【翻译】高效的double-checked线程锁

      代码的性能是最重要的。然而，在当今复杂的多线程移动应用世界里，我们常常会为保证内存数据的一致性而牺牲一些性能。线程竞争条件的设计和调试是一件非常耗时，且容易令人沮丧的工作，所以线程被锁定太长时间的情况并不少见。幸运的是，现在有一些简单的模式可以使锁定变得更有效率，从而避免对性能产生不必要的影响。

      首先，让我们先预览一下只有简单 setter 代码的基类：

public class Foo {
    private Map<string, string=""> data;

    public Foo() {
        data = new HashMap<string, string="">();
    }

    public void setData(String key, String value) {
        data.put(key, value);
    }
}

       在上面的代码里，每当我们实例化一个Foo对象的同时也在实例化一个HashMap对象，而无论该HashMap是否会被使用。一般情况下，在一个强劲配置的服务器上，前面实例化的开销相对较低。但是相对一个只放在你口袋里，并且整天运行在一块电池上的设备，那样子的开销将会上升得非常快。为了提升效率，我们采用懒加载策略来重写上面的代码。

public class Foo {
    private Map<string, string=""> data;

    public Foo() { }

    public void setData(String key, String value) {
        if (data == null)
            data = new HashMap<string, string="">();

        data.put(key, value);
    }
}

       现在Foo的构造器实质上是空的构造器，而且我们只有在调用setData方法时，才会产生实例化HashMap对象的开销。在这点上，我们快速实现了只有在绝对需要的时候才去使用内存。然而这种实现的方式并非是线程安全的。线程安全是非常重要的，自从Android对线程操作的要求达到了一个根本的层面（你不可以在UI线程上执行IO阻塞的操作）。

       在上面的例子中，有两个地方需要特别注意的。第一，我们需要线程安全的数据结构。使用 ConcurrentHashMap取代HashMap可以简单地解决这点。第二，稍稍复杂一点，我们需要为属性 data 的实例化，设置更微妙的竞争条件。有这样子的可能性，两个线程同时判断属性data是否为null，并尝试为其实例化。更糟糕的是，其中一个线程会对其实例化的map置入一个对象，但该map实例将会丢失，如果两一个线程也实例化了自己的map对象。为了避免这种竞争情况，我们可以为此加上 synchronized 代码块：

public class Foo {
    private Map<string, string=""> data;

    public Foo() { }

    public void setData(String key, String value) {
        synchronized (this) {
            if (data == null)
                data = new ConcurrentHashMap<string, string="">();
        }

        data.put(key, value);
    }
}

       这就确保了同一时间里，只有一个线程进行null检查，并在需要的时候对属性data进行实例化。好像到这里，问题都迎刃而解了，然而，或许你还会记得我们的关注点是在于性能的优化，很不幸，synchronized 代码块的开销往往比较大。在这种情况下，在同一时间里，只有一个线程可以高效地访问方法setData。幸好，我们还有另一个方法可以使用：double-checked locking。在维基百科上有一篇优秀的文章对   double-checked locking 作了详尽的介绍。在我们的例子里，运用该方法后的代码如下：

public class Foo {
    private volatile Map<string, string=""> data;

    public Foo() { }

    public void setData(String key, String value) {
        if (data == null) {
            synchronized (this) {
                if (data == null)
                    data = new ConcurrentHashMap<string, string="">();
            }
        }

        data.put(key, value);
    }
}

       在上面的代码中，有两个非常重要的改变。其一，为属性data添加了volatile声明。这将指示编译器，最终是Dalvik VM，确保数据的读写操作按预读顺序（译者注： happened-before order）执行。换句话说，写数据操作，总是发生在读数据操作之前（没有这个关键字的声明，编译器或JIT优化或会使它们顺序逆转）。其次，我们在synchronized 代码块外面再添加了一层null检查。这就确保一旦属性data已被实例化，我们将不会再执行 synchronized 的代码块。然而，如果属性data确实为null，我们将 synchronize 对象，然后双重检查属性data是否为null，以确保在两次检查之间，没有其他线程没有执行属性data的实例化。如果没有这个竞争条件，代码将继续执行，继而跳出这个 synchronized 代码块。

       到这里，细心而聪明的读者或许会注意到，上述方法在Java1.5之前并不是总是可靠的。Dalvik VM也是有相似的历史，使用该方法前，请从  这里 检查一下。在这里更推荐大家阅览   这篇 描述如何在Android处理内存一致性问题的优秀指南。

 

       原文链接： http://blog.newrelic.com/2014/02/03/fast-effective-double-checked-locking-android-java-apps/

 

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