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JAVA synchronized锁过度使用导致热点对象竞争的优化路径
大家好，今天我们来聊聊Java中synchronized锁的过度使用以及由此导致的热点对象竞争问题。synchronized是Java中最基础也是最常用的同步机制，但如果使用不当，很容易成为性能瓶颈。这次讲座将深入探讨这一问题，并提供一系列优化策略，帮助大家写出更高性能的多线程代码。
一、synchronized 的工作原理回顾
首先，我们快速回顾一下synchronized的工作原理。在Java中，synchronized可以修饰方法或代码块，用于实现线程间的互斥访问。
- 修饰实例方法: 锁对象是
this实例。 - 修饰静态方法: 锁对象是该类的
Class对象。 - 修饰代码块: 需要显式指定锁对象。
当一个线程尝试进入一个被synchronized保护的代码区域时，它需要先获得锁。如果锁已经被其他线程持有，那么该线程会被阻塞，直到锁被释放。一旦线程获得锁，它就可以执行同步代码，执行完毕后，会自动释放锁。
synchronized 的底层实现依赖于操作系统的互斥锁，以及Java对象头中的锁标志位。锁的获取和释放涉及到用户态和内核态的切换，因此开销相对较大。
二、热点对象竞争的产生
热点对象是指在多线程并发环境中，被大量线程频繁访问的对象。当多个线程同时尝试访问一个被synchronized保护的热点对象时，就会发生激烈的锁竞争，导致以下问题：
- 线程阻塞: 大量线程因为无法获得锁而被阻塞，降低了系统的并发能力。
- 上下文切换: 线程频繁地进行阻塞和唤醒，导致大量的上下文切换，增加了系统的开销。
- CPU 占用率高: 虽然线程在阻塞，但系统仍然需要调度这些线程，造成CPU资源的浪费。
- 响应时间延长: 由于线程需要等待锁的释放，请求的响应时间会显著延长。
以下代码展示了一个简单的热点对象竞争的例子：
public class Counter {
private int count = 0;
public synchronized void increment() {
count++;
}
public int getCount() {
return count;
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
Counter counter = new Counter();
int numThreads = 1000;
Thread[] threads = new Thread[numThreads];
for (int i = 0; i < numThreads; i++) {
threads[i] = new Thread(() -> {
for (int j = 0; j < 10000; j++) {
counter.increment();
}
});
threads[i].start();
}
for (int i = 0; i < numThreads; i++) {
threads[i].join();
}
System.out.println("Final count: " + counter.getCount());
}
}在这个例子中，Counter 对象的 increment() 方法被 synchronized 修饰，多个线程并发地调用 increment() 方法，导致对 count 变量的激烈竞争。
三、分析锁竞争的工具
在优化之前，我们需要先找到导致锁竞争的热点对象。常用的分析工具有：
- JConsole: JDK 自带的监控工具，可以查看线程的阻塞情况和锁的持有者。
- VisualVM: 功能更强大的监控工具，可以分析线程的 CPU 使用率、内存占用等。
- JProfiler 和 YourKit: 商用的 profiling 工具，提供更详细的性能分析报告。
通过这些工具，我们可以定位到哪些代码区域存在锁竞争，以及哪些线程在等待锁。
四、优化策略：从粗粒度到细粒度
优化synchronized锁过度使用的一个关键原则是：尽量减少锁的持有时间，降低锁的粒度。
下面我们将介绍一系列优化策略，从粗粒度到细粒度：
-
减少锁的持有时间
最简单的优化方法是减少锁的持有时间。这意味着只在必要的时候才加锁，尽快释放锁。
public class Example { private Object lock1 = new Object(); private Object lock2 = new Object(); private int sharedData1; private int sharedData2; public void method() { // 不需要同步的代码 doSomething(); synchronized (lock1) { // 只需要同步 sharedData1 的代码 sharedData1++; } // 不需要同步的代码 doSomethingElse(); synchronized (lock2) { // 只需要同步 sharedData2 的代码 sharedData2++; } } private void doSomething() { // 一些耗时的操作 } private void doSomethingElse() { // 另一些耗时的操作 } }在这个例子中，我们将对
sharedData1和sharedData2的同步分别使用不同的锁，并且只在访问共享变量的时候才加锁，避免了不必要的锁持有时间。 -
锁分离 (Lock Striping)
锁分离是将一个锁拆分成多个锁，每个锁保护不同的数据。这样可以降低锁的竞争程度，提高并发性。
例如，
ConcurrentHashMap使用了锁分段技术，将整个哈希表分成多个段，每个段使用一个锁。这样，多个线程可以同时访问不同的段，而不需要等待同一个锁。以下是一个简单的锁分离的例子：
