JAVA JUC工具类锁竞争优化与底层同步器共性原理总结
各位朋友，大家好！今天我们来聊聊Java并发编程中一个非常重要的主题：JUC工具类中的锁竞争优化以及它们与底层同步器之间共通的原理。在并发编程中，锁是保证线程安全的关键，但锁竞争也是性能瓶颈的常见来源。了解如何优化锁竞争，以及JUC工具类如何利用底层同步机制来提高并发性能，对于编写高效的并发程序至关重要。
一、锁竞争的代价
在深入研究优化策略之前，我们首先要明确锁竞争的代价。当多个线程尝试获取同一个锁时，只有持有锁的线程能够继续执行，其他线程会被阻塞，进入等待状态。这种阻塞和唤醒操作涉及到上下文切换，上下文切换的开销是非常大的。
此外，锁竞争还会导致：
- CPU资源的浪费：被阻塞的线程虽然没有执行实际任务，但仍然会消耗CPU资源进行等待。
- 吞吐量降低：由于线程需要等待锁，程序的整体吞吐量会受到影响。
- 死锁风险：不合理的锁使用方式可能导致死锁，使程序无法正常运行。
二、锁竞争的常见优化策略
针对锁竞争，我们可以从多个层面进行优化：
- 减少锁的持有时间： 尽可能缩短持有锁的时间，避免在同步代码块中执行耗时操作。
- 减小锁的粒度：将大锁拆分成多个小锁，降低锁冲突的可能性。例如，使用
ConcurrentHashMap代替HashMap。 - 使用读写锁：对于读多写少的场景，使用
ReadWriteLock允许多个线程同时读取，从而提高并发性能。 - 使用无锁数据结构：例如，使用
ConcurrentLinkedQueue代替LinkedList，利用CAS操作实现并发安全。 - 使用线程本地存储：使用
ThreadLocal为每个线程创建独立的变量副本，避免多个线程访问共享变量。 - 锁消除：JVM在编译时会检测代码中不存在锁竞争的锁，并将其消除。
- 锁粗化：JVM在编译时会将多个相邻的锁合并为一个更大的锁，减少锁的获取和释放次数。
三、JUC工具类与锁竞争优化
JUC (java.util.concurrent) 包提供了丰富的并发工具类，这些工具类在设计时就考虑到了锁竞争的优化，并采用了各种策略来提高并发性能。
ConcurrentHashMap
ConcurrentHashMap是线程安全的哈希表，它采用了分段锁（Segment Locking）机制来减小锁的粒度。ConcurrentHashMap将整个哈希表分成多个段（Segment），每个段都有自己的锁。当多个线程访问不同的段时，它们可以并发执行，从而提高并发性能。
ConcurrentHashMap<String, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>();
// 多个线程可以并发地向不同的段中添加元素
map.put("key1", 1);
map.put("key2", 2);ConcurrentHashMap 在 JDK 8 之后进行了优化，使用 CAS (Compare and Swap) 操作和 synchronized 关键字替换了分段锁。它使用 Node 数组作为主存储结构，每个 Node 节点存储键值对。当多个线程尝试修改同一个 Node 节点时，会使用 CAS 操作进行原子更新。如果 CAS 操作失败，则会使用 synchronized 关键字进行同步。这种方式既保证了线程安全，又避免了过多的锁竞争。
CopyOnWriteArrayList
CopyOnWriteArrayList是线程安全的列表，它采用了写时复制（Copy-on-Write）策略。当需要修改列表时，CopyOnWriteArrayList会创建一个新的副本，并在副本上进行修改，修改完成后再将引用指向新的副本。这种方式保证了读取操作的线程安全，并且不需要加锁，从而提高了并发性能。
CopyOnWriteArrayList<String> list = new CopyOnWriteArrayList<>();
// 多个线程可以并发地读取列表
String element = list.get(0);
// 当需要修改列表时，会创建一个新的副本
list.add("element");CopyOnWriteArrayList 适用于读多写少的场景。由于每次修改都需要创建新的副本，因此写操作的开销比较大。
BlockingQueue
BlockingQueue 是一个阻塞队列，它提供了阻塞的put和take方法。当队列为空时，调用take方法的线程会被阻塞，直到队列中有元素可用。当队列已满时，调用put方法的线程会被阻塞，直到队列中有空闲位置。
