如：数据库查询花费的时间，将字符回显到终端上花费的时间，访问 Web 页面花费的时间；
用syn也可以实现原子操作不过不太合适，目前CPU指令级别实现了原子性的比较和交换（Conmpare And Swap）操作(CAS不是锁只是CPU提供的一个原子性操作指令哦切记)。
在上篇精讲中对比和分析了 synchronized 和 ReentrantLock，相信你已经对线程安全，以及如何使用基本的同步机制有了基础，今天我们将深入了解 synchronize 底层机制，分析其他锁实现和应用场景。
多线程编程在现代软件开发中扮演着至关重要的角色。它使我们能够有效地利用多核处理器和提高应用程序的性能。然而，多线程编程也伴随着一系列挑战，其中最重要的之一就是处理共享资源的线程安全性。在这个领域，锁（Lock）是一个关键的概念，用于协调线程之间对共享资源的访问。本文将深入探讨Java中不同类型的锁以及它们的应用。我们将从基本概念开始，逐步深入，帮助您了解不同类型的锁以及如何选择合适的锁来解决多线程编程中的问题。
在计算机软件开发的世界里，多线程编程是一个重要且令人兴奋的领域。然而，与其引人入胜的潜力相伴而来的是复杂性和挑战，其中之一就是处理共享数据。当多个线程同时访问和修改共享数据时，很容易出现各种问题，如竞态条件和数据不一致性。
https://segmentfault.com/a/1190000010895869
最近在学习 Zookeeper，在刚开始接触 Zookeeper 的时候，完全不知道 Zookeeper 有什么用。且很多资料都是将 Zookeeper 描述成一个“类 Unix/Linux 文件系统”的中间件，导致我很难将类 Unix/Linux 文件系统的 Zookeeper 和分布式应用联系在一起。后来在粗读了《ZooKeeper 分布式过程协同技术详解》和《从Paxos到Zookeeper 分布式一致性原理与实践》两本书，并动手写了一些 CURD demo 后，初步对 Zookeeper 有了一定的了解。不过比较肤浅，为了进一步加深对 Zookeeper 的认识，我利用空闲时间编写了本篇文章对应的 demo – 基于 Zookeeper 的分布式锁实现。通过编写这个分布式锁 demo，使我对 Zookeeper 的 watcher 机制、Zookeeper 的用途等有了更进一步的认识。不过我所编写的分布式锁还是比较简陋的，实现的也不够优美，仅仅是个练习，仅供参考使用。好了，题外话就说到这里，接下来我们就来聊聊基于 Zookeeper 的分布式锁实现。
在MySQL种，执行show engine innodb status \G 经常会看到里面有spin lock 及mutex的情况。我们有必要了解下这些知识。
做C++，当然不能不关心性能。但是，什么时候开始关心性能优化？2020全球C++及系统软件技术大会中《C++性能调优纵横谈》的演讲，现场座无虚席，好评连连。下面让演讲者，Boolan首席软件咨询师吴咏炜老师为大家揭秘。
对于基础类型操作，使用原子变量就可以做到线程安全，那原子操作是如何保证线程安全的呢？linux中的原子变量如下：
在 JDK 1.6 之前，synchronized 性能令人担忧，但是 1.6 之后，JVM 团队针对 synchronized 做了很多的优化，让 synchroized 在性能层面相比较 ReentrantLock 不相上下。那么，JVM 团队做了哪些优化呢？
作者：莫那·鲁道 原文：http://thinkinjava.cn/2018/01/%E5%B9%B6%E5%8F%91%E7%BC%96%E7%A8%8B%E4%B9%8B-%E9%94%81%E7%9A%84%E4%BC%98%E5%8C%96%E6%9C%89%E5%93%AA%E4%BA%9B/
在基准测试中，在并发安全的情况下sync.Map会比我们常用的map+读写锁更加的快，快了五倍，这是得以于只读read设计，减低锁的粒度。但是利用读写锁的话，我们存储的不是一个简单数据类型，而是一个指针对象，那么用普通map+读写锁能很好地控制锁的粒度，达到更好的操作。
首先来梳理一下业务开发过程中经常面临的本地缓存的一些需求。我们一般做缓存就是为了能提高系统的读写性能，缓存的命中率越高，也就意味着缓存的效果越好。其次本地缓存一般都受限于本地内存的大小，所有全量的数据一般存不下。那基于这样的场景一方面是想缓存的数据越多，则命中率理论上也会随着缓存数据的增多而提高；另外一方面是想，既然所有的数据存不下那就想办法利用有限的内存存储有限的数据。这些有限的数据需要是经常访问的，同时有一定时效性(不会频繁改变)的。基于这两个点展开，我们一般对本地缓存会要求其满 足支持过期时间、支持淘汰策略。最后再使用自动管理内存的语言例如golang等开发时，还需要考虑在加入本地缓存后引发的GC问题。
