搞定ReentrantReadWriteLock-几道小小数学题就够了

文章 Java AQS 队列同步器以及 ReentrantLock 的应用介绍了 AQS独占式获取同步状态的实现，并以 ReentrantLock 为例说明其是如何自定义同步器实现互斥锁的
文章 Java AQS 共享式获取同步状态及 Semaphore 的应用分析介绍 AQS 共享式获取同步状态 的实现，并说明了 Semaphore 是如何自定义同步器实现简单限流作用的

有了以上两篇文章的铺垫，来理解本文要介绍的既有独占式，又有共享式获取同步状态的 ReadWriteLock，就非常轻松了

ReadWriteLock 直译过来为【读写锁】。现实中，读多写少的业务场景是非常普遍的，比如应用缓存

一个线程将数据写入缓存，其他线程可以直接读取缓存中的数据，提高数据查询效率

之前提到的互斥锁都是排他锁，也就是说同一时刻只允许一个线程进行访问，当面对可共享读的业务场景，互斥锁显然是比较低效的一种处理方式。为了提高效率，读写锁模型就诞生了

效率提升是一方面，但并发编程更重要的是在保证准确性的前提下提高效率

一个写线程改变了缓存中的值，其他读线程一定是可以 “感知” 到的，否则可能导致查询到的值不准确

所以关于读写锁模型就了下面这 3 条规定：

允许多个线程同时读共享变量
只允许一个线程写共享变量
如果写线程正在执行写操作，此时则禁止其他读线程读共享变量

ReadWriteLock 是一个接口，其内部只有两个方法：

public interface ReadWriteLock {
    // 返回用于读的锁
    Lock readLock();

    // 返回用于写的锁
    Lock writeLock();}

所以要了解整个读 / 写锁的整个应用过程，需要从它的实现类 ReentrantReadWriteLock 说起

直接对比 ReentrantReadWriteLock 与 ReentrantLock 的类结构

他们又很相似吧，根据类名称以及类结构，按照咱们前序文章的分析，你也就能看出 ReentrantReadWriteLock 的基本特性：

其中黄颜色标记的的 锁降级 是看不出来的，这里先有个印象，下面会单独说明

另外，不知道你是否还记得，Java AQS 队列同步器以及 ReentrantLock 的应用说过，Lock 和 AQS 同步器是一种组合形式的存在，既然这里是读 / 写两种锁，他们的组合模式也就分成了两种：

读锁与自定义同步器的聚合
写锁与自定义同步器的聚合

    public ReentrantReadWriteLock(boolean fair) {sync = fair ? new FairSync() : new NonfairSync();
        readerLock = new ReadLock(this);
        writerLock = new WriteLock(this);
    }

这里只是提醒大家，模式没有变，不要被读 / 写两种锁迷惑

说了这么多，如果你忘了前序知识，整体理解感觉应该是有断档的，所以先来看个示例（模拟使用缓存）让大家对 ReentrantReadWriteLock 有个直观的使用印象

public class ReentrantReadWriteLockCache {

    // 定义一个非线程安全的 HashMap 用于缓存对象
    static Map<String, Object> map = new HashMap<String, Object>();
    // 创建读写锁对象
    static ReadWriteLock readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock();
    // 构建读锁
    static Lock rl = readWriteLock.readLock();
    // 构建写锁
    static Lock wl = readWriteLock.writeLock();

    public static final Object get(String key) {rl.lock();
        try{return map.get(key);
        }finally {rl.unlock();
        }
    }

    public static final Object put(String key, Object value){wl.lock();
        try{return map.put(key, value);
        }finally {wl.unlock();
        }
    }
}

你瞧，使用就是这么简单。但是你知道的，AQS 的核心是锁的实现，即控制同步状态 state 的值，ReentrantReadWriteLock 也是应用 AQS 的 state 来控制同步状态的，那么问题来了：

一个 int 类型的 state 怎么既控制读的同步状态，又可以控制写的同步状态呢？

显然需要一点设计了

如果要在一个 int 类型变量上维护多个状态，那肯定就需要拆分了。我们知道 int 类型数据占 32 位，所以我们就有机会按位切割使用 state 了。我们将其切割成两部分：

