Lock 那点事儿

项目经理今天又接了一个客户需求,又要折磨我们这些程序员屌丝了。这个需求说起来很简单,做起来非常容易出错。我先简单描述一下:

这是一个在线文件编辑器。同一份文件,一个人在读的时候,其他人不能写;同理,一个人在写的时候,其他人也不能读。也就是说,要么读,要么写,这两件事情不能同时进行。

项目经理跟客户讲,“这个很容易实现的,我们是可以做的。”。什么都可以做,做不出来说是我们程序员能力不行,他一点责任都没有。领导发话了,不管怎么样,事情还是要做的。

看了一下需求,有两个问题,我得先问清楚,否则到时候做得不对,他又把负责推给我,我们项目经理经常搞这些让我背黑锅的事情。

“多人同时读可以吗?”

“当然可以啦!多少人来读都没关系,文件的内容不要变就行。”。

“多人同时写可以吗?”

“当然不行啦!你写别人也会写,文件不知道以哪份数据为准了。”。

他态度极其恶劣,算了,不跟他计较了,我的项目奖金还在他手里。赶紧完工,下班了还要回家抱小孩。

根据多年的项目实战经验,我写了一个超牛逼的 Data 类,来封装文件的数据。看起来是这样的:

public class Data {

    private final char[] buffer;

    public Data(int size) {
        this.buffer = new char[size];
        for (int i = 0; i < size; i++) {
            buffer[i] = '*';
        }
    }

    public String read() {
        StringBuilder result = new StringBuilder();
        for (char c : buffer) {
            result.append(c);
        }
        sleep(100);
        return result.toString();
    }

    public void write(char c) {
        for (int i = 0; i < buffer.length; i++) {
            buffer[i] = c;
            sleep(100);
        }
    }

    private void sleep(long ms) {
        try {
            Thread.sleep(ms);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

稍微解释一下:

  1. Data 类中封装了一个 char 数组类型的 buffer 成员变量。
  2. 在构造器中传入一个 size,表示 buffer 的长度,并在其中创建并初始化这个 buffer,使其每个字符都为“*”。
  3. 提供两个方法,一个负责读取,另一个负责写入。在读取方法中只需遍历 buffer,将结果不断 append 到一个 StringBuilder 中,最终将其转为 String 并返回。
  4. 在写入方法中传入一个字符,仍然是遍历 buffer,赋值 buffer 中的每个字符,这样可以使 buffer 中每个字符都是相同的。
  5. 故意在读写方法中加入了一个 sleep() 方法,让程序运行慢一点,模拟比较耗时的操作。而且故意让写入比读取慢一点,因为将 sleep() 方法放入了 write() 方法的循环体中,而 read() 方法却没有。

当然了,以上这个示例跑通了,我想项目经理那个需求也不难实现。这也是我们平时做开发的一种习惯,先快速地写个 Demo 出来,让领导们看看,技术上走通了,我们再实现具体的需求。

好了,不就是要同时读写吗?这不就是一个典型的多线程使用场景吗?于是我快速地写了一个读取线程,让它拼命地去读取 Data 中的数据。

public class ReaderThread extends Thread {

    private final Data data;

    public ReaderThread(Data data) {
        this.data = data;
    }

    @Override
    public void run() {
        while (true) {
            String result = data.read();
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " => " + result);
        }
    }
}

在 ReaderThread 中通过一个死循环去不断地读取 Data 中的数据,并将结果打印出来。

再来一个写入线程,让它使劲地向 Data 中写入数据。

public class WriterThread extends Thread {

    private final Data data;
    private final String str;
    private int index = 0;

    public WriterThread(Data data, String str) {
        this.data = data;
        this.str = str;
    }

    @Override
    public void run() {
        while (true) {
            char c = next();
            data.write(c);
        }
    }

    private char next() {
        char c = str.charAt(index);
        index++;
        if (index >= str.length()) {
            index = 0;
        }
        return c;
    }
}