public class StripedCounter { private static final int NUM_LOCKS = 16; private final Object[] locks = new Object[NUM_LOCKS]; private final int[] counts = new int[NUM_LOCKS]; public StripedCounter() { for (int i = 0; i < NUM_LOCKS; i++) { locks[i] = new Object(); } } public void increment(int key) { int lockIndex = Math.abs(key % NUM_LOCKS); // 根据 key 计算锁的索引 synchronized (locks[lockIndex]) { counts[lockIndex]++; } } public int getCount(int key) { int lockIndex = Math.abs(key % NUM_LOCKS); synchronized (locks[lockIndex]) { return counts[lockIndex]; } } }在这个例子中，我们创建了 16 个锁，根据
key的值将数据分散到不同的锁中。这样，即使多个线程访问同一个StripedCounter对象，它们也可能访问不同的锁，从而降低锁的竞争程度。 -
使用并发容器
Java 提供了多种并发容器，例如
ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList、BlockingQueue等。这些容器内部使用了更高级的并发控制机制，例如 CAS (Compare and Swap) 和锁分段，可以提供更好的并发性能。尽量使用并发容器来代替传统的同步容器（例如
HashMap、ArrayList），可以避免显式地使用synchronized锁。例如，将之前的
Counter例子修改为使用AtomicInteger：import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; public class AtomicCounter { private AtomicInteger count = new AtomicInteger(0); public void increment() { count.incrementAndGet(); } public int getCount() { return count.get(); } public static void main(String[] args) throws InterruptedException { AtomicCounter counter = new AtomicCounter(); int numThreads = 1000; Thread[] threads = new Thread[numThreads]; for (int i = 0; i < numThreads; i++) { threads[i] = new Thread(() -> { for (int j = 0; j < 10000; j++) { counter.increment(); } }); threads[i].start(); } for (int i = 0; i < numThreads; i++) { threads[i].join(); } System.out.println("Final count: " + counter.getCount()); } }AtomicInteger使用 CAS 操作来实现原子性的递增，避免了使用synchronized锁，从而提高了并发性能。 -
使用 ReadWriteLock
如果读操作远多于写操作，可以使用
ReadWriteLock来提高并发性。ReadWriteLock允许多个线程同时读取共享数据，但只允许一个线程写入共享数据。以下是一个使用
ReadWriteLock的例子：import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock; import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock; public class ReadWriteCounter { private int count = 0; private final ReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock(); public int getCount() { lock.readLock().lock(); try { return count; } finally { lock.readLock().unlock(); } } public void increment() { lock.writeLock().lock(); try { count++; } finally { lock.writeLock().unlock(); } } }在这个例子中，
getCount()方法使用读锁，允许多个线程同时读取count变量。increment()方法使用写锁，只允许一个线程写入count变量。 -
使用 Atomic 类
Java 提供了多种 Atomic 类，例如
AtomicInteger、AtomicLong、AtomicReference等。这些类使用 CAS 操作来实现原子性，避免了使用synchronized锁。如果只需要对单个变量进行原子操作，使用 Atomic 类通常比使用
synchronized锁更高效。import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; public class AtomicExample { private AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0); public void increment() { counter.incrementAndGet(); } public int getCounter() { return counter.get(); } } -
