关于多线程:高并发ReadWriteLock怎么和缓存扯上关系了

写在后面

在理论工作中，有一种十分广泛的并发场景：那就是读多写少的场景。在这种场景下，为了优化程序的性能，咱们常常应用缓存来进步利用的拜访性能。因为缓存非常适合应用在读多写少的场景中。而在并发场景中，Java SDK中提供了ReadWriteLock来满足读多写少的场景。本文咱们就来说说应用ReadWriteLock如何实现一个通用的缓存核心。

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读写锁

说起读写锁，置信小伙伴们并不生疏。总体来说，读写锁须要遵循以下准则：

• 一个共享变量容许同时被多个读线程读取到。
• 一个共享变量在同一时刻只能被一个写线程进行写操作。
• 一个共享变量在被写线程执行写操作时，此时这个共享变量不能被读线程执行读操作。

这里，须要小伙伴们留神的是：读写锁和互斥锁的一个重要的区别就是：读写锁容许多个线程同时读共享变量，而互斥锁不容许。所以，在高并发场景下，读写锁的性能要高于互斥锁。然而，读写锁的写操作是互斥的，也就是说，应用读写锁时，一个共享变量在被写线程执行写操作时，此时这个共享变量不能被读线程执行读操作。

读写锁反对偏心模式和非偏心模式，具体是在ReentrantReadWriteLock的构造方法中传递一个boolean类型的变量来管制。

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

另外，须要留神的一点是：在读写锁中，读锁调用newCondition()会抛出UnsupportedOperationException异样，也就是说：读锁不反对条件变量。

缓存实现

这里，咱们应用ReadWriteLock疾速实现一个缓存的通用工具类，总体代码如下所示。

public class ReadWriteLockCache<K,V> {    private final Map<K, V> m = new HashMap<>();    private final ReadWriteLock rwl = new ReentrantReadWriteLock();    // 读锁    private final Lock r = rwl.readLock();    // 写锁    private final Lock w = rwl.writeLock();    // 读缓存    public V get(K key) {        r.lock();        try { return m.get(key); }        finally { r.unlock(); }    }    // 写缓存    public V put(K key, V value) {        w.lock();        try { return m.put(key, value); }        finally { w.unlock(); }    }}

能够看到，在ReadWriteLockCache中，咱们定义了两个泛型类型，K代表缓存的Key，V代表缓存的value。在ReadWriteLockCache类的外部，咱们应用Map来缓存相应的数据，小伙伴都都晓得HashMap并不是线程平安的类，所以，这里应用了读写锁来保障线程的安全性，例如，咱们在get()办法中应用了读锁，get()办法能够被多个线程同时执行读操作；put()办法外部应用写锁，也就是说，put()办法在同一时刻只能有一个线程对缓存进行写操作。

这里须要留神的是：无论是读锁还是写锁，锁的开释操作都须要放到finally{}代码块中。

在以往的教训中，有两种向缓存中加载数据的形式，一种是：我的项目启动时，将数据全量加载到缓存中，一种是在我的项目运行期间，按需加载所须要的缓存数据。

接下来，咱们就别离来看看全量加载缓存和按需加载缓存的形式。

全量加载缓存

全量加载缓存相对来说比较简单，就是在我的项目启动的时候，将数据一次性加载到缓存中，这种状况实用于缓存数据量不大，数据变动不频繁的场景，例如：能够缓存一些零碎中的数据字典等信息。整个缓存加载的大体流程如下所示。

将数据全量加载到缓存后，后续就能够间接从缓存中读取相应的数据了。

全量加载缓存的代码实现比较简单，这里，我就间接应用如下代码进行演示。

public class ReadWriteLockCache<K,V> {    private final Map<K, V> m = new HashMap<>();    private final ReadWriteLock rwl = new ReentrantReadWriteLock();    // 读锁    private final Lock r = rwl.readLock();    // 写锁    private final Lock w = rwl.writeLock();        public ReadWriteLockCache(){        //查询数据库        List<Field<K, V>> list = .....;        if(!CollectionUtils.isEmpty(list)){            list.parallelStream().forEach((f) ->{                m.put(f.getK(), f.getV);            });        }    }    // 读缓存    public V get(K key) {        r.lock();        try { return m.get(key); }        finally { r.unlock(); }    }    // 写缓存    public V put(K key, V value) {        w.lock();        try { return m.put(key, value); }        finally { w.unlock(); }    }}

按需加载缓存

按需加载缓存也能够叫作懒加载，就是说：须要加载的时候才会将数据加载到缓存。具体来说：就是程序启动的时候，不会将数据加载到缓存，当运行时，须要查问某些数据，首先检测缓存中是否存在须要的数据，如果存在，则间接读取缓存中的数据，如果不存在，则到数据库中查问数据，并将数据写入缓存。后续的读取操作，因为缓存中曾经存在了相应的数据，间接返回缓存的数据即可。

