多线程系列(十一) -浅析并发读写锁StampedLock
一、摘要
在上一篇文章中,我们讲到了使用ReadWriteLock
可以解决多线程同时读,但只有一个线程能写的问题。
如果继续深入的分析ReadWriteLock
,从锁的角度分析,会发现它有一个潜在的问题:如果有线程正在读数据,写线程准备修改数据的时候,需要等待读线程释放锁后才能获取写锁,简单的说就是,读的过程中不允许写,这其实是一种悲观的读锁。
为了进一步的提升程序并发执行效率,Java 8 引入了一个新的读写锁:StampedLock
。
与ReadWriteLock
相比,StampedLock
最大的改进点在于:在原先读写锁的基础上,新增了一种叫乐观读的模式。该模式并不会加锁,因此不会阻塞线程,程序会有更高的执行效率。
什么是乐观锁和悲观锁呢?
- 乐观锁:就是乐观的估计读的过程中大概率不会有写入,因此被称为乐观锁
- 悲观锁:指的是读的过程中拒绝有写入,也就是写入必须等待
显然乐观锁的并发执行效率会更高,但一旦有数据的写入导致读取的数据不一致,需要能检测出来,再读一遍就行。
下面我们一起来了解一下StampedLock
的用法!
二、StampedLock
StampedLock
的使用方式比较简单,只需要实例化一个StampedLock
对象,然后调用对应的读写方法即可,它有三个核心方法如下!
readLock()
:表示读锁,多个线程读不会阻塞,效果与ReadWriteLock
的读锁模式类似writeLock()
:表示写锁,同一时刻有且只有一个写线程能获取锁资源,效果与ReadWriteLock
的写锁模式类似tryOptimisticRead()
:表示乐观读,并没有加锁,它用于非常短的读操作,允许多个线程同时读
其中readLock()
和writeLock()
方法,与ReadWriteLock
的效果完全一致,在此就不重复演示了。
下面我们来看一个tryOptimisticRead()
方法的简单使用示例。
2.1、tryOptimisticRead 方法
public class CounterDemo {
private final StampedLock lock = new StampedLock();
private int count;
public void write() {
// 1.获取写锁
long stamp = lock.writeLock();
try {
count++;
// 方便演示,休眠一下
sleep(200);
println("获得了写锁,count:" + count);
} finally {
// 2.释放写锁
lock.unlockWrite(stamp);
}
}
public int read() {
// 1.尝试通过乐观读模式读取数据,非阻塞
long stamp = lock.tryOptimisticRead();
// 2.假设x = 0,但是x可能被写线程修改为1
int x = count;
// 方便演示,休眠一下
int millis = new Random().nextInt(500);
sleep(millis);
println("通过乐观读模式读取数据,value:" + x + ", 耗时:" + millis);
// 3.检查乐观读后是否有其他写锁发生
if(!lock.validate(stamp)){
// 4.如果有,采用悲观读锁,并重新读取数据到当前线程局部变量
stamp = lock.readLock();
try {
x = count;
println("乐观读后检查到数据发生变化,获得了读锁,value:" + x);
} finally{
// 5.释放悲观读锁
lock.unlockRead(stamp);
}
}
// 6.返回读取的数据
return x;
}
private void sleep(long millis){
try {
Thread.sleep(millis);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
private void println(String message){
String time = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss:SSS").format(new Date());
System.out.println(time + " 线程:" + Thread.currentThread().getName() + " " + message);
}
}
public class MyThreadTest {
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
CounterDemo counter = new CounterDemo();
Runnable readRunnable = new Runnable() {
@Override
public void run() {
counter.read();
}
};
Runnable writeRunnable = new Runnable() {
@Override
public void run() {
counter.write();
}
};
// 启动3个读线程
for (int i = 0; i < 3; i++) {
new Thread(readRunnable).start();
}
// 停顿一下
Thread.sleep(300);
// 启动3个写线程
for (int i = 0; i < 3; i++) {
new Thread(writeRunnable).start();
}
}
}
看一下运行结果:
2023-10-25 13:47:16:952 线程:Thread-0 通过乐观读模式读取数据,value:0, 耗时:19
2023-10-25 13:47:17:050 线程:Thread-2 通过乐观读模式读取数据,value:0, 耗时:172
2023-10-25 13:47:17:247 线程:Thread-1 通过乐观读模式读取数据,value:0, 耗时:369
2023-10-25 13:47:17:382 线程:Thread-3 获得了写锁,count:1
2023-10-25 13:47:17:586 线程:Thread-4 获得了写锁,count:2
2023-10-25 13:47:17:788 线程:Thread-5 获得了写锁,count:3
2023-10-25 13:47:17:788 线程:Thread-1 乐观读后检查到数据发生变化,获得了读锁,value:3
从日志上可以分析得出,读线程Thread-0
和Thread-2
在启动写线程之前就已经执行完,因此没有进入竞争读锁阶段;而读线程Thread-1
因为在启动写线程之后才执行完,这个时候检查到数据发生变化,因此进入读锁阶段,保证读取的数据是最新的。
和ReadWriteLock
相比,StampedLock
写入数据的加锁过程基本类似,不同的是读取数据。
读取数据大致的过程如下:
- 1.尝试通过
tryOptimisticRead()
方法乐观读模式读取数据,并返回版本号 - 2.数据读取完成后,再通过
lock.validate()
去验证版本号,如果在读取过程中没有写入,版本号不会变,验证成功,直接返回结果 - 3.如果在读取过程中有写入,版本号会发生变化,验证将失败。在失败的时候,再通过悲观读锁再次读取数据,把读取的最新结果返回
对于读多写少的场景,由于写入的概率不高,程序在绝大部分情况下可以通过乐观读获取数据,极少数情况下使用悲观读锁获取数据,并发执行效率得到了大大的提升。
乐观锁实际用途也非常广泛,比如数据库的字段值修改,我们举个简单的例子。
在订单库存表上order_store
,我们通常会增加了一个数值型版本号字段version
,每次更新order_store
这个表库存数据的时候,都将version
字段加1
,同时检查version
的值是否满足条件。
select id,... ,version
from order_store
where id = 1000
update order_store
set version = version + 1,...