使用 StampedLock (Java 8)
StampedLock是 Java 8 中引入的一种新的锁机制，它提供了比ReadWriteLock更灵活的读写锁控制。StampedLock提供了三种模式：- Write lock: 独占锁，只允许一个线程写入。
- Read lock: 共享锁，允许多个线程读取。
- Optimistic read: 乐观读，允许线程在没有锁的情况下读取数据，然后在必要时验证数据是否被修改。
StampedLock的乐观读模式可以进一步提高并发性能，但需要更复杂的代码来实现。import java.util.concurrent.locks.StampedLock; public class StampedCounter { private int count = 0; private final StampedLock lock = new StampedLock(); public int getCount() { long stamp = lock.tryOptimisticRead(); // 尝试乐观读 int currentCount = count; if (!lock.validate(stamp)) { // 检查数据是否被修改 stamp = lock.readLock(); // 如果数据被修改，则获取读锁 try { currentCount = count; } finally { lock.unlockRead(stamp); } } return currentCount; } public void increment() { long stamp = lock.writeLock(); try { count++; } finally { lock.unlockWrite(stamp); } } }在这个例子中，
getCount()方法首先尝试乐观读，如果在读取过程中数据没有被修改，则直接返回结果。如果数据被修改，则获取读锁，重新读取数据。 -
ThreadLocal 变量
如果每个线程都需要访问一个共享变量的副本，可以使用
ThreadLocal变量。ThreadLocal变量为每个线程创建一个独立的变量副本，避免了线程间的竞争。public class ThreadLocalExample { private static ThreadLocal<Integer> threadId = new ThreadLocal<Integer>() { @Override protected Integer initialValue() { return 0; // 设置初始值 } }; public void process() { int id = threadId.get(); System.out.println("Thread ID: " + id); threadId.set(id + 1); } }在这个例子中，每个线程都有自己的
threadId变量副本，线程之间不会相互干扰。
五、总结优化策略
| 优化策略 | 描述 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 减少锁的持有时间 | 只在必要的时候才加锁，尽快释放锁。 | 任何使用 synchronized 锁的场景。 |
| 锁分离 (Lock Striping) | 将一个锁拆分成多个锁，每个锁保护不同的数据。 | 共享数据可以分成多个独立的部分的场景。 |
| 使用并发容器 | 使用 ConcurrentHashMap、CopyOnWriteArrayList 等并发容器代替传统的同步容器。 | 需要线程安全的集合类的场景。 |
| 使用 ReadWriteLock | 读操作远多于写操作的场景。 | 读写分离的场景。 |
| 使用 Atomic 类 | 使用 AtomicInteger、AtomicLong 等 Atomic 类代替 synchronized 锁。 | 只需要对单个变量进行原子操作的场景。 |
| 使用 StampedLock | 提供了比 ReadWriteLock 更灵活的读写锁控制。 | 需要更精细的读写锁控制的场景。 |
| ThreadLocal 变量 | 为每个线程创建一个独立的变量副本，避免了线程间的竞争。 | 每个线程都需要访问一个共享变量的副本的场景。 |
六、选择合适的优化策略
选择合适的优化策略需要根据具体的应用场景和性能需求进行权衡。没有一种策略是万能的，需要根据实际情况进行选择和组合。
- 首先， 考虑是否可以减少锁的持有时间，只在必要的时候才加锁。
- 其次， 如果共享数据可以分成多个独立的部分，可以考虑使用锁分离。
- 再次， 尽量使用并发容器代替传统的同步容器。
- 如果读操作远多于写操作， 可以考虑使用 ReadWriteLock 或 StampedLock。
- 如果只需要对单个变量进行原子操作， 使用 Atomic 类通常比使用 synchronized 锁更高效。
- 如果每个线程都需要访问一个共享变量的副本， 可以使用 ThreadLocal 变量。
在进行优化之后，务必使用性能分析工具来验证优化效果，确保优化真正提高了系统的并发性能。
七、避免过度优化
过度优化可能会导致代码复杂性增加，维护成本提高。在优化之前，需要明确优化的目标，并仔细评估优化带来的收益和成本。
- 不要过早优化: 在没有明确的性能瓶颈之前，不要进行优化。
- 不要过度优化: 优化到一定程度后，收益可能会递减，甚至可能带来负面影响。
- 保持代码的可读性和可维护性: 优化后的代码应该仍然易于理解和维护。
八、总结一下今天的分享
今天我们讨论了synchronized锁过度使用导致热点对象竞争的问题，并提供了一系列优化策略，包括减少锁的持有时间、锁分离、使用并发容器、ReadWriteLock、Atomic类、StampedLock和ThreadLocal变量。重要的是选择合适的优化策略，并避免过度优化。希望这些知识能帮助大家写出更高性能的多线程Java代码。