信号量强调的是线程（或进程）间的同步：“信号量用在多线程多任务同步的，一个线程完成了某一个动作就通过信号量告诉别的线程，别的线程再进行某些动作（大家都在sem_wait的时候，就阻塞在那里）。当信号量为单值信号量时，也可以完成一个资源的互斥访问。信号量测重于访问者对资源的有序访问，在大多数情况下，同步已经实现了互斥，特别是所有写入资源的情况必定是互斥的。少数情况是指可以允许多个访问者同时访问资源。
---- Hello、Hello大家好，我是木荣，今天我们继续来聊一聊Linux中多线程编程中的重要知识点，详细谈谈多线程中同步和互斥机制。 同步和互斥 互斥：多线程中互斥是指多个线程访问同一资源时同时只允许一个线程对其进行访问，具有唯一性和排它性。但互斥无法限制访问者对资源的访问顺序，即访问是无序的； 同步：多线程同步是指在互斥的基础上（大多数情况），通过其它机制实现访问者对资源的有序访问。在大多数情况下，同步已经实现了互斥，特别是所有写入资源的情况必定是互斥的。少数情况是指可以允许多个访问者同时访问资源
在使用Java做性能测试的过程中，遇到过很多自己坑自己的坎儿。在经历过风风雨雨之后，自认为已经是个并发编程的老司机，没想到前两天又丢进了同一个坑中。
对于我们正常逻辑思维来说，读锁就是在读的时候加锁，写锁就是在写的时候加锁，这似乎没有什么技巧也没有什么好探讨的？
专注于中间件领域，在消息队列和微服务方向具有丰富的经验，负责 CKafka/CMQ/移动开发平台 的后端设计于开发工作，目前致力于打造稳定、高效和可扩展的基础组件与服务
点击回顾公开课精彩视频与讲义： 公开课发布：《Alibaba RocketMQ详析》by老胡 公开课发布：《分布式消息中间件核心要点》by老胡 本文简介：锁是在开发的过程无法避免的问题。也是面试常问的问题。 本文比较详细的解决了java中的锁，记住是锁。
今天我要给大家分享一些自己日常学习到的一些知识点，并以文字的形式跟大家一起交流，互相学习，一个人虽可以走的更快，但一群人可以走的更远。
很抱歉 好久没有更新文章了，最近的一篇原创还是在去年十月份，这个号确实荒废了好久，感激那些没有把我取消关注的小伙伴。
本文主要内容：读写锁的理论；通过生活中例子来理解读写锁；读写锁的代码演示；读写锁总结。通过理论(总结)-例子-代码-然后再次总结，这四个步骤来让大家对读写锁的深刻理解。
一款线上产品如果没有经过性能测试，那它就好比是一颗定时炸弹，你不知道它什么时候会出现问题，你也不清楚它能承受的极限在哪儿。
桔妹导读：死锁是多线程和分布式程序中常见的一种严重问题。死锁是毁灭性的，一旦发生，系统很难或者几乎不可能恢复；死锁是随机的，只有满足特定条件才会发生，而如果条件复杂，虽然发生概率很低，但是一旦发生就非常难重现和调试。使用锁而产生的死锁是死锁中的一种常见情况。Linux 内核使用 Lockdep 工具来检测和特别是预测锁的死锁场景。然而，目前 Lockdep 只支持处理互斥锁，不支持更为复杂的读写锁，尤其是递归读锁（Recursive-read lock）。因此，Lockdep 既会出现由读写锁引起的假阳性预测错误，也会出现假阴性预测错误。
ReaderWriterLock是C#中用于同步访问共享资源的机制。它允许多个线程同时进行读取操作，但只允许一个线程进行写入操作。这种锁定机制提高了在读取操作远远多于写入操作的场景下的性能。
关于性能优化这是一个比较大的话题，在《由12306.cn谈谈网站性能技术》中我从业务和设计上说过一些可用的技术以及那些技术的优缺点，今天，想从一些技术细节上谈谈性能优化，主要是一些代码级别的技术和方法。本文的东西是我的一些经验和知识，并不一定全对，希望大家指正和补充。 在开始这篇文章之前，大家可以移步去看一下酷壳以前发表的《代码优化概要》，这篇文章基本上告诉你——要进行优化，先得找到性能瓶颈！ 但是在讲如何定位系统性能瓶劲之前，请让我讲一下系统性能的定义和测试，因为没有这两件事，后面的定位和优化无从谈起。
以前写 C 的时候，我们一般是都通过共享内存来通信，对于并发去操作某一块数据时，为了保证数据安全，控制线程间同步，我们们会去使用互斥锁，加锁解锁来进行处理
在上篇中，我们已经讨论过如何去实现一个 Map 了，并且也讨论了诸多优化点。在下篇中，我们将继续讨论如何实现一个线程安全的 Map。说到线程安全，需要从概念开始说起。
MMKV 是基于 mmap 内存映射的移动端通用 key-value 组件，底层序列化/反序列化使用 protobuf 实现，性能高，稳定性强。从 2015 年中至今，在 iOS 微信上使用已有近 3 年，其性能和稳定性经过了时间的验证。近期已移植到 Android 平台。在腾讯内部开源半年之后，得到公司内部团队的广泛应用和一致好评。现在一并对外开源： https://github.com/tencent/mmkv 欢迎 Star、提 Issue 和 PR。 前言 MMKV 的源起、设计原理与具体实现参