BlockingQueue 有多种实现，例如 ArrayBlockingQueue、LinkedBlockingQueue 和 PriorityBlockingQueue。不同的实现采用不同的锁策略。例如，ArrayBlockingQueue 使用单个锁来保护队列的读写操作，而 LinkedBlockingQueue 使用两个锁，分别保护队列的头部和尾部，从而提高并发性能。
BlockingQueue<Integer> queue = new LinkedBlockingQueue<>();
// 线程 1 向队列中添加元素
queue.put(1);
// 线程 2 从队列中获取元素
int element = queue.take();ReadWriteLock
ReadWriteLock 提供了读锁和写锁。读锁允许多个线程同时读取共享资源，而写锁只允许一个线程写入共享资源。这种方式适用于读多写少的场景，可以显著提高并发性能。
ReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock();
Lock readLock = lock.readLock();
Lock writeLock = lock.writeLock();
// 多个线程可以并发地读取共享资源
readLock.lock();
try {
// 读取操作
} finally {
readLock.unlock();
}
// 只有一个线程可以写入共享资源
writeLock.lock();
try {
// 写入操作
} finally {
writeLock.unlock();
}StampedLock
StampedLock 是 JDK 8 中新增的读写锁，它提供了三种模式：写模式、读模式和乐观读模式。StampedLock 的性能通常比 ReadWriteLock 更高。
- 写模式：与
ReadWriteLock的写锁类似，只允许一个线程写入共享资源。 - 读模式：与
ReadWriteLock的读锁类似，允许多个线程同时读取共享资源。 - 乐观读模式：尝试获取一个版本号（stamp），然后在读取共享资源后，验证版本号是否发生变化。如果版本号没有变化，则说明在读取期间没有其他线程修改共享资源。如果版本号发生变化，则需要重新读取共享资源或升级为读锁。
StampedLock lock = new StampedLock();
// 写模式
long stamp = lock.writeLock();
try {
// 写入操作
} finally {
lock.unlockWrite(stamp);
}
// 读模式
stamp = lock.readLock();
try {
// 读取操作
} finally {
lock.unlockRead(stamp);
}
// 乐观读模式
stamp = lock.tryOptimisticRead();
// 读取共享资源到本地变量
int value = sharedValue;
if (!lock.validate(stamp)) {
// 升级为读锁
stamp = lock.readLock();
try {
// 重新读取共享资源
value = sharedValue;
} finally {
lock.unlockRead(stamp);
}
}
// 使用本地变量 value四、底层同步器：AQS (AbstractQueuedSynchronizer)
JUC 工具类的底层实现都依赖于一个核心的同步器：AbstractQueuedSynchronizer (AQS)。AQS 提供了一种构建锁和同步器的框架，它使用一个 volatile int 类型的 state 变量来表示同步状态，并使用一个 FIFO 队列来管理等待线程。
AQS 的核心思想是：
- 同步状态：使用 state 变量来表示同步状态。不同的同步器可以根据自己的需求来定义 state 变量的含义。例如，
ReentrantLock使用 state 变量来表示锁的持有者和重入次数，而Semaphore使用 state 变量来表示可用许可证的数量。 - FIFO 队列：使用 FIFO 队列来管理等待线程。当线程尝试获取同步状态失败时，会被放入队列中等待。当持有同步状态的线程释放同步状态时，会唤醒队列中的一个或多个线程。
- 模板方法模式：AQS 定义了一组模板方法，例如
tryAcquire、tryRelease、isHeldExclusively等。子类需要根据自己的需求来实现这些方法。
JUC 工具类，例如 ReentrantLock、ReentrantReadWriteLock、Semaphore 和 CountDownLatch，都是基于 AQS 实现的。它们通过实现 AQS 的模板方法来定义自己的同步逻辑。