一次性可以传入一个字符串到 WriterThread 中,它将不断获取下一个字符(请见 next() 方法),并将该字符写入 Data 中。

如果让 ReaderThread 与 WriterThread 同时工作会怎样?不妨写了一个简单的 Client 类运行试试看。

public class Client {

    public static void main(String[] args) {
        Data data = new Data(10);

        new ReaderThread(data).start();
        new ReaderThread(data).start();
        new ReaderThread(data).start();
        new ReaderThread(data).start();
        new ReaderThread(data).start();

        new WriterThread(data, "ABCDEFGHI").start();
        new WriterThread(data, "012345789").start();
    }
}

我开启了 5 个 ReaderThread 与 2 个 WriterThread,模拟读得多写得少的情况,并将不同的数据写入 Data 中。

运行一下!


Thread-1 => AA0A0A00A0
Thread-4 => AA0A0A00A0
Thread-3 => AA0A0A00A0
Thread-2 => AA0A0A00A0
Thread-0 => AA0A0A00A0

为何每次读取出来的数据不一致呢?应该是输出 10 个相同的字符才对啊!Data 的 buffer 中每个字符不是应该相同吗?

如果把这个结果给项目经理看,他肯定要搞死我的。

哦!想到了!在多线程开发中,资源的访问一定要做到“共享互斥”,也就是说要“上锁”,这招还是架构师前几天才教我的,我怎能不用?

于是我用了 Java 多线程中超牛逼的 synchronized 关键字,将它放到了 read() 与 write() 方法上,这样就可以保证 synchronized 方法在同一时刻只能被一个线程调用了,其他线程将会阻挡在外。

废话少说,赶紧加两个 synchronized 运行看看吧。

public class Data {

    ...

    public synchronized String read() {
        ...
    }

    public synchronized void write(char c) {
        ...
    }

    ...
}

再运行一把!


Thread-0 => 1111111111
Thread-4 => CCCCCCCCCC
Thread-3 => CCCCCCCCCC
Thread-2 => CCCCCCCCCC
Thread-1 => CCCCCCCCCC

终于搞定啦!这下子项目经理应该满意了吧?

“不错!这效果很好啊,同时写同时读,而且每次读出来的数据都一样,技术上应该是走通了,这个需求应该可以实现了吧?” 项目经理问。

“没问题啊!小意思!” 我高兴的答。

“这是一个在线文件编辑器,你考虑过性能问题吗?” 架构师突然问了一句。

“性能很好啊!”

“你可以在 ReaderThread 中每调用 10 次 read() 方法,就打印 1 次所耗时间看看。”

“好啊!”

这还不简单,我快速地给 ReaderThread 的 run() 方法中加了几行代码,测试一下运行所消耗的时间。

public class ReaderThread extends Thread {

    ...

    @Override
    public void run() {
        while (true) {
            long begin = System.currentTimeMillis();
            for (int i = 0; i < 10; i++) {
                String result = data.read();
                System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " => " + result);
            }
            long time = System.currentTimeMillis() - begin;
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " -- " + time + "ms");
        }
    }
}

跑起来吧!


Thread-2 => IIIIIIIIII
Thread-2 — 24802ms
Thread-3 => IIIIIIIIII
Thread-3 — 24901ms
Thread-4 => IIIIIIIIII
Thread-4 — 25001ms
Thread-0 => 3333333333

Thread-0 => 1111111111
Thread-0 — 55305ms
Thread-4 => CCCCCCCCCC
Thread-3 => CCCCCCCCCC
Thread-2 => CCCCCCCCCC
Thread-1 => CCCCCCCCCC
Thread-1 — 58705ms
Thread-2 => CCCCCCCCCC

