Lock 那点事儿

摘要

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 Reent

原文出处： 黄勇

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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