《重学Java高并发》你管这“破玩意儿”叫锁（没有高并发经验的朋友们看过来，该专栏结合笔者的实战来讲高并发

• 线程 T1、T2、T3 将并发执行

• T4由于是申请的写锁，必须等 T1、T2、T3释放锁后，才能执行。

• T5虽然申请是共享锁，但由于T4持有写锁，故T5也需要阻塞，直至T4释放锁。

在Java等世界中按锁的排斥性来分基本就包含排它锁与共享锁，其他读写锁、间隙锁等是以锁的粒度这个纬度进行细分。

2、锁的实现原理

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在了解了锁的基本语意义之后，我们有必要来阐述一下锁的实现原理。

从某种意义上来说，锁的实现原理就是两个队列：同步阻塞队列、条件等待队列。

2.1 阻塞队列

阻塞队列的作用说明如下图所示：

上面使用来synchronized，其传入的是一个锁对象，如果此时有5个线程同时去执行这段代码，由于锁的互斥性，同一时间只有一个线程能获得锁，其他线程需要排队等待，故需要引入一个队列来存储在这些排队的线程，所以synchronized的实现机制中，会在锁对象中开辟一个队列，用来存储等待获取当前锁的线程。

2.2 条件等待队列

Object对象中有一对特殊的方法：wait()/notify()/notifyAll()，大家在前文中应该看到消费者/生产者中示例中，使用过wait,notify方法，示例代码如下：

wait方法必须在synchronized中调用，并且通常是线程调用锁对象的wait方法，表示当前继续往下执行的条件不足，当前线程需要等待，故需要为锁对象再维护一个个队列，用来存储等待的线程，俗称条件等待队列。

当其他线程调用锁对象的notify方法或notifyAll方法，会唤醒等待队列中的线程。

温馨提示：上述还有几个关键点：

• Object.wait方法，会使当前线程进入等待状态，并且释放锁。

• 通常条件等待会使用while语句，避免条件不满足时被误唤醒，故使用while对条件进行再一次的判断。

• 当被唤醒后，并不立即去执行while条件判断，而是需要重新去申请锁，即可能会进入到阻塞队列。

3、锁的优化思路

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我相信作为一个程序员，大家都对锁很敏感，因为性能低下，但锁肯定有其存在的原因，主要解决数据访问的安全性，大家可能会感到惊讶，作为一款高性能的消息中间件(RocketMQ)，在消息写入时也使用了锁，其代码如下：

这是因为RocketMQ是顺序写文件，多个请求同时申请写一个文件，必须排队执行，否则会带来逻辑异常，此时锁是不用不行了。

对锁的优化策略，通常基于如下原则：能不用锁就不使用锁，必须使用锁则尽量保证被锁包裹代码的快速执行、降低锁的粒度。

3.1 优化锁执行时间

当然能不用锁就不用锁，但有些场景是必须使用锁来保证多线程环境下结果的正确性，就以RocketMQ顺序写commitlog文件为例，对同一个文件写入，需要记录当前的写入位置，然后另外一个线程就进行追加，故这个为写入位置是多线程不安全的，故必须引入锁，那RocketMQ作为一款高性能的消息中间件，是如何做到消息发送的高并发，低延迟能力低呢？

核心法宝：控制锁的范围，确保被锁包含的代码执行性能高效，接下来我们看一下RocketMQ消息写入的几个重要步骤：

并不是需要将上述三个步骤都加锁，而是只对写内存这段加锁即可，这段代码非常高效。

3.2 优化锁的粒度

锁的性能优化是一个永恒的主旨，另外一个核心思路是：降低锁的粒度，提高并发度。

接下来我们以JDK中的HashTable与ConcurrentHashMap的实现原理为例，让大家体会一下如何降低锁的粒度从而提高并发度。

Hashtable的性能低下是众所周知，因为整个容器就一把锁，因为它的get、put都是被synchronized修饰，synchronized用来修饰非static方法，其锁对象为Hashtable是对象锁。

并发度：同一时间只有一个线程能向该容器添加数据、获取数据。

而jkd1.7及其版本，ConcurrentHashMap的内部数据结构如下图所示：

可以看出ConcurrentHashMap的设计思路是将整个HashMap分割成多个小的HashMap，然后为每一个HashMap加锁，从而降低锁的粒度，从而提高并发度。

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