Java延时实例分析:Lock vs Synchronized

这篇文章通过实例讨论了:

- java.concurrent.Lock创建的垃圾
- 比较Lock和synchronized
- 如何通过编程方式计算延时
- Lock和synchronized竞争带来的影响
- 延迟测试中由于遗漏(co-ordinated omission)可能对结果的影响

回到我最喜欢的一个主题:垃圾的创建与分配。可以从我以前的文章(如:性能优化的首要法则重视性能优化首要法则:逃逸分析的效果)获取更多关于这个议题的细节。尤其弄懂在性能问题上,为什么分配是如此重要的因素。

几天前,当我诊断一些 JIT 编译期间奇怪的分配问题时,发现 java.util.concurrent.locks.ReentrantLock 的分配有问题,不过这只在竞争条件下出现。(这一点很容易证明,只要运行一个在 Lock 上建立竞争并指定 –verbosegc 参数测试程序(类似下面的程序))。

示例是在有 Lock 竞争时 GC 的输出结果:

[GC (Allocation Failure) 16384K->1400K(62976K), 0.0016854 secs]
[GC (Allocation Failure) 17784K->1072K(62976K), 0.0011939 secs]
[GC (Allocation Failure) 17456K->1040K(62976K), 0.0008452 secs]
[GC (Allocation Failure) 17424K->1104K(62976K), 0.0008338 secs]
[GC (Allocation Failure) 17488K->1056K(61952K), 0.0008799 secs]
[GC (Allocation Failure) 17440K->1024K(61952K), 0.0010529 secs]
[GC (Allocation Failure) 17408K->1161K(61952K), 0.0012381 secs]
[GC (Allocation Failure) 17545K->1097K(61440K), 0.0004592 secs]
[GC (Allocation Failure) 16969K->1129K(61952K), 0.0004500 secs]

[GC (Allocation Failure) 17001K->1129K(61952K), 0.0003857 secs]

我怀疑是否是在垃圾回收时必须对清理 Lock 上分配的空间,在高度竞争的环境下,将会选择一种比内建的 ‘synchronized‘ 更坏的同步策略。

当然,这个问题比其他任何问题都更加学术。如果你确实非常关心延迟,你会发现自己从来不会(或者绝不应该)有这样一种情况会需要这么多的线程锁。不过,请继续跟我一起探究这个问题,因为这个过程和结果都非常有趣。

简史:锁是2004年,在Java 1.5中引入的。由于对简单并发结构的迫切需要,锁以及其他并发工具因此而诞生。在这之前,你不得不通过内建的 synchronized 和 Object 的 wait()、notify() 方法来控制并发。

ReentrantLock 提供许多比 synchronized 更好的功能,下面是一些例子:

  • 变得非结构化——比如,不会受块或方法的限制,允许你跨多个方法持有锁。
  • 轮询锁
  • 等待锁超时
  • 配置失败策略

但是它们在延迟测试中有什么作用呢?

我写了一个简单的测试来比较 Lock 和 synchronized 的性能。

这段代码允许改变线程的数量(1个线程意味着不存在竞争)及竞争的数量。通过有遗漏(coordinated omission)和没有遗漏来衡量。
采用 Lock 或者 synchronised 来运行测试。

为了记录结果,我使用了 Histogram 类。该类是 Peter Lawrey 创建的。你可以在 Chronicle-Core 的工具类中找到该类。

import org.junit.Test;

import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

public class LockVsSync {
    private static final boolean COORDINATED_OMISSION = Boolean.getBoolean("coordinatedOmission");
    //Either run testing Lock or testing synchronized
    private static final boolean IS_LOCK = Boolean.getBoolean("isLock");
    private static final int NUM_THREADS = Integer.getInteger("numThreads");

    <a href='http://www.jobbole.com/members/madao'>@Test</a>
    public void test() throws InterruptedException {
        Lock lock = new ReentrantLock();
        for (int t = 0; t &lt; NUM_THREADS; t++) {
            if (t == 0) {
                //Set the first thread as the master which will be measured
                //设置第一个线程作为测量的线程
                //The other threads are only to cause contention
                //其他线程只是引起竞争
                Runner r = new Runner(lock, true);
                r.start();
            } else {
                Runner r = new Runner(lock, false);
                r.start();
            }
        }

        synchronized(this){
            //Hold the main thread from completing
            wait();
        }

    }

    private void testLock(Lock rlock) {
        rlock.lock();
        try {
            for (int i = 0; i &lt; 2; i++) {
                double x = 10 / 4.5 + i;
            }
        } finally {
            rlock.unlock();
        }
    }

    private synchronized void testSync() {
        for (int i = 0; i &lt; 2; i++) {
            double x = 10 / 4.5 + i;
        }
    }

    class Runner extends Thread {
        private Lock lock;
        private boolean master;

        public Runner(Lock lock, boolean master) {
            this.lock = lock;
            this.master = master;
        }

        @Override
        public void run() {
            Histogram histogram = null;
            if (master)
                histogram = new Histogram();

            long rate = 1000;//expect 1 every microsecond
            long now =0;
            for (int i = -10000; i 0){
                    if(!COORDINATED_OMISSION) {
                        now += rate;
                        while(System.nanoTime() =0 &amp;&amp; master){
                    histogram.sample(System.nanoTime() - now);
                }
            }
            if (master) {
                System.out.println(histogram.toMicrosFormat());
                System.exit(0);
            }
        }
    }
}

结果如下:

这是没有遗漏(co-ordinated omission)的结果:

  • 采用微秒来衡量。
  • 图形的顶部就是延迟的分布。
  • 这是有竞争的测试,使用四个线程执行该程序。
  • 这个测试是在8核的 MBP i7 上运行的。
  • 每次测试迭代200,000,000次,并有10,000次预热。
  • 根据吞吐率为每微妙迭代一次来调整遗漏。

如我们所期望的一样,没有竞争时,结果是基本相同的。JIT 已经对 Lock 和 synchronized 进行了优化。在有竞争的情况下,占用百分比低的时候,使用 Lock 会稍微快一点,但是这种差别真的很小。所以,即使存在很多的年青代GC(minor GC),它们也没有显著的降低 Lock 效率。如果都是轻量级的 Lock,总体上就比较快了。

这是调整为有遗漏情况后的结果。

当然,在有遗漏的情况下延迟会更高。

再次可以看到,在无竞争情况下,lock 和 synchronized 的性能是相同——这就没什么很惊奇了。

在竞争条件下,百分率为99%时,我们看到 synchronized 比 lock 表现好10X。在这之后,两者的表现基本是一致的。

我猜测这是因为GC回收的效率导致 lock 比 synchronised 要慢,大概每300-1200微妙发生一次GC回收。尤其是到达99%之后,慢得就相当明显了。在这个之后,延迟率可能与硬件和操作系统(OS)相关。但是,这只是我个人的推断,没有做更深入的调查。

结论:

这篇文章更多的是怎么去测量和分析延迟。在竞争条件下,Lock的分配是一个非常有意思的话题,在真实世界里,这个问题也未必有什么实际的不同。

原文链接: javacodegeeks 翻译: ImportNew.com - paddx
译文链接: http://www.importnew.com/16596.html
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