谁说加锁性能差了?那是你不会优化!

2024-06-22 11:38
文章标签 优化 性能 加锁 不会

本文主要是介绍谁说加锁性能差了?那是你不会优化!,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

在 JDK 1.6 之前,synchronized 性能令人担忧,但是 1.6 之后,JVM 团队针对 synchronized 做了很多的优化,让 synchroized 在性能层面相比较 ReentrantLock 不相上下。那么,JVM 团队做了哪些优化呢?

首先说,怎么才能优化?我们知道,“锁” 其实是互斥同步的具体实现,而互斥同步对性能最大的影响是阻塞的实现,挂起线程和恢复线程的操作都需要用户态转到内核态来完成。这些操作给系统的并发性能带来了很大的压力。

所以,优化的方向就是减少线程的阻塞,因为挂起线程和恢复线程需要切换到操作系统的内核状态。

Java 1.6 为了减少获得锁和释放锁带来的性能损耗,引入了 “偏向锁“ 和 ”轻量级锁“ ,在 Java SE 1.6 中,锁一共有4个状态,从低到高依次是:无锁状态,偏向锁状态,轻量级锁状态,重量级锁状态。这几个状态会随着竞争情况逐渐升级(即膨胀)。注意:锁升级之后不能降级(具体原因后面讲)。

  1. 偏向锁

  2. 轻量级锁

  3. 重量级锁

  4. 锁消除

  5. 锁粗化

  6. 除了虚拟机,程序员自己如何优化锁

1. 偏向锁

虚拟机的团队根据经验发现,大多数情况下,锁不仅不存在多线程竞争,而且总是有同一线程多次获得,为了让线程获得锁的代价更低而引入了偏向锁。

当一个线程访问同步块并获取锁时,会在对象头和栈帧中的锁记录里存储锁偏向的线程ID,以后该线程在进入和退出同步块时不需要进行CAS操作来加锁和解锁,只需简单的测试一下对象头的 “Mark Word” 里是否存储着指向当前线程的偏向锁。

如果测试成功,表示线程已经获得了锁。如果测试失败,则需要再测试一下 Mark Word 中偏向锁的标识是否设置了1(表示当前还是偏向锁):如果没有设置,则使用CAS 竞争锁;如果设置了,则尝试使用CAS 将对象头的偏向锁指向当前线程。

可以说,偏向锁的 “偏”,就是偏心的 “偏”,他的意思就是这个锁会偏向于第一个获得他的线程,如果在接下来的执行过程中,该锁没有被其他的线程获取,则持有偏向锁的线程将永远不需要同步

当有另外要给线程去尝试获取这个锁时,偏向模式宣告结束,后续的操作将升级为轻量级锁。

注意:偏向锁可以提高有同步但无竞争的程序性能,他同样有缺陷:如果程序中大多数的锁总是被多个不同的线程访问,那偏向模式就是多余的。1.6之后的虚拟机默认启用偏向锁,可以使用JVM参数来关闭:-XX:-UseBiasedLocking=false;程序将默认进入轻量级锁状态。

可以看到,Mark Word 是实现偏向锁的关键。而后面的轻量级锁也是通过这个实现的。

2. 轻量级锁

什么是轻量级锁呢? “轻量级” 是相对于使用操作系统互斥量来实现的传统锁而言的,因此传统的锁机制称为 “重量级” 锁。 首先需要强调一点,轻量级锁并不是用来代替重量级锁的,他的本意是在没有多线程竞争的前提下,减少传统的重量级锁使用操作系统互斥量产生的性能损耗。

线程在执行同步块之前,JVM 会先在当前线程的栈帧中创建用于存储锁记录的空间,并将对象头的 Mark Word 复制到锁记录中,官方称为 Displaced Mark Word. 然后线程尝试使用CAS 将对象头中的 Mark Word 替换为指向锁记录的指针。

如果成功,当前线程获得锁,如果失败,表示其他线程竞争锁,当前线程便会尝试使用自旋来获取锁,注意:这里线程并没有挂起自己,而是通过一定次数的自旋(默认10次,可以使用 -XX:PreBlockSpin 修改),防止切换到内核态导致的开销。

如果有2个以上的线程争用同一把锁,那么轻量级锁将会失效,升级到重量级锁。

那么为什么升级到重量级锁之后不能降级呢?假设一下:如果锁升级到重量级之后,拿到锁的某个线程被阻塞了,等待了很久,那么轻量级线程将会一直自旋等待,消耗CPU性能。所以,在升级到重量级锁后,就不能降级了,防止轻量级锁自旋消耗CPU。

