java 中 ReentrantReadWriteLock的读锁和写锁的使用
在使用某些种类的 Collection 时，可以使用 ReentrantReadWriteLock 来提高并发性。通常，在预期 collection很大，读取者线程访问它的次数多于写入者线程，并且 entail 操作的开销高于同步开销时，这很值得一试。例如，以下
是一个使用 TreeMap 的类，预期它很大，并且能被同时访问。
两种锁机制：
1、synchronized
2、ReentrantLock
ReentrantLock是jdk5的新特性，采用ReentrantLock可以完全替代替换synchronized传统的锁机制，而且采用ReentrantLock的方式更加面向对象，也更加灵活，网上有很多关于对比两者锁方式的文章。
读写锁：ReadWriteLock
在多线程的环境下，对同一份数据进行读写，会涉及到线程安全的问题。比如在一个线程读取数据的时候，另外一个线程在写数据，而导致前后数据的不一致性；一个线程在写数据的时候，另一个线程也在写，同样也会导致线程前后看到的数据的不一致性。
这时候可以在读写方法中加入互斥锁，任何时候只能允许一个线程的一个读或写操作，而不允许其他线程的读或写操作，这样是可以解决这样以上的问题，但是效率却大打折扣了。因为在真实的业务场景中，一份数据，读取数据的操作次数通常高于写入数据的操作，而线程与线程间的读读操作是不涉及到线程安全的问题，没有必要加入互斥锁，只要在读-写，写-写期 间上锁就行了。
对于这种情况，读写锁则最好的解决方案！
读写锁的机制：
"读-读"不互斥
"读-写"互斥
"写-写"互斥
即在任何时候必须保证：
只有一个线程在写入；
线程正在读取的时候，写入操作等待；
线程正在写入的时候，其他线程的写入操作和读取操作都要等待；
以下是一个缓存类：用于演示读写锁的操作：重入、降级。
package com.etrip.concurrent.locks;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;
/**
*
*
* 两种互斥锁机制：
1、synchronized
2、ReentrantLock
ReentrantLock是jdk5的新特性，采用ReentrantLock可以完全替代替换synchronized传统的锁机制，而且采用ReentrantLock的方式更加面向对象，也更加灵活，网上有很多关于对比两者锁方式的文章，这里就不多口舌了，大家baidu、google一下就水落石出了。在本博客中也写关于这两种锁方式实现的经典例子《生产者消费者》。
*@author longgangbai
*/
public class CachedData {
// 缓存都应该是单例的，在这里用单例模式设计：
private static CachedData cachedData = new CachedData();
private final ReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock();//读写锁
private Map<String, Object> cache = new HashMap<String, Object>();//缓存
private CachedData(){
}
public static CachedData getInstance(){
return cachedData;
}
// 读取缓存：
public Object read(String key) {
lock.readLock().lock();
Object obj = null;
try {
obj = cache.get(key);
if (obj == null) {
lock.readLock().unlock();
// 在这里的时候，其他的线程有可能获取到锁
lock.writeLock().lock();
try {
if (obj == null) {
obj = "查找数据库"; // 实际动作是查找数据库
// 把数据更新到缓存中：
cache.put(key, obj);
}
} finally {
// 当前线程在获取到写锁的过程中，可以获取到读锁，这叫锁的重入，然后导致了写锁的降级，称为降级锁。
// 利用重入可以将写锁降级，但只能在当前线程保持的所有写入锁都已经释放后，才允许重入 reader使用
// 它们。所以在重入的过程中，其他的线程不会有获取到锁的机会（这样做的好处）。试想，先释放写锁，在
// 上读锁，这样做有什么弊端？--如果这样做，那么在释放写锁后，在得到读锁前，有可能被其他线程打断。
// 重入————>降级锁的步骤：先获取写入锁，然后获取读取锁，最后释放写入锁（重点）
lock.readLock().lock();
lock.writeLock().unlock();
}
}
} finally {
lock.readLock().unlock();
}
return obj;
}
}
以下是读写锁的应用:
class RWDictionary {
private final Map<String, String> map = new TreeMap<String, String>();
private final ReadWriteLock rwl = new ReentrantReadWriteLock();
private final Lock readLock = rwl.readLock();
private final Lock writeLock = rwl.writeLock();
{
map.put("EN", "英国");
map.put("CA", "加拿大");
map.put("FR", "法国");
map.put("CN", "中国");
}
public String get(String key) {
readLock.lock();
try {
return map.get(key);
} finally {
readLock.unlock();
}
}
public String[] allKeys() {
readLock.lock();
try {
return (String[]) map.keySet().toArray();
} finally {
readLock.unlock();
}
}
public String put(String key, String value) {
writeLock.lock();
try {
return map.put(key, value);
} finally {
writeLock.unlock();
}
}
public void clear() {
writeLock.lock();
try {
map.clear();
} finally {
writeLock.unlock();
}
}
}
public class RWDictionaryTest {
public static void main(String[] args) {
RWDictionary rw=new RWDictionary();
String value =rw.get("CN");
System.out.println("value ="+value );
Map<String, String> map = new TreeMap<String, String>();
map.put("EN", "英国");
map.put("CA", "加拿大");
map.put("FR", "法国");
map.put("CN", "中国");
//Collections.synchronizedMap用法如下
Map<String, String> m = Collections.synchronizedMap(map);
Set<String> s = m.keySet(); // Needn't be in synchronized block
synchronized(m) { // Synchronizing on m, not s!
Iterator<String> i = s.iterator(); // Must be in synchronized block
while (i.hasNext()){
RWDictionaryTest.foo(i.next());
}
}
}
public static void foo(String str){
System.out.println(" "+ str+" ");
}
}