面试官:有没有比读写锁更快的锁?StampedLock了解下

RLC电阻电容电感基础知识——电感篇 电感 等效电路 电感线圈由铜导线绕制,等效电路如图所示。 寄生电阻RS,包括了绕线电阻、引脚串联电阻以及磁芯损耗电阻三部分组成,其中绕线电阻与线径、长度、铜线电阻率有关;引脚电阻与引线长短、粗细有关;磁芯损耗电阻与磁芯材料特性有关,显然磁芯损耗电阻还与工作频率有关.寄生电容C主要是绕线圈与圈之间的杂散电容(为PF级),与绕线工艺有关。 等效导纳 显然: (1)当角频率ω(频率f)较小时,呈电感性. (2)当角频率ω等于ω0时,导纳Y虚部为0,呈现电阻性,即发生共振。令导纳Y虚部为0,即可求出共振角频率ω 阅读详情

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本文主要和大家分享一下 StampedLock 的使用方法、内部工作原理以及在使用过程中需要注意的事项。

一、StampedLock支持的三种锁模式

我们先来看看在使用上 StampedLock 和上一篇文章讲的 ReadWriteLock 有哪些区别。

ReadWriteLock 支持两种模式:一种是读锁,一种是写锁。而 StampedLock 支持三种模式,分别是:写锁、悲观读锁和乐观读。其中,写锁、悲观读锁的语义和 ReadWriteLock的写锁、读锁的语义非常类似,允许多个线程同时获取悲观读锁,但是只允许一个线程获取写锁,写锁和悲观读锁是互斥的。不同的是:StampedLock 里的写锁和悲观读锁加锁成功之后,都会返回一个 stamp;然后解锁的时候,需要传入这个 stamp。相关的示例代码如下。

final StampedLock sl =
new StampedLock();
//获取/释放悲观读锁示意代码
long stamp = sl.readLock();
try {
	//省略业务相关代码
}
finally {
	sl.unlockRead(stamp);
}
//获取/释放写锁示意代码
long stamp = sl.writeLock();
try {
	//省略业务相关代码
}
finally {
	sl.unlockWrite(stamp);
}

StampedLock 的性能之所以比 ReadWriteLock 还要好,其关键是 StampedLock 支持乐观读的方式。ReadWriteLock 支持多个线程同时读,但是当多个线程同时读的时候,所有的写操作会被阻塞;而 StampedLock 提供的乐观读,是允许一个线程获取写锁的,也就是说不是所有的写操作都被阻塞。

注意这里,我们用的是“乐观读”这个词,而不是“乐观读锁”,是要提醒你,乐观读这个操作是无锁的,所以相比较 ReadWriteLock 的读锁,乐观读的性能更好一些。

文中下面这段代码是出自 Java SDK 官方示例,并略做了修改。在 distanceFromOrigin()这个方法中,首先通过调用 tryOptimisticRead() 获取了一个 stamp,这里的tryOptimisticRead() 就是我们前面提到的乐观读。之后将共享变量 x 和 y 读入方法的局部变量中,不过需要注意的是,由于 tryOptimisticRead() 是无锁的,所以共享变量 x 和 y读入方法局部变量时,x 和 y 有可能被其他线程修改了。因此最后读完之后,还需要再次验证一下是否存在写操作,这个验证操作是通过调用 validate(stamp) 来实现的。

class Point {
private int x, y;
final StampedLock sl =
new StampedLock();
//计算到原点的距离
int distanceFromOrigin() {
	//乐观读
	long stamp =
	sl.tryOptimisticRead();
	//读入局部变量,
	//读的过程数据可能被修改
	int curX = x, curY = y;
	//判断执行读操作期间,
	//是否存在写操作,如果存在,
	//则sl.validate返回false
	if (!sl.validate(stamp)){
		//升级为悲观读锁
		stamp = sl.readLock();
		try {
			curX = x;
			curY = y;
		}
		finally {
			//释放悲观读锁
			sl.unlockRead(stamp);
		}
	}
	return Math.sqrt(
	curX * curX + curY * curY);
}
}

在上面这个代码示例中,如果执行乐观读操作的期间,存在写操作,会把乐观读升级为悲观读锁。这个做法挺合理的,否则你就需要在一个循环里反复执行乐观读,直到执行乐观读操作的期间没有写操作(只有这样才能保证 x 和 y 的正确性和一致性),而循环读会浪费大量的 CPU。升级为悲观读锁,代码简练且不易出错,建议你在具体实践时也采用这样的方法。

