java 高并发抽奖_Java 高并发的几种锁优化方案

Java 语言自身实现的一些并发容器和工具，你了解的越多，越觉得设计的精妙。本文主要讲并行优化的几种方式，其结构如下：

锁优化

减少锁的持有时间

例如避免给整个方法加锁。

public synchronized void syncMethod(){ 
    othercode1(); 
    mutextMethod(); 
    othercode2(); 
}

改进后：

public void syncMethod2(){
    othercode1();
    synchronized(this){
        mutextMethod();
    }
    othercode2();
}

减小锁的粒度

将大对象，拆成小对象，大大增加并行度，降低锁竞争。如此一来偏向锁，轻量级锁成功率提高.。

一个简单的例子就是 jdk 内置的 ConcurrentHashMap 与 SynchronizedMap。

Collections.synchronizedMap 其本质是在读写 map 操作上都加了锁，在高并发下性能一般。

ConcurrentHashMap 内部使用分区 Segment 来表示不同的部分,每个分区其实就是一个小的 hashtable，各自有自己的锁。

只要多个修改发生在不同的分区，他们就可以并发的进行。把一个整体分成了 16 个 Segment，最高支持 16 个线程并发修改。

代码中运用了很多 volatile 声明共享变量，第一时间获取修改的内容，性能较好。

读写分离锁替代独占锁

顾名思义，用 ReadWriteLock 将读写的锁分离开来，尤其在读多写少的场合，可以有效提升系统的并发能力。

• 读-读不互斥：读读之间不阻塞。
• 读-写互斥：读阻塞写，写也会阻塞读。
• 写-写互斥：写写阻塞。

锁分离

在读写锁的思想上做进一步的延伸，根据不同的功能拆分不同的锁，进行有效的锁分离。

一个典型的示例便是 LinkedBlockingQueue，在它内部，take 和 put 操作本身是隔离的。有若干个元素的时候，一个在 queue 的头部操作，一个在 queue 的尾部操作，因此分别持有一把独立的锁。

/** Lock held by take, poll, etc */
private final ReentrantLock takeLock = new ReentrantLock();

/** Wait queue for waiting takes */
private final Condition notEmpty = takeLock.newCondition();

/** Lock held by put, offer, etc */
private final ReentrantLock putLock = new ReentrantLock();

/** Wait queue for waiting puts */
private final Condition notFull = putLock.newCondition();

锁粗化

通常情况下，为了保证多线程间的有效并发，会要求每个线程持有锁的时间尽量短。

即在使用完公共资源后，应该立即释放锁。只有这样，等待在这个锁上的其他线程才能尽早的获得资源执行任务。

而凡事都有一个度，如果对同一个锁不停的进行请求同步和释放，其本身也会消耗系统宝贵的资源，反而不利于性能的优化。

一个极端的例子如下，在一个循环中不停的请求同一个锁。

for(int i = 0; i < 1000; i++){
    synchronized(lock){

    }
}
// 优化后
synchronized(lock){
    for(int i = 0;i < 1000; i++){

    }
}

锁粗化与减少锁的持有时间，两者是截然相反的，需要在实际应用中根据不同的场合权衡使用。

ThreadLocal

除了控制有限资源访问外，我们还可以增加资源来保证对象线程安全。

对于一些线程不安全的对象，例如 SimpleDateFormat，与其加锁让 100 个线程来竞争获取。

不如准备 100 个 SimpleDateFormat，每个线程各自为营，很快的完成 format 工作。

public class ThreadLocalDemo {
    public static ThreadLocal threadLocal = new ThreadLocal();
    public static void main(String[] args){
        ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(10);
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            service.submit(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    if (threadLocal.get() == null) {
                        threadLocal.set(new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd"));
                    }

                    System.out.println(threadLocal.get().format(new Date()));
                }
            });
        }
    }
}

原理

对于 set 方法，先获取当前线程对象，然后 getMap() 获取线程的 ThreadLocalMap，并将值放入 map 中。

该 map 是线程 Thread 的内部变量，其 key 为 threadlocal，vaule 为我们 set 进去的值。

public void set(T value) {
    Thread t = Thread.currentThread();
    ThreadLocalMap map = getMap(t);
    if (map != null)
        map.set(this, value);
    else
        createMap(t, value);
}

