在 JDK 1.8 引入 StampedLock,可以理解为对 ReentrantReadWriteLock 在某些方面的增强,在原先读写锁的基础上新增了一种叫乐观读(Optimistic Reading)的模式。该模式并不会加锁,所以不会阻塞线程,会有更高的吞吐量和更高的性能,并发编程实战笔记也值得看看。
带着问题一起来看StampedLock给我们带来了什么…
它的设计初衷是作为一个内部工具类,用于开发其他线程安全的组件,提升系统性能,并且编程模型也比ReentrantReadWriteLock 复杂,所以用不好就很容易出现死锁或者线程安全等莫名其妙的问题。
ReentrantReadWriteLock 当线程获取写锁后可以降级成读锁,但是反过来则不行。
StampedLock提供了读锁和写锁相互转换的功能,使得该类支持更多的应用场景。
那为何 StampedLock 性能比 ReentrantReadWriteLock 好?
关键在于StampedLock 提供的乐观读,我们知道ReentrantReadWriteLock 支持多个线程同时获取读锁,但是当多个线程同时读的时候,所有的写线程都是阻塞的。
StampedLock 的乐观读允许一个写线程获取写锁,所以不会导致所有写线程阻塞,也就是当读多写少的时候,写线程有机会获取写锁,减少了线程饥饿的问题,吞吐量大大提高。
这里可能你就会有疑问,竟然同时允许多个乐观读和一个先线程同时进入临界资源操作,那读取的数据可能是错的怎么办?
是的,乐观读不能保证读取到的数据是最新的,所以将数据读取到局部变量的时候需要通过 lock.validate(stamp) 校验是否被写线程修改过,若是修改过则需要上悲观读锁,再重新读取数据到局部变量。
同时由于乐观读并不是锁,所以没有线程唤醒与阻塞导致的上下文切换,性能更好。
其实跟数据库的“乐观锁”有异曲同工之妙,它的实现思想很简单。我们举个数据库的例子。
在生产订单的表 product_doc 里增加了一个数值型版本号字段 version,每次更新 product_doc 这个表的时候,都将 version 字段加 1。
select id,... ,version
from product_doc
where id = 123
在更新的时候匹配 version 才执行更新。
update product_doc
set version = version + 1,...
where id = 123 and version = 5
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,若是相等说明数据没有被修改,读取的数据是安全的。
这里的 version 就类似于 StampedLock 的 Stamp。
模仿写一个将用户 id 与用户名数据保存在 共享变量 idMap 中,并且提供 put 方法添加数据、get 方法获取数据、以及 putIfNotExist 先从 map 中获取数据,若没有则模拟从数据库查询数据并放到 map 中。
public class CacheStampedLock {
/**
* 共享变量数据
*/
private final Map<Integer, String> idMap = new HashMap<>();
private final StampedLock lock = new StampedLock();
/**
* 添加数据,独占模式
*/
public void put(Integer key, String value) {
long stamp = lock.writeLock();
try {
idMap.put(key, value);
} finally {
lock.unlockWrite(stamp);
}
}
/**
* 读取数据,只读方法
*/
public String get(Integer key) {
// 1. 尝试通过乐观读模式读取数据,非阻塞
long stamp = lock.tryOptimisticRead();
// 2. 读取数据到当前线程栈
String currentValue = idMap.get(key);
// 3. 校验是否被其他线程修改过,true 表示未修改,否则需要加悲观读锁
if (!lock.validate(stamp)) {
// 4. 上悲观读锁,并重新读取数据到当前线程局部变量
stamp = lock.readLock();
try {
currentValue = idMap.get(key);
} finally {
lock.unlockRead(stamp);
}
}
// 5. 若校验通过,则直接返回数据
return currentValue;
}
/**
* 如果数据不存在则从数据库读取添加到 map 中,锁升级运用
* @param key
* @param value 可以理解成从数据库读取的数据,假设不会为 null
* @return
*/
public String putIfNotExist(Integer key, String value) {
// 获取读锁,也可以直接调用 get 方法使用乐观读
long stamp = lock.readLock();
String currentValue = idMap.get(key);
// 缓存为空则尝试上写锁从数据库读取数据并写入缓存
try {
while (Objects.isNull(currentValue)) {
// 尝试升级写锁
long wl = lock.tryConvertToWriteLock(stamp);
// 不为 0 升级写锁成功
if (wl != 0L) {
// 模拟从数据库读取数据, 写入缓存中
stamp = wl;
currentValue = value;
idMap.put(key, currentValue);
break;
} else {
// 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 {
// 释放最后加的锁
lock.unlock(stamp);
}
return currentValue;
}
}
上面的使用例子中,需要引起注意的是 get()和 putIfNotExist() 方法,第一个使用了乐观读,使得读写可以并发执行,第二个则是使用了读锁转换成写锁的编程模型,先查询缓存,当不存在的时候从数据库读取数据并添加到缓存中。
在使用乐观读的时候一定要按照固定模板编写,否则很容易出 bug,我们总结下乐观读编程模型的模板:
public void optimisticRead() {
// 1. 非阻塞乐观读模式获取版本信息
long stamp = lock.tryOptimisticRead();
// 2. 拷贝共享数据到线程本地栈中
copyVaraibale2ThreadMemory();
// 3. 校验乐观读模式读取的数据是否被修改过
if (!lock.validate(stamp)) {
// 3.1 校验未通过,上读锁