二、进一步理解乐观读

如果你曾经用过数据库的乐观锁,可能会发现 StampedLock 的乐观读和数据库的乐观锁有异曲同工之妙。的确是这样的,就拿我个人来说,我是先接触的数据库里的乐观锁,然后才接触的 StampedLock,我就觉得我前期数据库里乐观锁的学习对于后面理解StampedLock 的乐观读有很大帮助,所以这里有必要再介绍一下数据库里的乐观锁。

还记得我第一次使用数据库乐观锁的场景是这样的:在 ERP 的生产模块里,会有多个人通过 ERP 系统提供的 UI 同时修改同一条生产订单,那如何保证生产订单数据是并发安全的呢?我采用的方案就是乐观锁。

乐观锁的实现很简单,在生产订单的表 product_doc 里增加了一个数值型版本号字段version,每次更新 product_doc 这个表的时候,都将 version 字段加 1。生产订单的 UI在展示的时候,需要查询数据库,此时将这个 version 字段和其他业务字段一起返回给生产订单 UI。假设用户查询的生产订单的 id=777,那么 SQL 语句类似下面这样:

select id,...,version
from product_doc
where id=777

用户在生产订单 UI 执行保存操作的时候,后台利用下面的 SQL 语句更新生产订单,此处我们假设该条生产订单的 version=9。

update product_doc
set version=version+1,...
where id=777 and version=9

如果这条 SQL 语句执行成功并且返回的条数等于 1,那么说明从生产订单 UI 执行查询操作到执行保存操作期间,没有其他人修改过这条数据。因为如果这期间其他人修改过这条数据,那么版本号字段一定会大于 9。

你会发现数据库里的乐观锁,查询的时候需要把 version 字段查出来,更新的时候要利用version 字段做验证。这个 version 字段就类似于 StampedLock 里面的 stamp。这样对比着看,相信你会更容易理解 StampedLock 里乐观读的用法。

三、StampedLock使用注意事项

对于读多写少的场景 StampedLock 性能很好,简单的应用场景基本上可以替代ReadWriteLock,但是StampedLock 的功能仅仅是 ReadWriteLock 的子集,在使用的时候,还是有几个地方需要注意一下。

StampedLock 在命名上并没有增加 Reentrant,想必你已经猜测到 StampedLock 应该是不可重入的。事实上,的确是这样的,StampedLock 不支持重入。这个是在使用中必须要特别注意的。

另外,StampedLock 的悲观读锁、写锁都不支持条件变量,这个也需要你注意。

还有一点需要特别注意,那就是:如果线程阻塞在 StampedLock 的 readLock() 或者writeLock() 上时,此时调用该阻塞线程的 interrupt() 方法,会导致 CPU 飙升。例如下面的代码中,线程 T1 获取写锁之后将自己阻塞,线程 T2 尝试获取悲观读锁,也会阻塞;如果此时调用线程 T2 的 interrupt() 方法来中断线程 T2 的话,你会发现线程 T2 所在 CPU会飙升到 100%。

final StampedLock lock
= new StampedLock();
Thread T1 = new Thread(()->{
	//获取写锁
	lock.writeLock();
	//永远阻塞在此处,不释放写锁
	LockSupport.park();
}
);
T1.start();
//保证T1获取写锁
Thread.sleep(100);
Thread T2 = new Thread(()->
//阻塞在悲观读锁
lock.readLock()
);
T2.start();
//保证T2阻塞在读锁
Thread.sleep(100);
//中断线程T2
//会导致线程T2所在CPU飙升
T2.interrupt();
T2.join();

所以,使用 StampedLock 一定不要调用中断操作,如果需要支持中断功能,一定使用可中断的悲观读锁 readLockInterruptibly() 和写锁 writeLockInterruptibly()。这个规则一定要记清楚。

四、总结

StampedLock 的使用看上去有点复杂,但是如果你能理解乐观锁背后的原理,使用起来还是比较流畅的。建议你认真揣摩 Java 的官方示例,这个示例基本上就是一个最佳实践。我们把 Java 官方示例精简后,形成下面的代码模板,建议你在实际工作中尽量按照这个模板来使用 StampedLock。

StampedLock 读模板:

final StampedLock sl =
new StampedLock();
//乐观读
long stamp =
sl.tryOptimisticRead();
//读入方法局部变量
......
//校验stamp
if (!sl.validate(stamp)){
	//升级为悲观读锁
	stamp = sl.readLock();
	try {
		//读入方法局部变量
		.....
	}
	finally {
		//释放悲观读锁
		sl.unlockRead(stamp);
	}
}
//使用方法局部变量执行业务操作
......

StampedLock 写模板:

long stamp = sl.writeLock();
try {
	//写共享变量
	......
}
finally {
	sl.unlockWrite(stamp);
}
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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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程序员摩西
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