where id = 1000 and version = 1
数据库的乐观锁,就是查询的时候将version
查出来,更新的时候利用version
字段验证是否一致,如果相等,说明数据没有被修改,读取的数据安全;如果不相等,说明数据已经被修改过,读取的数据不安全,需要重新读取。
这里的version
就类似于StampedLock
的stamp
值。
2.2、tryConvertToWriteLock 方法
其次,StampedLock
还提供了将悲观读锁升级为写锁的功能,对应的核心方法是tryConvertToWriteLock()
。
它主要使用在if-then-update
的场景,即:程序先采用读模式,如果读的数据满足条件,就返回;如果读的数据不满足条件,再尝试写。
简单示例如下:
public int readAndWrite(Integer newCount) {
// 1.获取读锁,也可以使用乐观读
long stamp = lock.readLock();
int currentValue = count;
try {
// 2.检查是否读取数据
while (Objects.isNull(currentValue)) {
// 3.如果没有,尝试升级写锁
long wl = lock.tryConvertToWriteLock(stamp);
// 4.不为 0 升级写锁成功
if (wl != 0L) {
// 重新赋值
stamp = wl;
count = newCount;
currentValue = count;
break;
} else {
// 5.升级失败,释放之前加的读锁并上写锁,通过循环再试
lock.unlockRead(stamp);
stamp = lock.writeLock();
}
}
} finally {
// 6.释放最后加的锁
lock.unlock(stamp);
}
// 7.返回读取的数据
return currentValue;
}
三、小结
总结下来,与ReadWriteLock
相比,StampedLock
进一步把读锁细分为乐观读和悲观读,能进一步提升了并发执行效率。
好处是非常明显的,系统性能得到提升,但是代价也不小,主要有以下几点:
- 1.代码逻辑更加复杂,如果编程不当很容易出 bug
- 2.
StampedLock
是不可重入锁,不能在一个线程中反复获取同一个锁,如果编程不当,很容易出现死锁 - 3.如果线程阻塞在
StampedLock
的readLock()
或者writeLock()
方法上时,此时试图通过interrupt()
方法中断线程,会导致 CPU 飙升。因此,使用StampedLock
一定不要调用中断操作,如果需要支持中断功能,推荐使用可中断的读锁readLockInterruptibly()
或者写锁writeLockInterruptibly()
方法。
最后,在实际的使用过程中,乐观读编程模型,推荐可以按照以下固定模板编写。
public int read() {
// 1.尝试通过乐观读模式读取数据,非阻塞
long stamp = lock.tryOptimisticRead();
// 2.假设x = 0,但是x可能被写线程修改为1
int x = count;
// 3.检查乐观读后是否有其他写锁发生
if(!lock.validate(stamp)){
// 4.如果有,采用悲观读锁,并重新读取数据到当前线程局部变量
stamp = lock.readLock();
try {
x = count;
} finally{
// 5.释放悲观读锁
lock.unlockRead(stamp);
}
}
// 6.返回读取的数据
return x;
}
四、参考
1、https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1252599548343744/1309138673991714
2、https://zhuanlan.zhihu.com/p/257868603
五、写到最后
最近无意间获得一份阿里大佬写的技术笔记,内容涵盖 Spring、Spring Boot/Cloud、Dubbo、JVM、集合、多线程、JPA、MyBatis、MySQL 等技术知识。需要的小伙伴可以点击如下链接获取,资源地址:技术资料笔记。
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