深入解析ReentrantLock与StampedLock的使用技巧

2024-05-05 00:52
文章标签 使用 技巧 深入 解析 reentrantlock stampedlock

本文主要是介绍深入解析ReentrantLock与StampedLock的使用技巧，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！

ReentrantLock

1. 概要介绍

1.1 ReentrantLock 背景和定义

在多线程并发编程中，锁是一种基础且关键的同步机制，它帮助我们协调不同线程之间对共享资源的访问，确保数据的一致性和完整性。ReentrantLock，即“可重入锁”，是 java.util.concurrent.locks 包中的一个类，它实现了 Lock 接口并提供了与 synchronized 关键字相似的同步功能。与 synchronized 相比，ReentrantLock 提供了更灵活的锁定操作，并支持更丰富的功能。

import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;public class ReentrantLockExample {private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock();public void performLocking() {lock.lock();try {// 保护的临界区代码} finally {lock.unlock();}}
}

1.2 ReentrantLock 和 synchronized 的比较

1.2.1 基本差异

synchronized 是 Java 的内置关键字，提供了对对象进行原子性操作的能力；而 ReentrantLock 是一个 Java 类，需要通过显式的锁定(lock())和解锁(unlock())方法来实现同步。不仅如此，ReentrantLock 还提供了尝试非阻塞地获取锁(tryLock())、可中断的锁获取(lockInterruptibly())以及实现公平锁等高级功能。

1.2.2 性能对比

在单一锁竞争较少的场景中，两者性能差别不大。但是在高并发、锁竞争激烈的情况下，ReentrantLock 的性能通常优于 synchronized，因为 ReentrantLock 提供了尝试锁、定时锁等高级功能，这些功能使开发者能够更精细地控制锁的行为，从而在一些复杂的同步场景下有更高的性能。

1.2.3 场景适应性

synchronized 由于其简单性，非常适合那些代码结构简单、同步需求不高的场景。而 ReentrantLock 则适用于更复杂的并发场景，如需要公平性、可中断、条件锁等高级同步特性时。

2. ReentrantLock 的高级功能

2.1 公平锁与非公平锁

ReentrantLock 允许创建公平锁或非公平锁：公平锁意味着在多个线程竞争的情况下，锁的分配将遵循 FIFO 规则；非公平锁则是在竞争时不考虑等待时间，可能会存在“插队”的情况。通常情况下，非公平锁的性能高于公平锁，因为后者要维护一个有序队列。

2.2 条件变量(Conditions)

条件变量可以用于更细粒度的线程协调。ReentrantLock 与条件变量 Condition 结合使用时，可以让线程在某些条件不满足时暂停执行（通过 Condition.await() 方法），直到另外一个线程改变条件并通知 Condition（通过 Condition.signal() 或 Condition.signalAll() 方法）。

2.3 可中断的锁获取

ReentrantLock 提供了 lockInterruptibly() 方法，允许在等待锁的过程中响应中断。这是 synchronized 所不支持的功能，它可以帮助你处理死锁或长时间等待锁的问题，在合适的时候安全地终止线程的执行。

2.4 锁的粗细化与优化

ReentrantLock 让开发者有机会进行更精细的锁管理。通过分离多个锁，我们可以仅在需要保护的资源上加锁，这样可以减少竞争并提高效率。

3. ReentrantLock 的实践应用

3.1 实现一个线程安全的计数器

计数器是并发程序中最简单的共享资源之一。使用 ReentrantLock 可以确保在多线程环境下更新计数器的安全性。

public class Counter {private int count = 0;private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock();public void increment() {lock.lock();try {count++;} finally {lock.unlock();}}public int getCount() {return count;}
}

3.2 构建一个简单的阻塞队列

阻塞队列是多线程编程中的一个常用组件，用于线程间的数据交换和协调。下列代码示例展示了如何利用 ReentrantLock 和条件变量 Condition 来构建一个线程安全的阻塞队列。

import java.util.LinkedList;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;public class BlockingQueue<T> {private final LinkedList<T> queue = new LinkedList<>();private final int capacity;private final ReentrantLock lock = new ReentrantLock();private final Condition notFull = lock.newCondition();private final Condition notEmpty = lock.newCondition();public BlockingQueue(int capacity) {this.capacity = capacity;}public void put(T element) throws InterruptedException {lock.lock();try {while (queue.size() == capacity) {notFull.await();}queue.add(element);notEmpty.signalAll();} finally {lock.unlock();}}public T take() throws InterruptedException {lock.lock();try {while (queue.size() == 0) {notEmpty.await();}T item = queue.removeFirst();notFull.signalAll();return item;} finally {lock.unlock();}}
}