这种查问缓存的形式实用于大多数缓存数据的场景。

咱们能够应用如下代码来示意按需查问缓存的业务。

class ReadWriteLockCache<K,V> {    private final Map<K, V> m = new HashMap<>();    private final ReadWriteLock rwl =  new ReentrantReadWriteLock();    private final Lock r = rwl.readLock();    private final Lock w = rwl.writeLock();    V get(K key) {        V v = null;        //读缓存        r.lock();                try {            v = m.get(key);        } finally{            r.unlock();            }        //缓存中存在，返回        if(v != null) {              return v;        }          //缓存中不存在，查询数据库        w.lock();             try {           //再次验证缓存中是否存在数据            v = m.get(key);            if(v == null){                 //查询数据库                v=从数据库中查问进去的数据                m.put(key, v);            }        } finally{            w.unlock();        }        return v;     }}

这里，在get()办法中，首先从缓存中读取数据，此时，咱们对查问缓存的操作增加了读锁，查问返回后，进行解锁操作。判断缓存中返回的数据是否为空，不为空，则间接返回数据；如果为空，则获取写锁，之后再次从缓存中读取数据，如果缓存中不存在数据，则查询数据库，将后果数据写入缓存，开释写锁。最终返回后果数据。

这里，有小伙伴可能会问：为啥程序都曾经增加写锁了，在写锁外部为啥还要查问一次缓存呢？

这是因为在高并发的场景下，可能会存在多个线程来竞争写锁的景象。例如：第一次执行get()办法时，缓存中的数据为空。如果此时有三个线程同时调用get()办法，同时运行到 w.lock()代码处，因为写锁的排他性。此时只有一个线程会获取到写锁，其余两个线程则阻塞在w.lock()处。获取到写锁的线程持续往下执行查询数据库，将数据写入缓存，之后开释写锁。

此时，另外两个线程竞争写锁，某个线程会获取到锁，持续往下执行，如果在w.lock()后没有 v = m.get(key); 再次查问缓存的数据，则这个线程会间接查询数据库，将数据写入缓存后开释写锁。最初一个线程同样会依照这个流程执行。

这里，实际上第一个线程曾经查问过数据库，并且将数据写入缓存了，其余两个线程就没必要再次查询数据库了，间接从缓存中查问出相应的数据即可。所以，在w.lock()后增加 v = m.get(key); 再次查问缓存的数据，可能无效的缩小高并发场景下反复查询数据库的问题，晋升零碎的性能。

读写锁的升降级

对于锁的升降级，小伙伴们须要留神的是：在ReadWriteLock中，锁是不反对降级的，因为读锁还未开释时，此时获取写锁，就会导致写锁永恒期待，相应的线程也会被阻塞而无奈唤醒。

尽管不反对锁降级，然而ReadWriteLock反对锁降级，例如，咱们来看看官网的ReentrantReadWriteLock示例，如下所示。

class CachedData {    Object data;    volatile boolean cacheValid;    final ReentrantReadWriteLock rwl = new ReentrantReadWriteLock();    void processCachedData() {        rwl.readLock().lock();        if (!cacheValid) {            // Must release read lock before acquiring write lock            rwl.readLock().unlock();            rwl.writeLock().lock();            try {                // Recheck state because another thread might have                // acquired write lock and changed state before we did.                if (!cacheValid) {                    data = ...                    cacheValid = true;                }                // Downgrade by acquiring read lock before releasing write lock                rwl.readLock().lock();            } finally {                rwl.writeLock().unlock(); // Unlock write, still hold read            }        }        try {            use(data);        } finally {            rwl.readLock().unlock();        }    }}}

数据同步问题

首先，这里说的数据同步指的是数据源和数据缓存之间的数据同步，说的再间接一点，就是数据库和缓存之间的数据同步。

这里，咱们能够采取三种计划来解决数据同步的问题，如下图所示

超时机制

这个比拟好了解，就是在向缓存写入数据的时候，给一个超时工夫，当缓存超时后，缓存的数据会主动从缓存中移除，此时程序再次拜访缓存时，因为缓存中不存在相应的数据，查询数据库失去数据后，再将数据写入缓存。

采纳这种计划须要留神缓存的穿透问题，无关缓存穿透、击穿、雪崩的常识，小伙伴们能够参见《【高并发】面试官：讲讲什么是缓存穿透？击穿？雪崩？如何解决？》

定时更新缓存

这种计划是超时机制的增强版，在向缓存中写入数据的时候，同样给一个超时工夫。与超时机制不同的是，在程序后盾独自启动一个线程，定时查询数据库中的数据，而后将数据写入缓存中，这样可能在肯定水平上防止缓存的穿透问题。

实时更新缓存

这种计划可能做到数据库中的数据与缓存的数据是实时同步的，能够应用阿里开源的Canal框架实现MySQL数据库与缓存数据的实时同步。也能够应用我集体开源的mykit-data框架哦（举荐应用）~~

举荐浏览

• 【高并发】面试官：讲讲什么是缓存穿透？击穿？雪崩？如何解决？
• 两行代码修复了解析MySQL8.x binlog错位的问题！！

mykit-data开源地址：

• https://github.com/sunshinelyz/mykit-data
• https://gitee.com/binghe001/mykit-data

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