stamp = lock.readLock();
try {
// 3.2 拷贝共享变量数据到局部变量
copyVaraibale2ThreadMemory();
} finally {
// 释放读锁
lock.unlockRead(stamp);
}
}
// 3.3 校验通过,使用线程本地栈的数据进行逻辑操作
useThreadMemoryVarables();
}
对于读多写少的高并发场景 StampedLock的性能很好,通过乐观读模式很好的解决了写线程“饥饿”的问题,我们可以使用StampedLock 来代替ReentrantReadWriteLock ,但是需要注意的是 StampedLock 的功能仅仅是 ReadWriteLock 的子集,在使用的时候,还是有几个地方需要注意一下。
我们发现它并不像其他锁一样通过定义内部类继承
AbstractQueuedSynchronizer抽象类然后子类实现模板方法实现同步逻辑。但是实现思路还是有类似,依然使用了 CLH 队列来管理线程,通过同步状态值 state 来标识锁的状态。
其内部定义了很多变量,这些变量的目的还是跟 ReentrantReadWriteLock 一样,将状态为按位切分,通过位运算对 state 变量操作用来区分同步状态。
比如写锁使用的是第八位为 1 则表示写锁,读锁使用 0-7 位,所以一般情况下获取读锁的线程数量为 1-126,超过以后,会使用 readerOverflow int 变量保存超出的线程数。
自旋优化
对多核 CPU 也进行一定优化,NCPU 获取核数,当核数目超过 1 的时候,线程获取锁的重试、入队钱的重试都有自旋操作。主要就是通过内部定义的一些变量来判断,如图所示。
队列的节点通过 WNode 定义,如上图所示。等待队列的节点相比 AQS 更简单,只有三种状态分别是:
另外还有一个字段 cowait ,通过该字段指向一个栈,保存读线程。结构如图所示
同时定义了两个变量分别指向头结点与尾节点。
/** Head of CLH queue */
private transient volatile WNode whead;
/** Tail (last) of CLH queue */
private transient volatile WNode wtail;
另外有一个需要注意点就是 cowait, 保存所有的读节点数据,使用的是头插法。
当读写线程竞争形成等待队列的数据如下图所示:
public long writeLock() {
long s, next; // bypass acquireWrite in fully unlocked case only
return ((((s = state) & ABITS) == 0L &&
U.compareAndSwapLong(this, STATE, s, next = s + WBIT)) ?
next : acquireWrite(false, 0L));
}
获取写锁,如果获取失败则构建节点放入队列,同时阻塞线程,需要注意的时候该方法不响应中断,如需中断需要调用 writeLockInterruptibly()。否则会造成高 CPU 占用的问题。
(s = state) & ABITS 标识读锁和写锁未被使用,那么直接执行 U.compareAndSwapLong(this, STATE, s, next = s + WBIT)) CAS 操作将第八位设置 1,标识写锁占用成功。CAS 失败的话则调用 acquireWrite(false, 0L)加入等待队列,同时将线程阻塞。
另外acquireWrite(false, 0L) 方法很复杂,运用大量自旋操作,比如自旋入队列。
public long readLock() {
long s = state, next; // bypass acquireRead on common uncontended case
return ((whead == wtail && (s & ABITS) < RFULL &&
U.compareAndSwapLong(this, STATE, s, next = s + RUNIT)) ?
next : acquireRead(false, 0L));
}
获取读锁关键步骤
(whead == wtail && (s & ABITS) < RFULL如果队列为空并且读锁线程数未超过限制,则通过 U.compareAndSwapLong(this, STATE, s, next = s + RUNIT))CAS 方式修改 state 标识获取读锁成功。
否则调用 acquireRead(false, 0L) 尝试使用自旋获取读锁,获取不到则进入等待队列。
acquireRead
当 A 线程获取了写锁,B 线程去获取读锁的时候,调用 acquireRead 方法,则会加入阻塞队列,并阻塞 B 线程。方法内部依然很复杂,大致流程梳理后如下:
无论是 unlockRead 释放读锁还是 unlockWrite释放写锁,总体流程基本都是通过 CAS 操作,修改 state 成功后调用 release 方法唤醒等待队列的头结点的后继节点线程。
释放读锁
unlockRead(long stamp) 如果传入的 stamp 与锁持有的 stamp 一致,则释放非排它锁,内部主要是通过自旋 + CAS 修改 state 成功,在修改 state 之前做了判断是否超过读线程数限制,若是小于限制才通过 CAS 修改 state 同步状态,接着调用 release 方法唤醒 whead 的后继节点。
释放写锁
unlockWrite(long stamp) 如果传入的 stamp 与锁持有的 stamp 一致,则释放写锁,whead 不为空,且当前节点状态 status != 0 则调用 release 方法唤醒头结点的后继节点线程。
StampedLock 并不能完全代替ReentrantReadWriteLock ,在读多写少的场景下因为乐观读的模式,允许一个写线程获取写锁,解决了写线程饥饿问题,大大提高吞吐量。
在使用乐观读的时候需要注意按照编程模型模板方式去编写,否则很容易造成死锁或者意想不到的线程安全问题。
它不是可重入锁,且不支持条件变量 Conditon。并且线程阻塞在 readLock() 或者 writeLock() 上时,此时调用该阻塞线程的 interrupt() 方法,会导致 CPU 飙升。如果需要中断线程的场景,一定要注意调用悲观读锁 readLockInterruptibly() 和写锁 writeLockInterruptibly(),为了你们能够学以致用,小编这里整理了123道并发编程的面试真题,你们可以实战一下。
另外唤醒线程的规则和 AQS 类似,先唤醒头结点,不同的是 StampedLock 唤醒的节点是读节点的时候,会唤醒此读节点的 cowait 锁指向的栈的所有读节点,但是唤醒与插入的顺序相反。
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