3.3 实现多条件的生产者消费者问题

生产者-消费者问题是一个典型的同步问题。通过使用 ReentrantLock 的条件变量 Condition，我们可以在同一个锁上创建多个条件队列，分别为生产者和消费者提供等待队列，如下所示。

public class ProducerConsumerExample {private LinkedList<Integer> buffer = new LinkedList<>();private int maxSize = 10;private ReentrantLock lock = new ReentrantLock();private Condition full = lock.newCondition();private Condition empty = lock.newCondition();class Producer implements Runnable {@Overridepublic void run() {while (true) {lock.lock();try {while (buffer.size() == maxSize) {full.await();}buffer.add((int) (Math.random() * 1000));empty.signalAll();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} finally {lock.unlock();}}}}class Consumer implements Runnable {@Overridepublic void run() {while (true) {lock.lock();try {while (buffer.isEmpty()) {empty.await();}int value = buffer.poll();System.out.println("Consumed: " + value);full.signalAll();} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} finally {lock.unlock();}}}}
}

在这个示例中，我们有一个共享的 buffer，通过 lock 保证线程安全。Producer 在 buffer 满时等待，Consumer 在 buffer 空时等待。使用 full.await() 和 empty.await() 来挂起线程，full.signalAll() 和 empty.signalAll() 来唤醒等待的线程。

ReentrantReadWriteLock

1. 概要介绍

1.1 ReentrantReadWriteLock 的作用和设计初衷

ReentrantReadWriteLock是一种读写锁，它允许多个线程同时读取一个资源而不会发生冲突，但是如果有线程想要写入资源，则必须独占访问权。这种锁适用于读操作远多于写操作的场景，因为它可以提高程序的性能和吞吐量。

1.2 读写锁的工作原理

读写锁维护了一对锁，一个读锁和一个写锁。当没有线程持有写锁时，多个线程可以同时获得读锁。但是一旦有线程请求了写锁，其他线程就无法获得读锁或写锁，保证了写入时的独占访问。

2. ReentrantReadWriteLock 的实践应用

2.1 缓存系统中的使用案例

在缓存系统中，数据的读取次数往往远远大于更新次数。使用 ReentrantReadWriteLock 可以提高缓存系统读取数据时的并发性能。

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;public class CacheWithReadWriteLock {private final Map<String, Object> cacheMap = new HashMap<>();private final ReentrantReadWriteLock rwLock = new ReentrantReadWriteLock();private final ReentrantReadWriteLock.ReadLock readLock = rwLock.readLock();private final ReentrantReadWriteLock.WriteLock writeLock = rwLock.writeLock();public Object get(String key) {readLock.lock();try {return cacheMap.get(key);} finally {readLock.unlock();}}public Object put(String key, Object value) {writeLock.lock();try {return cacheMap.put(key, value);} finally {writeLock.unlock();}}// ...其他方法
}

2.2 读多写少场景中的性能优化

在档案系统或配置中心等读多写少的场景中，ReentrantReadWriteLock 通过允许并发读取，可以极大地提高这类系统的性能。

2.3 实现线程安全的数据结构，如Map

下面的示例代码展示了如何使用 ReentrantReadWriteLock 实现线程安全的 Map：

import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock;public class ThreadSafeMap<K, V> {private final Map<K, V> map = new HashMap<>();private final ReentrantReadWriteLock rwLock = new ReentrantReadWriteLock();private final ReentrantReadWriteLock.ReadLock readLock = rwLock.readLock();private final ReentrantReadWriteLock.WriteLock writeLock = rwLock.writeLock();public V get(K key) {readLock.lock();try {return map.get(key);} finally {readLock.unlock();}}public void put(K key, V value) {writeLock.lock();try {map.put(key, value);} finally {writeLock.unlock();}}// ...其他方法
}

在这个例子中，对 Map 的读取操作使用了读锁，更新操作使用了写锁。这样可以保证在更新数据时，所有的读操作都会等待，直到写操作完成。

StampedLock

1. 概要介绍

1.1 StampedLock 的设计与特点

StampedLock 是在 Java 8 中引入的，它提供了一种乐观读锁的实现，这可以在没有写入时增加程序的并发度。与 ReentrantReadWriteLock 不同，StampedLock 的锁定方法会返回一个标记（stamp）以表示锁的状态。

1.2 与 ReadWriteLock 的对比

StampedLock 支持三种模式的锁：写锁、悲观读锁和乐观读。乐观读是 StampedLock 与 ReadWriteLock 最大的不同之处。乐观读允许完全无锁的访问，只在数据完整性上检查有无冲突，提供了一种无锁的读取方式，这通常用于数据结构的维护中。