五、JUC 工具类与AQS的联系
JUC工具类通过继承AQS，实现了各自的同步机制。它们利用AQS提供的同步状态管理和线程排队功能，简化了并发编程的复杂性。
| JUC工具类 | 底层AQS同步状态 | 锁竞争优化策略 |
|---|---|---|
ReentrantLock |
state (int) | 可重入性，公平/非公平锁选择 |
ReentrantReadWriteLock |
state (int) | 读写锁分离，提高读多写少场景的并发性能 |
Semaphore |
state (int) | 允许多个线程同时访问共享资源，限制并发线程数量 |
CountDownLatch |
state (int) | 允许一个或多个线程等待其他线程完成操作 |
CyclicBarrier |
state (int) | 允许一组线程相互等待，直到所有线程都到达某个屏障点，然后再一起继续执行 |
以 ReentrantLock 为例，它的 tryAcquire 方法的实现如下：
protected final boolean tryAcquire(int acquires) {
final Thread current = Thread.currentThread();
int c = getState();
if (c == 0) {
if (compareAndSetState(0, acquires)) {
setExclusiveOwnerThread(current);
return true;
}
}
else if (current == getExclusiveOwnerThread()) {
int nextc = c + acquires;
if (nextc < 0) // overflow
throw new Error("Maximum lock count exceeded");
setState(nextc);
return true;
}
return false;
}这段代码首先判断同步状态 state 是否为 0。如果为 0，则尝试使用 CAS 操作将 state 设置为 acquires (通常为 1)，并将当前线程设置为独占所有者。如果 state 不为 0，则判断当前线程是否为独占所有者。如果是，则将 state 增加 acquires，并返回 true。否则，返回 false，表示获取锁失败。
ReentrantLock的tryRelease方法的实现如下：
protected final boolean tryRelease(int releases) {
int c = getState() - releases;
if (Thread.currentThread() != getExclusiveOwnerThread())
throw new IllegalMonitorStateException();
boolean free = false;
if (c == 0) {
free = true;
setExclusiveOwnerThread(null);
}
setState(c);
return free;
}这段代码首先将state减去releases，然后判断当前线程是否是独占所有者，如果不是，则抛出异常。如果state减为0，则将独占所有者设为null，并返回true，表示释放锁成功。否则，返回false，表示释放锁失败。
通过上述代码可以看出，ReentrantLock 的实现依赖于 AQS 提供的 CAS 操作和同步状态管理功能。
六、总结
JUC 工具类提供了丰富的并发工具，这些工具类在设计时就考虑到了锁竞争的优化，并采用了各种策略来提高并发性能。 它们都基于 AQS 构建，利用 AQS 提供的同步状态管理和线程排队功能，简化了并发编程的复杂性。理解 JUC 工具类与 AQS 的关系，有助于我们更好地使用这些工具类，并编写高效的并发程序。
理解锁竞争的优化，选择合适的JUC工具
了解锁竞争的代价，以及各种优化策略，可以帮助我们编写出更高效的并发程序。选择合适的 JUC 工具类，可以避免不必要的锁竞争，提高并发性能。
AQS是JUC工具类的基石，理解AQS原理至关重要
AQS 是 JUC 工具类的底层实现，理解 AQS 的原理，有助于我们更好地理解 JUC 工具类的设计思想和实现细节。
锁优化是一个持续的过程，需要不断学习和实践
锁优化是一个持续的过程，需要不断学习和实践。通过分析程序的性能瓶颈，并根据实际情况选择合适的优化策略，可以不断提高并发程序的性能。