高 16 位表示读
低 16 位表示写

所以，要想准确的计算读 / 写各自的状态值，肯定就要应用位运算了，下面代码是 JDK1.8，ReentrantReadWriteLock 自定义同步器 Sync 的位操作

abstract static class Sync extends AbstractQueuedSynchronizer {
       

        static final int SHARED_SHIFT   = 16;
        static final int SHARED_UNIT    = (1 << SHARED_SHIFT);
        static final int MAX_COUNT      = (1 << SHARED_SHIFT) - 1;
        static final int EXCLUSIVE_MASK = (1 << SHARED_SHIFT) - 1;


        static int sharedCount(int c) {return c >>> SHARED_SHIFT;}

        static int exclusiveCount(int c) {return c & EXCLUSIVE_MASK;}
}

乍一看真是有些复杂的可怕，别慌，咱们通过几道小小数学题就可以搞定整个位运算过程

整个 ReentrantReadWriteLock 中读 / 写状态的计算就是反复应用这几道数学题，所以，在阅读下面内容之前，希望你搞懂这简单的运算

基础铺垫足够了，我们进入源码分析吧

由于写锁是排他的，所以肯定是要重写 AQS 中 tryAcquire 方法

        protected final boolean tryAcquire(int acquires) {Thread current = Thread.currentThread();
              // 获取 state 整体的值
            int c = getState();
            // 获取写状态的值
            int w = exclusiveCount(c);
            if (c != 0) {
                // w=0: 根据推理二，整体状态不等于零，写状态等于零，所以，读状态大于 0，即存在读锁
                  // 或者当前线程不是已获取写锁的线程
                  // 二者之一条件成真，则获取写状态失败
                if (w == 0 || current != getExclusiveOwnerThread())
                    return false;
                if (w + exclusiveCount(acquires) > MAX_COUNT)
                    throw new Error("Maximum lock count exceeded");
                // 根据推理一第 1 条，更新写状态值
                setState(c + acquires);
                return true;
            }
            if (writerShouldBlock() ||
                !compareAndSetState(c, c + acquires))
                return false;
            setExclusiveOwnerThread(current);
            return true;
        }

上述代码第 19 行 writerShouldBlock 也并没有什么神秘的，只不过是公平 / 非公平获取锁方式的判断（是否有前驱节点来判断）

你瞧，写锁获取方式就是这么简单

由于读锁是共享式的，所以肯定是要重写 AQS 中 tryAcquireShared 方法

        protected final int tryAcquireShared(int unused) {Thread current = Thread.currentThread();
            int c = getState();
              // 写状态不等于 0，并且锁的持有者不是当前线程，根据约定 3，则获取读锁失败
            if (exclusiveCount(c) != 0 &&
                getExclusiveOwnerThread() != current)
                return -1;
              // 获取读状态值
            int r = sharedCount(c);
              // 这个地方有点不一样，我们单独说明
            if (!readerShouldBlock() &&
                r < MAX_COUNT &&
                compareAndSetState(c, c + SHARED_UNIT)) {if (r == 0) {
                    firstReader = current;
                    firstReaderHoldCount = 1;
                } else if (firstReader == current) {firstReaderHoldCount++;} else {
                    HoldCounter rh = cachedHoldCounter;
                    if (rh == null || rh.tid != getThreadId(current))
                        cachedHoldCounter = rh = readHolds.get();
                    else if (rh.count == 0)
                        readHolds.set(rh);
                    rh.count++;
                }
                return 1;
            }
              // 如果获取读锁失败则进入自旋获取
            return fullTryAcquireShared(current);
        }

readerShouldBlock 和 writerShouldBlock 在公平锁的实现上都是判断是否有前驱节点，但是在非公平锁的实现上，前者是这样的：

final boolean readerShouldBlock() {return apparentlyFirstQueuedIsExclusive();
}

final boolean apparentlyFirstQueuedIsExclusive() {
  Node h, s;
  return (h = head) != null &&
    // 等待队列头节点的下一个节点
    (s = h.next)  != null &&
    // 如果是排他式的节点
    !s.isShared()         &&
    s.thread != null;
}