我随意挑选了其中这 5 个 ReaderThread 所消耗的时间,平均值是:37742.8 毫秒,折合 37.8 秒。

我心里也没谱了,这性能到底是否需要优化呢?于是我带着测试结果,去向架构师请教。

他看到了这样的结果,微笑着摇了摇头。从他鄙视而又猥琐的表情上,我可以推测,这次他又要在我面前露一手了。

来吧,我给你写一个 ReadWriteLock,你自己去看吧。

随后,架构师用他熟练的手指,疯狂地在键盘上敲了一堆让我一知半解的东西。

ublic class ReadWriteLock {

    private int readThreadCounter = 0;      // 正在读取的线程数(0个或多个)
    private int waitingWriteCounter = 0;    // 等待写入的线程数(0个或多个)
    private int writeThreadCounter = 0;     // 正在写入的线程数(0个或1个)
    private boolean writeFlag = true;       // 是否对写入优先(默认为是)

    // 读取加锁
    public synchronized void readLock() throws InterruptedException {
        // 若存在正在写入的线程,或当写入优先时存在等待写入的线程,则将当前线程设置为等待状态
        while (writeThreadCounter > 0 || (writeFlag && waitingWriteCounter > 0)) {
            wait();
        }
        // 使正在读取的线程数加一
        readThreadCounter++;
    }

    // 读取解锁
    public synchronized void readUnlock() {
        // 使正在读取的线程数减一
        readThreadCounter--;
        // 读取结束,对写入优先
        writeFlag = true;
        // 通知所有处于 wait 状态的线程
        notifyAll();
    }

    // 写入加锁
    public synchronized void writeLock() throws InterruptedException {
        // 使等待写入的线程数加一
        waitingWriteCounter++;
        try {
            // 若存在正在读取的线程,或存在正在写入的线程,则将当前线程设置为等待状态
            while (readThreadCounter > 0 || writeThreadCounter > 0) {
                wait();
            }
        } finally {
            // 使等待写入的线程数减一
            waitingWriteCounter--;
        }
        // 使正在写入的线程数加一
        writeThreadCounter++;
    }

    // 写入解锁
    public synchronized void writeUnlock() {
        // 使正在写入的线程数减一
        writeThreadCounter--;
        // 写入结束,对读取优先
        writeFlag = false;
        // 通知所有处于等待状态的线程
        notifyAll();
    }
}

我看出来了,架构师特意写了很多注释,免得我总是去烦他。

代码不解释了,看看注释吧,有疑问可以给我留言哦!

此时,Data 类还需要稍作改写。

public class Data {

    ...

    private final ReadWriteLock lock = new ReadWriteLock(); // 创建读写锁

    ...

    public String read() throws InterruptedException {
        lock.readLock(); // 读取上锁
        try {
            return doRead(); // 执行读取操作
        } finally {
            lock.readUnlock(); // 读取解锁
        }
    }

    public void write(char c) throws InterruptedException {
        lock.writeLock(); // 写入上锁
        try {
            doWrite(c); // 执行写入操作
        } finally {
            lock.writeUnlock(); // 写入解锁
        }
    }

    private String doRead() {
        StringBuilder result = new StringBuilder();
        for (char c : buffer) {
            result.append(c);
        }
        sleep(100);
        return result.toString();
    }

    private void doWrite(char c) {
        for (int i = 0; i < buffer.length; i++) {
            buffer[i] = c;
            sleep(100);
        }
    }

    ...
}

同样的 Client 类,我再运行一把试试看,性能是否有提高呢?


Thread-1 => 4444444444
Thread-2 — 14000ms
Thread-0 — 14001ms
Thread-3 — 14000ms
Thread-4 — 14000ms
Thread-1 — 14001ms
Thread-4 => IIIIIIIIII

平均下来是 14000.4 毫秒,折合 14.0 秒,比以前快了 63%,而且输出的结果都比以前平稳(以前忽高忽低的)。

果然是架构师,真让我们这些程序员崇拜啊!

