Java 乐观锁 悲观锁

一、乐观锁、悲观锁定义

乐观锁:乐观锁在操作数据时非常乐观,认为别人不会同时修改数据。因此乐观锁不会上锁,只是在执行更新的时候判断一下在此期间别人是否修改了数据:如果别人修改了数据则放弃操作,否则执行操作。

悲观锁:悲观锁在操作数据时比较悲观,认为别人会同时修改数据。因此操作数据时直接把数据锁住,直到操作完成后才会释放锁;上锁期间其他人不能修改数据。

二、实现方式

悲观锁的实现方式是加锁,加锁既可以是对代码块加锁(如Java的synchronized关键字),也可以是对数据加锁。synchronized关键字和Lock的实现类都是悲观锁

乐观锁的实现方式主要有两种:CAS机制和版本号机制。乐观锁在Java中是通过使用无锁编程来实现,最常采用的是CAS算法,Java原子类中的递增操作就通过CAS自旋实现的。
Java 乐观锁 悲观锁_第1张图片

1、CAS(Compare And Swap)

CAS操作包括了3个操作数:

  1. 需要读写的内存位置(V)
  2. 进行比较的预期值(A)
  3. 拟写入的新值(B)
    CAS操作逻辑如下:如果内存位置V的值等于预期的A值,则将该位置更新为新值B,否则不进行任何操作。许多CAS的操作是自旋的:如果操作不成功,会一直重试,直到操作成功为止。

这里引出一个新的问题,既然CAS包含了Compare和Swap两个操作,它又如何保证原子性呢?答案是:CAS是由CPU支持的原子操作,其原子性是在硬件层面进行保证的。

下面以Java中的自增操作(i++)为例,看一下悲观锁和CAS分别是如何保证线程安全的。我们知道,在Java中自增操作不是原子操作,它实际上包含三个独立的操作:(1)读取i值;(2)加1;(3)将新值写回i。

因此,如果并发执行自增操作,可能导致计算结果的不准确。在下面的代码示例中:value1没有进行任何线程安全方面的保护,value2使用了乐观锁(CAS),value3使用了悲观锁(synchronized)。运行程序,使用1000个线程同时对value1、value2和value3进行自增操作,可以发现:value2和value3的值总是等于1000,而value1的值常常小于1000。

public class suo {
    //value1:线程不安全
    private static int value1 = 0;
    //value2:使用乐观锁
    private static AtomicInteger value2 = new AtomicInteger(0);
    //value3:使用悲观锁
    private static int value3 = 0;
    private static synchronized void increaseValue3(){
        value3++;
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //开启1000个线程,并执行自增操作
        for(int i = 0; i < 1000; ++i){
            new Thread(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    try {
                        Thread.sleep(100);
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                    value1++;
                    value2.getAndIncrement();
                    increaseValue3();
                }
            }).start();
        }
        //打印结果
        Thread.sleep(1000);
        System.out.println("线程不安全:" + value1);
        System.out.println("乐观锁(AtomicInteger):" + value2);
        System.out.println("悲观锁(synchronized):" + value3);
    }
}

输出:

线程不安全:991
乐观锁(AtomicInteger):1000
悲观锁(synchronized):1000

首先来介绍AtomicInteger。AtomicInteger是java.util.concurrent.atomic包提供的原子类,利用CPU提供的CAS操作来保证原子性;除了AtomicInteger外,还有AtomicBoolean、AtomicLong、AtomicReference等众多原子类。
java是无法实现对底层内存的操作的,C++可以,java使用Unsafe类实现。

public class AtomicInteger extends Number implements java.io.Serializable {
    private static final long serialVersionUID = 6214790243416807050L;

    // setup to use Unsafe.compareAndSwapInt for updates
    private static final Unsafe unsafe = Unsafe.getUnsafe();
    private static final long valueOffset;

    static {
        try {
            valueOffset = unsafe.objectFieldOffset
                (AtomicInteger.class.getDeclaredField("value"));
        } catch (Exception ex) { throw new Error(ex); }
    }
    private volatile int value;
  • unsafe: 获取并操作内存的数据。
  • valueOffset: 存储value在AtomicInteger中的偏移量。
  • value: 存储AtomicInteger的int值,该属性需要借助volatile关键字保证其在线程间是可见的。

我们查看AtomicInteger的自增函数incrementAndGet()的源码时,发现自增函数底层调用的是unsafe.getAndAddInt()。但是由于JDK本身只有Unsafe.class,只通过class文件中的参数名,并不能很好的了解方法的作用,所以我们通过OpenJDK 8 来查看Unsafe的源码:

// ------------------------- JDK 8 -------------------------
// AtomicInteger 自增方法
public final int incrementAndGet() {
  return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1) + 1;
}

// Unsafe.class
public final int getAndAddInt(Object var1, long var2, int var4) {
  int var5;
  do {
      var5 = this.getIntVolatile(var1, var2);
  } while(!this.compareAndSwapInt(var1, var2, var5, var5 + var4));
  return var5;
}

// ------------------------- OpenJDK 8 -------------------------
// Unsafe.java
public final int getAndAddInt(Object o, long offset, int delta) {
   int v;
   do {
       v = getIntVolatile(o, offset);
   } while (!compareAndSwapInt(o, offset, v, v + delta));
   return v;
}