简单来说，如果请求读锁的当前线程发现同步队列的 head 节点的下一个节点为排他式节点，那么就说明有一个线程在等待获取写锁（争抢写锁失败，被放入到同步队列中），那么请求读锁的线程就要阻塞，毕竟读多写少，如果还没有这点判断机制，写锁可能会发生【饥饿】

上述条件都满足了，也就会进入 tryAcquireShared 代码的第 14 行到第 25 行，这段代码主要是为了记录线程持有锁的次数。读锁是共享式的，还想记录每个线程持有读锁的次数，就要用到 ThreadLocal 了，因为这不影响同步状态 state 的值，所以就不分析了, 只把关系放在这吧

到这里读锁的获取也就结束了，比写锁稍稍复杂那么一丢丢，接下来就说明一下那个可能让你迷惑的锁升级 / 降级问题吧

个人理解：读锁是可以被多线程共享的，写锁是单线程独占的，也就是说写锁的并发限制比读锁高，所以

在真正了解读写锁的升级与降级之前，我们需要完善一下本文开头 ReentrantReadWriteLock 的例子

    public static final Object get(String key) {
        Object obj = null;
        rl.lock();
        try{
      // 获取缓存中的值
            obj = map.get(key);
        }finally {rl.unlock();
        }
        // 缓存中值不为空，直接返回
        if (obj!= null) {return obj;}
        
    // 缓存中值为空，则通过写锁查询 DB，并将其写入到缓存中
        wl.lock();
        try{
      // 再次尝试获取缓存中的值
            obj = map.get(key);
      // 再次获取缓存中值还是为空
            if (obj == null) {
        // 查询 DB
                obj = getDataFromDB(key); // 伪代码：getDataFromDB
        // 将其放入到缓存中
                map.put(key, obj);
            }
        }finally {wl.unlock();
        }
        return obj;
    }

有童鞋可能会有疑问

在写锁里面，为什么代码第 19 行还要再次获取缓存中的值呢？不是多此一举吗？

其实这里再次尝试获取缓存中的值是很有必要的，因为可能存在多个线程同时执行 get 方法，并且参数 key 也是相同的，执行到代码第 16 行 wl.lock() , 比如这样：

线程 A，B，C 同时执行到临界区 wl.lock()，只有线程 A 获取写锁成功，线程 B，C 只能阻塞，直到线程 A 释放写锁。这时，当线程 B 或者 C 再次进入临界区时，线程 A 已经将值更新到缓存中了，所以线程 B，C 没必要再查询一次 DB，而是再次尝试查询缓存中的值

既然再次获取缓存很有必要，我能否在读锁里直接判断，如果缓存中没有值，那就再次获取写锁来查询 DB 不就可以了嘛，就像这样：

    public static final Object getLockUpgrade(String key) {
        Object obj = null;
        rl.lock();
        try{obj = map.get(key);
            if (obj == null){wl.lock();
                try{obj = map.get(key);
                    if (obj == null) {obj = getDataFromDB(key); // 伪代码：getDataFromDB
                        map.put(key, obj);
                    }
                }finally {wl.unlock();
                }
            }
        }finally {rl.unlock();
        }

        return obj;
    }

这还真是不可以的，因为获取一个写入锁需要先释放所有的读取锁，如果有两个读取锁试图获取写入锁，且都不释放读取锁时，就会发生死锁，所以在这里，锁的升级是不被允许的

读写锁的升级是不可以的，那么锁的降级是可以的嘛？这个是 Oracle 官网关于锁降级的示例，我将代码粘贴在此处，大家有兴趣可以点进去连接看更多内容

 class CachedData {
   Object data;
   volatile boolean cacheValid;
   final ReentrantReadWriteLock rwl = new ReentrantReadWriteLock();