2. StampedLock 的实践应用

2.1 StampedLock 在几何计算中的应用

在几何计算应用中，读取数据的操作远多于写入操作。下面是一个使用 StampedLock 管理几何形状数据结构的例子：

import java.util.concurrent.locks.StampedLock;public class Point {private double x, y;private final StampedLock sl = new StampedLock();void move(double deltaX, double deltaY) {long stamp = sl.writeLock();try {x += deltaX;y += deltaY;} finally {sl.unlockWrite(stamp);}}double distanceFromOrigin() {long stamp = sl.tryOptimisticRead();double currentX = x, currentY = y;if (!sl.validate(stamp)) {stamp = sl.readLock();try {currentX = x;currentY = y;} finally {sl.unlockRead(stamp);}}return Math.sqrt(currentX * currentX + currentY * currentY);}// ...其他方法
}

在这个例子中，move() 方法使用写锁来改变点的位置，而 distanceFromOrigin() 方法首先尝试一个乐观读，然后验证返回的标记，如果标记无效（说明在读取数据的同时有其他线程进行了写操作），则升级到悲观读锁以确保数据的一致性。

2.2 实现乐观读取的数据结构

乐观读取通常用于数据很少修改的情景，以下是利用 StampedLock 实现的一个线程安全并且支持乐观读取的数据结构例子。

import java.util.concurrent.locks.StampedLock;public class OptimisticReadExample {private volatile int value = 0;private final StampedLock lock = new StampedLock();public void update(int newValue) {long stamp = lock.writeLock();try {value = newValue;} finally {lock.unlockWrite(stamp);}}public int read() {long stamp = lock.tryOptimisticRead();int readValue = value;// 验证乐观读后，数据是否被其他线程更改if (!lock.validate(stamp)) {// 乐观读失败，升级为悲观读锁stamp = lock.readLock();try {readValue = value;} finally {lock.unlockRead(stamp);}}return readValue;}
}

在上述代码中，update() 方法通过写锁来保证数据更新的原子性。而 read() 方法首先尝试乐观读取，通过验证 stamp 来确认在读取过程中数据是否被修改，如果被修改，则通过获取悲观读锁来保证数据读取的一致性。

Condition

1. 概要介绍

1.1 Condition 接口的概念与用途

Condition接口提供了一种在特定Lock对象上等待的手段，这比传统的对象监视方法（wait、notify和notifyAll）提供了更丰富的线程控制手段。一个Lock对象可以绑定多个Condition对象，它们可以控制线程的暂停(await())和唤醒(signal()/signalAll())。

1.2 Condition 与 Object 监视器方法的比较

Condition相比于传统的监视器方法，其优势在于支持多个等待集，即可以有多个线程等待条件的队列，这在某些算法和数据结构设计中更为高效和灵活。

2. Condition 的实践应用

2.1 使用Condition实现有界队列

Condition可以用于有界队列的实现，它可以协助处理队列的空和满的状态。下面是一个使用ReentrantLock和Condition实现的有界队列示例：

import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;public class BoundedQueue<T> {private Object[] items;// 添加的下标，删除的下标和当前数量private int addIndex, removeIndex, count;private ReentrantLock lock = new ReentrantLock();private Condition notEmpty = lock.newCondition();private Condition notFull = lock.newCondition();public BoundedQueue(int size) {items = new Object[size];}public void add(T t) throws InterruptedException {lock.lock();try {while (count == items.length) {notFull.await();}items[addIndex] = t;if (++addIndex == items.length) {addIndex = 0;}++count;notEmpty.signal();} finally {lock.unlock();}}@SuppressWarnings("unchecked")public T remove() throws InterruptedException {lock.lock();try {while (count == 0) {notEmpty.await();}Object x = items[removeIndex];if (++removeIndex == items.length) {removeIndex = 0;}--count;notFull.signal();return (T)x;} finally {lock.unlock();}}
}

2.2 在ReentrantLock中使用多个Condition实现精细化管理线程

在复杂的同步场景中，可能需要多种条件来控制线程的状态。例如，在一个生产者-消费者模型中，notFull和notEmpty两个条件可以被分别用来控制生产者和消费者的行为。

2.3 结合Condition和StampedLock实现复杂的同步机制

虽然StampedLock不支持条件变量，但我们可以结合Condition和StampedLock来解决一些更复杂的同步场景。这通常意味着需要额外的同步机制，如使用ReentrantLock来实现Condition，同时使用StampedLock来提供乐观读功能。

