JAVA抢占式锁竞争造成系统雪崩：JStack排查与锁优化方案

大家好，今天我们来聊聊一个在线上环境中非常棘手的问题：JAVA抢占式锁竞争导致的系统雪崩。相信很多同学都遇到过，明明服务器CPU、内存都还有富余，但系统却突然响应缓慢，甚至直接崩溃。这种现象往往让人摸不着头脑，排查起来也相当困难。

今天，我们将从以下几个方面入手，深入剖析这个问题：

抢占式锁的原理及影响： 了解什么是抢占式锁，以及它为何会导致系统性能下降甚至雪崩。
JStack实战排查： 学习如何使用JStack工具定位到具体的锁竞争代码，找出问题根源。
锁优化方案： 针对不同的锁竞争场景，提供多种优化方案，包括减少锁持有时间、使用更细粒度的锁、使用并发容器、避免死锁等。
案例分析： 通过一个实际的案例，演示如何运用上述知识进行排查和优化。

1. 抢占式锁的原理及影响

在JAVA中，锁主要用于控制多个线程对共享资源的并发访问，保证数据的一致性和完整性。JAVA提供的锁机制，例如 synchronized 关键字和 java.util.concurrent.locks 包中的 Lock 接口，都属于抢占式锁。

抢占式锁的原理：

当一个线程尝试获取一个已经被其他线程持有的锁时，该线程会被阻塞，进入等待队列。当持有锁的线程释放锁后，等待队列中的一个线程会被唤醒，尝试获取锁。这个过程就是抢占，因为线程需要竞争才能获得锁。

抢占式锁的影响：

上下文切换： 当线程被阻塞或唤醒时，操作系统需要进行上下文切换，保存当前线程的状态，并加载新线程的状态。频繁的上下文切换会消耗大量的CPU资源，降低系统性能。
线程调度： 操作系统需要调度线程的执行，这也会消耗CPU资源。当大量线程同时竞争锁时，线程调度的开销会显著增加。
资源消耗： 等待锁的线程会一直占用内存等资源，如果大量线程同时等待锁，会导致系统资源耗尽，甚至崩溃。
系统雪崩： 当系统中的一部分服务因为锁竞争而响应缓慢时，会导致请求积压，进而影响其他服务，最终导致整个系统崩溃，这就是系统雪崩。

简单示例：

public class Counter {
    private int count = 0;
    private final Object lock = new Object();

    public void increment() {
        synchronized (lock) {
            count++;
        }
    }

    public int getCount() {
        synchronized (lock) {
            return count;
        }
    }
}

在这个例子中，increment() 和 getCount() 方法都使用了 synchronized 关键字来保护 count 变量。如果多个线程同时调用这两个方法，就会发生锁竞争。

2. JStack实战排查

当系统出现性能问题，怀疑是锁竞争导致的，我们可以使用 JStack 工具来分析线程堆栈信息，定位到具体的锁竞争代码。

JStack 工具介绍：

JStack 是 JDK 自带的线程堆栈分析工具，它可以打印出指定 JAVA 进程中的所有线程的堆栈信息，包括线程的状态、锁信息等。

使用 JStack 的步骤：

获取 JAVA 进程 ID： 可以使用 jps 命令或者操作系统的任务管理器来获取 JAVA 进程的 ID。
```
jps
```
使用 JStack 命令： 使用 JStack 命令打印线程堆栈信息，并将结果保存到文件中。
```
jstack <pid> > stack.txt
```
其中 <pid> 是 JAVA 进程的 ID，stack.txt 是保存堆栈信息的文件名。
分析堆栈信息： 打开 stack.txt 文件，分析线程堆栈信息，查找锁竞争的代码。

分析堆栈信息的关键：

查找 BLOCKED 线程： BLOCKED 状态的线程表示该线程正在等待锁。
查找 WAITING 线程： WAITING 状态的线程表示该线程正在等待其他线程的通知。
查找 TIMED_WAITING 线程： TIMED_WAITING 状态的线程表示该线程在指定的时间内等待其他线程的通知。
查找锁信息： 在线程堆栈信息中，可以找到线程正在等待的锁的信息，包括锁的类型、锁的拥有者等。

示例：

假设我们有以下代码：

public class LockExample {
    private final Object lock1 = new Object();
    private final Object lock2 = new Object();

    public void method1() {
        synchronized (lock1) {
            try {
                Thread.sleep(1000); // 模拟耗时操作
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            method2();
        }
    }

    public void method2() {
        synchronized (lock2) {
            System.out.println("Method 2 executed");
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        LockExample example = new LockExample();
        new Thread(() -> example.method1()).start();
        new Thread(() -> example.method2()).start();
    }
}