文章主要介绍了在Linux系统中，如何利用自旋锁来实现线程之间的同步和互斥。主要包括了自旋锁的定义、工作原理、使用方式和注意事项，并通过实例介绍了如何在C语言中实现自旋锁。
自旋锁主要用来解决SMP和调度引发的竞态问题，但是普通的自旋锁并不关心临界区在执行什么操作，对读和写都一视同仁，这样就会存在一些弊端！
刚才对golang的锁关系进行 一番思索，想着协程获取golang 对象锁的，是按先按时间先后顺序获取的，其实不然。下面请看代码，顺带写了2种读写锁的应用。
Java中具有通过Synchronized实现的内置锁，和ReentrantLock实现的显示锁，这两种锁各有各的好处，算是互有补充，今天就来做一个总结。
在上一部分，我们讨论了最基本常见的几类同步机制，这一部分我们将讨论相对复杂的几种同步机制，尤其是读写信号量和RCU，在操作系统内核中有相当广泛的应用。
IOS中的锁是比较困扰大家的一个问题，知道有锁这么个东西，但是却不常用。今天带大家一起走进锁的底层世界。
【前文从理论角度对比了lock锁(Monitor)与读写锁(ReadWriteLockSlim)的差异和使用场景，尝试用Jmeter对lock、ReadWriteLockSlim压测】
一般情况下，只要涉及到多线程编程，程序的复杂性就会显著上升，性能显著下降，BUG出现的概率大大提升。
读写锁（Readers-Writer Lock）顾名思义是一把锁分为两部分：读锁和写锁，其中读锁允许多个线程同时获得，因为读操作本身是线程安全的，而写锁则是互斥锁，不允许多个线程同时获得写锁，并且写操作和读操作也是互斥的。总结来说，读写锁的特点是：读读不互斥、读写互斥、写写互斥。
RWMutex锁也称为读写锁，在互斥锁Mutex实现介绍了Mutex(互斥)锁。相比Mutex锁，RWMutex将锁操作分为更细的读锁和写锁。这样读写操作类型组合起来有读读操作、写写操作和读写操作三种。读读操作是可以并发的，因为没有对变量进行修改操作。但读写操作和写写操作因都有写操作需要串行执行，这时RWMutex退化成了Mutex锁的功能。在有大量的并发读和少量并发写的场景中，可以考虑使用读写锁RWMutex替换Mutex换取更高的性能。
面试中经常会被问到高性能服务模型选择对比，以及如何提高服务性能和处理能力，这其中涉及操作系统软件和计算机硬件知识，其实都是在考察候选人的基础知识掌握程度，但如果没准备的话容易一头雾水，这次带大家从头到尾学习一遍，学完这一篇再也不怕面试官刨根问底了！
理解性能优化的重要性： 性能优化是软件开发中至关重要的一部分，因为它直接关系到用户体验、资源利用率和系统可伸缩性。以下是性能优化的一些重要原因：
1、CPU，如果存在大量的计算，他们会长时间不间断的占用CPU资源，导致其他资源无法争夺到CPU而响应缓慢，从而带来系统性能问题，例如频繁的FullGC，以及多线程造成的上下文频繁的切换，都会导致CPU繁忙，一般情况下CPU使用率<75%比较合适。 2、内存，Java内存一般是通过jvm内存进行分配的，主要是用jvm中堆内存来存储Java创建的对象。内存的读写速度非常快，但是内存空间又是有限的，当内存空间被占满，对象无法回收时，就会导致内存溢出或内存泄漏。 3、磁盘I/O，磁盘的存储空间要比内存存储空间大很多，但是磁盘的读写速度比内存慢，虽然现在引入SSD固态硬盘，但是还是无法跟内存速度相比。 4、网络，带宽的大小，会对传输数据有很大影响，当并发量增加时，网络很容易就会成为瓶颈。 5、异常，Java程序，抛出异常，要对异常进行捕获，这个过程要消耗性能，如果在高并发的情况下，持续进行异常处理，系统的性能会受影响。 6、数据库，数据库的操作一般涉及磁盘I/O的读写，大量的数据库读写操作，会导致磁盘I/O性能瓶颈，进而导致数据库操作延迟。 7、当在并发编程的时候，经常会用多线程操作同一个资源，这个时候为了保证数据的原子性，就要使用到锁，锁的使用会带来上下文切换，从而带来性能开销，在JDK1.6之后新增了偏向锁、自旋锁、轻量级锁、锁粗化、锁消除。
锁是一个常见的同步概念，我们都听说过加锁（lock）或者解锁（unlock），当然学术一点的说法是获取（acquire）和释放（release）。
前面的有篇文章在讲资源竞争的时候，讲互斥锁，互斥锁的根本就是当一个goroutine访问的时候，其他goroutine都不能访问，这样肯定保证了资源的同步，避免了竞争，不过也降低了性能。
要是对协程的使用感兴趣的话，可以看看这篇文章简单了解一下瞅一眼就会使用GO的并发编程分享
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