Java Concurrency 3: 锁优化

关于锁优化jvm已经做了非常多的努力，参见JVM层面的锁优化。我们平时编程自然不能完全依赖于jvm，在应用层面也有一些锁的优化措施：

减少锁持有的时间

缩短持有锁的时间，从而降低冲突。只在必要时才同步，举例：

public synchronized void syncMethod(){
    othercode1();
    mutexMethod();
    othercode2();
}

这里只有mutexMethod()方法需要同步的话，而othercode1()和othercode2()又是重量级方法，这样会浪费大量的cpu时间，大并发情况下，这种对整个方法加锁的方案会导致等待线程大量增加。进行如下优化，只在必要时进行同步：

public void syncMethod2(){
    othercode1();
    synchronized(this){
        mutexMethod();
    }
    othercode2();
}

这里只针对mutexMethod()同步，缩短锁占用时间。jdk中Pattern类也有类似的策略：

    public Matcher matcher(CharSequence input) {
        if (!compiled) {
            synchronized(this) {
                if (!compiled)
                    compile();
            }
        }
        Matcher m = new Matcher(this, input);
        return m;
    }

这里只有表达式未编译时才进行加锁。

减小锁粒度

缩小锁定对象的范围，从而减少锁的冲突的可能性。
典型实现便是jdk1.7中的ConcurrentHashMap，将整个HashMap分为若干个段，若要增加一个元素，则根据hashcode得到所处的段，对该段加锁，而非将整个HashMap加锁。
但这种方式假如要获取全局量时会消耗较大资源，比如size()方法，获取该信息要取得所有子段的锁。

锁分离

典型实现是LinkedBlockingQueue，take()和put()方法实现队列的读数据和写数据，但是两个操作分别作用于队列的头和尾，并不冲突，所以实现中采用了两把锁——takeLock和putLock，实现了读数据和写数据的分离操作。源码如下：

    public E take() throws InterruptedException {
        E x;
        int c = -1;
        final AtomicInteger count = this.count;
        final ReentrantLock takeLock = this.takeLock;
        takeLock.lockInterruptibly();
        try {
            while (count.get() == 0) {
                notEmpty.await();
            }
            x = dequeue();
            c = count.getAndDecrement();
            if (c > 1)
                notEmpty.signal();
        } finally {
            takeLock.unlock();
        }
        if (c == capacity)
            signalNotFull();
        return x;
    }

    /**
     * Inserts the specified element at the tail of this queue, waiting if
     * necessary for space to become available.
     *
     * @throws InterruptedException {@inheritDoc}
     * @throws NullPointerException {@inheritDoc}
     */
   public void put(E e) throws InterruptedException {
        if (e == null) throw new NullPointerException();
        // Note: convention in all put/take/etc is to preset local var
        // holding count negative to indicate failure unless set.
        int c = -1;
        Node<E> node = new Node<E>(e);
        final ReentrantLock putLock = this.putLock;
        final AtomicInteger count = this.count;
        putLock.lockInterruptibly();
        try {
            /*
             * Note that count is used in wait guard even though it is
             * not protected by lock. This works because count can
             * only decrease at this point (all other puts are shut
             * out by lock), and we (or some other waiting put) are
             * signalled if it ever changes from capacity. Similarly
             * for all other uses of count in other wait guards.
             */
            while (count.get() == capacity) {
                notFull.await();
            }
            enqueue(node);
            c = count.getAndIncrement();
            if (c + 1 < capacity)
                notFull.signal();
        } finally {
            putLock.unlock();
        }
        if (c == 0)
            signalNotEmpty();
    }

锁粗化

由第一条“减少锁持有时间”可知我们让每个线程持有锁的时间尽量短，但若是对同一个锁不停的请求、同步释放无疑又浪费资源了。这里要把握好度，具体如何取舍依实际情况而定。举例：

for(int i = 0;i<CIRCLE;i++){
    synchronized(lock){}
}

这里每次循环都申请同一个锁，此时应该粗化成如下：

synchronized(lock){
for(int i = 0; i < CIRCLE;i++)}{}
}

无锁：CAS

原子操作
LongAdder

参考资料：
http://ifeve.com/atomiclong-and-longadder/
http://blog.youkuaiyun.com/yao123long/article/details/63683991