可以看到偏向锁和轻量级锁的差别,偏向锁在第一个线程拿到锁之后,将把线程ID 存储在对象头中,后面的所有操作都不是同步的,相当于无锁。而轻量级锁,每次获取锁的时候还是需要使用CAS来修改对象头的记录,在没有线程竞争的情况下,这个操作是很轻量的,不需要使用操作系统的互斥机制。

3. 重量级锁

相比较轻量级锁是通过自旋来获取锁的,重量级锁则是通过操作系统将线程切换到内核态并阻塞来实现的。代价十分高昂。

下面看看各个锁的优缺点对比:

什么时候使用什么锁,大家可以看看。

4. 锁消除

什么是锁消除呢?指的是 JIT 编译器在运行时,对一些没有必要同步的代码却同步了的锁进行消除。可以说时一种彻底的锁优化。通过锁消除,可以节省毫无意义的请求锁时间。

那么你们一定会问,谁会这么傻,不需要同步还去同步啊?

请看下面的代码:

public String[] createStrings(String[] args) {Vector<String> v = new Vector<>();for (int i = 0; i < 100; i++) {v.add(Integer.toString(i));}return v.toArray(new String[]{});}

 

注意:v 变量只在这一个方法中使用,只是一个单纯的局部变量,分配在栈中,也就没有线程安全的说法,任何同步都是没有必要的,而Vector 的add 操作都是同步的。所以虚拟机检测到这个情况,会将锁去除。

锁消除涉及一个技术:逃逸分析。所谓逃逸分析就是观察某一个变量十分会逃出某一个作用域。在本例中,变量v没有逃出函数外,如果函数返回的不是 string 数组,而是 v 本身,那么就任务 v 逃逸出了当前函数。也就是说 v 可能被其他线程访问。如果是这样,虚拟机就不能消除 v 的锁操作。

5. 锁粗化

原则上,我们在编写代码的时候,总是推荐将同步块尽可能的小。这样是为了使得需要同步的操作数量小,如果存在锁竞争,那等待锁的线程也能尽快拿到锁。

大部分情况下,这个原则是正确的。如果如果一系列连续操作都对同一个对象反复加锁和解锁,甚至加锁操作是出现在循环体中的,那即使没有线程竞争,频繁的同步操作也会导致不必要的性能损耗。

如果虚拟机探测到很多零碎的操作都对同一个对象加锁,将会把加锁同步的范围扩展(粗化)到整个操作序列的外部。即加大了同步块。

6. 除了虚拟机,程序员自己如何优化锁

  1. 减小锁的持有时间

  2. 减小锁的粒度

  3. 使用读写锁替换独占锁

  4. 锁分离

 

减小锁的持有时间

其实这个很简单,你的锁持有的时间长,后面的线程等待的时间就长,一个线程等待1秒,10000个线程就多等待了10000秒,因此,只在必要时进行同步,这样就能明显减少线程持有锁的时间。提高系统的吞吐量。

减小锁的粒度

这个和我们上面说的虚拟机帮助我们粗化时反的。但是,我们说,大部分情况下,减小锁的粒度也削弱多线程竞争的有效手段,比如 ConcurrentHashMap,他只锁住了 Hash 桶中的某一个桶,不像HashTable 一样锁住整个对象。

使用读写锁替换独占锁

我们之前在说 Java 世界的三把锁的时候说哪三把锁,内置锁,重入锁,读写锁,就是我们现在说的读写锁 ReadWriteLock,使用读写锁来替代独占锁是减小锁粒度的一种特殊情况,在读多写少的场合,读写锁对系统性能是有好处的。可以有效提高系统的并发能力。因为读操作不会影响数据的完整性和一致性,就像 ConcurrentHashMap 的 get 方法一样,根本不需要加锁,这个时候又要说说 HashTable ,该容器连 get 方法都加锁。你可以想象一下。

锁分离

如果将读写锁进一步延伸,就是锁分离,读写锁根据读写操作功能的不同,进行了有效的分离。而 JDK 的 LinkedBlockingQueue 则是锁分离的最佳实践。在进行 take 操作和 put 操作使用了两把不同的锁。因为他们之间根本没有竞争关系,或者说,使用队列的数据结构,将原本耦合的业务分离了。

