Java中锁的解决方案

前言

在上一篇文章中,介绍了什么是锁,以及锁的使用场景,本文继续给大家继续做深入的介绍,介绍JAVA为我们提供的不同种类的锁。

JAVA为我们提供了种类丰富的锁,每种锁都有不同的特性,锁的使用场景也各不相同。由于篇幅有限,在这里只给大家介绍比较常用的几种锁。我会通过锁的定义,核心代码剖析,以及使用场景来给大家介绍JAVA中主流的几种锁。

乐观锁 与 悲观锁

乐观锁与悲观锁应该是每个开发人员最先接触的两种锁。小编最早接触的就是这两种锁,但是不是在JAVA中接触的,而是在数据库当中。当时的应用场景主要是在更新数据的时候,更新数据这个场景也是使用锁的非常主要的场景之一。更新数据的主要流程如下:

  1. 检索出要更新的数据,供操作人员查看;
  2. 操作人员更改需要修改的数值;
  3. 点击保存,更新数据;

这个流程看似简单,但是我们用多线程的思维去考虑,这也应该算是一种互联网思维吧,就会发现其中隐藏着问题。我们具体看一下

  1. A检索出数据;
  2. B检索出数据;
  3. B修改了数据;
  4. A修改数据,系统会修改成功吗?

当然啦,A修改成功与否,要看程序怎么写。咱们抛开程序,从常理考虑,A保存数据的时候,系统要给提示,说“您修改的数据已被其他人修改过,请重新查询确认”。那么我们程序中怎么实现呢?

  1. 在检索数据,将数据的版本号(version)或者最后更新时间一并检索出来;
  2. 操作员更改数据以后,点击保存,在数据库执行update操作
  3. 执行update操作时,用步骤1检索出的版本号或者最后更新时间与数据库中的记录作比较;
  4. 如果版本号或最后更新时间一致,则可以更新;
  5. 如果不一致,就要给出上面的提示;

上述的流程就是乐观锁的实现方式。在JAVA中乐观锁并没有确定的方法,或者关键字,它只是一个处理的流程、策略。咱们看懂上面的例子之后,再来看看JAVA中乐观锁。

乐观锁呢,它是假设一个线程在取数据的时候不会被其他线程更改数据,就像上面的例子那样,但是在更新数据的时候会校验数据有没有被修改过。它是一种比较交换的机制,简称CAS (Compare And Swap)机制。一旦检测到有冲突产生,也就是上面说到的版本号或者最后更新时间不一致,它就会进行重试,直到没有冲突为止。乐观锁的机制如图所示:

咱们看一下JAVA中最常用的i++,咱们思考一个问题,i++它的执行顺序是什么样子的?它是线程安全的吗?当多个线程并发执行i++的时候,会不会有问题?接下来咱们通过程序看一下:

package cn.pottercoding.lock;import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;/*** @author 程序员波特* @since 2024年01月12日** i++ 线程安全问题测试*/
public class ThreadTest {private int i = 0;public static void main(String[] args) {ThreadTest test = new ThreadTest();// 线程池,50个固定线程ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(50);CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(5000);for (int i = 0; i < 5000; i++) {executorService.execute(() -> {test.i++;countDownLatch.countDown();});}executorService.shutdown();try {countDownLatch.await();System.out.println("执行完成后,i = " + test.i);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}
}

上面的程序中,我们模拟了50个线程同时执行i++,总共执行5000次,按照常规的理解,得到的结果应该是5000,我们运行一下程序,看看执行的结果如何?

