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作者:码哥字节 公众号:码哥字节
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概览
在 JDK 1.8 引入 StampedLock
,能够了解为对 ReentrantReadWriteLock
在某些方面的加强,在原先读写锁的根底上新增了一种叫乐观读(Optimistic Reading)的模式。该模式并不会加锁,所以不会阻塞线程,会有更高的吞吐量和更高的性能。
它的设计初衷是作为一个外部工具类,用于开发其余线程平安的组件,晋升零碎性能,并且编程模型也比ReentrantReadWriteLock
简单,所以用不好就很容易呈现死锁或者线程平安等莫名其妙的问题。
跟着“码哥字节”带着问题一起学习 StampedLock
给咱们带来了什么…
- 有了
ReentrantReadWriteLock
,为何还要引入StampedLock
? - 什么是乐观读?
- 在读多写少的并发场景下,
StampedLock
如何解决写线程难以获取锁的线程“饥饿”问题? - 什么样的场景应用?
- 实现原理剖析,是通过 AQS 实现还是其余的?
个性
三种拜访数据模式:
- Writing(独占写锁):
writeLock
办法会使线程阻塞期待独占拜访,可类比ReentrantReadWriteLock
的写锁模式,同一时刻有且只有一个写线程获取锁资源; - Reading(乐观读锁):
readLock
办法,容许多个线程同时获取乐观读锁,乐观读锁与独占写锁互斥,与乐观读共享。 - Optimistic Reading(乐观读):这里须要留神了,是乐观读,并没有加锁。也就是不会有 CAS 机制并且没有阻塞线程。仅当以后未处于 Writing 模式
tryOptimisticRead
才会返回非 0 的邮戳(Stamp),如果在获取乐观读之后没有呈现写模式线程获取锁,则在办法validate
返回 true,容许多个线程获取乐观读以及读锁。同时容许一个写线程获取写锁。
反对读写锁互相转换
ReentrantReadWriteLock
当线程获取写锁后能够降级成读锁,然而反过来则不行。
StampedLock
提供了读锁和写锁互相转换的性能,使得该类反对更多的利用场景。
注意事项
StampedLock
是不可重入锁,如果以后线程曾经获取了写锁,再次反复获取的话就会死锁;- 都不反对
Conditon
条件将线程期待; StampedLock
里的写锁和乐观读锁加锁胜利之后,都会返回一个 stamp;而后解锁的时候,须要传入这个 stamp。
详解乐观读带来的性能晋升
那为何 StampedLock
性能比 ReentrantReadWriteLock
好?
关键在于StampedLock
提供的乐观读,咱们晓得ReentrantReadWriteLock
反对多个线程同时获取读锁,然而当多个线程同时读的时候,所有的写线程都是阻塞的。
StampedLock
的乐观读容许一个写线程获取写锁,所以不会导致所有写线程阻塞,也就是当读多写少的时候,写线程有机会获取写锁,缩小了线程饥饿的问题,吞吐量大大提高。
这里可能你就会有疑难,居然同时容许多个乐观读和一个先线程同时进入临界资源操作,那读取的数据可能是错的怎么办?
是的,乐观读不能保障读取到的数据是最新的,所以将数据读取到局部变量的时候须要通过 lock.validate(stamp)
椒盐虾是否被写线程批改过,若是批改过则须要上乐观读锁,再从新读取数据到局部变量。
同时因为乐观读并不是锁,所以没有线程唤醒与阻塞导致的上下文切换,性能更好。
其实跟数据库的“乐观锁”有殊途同归之妙,它的实现思维很简略。咱们举个数据库的例子。
在生产订单的表 product_doc 里减少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。
select id,...,version
from product_doc
where id = 123
在更新的时候匹配 version 才执行更新。
update product_doc
set version = version + 1,...