7. 总结

今天我们总结了一些锁的优化,有虚拟机的优化,比如偏向锁,轻量级锁,自旋锁,锁粗化,锁消除, 也有我们自己的优化策略,需要平时写代码的时候注意,比如减少锁的持有时间,减小锁的粒度,在读多写少的场合使用读写锁,尽量通过合理的设计分离锁。

总之,并发是门艺术。如何提高并发的性能是每个高级程序员的追求。

这篇关于谁说加锁性能差了?那是你不会优化!的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1084188

相关文章

从原理到实战解析Java Stream 的并行流性能优化

《从原理到实战解析JavaStream的并行流性能优化》本文给大家介绍JavaStream的并行流性能优化:从原理到实战的全攻略,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的... 目录一、并行流的核心原理与适用场景二、性能优化的核心策略1. 合理设置并行度:打破默认阈值2. 避免装箱

Python实战之SEO优化自动化工具开发指南

《Python实战之SEO优化自动化工具开发指南》在数字化营销时代,搜索引擎优化(SEO)已成为网站获取流量的重要手段,本文将带您使用Python开发一套完整的SEO自动化工具,需要的可以了解下... 目录前言项目概述技术栈选择核心模块实现1. 关键词研究模块2. 网站技术seo检测模块3. 内容优化分析模

Java实现复杂查询优化的7个技巧小结

《Java实现复杂查询优化的7个技巧小结》在Java项目中,复杂查询是开发者面临的“硬骨头”,本文将通过7个实战技巧,结合代码示例和性能对比,手把手教你如何让复杂查询变得优雅,大家可以根据需求进行选择... 目录一、复杂查询的痛点:为何你的代码“又臭又长”1.1冗余变量与中间状态1.2重复查询与性能陷阱1.

Python内存优化的实战技巧分享

《Python内存优化的实战技巧分享》Python作为一门解释型语言,虽然在开发效率上有着显著优势,但在执行效率方面往往被诟病,然而,通过合理的内存优化策略,我们可以让Python程序的运行速度提升3... 目录前言python内存管理机制引用计数机制垃圾回收机制内存泄漏的常见原因1. 循环引用2. 全局变

深度剖析SpringBoot日志性能提升的原因与解决

《深度剖析SpringBoot日志性能提升的原因与解决》日志记录本该是辅助工具,却为何成了性能瓶颈,SpringBoot如何用代码彻底破解日志导致的高延迟问题,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录前言第一章:日志性能陷阱的底层原理1.1 日志级别的“双刃剑”效应1.2 同步日志的“吞吐量杀手”

Python多线程应用中的卡死问题优化方案指南

《Python多线程应用中的卡死问题优化方案指南》在利用Python语言开发某查询软件时,遇到了点击搜索按钮后软件卡死的问题,本文将简单分析一下出现的原因以及对应的优化方案,希望对大家有所帮助... 目录问题描述优化方案1. 网络请求优化2. 多线程架构优化3. 全局异常处理4. 配置管理优化优化效果1.

MySQL中优化CPU使用的详细指南

《MySQL中优化CPU使用的详细指南》优化MySQL的CPU使用可以显著提高数据库的性能和响应时间,本文为大家整理了一些优化CPU使用的方法,大家可以根据需要进行选择... 目录一、优化查询和索引1.1 优化查询语句1.2 创建和优化索引1.3 避免全表扫描二、调整mysql配置参数2.1 调整线程数2.

Java慢查询排查与性能调优完整实战指南

《Java慢查询排查与性能调优完整实战指南》Java调优是一个广泛的话题,它涵盖了代码优化、内存管理、并发处理等多个方面,:本文主要介绍Java慢查询排查与性能调优的相关资料,文中通过代码介绍的非... 目录1. 事故全景:从告警到定位1.1 事故时间线1.2 关键指标异常1.3 排查工具链2. 深度剖析:

深入解析Java NIO在高并发场景下的性能优化实践指南

《深入解析JavaNIO在高并发场景下的性能优化实践指南》随着互联网业务不断演进,对高并发、低延时网络服务的需求日益增长,本文将深入解析JavaNIO在高并发场景下的性能优化方法,希望对大家有所帮助... 目录简介一、技术背景与应用场景二、核心原理深入分析2.1 Selector多路复用2.2 Buffer

SpringBoot利用树形结构优化查询速度

《SpringBoot利用树形结构优化查询速度》这篇文章主要为大家详细介绍了SpringBoot利用树形结构优化查询速度,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录一个真实的性能灾难传统方案为什么这么慢N+1查询灾难性能测试数据对比核心解决方案:一次查询 + O(n)算法解决