执行完成后,i=4975

执行完成后,i=4986

执行完成后,i=4971

这是运行3次以后得到的结果,可以看到每次执行的结果都不一样,而且不是5000,这是为什么呢?这就说明i++并不是一个原子性的操作,在多线程的情况下并不安全。我们把i++的详细执行步骤拆解一下:

  1. 从内存中取出i的当前值;
  2. 将i的值加1;
  3. 将计算好的值放入到内存当中;

这个流程和我们上面讲解的数据库的操作流程是一样的。在多线程的场景下,我们可以想象一下,线程A和线程B同时从内存取出的值,假如i的值是1000,然后线程A和线程B再同时执行+1的操作,然后把值再放入内存当中,这时,内存中的值是1001,而我们期望的是1002,正是这个原因导致了上面的错误。那么我们如何解决呢?在JAVA1.5以后,JDK官方提供了大量的原子类,这些类的内部都是基于CAS机制的,也就是使用了乐观锁。我们将上面的程序稍微改造一下,如下:

package cn.pottercoding.lock;import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;/*** @author 程序员波特* @since 2024年01月12日** 原子类测试*/
public class AtomicTest {private AtomicInteger i = new AtomicInteger(0);public static void main(String[] args) {AtomicTest test = new AtomicTest();// 线程池,50个固定线程ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(50);CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(5000);for (int i = 0; i < 5000; i++) {executorService.execute(() -> {test.i.incrementAndGet();countDownLatch.countDown();});}executorService.shutdown();try {countDownLatch.await();System.out.println("执行完成后,i = " + test.i);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}
}

我们将变量的类型改为AtomicInteger ,AtomicInteger 是一个原子类。我们在之前调用i++的地方改成了i.incrementAndGet(),incrementAndGet()方法采用了CAS机制,也就是说使用了乐观锁。我们再运行一下程序,看看结果如何。

执行完成后,i=5000

执行完成后,i=5000

执行完成后,i=5000

我们同样执行了3次,3次的结果都是5000,符合了我们预期。这个就是乐观锁。我们对乐观锁稍加总结,乐观锁在读取数据的时候不做任何限制,而是在更新数据的时候,进行数据的比较,保证数据的版本一致时再更新数据。根据它的这个特点,可以看出乐观锁适用于读操作多,而写操作少的场景。

悲观锁与乐观锁恰恰相反,悲观锁从读取数据的时候就显示的加锁,直到数据更新完成,释放锁为止。在这期间只能有一个线程去操作,其他的线程只能等待。在JAVA中,悲观锁可以使用synchronized关键字或者ReentrantLock类来实现。还是,上面的例子,我们分别使用这两种方式来实现一下。首先是使用synchronized关键字来实现:

package cn.pottercoding.lock;import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;/*** @author 程序员波特* @since 2024年01月12日** 使用 synchronized 关键字来实现自增*/
public class SynchronizedTest {private int i = 0;public static void main(String[] args) {SynchronizedTest test = new SynchronizedTest();// 线程池,50个固定线程ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(50);CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(5000);for (int i = 0; i < 5000; i++) {executorService.execute(() -> {// 修改部分,开始synchronized (test) {test.i++;}// 修改部分结束countDownLatch.countDown();});}executorService.shutdown();try {countDownLatch.await();System.out.println("执行完成后,i = " + test.i);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}
}

我们唯一的改动就是增加了synchronized块,它锁住的对象是test,在所有线程中,谁获得了test对象的锁,谁才能执行i++操作。我们使用了synchronized悲观锁的方式,使得i++线程安全我们运行一下,看看结果如何。

执行完成后,i=5000

执行完成后,i=5000

执行完成后,i=5000

我们运行3次,结果都是5000,符合预期。接下来,我们再使用Reent rantLock类来实现悲观锁。代码如下:

package cn.pottercoding.lock;import java.util.concurrent.CountDownLatch;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;/*** @author 程序员波特* @since 2024年01月12日*/
public class LockTest {private int i = 0;Lock lock = new ReentrantLock();public static void main(String[] args) {LockTest test = new LockTest();// 线程池,50个固定线程ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(50);CountDownLatch countDownLatch = new CountDownLatch(5000);for (int i = 0; i < 5000; i++) {executorService.execute(() -> {// 修改部分,开始test.lock.lock();test.i++;test.lock.unlock();// 修改部分结束countDownLatch.countDown();});}executorService.shutdown();try {countDownLatch.await();System.out.println("执行完成后,i = " + test.i);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}
}

