初級(jí)技巧 - 樂觀鎖

樂觀鎖適合這樣的場(chǎng)景：讀不會(huì)沖突，寫會(huì)沖突。同時(shí)讀的頻率遠(yuǎn)大于寫。

以下面的代碼為例，悲觀鎖的實(shí)現(xiàn)：

public Object get(Object key) { 
  synchronized(map) { 
   if(map.get(key) == null) { 
     // set some values 
   } 
    return map.get(key); 
  } 
} 

樂觀鎖的實(shí)現(xiàn)：

public Object get(Object key) { 
  Object val = null; 
  if((val = map.get(key) == null) { 
    // 當(dāng)map取值為null時(shí)再加鎖判斷 
    synchronized(map) { 
      if(val = map.get(key) == null) { 
        // set some value to map... 
      } 
    } 
  } 
  return map.get(key); 
} 

中級(jí)技巧 - String.intern()

樂觀鎖不能很好解決大量寫沖突問題，但是如果很多場(chǎng)景下，鎖實(shí)際上只是針對(duì)某個(gè)用戶或者某個(gè)訂單。比如一個(gè)用戶必須先創(chuàng)建session，才能進(jìn)行后面的操作。但是由于網(wǎng)絡(luò)原因，創(chuàng)建用戶session的請(qǐng)求和后續(xù)請(qǐng)求幾乎同時(shí)達(dá)到，而并行線程可能會(huì)先處理后續(xù)請(qǐng)求。一般情況，需要對(duì)用戶sessionMap加鎖，比如上面的樂觀鎖。在這種場(chǎng)景下，可以講鎖限定到用戶本身上，即從原來的

lock.lock();

  int num=storage.get(key);

  storage.set(key,num+1);

lock.unlock();

更改為：

lock.lock(key);

  int num=storage.get(key);

  storage.set(key,num+1);

lock.unlock(key);

這個(gè)比較類似于數(shù)據(jù)庫(kù)表鎖和行鎖的概念，顯然行鎖的并發(fā)能力比表鎖高很多。

使用String.inter()是這種思路的一種具體實(shí)現(xiàn)。類 String 維護(hù)一個(gè)字符串池。 當(dāng)調(diào)用 intern 方法時(shí)，如果池已經(jīng)包含一個(gè)等于此 String 對(duì)象的字符串（該對(duì)象由 equals(Object) 方法確定），則返回池中的字符串?？梢?，當(dāng)String相同時(shí)，String.intern()總是返回同一個(gè)對(duì)象，因此就實(shí)現(xiàn)了對(duì)同一用戶加鎖。由于鎖的粒度局限于具體用戶，使系統(tǒng)獲得了最大程度的并發(fā)。

public void doSomeThing(String uid) { 
  synchronized(uid.intern()) { 
    // ... 
  } 
}

CopyOnWriteMap？

既然說到了“類似于數(shù)據(jù)庫(kù)中的行鎖的概念”，就不得不提一下MVCC，Java中CopyOnWrite類實(shí)現(xiàn)了MVCC。Copy On Write是這樣一種機(jī)制。當(dāng)我們讀取共享數(shù)據(jù)的時(shí)候，直接讀取，不需要同步。當(dāng)我們修改數(shù)據(jù)的時(shí)候，我們就把當(dāng)前數(shù)據(jù)Copy一份副本，然后在這個(gè)副本 上進(jìn)行修改，完成之后，再用修改后的副本，替換掉原來的數(shù)據(jù)。這種方法就叫做Copy On Write。

但是，，，JDK并沒有提供CopyOnWriteMap，為什么？下面有個(gè)很好的回答，那就是已經(jīng)有了ConcurrentHashMap，為什么還需要CopyOnWriteMap？

Fredrik Bromee 寫道

I guess this depends on your use case, but why would you need a CopyOnWriteMap when you already have a ConcurrentHashMap?

For a plain lookup table with many readers and only one or few updates it is a good fit.

Compared to a copy on write collection:

Read concurrency:

Equal to a copy on write collection. Several readers can retrieve elements from the map concurrently in a lock-free fashion.

Write concurrency:

Better concurrency than the copy on write collections that basically serialize updates (one update at a time). Using a concurrent hash map you have a good chance of doing several updates concurrently. If your hash keys are evenly distributed.

If you do want to have the effect of a copy on write map, you can always initialize a ConcurrentHashMap with a concurrency level of 1.

高級(jí)技巧 - 類ConcurrentHashMap

String.inter()的缺陷是類 String 維護(hù)一個(gè)字符串池是放在JVM perm區(qū)的，如果用戶數(shù)特別多，導(dǎo)致放入字符串池的String不可控，有可能導(dǎo)致OOM錯(cuò)誤或者過多的Full GC。怎么樣能控制鎖的個(gè)數(shù)，同時(shí)減小粒度鎖呢？直接使用Java ConcurrentHashMap？或者你想加入自己更精細(xì)的控制？那么可以借鑒ConcurrentHashMap的方式，將需要加鎖的對(duì)象分為多個(gè)bucket，每個(gè)bucket加一個(gè)鎖，偽代碼如下：

Map locks = new Map(); 
List lockKeys = new List(); 
for(int number : 1 - 10000) { 
  Object lockKey = new Object(); 
  lockKeys.add(lockKey); 
  locks.put(lockKey, new Object()); 
}  
public void doSomeThing(String uid) { 
  Object lockKey = lockKeys.get(uid.hash() % lockKeys.size()); 
  Object lock = locks.get(lockKey); 
  synchronized(lock) { 
   // do something 
  } 
} 

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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