where id = 123 and version = 5
数据库的乐观锁就是查问的时候将 version 查出来,更新的时候利用 version 字段验证,若是相等阐明数据没有被批改,读取的数据是平安的。
这里的 version 就相似于 StampedLock
的 Stamp。
应用示例
模拟写一个将用户 id 与用户名数据保留在 共享变量 idMap 中,并且提供 put 办法增加数据、get 办法获取数据、以及 putIfNotExist 先从 map 中获取数据,若没有则模仿从数据库查问数据并放到 map 中。
public class CacheStampedLock {
/**
* 共享变量数据
*/
private final Map<Integer, String> idMap = new HashMap<>();
private final StampedLock lock = new StampedLock();
/**
* 增加数据,独占模式
*/
public void put(Integer key, String value) {long stamp = lock.writeLock();
try {idMap.put(key, value);
} finally {lock.unlockWrite(stamp);
}
}
/**
* 读取数据,只读办法
*/
public String get(Integer key) {
// 1. 尝试通过乐观读模式读取数据,非阻塞
long stamp = lock.tryOptimisticRead();
// 2. 读取数据到以后线程栈
String currentValue = idMap.get(key);
// 3. 校验是否被其余线程批改过,true 示意未修改,否则须要加乐观读锁
if (!lock.validate(stamp)) {
// 4. 上乐观读锁,并从新读取数据到以后线程局部变量
stamp = lock.readLock();
try {currentValue = idMap.get(key);
} finally {lock.unlockRead(stamp);
}
}
// 5. 若校验通过,则间接返回数据
return currentValue;
}
/**
* 如果数据不存在则从数据库读取增加到 map 中, 锁降级使用
* @param key
* @param value 能够了解成从数据库读取的数据,假如不会为 null
* @return
*/
public String putIfNotExist(Integer key, String value) {
// 获取读锁,也能够间接调用 get 办法应用乐观读
long stamp = lock.readLock();
String currentValue = idMap.get(key);
// 缓存为空则尝试上写锁从数据库读取数据并写入缓存
try {while (Objects.isNull(currentValue)) {
// 尝试降级写锁
long wl = lock.tryConvertToWriteLock(stamp);
// 不为 0 降级写锁胜利
if (wl != 0L) {
// 模仿从数据库读取数据, 写入缓存中
stamp = wl;
currentValue = value;
idMap.put(key, currentValue);
break;
} else {
// 降级失败,开释之前加的读锁并上写锁,通过循环再试
lock.unlockRead(stamp);
stamp = lock.writeLock();}
}
} finally {
// 开释最初加的锁
lock.unlock(stamp);
}
return currentValue;
}
}
下面的应用例子中,须要引起留神的是 get()
和 putIfNotExist()
办法,第一个应用了乐观读,使得读写能够并发执行,第二个则是应用了读锁转换成写锁的编程模型,先查问缓存,当不存在的时候从数据库读取数据并增加到缓存中。
在应用乐观读的时候肯定要依照固定模板编写,否则很容易出 bug,咱们总结下乐观读编程模型的模板:
public void optimisticRead() {
// 1. 非阻塞乐观读模式获取版本信息
long stamp = lock.tryOptimisticRead();
// 2. 拷贝共享数据到线程本地栈中
copyVaraibale2ThreadMemory();
// 3. 校验乐观读模式读取的数据是否被批改过
if (!lock.validate(stamp)) {
// 3.1 校验未通过,上读锁
stamp = lock.readLock();
try {
// 3.2 拷贝共享变量数据到局部变量
copyVaraibale2ThreadMemory();} finally {
// 开释读锁
lock.unlockRead(stamp);
}
}
// 3.3 校验通过,应用线程本地栈的数据进行逻辑操作
useThreadMemoryVarables();}
应用场景和注意事项
对于读多写少的高并发场景 StampedLock
的性能很好,通过乐观读模式很好的解决了写线程“饥饿”的问题,咱们能够应用StampedLock
来代替ReentrantReadWriteLock
,然而须要留神的是 StampedLock 的性能仅仅是 ReadWriteLock 的子集,在应用的时候,还是有几个中央须要留神一下。
StampedLock
是不可重入锁,应用过程中肯定要留神;- 乐观读、写锁都不反对条件变量
Conditon
,当须要这个个性的时候须要留神; - 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() 办法,会导致 CPU 飙升。所以,应用 StampedLock 肯定不要调用中断操作,如果须要反对中断性能,肯定应用可中断的乐观读锁 readLockInterruptibly() 和写锁 writeLockInterruptibly()。这个规定肯定要记分明。
原理剖析
咱们发现它并不像其余锁一样通过定义外部类继承 AbstractQueuedSynchronizer
抽象类而后子类实现模板办法实现同步逻辑。然而实现思路还是有相似,仍然应用了 CLH 队列来治理线程,通过同步状态值 state 来标识锁的状态。
其外部定义了很多变量,这些变量的目标还是跟 ReentrantReadWriteLock
一样,将状态为按位切分,通过位运算对 state 变量操作用来辨别同步状态。
比方写锁应用的是第八位为 1 则示意写锁,读锁应用 0-7 位,所以个别状况下获取读锁的线程数量为 1-126,超过当前,会应用 readerOverflow int 变量保留超出的线程数。
自旋优化
对多核 CPU 也进行肯定优化,NCPU 获取核数,当核数目超过 1 的时候,线程获取锁的重试、入队钱的重试都有自旋操作。次要就是通过外部定义的一些变量来判断,如图所示。
期待队列
队列的节点通过 WNode 定义,如上图所示。期待队列的节点相比 AQS 更简略,只有三种状态别离是:
- 0:初始状态;
- -1:期待中;
- 勾销;
另外还有一个字段 cowait,通过该字段指向一个栈,保留读线程。构造如图所示
同时定义了两个变量别离指向头结点与尾节点。
/** Head of CLH queue */
private transient volatile WNode whead;
/** Tail (last) of CLH queue */
private transient volatile WNode wtail;
另外有一个须要留神点就是 cowait,保留所有的读节点数据,应用的是头插法。
当读写线程竞争造成期待队列的数据如下图所示:
获取写锁
public long writeLock() {
long s, next; // bypass acquireWrite in fully unlocked case only
return ((((s = state) & ABITS) == 0L &&
U.compareAndSwapLong(this, STATE, s, next = s + WBIT)) ?