我们在类中显示的增加了 Lock lock= new ReentrantLock();,而且在i++之前增加了 lock.lock(),加锁操作,在i++之后增加了lock.unlock()释放锁的操作。我们同样运行3次,看看结果。

执行完成后,i=5000

执行完成后,i=5000

执行完成后,i=5000

3次运行结果都是5000,完全符合预期。我们再来总结一下悲观锁,悲观锁从读取数据的时候就加了锁,而且在更新数据的时候,保证只有一个线程在执行更新操作,没有像乐观锁那样进行数据版本的比较。所以悲观锁适用于读相对少,写相对多的操作。

公平锁与非公平锁

前面我们介绍了乐观锁与悲观锁,这一小节我们将从另外一个维度去讲解锁一公平锁与非公平锁。从名字不难看出,公平锁在多线程情况下,对待每一个线程都是公平的;而非公平锁恰好与之相反。从字面上理解还是有些晦涩难懂,我们还是举例说明,场景还是去超市买东西,在储物柜存储东西的例子。储物柜只有一个,同时来了3个人使用储物柜,这时A先抢到了柜子,A去使用,B和C自觉进行排队。A使用完以后,后面排队中的第一个人将继续使用柜子,这就是公平锁。在公平锁当中,所有的线程都自觉排队,一个线程执行完以后,排在后面的线程继续使用。

非公平锁则不然,A在使用柜子的时候,B和C并不会排队,A使用完以后,将柜子的钥匙往后一抛,B和C谁抢到了谁用,甚至可能突然跑来一个D,这个D抢到了钥匙,那么D将使用柜子,这个就是非公平锁。

公平锁如图所示:

多个线程同时执行方法,线程A抢到了锁,A可以执行方法。其他线程则在队列里进行排队,A执行完方法后,会从队列里取出下一个线程B,再去执行方法。以此类推,对于每一个线程来说都是公平的,不会存在后加入的线程先执行的情况。

非公平锁入下图所示:

多个线程同时执行方法,线程A抢到了锁,A可以执行方法。其他的线程并没有排队,A执行完方法,释放锁后,其他的线程谁抢到了锁,谁去执行方法。会存在后加入的线程,反而先抢到锁的情况。

公平锁与非公平锁都在ReentrantLock类里给出了实现,我们看一下 ReentrantLock的源码。

ReentrantLock有两个构造方法,默认的构造方法中,sync=new NonfairSync();我们可以从字面意思看出它是一个非公平锁。再看看第二个构造方法,它需要传入一个参数,参数是一个布尔型true 是公平锁,false 是非公平锁。从上面的源码我们可以看出sync 有两个实现类,分别是FairSyncNonfairSync,我们再看看获取锁的核心方法,首先是公平锁FairSync 的,

然后是非公平锁NonfairSync的,

通过对比两个方法,我们可以看出唯一的不同之处在于!hasQueuedPredecessors()这个方法,很明显这个方法是一个队列,由此可以推断,公平锁是将所有的线程放在一个队列中,一个线程执行完成后,从队列中取出下一个线程,而非公平锁则没有这个队列。这些都是公平锁与非公平锁底层的实现原理,我们在使用的时候不用追到这么深层次的代码,只需要了解公平锁与非公平锁的含义,并且在调用构造方法时,传入 truefalse即可。

总结

JAVA中锁的种类非常多,在这一节中,我们找了非常典型的几个锁的类型给大家做了介绍。乐观锁与悲观锁是最基础的,也是大家必须掌握的。大家在工作中不可避免的都要使用到乐观锁和悲观锁。从公平锁与非公平锁这个维度上看,大家平时使用的都是非公平锁,这也是默认的锁的类型。如果要使用公平锁,大家可以在秒杀的场景下使用,在秒杀的场景下,是遵循先到先得的原则,是需要排队的,所以这种场景下是最适合使用公平锁的。

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