classloader从1.6到1.7整体分成了两个版本。重点区别就是并行类加载。
1.6版本
1.6版本加了一个方法锁。
1.7版本
1.7之后就是用了两种模式getClassLoadingLock方法中,我们可以看出有两种模式,一种是parallelLockMap为空,锁的对象是classloader本身,另外一种是parallelLockMap不为null。这里会根据classname去获取锁,如果有返回的object不为null。说明已经有class使用过了,如果为null,就把新建的object当做锁,达到了一个classname一个锁的效果。
classloader加锁的原因
有很多classloader的例子直接复写了loadClass但是没有加锁,只有读取文件加载的过程,这种classloader都是特定场合使用的。并不具备通用性。众所周知的一个规则,一个classloader不能加载相同类的字节码,第二次加载就会在defineclass的时候报错。
场景1
不同的线程可以是相同的classloader,两个线程的都是A classloader加载的,当里面的有个方法里都有B类时,两个线程都会触发A加载B类
场景2
双亲委托的情况,A loader是B loader的parent。A能加载到C类。B loader加载c的时候委托给A,A也在同时加载C。此时触发了两次A加载C。
锁分离的好处
锁分离加快了并发,这个是显而易见的。还有一个好处是减少了死锁。在编写javaagent的时候,只要在transform加点锁,特别容易和classloader还有类初始化时候的锁造成死锁。基本死锁的场景都在1.6。
锁分离的案例
jdk中锁分离的实现特别多
读写分离
双锁读写分离
LinkedBlockingQueue有两把锁takeLock和putLock。
由于队列的特性——FIFO。在写入的时候,竞争takeLock。读取的时候竞争putLock。以此达到同事读写的增加吞吐量的目的。
副本机制读写分离
副本机制读写分离的典型就是copyonwrite。
CopyOnWriteArrayList。只有一把lock。但是使用的是数组存储。用volatile修饰。写入的时候获取锁,先用一个新的数组把旧的数据拷贝过来,然后把要加入的数据放入新数组中。最后替换 volatile的引用。读取的时候就直接获取volatile的数组。
这样读取的时候只是那一刻的副本,一旦开始遍历,直到结束都不会有新的数据加入了。
写写分离
写写分离的场景是锁细化。classloader的改进算是写写分离的情况。典型的场景就是ConcurrentHashMap。ConcurrentHashMap的每个槽位一把锁,当没有hash冲突的时候,元素的写的过程是并行的。
集群锁分离
集群的锁分离的场景我们也用到的特别多。主要目的是提供并发。
kafka 消费(读写分离)。kafka写log,达到一定限制就会开启新的文件,消费的时候,从旧的开始,就会从已经写好的开始读取。这种情况下,读文和写的文件是两个不同的文件。
kafka topic分区。(写写分离)。kafka写入根据分区算法。分别写入不同的partition。类似的还有分库,分表。只要是水平扩展的基本都是写写分离的。
主从机制(副本机制读写分离)。数据库使用主备方案,并且备份库只提供读取操作。至于新入的数据的空缺,一般由redis等缓存弥补。
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