java中锁分类

1、自旋锁

当线程请求锁时,发现锁已经被别的线程持有,那么该线程不放弃处理器的执行时间,进行自旋,观察自旋锁保持者是否已经释放了锁。

JDK1.6中引入了自适应的自旋锁。自适应意味着自旋的时间不再固定,而是由前一次在同一锁上的自旋时间及锁的拥有者的状态决定。如果在同一个锁对象上,自旋等待刚刚成功获得锁,并且持有锁的线程正在运行中,那么虚拟机就会认为这次自旋也很有可能再次成功,进而它将允许自己自旋等待的时间更长,比如100个循环。另外,如果对于某个锁,自旋很少成功获得过,那在以后要获取这个锁时将可能省略掉自旋过程,以避免浪费处理器资源。

因为阻塞线程和唤醒线程都需要从用户态转换为核心态,会产生性能问题。

2、公平锁

公平锁是指多个线程按照申请锁的顺序来获取锁。

3、非公平锁

非公平锁是指多个线程获取锁的顺序并不是按照申请锁的顺序。

4、可重入锁

当前拥有锁的线程可以再一次获得该锁。

5、乐观锁

是一种乐观思想,即认为读多写少,遇到并发写的可能性比较低,每次去拿数据的时候都认为被人不会修改,所以不会上锁,但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据,即当前版本号与原来的版本号是否相等,若相等就更新,否则不进行更新。CAS就是乐观锁的一种实现。

6、悲观锁

是一种悲观思想,即认为写多,遇到并发写的可能性比较高,每次去拿数据的时候都认为别人会修改,所以每次都会上锁,这样别人想读写这个数据就会阻塞直到拿到锁。例如sychronized。

7、轻量级锁

通过CAS对线程进行加锁和解锁。

8、偏向锁

    这个锁会偏向于第一个获得它的线程,如果在接下来的执行操作中,该锁没有被其他线程获取,则持有偏向锁的线程将永远不需要再进行同步。

    当锁对象第一次被线程获取的时候,虚拟机将会把对象头中的标志位设置为“01”,即偏向模式。同时使用CAS操作将获得这个锁的线程的ID记录在Mark Word中,如果CAS操作成功,持有偏向锁的线程以后每次进入这个锁相关的同步块时,虚拟机都可以不再进行任何同步操作。当有另一个线程尝试去获取这个锁时,偏向模式就宣告结束。

 

 

 

<think>我们正在讨论Java并发编程中的分类。根据用户提供的引用和之前讨论的内容,我们可以将Java中的进行多维度分类分类可以从以下几个角度进行: 1. 按的性质:乐观 vs 悲观 2. 按的获取方式:显式 vs 隐式 3. 按的状态升级:无 -> 偏向 -> 轻量级 -> 重量级(仅synchronized) 4. 按的行为:可重入 vs 不可重入 5. 按共享策略:独占 vs 共享 6. 按的公平性:公平 vs 非公平 7. 按的优化技术:分段 下面我们根据这些分类详细展开,并给出每种的示例和特点。</think>### Java 并发编程中的分类详解 Java 并发可从**性质**、**实现方式**、**行为特性**和**优化策略**四个维度分类,核心分类如下: --- #### 一、按性质分类 | **类型** | **代表实现** | **特点** | **适用场景** | |----------------|---------------------|--------------------------------------------------------------------------|---------------------------| | **悲观** | `synchronized`、`ReentrantLock` | 默认并发冲突高,操作前先加(阻塞其他线程) | 写多读少、强一致性场景 | | **乐观** | `StampedLock`(乐观读) | 默认无冲突,通过版本号(如 `stamp`)检测冲突,失败则重试或升级为悲观[^4] | 读多写少、弱一致性场景 | > 💡 **示例:乐观实现** > ```java > StampedLock lock = new StampedLock(); > // 乐观读(不阻塞写线程) > long stamp = lock.tryOptimisticRead(); > if (!lock.validate(stamp)) { // 检查版本 > stamp = lock.readLock(); // 冲突则升级为悲观读 > try { /* 读取数据 */ } > finally { lock.unlockRead(stamp); } > } > ``` --- #### 二、按实现方式分类 | **类型** | **代表实现** | **特点** | |----------------|-----------------------|--------------------------------------------------------------------------| | **隐式** | `synchronized` | JVM 自动管理加/释放(通过字节码指令 `monitorenter`/`monitorexit`)[^3] | | **显式** | `ReentrantLock`、`StampedLock` | 需手动调用 `lock()`/`unlock()`,支持更灵活的控制(如超时、中断)[^1] | > ⚠️ **显式注意事项**: > - 必须用 `try-finally` 确保释放(避免死) > - `StampedLock` **不支持重入**,设计不当易导致死[^2] --- #### 三、按行为特性分类 | **类型** | **代表实现** | **特点** | |------------------|---------------------------|--------------------------------------------------------------------------| | **可重入** | `synchronized`、`ReentrantLock` | 同一线程可重复获取同一把(避免自死) | | **不可重入** | `StampedLock` | 同一线程重复获取会阻塞(需谨慎设计逻辑)[^2] | | **公平** | `ReentrantLock(true)` | 按线程等待顺序分配(避免饥饿,但性能低) | | **非公平** | `synchronized`、`ReentrantLock()` | 允许插队(默认模式,吞吐量高) | | **读写分离** | `ReentrantReadWriteLock` | 读共享(允许多线程并发读),写独占 | > 📊 **性能对比**: > ``` > 读操作性能:StampedLock(乐观读) > ReentrantReadWriteLock > synchronized > 写操作性能:ReentrantLock ≈ synchronized > StampedLock > ``` --- #### 四、按优化策略分类 | **策略** | **实现方式** | **目的** | |------------------|-----------------------------------|------------------------------------------| | **升级** | `synchronized` 的偏向→轻量级→重量级 | 根据竞争强度动态调整粒度[^3] | | **分段** | `ConcurrentHashMap` 的分段 | 将大对象拆分为小段,降低竞争[^3] | | **粗化** | JIT 编译器优化 | 合并连续加操作,减少请求次数[^3] | | **消除** | JIT 编译器优化(逃逸分析) | 移除不可能存在竞争的(如局部变量) | > 🔧 **分段示例**: > ```java > ConcurrentHashMap<String, Integer> map = new ConcurrentHashMap<>(); > // 不同段(如不同key)可并行操作 > map.computeIfAbsent("key1", k -> 1); // 段1加 > map.computeIfAbsent("key2", k -> 2); // 段2加(并行执行) > ``` --- ### 总结:选择指南 1. **优先隐式**:简单同步场景用 `synchronized`(JVM 自动优化升级)[^3] 2. **高并发读**:选 `StampedLock` 或 `ReentrantReadWriteLock`(读多写少场景)[^4] 3. **灵活控制**:需超时/中断功能时用 `ReentrantLock`[^1] 4. **性能极致优化**:结合分段粗化等策略减少竞争[^3] > ⚠️ **避坑提示**: > - `StampedLock` 适合**内部工具类**,复杂业务慎用(易死)[^2] > - 优化需结合性能测试(JMH),避免过度设计 --- ### 附录:状态转换(synchronized 升级) ```mermaid graph LR A[无] -->|首次访问| B[偏向:记录线程ID] B -->|其他线程访问| C[轻量级:CAS自旋] C -->|自旋失败| D[重量级:OS互斥] D -->|释放| A ``` ---
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