JAVA多线程四(Lock关键字)

本文深入探讨了Java中的Lock机制,对比synchronized关键字,详细解析Lock的使用方法,包括ReentrantLock的实例,以及读写锁和公平锁的概念与应用。适合希望深入了解Java线程同步机制的开发者。

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java多线—Lock关键字

一.简介

Lock就像synchronized块一样也是线程同步机制,但Lock比synchronized更复杂。Lock以及其他更高级的同步机制都是synchronized块的扩展,因此我们讲Lock的时候不能完全摆脱synchronized关键字。

二.Lock的使用

在讲synchronized关键字时,我们用了下面的代码作为同步的例子:

public class Counter{
     private int count = 0;
     public synchronized void add(int value){
         this.count += value;
     }
  }

下面我们改为用Lock同步,代码如下:

public class Counter{
    private lock lock = new ReentrantLock();
     private int count = 0;
     public void add(int value){
         lock.lock();
         this.count += value;
        lock.unlock();
     }
  }

三.读写锁

读写锁(ReadWriteLock)是一种高级线程锁定机制,它允许多个线程同时读取某个资源。但写锁是独占的。代码如下:

ReadWriteLock readWriteLock = new ReentrantReadWriteLock();
    readWriteLock.readLock().lock();
    //读取资源,这里多个线程可同时执行,但对写入来说,是锁定的
    readWriteLock.readLock().unlock();

    readWriteLock.writeLock().lock();
    //写入资源,这里是独占的
    readWriteLock.writeLock().unlock();
    }

三.公平锁

Java的同步块不保证线程被授予访问权限的顺序,因此,如果许多线程不断竞争访问同一个同步块,则存在一个或多个线程永远不被授予访问权限的风险,为了避免这种情况,可以使用Lock。

### 关于 `NX` 和 Redis 的 SET 命令 在 Redis 中,`SET` 是一个用于设置键值对的核心命令。当使用带有选项的 `SET` 命令时,可以实现更复杂的逻辑操作。其中,`NX` 是一个重要的参数,表示 **仅在键不存在时执行设置操作**。这使得它非常适合用来实现分布式机制。 以下是关于 `NX` 参数以及如何利用其特性来解决问题的相关说明: #### 使用 NX 实现分布式 Redis 提供了一种简单而高效的方式来实现分布式,主要依赖于 `SET` 命令中的 `NX` 参数。具体来说,可以通过以下方式创建一个带过期时间的: ```bash SET lock.key lock.value NX PX 10000 ``` 上述命令的作用如下: - 如果键 `lock.key` 已经存在,则不会更新该键的值,并返回 `(nil)`[^1]。 - 如果键 `lock.key` 不存在,则成功设置键值对,并为其指定一个生存时间(TTL),单位为毫秒,在本例中为 10 秒。 这种设计能够有效防止死的发生,因为即使客户端崩溃未能释放也会因超时自动失效。 #### 验证与解过程 为了确保只有持有的客户端才能安全地解除定状态,通常会在设置的同时记录当前的时间戳或者唯一标识符作为值的一部分。例如: ```python import time import uuid import redis client = redis.StrictRedis() unique_id = str(uuid.uuid4()) success = client.set('lock:key', unique_id, nx=True, px=10000) if success: try: # 执行受保护的操作... pass finally: if client.get('lock:key') == unique_id.encode(): client.delete('lock:key') else: print("Failed to acquire the lock.") ``` 此脚本展示了如何通过比较存储的值与预期值一致性的方法确认是否真正拥有的所有权后再删除之[^2]。 #### 数据倾斜问题及其解决方案 对于大数据处理场景下的数据分布不均即所谓的“热点”或“冷热不均”的情况,可能会引发性能瓶颈甚至失败的情况发生。针对这种情况可以从以下几个方面着手改善: 一种常见的做法就是引入随机因子改变原本可能集中映射到某几个分区上的特殊输入模式使之均匀散布开来从而达到缓解压力的目的正如所提到的方法那样将空白字段替换成为含有一定范围内的伪随机数值字符串形式这样就可以让那些本来应该落入同一个Reduce端的任务被重新划分开来了进而实现了负载均衡的效果[^3]. ### 总结 综上所述,借助 Redis 的原子性和内置支持的功能模块我们可以构建起一套稳定可靠的分布式互斥访问控制体系;与此同时面对可能出现的大规模并发请求下资源竞争激烈的局面采取适当的技术手段加以调整优化亦可显著提升整体系统的吞吐能力和响应速度。
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