next : acquireWrite(false, 0L));
}
获取写锁,如果获取失败则构建节点放入队列,同时阻塞线程,须要留神的时候该办法不响应中断,如需中断须要调用 writeLockInterruptibly()
。否则会造成高 CPU 占用的问题。
(s = state) & ABITS
标识读锁和写锁未被应用,那么久间接执行 U.compareAndSwapLong(this, STATE, s, next = s + WBIT))
CAS 操作将第八位设置 1,标识写锁占用胜利。CAS 失败的话则调用 acquireWrite(false, 0L)
退出期待队列,同时将线程阻塞。
另外acquireWrite(false, 0L)
办法很简单,使用大量自旋操作,比方自旋入队列。
获取读锁
public long readLock() {
long s = state, next; // bypass acquireRead on common uncontended case
return ((whead == wtail && (s & ABITS) < RFULL &&
U.compareAndSwapLong(this, STATE, s, next = s + RUNIT)) ?
next : acquireRead(false, 0L));
}
获取读锁关键步骤
(whead == wtail && (s & ABITS) < RFULL
如果队列为空并且读锁线程数未超过限度,则通过 U.compareAndSwapLong(this, STATE, s, next = s + RUNIT))
CAS 形式批改 state 标识获取读锁胜利。
否则调用 acquireRead(false, 0L)
尝试应用自旋获取读锁,获取不到则进入期待队列。
acquireRead
当 A 线程获取了写锁,B 线程去获取读锁的时候,调用 acquireRead 办法,则会退出阻塞队列,并阻塞 B 线程。办法外部仍然很简单,大抵流程梳理后如下:
- 如果写锁未被占用,则立刻尝试获取读锁,通过 CAS 批改状态为标记胜利则间接返回。
- 如果写锁被占用,则将以后线程包装成 WNode 读节点,并插入期待队列。如果是写线程节点则间接放入队尾,否则放入队尾专门寄存读线程的 WNode cowait 指向的栈。栈构造是头插法的形式插入数据,最终唤醒读节点,从栈顶开始。
开释锁
无论是 unlockRead
开释读锁还是 unlockWrite
开释写锁,总体流程根本都是通过 CAS 操作,批改 state 胜利后调用 release 办法唤醒期待队列的头结点的后继节点线程。
- 想将头结点期待状态设置为 0,标识行将唤醒后继节点。
- 唤醒后继节点通过 CAS 形式获取锁,如果是读节点则会唤醒 cowait 锁指向的栈所有读节点。
开释读锁
unlockRead(long stamp)
如果传入的 stamp 与锁持有的 stamp 统一,则开释非排它锁,外部次要是通过自旋 + CAS 批改 state 胜利,在批改 state 之前做了判断是否超过读线程数限度,若是小于限度才通过 CAS 批改 state 同步状态,接着调用 release 办法唤醒 whead 的后继节点。
开释写锁
unlockWrite(long stamp)
如果传入的 stamp 与锁持有的 stamp 统一,则开释写锁,whead 不为空,且以后节点状态 status!= 0 则调用 release 办法唤醒头结点的后继节点线程。
总结
StampedLock 并不能齐全代替ReentrantReadWriteLock
,在读多写少的场景下因为乐观读的模式,容许一个写线程获取写锁,解决了写线程饥饿问题,大大提高吞吐量。
在应用乐观读的时候须要留神依照编程模型模板形式去编写,否则很容易造成死锁或者意想不到的线程平安问题。
它不是可重入锁,且不反对条件变量 Conditon
。并且线程阻塞在 readLock() 或者 writeLock() 上时,此时调用该阻塞线程的 interrupt() 办法,会导致 CPU 飙升。如果须要中断线程的场景,肯定要留神调用 乐观读锁 readLockInterruptibly() 和写锁 writeLockInterruptibly()。
另外唤醒线程的规定和 AQS 相似,先唤醒头结点,不同的是 StampedLock
唤醒的节点是读节点的时候,会唤醒此读节点的 cowait 锁指向的栈的所有读节点,然而唤醒与插入的程序相同。
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参考内容
[Java 多线程进阶(十一)—— J.U.C 之 locks 框架:StampedLock]