如果运行这段代码，并使用 JStack 工具分析线程堆栈信息，可能会看到类似以下的输出：

"Thread-1" #11 prio=5 os_prio=0 tid=0x000000001c8a6000 nid=0x2d84 waiting for monitor entry [0x000000001d36f000]
   java.lang.Thread.State: BLOCKED (on object monitor)
        at LockExample.method2(LockExample.java:21)
        - waiting to lock <0x000000076b0a5430> (a java.lang.Object)
        at LockExample.method1(LockExample.java:17)
        - locked <0x000000076b0a5420> (a java.lang.Object)
        at LockExample.lambda$main$0(LockExample.java:29)
        at LockExample$$Lambda$1/915629197.run(Unknown Source)
        at java.lang.Thread.run(java.lang.Thread.java:745)

"Thread-0" #10 prio=5 os_prio=0 tid=0x000000001c8a5000 nid=0x4254 waiting on condition [0x000000001d26f000]
   java.lang.Thread.State: TIMED_WAITING (sleeping)
        at java.lang.Thread.sleep(Native Method)
        at LockExample.method1(LockExample.java:15)
        - locked <0x000000076b0a5420> (a java.lang.Object)
        at LockExample.lambda$main$0(LockExample.java:29)
        at LockExample$$Lambda$1/915629197.run(Unknown Source)
        at java.lang.Thread.run(java.lang.Thread.java:745)

从这个堆栈信息中，我们可以看到：

Thread-1 处于 BLOCKED 状态，正在等待 lock2 的锁。
Thread-0 处于 TIMED_WAITING 状态，正在 Thread.sleep() 方法中休眠，并且持有 lock1 的锁。

通过这个信息，我们可以判断出 Thread-1 因为等待 lock2 的锁而被阻塞，而 lock2 可能被其他线程持有，导致锁竞争。

3. 锁优化方案

定位到锁竞争的代码后，我们需要采取相应的优化方案来减少锁竞争，提高系统性能。

以下是一些常见的锁优化方案：

优化方案	适用场景	优点	缺点
减少锁持有时间	锁保护的代码块中包含耗时操作	降低锁的竞争程度，提高并发性能	需要仔细分析代码，确保只在必要时才持有锁
使用更细粒度的锁	多个线程只需要访问共享资源的不同部分	降低锁的竞争程度，提高并发性能	需要仔细设计锁的粒度，避免过度细化导致锁管理的复杂性
使用并发容器	需要频繁地进行读写操作的共享数据	并发容器内部使用了高效的并发机制，可以减少锁的竞争	某些并发容器可能存在一定的性能瓶颈，需要根据实际情况选择合适的并发容器
使用读写锁	共享资源的读操作远多于写操作	读写锁允许多个线程同时读取共享资源，可以提高读操作的并发性能	写操作仍然是互斥的，如果写操作比较频繁，读写锁的性能提升可能不明显
使用 CAS 操作	只需要进行简单的原子操作，例如计数器	CAS 操作是一种无锁操作，可以避免锁的竞争	CAS 操作只能保证单个变量的原子性，如果需要保证多个变量的原子性，需要使用其他机制
避免死锁	多个线程互相等待对方释放锁	避免死锁可以保证系统的稳定性和可用性	需要仔细设计锁的获取顺序，避免循环依赖
锁分离	将一个锁拆分成多个锁，每个锁只保护一部分资源。	能够并发访问不同部分的资源，减少锁的竞争。	拆分锁需要仔细设计，确保数据的一致性。
锁消除/锁粗化	锁消除：编译器识别出不可能存在竞争的锁，并将其消除。锁粗化：将多个相邻的锁合并成一个更大的锁。	锁消除可以减少不必要的锁操作，锁粗化可以减少锁的获取和释放次数。	需要编译器支持，并且需要仔细分析代码，确保锁消除或锁粗化不会导致数据不一致。

以下是一些具体的代码示例：

1. 减少锁持有时间：

public class Example1 {
    private final Object lock = new Object();
    private String data;

    public void processData() {
        String localData;
        synchronized (lock) {
            // 仅仅在需要同步的时候才持有锁
            localData = this.data;
        }
        // 耗时操作
        localData =  localData.toUpperCase(); // 假设这是一个耗时操作
        synchronized (lock) {
            this.data = localData;
        }