最后架构师过来,看到我在那里得意地笑。他拍拍我的肩,对我说:“别乐了,其实 JDK 1.5 中已经有 ReadWriteLock 了,我这个只不过是一个精简版而已,去看看 java.util.concurrent.locks.ReadWriteLock 吧,你一定会震精!”。

看来我真是孤陋寡闻啊,打开 JDK API 看到了 ReadWriteLock:

public interface ReadWriteLock {

    Lock readLock();

    Lock writeLock();
}

可以通过 ReadWriteLock 接口来获取 ReadLock 与 WriteLock,它们都是 Lock 对象,这也是一个接口。

官方提供了一个 ReadWriteLock 接口的实现类 java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock。

public interface Lock {

    void lock();

    void lockInterruptibly() throws InterruptedException;

    boolean tryLock();

    boolean tryLock(long time, TimeUnit unit) throws InterruptedException;

    void unlock();

    Condition newCondition();
}

该接口中,有两个非常重要的方法:lock() 与 unlock(),分别表示“上锁”与“解锁”。

尝试用一下 JDK 的 ReadWriteLock 吧。

public class Data {

    ...

    private final ReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock(); // 创建读写锁
    private final Lock readLock = lock.readLock();    // 获取读锁
    private final Lock writeLock = lock.writeLock();  // 获取写锁

    ...

    public String read() throws InterruptedException {
        readLock.lock(); // 读取上锁
        try {
            return doRead(); // 执行读取操作
        } finally {
            readLock.unlock(); // 读取解锁
        }
    }

    public void write(char c) throws InterruptedException {
        writeLock.lock(); // 写入上锁
        try {
            doWrite(c); // 执行写入操作
        } finally {
            writeLock.unlock(); // 写入解锁
        }
    }

    ...
}

再次运行一把看看效果。

使用了 JDK 的 ReadWriteLock,性能与自己实现的 ReadWriteLock 差不多,大家不妨自己试一下吧。

此外 JDK 还提供了一个更加简单的 ReentrantLock,它可以取代 synchronized,确保获取更高的吞吐率,一般可以这样来做:

以前的做法:

public synchronized void foo() {
    ...
}

现在的做法:

private final Lock lock = new ReentrantLock();

public void foo() {
    lock.lock();
    try {
        ...
    } finally {
        lock.unlock();
    }
}

这里提供两张 synchronized 与 Lock 的性能测试对比:

参考:http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-jtp10264/index.html

图 1. synchronized 和 Lock 的吞吐率,单 CPU

图 2. synchronized 和 Lock 的吞吐率(标准化之后),4 个 CPU

总结

当系统中出现不同的读写线程同时访问某一资源时,需要考虑共享互斥问题,可使用 synchronized 解决次问题。若对性能要求较高的情况下,可考虑使用 ReadWriteLock 接口及其 ReentrantReadWriteLock 实现类,当然,自己实现一个 ReadWriteLock 也是一种解决方案。此外,为了在高并发情况下获取较高的吞吐率,建议使用 Lock 接口及其 ReentrantLock 实现类来替换以前的 synchronized 方法或代码块。

关于 Lock 那点事儿当然还不止这些,今天先写到这里吧,以上内容是否对大家有用,敬请点评!



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6 条评论

  1. 黑水 说道:

    测试结果 怎么跟描述的不一样呢 用JDK自带的平均时间75秒 架构师的60秒 直接加关键字的 30秒
    直接加关键字的方式就是会存在忽高忽低

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    • 唐尤华 说道:

      具体的结果根据测试环境会有差别,可以参照一下思路,给出自己的判断哦

      Thumb up 0 Thumb down 0

  2. czh 说道:

    学习了,谢谢分享!前几天面试刚好问到synchronization关键字,下次要是把这个lock也说出来是不是可以大秀一把hhh

    Thumb up 0 Thumb down 0

  3. fishisnow 说道:

    博主您是否说明一下jdk的版本,在jdk大于1.6后,synchronized已经做了优化,性能跟读写锁差不多,甚至比其还好。我在1.7版本测试了下您的代码,发现读写锁性能较synchronized要差,不知道是否是这个原因?

    Thumb up 0 Thumb down 0

  4. zxxz 说道:

    这不是读者写者问题么

    Thumb up 0 Thumb down 0

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