   void processCachedData() {rwl.readLock().lock();
     if (!cacheValid) {
        // 必须在获取写锁之前释放读锁，因为锁的升级是不被允许的
        rwl.readLock().unlock();
        rwl.writeLock().lock();
        try {
          // 再次检查，原因可能是其他线程已经更新过缓存
          if (!cacheValid) {
            data = ...
            cacheValid = true;
          }
                    // 在释放写锁前，降级为读锁
          rwl.readLock().lock();
        } finally {
          // 释放写锁，此时持有读锁
          rwl.writeLock().unlock(); 
        }
     }

     try {use(data);
     } finally {rwl.readLock().unlock();}
   }
 }

代码中声明了一个 volatile 类型的 cacheValid 变量，保证其可见性。

首先获取读锁，如果 cache 不可用，则释放读锁
然后获取写锁
在更改数据之前，再检查一次 cacheValid 的值，然后修改数据，将 cacheValid 置为 true
然后在 释放写锁前获取读锁 此时
cache 中数据可用，处理 cache 中数据，最后释放读锁

这个过程就是一个完整的锁降级的过程，目的是保证数据可见性，听起来很有道理的样子，那么问题来了：

上述代码为什么在释放写锁之前要获取读锁呢？

如果当前的 线程 A 在修改完 cache 中的数据后，没有获取读锁而是直接释放了写锁；假设此时另一个 线程 B 获取了写锁并修改了数据，那么 线程 A 无法感知到数据已被修改，但线程 A 还应用了缓存数据，所以就可能出现数据错误

如果遵循锁降级的步骤，线程 A 在释放写锁之前获取读锁，那么 线程 B 在获取写锁时将被阻塞，直到 线程 A 完成数据处理过程，释放读锁，从而保证数据的可见性

那问题又来了：

使用写锁一定要降级吗？

如果你理解了上面的问题，相信这个问题已经有了答案。假如 线程 A 修改完数据之后，经过耗时操作后想要再使用数据时，希望使用的是自己修改后的数据，而不是其他线程修改后的数据，这样的话确实是需要锁降级；如果只是希望最后使用数据的时候，拿到的是最新的数据，而不一定是自己刚修改过的数据，那么先释放写锁，再获取读锁，然后使用数据也无妨

在这里我要额外说明一下你可能存在的误解：

如果已经释放了读锁再获取写锁不叫锁的升级
如果已经释放了写锁在获取读锁也不叫锁的降级

相信你到这里也理解了锁的升级与降级过程，以及他们被允许或被禁止的原因了

本文主要说明了 ReentrantReadWriteLock 是如何应用 state 做位拆分实现读 / 写两种同步状态的，另外也通过源码分析了读 / 写锁获取同步状态的过程，最后又了解了读写锁的升级 / 降级机制，相信到这里你对读写锁已经有了一定的理解。如果你对文中的哪些地方觉得理解有些困难，强烈建议你回看本文开头的两篇文章，那里铺垫了非常多的内容。接下来我们就看看在应用 AQS 的最后一个并发工具类 CountDownLatch 吧

读锁也没修改数据，还允许共享式获取，那还有必要设置读锁吗？
在分布式环境中，你是如何保证缓存数据一致性的呢？
当你打开看 ReentrantReadWriteLock 源码时，你会发现，WriteLock 中可以使用 Condition，但是 ReadLock 使用 Condition 却会抛出 UnsupportedOperationException，这是为什么呢？

// WriteLock
public Condition newCondition() {return sync.newCondition();
}

// ReadLock
public Condition newCondition() {throw new UnsupportedOperationException();
}

Java 并发实战
Java 并发编程的艺术
https://www.jianshu.com/p/586…

日拱一兵 | 原创

搞定ReentrantReadWriteLock-几道小小数学题就够了

前言

ReadWriteLock

ReentrantReadWriteLock 类结构

基本示例

读写状态设计

源码分析

写锁分析

读锁分析

读写锁的升级与降级

总结

灵魂追问

参考

Just My Socks（注册教程内含优惠码）

搞定ReentrantReadWriteLock-几道小小数学题就够了

前言

ReadWriteLock

ReentrantReadWriteLock 类结构

基本示例

读写状态设计

源码分析

写锁分析

读锁分析

读写锁的升级与降级

总结

灵魂追问

参考

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