这篇关于深入解析ReentrantLock与StampedLock的使用技巧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/960468。

相关文章

Java使用Thumbnailator库实现图片处理与压缩功能

Java使用Thumbnailator库实现图片处理与压缩功能

《Java使用Thumbnailator库实现图片处理与压缩功能》Thumbnailator是高性能Java图像处理库,支持缩放、旋转、水印添加、裁剪及格式转换,提供易用API和性能优化,适合Web应... 目录1. 图片处理库Thumbnailator介绍2. 基本和指定大小图片缩放功能2.1 图片缩放的
阅读更多...
Python使用Tenacity一行代码实现自动重试详解

Python使用Tenacity一行代码实现自动重试详解

《Python使用Tenacity一行代码实现自动重试详解》tenacity是一个专为Python设计的通用重试库,它的核心理念就是用简单、清晰的方式,为任何可能失败的操作添加重试能力,下面我们就来看... 目录一切始于一个简单的 API 调用Tenacity 入门：一行代码实现优雅重试精细控制：让重试按我
阅读更多...
深度解析Spring Security 中的 SecurityFilterChain核心功能

深度解析Spring Security 中的 SecurityFilterChain核心功能

《深度解析SpringSecurity中的SecurityFilterChain核心功能》SecurityFilterChain通过组件化配置、类型安全路径匹配、多链协同三大特性,重构了Spri... 目录Spring Security 中的SecurityFilterChain深度解析一、Security
阅读更多...
MySQL中EXISTS与IN用法使用与对比分析

MySQL中EXISTS与IN用法使用与对比分析

《MySQL中EXISTS与IN用法使用与对比分析》在MySQL中,EXISTS和IN都用于子查询中根据另一个查询的结果来过滤主查询的记录,本文将基于工作原理、效率和应用场景进行全面对比... 目录一、基本用法详解1. IN 运算符2. EXISTS 运算符二、EXISTS 与 IN 的选择策略三、性能对比
阅读更多...
使用Python构建智能BAT文件生成器的完美解决方案

使用Python构建智能BAT文件生成器的完美解决方案

《使用Python构建智能BAT文件生成器的完美解决方案》这篇文章主要为大家详细介绍了如何使用wxPython构建一个智能的BAT文件生成器,它不仅能够为Python脚本生成启动脚本,还提供了完整的文... 目录引言运行效果图项目背景与需求分析核心需求技术选型核心功能实现1. 数据库设计2. 界面布局设计3
阅读更多...
使用IDEA部署Docker应用指南分享

使用IDEA部署Docker应用指南分享

《使用IDEA部署Docker应用指南分享》本文介绍了使用IDEA部署Docker应用的四步流程：创建Dockerfile、配置IDEADocker连接、设置运行调试环境、构建运行镜像,并强调需准备本... 目录一、创建 dockerfile 配置文件二、配置 IDEA 的 Docker 连接三、配置 Do
阅读更多...
全面解析Golang 中的 Gorilla CORS 中间件正确用法

全面解析Golang 中的 Gorilla CORS 中间件正确用法

《全面解析Golang中的GorillaCORS中间件正确用法》Golang中使用gorilla/mux路由器配合rs/cors中间件库可以优雅地解决这个问题,然而,很多人刚开始使用时会遇到配... 目录如何让 golang 中的 Gorilla CORS 中间件正确工作一、基础依赖二、错误用法（很多人一开
阅读更多...
Android Paging 分页加载库使用实践

Android Paging 分页加载库使用实践

《AndroidPaging分页加载库使用实践》AndroidPaging库是Jetpack组件的一部分,它提供了一套完整的解决方案来处理大型数据集的分页加载,本文将深入探讨Paging库... 目录前言一、Paging 库概述二、Paging 3 核心组件1. PagingSource2. Pager3.
阅读更多...
python使用try函数详解

python使用try函数详解

《python使用try函数详解》Pythontry语句用于异常处理,支持捕获特定/多种异常、else/final子句确保资源释放,结合with语句自动清理,可自定义异常及嵌套结构,灵活应对错误场景... 目录try 函数的基本语法捕获特定异常捕获多个异常使用 else 子句使用 finally 子句捕获所
阅读更多...
Mysql中设计数据表的过程解析

Mysql中设计数据表的过程解析

《Mysql中设计数据表的过程解析》数据库约束通过NOTNULL、UNIQUE、DEFAULT、主键和外键等规则保障数据完整性,自动校验数据,减少人工错误,提升数据一致性和业务逻辑严谨性,本文介绍My... 目录1.引言2.NOT NULL——制定某列不可以存储NULL值2.UNIQUE——保证某一列的每一
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2