    }
}

2. 使用更细粒度的锁：

public class Example2 {
    private final Object lock1 = new Object();
    private final Object lock2 = new Object();
    private int count1 = 0;
    private int count2 = 0;

    public void incrementCount1() {
        synchronized (lock1) {
            count1++;
        }
    }

    public void incrementCount2() {
        synchronized (lock2) {
            count2++;
        }
    }
}

3. 使用并发容器：

import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

public class Example3 {
    private final ConcurrentHashMap<String, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>();

    public void updateCount(String key) {
        map.compute(key, (k, v) -> (v == null) ? 1 : v + 1);
    }
}

4. 使用读写锁：

import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;

public class Example4 {
    private final ReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock();
    private String data;

    public String getData() {
        lock.readLock().lock();
        try {
            return data;
        } finally {
            lock.readLock().unlock();
        }
    }

    public void setData(String data) {
        lock.writeLock().lock();
        try {
            this.data = data;
        } finally {
            lock.writeLock().unlock();
        }
    }
}

5. 使用 CAS 操作：

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

public class Example5 {
    private final AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);

    public void increment() {
        count.incrementAndGet();
    }

    public int getCount() {
        return count.get();
    }
}

4. 案例分析

假设我们的系统是一个电商平台的订单服务，该服务负责处理用户的订单创建、支付、发货等操作。在高峰期，大量的用户同时下单，导致订单服务出现性能问题，响应缓慢。

问题排查：

监控系统： 通过监控系统发现订单服务的 CPU 使用率很高，但是 TPS (每秒事务数) 却很低。
JStack 分析： 使用 JStack 工具分析线程堆栈信息，发现大量的线程处于 BLOCKED 状态，正在等待锁。
代码分析： 通过分析代码，发现 OrderService 中的 createOrder() 方法使用了 synchronized 关键字来保护订单的创建过程。由于订单创建过程涉及到多个步骤，包括库存扣减、支付处理、物流信息生成等，导致锁的持有时间很长。

优化方案：

减少锁持有时间： 将 createOrder() 方法中的耗时操作（例如，调用第三方支付接口）移到锁的外部执行。
使用更细粒度的锁： 将订单创建过程中的不同步骤拆分成多个方法，每个方法使用不同的锁来保护。
使用并发容器： 将订单相关的缓存数据（例如，商品库存信息）使用 ConcurrentHashMap 来存储，减少锁的竞争。

优化后的代码示例：

import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

public class OrderService {
    private final Object lock1 = new Object();
    private final Object lock2 = new Object();
    private final ConcurrentHashMap<String, Integer> stockMap = new ConcurrentHashMap<>();

    public Order createOrder(String userId, String productId, int quantity) {
        // 1. 扣减库存
        if (!decreaseStock(productId, quantity)) {
            throw new RuntimeException("库存不足");
        }

        // 2. 创建订单
        Order order = null;
        synchronized (lock1) {
            order = new Order(userId, productId, quantity);
        }

        // 3. 支付处理 (移到锁外部)
        try {
            payOrder(order);
        } catch (Exception e) {
            // 支付失败，需要回滚库存
            increaseStock(productId, quantity);
            throw new RuntimeException("支付失败", e);
        }

        // 4. 生成物流信息
        synchronized (lock2) {
            generateLogisticsInfo(order);
        }

        return order;
    }

    private boolean decreaseStock(String productId, int quantity) {
        return stockMap.compute(productId, (k, v) -> {
            if (v == null || v < quantity) {
                return v; // 返回原值，表示扣减失败
            } else {
                return v - quantity; // 扣减库存
            }
        }) != null; // 如果返回值为null,表示扣减失败，因为key不存在
    }

    private void increaseStock(String productId, int quantity) {
        stockMap.compute(productId, (k, v) -> (v == null) ? quantity : v + quantity);
    }

    private void payOrder(Order order) {
        // 调用第三方支付接口
        System.out.println("支付成功");
    }

    private void generateLogisticsInfo(Order order) {
        // 生成物流信息
        System.out.println("生成物流信息");
    }
}

优化效果：

经过上述优化，订单服务的性能得到了显著提升，CPU 使用率降低，TPS 提高，系统恢复了正常运行。

总结：发现问题，各个击破

通过今天的分享，我们了解了抢占式锁的原理及影响，学习了如何使用 JStack 工具定位锁竞争代码，并提供了一些常见的锁优化方案。在实际工作中，我们需要根据具体的场景选择合适的优化方案，才能有效地解决锁竞争问题，提高系统性能。关键在于理解锁的本质，以及对并发编程的深入理解。