java细粒度锁_Java细粒度锁实现的3种方式
最近在工作上碰見了一些高并發(fā)的場景需要加鎖來保證業(yè)務邏輯的正確性，并且要求加鎖后性能不能受到太大的影響。初步的想法是通過數(shù)據(jù)的時間戳，id等關鍵字來加鎖，從而保證不同類型數(shù)據(jù)處理的并發(fā)性。而java自身api提供的鎖粒度太大，很難同時滿足這些需求，于是自己動手寫了幾個簡單的擴展…
1. 分段鎖
借鑒concurrentHashMap的分段思想，先生成一定數(shù)量的鎖，具體使用的時候再根據(jù)key來返回對應的lock。這是幾個實現(xiàn)里最簡單，性能最高，也是最終被采用的鎖策略，代碼如下：
/**
* 分段鎖，系統(tǒng)提供一定數(shù)量的原始鎖，根據(jù)傳入對象的哈希值獲取對應的鎖并加鎖
* 注意：要鎖的對象的哈希值如果發(fā)生改變，有可能導致鎖無法成功釋放!!!
*/
public class SegmentLock{
private Integer segments = 16;//默認分段數(shù)量
private final HashMap lockMap = new HashMap<>();
public SegmentLock(){
init(null, false);
}
public SegmentLock(Integer counts, boolean fair){
init(counts, fair);
}
private void init(Integer counts, boolean fair){
if (counts != null) {
segments = counts;
}
for (int i = 0; i < segments; i++) {
lockMap.put(i, new ReentrantLock(fair));
}
}
public void lock(T key){
ReentrantLock lock = lockMap.get(key.hashCode() % segments);
lock.lock();
}
public void unlock(T key){
ReentrantLock lock = lockMap.get(key.hashCode() % segments);
lock.unlock();
}
}
2. 哈希鎖
上述分段鎖的基礎上發(fā)展起來的第二種鎖策略，目的是實現(xiàn)真正意義上的細粒度鎖。每個哈希值不同的對象都能獲得自己獨立的鎖。在測試中，在被鎖住的代碼執(zhí)行速度飛快的情況下，效率比分段鎖慢 30% 左右。如果有長耗時操作，感覺表現(xiàn)應該會更好。代碼如下：
public class HashLock{
private boolean isFair = false;
private final SegmentLock segmentLock = new SegmentLock<>();//分段鎖
private final ConcurrentHashMap lockMap = new ConcurrentHashMap<>();
public HashLock(){
}
public HashLock(boolean fair){
isFair = fair;
}
public void lock(T key){
LockInfo lockInfo;
segmentLock.lock(key);
try {
lockInfo = lockMap.get(key);
if (lockInfo == null) {
lockInfo = new LockInfo(isFair);
lockMap.put(key, lockInfo);
} else {
lockInfo.count.incrementAndGet();
}
} finally {
segmentLock.unlock(key);
}
lockInfo.lock.lock();
}
public void unlock(T key){
LockInfo lockInfo = lockMap.get(key);
if (lockInfo.count.get() == 1) {
segmentLock.lock(key);
try {
if (lockInfo.count.get() == 1) {
lockMap.remove(key);
}
} finally {
segmentLock.unlock(key);
}
}
lockInfo.count.decrementAndGet();
lockInfo.unlock();
}
private static class LockInfo{
public ReentrantLock lock;
public AtomicInteger count = new AtomicInteger(1);
private LockInfo(boolean fair){
this.lock = new ReentrantLock(fair);
}
public void lock(){
this.lock.lock();
}
public void unlock(){
this.lock.unlock();
}
}
}
3. 弱引用鎖
哈希鎖因為引入的分段鎖來保證鎖創(chuàng)建和銷毀的同步，總感覺有點瑕疵，所以寫了第三個鎖來尋求更好的性能和更細粒度的鎖。這個鎖的思想是借助java的弱引用來創(chuàng)建鎖，把鎖的銷毀交給jvm的垃圾回收，來避免額外的消耗。
有點遺憾的是因為使用了ConcurrentHashMap作為鎖的容器，所以沒能真正意義上的擺脫分段鎖。這個鎖的性能比 HashLock 快10% 左右。鎖代碼：
/**
* 弱引用鎖，為每個獨立的哈希值提供獨立的鎖功能
*/
public class WeakHashLock{
private ConcurrentHashMap> lockMap = new ConcurrentHashMap<>();
private ReferenceQueue queue = new ReferenceQueue<>();
public ReentrantLock get(T key){
if (lockMap.size() > 1000) {
clearEmptyRef();
}
WeakReference lockRef = lockMap.get(key);
ReentrantLock lock = (lockRef == null ? null : lockRef.get());
while (lock == null) {
lockMap.putIfAbsent(key, new WeakLockRef<>(new ReentrantLock(), queue, key));
lockRef = lockMap.get(key);
lock = (lockRef == null ? null : lockRef.get());
if (lock != null) {
return lock;
}
clearEmptyRef();
}
return lock;
}
@SuppressWarnings("unchecked")
private void clearEmptyRef(){
Reference extends ReentrantLock> ref;
while ((ref = queue.poll()) != null) {
WeakLockRef weakLockRef = (WeakLockRef) ref;
lockMap.remove(weakLockRef.key);
}
}
private static final class WeakLockRef extends WeakReference{
final T key;
private WeakLockRef(K referent, ReferenceQueue super K> q, T key){
super(referent, q);
this.key = key;
}
}
}
后記
最開始想借助 locksupport 和 AQS 來實現(xiàn)細粒度鎖，寫著寫著發(fā)現(xiàn)正在實現(xiàn)的東西和java 原生的鎖區(qū)別不大，于是放棄改為對java自帶鎖的封裝，浪費了不少時間。
實際上在實現(xiàn)了這些細粒度鎖之后，又有了新的想法，比如可以通過分段思想將數(shù)據(jù)提交給專門的線程來處理，可以減少大量線程的阻塞時間，留待日后探索…
- THE END -
作者簡介
Mr.W
白天搬磚，晚上砌夢想。
相信每個人有故事，程序員更是有許多事故，書寫最接地氣的程序員故事,為大家找出更好的資料。
原文始發(fā)于微信公眾號(JAVA的學習之路)：Java細粒度鎖實現(xiàn)的3種方式
創(chuàng)作挑戰(zhàn)賽新人創(chuàng)作獎勵來咯，堅持創(chuàng)作打卡瓜分現(xiàn)金大獎總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的java细粒度锁_Java细粒度锁实现的3种方式的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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