 T1 获取写锁 Thread.sleep(100); Thread T2 = new Thread(()-> // 阻塞在悲观读锁 lock.readLock() ); T2.start(); // 保证 T2 阻塞在读锁 Thread.sleep(100); // 中断线程 T2 // 会导致线程 T2 所在 CPU 飙升 T2.interrupt(); T2.join();复制代码
所以,使用 StampedLock 一定不要调用中断操作,如果需要支持中断功能,一定使用可中断的悲观读锁 readLockInterruptibly() 和写锁 writeLockInterruptibly()。这个规则一定要记清楚。
StampedLock 的使用看上去有点复杂,但是如果你能理解乐观锁背后的原理,使用起来还是比较流畅的。建议你认真揣摩 Java 的官方示例,这个示例基本上就是一个最佳实践。我们把 Java 官方示例精简后,形成下面的代码模板,建议你在实际工作中尽量按照这个模板来使用 StampedLock。
StampedLock 读模板:
final StampedLock sl = new StampedLock(); // 乐观读 long stamp = sl.tryOptimisticRead(); // 读入方法局部变量 ...... // 校验 stamp if (!sl.validate(stamp)){ // 升级为悲观读锁 stamp = sl.readLock(); try { // 读入方法局部变量 ..... } finally { // 释放悲观读锁 sl.unlockRead(stamp); } } // 使用方法局部变量执行业务操作 ......复制代码
StampedLock 写模板:
long stamp = sl.writeLock(); try { // 写共享变量 ...... } finally { sl.unlockWrite(stamp); }复制代码
StampedLock 支持锁的降级(通过 tryConvertToReadLock() 方法实现)和升级(通过 tryConvertToWriteLock() 方法实现),但是建议你要慎重使用。下面的代码也源自 Java 的官方示例,我仅仅做了一点修改,隐藏了一个 Bug,你来看看 Bug 出在哪里吧。
private double x, y; final StampedLock sl = new StampedLock(); // 存在问题的方法 void moveIfAtOrigin(double newX, double newY){ long stamp = sl.readLock(); try { while(x == 0.0 && y == 0.0){ long ws = sl.tryConvertToWriteLock(stamp); if (ws != 0L) { x = newX; y = newY; break; } else { sl.unlockRead(stamp); stamp = sl.writeLock(); } } } finally { sl.unlock(stamp); }复制代码
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作者回复: 👍
作者回复: 两种场景,如果处理业务需要保持互斥,那么就用互斥锁,如果不需要保持互斥才可以用读写锁。一般来讲缓存是不需要保持互斥性的,能接受瞬间的不一致
作者回复: 👍
作者回复: 改了就改了,读的数据是正确的一致的就可以了。如果这个规则不满足业务需求,可以总互斥锁。不同的锁用不同地方。
作者回复: 内部实现里while循环里面对中断的处理有点问题
作者回复: stamp和ws没关系,tryConvertToWriteLock(stamp)这个方法内部会释放悲观读锁stamp(条件是能够升级成功)。所以我们需要释放的是ws
作者回复: 乐观读升级到悲观读,就和ReadWriteLock一样了。
作者回复: 👍
作者回复: 读写是互斥的
作者回复: 使用final是个好习惯
作者回复: 如果用redis,就完全依赖redis,本地不能有缓存,有缓存就可能数据不一致。不清楚你有没有用本地缓存。redis做秒杀有很多成熟的方案,好像都没法用乐观读。