根据OpenJDK 8的源码我们可以看出,getAndAddInt()循环获取给定对象o中的偏移量处的值v,然后判断内存值是否等于v。如果相等则将内存值设置为 v + delta,否则返回false,继续循环进行重试,直到设置成功才能退出循环,并且将旧值返回。整个“比较+更新”操作封装在compareAndSwapInt()中,在JNI里是借助于一个CPU指令完成的,属于原子操作,可以保证多个线程都能够看到同一个变量的修改值。

其他源码:

 public final boolean compareAndSet(int expect, int update) {
     return unsafe.compareAndSwapInt(this, valueOffset, expect, update);
 }
public final int getAndIncrement() {
   return unsafe.getAndAddInt(this, valueOffset, 1);
}
  1. getAndIncrement()实现的自增操作是自旋CAS操作:在循环中进行compareAndSet,如果执行成功则退出,否则一直执行。

  2. 其中compareAndSet是CAS操作的核心,它是利用Unsafe对象实现的。

  3. Unsafe又是何许人也呢?Unsafe是用来帮助Java访问操作系统底层资源的类(如可以分配内存、释放内存),通过Unsafe,Java具有了底层操作能力,可以提升运行效率;强大的底层资源操作能力也带来了安全隐患(类的名字Unsafe也在提醒我们这一点),因此正常情况下用户无法使用。AtomicInteger在这里使用了Unsafe提供的CAS功能。

  4. valueOffset可以理解为value在内存中的偏移量,对应了CAS三个操作数(V/A/B)中的V;偏移量的获得也是通过Unsafe实现的。

  5. value域的volatile修饰符:Java并发编程要保证线程安全,需要保证原子性、可视性和有序性;CAS操作可以保证原子性,而volatile可以保证可视性和一定程度的有序性;在AtomicInteger中,volatile和CAS一起保证了线程安全性。关于volatile作用原理的说明涉及到Java内存模型(JMM),这里不详细展开。

2、版本号机制

除了CAS,版本号机制也可以用来实现乐观锁。版本号机制的基本思路是在数据中增加一个字段version,表示该数据的版本号,每当数据被修改,版本号加1。当某个线程查询数据时,将该数据的版本号一起查出来;当该线程更新数据时,判断当前版本号与之前读取的版本号是否一致,如果一致才进行操作。

需要注意的是,这里使用了版本号作为判断数据变化的标记,实际上可以根据实际情况选用其他能够标记数据版本的字段,如时间戳等。

三、优缺点和适用场景

1、功能限制

与悲观锁相比,乐观锁适用的场景受到了更多的限制,无论是CAS还是版本号机制。

例如,CAS只能保证单个变量操作的原子性,当涉及到多个变量时,CAS是无能为力的,而synchronized则可以通过对整个代码块加锁来处理。再比如版本号机制,如果query的时候是针对表1,而update的时候是针对表2,也很难通过简单的版本号来实现乐观锁。

2、竞争激烈程度

如果悲观锁和乐观锁都可以使用,那么选择就要考虑竞争的激烈程度:

当竞争不激烈 (出现并发冲突的概率小)时,乐观锁更有优势,因为悲观锁会锁住代码块或数据,其他线程无法同时访问,影响并发,而且加锁和释放锁都需要消耗额外的资源。
当竞争激烈(出现并发冲突的概率大)时,悲观锁更有优势,因为乐观锁在执行更新时频繁失败,需要不断重试,浪费CPU资源。

  • 悲观锁适合写操作多的场景,先加锁可以保证写操作时数据正确。
  • 乐观锁适合读操作多的场景,不加锁的特点能够使其读操作的性能大幅提升。

四、乐观锁加锁吗?

(1)乐观锁本身是不加锁的,只是在更新时判断一下数据是否被其他线程更新了;AtomicInteger便是一个例子。

(2)有时乐观锁可能与加锁操作合作。

五、CAS有哪些缺点

1、ABA问题

假设有两个线程——线程1和线程2,两个线程按照顺序进行以下操作:

(1)线程1读取内存中数据为A;

(2)线程2将该数据修改为B;

(3)线程2将该数据修改为A;

(4)线程1对数据进行CAS操作

在第(4)步中,由于内存中数据仍然为A,因此CAS操作成功,但实际上该数据已经被线程2修改过了。这就是ABA问题。

在AtomicInteger的例子中,ABA似乎没有什么危害。但是在某些场景下,ABA却会带来隐患,例如栈顶问题:一个栈的栈顶经过两次(或多次)变化又恢复了原值,但是栈可能已发生了变化。

对于ABA问题,比较有效的方案是引入版本号,内存中的值每发生一次变化,版本号都+1;在进行CAS操作时,不仅比较内存中的值,也会比较版本号,只有当二者都没有变化时,CAS才能执行成功。Java中的AtomicStampedReference类便是使用版本号来解决ABA问题的。这样变化过程就从“A-B-A”变成了“1A-2B-3A”。

2、循环时间长开销大

CAS操作如果长时间不成功,会导致其一直自旋,给CPU带来非常大的开销。

3、功能限制

只能保证一个共享变量的原子操作。对一个共享变量执行操作时,CAS能够保证原子操作,但是对多个共享变量操作时,CAS是无法保证操作的原子性的。

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