Java高并发程序设计笔记（七）锁的优化

锁的竞争必然会导致程序的整体性能下降，为了将这种副作用降到最低，提出一些关于锁的使用建议：

1.减少锁的持有时间

以下段代码为例

public synchronized void syncMethod()
{
    otherCode1();
    mutextMethod();
    otherCode2();
}

在syncMethod方法中只有mutextMethod( )是需要同步的，而otherCode1( )和otherCode2( )不需要同步，如果otherMethod1( )和otherMethod2( )都是重量级的方法，则会花费较长的CPU时间。

一个较为优化的解决方案是，只在必要时进行同步， 这样就能明显减少线程持有锁的时间，提高系统吞吐量。

public void syncMethod(){
    otherMethod1();
    synchronized(this){
        mutextMethod();
    }
    otherMethod2();
}

在改进的代码中只对mutextMethod( )方法进行了同步，锁占用时间相对较短，因此能有较高的并行度。

减小锁的持有时间有助于降低锁冲突的可能性，进而提升了系统的并发能力。

2.减小锁粒度

减小锁粒度也是一种削弱多线程竞争的有效手段，典型场景就是ConcurrentHashMap类的实现。对于HashMap,一种自然的想法就是对整个hashmap加锁，必然可以得到一个线程安全的对象，但是这样做，被认为是锁的粒度太大。

对于ConcurrentHashMap,它内部进一步细分了若干小的HashMap,称之为段，默认情况下一个ConcurrentHashMap被细分为16个小段。

如果要在ConcurrentHashMap中增加一个新的key-value键值对，并不是将整个ConcurrentHashMap加锁，而是首先根据hashcode得到该表项应该被存放到哪个段中，然后对该段加锁，然后进行put( )操作。由于默认有16个段，在最好情况下可以同时接受16个线程同时插入（插入道不同段中），从而大大提高吞吐量。

但是这会引入一个新问题，即当系统需要引入全局锁时，其消耗的资源会比较多。因此获取全局信息的方法调用不频繁时，这种减小锁粒度的方法，才能真正意义上提高系统吞吐量。

所谓减小锁的粒度，就是指缩小锁定对象的范围，从而减少锁冲突的可能性，进而提高系统的并发能力。

3.使用读写分离锁代替独占锁

使用读写分离锁代替独占锁是减小锁力度的一种特殊情况，如果说concurrentHashMap是通过分割数据结构实现的，那么读写锁则是对系统功能点的分割。

在读多写少的场合，使用读写锁可以有效提升系统的并发能力。

4.锁分离

对独占锁进行分离，典型的例子就是LinkedBlockingQuene的实现，在LinkedBlockingQuene中分别用了两把锁，take( )和put( )分别实现了从队列中取得数据和向队列中增加数据，由于LinkedBlockingQuene是基于链表的，因此两个操作分别作用于队列的前端和尾端，在JDK实现中取而代之的是两把不同的锁，分离了take( )和put( )操作。

通过takeLock和putLock两把锁，LinkedBlockingQuene实现了读数据和写数据的分离，在真正意义上成为可并发的操作。

5.锁粗化

对于同一个锁不停地请求，同步，释放本身会消耗系统宝贵的资源，不利于性能的优化。为此，虚拟机在遇到一连串对同一个锁不断请求和释放操作的同时，会把所有的锁操作整合成对锁的一次请求，从而减少对锁的同步请求次数，这叫做锁的粗化。比如：

public void method(){
    synchronized(lock){
    //do sth
    }
    synchronized(lock){
    //do sth
    }
}

会被整合成如下形式

public void method(){
    synchronized(lock){
    //do sth
    }
}