对于 get 方法，自然是先拿到 map，然后从 map 中获取数据。

public T get() {
    Thread t = Thread.currentThread();
    ThreadLocalMap map = getMap(t);
    if (map != null) {
        ThreadLocalMap.Entry e = map.getEntry(this);
        if (e != null)
            return (T)e.value;
    }
    return setInitialValue();
}

内存释放

• 手动释放: 调用 threadlocal.set(null) 或者 threadlocal.remove() 即可
• 自动释放: 关闭线程池，线程结束后，自动释放 threadlocalmap。

public class StaticThreadLocalTest {
    private static ThreadLocal tt = new ThreadLocal();
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(1);
        for (int i = 0; i < 3; i++) {
            service.submit(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    BigMemoryObject oo = new BigMemoryObject();
                    tt.set(oo);
                    // 做些其他事情
                    // 释放方式一: 手动置null
                    tt.set(null);
                    // 释放方式二: 手动remove
                    tt.remove();
                }
            });
        }
        // 释放方式三: 关闭线程或者线程池
        // 直接new Thread().start()的场景, 会在run结束后自动销毁线程
        service.shutdown();
        while (true) {
            Thread.sleep(24 * 3600 * 1000);
        }
    }
}
// 构建一个大内存对象, 便于观察内存波动.
class BigMemoryObject{
    List list = new ArrayList<>();
    BigMemoryObject() {
        for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
            list.add(i);
        }
    }
}

内存泄露

内存泄露主要出现在无法关闭的线程中，例如 web 容器提供的并发线程池，线程都是复用的。

由于 ThreadLocalMap 生命周期和线程生命周期一样长。对于一些被强引用持有的 ThreadLocal，如定义为 static。

如果在使用结束后，没有手动释放 ThreadLocal，由于线程会被重复使用，那么会出现之前的线程对象残留问题。

造成内存泄露，甚至业务逻辑紊乱。

对于没有强引用持有的 ThreadLocal，如方法内变量，是不是就万事大吉了呢? 答案是否定的。

虽然 ThreadLocalMap 会在 get 和 set 等操作里删除 key 为 null 的对象，但是这个方法并不是 100% 会执行到。

看 ThreadLocalMap 源码即可发现，只有调用了 getEntryAfterMiss 后才会执行清除操作。

如果后续线程没满足条件或者都没执行 get set 操作，那么依然存在内存残留问题。

private ThreadLocal.ThreadLocalMap.Entry getEntry(ThreadLocal key) {
    int i = key.threadLocalHashCode & (table.length - 1);
    ThreadLocal.ThreadLocalMap.Entry e = table[i];
    if (e != null && e.get() == key)
        return e;
    else
        // 并不是一定会执行
        return getEntryAfterMiss(key, i, e);
}
private ThreadLocal.ThreadLocalMap.Entry getEntryAfterMiss(ThreadLocal key, int i, ThreadLocal.ThreadLocalMap.Entry e) {
    ThreadLocal.ThreadLocalMap.Entry[] tab = table;
    int len = tab.length;

    while (e != null) {
        ThreadLocal k = e.get();
        if (k == key)
            return e;
        // 删除key为null的value
        if (k == null)
            expungeStaleEntry(i);
        else
            i = nextIndex(i, len);
        e = tab[i];
    }
    return null;
}

最佳实践

不管 threadlocal 是 static 还是非 static 的，都要像加锁解锁一样，每次用完后， 手动清理，释放对象。

无锁

与锁相比，使用 CAS 操作，由于其非阻塞性，因此不存在死锁问题，同时线程之间的相互影响，也远小于锁的方式。使用无锁的方案，可以减少锁竞争以及线程频繁调度带来的系统开销。

❝例如生产消费者模型中，可以使用BlockingQueue来作为内存缓冲区，但他是基于锁和阻塞实现的线程同步。如果想要在高并发场合下获取更好的性能，则可以使用基于 CAS 的 ConcurrentLinkedQueue。同理，如果可以使用 CAS 方式实现整个生产消费者模型，那么也将获得可观的性能提升，如 Disruptor 框架。
❞

关于无锁，Java 中与 Atomic 相关的工具，前面已经有不少文章讨论过，后面等我抽出时间再一一细说！

原文出自公众号：业余草
原文链接： https:// mp.weixin.qq.com/s/SeqU oXI5bvR9sQoRusTtew